CC BY
24
ЗЕМЕЛЬНЫЕ ОТНОШЕНИЯ И ЗЕМЛЕУСТРОЙСТВО
УДК 631.1 DOI: 10.24412/2587-6740-2021-1-50-52
МРУ! КАК ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКИЙ ПОКАЗАТЕЛЬ ИЗМЕНЕНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ АЛЛЮВИАЛЬНЫХ МАРШЕЙ АЛЬ-ХОВИЗА ЮГО-ВОСТОЧНОГО ИРАКА
В.А. Широкова1,2, Х.Х. Аль-Нуссаири1, П.П. Лепехин1
1ФГБОУ ВО «Государственный университет по землеустройству», г. Москва, Россия
2ФГБУН Институт истории естествознания и техники имени С.И. Вавилова РАН, г. Москва, Россия
В этой статье инвентаризация и обследование земных покровов проводились в аллювиальных маршах Аль-Ховиза, размещенных в нижнем месопотам-ском бассейне юго-восточного Ирака. ДЗЗ и ГИС использовались для обнаружения изменений в регионе, а также изменений значений МРУ! с использованием ТМ и ЕТМ (Landsat 7, 8) соответственно. Получены космические снимки. Программы обработки, такие как Дгсв!5, были применены для классификации площадей земного покрова за период 2010-2019 гг. В дополнение к ним разработаны две схемы для нормализованного дифференциального индекса растительности (МРУ!) на площади 198,63 км2 в АМ Аль-Ховиза на период с 2013 по 2019 гг. Замечено, что результаты были положительными, что говорит о увеличении растительности и густоты растений в АМ Аль-Ховиза, лишь — в 2019 г. результаты были отрицательными. Ключевые слова: Месопотамские аллювиальные марши, ЮНЭСКО, Аль-Ховиза, N041, геоэкология, геоэкологическое зондирование, пространственный анализ, мониторинг.
Введение
Аллювиальные марши (далее — АМ; заболоченные земли; болотные угодья) Месопотам-ской низменности (Месопотамские или Иракские аллювиальные марши) — водно-болотные угодья района, расположенные на южно-восточном Ираке и частично на юго-западе Ирана. АМ Аль-Ховиза лежат к востоку от реки Тигр, и часть их находится на территории Ирана. Иранская сторона АМ, известная как АМ Аль-Азим, питается от реки Карха, в то время как Тигр и его притоки Мушарах и Аль-Кахлаа поставляют воду в АМ иракской стороны, только с гораздо меньшим количеством воды, чем Карха. Во время весеннего паводка воды Тигра могут также поступать в АМ Аль-Ховиза, которые осушаются с помощью Аль-Кассара — реки, имеющей огромное значение в поддержании АМ Аль-Ховиза как проточной системы и тем самым предотвращающей их засоление.
АМ Ирака включены в список Всемирного наследия ЮНЕСКО. Обладая культурными и природными особенностями, болотные угодья играли важную роль в развитии самых ранних городов и в возникновении разных народностей в южной Месопотамии, называемых колыбелью цивилизации [6].
Индекс растительности считается одним из наиболее точных методов цифровой обработки космических снимков в представлении растительности. Он основан на том факте, что растения обладают высокой отражательной способностью в диапазоне длин волн в ближней инфракрасной области и низкой отражательной способностью в диапазоне красных длин волн. Он представляет собой отношение разницы между спектральными отражениями на длине волны ближнего инфракрасного диапазона
(0,76-0,90) мкм и длине волны красного цвета (0,63-0,69) |jm к их сумме [1].
Спутниковые снимки Landsat состоят из семи разных полос, каждая из которых представляет собой отдельную часть электромагнитного спектра [2,4]. В таблице 1 показаны характеристики каждой полосы с точки зрения длины волны и ясности и их использования.
Цветовые композиты могут быть сделаны из комбинации трех спектральных полос. Есть несколько наборов, которые можно сделать для каждой группы. Так некоторые часто используемые пакеты Landsat (RGB) (табл. 2).
Нормализированный вегетационный индекс (NDVI) — это стандартизированный индекс, показывающий наличие растительности и ее состояние (относительную биомассу). Данный индекс использует контраст характеристик двух
каналов из набора мультиспектральных растровых данных — поглощения пигментом хлорофилла в красном канале и высокой отражательной способности растительного сырья в инфракрасном канале (NlR) [5].
Документированное уравнение NDVI, используемое по умолчанию:
NDVI = ((NlR — Red) / (NlR + Red)), где
NlR = значения пикселов из ближнего инфракрасного канала,
Red = значения пикселов из красного канала.
Этот индекс приводит к значениям между -1,0 и +1,0.
В целом, результат является положительным, что указывает на то, что клетка имеет растительный покров, и чем выше полученное положительное значение, тем больше растительность
Таблица 1
Технические характеристики и применение TM и ETM + (Landsat 7, 8)
Спектральные полосы Длина волны М Разрешение (m) Использование
1 (сине-зеленый) 0.45-0.52 30 Отличие почвы от растительности. Растительность лиственных деревьев отличается от хвойных растений.
2 (зеленый) 0.52-0.61 30 Охарактеризует пик в растительности, который полезен для оценки силы роста растений.
3 (красный) 0.63-0.69 30 Различие видов растений.
4 (отраженный вблизи IR ) 0.76-0.90 30 Разграничение водных объектов.
5 (отраженная mid IR) 1.55-1.75 30 Проникновение в тонкие облака и различие содержания влаги в почве и растительности.
6 (термальный IR) 10.4-12.5 120 Полезно для термического картирования и оценки влажности почвы.
7 (отраженная mid IR) 2.08-2.35 30 Чувствителен к содержанию влаги в растительности.
© Широкова В.А., Аль-НуссаириХ.Х., Лепехин П.П., 2021 Международный сельскохозяйственный журнал, 2021, том 64, № 1 (379), с. 50-52.
ЗЕМЕЛЬНЫЕ ОТНОШЕНИЯ И ЗЕМЛЕУСТРОЙСТВО
Таблица 2
Избранные комбинации полос Landsat
Последовательность TM,ETM+ Landsat 7,8(RBG) Использование
1 1,2,3 Эта комбинация цветов наиболее близка к реальному цвету, который мы получаем из изображений Landsat ETM, которые также полезны для изучения поведения воды. Недостатком этой группы является то, что они имеют тенденцию создавать размытые изображения.
2 2,3,4 Эта группа имеет сходные характеристики с группой (1). Он включает в себя ближний инфракрасный диапазон4, где границы воды четкие и показывают различные типы растений. Этот набор полос был общим для данных Landsat MSS, но не содержал среднюю инфракрасную полосу (Mid-infrared band).
3 3,5,4 Это изображение более четкое, чем два предыдущих изображения, поскольку оно не содержит двух коротковолновых полос (band1, band2). Различные типы данных будут ясны и хорошо известны, поскольку интерфейс Вода / Земля очень ясен. Различия в содержании влаги очевидны в этом наборе полос.
4 2,4,7 Эта группа полос имеет сходные характеристики с группой (3) с наибольшей разницей между ними в том, что растительность зеленая.
и плотность растений. И наоборот, отсутствие растительного покрова и наличие водоемов указывает на отрицательные значения.
Материалы и методы
исследования
В работе по изучению рассчитаны и классифицированы нормированные различия в растительном покрове территории, изображение которых было получено спутниками Landsat 7 и 8 и определено изменение площади этого покрова. Чтобы вычислить нормированный разностный вегетационный индекс, мы объединяем полосы 3 и 4, используя спектральный инструмент в программе ГИС. Чтобы отличить растительный покров от остального, мы выполнили процесс неконтролируемой классификации с использованием неконтролируемого инструмента в программе ГИС. Изображения были получены на период с 2010 по 2019 гг. в АМ Аль-Ховиза и прилегающих территориях.
Результаты и выводы
Замечено, что на большинстве изображений в этот период результаты были положительными, что говорит об увеличении растительности и густоты растений в АМ Аль-Ховиза, лишь в 2019 г. результаты были отрицательными, что означает наличие водоемов (рис. 1).
Разработаны две схемы для нормализованного дифференциального индекса растительности (NDVI) на площади 198,63 км2 в АМ Аль-Ховиза на период с 2013 по 2019 гг., на которой распространен камыш и папирус. На рисунке 2.а отмечен рост значения NDVI в летний сезон, в то время как в зимний период он очень низкий, особенно в 2018-2019 гг., из-за увеличения количества осадков и наличия воды из питательных рек на иракской и иранской сторонах.
На рисунке 2.б мы суммировали данные из ГИС-программы и спутниковые снимки. Спутниковые изображения Landsat 8 (полоса 4 и 5) показаны за один и тот же период и в одной и той же области, внутри этих
Рис. 1. (NDVI) с 2010 по 2019 гг. в АМ Аль-Ховиза и прилегающих территориях
МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ № 1 (379) /2021
LAND RELATIONS AND LAND MANAGEMENT
данных существуют положительные и отрицательные значения для одного и того же времени спутникового изображения, положительное значение представляет собой индекс растительности, в то время как отрицательное значение представляет собой индекс воды. Можно отметить, что увеличение отрицательных и положительных значений в зимний сезон обусловлено наличием воды, в летнее время года отрицательное значение достигло нуля из-за недостатка воды.
Заключение
Спектральные полосы (7, 4, 3) на изображениях (ТМ, ЕТМ +) обеспечивают четкое представление о различных земных покровах и помощь наблюдателю в процессе визуальной интерпретации космических изображений, а также процессе цифровой классификации.
Использование (ШМ) обеспечивает высокую эффективность распознавания растительного покрова по площади и плотности. Результаты показали, что наблюдается увеличение площади растительного покрова в исследуемом участоке с увеличением плотности, за исключением — в 2019 г. Результаты были отрицательными из-за увеличения количества осадков и наличия воды из поверхностных источников (рек) на иракской и иранской сторонах.
I 12013 I 12014 I 12015 I 12016 2017 I 12018 I 12019 2020
а
NDVI
-1.2
■ 25.03.2013 ■26.06.2013117.07.2013в14 09.2013130.09.2013И17.11 2013112 05.2014113.06.2014129.06 2014131.07.2014
■ 16 08 2014и17 09 2014 ш06 12 2014 12.03 2015131 05 2015в18.07.2015и04 09 2015120.09 2015101.01.2016 «01.05 2016
■ 18.06.2016 I20.07.2016 i05.08.2016B21 08.2016106.09.2016 06.10 2016111 12.2016 »20.05.2017105.06 2017123.07.2017
■ 24 06.2017125.09.2017131.01.2018124 06.2018110.07.2018 n 1.08 2018"27.08 2018 28.09.2018 B19.02.2019 «08.04.2019
■ 26 05.2019127 06 2019 i29 07.2019B14 08 2019B15 09 2019B02.il.2019B 18.11.2019
б
Рис. 2. а, б. (NDVI) на площади 198,63 км2 в АМ Аль-Ховиза на период с 2013 по 2019 г.
Литература
1. Gilabert M.A., Gonzalez J.P., Melia J., 2002, «A generalized soil-adjusted vegetation index». Remote Sensing of Environment 82, p. (304).
2. Hassan E. Study of the effect of changes in some meteorological elements on the values of NDVI and NDWI in Hor Ibn-Najim using remote sensing techniques. Thesis
of master degree submitted to the college of science, Mustansiriyah University in Iraq. 2018.
3. Mather P.M. Computer processing of remote-sensed Images an introduction. John Wily & Sons, VSA, 3rded. 2004. 215p.
4. Jain A.K., 1989. «Fundamental of Digital Image Processing».
5. Черепанов А.С. Вегетационные индексы // Геома-тика. 2011. № 2. С. 98-102.
6. http://whc.unesco.org/en/list/1481
7. https://www.usgs.gov
Об авторах:
Широкова Вера Александровна, доктор географических наук, профессор, ОРСЮ: http://orcid.org/0000-0003-0839-1416, shirocova@gmail.com Аль-Нуссаири Хусам Халаф Кадим, аспирант, husamkalf@yahoo.com
Лепехин Павел Павлович, кандидат географических наук, старший преподаватель, shampolamo@gmail.com
NDVI AS A GEOECOLOGICAL INDICATOR OF ENVIRONMENTAL CHANGE IN AL-HWIZEH ALLUVIAL MARCHES IN SOUTH-EASTERN IRAQ
V.A. Shirokova1,2, H.K. Al Nussairi1, P.P. Lepekhin1
'State university of land use planning, Moscow, Russia 2S.I. Vavilov institute for the history of science and technology of the Russian academy of sciences, Moscow, Russia
In this article, land cover Inventories and surveys were carried out at the Al-Hwlzeh Alluvial Marches located In the lower Mesopotamlan basin of southeastern Iraq. RS and GIS were used to detect changes in the region as well as changes in NDVI and NDWI values using TM and ETM (Landsat 7, 8), respectively. Satellite images were received. Processing programs such as ArcGIS were applied to classify land cover areas for the 2010-2019 period. in addition to, two schemes have been developed for the Normalized Differential Vegetation Index (NDVI) for an area of 198.63 km2 in Al-Hwizeh AM for the period from 2013 to 2019. It was noticed that the results were positive, which indicates an increase in vegetation and plant density in Al-Hwizeh AM, only — in 2019 the results were negative. Keywords: Mesopotamian alluvial marches, UNESCO, Al-Hwizeh, NDVI, geoecology, geoecological sensing, spatial analysis, monitoring.
References
1. Gilabert M.A., Gonzalez J.P., Melia J., (2002). «A generalized soil-adjusted vegetation index». Remote Sensing of Environment 82, p. (304).
2. Hassan E. (2018). Study of the effect of changes in some meteorological elements on the values of NDVI and
About the authors:
NDWI in Hor Ibn-Najim using remote sensing techniques. Thesis of master degree submitted to the college of science, Mustansiriyah University in Iraq.
3. Mather P.M. (2004). Computer processing of remote-sensed Images an introduction. John Wily & Sons, VSA, 3rded. 215p.
4. Jain A.K. (1989). «Fundamental of Digital Image Processing».
5. Cherepanov A.S. (2011). Vegetacionnye indeksy [Vegetation indices]. Geomatika. No. 2. pp. 98-102
6. http://whc.unesco.org/en/list/1481
7. https://www.usgs.gov
Vera A. Shirokova, doctor of geographical sciences, professor, ORCID: http://orcid.org/0000-0003-0839-1416, shirocova@gmail.com
Husam Khalaf Kadim Al Nussairi, graduate student, husamkalf@yahoo.com
Pavel P. Lepekhin, candidate of geographical sciences, senior lecturer, shampolamo@gmail.com
husamkalf@yahoo.com
INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL № 1 (З79) / 2O21
www.mshj.ru
