Двадцать вторая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
XXII.F.331
Создание метода оценки изменений в степени облесенности верховых болот на основе данных со спутников Landsat.
Егоров К.П. (1), Медведева М.А. (1)
(1) Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт лесоведения Российской академии наук, Санкт-Петербург, Россия
Верховые болота — один из самых распространённых типов болот как в России, так и в Северном полушарии. Они занимают до 20 % площади болотного покрова России и особенно характерны для лесной зоны. Эти экосистемы существуют только за счёт атмосферной влаги, такой как снег и дождевые осадки, поэтому они очень чувствительны к изменениям количества осадков и температурного режима.Основной целью данной работы является проверка гипотезы о текущем росте облесенности верховых болот и разработка методики оценки степени облесенности на основе спутниковых данных, дополненных наземными измерениями.
В рамках исследования были выбраны три верховых болотных массива, расположенных в Тверской области. Эти массивы представляют разные уровни залесения: Усвятский Мох (осушен), Большой Роговской Мох (частично осушен) и Ламтевский Мох (не осушен). Исследование было разделено на три этапа. На первом этапе была проведена работа с объектом исследования и предварительная классификация снимков с использованием ГИС-технологий. Второй этап включал сбор полевых данных на 36 пробных площадях. Там были проведены измерения параметров древостоя. На третьем этапе оцифровали полевые данные, собрали и проанализировали спутниковые снимки Landsat с применением различных индексов и классификацией. Выбор снимков Landsat был обусловлен несколькими причинами, среди которых можно выделить следующие:
• Снимки Landsat являются мультиспектральными, что позволяет использовать только те спектральные каналы, которые необходимы для исследования.
• Снимки Landsat имеют среднее разрешение — 30 метров на пиксель, но благодаря панхроматическому каналу его можно повысить до 15 метров на пиксель. Этого разрешения достаточно для исследования процессов такого масштаба.
• Кроме того, снимки Landsat общедоступны и подходят для ретроспективного анализа. Первые спутники этой программы были запущены в 1972 году, поэтому для объектов исследования удалось собрать библиотеку снимков начиная с 1976 года.
Стоит отметить, что, несмотря на наличие множества факторов, влияющих на качество съёмки, зимняя съемка (с наличием снежного покрова) позволяет минимизировать их влияние на результаты исследования. На данном этапе исследования был создан алгоритм, позволяющий оценить изменения облесенности. Работа по оптимизации алгоритма всё ещё ведётся.
Анализ данных показал, что за последние 45 лет на всех исследуемых объектах явно увеличилась облесенность сосной. Изменение уровня облесенности микроландшафтов естественного болотного массива Ламтевский Мох позволяет предположить, что его краевые части стали более лесистыми. Облесенность микроландшафтов в центральных частях и на склонах массива меняется по-разному. В ходе исследования была создана методика оценки уровня облесенности верховых болот на основе спутниковых снимков с учётом наземных данных. Этот метод можно использовать для долгосрочного мониторинга изменений в растительном покрове болот.
Полученные результаты необходимо дополнительно проверить на большем количестве объектов и с использованием более обширных географических данных. Это позволит уточнить и дополнить наши выводы, а также выявить общие закономерности изменения болотных экосистем. В целом, это исследование подчёркивает важность мониторинга и изучения изменений в экосистемах верховых болот, особенно в контексте изменения климата. Кроме того, оно предоставляет методику оценки степени облесенности, которая может быть полезна для дальнейших исследований и управления этими уникальными природными ресурсами.
Ключевые слова: верховые болота, облесение, дистанционное зондирование Земли, спутниковые снимки, Landsat, вегетационный индекс, изменение климата, лесоосушение.
Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов