Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 4. С. 131-140
Изменение спектральных индексов в контексте природных и техногенных трансформаций ландшафтов
Н.Д. Якимов
1, 2 , Е.И. Пономарёв
2, 3 , Т.В. Пономарёва
2, 3 1 Красноярский научный центр СО РАН, Красноярск, Россия
2 Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
3 Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, Красноярск, Россия
Одобрена к печати: 26.06.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-4-131-140
Исследована вариативность спектральных индексов, рассчитанных по данным Landsat для участков с признаками природных и техногенных трансформаций растительного и напочвенного покрова. Проведён анализ относительного отклонения от фоновых значений показателей Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) и Land Surface Temperature (LST), обусловленного изменением состояния подстилающей поверхности. Для территории Олимпиадинского горно-обогатительного комбината (Северо-Енисейский р-н, Красноярский край), которая характеризуется наличием признаков естественного (пожары) и техногенного (разработка месторождения) воздействия, выполнена классификация значимых типофакторов трансформации за период 2000–2023 гг. Степень трансформации растительного и напочвенного покрова под воздействием как природных, так и техногенных факторов описана в терминах аномалий спектральных характеристик ΔNDVI и ΔLST, рассчитываемых как среднее для каждой ячейки регулярной сети на территорию исследования. Показано, что фиксируемые аномалии значений ΔNDVI и ΔLST и степень природной/техногенной трансформации растительного и напочвенного покрова связаны линейно с достоверностью 0,31–0,81 для аномалий ΔLST и на уровне 0,28–0,85 для аномалий вегетационного индекса ΔNDVI. Установлено, что степень генерализации исходных данных, зависящая от линейного размера ячеек используемой регулярной сети, не оказывает критического значения на результат анализа состояния территории предложенным методом.
Ключевые слова: техногенные и природные факторы трансформации, растительность, напочвенный покров, спектральные индексы, NDVI, LST
Полный текстСписок литературы:
- Барталев С. А., Стыценко Ф. В. Спутниковая оценка гибели древостоев от пожаров по данным о сезонном распределении пройденной огнем площади // Лесоведение. 2021. № 2. C. 115–122. DOI: 10.31857/80024114821020029.
- Горный В. И., Киселев А. В., Крицук С. Г. и др. Спутниковое картирование тепловой реакции подстилающей поверхности Северной Евразии на изменение климата // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 6. С. 155–164. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-6-155-164.
- Жирин В. М., Князева С. В., Эйдлина С. П. Многолетняя динамика вегетационных индексов темнохвойных лесов после повреждения Сибирским шелкопрядом // Лесоведение. 2016. № 1. С. 3–14.
- Забродин А. Н., Пономарёв Е. И. Оценка связи между степенью пожарного воздействия на растительность и мощностью теплоизлучения от пожара // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 5. С. 166–175. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5-166-175.
- Калабин Г. В. Моисеенко Т. И., Горный В. И., Крицук С. Г., Соромотин А. В. Спутниковый мониторинг природной среды при открытой разработке Олимпиадинского золоторудного месторождения // Физико-техн. проблемы разработки полезных ископаемых. 2013. № 1. С. 177–184.
- Лупян Е. А., Лозин Д. В., Балашов И. В. и др. Исследование зависимости степени повреждений лесов пожарами от интенсивности горения по данным спутникового мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 3. С. 217–232. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-3-217-232.
- Пономарёв Е. И., Якимов Н. Д., Третьяков П. Д., Сультсон С. М. Оценка дефолиации темнохвойных древостоев после воздействия сибирского шелкопряда по дистанционным данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 4. С. 175–186. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-4-175-186.
- Пономарева Т. В., Ковалева Н. М., Пономарев Е. И., Малькевич В. В. Оценка биоразнообразия на территории Олимпиадинского ГОКа «Полюс Красноярск» // Горный журн. 2020. № 10. С. 18–53. DOI: 10.17580/gzh.2020.10.02.
- Соромотин А. В., Бродт Л. В. Мониторинг растительного покрова при освоении нефтегазовых месторождений по данным многозональной съемки Landsat // Вестн. Тюменского гос. ун-та. Экология и природопользование. 2018. Т. 4. № 1. С. 37–49. DOI: 10.21684/2411-7927-2018-4-1-37-49.
- Carlson T. N., Ripley D. A. On the relation between NDVI, fractional vegetation cover, and leaf area index // Remote sensing of Environment. 1997. No. 62(3). P. 241–252. DOI: 10.1016/S0034-4257(97)00104-1.
- Hagner O., Reese H. A method for calibrated maximum likelihood classification of forest types // Remote Sensing of Environment. 2007. V. 110. No. 4 P. 438–444. DOI: 10.1016/j.rse.2006.08.017.
- Loupian E. A., Bourtsev M. A., Proshin A. A. et al. Usage Experience and Capabilities of the VEGA-Science System // Remote Sensing. 2022. V. 14(1). Article 77. DOI: 10.3390/rs14010077.
- Meng X., Cheng J., Zhao S. et al. Estimating land surface temperature from Landsat-8 data using the NOAA JPSS enterprise algorithm // Remote Sensing. 2019. V. 11. No. 2. Article 155. DOI: 10.3390/rs11020155.
- Ponomareva T. V., Litvintsev K. Y., Finnikov K. A. et al. Soil Temperature in disturbed ecosystems of Central Siberia: Remote sensing data and numerical simulation // Forests. 2021. V. 12. No. 8. Article 994. DOI: 10.3390/f12080994.
- Potapov P., Hansen M. C., Pickens A. et al. The global 2000–2020 land cover and land use change dataset derived from the Landsat archive: First results // Frontiers in Remote Sensing. 2022. V. 3. No. 8. Article 856903. DOI: 10.3389/frsen.2022.856903.
- Warrens J. Cohen’s kappa is a weighted average // Statistical Methodology. 2011. V. 6. No. 1. P. 67–79. DOI: 10.1016/j.stamet.2011.06.002.
- Yakimov N. D., Ponomarev E. I., Ponomareva T. V. Satellite data in thermal range for natural and technogenic ecosystems monitoring // E3S Web of Conferences: Regional Problems of Earth Remote Sensing (RPERS 2021). 2021. V. 333. Article 02017. DOI: 10.1051/e3sconf/202133302017.