CC BY
333
- © В.П. Потапов, О.Л. Гиниятуллина,
Н.В. Андреева, 2013
УЛК 574:004.9:622
В.П. Потапов, О.Л. Гиниятуллина, Н.В. Андреева
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ДЛЯ ОЦЕНКИ АНТРОПОГЕННОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ВОДНЫЕ ОБЪЕКТЫ
Рассмотрен опыт применения данных дистанционного зондирования в задачах геоэкологического мониторинга водных объектов. Предлагается использовать интегрированный подход для оценки антропогенного воздействия на водные объекты, в который входит предварительная обработка снимка, разграничения водных и антропогенных объектов, подход к получению площадных измерений о составе водной акватории и определения уровня стресса растительности вблизи объектов угледобычи. Ключевые слова: данные дистанционного зондирования, космоснимки, распознавание образов, загрязнение водных объектов, спектральный анализ.
Деятельность человека оказывает большое влияние на природную среду, что в последующем приводит к серьезным ее изменениям. В настоящее время последствия антропогенного воздействия на биосферу можно свести к изменениям структуры земной поверхности (последствие преобразования природных ландшафтов в антропогенные: распашка земель, рубка леса, создание искусственных водоемов, открытая разработка полезных ископаемых) и химического состава биосферы (последствие антропогенного загрязнения воздуха, гидросферы и почв).
Можно выделить три взаимосвязанных компонента, которые активно подвергаются антропогенному воздействию - атмосфера, вода и растительность.
Главную опасность представляет собой загрязнение атмосферы (например, угольными шахтами и разрезами выбрасывается от 1,5 до 2 млрд. м3 метана и угольной пыли). На величину концентраций вредных примесей в атмосфере влияют в частности смена направления и скорости ветра, определяющие перенос и рассеивание примесей в воздухе. Способствует атмосферному загрязнению и температурные инверсии, препятст-
вуюшие развитию вертикальных движений воздуха, что может приводить к образованию зон с повышенным содержанием примесей в приземном слое атмосферы.
Еше одной актуальной проблемой является загрязнение водных объектов (рек, озер, морей, грунтовых вод и т.д.). Выделяют более 2,5 тыс. загрязнителей природных вод. Это пагубно влияет на здоровье населения и приводит к гибели рыб, водоплаваюших птиц и других животных, а также растительного мира не только водоёмов, но и прибрежных территорий.
Выделяют два основных типа загрязнения: сточными водами и промышленными отходами. В первом случае сточные воды поступают в неочишенном или недостаточно очишенном состоянии в водоемы. Во втором - это промышленные загрязнения, связанные в большей мере с добычей полезных ископаемых. Чаше всего это обусловлено ливневым стоком с бортов разреза пыли и мелкой фракции, содержашей различных веше-ства, которые несут опасность окружаюшей среде. В результате изменяются физические свойства воды (повышается температура, уменьшается прозрачность, появляются окраска, привкусы, запахи); на поверхности водоема появляется пленка, а на дне образуется осадок; изменяется химический состав воды (увеличивается содержание органических и неорганических вешеств, появляются токсичные вешества, уменьшается содержание кислорода, изменяется активная реакция среды и др.); изменяется качественный и количественный бактериальный состав, появляются болезнетворные бактерии. Загрязненные водоемы становятся непригодными для питьевого, а часто и для технического водоснабжения; теряют рыбохозяйственное значение и т.д.
Так же влияние водной среды оказывает непосредственное воздействие на растительность, что приводит к еше одной экологической проблеме, такой как угнетение биомассы и деградация земель вблизи объектов угледобычи и на шахтных терриконах. При добычи примерно 1 млн т угля выводится из эксплуатации 36 га плодородной земли. Это означает, что за один только год в Кузбассе происходит уничтожение порядка 5 800 га лесов, лугов и полей, на месте которых возникают карьерные выемки, отвалы горной породы, технологические дороги, отстойники и т.д.
На сегодняшний день существуют стандарты (ISO 14000, группа ГОСТ 17) и нормативы (СанПиН 2.1.5.980-00) в которых содержатся требования к охране поверхностных вод. Также предусматривается, что контроль и мониторинг за состоянием водных объектов должен осуществляться всеми министерствами, ведомствами, предприятиями, учреждениями, организациями и гражданами установленного порядка использования вод, выполнения обязанностей по охране их от загрязнения, засорения и истощения.
Как правило, мониторинг осуществляется с помощью традиционных методов, таких как полевые исследования, точечные сборы, построение моделей развития процессов и т.п. Но данные методы наблюдений и контроля имеют один принципиальный недостаток - они не оперативны и, кроме того, характеризуют состав загрязнений объектов природной среды только в моменты отбора проб. О том, что происходит в периоды между отборами проб, остается неизвестным. К тому же лабораторные анализы занимают немалое время. Также водные экосистемы имеют большие по протяженности территории, что влечет за собой вложение больших денежных средств или вызывает технические трудности при проведении исследований.
Активное развитие информационных и космических технологий дает возможность использовать данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), в частности применение космос-нимков, для решения задач управления природными ресурсами, в том числе и для анализа состояния закрытых водоемов. С помощью данных ДЗЗ можно: оперативно отслеживать процесс изменения окружающей среды; производить оценку очагов загрязнений и их распространение; проводить анализ причин возникновения; прогнозировать развитие.
Эффективность дешифрирования во многом зависит от выбора оптимальных технологических решений, проработанных методик, наземного информационного обеспечения и подбора информационно - математических моделей подходящих для конкретного региона исследования.
В рамках оценки антропогенного воздействия на водные объекты (часть работ поддержана грантом РФФИ № 12-07-31001 мол_а), проведен анализ геоэкологического состояния водоемов по данным ДЗЗ высокого и среднего разрешения.
Для этого сформирован массив космоснимков среднего разрешения со спутников Landsat и Spot и высокого разрешения RapidEye в диапазоне шести лет (2007 - 2012гг). В качестве объектов исследования были выбраны водоемы различного происхождения: природные - оз. Байкал (Россия, Бурятия, Иркутская область), оз. Телецкое (Россия, Республика Алтай), оз. Танаево (Россия, Кемеровская область) и антропогенные -озера Бунгурского геолого-промышленного района Кузбасса.
При оценке состояния водных объектов существенное значение играет минимальное отклонение спектральной отражательной способности, поэтому для анализа необходимо удалить все возможные шумы из данных.
Для отделения шума, присутствующего в исходных спектральных каналах, применяется минимальное шумовое дробное преобразование, которое также позволяет снизить вычислительные требования для последующей обработки снимка [1].
Чтобы определить границы интересующих нас водных объектов с целью обнаружения возможных загрязнений, определения их типов и очагов локализации, применялись алгоритмы классификации с обучением (рис. 1), а также анализ спектральной отражательной способности объектов [2].
После того как были получены границы водных объектов, необходимо оценить их состояния, для этого использовался анализ спектральной отражательной способности. Для характеристики отражательных свойств чаще всего используют коэффициент спектральной яркости, т.е. отношение монохроматических яркостей.
В результате были созданы спектральные библиотеки, содержащие спектральные кривые, как по каждому узкому каналу, так и синтезированные (рис. 2). За эталон была взята спектральная кривая оз. Байкал (4), т.к. в нем содержится очень малое количество растворённых и взвешенных минеральных веществ, ничтожно мало органических примесей, много кислорода и вода содержит так мало минеральных солей (96,7 мг/л), что может использоваться вместо дистиллированной. После чего выполнено сравнение их между собой и с эталонной спектральной кривой при помощи нормализации спектра коэффициента отражения, т.е. удаление континуума снимка.
Таким образом, данные уменьшаются до коэффициента отражения путем удаления континуума.
а
б
Рис. 1. Результат классификации на основе спектрального угла:
а - оз. Танай, 2011г.; б - участок Апанасовский, 2011 г.
Континуум соответствует второстепенному сигналу, не связанному с определенными поглотительными особенностями.
Спектры нормализуются к обшей величине, используя континуум, сформированный путем определения высоких точек спектра (локальных максимумов) и соответствуюший прямолинейным отрезкам между этими точками.
201П
Рис. 2. Спектральные кривые, 2011 г.: 1 - оз. Байкал (Байкальский целлюлозно - бумажный комбинат); 2- оз. Байкал; 3 - оз. Байкал (р. Селенга); 4 - оз. Байкал; 5 - оз. Телеикое; б - оз. Танай; 7,8- природно-техногенные водоемы Бунгурского района
Континуум удаляется путем деления его на оригинальный спектр. В итоге получаются нормализованные спектральные кривые, которые соответствуют диапазону значений эталонных кривых из библиотек.
В ходе исследования были получены следующие результаты: наличие фитопланктона в воде можно отследить в зеленой зоне (чем сильнее отражение, тем больше фитопланктона в воде) и в красной (хлорофилл фитопланктона поглощает излучение и вызывает понижение яркости). Превышение количества взвешенных частиц в воде увеличивает отражение в ближней ИК-зоне спектра, а органические вещества (типа нефтепродуктов, фенолы и т.п.) - в средней ИК-зоне [3]. Таким образом, можно отследить, что наибольшее количество загрязняющих веществ (органических и неорганических) содержится в при-родно - техногенных водоемах Бунгурского района (20072011 гг.), а на озере Танай в 2011 г. наблюдается цветение водорослей, вызванное внезапным увеличением объема фитопланктона.
Загрязненные водоемы оказывают серьезное негативное влияние на растительность, соответственно мы можем отследить влияние данного фактора. Для этого были использованы вегетационные индексы, как нормированный, так и специализированные, используемых для подсчета объемов биомассы и оценки состояния растительности. Почти все распространенные вегетационные индексы используют только соотношение красного (RED) - ближнего инфракрасного (NIR) каналов, предполагая, что в ближней инфракрасной области лежит линия открытой почвы. Подразумевается, что эта линия означает нулевое количество растительности.
По результатам всех исследований, проведенных ранее, строится карта различий для объектов между 2007 г. и 2011 г. (рис. 3), используя алгоритмы предварительной обработки, такие как нормализация и стандартизация, чтобы оценить масштаб всех изменений в целом.
Нормализация дает более точный результат, т.к. используется весь диапазон значений, в то время как стандартизация использует среднее значение яркости и стандартное отклонение.
Цвет указывает величину изменений между двумя изображениями. Положительные изменения показаны в красных
а) б)
Рис. 3. Карта различий: а) оз. Танай, б) участок Апанасовский
оттенках (от серого для нулевого изменения к красному для наибольшего положительного изменения), отрицательные изменения показаны в оттенках синего цвета (от серого для нулевого изменения к синему для наибольшего отрицательного изменения).
На полученных картах различий можно увидеть, что за 5 лет произошли как отрицательные, так и положительные изменения. Площадь озера Танай была увеличена за счет угнетения растительности, а также была увеличена натурная область карьера (особенно хорошо это видно в образовании нового шахтного террикон на соседнем участке), что отразилось в отрицательной динамике. Можно наблюдать и положительную динамику, в районе лесного массива около оз. Танай - увеличение биомассы, а на участке Апанасовский - уменьшение площади озера антропогенного происхождения.
В результате исследования было выявлено, что в водоемах, как природного, так и антропогенного происхождения, можно отследить наличие взвешенных и органических веществ в воде, их местоположение и изменения объемов с течением времени.
Современные технологии ДЗЗ дают возможность проводить анализ и оценку геоэкологического состояния закрытых водоемов и окружающей среды в целом. Применение данных ДЗЗ, позволяет фиксировать состояние территории практически одномоментно, с одинаковыми условиями наблюдения всех участков мониторинга, дает возможность оперативно отслеживать и анализировать процессы изменения окружающей среды, обеспечивать регулярное наблюдение, особенно в условиях дефицита данных наземных наблюдений. Классификация объектов позволяет оценить пространственный объект с точки зрения расположения различных компонентов внутри него. Спектральные характеристики пространственных объектов дают более тонкий анализ о состоянии и свойствах объекта. В совокупности данные характеристики позволяют идентифицировать пространственные объекты на снимках, а также отслеживать их динамику. Также можно отследить влияние горнодобывающей деятельности на растительность, используя различные вегетационные индексы (как нормированные, так и специализированные) для подсчета объемов биомассы и оценки растительности.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Boardman, J.W., Kruse F.A., and Green R.O., 1995, Mapping target signatures via partial unmixing of AVIRIS data: in Summaries, Fifth JPL Airborne Earth Science Workshop, JPL Publication 95-1, v. 1, p.23-26.
2. Freek D. van der Meer, Steven M. de Jong. IMAGING SPECTROMETRY Basic Principles and Prospective Applications. Dordrecht, 2001
3. Дейвис Ш.М., Ландгребе Д.А., Филлипс Т.Л. и др. Дистанционное зондирование: количественный подход. М.: Недра, 1983. 415 с. ШИН
КОРОТКО ОБ АВТОРАХ -
Потапов Вадим Петрович - доктор технических наук, профессор, заместитель директора-директор филиала, [email protected] Гиниятуллина Ольга Леоновна - кандидат технических наук, научный сотрудник, [email protected]
Андреева Наталья Вадимовна - аспирант, ведущий специалист, а nat [email protected]
Институт вычислительных технологий СО РАН (Кемеровский филиал).
А
