23705 (653698), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Рис.6 Связь между значениями спектральных индексов NDWI и NDVI для хвойных лесов Московской области по данным MODIS
Подтверждением этому предположению могут служить результаты анализа взаимосвязи значений спектральных индексов для хвойных лесов с независимо полученными данными об уровне антропогенной нагрузки на территорию области, сравнение которых в ячейках регулярной сети показало пространственную корреляцию.
Дальнейший анализ также продемонстрировал очевидную тенденцию к снижению средних значений обоих спектральных индексов для хвойных лесов по мере роста уровня антропогенной нагрузки на территорию (рис.7).
а) | |
б) |
|
Рис.7 Средние значения и диапазоны изменений индексов NDVI (а) и NDWI (б) в зависимости от уровня антропогенной нагрузки на территорию
При этом можно наблюдать, что для индекса NDWI характерно более устойчивое снижение значений после достижения некоторых критических значений уровня антропогенной нагрузки, что может служить его характеристикой, как более чувствительного, по сравнению с NDVI, индикатора экологического состояния лесов. Из сравнения динамики обоих спектральных индексов можно также предположить, что реакция лесов на возрастание антропогенной нагрузки, проявляющаяся в снижении концентрации хлорофилла происходит с некоторой задержкой после начала процессов обезвоживания древесной растительности.
Объяснением вариабельности значений спектральных индексов в пределах однородных по условиям антропогенной нагрузки территорий могут служить различия в устойчивости древесных пород, возрастных категорий и, наконец, индивидуальных особенностей отдельных деревьев. В анализе также нуждаются ландшафтные особенности территории, а также дополнительные неучтенные факторы негативного воздействия на окружающую среду.
Анализ сформированной базы данных ГИС об индикаторах экологического состояния лесов области позволяет выявить территории с наиболее высоким уровнем угнетения лесной растительности. В частности, для хвойных насаждений Ленинского, Люберецкого, Каширского, Химкинского, Красногорского и Домодедовского районов, расположенных в непосредственной близости к городу Москва, характерны относительно низкие значения спектральных индексов NDVI и NDWI, что может свидетельствовать о высоком уровне угнетения лесов вследствие антропогенной нагрузки на окружающую среду.
Заключение
Диссертационная работа содержит результаты исследований и научных разработок автора, которые можно рассматривать как решение важной научной задачи по развитию методов мониторинга экологического состояния лесов по данным спутниковых наблюдений. По результатам диссертационной работы можно сделать следующие основные выводы:
Современное состояние развития методов дистанционного зондирования обеспечивает возможность оценки характеристик состояния лесного покрова и создания системы регионального мониторинга лесов на основе комбинированного использования данных различного пространственного разрешения;
Методика региональной оценки экологического состояния лесов, предполагает использование спутниковых данных среднего и высокого пространственного разрешения (в частности, Terra/Aqua-MODIS и Landsat-ETM+) и направлена на определение индикаторов, отражающих покрытие территории лесами, породный состав насаждений и их физиологическое состояние, характеризуемое относительным уровнем концентрации хлорофилла и влагообеспеченности;
Разработанный метод взаимной радиометрической нормализации различающихся по условиям съемки изображений Landsat-ETM+ повышает эффективность использования данных спутниковых наблюдений для региональной оценки состояния лесов;
Эксперименты по классификации лесов по многоспектральным спутниковым изображениям показали возможность выделения темнохвойных, светлохвойных, лиственных и смешанных лесов с достаточным уровнем достоверности;
Комплексное использование результатов классификации лесов по данным MODIS и Landsat-ETM+ обеспечивает эффективную возможность оценки лесистости, как одного из важнейших индикаторов экологического состояния лесов региона;
Анализ взаимосвязей между значениями вегетационных индексов NDVI и NDWI по данным MODIS и уровнем антропогенной нагрузки показал возможность их использования в качестве индикаторов состояния хвойных лесов;
Анализ сформированной по результатам обработки спутниковых изображений базы данных ГИС об индикаторах экологического состояния лесов Московской области позволяет выявить территории с высоким уровнем угнетения лесной растительности.
СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
-
Барталев С.С., Оценка индикаторов состояния лесов Московской области по данным спутниковых наблюдений. // Электронный многопредметный научный журнал "Исследовано в России" том 9 стр.948-958
-
Барталев С.С., Исследование возможностей классификации лесов Московской области по данным Landsat-ETM+. // Сборник трудов Х межвузовского научно-практического семинара студентов, аспирантов и молодых ученых Московского региона по актуальным проблемам экологии и природопользования стр.114-120
-
Мельник Н.Н., Барталев С.С., Применение информационных систем в целях оптимизации деятельности агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов // Вестник, электротехнологии, электрификации и автоматизации сельского хозяйства. Научный журнал под редакцией Т.Б. Лещинской. Выпуск №3 (13). Раздел информационные технологии. стр.151-154
-
Барталёв С.С., Малинников В.А., Взаимная яркостная нормализация спутниковых изображений при региональном картографировании лесов. // Известия высших учебных заведений специальный выпуск 2006 г. стр.83-92
-
Барталёв С.С., Малинников В.А., Возможности региональной экологической оценки лесов по данным спутниковых наблюдений. // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъёмка. №6 2006 г. стр.3-18
-
Барталёв С. C., Малинников В.А., Эксперименты по региональной оценке характеристик экологического состояния лесов с использованием данных спутниковых наблюдений и ГИС-технологий. Четвёртая всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса" Москва, ИКИ РАН, 13-17 ноября 2006 г. Сборник тезисов конференции стр. 202