Спутниковые технологии в охране биоразнообразия природно-заповедных территорий

      Комментарии к записи Спутниковые технологии в охране биоразнообразия природно-заповедных территорий отключены

Спутниковые технологии в охране биоразнообразия природно-заповедных территорий

А. И. Сахацкий, С. А. Станкевич, А. А. Козлова, Р. Грисбах

Трансформации климата, замечаемые в мире, отражаются на состоянии природно-заповедных территорий и, например, их биоразнообразия [1]. Исходя из этого государствами Европейского союза все возрастающее внимание уделяется мониторингу природно-заповедных территорий с разработкой мероприятий, содействующих адаптации среды к климатическим трансформациям.

Одним из самые системных и объемных изучений последних лет в этом направлении есть интернациональный проект HABIT-CHANGE (Adaptive Management of Climate-induced Changes of Habitat Diversity in Protected Areas), инициированный Университетом регионального развития и экологии им. Лейбница, г. Дрезден, Германия (Leibniz Institute of Ecological and Regional Development (IOER). В проекте задействовано 17 других организаций и научных институтов (национальных природных парков, биорезерватов, научных университетов, природоохранных учреждений, и т. д.) из 9 государств-членов Евросоюза — Германии, Австрии, Чехии, Венгрии, Италии, Польши, Словакии, Украины и Словении.

Главная задача проекта HABIT-CHANGE содержится в обнаружении механизма трансформаций, каковые происходят с биотопами под действием изменяющихся климатических условий с целью адаптации существующих стратегий управления природно-заповедными территориями. Наряду с этим акцент делается на изучение биотопов самые чувствительных к  трансформациям климата, в частности тех, каковые относятся к водно-болотным комплексам, лугопастбищным угодьям, и лесам горных районов [2].

Серьёзной изюминкой проекта есть широкое применение способов дистанционного спутниковых технологий и зондирования Земли [3]. На базе материалов космической съемки и данных наземных наблюдений создается комплект индикаторов отображающих итог влияния климатических трансформаций на биоразнообразие природно-заповедных территорий.

Для каждой территории в качестве таких индикаторов выбраны характерные для нее чувствительные биотопы, каковые достаточно точно распознаются на спутниковых снимках. Вследствие этого разработка подходов для самоё точного определения биотопов и некоторых их параметров дистанционными способами получает главное значение. Отслеживаемые на временной серии снимков трансформации в размерах либо формах выбранных биотопов, фиксация смен их состояний, видимого состава либо же несвоевременности сезонных проявлений разрешают делать выводы о процессах и причинах, которыми они позваны, их интенсивности и масштабе.

Территория изучения

Для изучений в ходе проекта HABIT-CHANGE в Украине был выбран биосферный резерват «Шацкий» неспециализированной площадью 48 977 га, что есть кроме этого украинской частью трансграничного биосферного резервата «Западное Полесье». Изучения проводились учеными Научного центра космических изучений Почвы Университета геологических наук НАН Украины (ЦАКИЗ) совместно со экспертами Шацкого национального природного парка (ШНПП), и учеными Физико-механического университета им.

Г.В. Карпенко НАН Украины. Главную часть информационного обеспечения дистанционными данными взяла на себя компания RapidEye AG (Германия).

На территории Щацкого резервата охраняется неповторимое сочетание в сложной экологической совокупности лесных, озерных и дюнных комплексов. Озера, которых тут насчитывается 23, площадью 6,4 тыс. га и около 1,4 тыс. га болот, формируют водно-болотный комплекс, что выступает индикатором всей природной среды региона и определяет его экологическое состояние. Сами же водно-болотные экосистемы, где видовое биологическое разнообразие сохранилось на достаточном уровне, выступают регуляторами микроклимата трансграничного региона и снабжают стабильность природных процессов организованных природно-территориальных комплексов [4].

Характерный для всего западного Полесья растительный покров территории биосферного резервата отличается большой мозаичностью биотопов, обусловленной изюминками геоморфологического строения территории, спецификой гидрологического режима и почвенного покрова. Самый распространенными на территории являются биотопы сосновых лесов, каковые формируют в рельефе хороший боровый комплекс от сухих лишайниковых сосняков до заболоченных сфагновых сосновых лесов.

В целом же, леса региона занимают важное место в формировании климата региона, охране вод и земель. Болота резервата разнообразны по растительному покрову и своим типам. Преобладают тут лесные и травяные эвтрофные болота, пара меньшие площади занимают мезоторофные; олиготрофные болота видятся весьма редко [4].

Биотопы водно-болотного комплекса Шацкого биосферного резервата самый чувствительны к трансформациям климата. При дополнительном действии осушения происходит стремительная изменение осоковых болот в торфянистые луга – луга – пустошные луга, что, соответственно, ведет к ухудшению состояния всего комплекса, уменьшению и снижению биоразнообразия природоохранной сокровище.

Увеличение средней температуры воздуха летних месяцев, долгие периоды жаркой сухой погоды приводят к опустыниванию песчаных дюн – мест обитания редких ксерофитов, и, как следствие, к повышению площади открытых незадернованных песков. Такие условия кроме этого содействуют возрастанию пожароопасности в хвойных лесах, произрастающих на сухих песчаных землях.

Классификация биотопов

В качестве главной информационной базы дистанционных изучений употреблялись многоспектральные космические снимки Landsat ETM+ (17.07.2007) и RapidEye (22.05.2011). классификация и Обработка снимков RapidEye проводилась совместно экспертами ЦАКИЗ и компании RapidEye AG.

В следствии классификации снимков совершена оценка площади распространения главных классов растительного покрова в пределах Шацкого биосферного резервата. Рассматривались разные варианты проведения классификации земных покровов с интерактивным обучением. В качестве наземных данных для эталонных сигнатур привлекались результаты маршрутных наблюдений и лесотаксационная информация.

Сигнатуры с целью проведения всех вариантов классификации оценивались по однообразным участкам обучения.

Для снимков RapidEye был вычислен полный комплект нормализованных межканальных индексов [5], что разрешило обеспечить фактически полную инвариантность спектральных показателей классов к аддитивным и мультипликативным искажениям регистрируемых оптических спектров, к примеру благодаря вариаций спектральных черт объектов, состояния воздуха, трансформации условий освещенности и т. д.

самые приемлемые результаты при классификации снимка RapidEye обеспечил метод минимального расстояния от среднего (рис. 1, табл. 1) на полном комплекте нормализованных межканальных индексов. Другие варианты, не смотря на то, что они в целом и отличаются незначительно, содержат явные погрешности.

К примеру, при классификации снимка RapidEye по исходным спектральным каналам кое-какие участки водной поверхности классифицировалась как тени от туч либо кроме того другие классы земных покровов (рис. 2, табл. 2). При применении метода большого правдоподобия на полном комплекте нормализованных межканальных индексов появлялась другая погрешность – класс разреженной растительности занимал большие площади, что нехарактерно для данной территории.

При применении полного комплекта межканальных индексов более корректно классифицировались водная поверхность, облака и тени от них.

Рис. 1. Результаты классификации снимка RapidEye (22.05.2011) в пределах Шацкого биосферного резервата способом минимального расстояния от среднего на полном комплекте нормализованных межканальных индексов

Условные обозначения:

Таблица 1. Результаты классификации земных покровов по снимку RapidEye (22.05.2011) в пределах Шацкого биосферного резервата (употреблялся полный комплект нормализованных индексов, 10 слоев)

№ п/п Класс земного покрова Площадь класса в пределах резервата (кв. км)   % от общей площади
1 Хвойный лес 119,2073 24,1769
2 Смешанный лес 41,6553 8,44827
3 Лиственный лес 118,0904 23,9504
4 Луга 29,58838 6,00093
5 Болотная растительность 36,4688 7,39638
6 Торфяники 22,82568 4,62936
7 Кустарники, пустоши 2,822275 0,5724
8 Залежные почвы 5,595425 1,13483
9 Агроценозы, долгие травы 31,29653 6,34737
10 Разреженная растительность 1,2889 0,26141
11 Поселения (время от времени разреженная растительность) 6,899675 1,39935
12 Водная поверхность 55,17478 11,1902
13 Другие классы (постиндустриальные объекты, дороги, свалки, открытый песчаный грунт и т.п.) 17,72833 3,59555
14 Облака и тени 4,42125 0,89669
Всего 493,063

Рис. 2. Результаты классификации снимка RapidEye (22.05.2011) в пределах Шацкого биосферного резервата способом минимального расстояния от среднего на пяти исходных каналах снимка. Условные обозначения те же, что и на рис. 1

Таблица 2. Результаты классификации земных покровов по снимку RapidEye (22.05.2011) в пределах Шацкого биосферного резервата (употреблялись 5 каналов снимка)

№ п/п Класc земного покрова Площадь класса в пределах резервата (кв. км) % от общей площади
1 Хвойный лес 127,51 25,8608
2 Смешанный лес 44,6516 9,055963
3 Лиственный лес 104,5999 21,21431
4 Луга 36,06453 7,314386
5 Болотная растительность 33,07683 6,708439
6 Торфяники 17,53223 3,555778
7 Кустарники, пустоши 2,3215 0,470832
8 Залежные почвы 8,611225 1,746476
9 Агроценозы, долгие травы 33,7218 6,839248
10 Разреженная растительность 4,09625 0,830776
11 Поселения (время от времени разреженная растительность) 7,124425 1,444932
12 Водная поверхность 48,00198 9,735466
13 Другие классы (постиндустриальные объекты, дороги, свалки, открытый песчаный грунт и т.п.) 15,1048 3,063463
14 Облака и тени 10,64585 2,159126
Всего 493,063

Результаты классификации снимка RapidEye сопоставлялись с данными обработки Landsat ETM+ (17.07.2007) для Шацкого биосферного резервата (рис. 3, табл. 3).

При классификации снимка Landsat ETM+ употреблялись, не считая семи спектральных каналов самого снимка, дополнительные слои данных, в частности – цифровая модель рельефа, нормализованный вегетационный индекс NDVI и нормализованный водный индекс NWI. Индексы NDVI и NWI вычислялись по спектральным яркостям каналов снимка Landsat ETM+:

Участки обучения для сигнатуры при классификации были аналогичными классификации снимка RapidEye.

Рис. 3. Результаты классификации снимка Landsat ETM+ (17.07.2007) в пределах Шацкого биосферного резервата способом большого правдоподобия. Условные обозначения те же, что и на рис. 1

Таблица 3. Результаты классификации земных покровов по снимку Landsat 7 (17.07.2007) в пределах Шацкого биосферного резервата

№ п/п Класc земного покрова Площадь класса в пределах резервата (кв. км)   % от общей площади
1 Хвойный лес 94,7709 20,15
2 Смешанный лес 53,6409 11,41
3 Лиственный лес 99,3879 21,13
4 Луга 44,5149 9,466
5 Болотная растительность 31,8969 6,783
6 Торфяники 28,2231 6,001
7 Кустарники, пустоши 6,3549 1,351
8 Залежные почвы 3,3084 0,703
9 Агроценозы, долгие травы 31,7421 6,75
10 Разреженная растительность 4,6935 0,998
11 Поселения (время от времени разреженная растительность) 5,607 1,192
12 Водная поверхность 55,8144 11,87
13 Другие классы (постиндустриальные объекты, дороги, свалки, открытый песчаный грунт и т.п.) 10,3257 2,196
Всего 470,2806

В целом, классификация по снимкам RapidEye и Landsat дают родные суммарные значения распределения площадей главных классов растительного покрова (табл. 1-3). Кое-какие различия в площадях классов RapidEye и Landsat разъясняются тем, что сцена Landsat ETM (17.07.2007) не всецело охватывала территорию Шацкого биосферного резервата в северо-западной его части.

Исходя из этого для сопоставления нужно употреблялись процентные соотношения выделенных классов.

Выводы

Относительно родные результаты классификации территории по космическим снимкам Landsat и RapidEye разрешают сказать о достаточной надёжности выделения большинства биотопов. В пределах резервата большие  площади занимают хвойные леса (около 20% согласно данным Landsat и 25% — согласно данным RapidEye), и лиственные леса, каковые охватывают более  20 % территории. Около 10% занимают смешанные леса.

Так, лесная растительность в пределах парка в целом охватывает более 50% площади.

Большие часть занимают луга, и торфяники, посевы и болотная растительность сельхозкультур (табл. 1-3). Классификацию снимков RapidEye в будущем предлагается проводить с применением полного комплекта нормализованных межканальных метода и индексов минимального расстояния от среднего.

Будущие изучения планируется направить на углубленное изучение черт различных типов болотных, лесных и луговых растительных сообществ, проведение дополнительных заверочных работ для более детальной классификации мозаичных биотопов Шацкого биосферного резервата. Главным источником данных для классификации направляться выяснить спутниковые снимки RapidEye благодаря их высокому пространственному и спектральному разрешению.

Данное изучение выполнено в рамках интернационального проекта “Adaptive Management of Climate-induced Changes of Habitat Diversity in Protected Areas” (HABIT-CHANGE) при денежной помощи INTERREG IV B Central Europe Programme.

Перечень литературы:

  1. Дидух Я. П. Экологические нюансы глобальных трансформации климата: обстоятельства, следствия, действия. // Вестник Национальной академии наук Украины. – Изд. Дом Академпериодика, 2009. — № 2. – С.36-44.
  2. HABIT-CHANGE Adaptive Management for Protected Areas. General information // http://www.habit-change.eu/
  3. Многоспектральные способы ДЗЗ в задачах природопользования // Под ред. В. И. Лялько и М. А. Попова. – Киев: Наукова думка, 2006. — 360 с. (на украинском языке)
  4. Юрчук П. В., Юрчук Л. П. Биосферный резерват «Шацкий» — составляющая интернациональной экологической сети западного Полесья // биоразнообразие и Состояние экосистем Шацкого национального природного парка. Материалы научной конференции (2-5 сентября 2010 г., Шацк). – Львов: СПОЛОМ, 2010. – С. 6-10. (на украинском языке)
  5. Попов М. А., Станкевич С. А., Сахацкий А. И., Козлова А. А. Применение полного комплекта нормализованных межканальных индексов многоспектральных космических изображений при классификации покрытий ландшафта // Ученые записки Таврического национального университета им. В.И. Вернадского, 2007. — Т. 20 (59). — № 1. — C. 175-182.

НАИЛУЧШИЕ ДОСТУПНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ УТИЛИЗАЦИИ ОТХОДОВ В РОССИИ: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ


Интересные записи на сайте:

Подобранные по важим запросам, статьи по теме: