Архив
Том 22, 2025
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 3. С. 182-192

Спектральные признаки трансформации ландшафтов в характеристике тепловых режимов почв криолитозоны Средней Сибири

М.Ю. Сыроежко 1, 2 , Е.И. Пономарёв 1, 2 , Т.В. Пономарёва 1, 2 
1 Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, Красноярск, Россия
2 Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
Одобрена к печати: 23.04.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-3-182-192
Выполнена обзорная классификация ландшафтов криолитозоны на примере Норильского промышленного района Красноярского края по материалам архива Landsat-8, -9 за летний период 2016–2023 гг. В комплексе анализировались диапазоны спектральных индексов, характеризующих степень трансформации ландшафтов, а также наземные данные о растеплении почв на двух пробных площадях в районе исследований. Для классификации снимков изучаемых ландшафтов использовался метод максимального подобия, а также стандартные методы оценки состояния растительности, основанные на спектральных индексах NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index) и LST (англ. Land Surface Temperature). Обзорная классификация позволяет выявлять до 11 классов состояния ландшафтов криолитозоны исследуемой территории. Зафиксированы два наиболее контрастных состояния ландшафтов, выделяемых по степени трансформации растительного покрова и степени деструкции теплоизолирующего органогенного горизонта почвы. В районе исследований доля территории с признаками трансформации после техногенного и аэротехногенного воздействия составляла от 5 % на фоновом участке до 77 % на участках, подвергшихся техногенным воздействиям. Участки с признаками трансформации характеризовались аномально низкими значениями NDVI, достигающими не более 54 % от показателей ненарушенных ландшафтов и вариацией показателя LST в диапазоне от –7,0 до 3,6 % относительно фоновых значений. По натурным измерениям границы протаивания почвы отмечено значительное (в 1,5–2,0 раза) отличие глубины растепления на участках фона и в условиях трансформированного состояния ландшафта. Вариативность сезонного растепления почв криолитозоны качественно согласуется с оценками степени трансформации ландшафтов. Таким образом, классификация съёмки на тундровые ландшафты позволяет косвенно характеризовать вариации тепловых режимов почв криолитозоны Сибири.
Ключевые слова: Сибирь, криолитозона, спектральные индексы, NDVI, LST, почва, глубина растепления
Полный текст

Список литературы:

  1. Бардин М. Ю., Платова Т. В., Самохина О. Ф. Особенности наблюдаемых изменений климата на территории Северной Евразии по данным регулярного мониторинга и возможные их факторы // Тр. Гидрометеоролог. научно-исследоват. центра Российской Федерации. 2015. № 358. С. 13–35.
  2. Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О. и др. Состояние и перспективы развития методов спутникового картографирования растительного покрова России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 203–221.
  3. 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.
  4. Карсаков А. А., Пономарев Е. И. Дистанционный мониторинг теплового состояния подстилающей поверхности в контексте техногенных трансформаций // Биосфера. 2024. Т. 16. № 1. С. 20–29.
  5. Кашницкий А. В. Метод автоматического детектирования повреждений растительного покрова природными пожарами по данным спутников серий Landsat и Sentinel 2 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 6. С. 29–38. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-6-29-38.
  6. Корниенко С. Г. Характеристика антропогенных трансформаций ландшафтов в районе Бованенковского месторождения по данным спутников Landsat // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 106–129. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-2-106-129.
  7. Пономарев Е. И., Пономарева Т. В., Якимов Н. Д. Мониторинг техногенно-нарушенных земель на основе анализа динамики тепловых аномалий поверхности // Наука и технологии Сибири. 2024. № 2(13). С. 102–105.
  8. Пономарёва Т. В., Пономарёв Е. И., Литвинцев К. Ю. и др. Тепловое состояние нарушенных почв в криолитозоне Сибири на основе дистанционных данных и численного моделирования // Вычислит. технологии. 2022. Т. 27. № 3. С. 16–35. DOI: 10.25743/ICT.2022.27.3.003.
  9. Сыроежко М. Ю., Пономарёв Е. И. Аномалии спектральных индексов в оценке состояния территории Севера // Материалы Международ. конф. «Лесные экосистемы бореальной зоны: биосферная роль, биоразнообразие, экологические риски». Красноярск: ИЛ СО РАН, 2024. С. 386–387.
  10. Телятников М. Ю. Изменение фиторазнообразия природных экосистем, испытывающих влияние нефтепродуктов в Норильском промышленном районе // Сибирский эколог. журн. 2022. Т. 29. № 2. С. 202–221. DOI: 10.15372/SEJ20220207.
  11. Третьяков П. Д., Пономарёв Е. И. Горимость арктической зоны Сибири в условиях климатических изменений XX – начала XXI вв. // Сибирский лесной журн. 2023. № 6. С. 17–31. DOI: 10.15372/SJFS20230603.
  12. Финников К. А., Пономарева Т. В., Пономарев Е. И., Литвинцев К. Ю. Исследование влияния последствий лесных пожаров на перенос тепла и влаги в сезонно-талом слое почвы методами численного моделирования // Теплофизика и аэромеханика. 2023. № 6. С. 1215–1222.
  13. Шестаков Н. А., Топаз А. А. Картографирование лесной растительности на основе автоматизированного дешифрирования по данным дистанционного зондирования // Журн. Белорусского гос. ун-та. География. Геология. 2024. № 1. С. 98–112.
  14. Шишикин А. С. Организация исследований техногенных территорий // Сибирский лесной журн. 2016. № 2. С. 102–119. DOI: 10.15372/SJFS20160210.
  15. Юркевич Н. В., Ельцов И. Н., Гуреев В.Н. и др. Техногенное воздействие на окружающую среду в российской Арктике на примере Норильского промышленного района // Изв. Томского политехн. ун-та. Инжиниринг георесурсов. 2021. № 12. С. 230–249. DOI: 10.18799/24131830/2021/12/3207.
  16. Якимов Н. Д., Пономарёв Е. И., Пономарёва Т. В. Изменение спектральных индексов в контексте природных и техногенных трансформаций ландшафтов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 4. С. 131–140. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-4-131-140.
  17. Berner L., Massey R., Jantz P. et al. Summer warming explains widespread but not uniform greening in the Arctic tundra biome // Nature Communications. 2020. V. 11. Article 4621. DOI: 10.1038/s41467-020-18479-5.
  18. Lebedeva L., Semenova O., Vinogradova T. Simulation of active layer dynamics, upper Kolyma, Russia, using the hydrograph hydrological model // Permafrost and Periglacial Processes. 2014. V. 25. No. 4. P. 270–280. DOI: 10.1002/ppp.1821.