ДИНАМИКА РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА НА УЧАСТКЕ ЕСТЕСТВЕННОЙ СТЕПИ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ДИСТАНЦИОННОГО МОНИТОРИНГА

DYNAMICS OF THE VEGETABLE COVER ON THE NATURAL STEPPE PLOT BY REMOTE MONITORING

 

К.В. Мячина

K.V. Mjachina 

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки

Институт степи Уральского отделения Российской академии наук (ИС УрО РАН)

(Россия, 460000, г. Оренбург, ул. Пионерская, 11) 

Institute of Steppe of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences (IS UB RAS)

(Russia, 460000, Orenburg, Pionerskaya St., 11)

e-mail: mavicsen@list.ru

 

На основе анализа спутниковых изображений среднего пространственного разрешения прослежена динамика растительного покрова на участке естественной степи в Оренбургской области за период в 20 лет. На территории изучения отмечено существенное снижение доли класса «густая растительность» и значительное увеличение доли классов «открытая почва» и «разреженная растительность».

Based on the analysis of satellite images of medium spatial resolution the dynamics of vegetation cover on the natural steppe plot in the Orenburg region are revealed. Over a 20 years period noted a significant decrease of the class value «dense vegetation» and a significant increase in the class value «bare soil» and «sparse vegetation». 

Сохранение естественных степных участков является одной из важнейших проблем степных регионов. Наряду с заповедными зонами, подлежащими особому режиму охраны, существуют немногочисленные участки натуральных степных территорий, которые можно расценивать как резерваты естественной биоты. В данной работе в качестве ключевого использован район, включающий подобный участок естественной степи. Территория исследования располагается в восточной части Оренбургской области, в административном отношении в Ясненском и Адамовском районах, и включает в себя так называемую Акжарскую степь, являвшуюся до середины 90-х годов военным полигоном, и прилегающие территории, также не подвергающиеся интенсивной антропогенной нагрузке. Акжарская степь с 1989 г. является памятником природы регионального значения и представляет собой плоскоравнинные и волнисторавнинные междуречья с типичной степной типчаково-ковыльной, полынно-типчаковой, разнотравно-типчаково-ковыльной растительностью, а также комплексами галофитно-степных сообществ на каштановых солонцеватых почвах средней каменистости [2, 3]. Целью предлагаемой работы ставилось выявление изменений, произошедших в естественных степных ландшафтах на территории исследования за длительный период времени. Наиболее показательным в этом отношении является растительный покров: наличие значительных отрицательных изменений в состоянии общего проективного покрытия сигнализирует о наличии негативных внешних влияний и процессов, происходящих в ландшафтном комплексе.

Для регистрации и анализа долговременных изменений использованы три разновременных снимка спутников Landsat 4/5-TM: 1989 г., 2007 г. и 2009 г. с аналогичным разрешением в 30 м. Все используемые снимки были сделаны в середине июля, что исключает фактор сезонных различий. Затем был проведен анализ метеоусловий в указанные годы для исключения существенных различий по количеству осадков и температурным характеристикам. Выявлено, что 2009 г. отличался в июле аномально засушливыми условиями, в связи с чем далее в работе использовался в основном июльский снимок 2007 г.

Для решения поставленной задачи применялись автоматизированные методы дешифрирования, основанные на использовании алгоритмов Change Detection программного комплекса ENVI 5.1. Обработка снимков с помощью алгоритмов Change Detection проводится только в одном канале, определяемом в соответствии с поставленной задачей. В качестве такого канала для вычисления разницы между снимками использовались классифицированные изображения, выстроенные путем вычисления нескольких индексов: NDVI, SAVI, NDWI и BSI в модификации, использующей красный и инфракрасный каналы. Стандартные алгоритмы обнаружения изменений заключаются в вычитании или делении яркостей снимков, при этом, применение функции Change Detection позволяет выполнить качественный и количественный анализ произошедших изменений [5].

Для минимизации погрешностей при вычислении разницы между классифицированными изображениями на этапе предварительной обработки снимков были выполнены их радиометрическая калибровка и атмосферная коррекция. С использованием индекса NDSI [1, 4] составлена маска облаков и теней для снимка 2007 г., примененная затем также и к снимкам 1989 и 2009 гг. для исключения погрешностей при выявлении разницы между изображениями. Анализировались такие классы ландшафтного покрова, как «Открытая почва», «Разреженная растительность», «Густая травянистая растительность», «Кустарниковая и древесная растительность».

В результате сопоставления разновременных снимков 1998 г. и 2007 г. были получены тематические растры выявленных изменений. На рисунке 1 светлым оттенком обозначены участки, на которых классы растительного покрова 1989 года были изменены на класс «открытая почва» и «разреженная растительность» в 2007 и 2009 гг.

Сопоставления снимков 2007 г. и 2009 г. дает практически аналогичный результат. И, хотя 2009 г. был аномально засушливым именно в период июня-июля, в связи с чем его нельзя с достоверностью считать показательным, в 1989 г. и в 2007 г. метеорологические условия находились в границах нормы.

Анализ результатов обработки космических изображений за 1989, 2007, 2009 гг. выявил значительную деградацию растительного покрова на указанной территории - увеличение классов «Открытая почва» и «Разреженная растительность» более чем в 20 раз. Соответственно, сократились площади густой травянистой, древесной и кустарниковой растительности. Однако, уточнить, является ли это следствием метеорологических условий или антропогенного пресса (например, выпаса скота), и можно ли говорить об устойчивой динамике и тенденции к опустыниванию возможно лишь после дальнейшего мониторинга территории. 

Работа выполнена по теме НИР ИС УрО РАН «Ландшафтные и биологические факторы устойчивого развития геосистем Заволжско-Уральского региона». 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

  1. Белова Е.И. Метод предварительной обработки Landsat 5/7 с изображением снежного покрова // Е.И. Белова, Д.В. Ершов / Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т.9. №4. С. 9-14.
  2. Географический атлас Оренбургской области / науч. ред. и сост. А.А. Чибилёв. М.: Изд-во «ДИК»; Оренбург: Оренб. кн. изд-во, 1999. 95 с.
  3. Красная книга почв России: Объекты Красной книги и кадастра особо ценных почв / науч. ред. Г.В. Добровольсткий, Е.Д. Никитин. М.: МАКС Пресс, 2009. 576 с.
  4. Куулар Х.Б. Оценка гарей Уюкского хребта на основе данных Landsat // Х.Б. Куулар / Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т.10. №4. С. 239-244.
  5. Abd El-Kawya O.R. Land use and land cover change detection in the western Nile delta of Egypt using remote sensing data // O.R. Abd El-Kawya, J.K. Rodb, H.A. Ismaila, A.S. Sulimana / Applied Geography. 2011. Т.31. №2. С. 483-494.