Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 2. С. 166-173
Оценка динамики состояния природных комплексов побережья озера Большое Топольное (Алтайский край) с помощью временного ряда многоспектральных данных различного разрешения
А.В. Головин
1 , Н.В. Стоящева
1 , Н.М. Ковалевская
1 1 Институт водных и экологических проблем СО РАН, Барнаул, Россия
Одобрена к печати: 16.03.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-2-166-173
Представлены результаты оценки динамики состояния природных комплексов побережья оз. Бол. Топольное дистанционными методами на основе изучения разновременных космических снимков (Sentinel 2, Landsat-5, Landsat-7) различного разрешения. Выполнены расчёты вегетационных индексов (NDVI, SAVI, MSAVI2, WAVI), параметрическая и непараметрическая классификация для побережья оз. Бол. Топольное за 1990, 2000, 2010, 2019 гг. в программе Erdas Imagine. Установлено, что в течение нескольких лет акватория и побережье оз. Бол. Топольное подвержены зарастанию околоводной и кустарниковой (лох узколистный) растительностью, что может негативно сказываться на природных системах, обладающих богатым природно-ресурсным потенциалом для развития туристической деятельности. С 2000 по 2019 г. на побережье озера наблюдается увеличение применяемых индексов с 0,4–0,6 до 0,7–0,8 на небольших участках распространения околоводной растительности и с 0,7–0,8 до 0,8–1,0 — на крупных участках. Непараметрическая классификация по 20 классам показала увеличение площади зарастания с 1 до 2,3 км2. Кустарниковая растительность распространена на восточном, юго-восточном и южном побережье озера, значение индексов на этих участках с 2010 по 2019 г. увеличиваются с 0,4–0,6 до 0,7–0,8. Параметрическая классификация показала увеличение площади зарастания с 0 км2 (2000) до 0,6 км2 (2019). Интенсивное зарастание озера околоводной растительностью связано с колебанием уровенного режима озера, кустарниковой растительностью — с использованием лоха узколистного в полезащитных лесополосах степной части края, снижением уровня эксплуатации озера в рыболовных целях и уменьшением поголовья крупного рогатого скота в Бурлинском р-не.
Ключевые слова: озеро Бол. Топольное, дистанционное зондирование Земли, Sentinel 2, Landsat-5, Landsat-7, вегетационные индексы
Полный текстСписок литературы:
- Евдокимов С. И., Михалап С. Г. Определение физического смысла комбинации каналов снимков Landsat для мониторинга состояния наземных и водных экосистем // Вестн. Псковского гос. ун та. Сер.: Естественные и физико-математические науки. 2015. № 7. С. 21–32.
- Зарубина Е. Ю., Соколова М. И. Гигрофильная флора Бурлинской озерно-речной системы (Обь-Иртышское междуречье) // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии. 2017. № 16. С. 78–82.
- Зарубина Е. Ю., Соколова М. И. Связь видового разнообразия макрофитов с морфометрией и гидрохимическими характеристиками озер (на примере разнотипных водоемов Бурлинской озерно-речной системы, юг Обь-Иртышского междуречья) // Проблемы ботаники Южной Сибири и Монголии. 2018. № 17. С. 66–70.
- Черная Книга флоры Сибири / науч. ред. Виноградова Ю. К., отв. ред. Куприянов А. Н. Новосибирск: Акад. изд-во «Гео», 2016. 439 с.
- Шибанова А. А., Курепина Н. Ю., Плуталова Т. Г., Кирина А. О. Территориальные особенности распространения сообществ чужеродных видов растений в степной зоне Алтайского края (на примере рода Elaeagnus L.) // Фундам. исслед. 2013. № 11(1). С. 133–137.
- Шовенгердт Р. А. Дистанционное зондирование. Модели и методы обработки изображений: пер. с англ. А. В. Кирюшина, А. И. Демьяникова. М.: Техносфера, 2010. 556 с.
- Huete A. R. A soil-adjusted vegetation index (SAVI) // Remote Sensing of Environment. 1988. V. 25. No. 3. P. 295–309. DOI: 10.1016/0034-4257(88)90106-X.
- Jaskula J., Sojka M. Assessing Spectral Indices for Detecting Vegetative Overgrowth of Reservoirs // Polish J. Environmental Studies. 2019. V. 28. No. 6. P. 4199–4211. DOI: 10.15244/PJOES/98994.
- Qi J., Chehbouni A., Huete A. R., Keer Y. H., Sorooshian S. A modified soil adjusted vegetation index // Remote Sensing of Environment. 1994. V. 48. No. 2. P. 119–126. DOI: 10.1016/0034-4257(94)90134-1.
- Villa P., Mousivand A., Bresciani M. Aquatic vegetation indices assessment through radiative transfer modeling and linear mixture simulation // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2014. V. 30. P. 113–127. DOI: 10.1016/j.jag.2014.01.017.
- Zhou G., Ma Z., Sathyendranath S., Platt T., Jiang C., Sun K. Canopy reflectance modeling of aquatic vegetation for algorithm development: Global sensitivity analysis // Remote Sensing. 2018. V. 10. Iss. 6. Art. No. 837. DOI: 10.3390/RS10060837.