CC BY
63
УДК 528.721.28
1 1 В.И. Кравцова1, А.Р. Лошкарева2
ИССЛЕДОВАНИЕ СЕВЕРНОЙ ГРАНИЦЫ ЛЕСА ПО КОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ РАЗНОГО РАЗРЕШЕНИЯ3
В рамках международного проекта PPS Arctic изучалась динамика северной границы леса в равнинной части Кольского полуострова. Для обеспечения исследований динамики границы северных лесов по космическим снимкам выполнен анализ изображения снимков QuickBird в пределах площади пиксела снимка Landsat для 8 типов экосистем лесной, лесотундровой и тундровой зон. Обнаружено, что плохая выраженность разреженных северных лесов на снимках Landsat объясняется совместным компенсирующим влиянием крон деревьев и их теней. Сделан вывод о необходимости изучать спектральные свойства теней.
Ключевые слова: границы, северные леса, лесотундра, космические снимки, разрешение, спектральный образ, кроны деревьев и их тени.
Введение. Всеобщую обеспокоенность вызывает глобальное изменение климата и его воздействие на природные экосистемы суши, ее криосферу, водные ресурсы, моря [3]. Разрабатываются сценарии прогнозов с широким спектром последствий — от увеличения объемов весеннего половодья и трансформации сельского хозяйства до сокращения отопительного сезона и развития климатически обусловленных болезней [4]. К числу важнейших объектов, реагирующих на климатические изменения, относятся границы распространения лесов, особенно северные границы между лесом и тундрой, а также верхняя граница леса в горах. Изучение динамики широтных и высотных границ леса, требующее детальных наблюдений, проводится на ограниченных территориях.
На Южном Урале в Национальном парке Таганай зафиксировано продвижение границы леса вверх на 60—80 м за последние десятилетия [7]. Увеличение облесения и продвижение лесных массивов на север отмечено также на Полярном Урале, где выявлены изменения лесотундровых сообществ с 1910 по 2000 г. [8]. На Таймыре на примере самого северного в мире древостоя — урочища Ары-Мас — прослежено возрастание сомкнутости леса [1] и продвижение лиственницы в зону тундры по космическим снимкам 1973 и 2000 гг. [6].
Проблемы динамики северной границы леса исследуются и в рамках международного проекта PPS Arctic—BENEFITS, в соответствии с ним в лаборатории аэрокосмических методов кафедры картографии и геоинформатики географического факультета МГУ выполняется исследование, результаты которого авторы предлагают в статье. В российской части проекта работы сосредоточены на Кольском полуострове.
В Хибинах при сравнении аэрофотоснимков 1958 г. и космических снимков Terra/ASTER 2001 г.
на эталонных участках удалось проследить продвижение границы леса вверх примерно на 30 м, что подтверждено полевыми исследованиями возрастной структуры древостоя. Появившиеся в 2000-х гг. космические снимки субметрового разрешения более достоверно фиксируют сгущение древостоя и повышение границы леса [9]. Предложены новые методы автоматизированной обработки снимков сверхвысокого разрешения для количественных определений густоты древостоев, их высоты и т.д. [5]. Эти исследования относятся к горным районам. Для равнинных районов севера Кольского п-ова локальные эталонные исследования при сравнении аэрофотоснимков 1958 г. и космических снимков Terra/ASTER 2001 г. показали сгущение древостоя в лесах и кустарников в лесотундровой зоне [2]. Задача здесь осложняется нечеткой выраженностью границы редкостойных северных лесов, что трансформирует проблему границы к изучению состояния растительности лесотундровой зоны (экотона тайга—тундра) и ее изменений за последние десятилетия, когда наблюдалось потепление.
Из имеющихся материалов дистанционного зондирования этот период наблюдений обеспечен сопоставимыми разновременными космическими снимками со спутников Лапё8а1». Поскольку разрешения снимков Landsat (30 м) недостаточно ни для непосредственной прямой регистрации границы северных лесов, ни для оценки состояния и изменения лесотундровой растительности, для решения этой задачи привлекается эталонное дешифрирование снимков со спутника <^шскВШ» (разрешение 0,6 м в панхроматическом канале и 2,4 м в четырех зонах видимого и ближнего инфракрасного диапазона) с опорой на полевые наблюдения. Для равнинных территорий эта работа выполняется в северной части
1 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет, лаборатория аэрокосмических методов кафедры картографии и геоинформатики, вед. науч. с., докт. геогр. н., e-mail: [email protected]
2 Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет, кафедра картографии и геоинформатики, студентка, e-mail: [email protected]
3 Работа выполнена по Международному проекту PPS Arctic, при финансовой поддержке РФФИ (проект 10-05-00267), а также Программы поддержки ведущих научных школ (НШ 3405.2010.5).
Кольского п-ова на примере ключевого района в окрестностях оз. Канентъявр на 40—60 км восточнее Мурманска.
Характеристика эталонного участка. Эталонный участок размером 5,5 х 5,5 км, обеспеченный снимком QuickBird, находится в пределах увалистой цокольной равнины, расчлененной денудацией и рассеченной тектоническими разломами северо-восточного простирания, к которым приурочены многочисленные озера и заболоченные долины небольших рек. Северная и восточная части территории более возвышены, на юго-востоке поднимаются сопки Сэввэр (371 м) и Рапэссевэр (340 м), а на севере — отроги г. Курчъяв-пахк (322 м). В юго-западном направлении территория понижается до 190 м. Амплитуда рельефа составляет 150—200 м, благодаря чему здесь наряду с широтной зональностью проявляется и высотная поясность.
Участок охватывает лесные массивы вблизи северной границы лесной зоны. Леса, преимущественно березовые, занимают в основном западную часть территории и произрастают по склонам сопок и увалов. Верхние части увалов и сопок заняты лишайниковой тундрой, а наиболее высокие вершины — каменистой тундрой. Переходную зону между лесами и лишайниковой тундрой занимает кустарничковая тундра, нередко с группами деревьев или отдельными деревьями. Днища долин и тектонических понижений заняты осоково-пушицевыми болотами с зарослями ивы вдоль водотоков.
Таким образом, на эталонном участке представлены фрагменты лесной и тундровой зон с относительно неширокой в этом расчлененном районе лесотундровой зоной.
Полевое дешифрирование фрагмента снимка QuickBird масштаба 1:2000. Во время экспедиционных исследований в июле 2009 г. наряду с детальным почвенно-геоботаническим обследованием, картографированием и спектрометрированием по профилю комплексных исследований выполнено полевое дешифрирование фрагмента снимка QuickBird, что позволило выявить особенности изображения растительного покрова на снимках высокого разрешения.
Леса на снимках высокой детальности имеют крупнозернистую структуру, что обусловлено изображением ярких белых округлых пятен крон и темных теней деревьев. Березовые леса изображаются по-разному в зависимости от сомкнутости крон и состава травяно-кустарничкового яруса. Среди кустарничков, листья которых различаются по отражательной способности, связанной со структурой листа, выделяются две группы: мягколиственные (голубика, черника) и жестколистные (шикша, карликовая береза). Более сомкнутые леса, для нижнего яруса которых характерны разнотравье и кустарнички с мягкими листьями, изображаются на снимке в варианте цветового синтеза RGB 432 ярким розово-красным цветом, а разреженные леса с нижним кустарничковым яру-
сом из шикши и карликовой березы — красновато-бурым. Обращение к снимкам худшего разрешения показывает, что различия в изображении этих лесов на менее детальных снимках не только сохраняются, но и усиливаются.
Кустарничковая тундра с преобладанием жестколистных кустарничков изображается на снимке QuickBird таким же бурым цветом, как поляны и просветы в лесах второго типа. При появлении пятен лишайников лишайниково-кустарничковая тундра приобретает голубовато-бурый цвет. При наличии среди кустарничковой тундры деревьев их выдает структура изображения — мелкие светлые округлые пятна крон деревьев, сопровождаемые темными овальными пятнами теней в противосолнечном направлении. Кустарничково-лишайниковая тундра изображается голубоватым цветом, оттенки которого меняются в зависимости от доли лишайников. Каменистые поверхности, выходы скал на вершинах имеют яркий голубой цвет.
Автоматизированная классификация фрагмента снимка QuickBird. Для проверки возможностей компьютерного разделения типов растительного покрова, выделенных при полевом дешифрировании, выполнена их классификация в программном пакете ERDAS Imagine по снимку QuickBird методом максимального правдоподобия, по эталонам, набранным во время проведения полевых исследований и при полевом дешифрировании.
Сравнение результатов компьютерной классификации и полевого дешифрирования показало, что: а) при компьютерной классификации хорошо разделяются объекты, имеющие разные спектральные признаки, изображение которых отличается гомогенной структурой (тундры кустарничковые, лишайниковые, каменистые и болота); б) объекты, различающиеся не только по спектральным, но и по структурным признакам (лесная растительность), при классификации детального изображения «распадаются» на составляющие элементы — кроны деревьев, их тени, а также нижний ярус, который не отделяется от кустарничков окружающих тундр. Поэтому границы разреженных лесов не выделяются.
Визуальное дешифрирование снимка QuickBird масштаба 1:10 000. На основе анализа результатов компьютерной классификации принято решение подготовить схему визуального дешифрирования всего снимка QuickBird (участок 5,5 х 5,5 км) в масштабе 1:10 000, в котором еще сохраняется структура изображения древесной растительности и уверенно могут быть отдешифрированы все интересующие нас объекты. Эта схема дешифрирования предназначена для использования в качестве «земной правды» при оценке компьютерной классификации снимков Landsat.
Схема (рис. 1) составлена по отпечаткам снимков масштаба 1:10 000 с контролем по экранному изображению, а затем переведена в цифровой вариант
для дальнейшего использования. На ней выделено 9 категорий растительности: 2 типа лесов, 3 типа лесотундр, 3 типа тундр и интразональная болотная растительность. Эта схема наглядно передает основные закономерности распределения различных типов растительности на эталонном участке.
На схеме хорошо видно, что северо-восточная часть лесной зоны, охватываемая снимком, заходит двумя языками на северо-восток по пониженным участкам между сопками и увалами. В пределах этих языков четко проявляется экспозиционное распределение различных типов леса. Сомкнутые разнотравные березовые леса (Лт) занимают более крутые склоны юго-восточной экспозиции и протягиваются неширокими (100—200 м) полосами вдоль ложбин и долин, заложенных по тектоническим разломам. Разреженные кустарничковые березовые леса (Лк) с нижним ярусом из жестколистых кустарничков, в которых расстояние между деревьями составляет
10—20 м и имеется много полян и просветов, распространены на пологих склонах северо-западной экспозиции и заходят на невысокие водораздельные пространства.
Переходную зону от лесов к кустарничково-лишайниковым тундрам, занимающим верхние части увалов и сопок, составляют лишайниково-кустарничковые тундры с группами деревьев, т.е. небольшими участками леса (Тк+л), с отдельными деревьями (Тк+д) или без них (Тк). Первые два, по существу, представляют собой лесотундровую зону.
Лишайниково-кустарничковые тундры с небольшими участками леса (Тк+л), приуроченными в основном к ложбинам на склонах, распространены в лесотундровой зоне наиболее широко. Они занимают почти всю переходную зону между лесами и кустарничково-лишайниковой тундрой в западной, более лесистой части территории и поднимаются по склонам высоких сопок выше границы леса.
Рис. 1. Схема визуального дешифрирования типов экосистем по снимку ршскБЫ: леса: 1 — леса березовые разнотравные (Лт), 2 — леса березовые кустарничковые (Лк); лесотундра: 3 — тундра лишайниково-кустарничковая с группами деревьев (Тк+л), 4 — тундра лишайниково-кустарничковая с отдельными деревьями (Тк+д), 5 — тундра кустарничково-лишайниковая с отдельными деревьями (Тл+д); тундра: 6 — лишайниково-кустарничковая (Тк), 7 — кустарничково-лишайниковая (Тл), 8 — лишайниково-каменистая (Ткам);
интразональные экосистемы: 9 — болота (Б), 10 — озера
Лишайниково-кустарничковые тундры с одиночными деревьями (Тк+д) характерны для склонов северозападной экспозиции во внутренних районах.
Лишайниково-кустарничковые тундры без древесной растительности (Тк) для западной части территории эталонного участка не характерны, тяготеют к ее восточной, менее лесистой части. Они окаймляют сверху леса разнотравные, расположенные по крутым юго-восточным склонам долин, занимают узкие ложбины по разломам в случаях, когда там нет озер и болот, а в восточной, безлесной части территории распространены на склонах увалов любых экспозиций. Кустарничково-лишайниковые тундры (Тл) занимают вершины сопок и увалов. Несколько низких увалов с кустарничково-лишайниковыми тундрами сопровождаются подъемом в эту зону отдельных деревьев (Тл+д). В самых верхних частях сопок встречаются лишайниково-каменистые тундры (Ткам).
Речные долины и тектонические понижения заболочены или заняты озерами. Болота (Б) преимущественно пушицевые, по берегам озер и вдоль водотоков тянутся узкие полосы ивы, которые хорошо видны на снимках, но не выделены на схеме.
Высотное распределение границ леса и распространения отдельных деревьев. На основе схемы визуального дешифрирования на эталонном участке выделены два основных вида границ (рис. 2): а) верхняя (северная) граница распространения лесов (включая оба типа — сомкнутые разнотравные березовые леса и разреженные кустарничковые); б) верхняя (северная) граница распространения групп деревьев или отдельных деревьев среди лишайниково-кустарничковой
Рис. 2. Схема основных границ лесной и лесотундровой растительности: 1 — верхняя (северная) граница распространения лесов; 2 — верхняя (северная) граница распространения групп деревьев и отдельных деревьев (лесотундры); 3 — леса; 4 — лесотундра; 5 — тундра; 6 — озера
или кустарничково-лишайниковой тундры. В соответствии с концепцией проекта PPS Arctic первая из них соответствует Forest-line, а вторая — Tree-line. Вторая граница одновременно представляет собой нижнюю границу распространения лишайниково-кустарничковых и кустарничково-лишайниковых тундр. Совмещение схемы этих границ с топографической картой масштаба 1:50 000 с сечением рельефа горизонталями через 10 м дает возможность в общих чертах проанализировать высотное положение этих границ (рис. 3). Приводимые ниже количественные характеристики приблизительны, так как карта с сечением рельефа 10 м не позволяет определить точнее 5 м высоту границ, варьирующую в зависимости от условий рельефа.
В северо-западной части участка (рис. 3, I) верхняя граница леса на сопке с высотой 292 м на склонах северо-западной экспозиции имеет в среднем высоту 210—220 м, а на склонах южной экспозиции поднимается на высоту 250—260 м. Граница распространения групп деревьев и отдельных деревьев на склонах северо-западной экспозиции лежит на высоте 230— 250 м, а на склонах южной экспозиции поднимается до 270—280 м. Таким образом, для северо-западной части территории эталонного участка характерно экспозиционное снижение границы леса на склонах северо-западной экспозиции на 40 м и границы распространения отдельных деревьев на 30—40 м по сравнению со склонами южной экспозиции.
В центральном районе эталонного участка (рис. 3, II) при общем повышении границы леса по сравнению с северо-западным районом на 30 м на склонах северо-западной экспозиции и на 10 м на склонах юго-восточной экспозиции несколько уменьшаются экспозиционные различия в высоте обеих границ, составляющие 20 м для границы леса и 10 м и менее для границы распространения отдельных деревьев, которая на склонах обоих экспозиций может заходить на высоту 290 м, в зону лишайниковой тундры.
ШШ' ППР Ш3 ЕЗ4
Рис. 3. Высота границы леса и границы распространения отдельных деревьев в разных частях эталонного участка на склонах различной экспозиции: I — северо-западной, II — центральной, III — восточной: 1 — граница леса; 2 — колебания высоты границы леса в различных условиях рельефа; 3 — граница распространения отдельных деревьев; 4 — колебания высоты границы распространения отдельных деревьев в различных условиях рельефа
В северо-восточной части территории (рис. 3, III), где отдельные сопки поднимаются до высоты 300 м, положение верхней границы леса близко к таковому в центральном районе, экспозиционные различия по высоте по сравнению с центральным районом увеличиваются.
В целом в результате анализа высотного распределения границ леса на всем эталонном участке выделено следующее: а) повсеместно наблюдаются экспозиционные различия в высоте распространения лесов, на склонах северо-западной экспозиции она на 20—40 м ниже, чем на склонах южной и юго-восточной экспозиции; б) экспозиционные различия высоты границы леса больше в северо-западной части территории, более открытой и близкой к Кольскому заливу и сильнее испытывающей влияние океана, и меньше во внутренних, защищенных районах; в) зона распространения групп деревьев и отдельных деревьев заходит на 20—30 м выше границы леса и также испытывает экспозиционное влияние, которое уменьшается во внутренних районах.
Оценка дешифрируемости снимка Landsat. Схема основных границ использована для оценки дешифрируемости снимка со спутника «Landsat» масштаба 1:50 000 — наиболее крупного для снимков 30-метрового разрешения, в котором еще не проявляется пиксельная структура изображения.
На снимке Landsat в варианте цветового синтеза из зеленой, красной и ближней инфракрасной зон (RGB 432) вершины увалов с каменистой и лишайниковой тундрой изображаются голубоватым цветом, их склоны — сиреневым, а нижние части склонов и днища долин — ярко-розовым.
Совмещение схемы границ и снимка Landsat показывает, что розовый цвет изображения соответствует контурам сомкнутых березовых разнотравных лесов. Граница же лесов в целом (в большинстве случаев это граница между березовыми кустарнич-ковыми лесами и лишайниково-кустарничковой тундрой с группами деревьев и отдельными деревьями) на снимке не видна, так как и кустарничковые леса, и лишайниково-кустарничковая тундра имеют одинаковый сиреневый цвет на снимке. Вторая важная граница — граница распространения групп деревьев и отдельных деревьев — на снимке также не видна, она «сечет» сиреневые контуры, и лишь смена ку-старничковых тундр лишайниковыми отображается в цвете изображения.
Таким образом, из сравнения снимка Landsat с результатами дешифрирования снимка QuickBird, выполняющего роль наземной верификации, следует очень важное заключение о дешифрируемости основных объектов экотона тайга—тундра на снимках с разрешением 30 м. Вместо 9 типов растительности, выделенных по снимку QuickBird, на снимке Landsat при визуальном дешифрировании выделяются 3 основных типа: леса с разнотравным нижним ярусом; леса с кустарничковым нижним ярусом вместе
Рис. 4. Схема объединения 9 типов экосистем, выделенных по снимку QuickBird, в 3 типа экосистем, выделенных на снимках
Landsat
с лишаиниково-кустарничковои тундрой с участием лесной растительности и без нее; кустарничково-лишайниковая и лишайниково-каменистая тундра. Схема такого объединения типов растительности, дешифрируемых по снимкам разного разрешения, показана на рис. 4. При переходе от снимка QuickBird к снимку Landsat нивелируются важные границы между лесами и лишайниково-кустарничковой тундрой с группами деревьев и отдельными деревьями (т.е. между лесами и лесотундрой) и между лишайниково-кустарничковой тундрой с отдельными деревьями и лишайниково-кустарничковой тундрой без лесной растительности (т.е. между лесотундрой и тундрой). В то же время сохраняются менее значимые границы между двумя типами лесов — лесами разнотравными и лесами кустарничковыми и между двумя типами тундр — лишайниково-кустарничковой и кустарничково-лишайниковой. Возникает проблема разделения изображения лесов кустарничковых и лишайниково-кустарничковых тундр и необходимость соединения лесов разнотравных и кустарничковых.
Для лучшего понимания причин такого преобразования изображения на снимках Landsat и поиска путей решения возникающих проблем выполнен детальный анализ изображения растительных объектов по снимкам высокого разрешения QuickBird для участков, по площади соответствующих размеру пиксела снимка Landsat.
Анализ распределения объектов дешифрирования в пределах площади пиксела снимка Landsat по снимку QuickBird проведен для 8 основных типов экосистем, выделенных при дешифрировании снимка QuickBird (болота как интразональные образования исключены из рассмотрения). Чтобы избежать случайных отклонений, для каждого типа выбрано по 3 фрагмента изображения в разных частях снимка QuickBird; размер фрагментов 30 х 30 м, т.е. соответствует размеру пиксела снимка Landsat. Каждый тип растительности включает компоненты разной яркости, образующие присущую ему структуру изображения. Чтобы проанализировать эту структуру и ее влияние на изображение на снимке более низкого разрешения, для каждого фрагмента выполнена классификация компонентов изображения с выделением крон деревьев, их теней, кустарничков, лишайников, каменистых участков. Результаты классификации приведены на рис. 5, а в первых трех колонках. Для каждого фрагмента определены площади компонентов изображения и
Рис. 5. Результаты классификации компонентов экосистем на фрагментах снимка QuickBird размером 30 х 30 м (а) (1 — кроны деревьев, 2 — их тени, 3 — кустарнички, 4 — лишайники, 5 — каменистые поверхности); б — процентное соотношение площадей компонентов экосистем (среднее из 3 фрагментов); в — спектральные образы компонентов экосистем при осреднении для 3 фрагментов (1 — кроны деревьев, 2 — их тени, 3 — кустарнички, 4 — лишайники, 5 — каменистые поверхности); г — спектральные образы комплекса компонентов экосистемы («смеси» компонентов) для каждого из 8 типов экосистем
процентное соотношение площадей компонентов. После осреднения этих показателей по трем участкам получено среднее соотношение площадей компонентов для каждого типа растительности, которое показано на диаграммах на рис. 5, б.
Каждый выделенный компонент характеризуется своей спектральной яркостью; спектральные образы компонентов изображения представлены с осреднением для 3 фрагментов на рис. 5, в. Далее с учетом соотношения компонентов в пределах каждого типа экосистем построены спектральные образы «смеси» объектов в пикселе Landsat (рис. 5, г).
Особенности спектральных образов типов экосистем. Результаты классификации растительности на фрагментах изображений, диаграммы соотношения площадей компонентов изображения и спектральные кривые, представленные на рис. 5, показывают, что каждый из 8 проанализированных типов экосистем характеризуется своими особенностями изображения на снимках и спектральными образами.
Березовые леса с разнотравным нижним ярусом (Лт), как правило, имеют достаточно сомкнутый полог (0,7). Их изображение включает два основных компонента, выделяемых при классификации: а) кроны деревьев (сюда же включаются и небольшие просветы между кронами с травянистым нижним ярусом, имеющим яркость, близкую к яркости листвы крон берез) и б) тени от деревьев, которые попадают как на просветы между деревьями, так и на более низкие кроны. Площади этих компонентов в среднем составляют 70 и 30% соответственно. Построенные по снимкам спектральные кривые компонентов показывают близкие значения их яркости в зеленой и красной зонах и значительные различия в ближней инфракрасной, где кроны имеют максимальную яркость, а тени — вдвое меньшую. При сильном преобладании изображения крон кривая спектрального образа всего комплекса («смеси» объектов в пикселе Landsat) близка к кривой для крон деревьев.
Березовые леса с кустарничковым нижним ярусом (Лк) обычно представляют собой разреженные древостои с сомкнутостью полога 0,2—0,3. В изображении этого типа экосистем участвуют кроны деревьев (20%), их тени (30%) и незатененные просветы между ними, занимающие 50% площади. Кривые спектрального образа всех трех компонентов, так же как и в предыдущем случае, характеризуются близкими значениями яркости в зеленой и красной зонах и различающимися в ближней инфракрасной. Кривая кустарничков занимает среднее положение. Поскольку кустарнички в этом типе растительности занимают 50% площади, а кроны и тени деревьев действуют в противоположном направлении (кроны в сторону увеличения, а тени — уменьшения яркости), то результирующая кривая всего комплекса близка к кривой кустарничков.
В лишайниково-кустарничковой тундре с группами деревьев или отдельными деревьями (Тк+л и
Тк+д) основной компонент комплекса — кустарнички — составляет до 80—90% площади. Кроны деревьев и их тени занимают в первом из этих типов по 10%, а во втором — по 5%. Добавляется еще один компонент — лишайники, занимающие менее 5% площади. Для спектральных кривых этих компонентов также характерны противоположные тенденции в ближней инфракрасной зоне: для крон деревьев — подъем, а для теней, здесь более глубоких, чем в лесу, — отсутствие подъема. Среднее положение между двумя этими кривыми занимает спектральная кривая кустарничков. В целом спектральный образ комплекса определяется кустарничками. Тундра лишайниково-кустарничковая без участия лесной растительности (Тк) имеет двухкомпонентный состав комплекса, где кустарнички составляют 80—85%, а лишайники — 15—20%. Большая яркость лишайников (превышающая яркость кустарничков во всех спектральных зонах) повышает положение кривой, несмотря на их относительно небольшую долю.
Тундра кустарничково-лишайниковая (Тл) также имеет двухкомпонентный комплекс, в котором, однако, лишайники составляют до 80%. Поэтому кривая всего комплекса приближается к кривой лишайников с высокими значениями яркости. В кустарничково-лишайниковой тундре с участием отдельных деревьев (Тл+д) возобновляется четырехчленный комплекс, где к лишайникам и кустарничкам добавляются кроны деревьев и их тени, доля которых невелика (до 5%). Это не изменяет хода результирующей кривой комплекса, определяемой высокой долей лишайников. И наконец, лишайниково-каменистая тундра (Ткам) представляет комплекс из трех компонентов: лишайники составляют 70%, каменистые поверхности — до 20, кустарнички — до 10%. Для добавляющихся здесь каменистых поверхностей характерны высокий уровень яркости в зеленой и красной зонах, близкий к яркости лишайников, и снижение яркости в ближней инфракрасной зоне, что присуще и спектральной кривой всего комплекса.
Анализ различий спектральных образов экосистем и причин их плохой разделимости. На рис. 6, а полученные спектральные образы «смесей», спрогнозированные для пиксела снимка Landsat, показаны совместно для всех 8 анализируемых типов экосистем. Хорошо видно, что все кривые спектрального образа кустар-ничковых лесов и лишайниково-кустарничковых тундр с участием древесной растительности и без нее очень близки, образуют плотную группу, в то время как спектральная кривая разнотравных лесов характеризуется резким повышением яркости в ближней инфракрасной зоне, отделяясь от этой группы, а кривые кустарничково-лишайниковых и лишайниково-каменистых тундр характеризуются более высокой (по сравнению с остальными объектами) яркостью в зеленой и красной зонах. Такое распределение относительных яркостей вполне согласуется с результатами наземного полевого спектрометрирования
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Ваганов Е.А., Шиятов С.Г., Мазепа В.С. Дендрокли-матические исследования в Урало-Сибирской субарктике. Новосибирск: Наука, 1996.
2. Кравцова В.И., Лошкарева А.Р. Динамика лесотундровой растительности на севере Кольского полуострова в связи с климатическими изменениями: исследование по разновременным аэрокосмическим снимкам // Мат-лы Междунар. конф. ИнтерКарто-ИнтерГИС-15 «Устойчивое развитие территорий: теория ГИС и практический опыт». Пермь, Гент, 29 июня-5 июля 2009. Пермь, 2009. Т. 1. С. 297-307.
3. Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации: Техническое резюме. М.: Росгидромет, 2008.
4. Прогноз климатической ресурсообеспеченности Восточно-Европейской равнины в условиях потепления XXI в. М.: Макс-Пресс, 2008.
5. Тутубалина О.В., Новичихин А.Е. Интеграция алгоритмов обработки космических снимков сверхвысокого пространственного разрешения для автоматизированного дешифрирования лесной растительности // Земля из
Рис. 6. Графики спектральных характеристик экосистем: а — совместное представление спектральных образов основных типов экосистем, полученных по снимкам QuickBird (1 — Лт; 2 — Лк; 3 — Тк+л; Тк+д; 4 — Тк; 5 — Тл; 6 — Ткам); б — результаты наземного полевого спектрометрирования растений—доминантов основных типов экосистем (1 — листья березы (Betula Tortuosa); 2 — кустарнички, шикша (Empetrum Nigrum); 3 — лишайники (Cetraria Nivalis)); в — спектральные образы компонентов экосистем, сочетающих древесную и кустарничковую растительность (на примере Лк) (1 — кроны деревьев; 2 — их тени; 3 — кустарнички)
доминирующих растении рассматриваемых экосистем (рис. 6, б). Выявленное распределение спектральной яркости основных типов экосистем хорошо объясняет те различия при дешифрировании снимков Landsat, которые были отмечены выше: с одной стороны, раздельное отображение лесов с разнотравным и лесов с кустарничковым нижним ярусом, а с другой — неразделимость лесов кустарничковых и лишайниково-кустарничковых тундр с участием лесной растительности и без нее.
Анализ покомпонентных спектральных образов, представленных на рис. 5, в, позволяет объяснить причины, по которым границы редкостойных северных лесов не выделяются при визуальном дешифрировании снимков Landsat. На рис. 6, в, представляющем увеличенную копию одного из графиков рис. 5, в, хорошо видно, что резко различающиеся в ближней инфракрасной зоне значения яркости крон деревьев и их теней в сумме дают яркость, близкую к яркости лишайниково-кустарничковых тундр, т.е. как бы взаимно погашаются. В этом, возможно, и состоит причина того, что редкостойная древесная растительность на снимках невысокого разрешения не отображается.
Заключение. Проведенные эксперименты указывают, что необходимо обращать особое внимание на отображение теней на снимках и целесообразно исследовать спектральные свойства затененных участков, включая натурные измерения и спектроме-трирование в тенях.
космоса — наиболее эффективные решения. 2009. № 3. С. 40-42.
6. Харук В.И., Рэнсон К.Дж., Им Ст., Наурзбаев М.М. Лиственничники лесотундры и климатические тренды // Экология. 2006. № 5. С. 323-331.
7. Шиятов С.Г., Мазепа В.С., Моисеев П.А., Братухи-на М.Ю. Изменения климата и их влияние на горные экосистемы национального парка «Таганай» за последние столетия. Влияние изменения климата на экосистемы. Охраняемые природные территории России: анализ многолетних наблюдений. Ч. 2. М.: Русский университет, 2001. С. 16-31.
8. Шиятов С.Г., Терентьев М.М., Фомин В.В. Пространственно-временная динамика лесотундровых сообществ на Полярном Урале // Экология. 2005. № 2. С. 1-8.
9. Rees G, Tutubalina O., Tommervik G et al. Mapping of the Eurasian Circumboreal Forest-Tundra Transition Zone by Remote Sensing. CBVM meeting, Helsinki, 3-6 November 2008. P. 1-7.
Поступила в редакцию 18.02.2010
V.I. Kravtsova, A.R. Loshkareva
STUDY OF THE NORTHERN FOREST LINE USING SPACE IMAGERY OF DIFFERENT RESOLUTIONS
The dynamics of the northern forest line within the plains of the Kola Peninsula was studied in the framework of the international PPS Arctic project. QuickBird images for a Landsat pixel area of 30x30 m were analyzed for eight types of ecosystems of forest, forest-tundra and tundra zones, thus providing for the investigation of the northern forest line dynamics. It was found that poor representation of northern forests on Landsat imagery results from combined compensative effect of tree crowns and their shadows. Therefore it is necessary to study spectral features of shadows too.
Key words: borders, northern forests, forest tundra, space imagery, resolution, spectral image, tree crowns and their shadows.
