Анализ возможностей использования методов дистанционного зондирования для региональной оценки экологического состояния лесов

Материалы » Разработка методики региональной экологической оценки состояния лесов по данным спутниковых наблюдений » Анализ возможностей использования методов дистанционного зондирования для региональной оценки экологического состояния лесов

Московская область относится к регионам с высокой плотностью населения и развитым промышленным потенциалом, что создает значительную антропогенную и рекреационную нагрузку на лесные экосистемы. Лес, как открытая экологическая система, находится в непрерывном взаимодействии с факторами окружающей среды, действие которых может отрицательно сказаться на жизнедеятельности лесного биогеоценоза. По некоторым данным в регионе выявлено 37 зон загрязнения, охватывающих 165 тыс. га земель, покрытых лесами. В этих зонах насчитывается около 23,5 тыс. источников загрязнения, выбрасывающих в атмосферу свыше 300 тыс. т. вредных примесей в год. Поллютанты приводят к видимому ухудшению состояния деревьев, а также могут привести к существенной трансформации продуктивности и биоразнообразия лесных сообществ.

Технологии дистанционного зондирования открывают возможность создания систем мониторинга лесов, включая определение структуры насаждений, выявление крупномасштабных изменений в лесах в результате воздействия пожаров, вырубок и других возмущающих факторов, оценку индикаторов состояния лесной растительности. Как комплексная задача разработка методики региональной оценки экологического состояния лесов требует проведения многодисциплинарных исследований в области физических аспектов дистанционного зондирования, алгоритмов анализа спутниковых данных, методов пространственного моделирования и ГИС-технологий. При этом выбор объектов и режимов мониторинга лесов, а также набора измеряемых параметров, должен обеспечивать возможность их прямого или опосредованного использования для оценки индикаторов состояния лесных экосистем и их реакций на факторы негативного воздействия.

В ряде случаев проведение региональной экологической оценки состояния лесов, требует высокой детальности наблюдений при обеспечении их регулярности, что обуславливает целесообразность комбинированного использования материалов зондирования с различных спутниковых приборов. При этом, комбинация данных среднего (например, Terra/Aqua-MODIS) и высокого (например, Landsat-ETM+ или SPOT-HRV) пространственного разрешения является одним из путей оперативного получения сведений о количественных и качественных показателях состояния лесов с высоким уровнем точности по отдельным территориальным образованиям или региону в целом.

Для экологической оценки лесов по спутниковым данным целесообразно использовать индикаторы, отражающие степень покрытия территории лесами, породный состав насаждений и их физиологическое состояние.

Лесистость, как отношение покрытой лесами площади к площади региона, относится к числу основных характеристик, а ее оценка по спутниковым изображениям высокого пространственного разрешения, как правило, обеспечивается с высоким уровнем надежности. При использовании данных низкого или среднего разрешения такого рода оценка сопряжена со значительными погрешностями, в особенности для территорий с фрагментированным лесным покровом.

Одним из возможных подходов для оценки лесистости на больших территориях при обеспечении высокого уровня точности является комбинированное использование спутниковых изображений MODIS и Landsat-ETM+. При этом оптимально сочетание полного покрытия региона данными MODIS с репрезентативной выборкой изображений высокого разрешения. Получаемые при этом по изображениям Landsat-ETM+ опорные значения лесистости могут использоваться для коррекции результатов обработки данных среднего пространственного разрешения.

Интенсивная хозяйственная деятельность или воздействие других возмущающих факторов часто приводит к смене породного состава лесов, и, в частности, к сокращению участия хвойных насаждений в лесном покрове. Во многих случаях формирующиеся после вырубок и пожаров вторичные леса характеризуются преобладанием лиственных и смешанных насаждений в течение достаточно продолжительного периода. В этой связи доля участия чистых хвойных насаждений в лесном покрове может служить одной из характеристик экологического состояния лесов в условиях долгосрочной антропогенной нагрузки. Физиологическое состояние лесов в значительной степени определяется содержанием хлорофилла и уровнем влагообеспеченности зеленых фракций древесной растительности. Непосредственное определение абсолютных значений этих показателей по данным дистанционного зондирования в настоящее затруднено и требует дополнительных наземных измерений. В этой связи целесообразно использовать относительные показатели, получаемые на основе спектральных индексов, коррелирующих с уровнем обеспеченности растений хлорофиллом и влагой, в качестве которых могут использоваться нормализованный разностный индекс растительности NDVI и индекс влагообеспеченности NDWI, определяемые по спектральному отражению в видимом, ближнем и среднем ИК диапазонах спектра.

К особенностям предложенного в настоящее работе подхода относится оценка значений указанных спектральных индексов отдельно для хвойных и лиственных насаждений, что продиктовано их различной чувствительностью к воздействию негативных факторов среды. При этом, в отличие от лиственных лесов, значения спектральных индексов для хвойной растительности могут выступать в качестве чувствительного индикатора их состояния. Это объясняется тем, что, не будучи подверженным сезонной дефолиации, хвойные насаждения в условиях повышенного уровня загрязнения окружающей среды аккумулируют в вегетативных органах значительно более высокий уровень вредных веществ, что проявляется в снижении уровня хлорофилла и влагосодержания, и как следствие в более высоком уровне угнетения хвойных деревьев. Данное положение нашло подтверждение в результатах экспериментальных исследований, выполненных в рамках диссертационной работы.

Это интересно:

Беллинсгаузена море
Расположение моря Беллинсгаузена: Южный океан, у берегов Антарктиды, примерно 70-100° З. д. Площадь моря Беллинсгаузена: 487 тысяч кв. км. Глубины моря Беллинсгаузена: до 4115 м. Среднегодовая температура моря Беллинсгаузена: около 0&or ...

Пустыни с крайними показателями
Самая низкая — Симпсон (на карте здесь и далее — 1), Австралия, — 12 м от уровня моря. Самая высокая — Цайдам (2), Центральная Азия, от 2600 до 3100 м над уровнем моря. Самые сухие — Атакама (3), Юж.Америка, от 10 до 50 мм/год; Нубийская ...

Принципы картографического моделирования. Информационные свойства карт
Географические карты, уменьшенные обобщённые изображения земной поверхности на плоскости, показывающие размещение, сочетания и связи природных и общественных явлений, отбираемых и характеризуемых в соответствии с назначением данной карты. ...