CC BY
100
-Ф-
-Ф-
УДК 556.54:504.3(282.256.341)
DOI: 10.24411/1728-323X-2018-12102
ИЗМЕНЕНИЕ ВОДНОГО ЗЕРКАЛА АКВАТОРИИ АНГАРСКОГО СОРА В СВЯЗИ С ПРИРОДНЫМИ И АНТРОПОГЕННЫМИ КОЛЕБАНИЯМИ УРОВНЯ ВОДЫ В БАЙКАЛЕ
А. А. Пиотровский, аспирант географического факультета, МГУ имени М. В. Ломоносова, [email protected],
Т. Ю. Зенгина, к. г. н, доцент географического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова, [email protected]
В работе рассмотрены проблемы изменения обводненности и площади водного зеркала в пределах Ангарского Сора в связи с колебаниями уровня воды в озере Байкал. Опробовано несколько методик изучения площади водного зеркала Ангарского Сора, считающегося самой продуктивной экосистемой Северного Прибайкалья. Для мелководной акватории сора, как наиболее оптимальная, предложена методика, основанная на расчете модифицированного нормализованного водного индекса MNDWI. Проанализировано изменение площади водного зеркала акватории Ангарского Сора в 2014—2015 гг. и за 30 лет — с 1986 по 2015 год. Выявлено существенное общее увеличение площади обводнения центральной части акватории сора с 1986 по 2015 год, что связано с низкими значениями уровня воды в 1986 г. Для периода с 2014 по 2015 г. зафиксировано уменьшение площади водного зеркала более чем на 2 %, что совпадает с общей тенденцией снижения уровня воды в Байкале начиная с 2012 г.
The paper considers the issues of changing the water cut and the water surface area within the Angarsky Sor due to fluctuations in the water level in Lake Baikal. Several methods of studying the area of the water surface of the Angarsky Sor, that is considered to be the most productive ecosystem of the Northern Baikal Region, have been tested. For the shallow water area of the Angarsky Sor, the method based on the calculation of the modified normalized water index MNDWI was chosen as the most optimal. The change in the water surface area of the Angarsky Sor in 2014—2015 and for 30 years (from 1986 to 2015) is analyzed. A significant general increase in the water surface area of the central part of the Angarsky Sor from 1986 to 2015 was detected, which is associated with the lowest water level in 1986. For the period from 2014 to 2015, the area of the water surface was reduced of more than 2 %, which coincides with a general trend of lowering the water level in Lake Baikal since 2014.
Ключевые слова: Ангарский Сор, озеро Байкал, уровень воды, динамика площади водного зеркала, дистанционное зондирование, индексные изображения.
Keywords: the Angarsky Sor, Lake Baikal, water level, dynamics of water surface area, remote sensing, index images.
Введение. Байкал, внесенный в список объектов Всемирного наследия ЮНЕСКО и являющийся одним из уникальнейших озер мира, находится под воздействием природно-техногенных факторов, которые влияют на состояние экосистемы озера. Наиболее серьезные последствия имеют колебания уровенного режима водоема.
Природные факторы, обусловливающие изменение уровня Байкала, большей частью имеют циклический характер и связаны с двумя причинами. Первая — это изменения соотношения приходных и расходных элементов водного баланса, что вызывает долговременные, равномерные повышения и понижения уровня и приводит к изменению объема воды в озере. Так, особенности климатических изменений последних лет в азиатском регионе, которые привели к значительному снижению осадков и увеличению температуры воздуха, существенно изменили и соотношение приходных и расходных элементов водного баланса озера Байкал. Сезонный ход уровня воды в Байкале, регулируемый колебанием стока впадающих в него рек, в среднем составляет 70—100 см. Вторая причина обусловлена ветровыми сгонно-нагонными явлениями, которые вызывают, как правило, кратковременные (30—40 часов) колебания уровней до 10 см [1].
В настоящее время уровень воды в озере Байкал зависит не только от природных факторов, но и от режима эксплуатации каскада ангарских ГЭС и мероприятий, обеспечивающих потребности водоснабжения и судоходства на реках Ангаре и Енисее. Строительство Иркутской ГЭС (1959—1962 гг.) стало самым значительным техногенным вмешательством в естественное состояние природной системы озера, в результате которого уровень Байкала был повышен на 1,2 м. Это привело к целому ряду геоэкологических проблем, в том числе к усилению абразии, размыву берегов, подтоплению и заболачиванию низменных участков береговой зоны.
В уровенном режиме Байкала с начала XX в. выделяют три этапа: 1) 1901—1958 гг. — естественный уровень, 2) 1962— 2000 гг. — строительство Иркутской ГЭС и зарегулирован-ность озерного стока, 3) с 2001 г. по настоящее время — период после принятия в марте 2001 г. постановления Правительства России, согласно которому колебания уровня Байкала ограничиваются метровым диапазоном в пределах 456—457 м по Тихоокеанской шкале отметок (ТО) для исключения, как форсирования уровня, так и его сработки (рис. 1) [2].
-Ф-
-Ф-
м, ТО
456,0 455,8 455,6 455,4
Рис. 1. Среднегодовой уровень воды в оз. Байкал за 1900—2018 гг. (по данным Иркутского УГМС
Росгидромет и Государственных докладов «О состоянии оз. Байкал и мерах по его охране»). Линиями показаны средние значения за периоды: 1) до строительства Иркутской ГЭС (1899—1958 гг.), 2) после ввода в эксплуатацию и зарегулирования стока (1962— 2001 гг.), 3) после введения диапазона регулирования уровня в 2001 г. и по настоящее время
Таким образом, в настоящее время уровень Байкала является искусственно зарегулированным [3]. Однако, несмотря на это, в последние годы фиксируется снижение уровня воды в озере, что стало одной из острейших современных проблем Байкальского региона. Так, в период с 2010 по 2014 г. уровень воды в апреле опускался до критических 456,04 м (рис. 2). Аномальное снижение уровня было отмечено осенью 2014 г., а рекордный минимум в 455,86 м, т. е. на 14 см ниже предельно допустимой нормы был достигнут в конце апреля 2015 г. Восстановление уровня прогнозировали на период летне-осеннего полово-
дья 2015 г., однако подъема до среднемноголет-них значений прошлых лет не произошло, так как относительно высокие значения температуры воздуха при существенном дефиците осадков осенью 2014 г. привели к сниженной водности впадающих в Байкал рек и сокращению полезного притока до 60 % от многолетней нормы [4].
Результатом снижения уровня воды в Байкале является целый комплекс не только экологических, но и хозяйственных проблем. Маловодье стало причиной понижения уровня грунтовых вод, что вызвало трудности с водоснабжением и исчезновением воды в колодцах 18 населенных пунктов Бурятии (главным образом, в прибрежных Кабанском и Прибайкальском районах). Всего же, по некоторым данным, негативные последствия маловодья на восточном берегу Байкала в 2015 г. могли испытывать около 70 тысяч человек. Кроме того, по мнению специалистов БИП СО РАН, уход грунтовых вод стал причиной сложнейшей лесопожарной обстановки, активизации экзогенных-геодинамических процессов береговой зоны и др. Неблагоприятная ситуация формируется и в текущем 2018 г. Так, по данным Гидрометцентра России уже в январе 2018 г. уровень Байкала был ниже порогового значения на 6 см, а к маю по прогнозам Института систем энергетики Сибирского отделения РАН с вероятностью 90 % прогнозируется снижение уровня до отметок 455,70—455,75 м, т. е. на 25—30 см ниже допустимого.
Экологические последствия колебания, и в первую очередь снижения уровня воды в Байка-
м, ТО 457.5 457.4 457.3 457.2 457.1 457.0 456,9 456.8 456.7 456.6 456.5 456.4 456.3 456.2 456.1 456,0 455.9 455.8 455.7 Среднегодовое значение уровня ——• Значения уровня в межень = = Максимально и минимально допустимые уровни ^^ Начало регулирования допустимых уровней Значение уровня в паводок
к
\ . к / \
\ /
V / Ч
ч 4 N / ч
/ч V ч /
\ ч
\ 4« / \ к / ч/ ч/ V
1 \ ч/ \
\ * V ч ч
V \ /\ /\ \ л
\ * / ч / £ \ / —
\ ч /
\ / \
\
^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^
Рис. 2. Уровни воды в оз. Байкал за период до и после введения 2001 г. диапазона регулирования уровня между 456 и 457 м
по Тихоокеанской шкале отметок (по данным Иркутского УГМС Росгидромет и Государственных докладов «О состоянии оз. Байкал и мерах по его охране»)
-Ф-
-Ф-
Рис. 3. Схема основных гидрологических объектов Ангарского Сора
ле, характерные для последних маловодных лет, представляют реальную угрозу для уникальной экосистемы озера. К наиболее серьезным последствиям относят риск гибели водных организмов и представителей орнитофауны в береговой и прибрежной системах озера из-за пересыхания и промерзания мест их обитания и активизации экзогенных геодинамических процессов; риск отмирания водорослей и их гниение; проблемы миграции рыб на нерестилища в мелководную прибрежную зону озера и др.
Наиболее подвержены потенциальным опасностям, связанным со снижением уровня воды в Байкале, соровые области — теплые мелководные заливы. Это прежде всего соры дельты реки Селенга и крупнейший Верхнеангарский Сор, которые являются местами обитания множества видов земноводных, мелких млекопитающих, а также местом нереста байкальских рыб-эндемиков. Иссушение водно-болотных угодий (ВБУ) в их пределах может привести к нарушению режима подземных вод и дестабилизации устоявшейся связи с колебаниями уровня воды озера, а также к нарушению сложившихся механизмов самоочищения вод Байкала. Существует опасность того, что понижение уровня Байкала может привести к постепенному исчезновению соров, в том числе Ангарского Сора, считающегося самой продуктивной экосистемой Северного Прибайкалья. Ангарский Сор является одним из основных мест нереста и нагула молоди омуля и других промысловых рыб Байкала, а также местообитанием большого количества водоплавающих птиц
(около 40 видов птиц, среди которых 10 являются перелетными из других частей мира).
В связи с этим важнейшей задачей для обеспечения контроля за экологическим состоянием экосистем ВБУ Ангарского Сора является контроль за колебанием уровня воды и изменением площади водного зеркала. Учитывая значительные площади и труднодоступность многих участков сора, решение этой задачи наиболее эффективно может быть реализовано на базе методов дистанционного зондирования земли (ДЗЗ).
Таким образом, основной задачей исследования являлось выявление наиболее эффективного метода и изучение на его основе изменений площади водного зеркала Ангарского Сора с использованием многоспектральных данных ДЗЗ.
Объект исследования. Ангарский (Верхнеангарский) Сор, мелководный залив площадью 377,3 кв. км на севере озера Байкал [5], включает в себя дельты рек Верхняя Ангара и Кичера. Он отделен от озера Байкал узким протянувшимся на 11 км песчаным островом Ярки и другими мелкими островами. Это особая уникальная по уровню биопродуктивности замкнутая, экосистема, практически отделенная от основной акватории Байкала и представляющая собой полузатопленную заросшую водной растительностью хорошо прогреваемую территорию с комплексом озерных и речных террас, многочисленными протоками, мелководьями, отмелями, озерами, болотами и участками суши. К ней можно также отнести обширные периодически заливаемые луга и некрупные острова. Максимальная глубина сора чуть больше 2,5—3 м (рис. 3).
-Ф-
-Ф-
Материалы и методы. Для изучения изменения площади открытой водной поверхности Ангарского Сора были использованы разновременные космические снимки, имеющие разное пространственное и спектральное разрешение со спутников Landsat-5, Landsat-7, Landsat-8 (OLI) и Santinel-2A. Снимки подбирались в открытом доступе на порталах Геологической службы США (USGS). Всего было обработано более 20 разновременных изображений на район исследования. Также использовались полевые данные, полученные в ходе Международной научной экспедиции «Леман-Байкал-2015». Обработка снимков проводилась в программах ENVI-4.8, ENVI-5.2 и MultiSpec, для создания итоговых картографических изображений использовалась программа QGIS-2.18.
Дистанционное изучение площади водного зеркала озер может включать ряд специальных методов обработки спутниковых изображений, таких как: создание тематически ориентированных синтезированных изображений, включающих каналы съемки в ближней инфракрасной зоне; использование «двухклассовой классификации» с выделением классов «воды» и «всего остального»; расчеты индекса NDVI; использование так называемых водных индексов [6—10].
Результаты исследования. Выбор оптимальной методики для решения поставленной задачи осуществлялся на примере снимков Landsat-8 и Santinel-2A 2015 г. Сначала были подготовлены варианты синтезированных изображений. Синтезированное изображение Santinel-2A, имеющее пространственное разрешение 10 м, в дальнейшем использовалось как эталонное.
Затем была опробована так называемая «двух-классовая классификация». Однако при сравнении полученных результатов с данными наземных исследований на ряде участков были выявлены некоторые несоответствия. Их наличие говорит о неточности опробуемого алгоритма в применении к конкретному объекту исследования, что очевидно связано с наличием очень мелководных участков, которые нарушают точность спектрального анализа.
Поэтому на втором этапе выделение водного зеркала проводилось с использованием водных индексов, таких как: NDWI — Normalized Difference Water Index (нормализованный разностный водный индекс, или индекс водного зеркала) и MNDWI — Modified Normalized Difference Water Index (модифицированный нормализованный водный индекс, или индекс увлажненной растительности).
Индекс NDWI был впервые введен в 1996 г. S. K. McFeeters в качестве индекса, который спо-
собен разделить водную поверхность и сушу [11], и использует зеленый (GREN) и ближний инфракрасный (NIR) участки спектра: NDWI = = (GREN-NIR)/(GREN + NIR). Однако 2006 г. H. Xu установил, что NDWI не является в полной мере эффективным для выявления водных поверхностей и отделения комбинированных поверхностей. Поэтому он предложил новый индекс — MNDWI [12], для расчета которого используют зеленый (GREN) и коротковолновый ближний инфракрасный (SWIR) спектральные каналы, т. е. 2 и 5 для снимков Landsat-5, и 3 и 6 для снимков Landsat-8: MNDWI = (GREN-SWIR)/(GREN + + SWIR). Как правило, граница определения водных поверхностей проходит через ноль, т. е. участки с положительными значениями индексов относятся к водным объектам, а отрицательные — к суше.
Кроме этого, был опробован традиционный индекс NDVI — Normalized Difference Vegetation Index (нормализованный относительный индекс биомассы), предоставляющий возможность разделения вегетирующей поверхности суши и чистой водной поверхности и использующий ближний инфракрасный (NIR) и красный (RED) спектральные каналы: NDVI = (NIR-RED)/(NIR + RED). Значения индекса варьируют от —1 до 1 и участки с отрицательными значениями не имеют вегети-рующей поверхности.
Таким образом, была получена серия индексных изображений, являющихся результатом автоматизированной обработки снимка Landsat-8 за 2015 г. разными методами. Сопоставление полученных результатов с данными полевых исследований на ключевых участках и с синтезированным эталонным снимком Santinel-2A показало максимальный уровень достоверности для индексного изображения, полученного путем расчета индекса MNDWI. Поэтому дальнейшие исследования проводились с использованием индекса MNDWI.
Изучение динамики площади водного зеркала Ангарского Сора проводилось с использованием серии разновременных снимков Landsat.
Сначала была рассмотрена годовая динамика площади водного зеркала за период с 2014 по 2015 г., из которых 2015 г. был наиболее маловодным. Для каждого из снимков был рассчитан индекс MNDWI и созданы соответствующие маски, разделяющие сушу и воду, которые представлены на рис. 4, и для наглядности отображены в виде двухцветных изображений (белый цвет — вода, черный — суша) [13]. На их основе были произведены расчеты площади водного зеркала. Сравнение полученных результатов показало, что площадь акватории за счет понижения
"Ф
-Ф-
2014 год (фрагмент) 2015 год (фрагмент)
Рис. 4. Площадь открытой водной поверхности в пределах Ангарского Сора в 2014 и в 2015 гг. по материалам съемки
со спутника Landsat-8
Рис. 5. Изменение площади водного зеркала в пределах Ангарского Сора за период 1986—2015 гг. и 2014—2015 гг. Условные обозначения: 1 — участки, перешедшие из категории «вода» в категорию «не вода», 2 — участки, перешедшие из категории «не вода» в категорию «вода»
-Ф-
-Ф-
уровня воды уменьшилась в 2015 г. по сравнению с 2014 г. более чем на 2 %.
Была также проанализирована изменчивость площади водного зеркала за 30 лет — с 1986 по 2015 г. Анализировались снимки за 1986, 1992, 2002, 2014 и 2015 гг. Сначала на основе расчета индекса MNDWI выделялись площади водного зеркала, а затем с помощью опции Changedetec-tion в программе ENVI-5.2 был проведен пространственный анализ изменений площади по результатам неконтролируемой двухклассовой классификации («вода» и «все остальное»). Полученные результаты, отражающие пространственные изменения площади водной поверхности и суши за два промежутка времени — 2014—2015 гг. и 1986—2015 гг., представлены на рис. 5. Анализ полученных изображений показывает, что с 1986 по 2015 г. в акватории Ангарского Сора произошли существенные изменения, связанные, прежде всего, с обводнением центральной части сорово-го пространства, что связано с очень низким, практически равным естественному, уровнем воды в 1986 г. и резким его повышением к началу 90-х гг. (рис. 1). Однако, следует иметь в виду, что в категорию неводной поверхности входят не только осушенные за этот период пространства, но и участки, где, например, появилась достаточно плотная надводная растительность. Так, например, участки вдоль русла рек Кичеры и Верхней Ангары, которые определены как появившаяся неводная поверхность, скорее всего, представляют собой участки акватории, плотно заросшие высшей водной растительностью с плавающими листьями и, по сути, не могут быть отнесены к осушенным территориям. Выделение подобных, пусть и немногочисленных участков, составляет предмет отдельного исследования.
Заключение. Таким образом, проведенные работы показали, что привлечение многоспектральных данных ДЗЗ может оказать неоценимый вклад для изучения аквальных и наземных экосистем, а также для контроля пространственно-временной изменчивости многих показателей,
характеризующих состояние водных объектов. Для уникальных экосистем мелководной акватории Ангарского Сора использование методик, связанных с расчетом индексных изображений, достаточно эффективно решает проблему контроля изменений площади водного зеркала и береговой линии. Проведенный сравнительный анализ различных способов дешифрирования показал, что наиболее достоверным из рассмотренных методик определения площади водного зеркала можно считать расчет водного индекса MNDWI. К несомненным достоинствам использования материалов ДЗЗ следует отнести едино -временность охвата значительной по площади акватории, а также возможность получения данных о труднодоступных и труднопроходимых участках сорового пространства. Однако для повышения достоверности результатов интерпретации космических изображений желательно их комплексирование с данными фактических натурных измерений, полученных на репрезентативных ключевых участках.
Результаты проведенного анализа разновременных многозональных изображений на район исследования показали прямую связь площади водного зеркала Ангарского Сора и колебаний уровня воды в озере Байкал. Так, было выявлено существенное общее увеличение площади обводнения центральной части акватории сора с 1986 маловодного года по 2015 г. В то же время период с 2014 по 2015 г. характеризовался четко зафиксированной тенденцией уменьшения площади водного зеркала более чем на 2 %, что также совпадает с особенностями динамики уровня воды в озере Байкал.
Таким образом, использование материалов дистанционного зондирования может и должно лечь в основу м етодов оперативного контроля состояния и динамики водно-болотных угодий Ангарского Сора, обусловленных в том числе колебаниями уровня воды в Байкале.
Благодарности. Исследование выполнено при поддержке гранта РФФИ (проект № 17-29-05078).
Библиографический список
1. Галазий Г. И. Байкал в вопросах и ответах / Г. И. Галазий. — Иркутск: Вост.-Сиб. Кн изд-во, 1987. 383 с.
2. Справка по повестке заседания Межведомственной комиссии по вопросам охраны озера Байкал / Охрана оз. Байкал: информационный сайт Министерства природных ресурсов и экологии России. [Электронный ресурс] режим доступа URL: mlawmcom/ /deyatelnostkomissü/informatsionno-analiticheskie-materialy-09122014 (дата обращения: 10.03.2015).
3. Байкаловедение: учеб. пособие / Н. С. Беркин, А. А. Макаров, О. Т. Русинек. — Иркутск: Изд-во Ирк. гос. ун-та, 2009. — 291 с.
4. И. В. Бычков, Никитин В. М. Регулирование уровня озера Байкал: проблемы и возможные решения, география и природные ресурсы. 2015. № 3. С. 5—16.
5. Бабич Д. Б., Виноградова Н. Н., Иванов В. В., Коротаев В. Н., Чалова Е. Р. Дельты рек, впадающих в озера: мор-фогенетические типы и современная динамика. Вестник Московского ун-та. Сер. 5. География. 2015. № 4, с. 18—26.
-Ф-
6. Кутузов А. В. Использование данных дистанционного зондирования для мониторинга систем «вода—суша» на равнинных водохранилищах (на примере Цимлянского водохранилища) // Исследование Земли из космоса. 2011. № 6. С. 64—72.
7. Курганович К. А., Носкова Е. В. Использование водных индексов для оценки изменения площадей водного зеркала степных содовых озер Юго-Востока Забайкалья, по данным дистанционного зондирования // Вестник Забайкальского государственного университета. 2015. № 06. С. 16—24.
8. Манилюк Т. А., Маслова А. В. Исследование водных поверхностей озер путем использования водных индексов по данным дистанционного зондирования // Вестник Забайкальского государственного университета. 2017. Т. 23. № 3. С. 4—11.
9. Feyisa G. L., Meilby H., Fensholt R., Proud S. R. Automated Water Extraction Index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery / / Remote Sensing of Environment. 2014. № 140. P. 23—35.
10. Ji L., Zhang L., Wylie B. Analysis of dynamic thresholds for the normalized difference water index // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2009. № 75. P. 1307—1317.
11. McFeeters S. K. The use of Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features // International Journal of Remote Sensing. 1996. № 17. P. 1425—1432.
12. Xu H. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery // International Journal of Remote Sensing. 2006. № 27. P. 3025—3033.
13. Пиотровский А. А., Воробьев В. Е., Лукин А. А. Анализ изменения глубин и площади водной поверхности дельтовых областей севера Байкала с использованием методов дистанционного зондирования // Наука, образование и духовность в контексте концепции устойчивого развития: материалы всероссийской научно-практической конференции (24—25 ноября 2016 г.). Ухта: УГТУ, 2017. — С. 117—182.
THE CHANGE IN THE WATER SURFACE AREA OF THE ANGARSKY SOR DUE TO NATURAL AND ANTHROPOGENIC FLUCTUATIONS OF THE WATER LEVEL IN LAKE BAIKAL
A. A. Piotrovskiy, graduate student, Faculty of Geography, Lomonosov Moscow State University, [email protected],
T. Yu. Zengina, Ph. D., Associate Professor, Faculty of Geography, Lomonosov Moscow State University, [email protected]
References
1. Galaziy G. I. Baikal v voprosah i otvetah [Baikal in questions and answers], Irkutsk: East-Sib. Mon book, 1987, 383. p. 1. [in Russian]
2. Spravka po povestke zasedanija Mezhvedomstvennoj komissii po voprosam ohrany ozera Bajkal / Ohrana oz.Bajkal: infor-macionnyj sajt Ministerstva prirodnyh resursov i jekologii Rossii. [Information on the agenda of the meeting of the Interdepartmental Commission for the Protection of Lake Baikal / Protection of Lake Baikal: information site of the Ministry of Natural Resources and Ecology of Russia. [Electronic resource]. URL: access mode: http://geol.irk.ru/baikal/law/mlawm-com/ /deyatelnostkomissii/informatsionno-analiticheskie-materialy-09122014 (date of the access: 10.03.2015). [in Russian]
3. Berkin N. S., Makarov A. A., Rusinek O. T. Bajkalovedenie: ucheb. posobie [Baikal studies: textbook], Irkutsk: Publishing House Irk. state University, 2009. 291 p. [in Russian]
4. Bychkov V., Nikitin V. M. Regulirovanie urovnja ozera bajkal: problemy i vozmozhnye reshenija [Regulation of lake Baikal level: problems and possible solutions] Geography and natural resources, 2015. No. 3, p. 5—16. (in Russian)
5. Babich D. B., Vinogradova N. N., Ivanov V. V., Korotaev V. N., Chalova E. R. Del'ty rek, vpadajushhih v ozera: morfoge-neticheskie tipy i sovremennaja dinamika [River deltas flowing into lakes: morphogenetic types and modern dynamics] Bulletin of Moscow University. Ser. 5. Geography. 2015. No. 4, p. 18—26. [in Russian]
6. Kutuzov A. V. Ispol'zovanie dannyh distancionnogo zondirovanija dlja monitoringa sistem "voda—susha" na ravninnyh vo-dohranilishhah (na primere Cimljanskogo vodohranilishha) [Using Remote Sensing Data to Monitor Water-Dry Systems in Plain Reservoirs (A study of the Tsimlyansky Reservoir)], Studying Earth from Space. 2011. No. 6. p. 64—72. [in Russian]
7. Kurganovich K. A., Noskova E. V. Ispol'zovanie vodnyh indeksov dlja ocenki izmenenija ploshhadej vodnogo zerkala stepnyh sodovyh ozer Jugo-Vostoka Zabajkal'ja, po dannym distancionnogo zondirovanija [The use of water indices for the estimation of changes in the areas of the water mirror of steppe soda lakes of the Southeast of Transbaikalia, according to remote sensing data]. Bulletin of Transbaikal State University. 2015. No. 06. P. 16—24. [in Russian]
8. Manilyuk T. A., Maslova A. V. Issledovanie vodnyh poverhnostej ozer putem ispol'zovanija vodnyh indeksov po dannym dis-tancionnogo zondirovanija [Investigation of water surfaces of lakes by using water indices according to remote sensing data]. Bulletin of Transbaikal State University. 2017. 23. 23. No. 3. p. 4—11. [in Russian]
9. Feyisa G. L., Meilby H., Fensholt R., Proud S. R. Automated Water Extraction Index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery // Remote Sensing of Environment. 2014. No. 140. P. 23—35.
10. Ji L., Zhang L., Wylie B. Analysis of dynamic thresholds for the normalized difference water index // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2009. No. 75. P. 1307—1317.
11. McFeeters S. K. The use of Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features // International Journal of Remote Sensing. 1996. No. 17. P. 1425—1432.
12. Xu H. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery // International Journal of Remote Sensing. 2006. No. 27. P. 3025—3033.
13. Piotrovskiy A. A., Vorob'ev V. E., Lukin A. A. Analiz izmenenija glubin i ploshhadi vodnoj poverhnosti del'tovyh oblastej severa Bajkala s ispol'zovaniem metodov distancionnogo zondirovanija [Analysis of changes in depth and area of the water surface of delta regions of Northern Baikal using remote sensing techniques] Science, Education and Spirituality in the Context of the Concept of Sustainable Development: Proc. of the All-Russian Scientific and Practical Conference (November 24—25, 2016). Ukhta: USTU, 2017. p. 117—182.
