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. 2007. В.4. Т.2. С. 304-313

Assessment of desertification risk in Central Asia and Kazakhstan using NOAA AVHRR NDVI and precipitation data Модель оценки опасности опустынивания в Средней Азии и Казахстане по данным NOAA AVRR NDVI и осадков

P.A. Propastin 1, M. Kappas 1, S. Erasmi 1, N.R. Muratova 2
1 Department of Geography, Georg-August University Göttingen, Goldschmidtstr. 5, 37077, Göttingen, Germany
2 Laboratory of Remote Sensing and Image Analysis, Kazakh Academy of Science, Shevchenko Street, 15, 480040, Almaty, Kazakhstan
The primary objective of this study was to assess dry land degradation in Kazakhstan and Middle Asia based on
time series of rainfall data and normalized difference vegetation index (NDVI) from NOAA AVHRR for the period
1981-1998. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is generally recognized as a good indicator of
terrestrial vegetation productivity. In arid, semi-arid and sub-humid regions rainfall is proved to have a dominant
role in determining vegetation growth and in predicting trends in vegetation activity over time. Therefore, changes
in vegetation cover imposed by human influences are difficult to identify. A new analytic methodology for the
detection of areas undergoing degradation process driven by different reasons, climatic or anthropogenic, was
developed and checked out in this project. The conceptual framework for the analysis is the combine use of timeseries
of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and precipitation over the 20-year period. Linear
regression was used to determine trends in NDVI and precipitation for each pixel. Changes in vegetation activity
imposed by climate change were identified and pixels whose negative trends in NDVI are associated with
downwards trends in precipitation considered to indicate climate-induced desertification. Areas with negative
trends in NDVI which were not explained by trends in precipitation were considered to experience human-induced
degradation. Results were validated by test of statistical significance and by comparison with the data from the
remote sensing systems of fine resolution and trips to some field sites. According to our results, about 5 % of all
territory is threatened by climatic desertification and only 1.2 % by anthropogenic. These modelling results were
then combined with land-cover information to provide an assessment of desertification status.
Целью данного исследования было выявление райнов, подверженных антропогенному опустыниванию в
Средней Азии и Казахстане. Оценка деградации земель базировалась на мониторинге двух индикаторов
опустынивания: состояние растительного покрова и климата. Мерой состояния растительного покрова
являлся нормализованный дифференциальный вегетационный индекс NDVI, получаемый спутником NOAA
AVRR, климатическим индикатором служила сумма подекадных значений осадков за год. Известно, что
для сухих регионов взаимосвязь между динамикой NDVI и осадками прямо пропорциональна и очень
тесна. Поэтому тренды NDVI должны быть обусловлены трендами осадков. Мы предположили, что любой
тренд NDVI, не соответствующий динамике осадков, может служить индикатором антропогенного влияния.
Для выявления таких трендов были рассчитаны регрессионные модели для каждого пикселя между
временными рядами NDVI и осадков за период с 1981 по 2000 годы. По результатам регрессионного
анализа были выявлены площади климатического опустынивания , в которых отрицательный тренд NDVI
обусловлен уменьшением осадков за расчетный период, и площади антропогенного опустынивания,, в
которых уменьшение значений NDVI не подтверждается отрицательным трендом осадков. Согласно нашим
расчетам 5 % всей территории подвержены климатическому опустыниванию, и лишь около 1.2 %
антропогенному. Результаты нашего исследования уточняют оценку опустынивания в Средней Азии и
Казахстане и служат улучшению землепользования.
Полный текст

Список литературы:

  1. Wessels, K. J., Prince, S. D., Frost, P. E. and D. Van Zyl. 2004. Assessing the effects of humaninduced land degradation in the former homelands of northern South Africa with a 1-km AVHRR NDVI time-series. Remote Sensing of the Environment, 91: 47-67.
  2. Symeonakis, E. and Drake, N. 2004. Monitoring desertification and land degradation over sub- Saharan Africa. Int. J. Remote Sensing, 25: 573-592.
  3. Yang L., Wylie B., Tieszen L.L., Reed B. C., 1998. An analysis of relationships among climate forcing and time-integrated NDVI of grasslands over the U.S. Northern and Central Great Plains. Remote Sensing of the Environment 65, 25-37.
  4. Richard Y. & Poccard I. 1998. A statistical study of NDVI sensitivity to seasonal and inter-annual rainfall variations in southern Africa. Int. J. Remote Sensing, 19: 2907-2920.
  5. Wang J., Rich P. M. & Price K. P. 2003. Temporal responses of NDVI to precipitation and temperature in the central Great Plains, USA. Int. J. of Remote Sensing, 24: 2345-2364.
  6. Li B., Tao S. & Dawson R. W. 2002. Relation between AVHRR NDVI and ecoclimatic parameters in China. Int. J. Remote Sensing, 23: 989-999.
  7. Anyamba, A. & Tucker, C. J. 2005. Analysis of Sahelian vegetation dynamics using NOAA AVHRR NDVI data from 1981-2003. J. of Arid Environments, 63: 596-614.
  8. Olsson, L., Eklundh, L. & Ardo, J. 2005. A recent greening of the Sahel - trends, patterns and potential causes. J. of Arid Envirinments, 63: 556-566.
  9. Evans J. & R. Geerken. 2004. Discrimination between climate and humane-induced dryland degradation. J. of Arid Environments, 57: 535-554.
  10. Li J., Lewis J., Rowland J., Tappan G., Tieszen L., 2004. Evaluation of land performance in Senegal using multi-temporal NDVI and rainfall series. J. of Arid Environments, 59: 463-480.
  11. Holben, B. N. 1986. Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVHRR data. Int. J. Remote Sensing, 7:1417-1434.
  12. Song X., Saito G., Kodama M. & H. Sawada. 2004. Early Detection System of Drought in East Asia Using NDVI from NOAA/AVHRR Data. Int. J. Remote Sensing, 25: 3105-3111.
  13. Kogan, F. N. 1997. Global drought watch from space. Bulletin of the American Meteorological Society, 78: 621-636.
  14. Nicholson, S. E. & Farrar, T. J. 1994. The influence of soil type on the relationships between NDVI, rainfall and soil moisture in Semiarid Botswana. I. NDVI response to rainfall. Rem. Sensing Environ., 50: 107-120.
  15. Babaev A. G. & N. G. Kharin. 1999. The Monitoring and Forecast of Desertification Processes. In: Desert Problems and Desertification in Central Asia. Springer-Verlag, Berlin. pp.: 59-76.