CC BY
20Ученые записки Таврического национального университета имени В.И.Вернадского Серия «География». Том 26 (65). 2013 г. № 1, С. 156-164.
УДК. 528.87
АНАЛ1З ДИНАМ1КИ ЗАРОСТАННЯ МАКРОФ1ТАМИ ВЕРХ1В'Я КШВСЬКОГО ВОДОСХОВИЩА НА ОСНОВ1 Г1С/ДЗЗ-ТЕХНОЛОГ1Й
Томченко О. В.
Науковий центр аерокосм1чних досл1джень Земл11нституту геолог1чних наук НАН Украти,
Кшв
E-mail: tomch@i.ua
В основi дослщження було оцшити поступовi змши, що вiдбуваються в природних екосистемах з використанням багаторiчних космiчних знiмань КА Landsat 5 ТМ. За допомогою аналiзу даних часових рядiв, були виявленi докази поступово! систематично! змiни в багатьох природних рослинних угрупованнях. В робой був використаний системний метод багатокритерiально! опти]шзащ!. Поеднання Г1С та статистичного аналiзу на дiлянцi мiлководдя верхiв'я Ки!вського водосховища показали, що зона пов^ряно-водних макрофтв, в якiй домшують очерет звичайний (Phragmites Australis), швидко розширюеться протягом останнiх трьох десятилт.
Пiдхiд, описаний в цiй статп демонструе, що архiвнi данi Landsat можуть бути використаш для оперативно! ощнки поступових змiн екосистеми на великих площах. При цьому матерiали наземних спостережень i додатковi даш необхiднi для того, щоб повшстю зрозумiти природу цих тенденцiй. Ключов1 слова: екосистема, макрофт, дешифрування, системш методи, багатокритерiальна оптимiзацiя
ВСТУП
Загальновщомо, що антропогенний вплив на водш екосистеми в сучасний перюд неврегульованих взаемин м1ж людським суспшьством i навколишшм природним середовищем спричиняе еколопчш негаразди (забруднення промисловими i комунальними спчними водами, попршення якост води, евтрофшащю, заболочування, пересихання, збщнення видового складу бюти тощо) [1]. Для оцшки i вщвернення шюдливого антропогенного впливу на навколишне природне середовище надзвичайно важливою е система еколопчного мошторингу водних екосистем на основ1 поеднання даних наземних спостережень стану якосп води ( показники з1 створ1в Держпдромету Украши) з матер1алами дистанцшного зондування Земл1 на основ1 Г1С/ДЗЗ-технологш та !х подальший статистичний анатз за допомогою системних метод1в.
В основ1 дослщження було оцшити поступов1 змши, що вщбуваються в аквальнш екосистем1 Кшвського водосховища з використанням багатор1чних косм1чних зшмань КА Landsat 5 та змоделювати за допомогою системних метод1в р1зш сценарп подальшого розвитку еколопчного стану територп.
Об 'ект досл1дження та передумови:
Внаслщок пдробущвництва в 1931-1976 рр. вся акватор1я Дшпра в межах Украши перетворилася на каскад водосховищ, що ютотно змшило структурно-функцюнальну оргашзащю р1чково! екосистеми, на баз1 яко! сформувались нов1 екосистеми водосховищ озерно-р1чкового типу.
Ки!вське водосховище е BepxHiM у каскадi днiпровських водосховищ. Заповнення водою водосховища до проектно! вщм^ки нормального пiдпepтого piвня (НПР) - 103,0 м завершено в 1966 рощ. Площа водойми при НПР складае 92,2 тис.га в межах Ки!всько! i Чершпвсько! областей. Довжина водойми при НПР - 110 км, максимальна ширина - 12 км, середня глибина - 4 м, максимальна - 14,5 м.
Найбшьшу увагу для дослщження привертають до себе мшководдя - дшянки акватори з глибинами менше 2 м, що е природний бюфшьтр мiж основною акватоpiею водосховищ i прилеглою сушею. Вepxiв'я Ки!вського водосховища характеризуются значними площами мiлководь, оскшьки затоплення заплави Днiпpа тут було незначним (загалом, 40% площi водосховища займають мiлководдя). Глибоководнi дiлянки приурочеш до затоплених русел piчок та заплавних водойм, глибина води у фаpватepi становить 5-7 м. Верив'я Ки!вського водосховища е одним iз найбiльшиx в Укра!нському Полiссi мюць концентрацп птах1в, багато видiв яких охороняються на нацiональному та мiжнаpодному piвняx. Тут знаходяться вeличeзнi масиви заростей рослин, яю занeсeнi до Додатку I Бернсько! конвенци (сальвши плаваючо! i водяного гоpixа плаваючого), що вiдiгpають важливу роль як нерестилища багатьох видiв риб. Розвинуп угруповання макpофiтiв, що занeсeнi до Зелено! книги Укра!ни.
Через мшководшсть домiнуючим для аквально! частини цих водно-болотних угiдь е комплекс водно! та прибережно-водно! pослинностi. Основнi масиви заростей розташоваш у Днiпpовському та Прип'ятському вщрогах, Тeтepiвськiй затоцi, а також на акватори верхньо! частини водосховища, в райош злиття вщропв. Головними ценозоутворювачами е види пов^ряно-водних рослин.
Для бiльш детального вивчення вищо! водно! pослинностi була використана класифшащя eкологiчниx груп макpофiтiв за ступенем контактування з водним i пов^ряним середовищами та донними вщкладами [3]:
- пов^ряно-водяш (гелофгти) — рослини з пагонами, частина яких перебувае у водному середовищ^ а частина шдшмаеться над поверхнею води ( очерет Phragmites communis, ропз Typha latifolia, !жача голiвка Sparganium angustifolium, стpiлолист Sagittaria, куга озерна Schoenoplectus lacustris, частуха Alisma plantago-aquatica, сусак Butomus umbellatus, лепешняк Acorus calamus )
- з плаваючим листям ( плейстофгти) — рослини, бшьша частина вегетативних пагонiв i листя яких плавае на поверхш води; pозpiзняють укоpiнeнi (латаття бiлe Nymphaea alba L., глечики жовтi Nuphar lutea (L.), Nymphoides peltata та ш.) i не укоpiнeнi чи вшьно плаваючi (Lemna minor L., Spirodela polyrrhyza (L.), Salvinia natans (L.) та ш.);
- зануреш (ггдатофгти) — рослини, основна частина яких знаходиться у воднш товщ^ а гeнepативнi пагони можуть здшматися над водою чи плавати на !! повepxнi. Зануpeнi рослини також можуть бути укоршеними (Potamogeton perfoliatus L., Myriophyllum spicatum L., Vallisneria spiralis L. та ш.) i неукоршеними (Lemna trisulca , види pодiв Ceratophyllum, Utricullaria та ш.).
МАТЕР1АЛИ I МЕТОДИ
В ходi дослщження були використаш знiмки середньо! роздшьно! здатносп з КА LANDSAT 5 3i сканером ТМ (Thematic Mapper) в трьох режимах зйомки: VNIR (Visible and Near Infrared — мультиспектральний видимий i ближнш iнфрачервоний дiапазон), SWIR (Shortwave Infrared — середнш iнфрачервоний дiапазон), TIR (thermal infrared — тепловий iнфрачервоний дiапазон) за перюд вiд 1985 р. i до 2011р. Для бшьш детального дешифрування та аналiзу сучасного стану територп мiлководь додатково використовувалися зшмки високо! роздiльноi здатностi QuickBird. При вивченш характеру заростання i розподшу рослинностi також були використанi картографiчнi матерiали ( топокарти масштабу 1: 50 000, 1:25 000) та карти глибин водного об'екту, спираючись на яю було проведено його попередне районування i складена схеми заростання, беручи до уваги, насамперед морфометричнi ознаки. Для обробки та штерпретаци даних ДЗЗ були використаш програмш пакети ERDAS IMAGINE 2011 (Leyca Geosystem Inc), ArcGis 10 та QGis.
На першому етапi було вiдiбрано 14 зтмюв Landsat 5 лiтнього перiоду (червень-липень), коли вегетацшна маса водно! рослинност е найбiльшою. Наступним кроком було дослщження спектрально! яскравостi вiдбиваючих поверхонь рiзних типiв (класiв) у залежност вiд довжини хвилi на синтезованих знiмках.
На територп' верхiв'я водосховища було обрано 7 основних клашв вiдбиваючих поверхонь (дерев'янисто-чагарникова рослиннiсть: лiсовi масиви хвойнi (1), лiсовi масиви листяш + чагарники (2); трав'яниста рослиншсть: природнi луки + сшокоси та пасовища (3); вища водна рослиншсть: пов^ряно-водна (4), рослиннiсть з плаваючим на поверхнi листям + занурена (5); вiдкрита водна поверхня (6); пщаш масиви (7). У програмi ArcGis був побудований векторний файл еталошв, в якому на кожен видшений клас об'ектiв було набрано не менше 10 еталонних дiлянок, що максимально охоплювали весь спектральний дiапазон кожного класу. Пюля створення рiзних еталонних класiв на основi апрiорноi iнформацii про геоботашчне районування територп' та польового дешифрування, була проведена автоматична класифшащя та являе собою штучш нейроннi мережi на основi багатошарового перцептрону. Мережа навчалася за допомогою методу зворотнього поширення помилки, помилка навчання складала менше 2%. На вхiд класифшатору у ПЗ QGis було подано файл синтезованого зшмку (з додаванням значень нормованого водного iндексу у виглядi додаткового каналу) та файл еталошв. На основi цих даних побудована залежшсть середньо! яскравостi у клас вiд довжини хвилi для рiзних типiв поверхнi. У результат отримано зображення, у якому кожен шксел вiднесений до одного з клашв за спектральними образами еталошв (рис 1).
Етапи дешифрування космiчних зшмюв складаються зi збору, узагальнення та обробки апрiорноi iнформацii та часово! прив'язка, спостереження фото зображення для розшзнання об'ектiв мiсцевостi, попереднього оконтурення об'ектiв мiсцевостi, пiдсилення шформативносп знiмкiв (квантування, кольорокодування, штучне шдкреслювання меж), формування системи прямих i опосередкованих ознак та iндикаторiв, польово! перевiрка результатiв, заключного дешифрування.
Ознаки дешифрування можуть бути як прямi (розмiр, форма, тон, колiр, тiнi) так I нспряуп (ландшафты, сощально-географ1чш).
Рис.1. Динамiка заростання верхiв'я Кшвського водосховища за результатами керовано! класифшаци.
Дешифрування водних рослин вщбувалося за розташуванням i формою контура, його структурою, фототоном. Так, наприклад плавневi масиви повпряно-водно! рослинностi, а саме заростi рогоза i очерету на знiмках мають вигляд видовжених дiлянок та плям рiзного розмiру i вiдрiзняються штенсившстю забарвлення контуру, а також мають виражену однорiдну структуру та збер^ають суху надводну вегетацiйну масу в зимово-весняний перiод, що слугуе гарною тдказкою при дешифруваннi, так як шша водна рослиннiсть вiдмираe та опускаеться на дно водойми.
Серед чинниюв, якi справляли i продовжують справляти визначальний вплив на формування екосистем водосховища та його функцюнування в сучасних умовах, основними е переб^ внутрiшньоводоймних процесiв i техногенний (антропогенний) прес, зокрема такi його складов^ як поетапне введення в дда водосховища, рiвневий режим, режим попусюв води i, особливо, евтрофшащя та забруднення стiчними водами, радюнуклщами та пестицидами. Пiд впливом цих чинникiв формуеться гiдрохiмiчний та пдробюлопчний режим водосховища i вiдбуваеться адаптащя гiдробiонтiв до нових умов юнування, перебудовуються гiдробiоценози. В той же час внутршньоводоймш процеси стимулювали розвиток i самоорганiзацiю бiоти водосховищ, що знаходить вщображення в збiльшеннi видово! рiзноманiтностi, змiнi ресурсно-продукцiйного потенщалу та в процесах самоочищення [2].
Для оцшки стану водойми нами було використано показники концентраци у водi дiоксиду вуглецю та хлорид--юшв на основi наземних спостережень ЦГО. Концентращя хлорид-iонiв та 11 коливання, у тому числi добов^ можуть бути одним iз критерив забруднення водойми господарсько-побутовими стiчними водами. Пщвищений вмiст хлоридiв погiршуе смаковi якостi води, робить 11 малопридатною
для питного водопостачання та обмежye зaстосyвaння для бaгaтьоx теxнiчниx i господaрськиx щлей, а також для зрошyвaння сiльськогосподaрськиx yгiдь. На територiï верxiв'я водосxовищa простежyeться постyпове зменшення кiлькостi xлорид-iонiв вiд 27,4 мг/л в 19S5 р. до 20,1 мг/л в 2009 р.
Дюксид вyглецю (СО2) e надзвичайно важливим компонентом та мae винятково важливе значення для рослиннж оргaнiзмiв (як джерело вyглецю). Kрiм того, дiоксид вyглецю виконye вaжливy роль y гiдроxiмiчниx процесax: збiльшye розчиннiсть води i CTae джерелом yтворення iонiв НСОЗ-i СО3. У той же час тдвищеш концентрaцiï CO2 пригнiчyють розвиток твaринниx оргaнiзмiв. При високиx концентрaцiяx CO2 води стають агресивними стосовно метaлiв i бетонy в резyльтaтi yтворення розчинниx гiдрокaрбонaтiв, що порушують структуру цж мaтерiaлiв.
За даними центрально!' геофiзичноï обсервaторiï ( а саме посту Стрaxолiсся), вiдмiчено рiзке зростання концентрaцiï CO2 вiд 1,9 мг/л в 19S5 р. до 13,6 мг/л в 2009 р., при цьому головним джерелом нaдxодження оксиду вуглецю в природш води e процеси бiоxiмiчного розпаду оргaнiчниx залишюв, окислювання оргaнiчниx речовин, водяниx оргaнiзмiв.
РЕЗУЛЬTATИ
В якостi методичноï основи дослщжень екологiчного стану водосxовищa використовyeться системний пiдxiд, що всебiчно врaxовye взaeмозв'язок процесiв в склaднiй систем^ включаючи теxнiчнi, екологiчнi, економiчнi та сощальш аспекти.
Для прикладу детально розглянемо метод бaгaтокритерiaльноï оптимiзaцiï для ощнки екологiчного стану верxiв'я Кшвського водосxовищa. Для оцiнки динaмiки заростання мaкрофiтaми та теxногенного навантаження, були використаш алгоритми методу бaгaтокритерiaльноï оптимiзaцiï, що складаються з нaстyпниx еташв: введення фyнкцiï близькостi порiвнювaниx величин a i b, обчислення ощнки для функци близькостi - S. та функци вiдповiдностi - F1. Ця фyнкцiя описye стушнь збiгy значень порiвнювaниx величин. Наприклад, порiвнюються тaкi величини, як склaдовi природно-територiaльниx комплексiв (ПТК) водосxовищa за вс дослiджyвaнi роки за перюд 19S5 - 2011 рр. вщносно ïx стану в 19S5 р.
F (B, A) = ¿ p(bj,aj )• [1 - S(bj, aj )]; (1)
j=1
де: p(bj, aj ) - вaговi коефiцieнти, j = 1 - n.
Близьюсть значення параметру a до параметру b визнaчaeться за допомогою функци близькосп - S j (bj, aj ) для нaстyпниx випадюв:
Sí (bj ) = (aj - b ) / aj, для випадку b , < a j
(2)
Sj (bj ) = (bj - a j )/ bj, для випадку bj > a j
Tодi класифшащя процесiв або об'eктiв може бути формалiзована як завдання бaгaтокритерiaльноï оптимiзaцiï m критерпв, кожний з якиx вистyпae як функщя вiдповiдностi xaрaктеристики b параметру а. У данш роботi для обчислення було
використано розроблену у Центрi аерокосмiчних дослiджень Землi 1ГН НАН Укра!ни спецiалiзовану програму.
На основi дешифрування i аналiзу КЗ ЬаМ8а1 5 за перiод 1985 - 2011 рр. було отримано основш складовi ПТК, а саме: люи, луки, вища водна рослиннiсть, тсок та вiдкрита водна поверхня. Наступним кроком був анатз !х впливу на еколопчний стан територи. При цьому в якост критерiю ощнки екологiчного стану водосховища використовувалися показники концентращя СО2, хлоридiв та кольоровють наданi ЦГО. Отриманi результати розрахунюв наведенi в табл. 1. Обчислення функци вiдповiдностi F1 для вшх рокiв вiдповiдно до рiвняння (1) виконувалось вiдносно площ складових територи за 1985 р., яка була умовно прийнята за еталон, вщносно якого виконувалися обчислення за кожш роки дослiджень. Для обчислення F1 вiдповiдно до рiвн.(1) необхiдне врахування значень
вагових коефщенпв рГъ,, a ,) для кожно! складово! ПТК.
Таблиця 1
Результати обчислення площ складових ПТК верхiв'я Кшвського водосховищата
функци вiдповiдностi F
Роки Лгси листяш та чагарники, га Лки хвойш, га Зволожеш луки, га Гелоф^ ти, га Гщроф^и та плейстоф^и, га Пкок, га Вода, га СО2, мг/л Хлориди, мг/л Г
1985 7673,6 3796,1 7046,7 8211,1 4519,0 85,1 29137,3 1
1987 8031,7 4139,4 6352,4 8249,1 5234,3 318,1 28143,9 0,983
1989 7921,8 3993,4 7147,6 8537,0 5588,9 186,7 27093,5 1,9 27,4 0,978
1991 8153,5 4040,8 7030,8 8815,7 7491,3 126,2 24810,6 1,7 26,2 0,936
1993 7298,3 4235,3 7115,4 9008,9 7665,9 126,8 25018,4 3,4 24,8 0,822
1995 7498,9 4448,3 7298,7 9485,1 7850,2 138,6 23749,1 3,3 26,0 0,781
1997 7030,5 4254,5 7944,4 8960,1 6218,4 199,6 25861,6 6,7 24,9 0,742
1999 7985,2 4632,2 6775,1 10353,2 8989,2 164,5 21569,7 7,1 22,0 0,678
2001 8103,3 4599,8 6497,0 11370,0 8809,2 188,1 20901,5 6,7 21,3 0,681
2003 7171,7 4609,6 5473,4 12639,1 9832,7 145,8 20596,5 10,4 24,0 0,652
2005 7756,9 4569,7 4227,3 13432,8 9539,9 195,5 20745,1 14,6 20,2 0,62
2007 8753,5 4585,4 4212,0 13223,9 8764,1 143,0 20787,1 12,6 21,3 0,626
2009 7367,7 4557,7 5283,6 12858,9 9013,4 137,2 21250,5 13,6 20,1 0,631
2011 8224,7 4528,7 4396,1 13716,5 9866,8 128,4 19607,8 0,605
Наступним етапом дослщжень стали пошуки зв'язку еколопчного стану мiста з критерiем, який характеризуе структуру складових ПТК, а саме - з функщею вщповщносп F1. Для цього було проведено ощнку кореляци мiж значеннями функщею F1 та екологiчним станом водосховища. Результати обчислень показали, що функщя вщповщносп F1 характеризуе екологiчний стан територи з ймовiрнiстю Я=0,88, яка цшком прийнятна для практичного використання оперативного дистанцшного контролю екологiчного стану територи.
ВИСНОВКИ
Будiвництво каскаду водосховищ призвело до коршно! трансформаци природних ландшафтiв на майже тисячокiлометровiй дiлянцi долини Днiпра. На мющ затоплено! заплави та частково борово! тераси утворилося близько 140 тис. га мшководь, на яких пiд впливом комплексу рiзноманiтних факторiв сформувалися новi, специфiчнi ландшафти водосховищного типу. Найбiльш iнтенсивне заростання вищою водяною рослиннiстю вiдбуваeться у верхшй частинi водосховища, у затоках та у Дшпровському i Прип'ятському вщрогах. Швидкiсть заростання мiлководь вищими водяними рослинами залежить вiд !х захищеносп вiд в^ро-хвильових впливiв, глибин, рiвневого режиму, морфометрп, залитих бютошв та багатьох iнших факторiв.
В перюд з 1985 до 2000 р. дшпровська i прип'ятська дельти в Ки!вському водосховищi iснували окремо, а в 2000 - 2005 рр. вони з'едналися i формують загальну дельту на акватори мiж злиттям Днiпра i Прип'ятi i мiсцем впадання р. Тетерiв. Цей феномен став причиною штатного збшьшення площ, зайнятих рогозом вузьколистим (Typha angustifolia) i очеретом звичайним (Phragmites australis) в 2011 р. - з 8211,1 га у 1985 р. до 13716,5 га у 2011 р.
На основi системних методiв обгрунтовано обчислювання функци вщповщност Fj, яка мае корелящю взаемозв'язку з наземною оцшкою екологiчного стану територп з ймовiрнiстю 0,88, що цiлком достатньо для оперативного контролю еколопчного стану територп на основi матерiалiв ДЗЗ.
Список лггератури
1. Досвщ використання Методики еколопчно! оцшки якост поверхневих вод за вщповщними категор1ями (пояснения, застереження, приклади). — К.: Ор1яни, 2006. — 42с. — Нблюгр.: с. 3942. — ISBN 966-8305-55-8.
2. Романенко В.Д. Основи пдроекологп: / В. Д. Романенко // Пщручник для студенев еколопчних i бюлопчних спецiальиостей вищих навчальних заклад1в. К.: Обереги, 2001.- 728 с.
3. Корелякова I. Л. Еколопчна характеристика водно! рослинноси Верхнього Дшпра / I. Л. Корелякова // Питання екологп i ценологи водних оргашзм1в Дшпра. - К.: Вид-во АН УРСР, 1963. - С. 3-14.
Томченко О.В. Анализ динамики зарастания макрофитами верховья Киевского водохранилища на основе ГИС/ДЗЗ-технологий / О.В.Томченко // Ученые записки Таврического национального университета имени В.И. Вернадского. Серия: География. - 2013. - Т. 26 (65). - № 1 - С. 156-164. В основе исследования было оценить постепенные изменения, происходящие в естественных экосистемах с использованием многолетних космических съемок КА Landsat 5 ТМ. С помощью анализа данных временных рядов, были обнаружены доказательства постепенного систематического изменения во многих природных растительных сообществах. В работе был использован системный метод многокритериальной оптимизации. Сочетание ГИС и статистического анализа на участке мелководья верховья Киевского водохранилища показали, что зона воздушно-водных макрофитов, в которой доминируют тростник обыкновенный (Phragmites Australis), быстро расширяется в течение последних трех десятилетий.
Подход, описанный в этой статье показывает, что данные временных рядов Landsat могут быть использованы для оперативной оценки постепенных изменений экосистемы на больших площадях. Наземные знания и доступные дополнительные данные необходимы для того, чтобы полностью понять природу этих тенденций.
Ключевые слова: экосистема, макрофиты, дешифрирование, системные методы, многокритериальная оптимизация
THE GIS/RS TECHNOLOGY BASED MACROPHYTES OVERGROWING DYNAMICS ANALYSIS FOR THE UPPER REACHES TO THE KYIV WATER
RESERVOIR.
Tomchenko O. V.
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Sciences of NAS of
Ukraine
E-mail: tomch@i.ua
The system of environmental monitoring of the aquatic ecosystems, which uses the water quality in-situ measurements combined with remotely sensed data, is extremely important for estimation of the human impact on environment using statistical analysis and systematic methods.
The purpose of the study was to estimate incremental changes that take place in the ecosystem of the Kyiv water reservoir, using Landsat 5 imagery time series for summer season and to simulate the further ecological state of this territory.
The 14 Landsat 5 images for summer season when the aquatic vegetation growing mass is the greatest were selected at the first step. Then, the spectral brightness of the different types of objects reflective surfaces, depending on the wavelength of the synthesized images was analyzed.
The seven major classes of the reflective surfaces were selected for upper reaches to the Kyiv water reservoir. These are forests with coniferous and deciduous shrubs, natural meadows and pastures, macrophytes (gelofity, pleystofity, gidatofity), open water surface, sand. Then, the automatic neural network based classification were made using the priori information about geobotanical zoning and field decoding. The decoding signs and standard classes' statistical properties are also described in this study.
Obtained classification results reflected a significant increase in the area occupied by the gelofity (Typha angustifolia, Phragmites australis) - from 8211.1 ha in 1985 to 13,716.5 ha in 2011, and pleystofity 4519.0 in 1985 to 9866 6 ha in 2011.
The Central Geophysical Observatory (Kiev) recorded the rapid increase in CO2 concentration from 1.9 mg / l in 1985 to 13.6 mg / L in 2009. The biochemical processes of decomposition of organic residues, oxidation organic matter, aquatic organisms are the major source of carbon monoxide in natural waters. And observed reduction quantity of Cl-ions from 27.4 mg / l in 1985 to 20.1 mg / l in 2009, as example of reducing water pollution of sewage.
Analyses of time series data using many scenes and covering multiple years are required in order to develop better impressions and representations of the changing ecosystem patterns and trends that are occurring. The approach described in this paper demon strates that Landsat time series data can be used operationally for assessing gradual ecosystem change across large areas. We showed that medium resolution satellite images can successfully be used for the retrospective monitoring of macrophyte vegetation in the
164
TOMHEHKO O. B.
littoral zone of large water bodies by applying very simple image classification methodology. Local knowledge and available ancillary data are required in order to fully understand the nature of these trends.
Keywords: ecosystem, macrophytes, decoding, system methods, multicriteria optimization
References
1. Experience using techniques of environmental assessment of surface water quality at the appropriate categories (explanations, warnings, examples). - K. Oriana, 2006. - p.42. ISBN 966-8305-55-8.
2. Romanenko V.D. Basics hydroecology: Textbook for students of environmental and biological specialties of universities. K.: Oberegi, 2001. - p.728.
3. Korelyakova I.L. Ecological characteristics of aquatic vegetation upper to the Dnieper river // Problems of ecology and cenology aquatic organisms of Dnieper. - K.: Publisher Academy of Sciences USSR, 1963.
nocmynuna e peda^uw 24.04.2013
