Это препринт Материалов, принятых для публикации в «Исследование Земли из космоса»

электронная ссылка на сайт Издателя, http://www.maik.ru

 

УДК 626.814

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ЭКОТОННЫХ СИСТЕМ «ВОДА-СУША» НА КРУПНЫХ РАВНИННЫХ ВОДОХРАНИЛИЩАХ

© 2009 А.В. Кутузов*

Институт водных проблем РАН

119333, Россия, г. Москва, ул. Губкина, 3. E-mail: kutuzov.st@gmail.com*

7 (499) 135-54-56

 

Предлагаются решения для анализа структуры и динамики береговых экотонов «вода-суша», на основе обработки ДДЗ и материалов комплексных полевых исследований на побережьях крупных равнинных водохранилищ степной биогеографической зоны, на примере Цимлянского водохранилища (Волгоградская и Ростовская области). Показана продуктивность использования, для выделения экотонной территории, среднемасштабной космосъёмки, которая позволяет получать снимки с периодичностью до двух недель (MODIS Aqua/Terra), при разрешении до 250м/пиксель. Для генетического и контурного дешифрирование экотонной структуры побережий, экотона: «вода-суша» крупных равнинных водохранилищ – требуется использование ДДЗ высокого разрешения (Landsat – 15-60м). Данные использованных источников (спутниковые снимки разных сенсоров, данные GPS, векторные слои топоосновы, материалы лесотаксации и др.) показали хорошую совместимость для целей мониторинга, обеспечивая основу комплексной характеристики блоков экотона «вода-суша», для обоснования выделения блоков экотона. При первичной оценке структуры этого типа экотона удовлетворительные результаты даёт анализ спутникового снимка в спектре максимального поглощения воды (5 канал для Landsat), без использования вегетационных индексов.

Ключевые слова: экотон, дистанционное зондирование, спутниковые снимки, Модис, Ландсат, Цимлянское водохранилище, дешифрирование, мониторинг, побережье, вегетационные индексы, экология

Применение данных дистанционного зондирования (ДДЗ), позволяет фиксировать состояние территории практически одномоментно, с одинаковыми условиями наблюдения всех участков мониторинга. Основным объектом исследований было побережье Цимлянского водохранилища (Волгоградская и Ростовская области), экотон «вода-суша».

Основной целью работы была оценка возможности ДДЗ среднего разрешения (100-1000м/пиксель) и высокого (10-100м/пиксель) - для анализа структуры и динамики ландшафтов береговых экотонов, организации мониторинга биокомплексов с учётом экотонной структуры территории. В ходе реализации решались следующие задачи:1) Обработка, полученных с сайта NASA, спутниковых снимков MODIS (среднее разрешение) и Landsat (высокое разрешение), для последующего анализа и выделения блоков экотона «вода-суша» (ERDAS 9.x); 2) Создание разнородных слоёв ГИС (в ArcGIS 9.x) и последующего тематического дешифрирования; для экологической характеристики объекта, в том числе для отражения полевых данных комплексного топо-экологического профилирования побережий; 3) Описать динамику ландшафтов для обоснования при выделении блоков экотона.

Исследовались биокомплексы экотонов на побережьях крупных равнинных водохранилищ различных биогеографических зон, здесь приведены данные по Цимлянскому водохранилищу – степная зона (Балюк и др., 2007а). Принципиальной структурой экотона «вода-суша» принималось выделение 5 блоков: (Залетаев, 1997) – Рисунок 1.

 

Рисунок 1 Структура экотона «вода-суша» речной долины. 1 – аквальный, 2 – амфибиальный (флуктуационный), 3 – динамический, 4 - дистантный, 5 – маргинальный (на примере поймы р. Дон – спутниковый снимок в Google Earth).

 

Этапы выполнения работы: 1) определение снимков Landsat и соответствующих уровней стояния вод Цимлянского водохранилища, 2) подготовка к полуавтоматической (экспертной оцифровке), 3) обработка полученного векторного слоя, 4) совмещение со снимками MODIS и др. векторными данными, анализ результатов.

Для определения интересующих спектральных каналов выявляются диапазоны наибольших различий в спектральной яркости объектов мониторинга: почва, вода (Кравцова, 2005); переходная же территория – зона временного затопления - контролируется при сравнении снимков для периодов высокой и низкой воды. По опубликованным источникам определялись рекомендуемые спектральные каналы для синтеза такого контрастного снимка, по определённому классу объектов, затем составлялось сочетание слоев на основе экспертной оценки (Кутузов, 2007)

Рисунок 2 Landsat – соотношение спектральных каналов мультиспектральных сканирующих радиометров. Кривые спектральной яркости – ось y и длинна волны(мкм) - ось x для: глины, растительности, ила. (Источник: FieldGuide Leica Geosystems\Geospatial Imaging 9.1)

 

Визуально, при загрузке в ГИС-вид разных слоёв Modis (Таблица 1), наиболее чётко вода контрастирует с окружением для red - 5, green - 7(8) и blue - 10(11) синтезированных слоёв снимка Modis – границы сопоставляются с другими слоями ГИС. При создании таблицы использовались данные официального сайта NASA(7).

Таблица 1 Спектральные характеристики MODIS. Светлым - выделены каналы MODIS, присутствующие в использованных снимках MOD13Q1 (7).

№           канала	Длина волны, мкм	Применение	Название каналов (HDF слои)
1	0.67-0.62	Изменение растительного покрова	red reflectance
2	0.876-0.841	Облачность, изменение растительного покрова	NIR reflectance
3	0.479-0.459	Разделение почвы и растительности	blue reflectance
4	0.565-0.545	Зеленая растительность
5	1.25-1.23	Лиственный покров
6	1.652-1.628	Разделение снега и облаков
7	2.155-2.105	Облачность	MIR reflectance
8	0.42-0.405	Хлорофилл
9	0.448-0.438	Хлорофилл
10	0.493-0.483	Хлорофилл
11	0.536-0.526	Хлорофилл

 

Подтверждением объективности результатов для данного метода отбора каналов может служить график спектральной яркости (растительность-почва-вода) - в диапазоне этих каналов, здесь яркость воды минимальна, почвы и растительности значительно больше – их разность даёт удовлетворительный контраст на береговой линии (Рисунок 1). Для Landsat – аналогично использование 5 канала (TM и ETM+) и 3-4 каналов (MSS), причём 4 каналы этих 3 сенсоров обладают близкими спектральными характеристиками.

На основе разновременных снимков территории, автоматической векторизацией классифицированного снимка, получены границы вода-суша. Созданный таким образом векторный слой, показал хорошую согласованность с базовыми слоями и полевыми данными (GPS) Рисунок 5 a.

 

Основа для отбора ДДЗ, по дате их создания – месячная динамика уровня водохранилища на интересующий период: максимум и минимум в сезон вегетации. Обычно эти экстремумы для Цимлянского водохранилища приходятся на май и сентябрь месяцы – Рисунок 3.

Рисунок 3. Средний уровень поста Цимлянский г/у, вычислен по наблюдениям (2001-04-12 - 2009-09-29). Нуль поста: 28.00 м (1)

Рисунок 4. Изменение береговой линии на ключевых участках топо-экологического профилирования – подложка Landsat 2007. Максимум уровня по полученным снимкам Landsat июль1977 (жирная белая линия, контуры суши), минимум – сентябрь 1983 (линия, далеко выдающаяся в водохранилище).

 

Другой важный критерий для последующей обработки космоснимка – облачность над территорией на выбранный период. Для степной зоны в период вегетации облачность редко оказывается помехой. На снимках среднего масштаба хорошо заметна динамика уреза вод для уровней высокой и низкой воды: значительное изменение площади активной вегетации (светлый цвет на снимке), белая линия – граница акватории (Рисунок 5 б-е). Сезон высокой воды, май – мелководья, которые позднее частично или полностью, в зависимости от влажности года, ежегодно обсыхают; снимок в осенний период покажет реальное на этот год обсыхание. Преимущество использования снимков MODIS в частоте их повторности и в их доступности. Выполнена обработка таких снимков для экстремумов уровня стояния вод за вегетационный период, что позволило проследить динамику заливания пойменной территории, объективная основа для проведения границ между динамическим и флуктуационным блоками.

а)                                             б)                                                   в)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

г)                                             д)                                                   е)

Рисунок 5. Динамика уреза вод и ландшафтов для высокого и низкого уровня воды, рис. а - снимок Landsat 2007 (указана дата окончания съёмки в формате гг-мм-дд). Рисунки б-е - по данным MODIS (дд-мм-гг): б,в – сезон высокой воды в разные годы; г-е – изменение суши и акватории в разные сезоны одного года.

 

При выборе каналов, учитывается разрешение каждого из них и диапазон спектра отражения для хлорофилла растений и для воды (Таблица 1). Для количественной оценки состояния растительного покрова используются стандартные вегетационные индексы (EVI и NDVI) (4,5), вычисляемые в отношении к значениям яркости в той части спектра, которая наиболее полно представлена растительность – красная и ближняя инфракрасная часть:

 

 

где NIR – отражение в ближней инфракрасной и RED – красной области спектра.

 

 

где: NIR, RED, BLUE значения отражательной способности в ближней инфракрасной, красной и голубой зоне (0.876-0.841; 0.67-0.62 и 0.479-0.459 мкм соответственно); L поправочный коэффициент, учитывающий влияние почвы; С1, С2 коэффициенты, контролирующие вклад голубой зоны в коррекцию красной из-за рассеяния атмосферными аэрозолями(5). Примерные значения этих коэффициентов применительно к MODIS-EVI алгоритму: L = 1, C1 = 6, C2 = 7.5 и G = 2.5 (Evrendilek et al., 2008). Этот индекс позволяет выделить больше градаций в районах с обилием зеленой биомассы и имеет преимущества для мониторинга растительности, поскольку влияние почвы и атмосферы в значениях EVI минимизировано (3). В период цветения воды водохранилища (водоросли и цианобактерии, содержащие хлорофиллы), высокие значения NDVI могут отмечаться и в границах водной поверхности (Рисунок 5 е).

Вычисление этих индексов (и ряда других) входит в стандартный пакет современных версий ПО ГИС. Использование лесотаксационных данных и совмещение с географически привязанными картами лесотаксации, гипсометрии и топографии данной территории – позволяет хорошо дешифрировать материалы космосмосъёмки. По результатам дешифрирования создаются сигнатуры (ERDAS 9.0) для возможности полуавтоматической и автоматической обработки поступающей спутниковой информации, для мониторинга динамики водно-наземного экотона побережий (Балюк, 2007б).

Выводы. Для анализа структуры и динамики береговых экотонов, продуктивно использование среднемасштабной космосъёмки, которая позволяет получать снимки с периодичностью до двух недель (MODIS Aqua/Terra), при разрешении до 250м/пиксель. Динамика ландшафтов хорошопрослеживается на таких снимках, после предварительной обработки, и соответсвует данным полевых исследований. Генетическое (класс объекта) и контурное (очертания) дешифрирование экотонной структуры побережий: экотон «вода-суша» крупных равнинных водохранилищ – требует использование ДДЗ высокого разрешения (Landsat – 15-60м). ДДЗ использованных источников (спутниковые снимки разных сенсоров, данные GPS, векторные слои) показали хорошую совместимость для целей мониторинга, обеспечивая основу для выделения блоков экотона «вода-суша» и их комплексной характеристики. При первичной оценке структуры экотона удовлетворительные результаты даёт анализ спутникового снимка в спектре максимального поглощения воды (5 канал для Landsat), без использования вегетационных индексов.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

(Балюк и др., 2007а) Балюк Т.В., Кутузов А.В., Назаренко О.Г. Экотонная система юго-восточного побережья Цимлянского водохранилища // Водные ресурсы. 2007. том 34.No 1.С. 104-112.

(Балюк, 2007б) Балюк Т.В. Возможности мониторинга паводкового затопления на территории природного парка «Волго-Ахтубинская пойма» при помощи данных дистанционного зондирования / Состояние, охрана, воспроизводство и устойчивое использование биологических ресурсов внутренних водоёмов. Материалы международной научно-практической конференции. Волгоград, 2007 С. 16-19.

(Залетаев, 1997) Залетаев В.С. Речные поймы как система экотонов // Экосистемы речных пойм: структура, динамика, ресурсный потенциал, проблемы охраны / Под ред. В.С. Залетаева. М.: РАСХН, 1997, С.7-17.

(Кравцова, 2005) Кравцова В.И. Космические методы исследования почв. М.: Аспект Пресс, 2005. 190 с.

(Кутузов, 2007) Кутузов А.В. Закономерности формирования экотонных систем в зоне влияния искусственных водоемов / Состояние, охрана, воспроизводство и устойчивое использование биологических ресурсов внутренних водоёмов. Материалы международной научно-практической конференции. Волгоград, 2007 С. 179-182.

(Evrendilek et al., 2008) Fatih Evrendilek and Onder Gulbeyaz: Deriving Vegetation Dynamics of Natural Terrestrial Ecosystems from MODIS NDVI/EVI Data over Turkey Sensors 2008, 8(9), 5270-5302; doi:10.3390/s8095270.

1.                http://77.108.74.231/Hydroposts/default.aspx

2.                http://eos-webster.sr.unh.edu/data_guides

3.                http://gis-lab.info/docs/atbd_mod13.pdf

4.                http://gis-lab.info/qa/ndvi.html

5.                http://www.gisa.ru/43962.html

6.                http://www.landscape.edu.ru/files/sbornikLP/Solodyankina.pdf

7.                https://lpdaac.usgs.gov/lpdaac/products/modis_overview

 

USING DATA OF REMOTE SENSING FOR MONITORING ECOTONES SYSTEMS "WATER-LAND" FOR LARGE FLAT WATER RESERVOIRS

А.V. Kutuzov

Water Problems Institute of the Russian Academy of Sciences

119333, Russia, Moscow, Gubkina Street, 3. E-mail: kutuzov.st@gmail.com

+7 (499) 135-54-56

 

Decisions for the analysis of structure and dynamics coastal ecotones "water-land", on the basis of processing RSD and materials of complex field researches at coasts of large flat reservoirs, as an example Tsimlyansky reservoir (Volgogradskaya and Rostovskaya oblast', Russia) - a steppe biogeographical zone are offered. Efficiency of use, for allocation ecotone territory, middle scale satellite images which allows receiving pictures with periodicity about two weeks (MODIS Aqua/Terra), at the permission to 250m/pixel. For genetic and contour interpretation ecotone structures of coasts, ecotone: "water-land" of large flat water basins – is required use RSD of the high permission (Landsat – 15-60м). The data of the used sources (satellite pictures of different sensor controls, data GPS, vector layers base map, materials forest valuation, etc.) Have shown good compatibility for monitoring, providing a basis of the complex characteristic of ecotone blocks "water-land", for a substantiation of allocation of it. At a primary estimation of structure of this type ecotone satisfactory results the analysis of a satellite picture in a spectrum of the maximum absorption of water (5th channel for Landsat), without use of vegetative indexes.

Keywords: ecotone, remote sensing, satellite images, Modis, Landsat, Tsimlyansky reservoir, interpretation, monitoring, coast, vegetative indexes, ecology