Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 4. С. 92-101
Спектральные различия характеристик растительного покрова тундровых сообществ сенсоров LANDSAT
1 Институт биологии Коми НЦ УрО РАН, Сыктывкар, Россия
Одобрена к печати: 21.06.2021
DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-4-92-101
Выполнено сравнение спектральных величин красного и ближнего инфракрасного каналов и индекса NDVI сенсоров Landsat (TM/ETM+/OLI), полученных на смежные даты съёмки. Изображения TM и OLI имели разные сроки перекрытия периодов работы, их сопоставление достигнуто через ETM+. Интервал съёмки в парах сравниваемых сенсоров составил 1 день. Пары изображений анализировали по двум модельным участкам, локализованным в восточной части Большеземельской тундры, с доминированием кустарниковых тундр. Для рассматриваемого временного интервала 2009–2020 гг. отмечено отсутствие существенных изменений индекса NDVI. По показателю средней скорости изменений индекса NDVI преобладали фитоценозы, отнесённые к классам с отсутствием (65,1 %) или слабыми положительными (28,5 %) изменениями. Несмотря на существенную разницу протяжённости диапазонов NIR-канала для сенсоров OLI (0,85–0,88 мкм) и ETM+ (0,77–0,90 мкм), значения спектральной яркости для тундровых фитоценозов обнаруживают незначительные отклонения. Смещения спектральных величин для разных участков и лет съёмки по критерию относительной процентной разницы (RPD, %) имели сходные амплитуды отклонений для классов растительного покрова сравниваемых пар. Сенсоры ETM+ в сравнении с TM системно завышали показатели по NIR (1,9 %) и NDVI (7,4 %) и занижали по RED (2,6 %). Для радиометра OLI в сравнении с ETM+ отмечено слабое превышение величин для NIR-канала (1,7 %) и NDVI (4,5 %) и занижение по RED (2,3 %). Максимальные различия по индексу NDVI (в среднем по паре снимков до 11,9 %) отмечены для наиболее разнесённых во времени съёмок сенсоров OLI и TM. Это говорит о возможном источнике погрешностей при проведении межгодовых сравнений, ошибка измерений может численно превышать вариабельность показателей продуктивности растительного покрова, вызванных межгодовыми погодными особенностями.
Ключевые слова: растительные сообщества тундры, сравнение сенсоров Landsat, TM, ETM+ и OLI, сезонные и межгодовые изменения растительности
Полный текстСписок литературы:
- Александрова В. Д. Геоботаническое районирование Арктики и Антарктики. Л.: Наука, 1977. 189 с.
- Андреев В. Н., Галактионова T. Ф., Говоров П. М., Захарова В. И., Неустроева А. И., Савинов Д. Д., Торговкина Е. Е. Сезонная и погодовая динамика фитомассы в субарктической тундре. Новосибирск: Наука, 1978. С. 50–52.
- Веселкин Д. В., Морозова Л. М., Горбунова А. М. Снижение значений NDVI в южных тундрах Ямала в 2001–2018 гг. коррелирует с численностью домашних северных оленей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 2. С. 143–155. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-2-143-155.
- Грибова С. А. Тундры // Растительность европейской части СССР. Л.: Наука, 1980. С. 29–70.
- Елсаков В. В., Щанов В. М. Современные изменения растительного покрова пастбищ северного оленя Тиманской тундры по результатам анализа данных спутниковой съёмки // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 2. С. 128–142. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-2-128-142.
- Лавриненко И. A. Динамика растительного покрова острова Вайгач под влиянием климатических изменений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. № 1. Т. 8. С. 183–189.
- Матвеева Н. В. Зональность в растительном покрове Арктики. СПб., 1998. 220 с.
- Наземное геоботаническое обследование земельных участков, арендуемых пастбищных угодий СПК «Красный Октябрь» для целей северного оленеводства: Отчет по теме договора. Ин-т биологии Коми НЦ УрО РАН, 2013. 24 с.
- Полякова Е. В. Оценка растительного покрова острова Вайгач по данным дистанционного зондирования земли в условиях изменяющегося климата // Фундаментальные исследования. 2015. № 2-22. С. 4924–4929.
- Терехин Э. А. Многолетняя динамика спектрально-отражательных свойств участков лесовосстановления в лесах юга Среднерусской возвышенности // Региональные геосистемы. 2020. Т. 44. № 2. C. 210–220.
- Aubard V., Paulo J. A., Silva J. M. N. Long-Term Monitoring of Cork and Holm Oak Stands Productivity in Portugal with Landsat Imagery // Remote Sensing. 2019. No. 11(5). Art. No. 525.
- Goetz Sc., Bunn A. G., Fiske G. J., Houghton R. A. Satelite-observed photosynthetic trends across boreal North America associated with climate and fire disturbance // Proc. National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS). 2005. V. 102. No. 38. P. 13521–13525.
- Huang W., Huang J., Wang X., Wang F., Shi J. Comparability of Red/Near-Infrared Reflectance and NDVI Based on the Spectral Response Function between MODIS and 30 Other Satellite Sensors Using Rice Canopy Spectra // Sensors (Basel). 2013. No. 13. V. 12. P. 16023–16050.
- Li P., Jiang L., Feng Z. Cross-Comparison of Vegetation Indices Derived from Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) and Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) Sensors // Remote Sensing. 2014. No. 6. V. 1. P. 310–329.
- Mancino G., Ferrara A., Padula A., Nolè A. Cross-Comparison between Landsat 8 (OLI) and Landsat 7 (ETM+) Derived Vegetation Indices in a Mediterranean Environment // Remote Sensing. 2020. No. 12. V. 2. Art. No. 291.
- Markham B. L., Barker J. L. Landsat MSS and TM post-calibration dynamic ranges, exoatmospheric reflectances and at-satellite temperatures: EOSAT Landsat Tech. Notes. Lanham, 1986. No. 1. P. 3–8.