CC BY
47
ОЦЕНКА ПОСТЕПЕННОГО ИЗМЕНЕНИЯ ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ ТУВЫ C ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АНАЛИЗА ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ LANDSAT
Хулермаа Боолат-ооловна Куулар
Тувинский институт комплексного освоения природных ресурсов СО РАН (ТувИКОПР СО РАН), 667003, Россия, г. Кызыл, ул. Интернациональная 117а, к. б. н., с.н.с.
Самир Баян-оолович Хертек
Тувинский институт комплексного освоения природных ресурсов СО РАН (ТувИКОПР СО РАН), 667003, Россия, г. Кызыл, ул. Интернациональная 117а, к. б. н., с.н.с.
В данной работе рассматриваются происходящие (природные и антропогенные) изменения в лесах региона с использованием данных Landsat. Представлены результаты обработки фрагментов спутниковых данных. Для оценки изменений использовались снимки Landsat с 1975 г. по 2011 г.
Ключевые слова: спектральные вегетационные индексы, гари, сдвиг границы темнохвойного леса.
Hulermaa B. Kuular
The Tuva institute of complex exploitation of natural resources of the Siberian Branch of the Russian Academy of Science, 667003, Russia, Kyzyl, Ul.Internatsionalnaya 117a
Samir B. Khertek
The Tuva institute of complex exploitation of natural resources of the Siberian Branch of the Russian Academy of Science, 667003, Russia, Kyzyl, Ul.Internatsionalnaya 117a
ASSESSMENT GRADUAL FOREST ECOSYSTEM CHANGE OF TYVA USING LANDAST TIME SERIES ANALYSES
Regional knowledge is required in order to fully understand the global trends. This study evaluates to assess gradual changes of forest ecosystems in Tyva using Landsat series data. The natural and anthropogenic trends detected of the Landsat images.
Key words: spectral vegetation indices, burned area, shift of dark forest.
Оценка изменения состояния лесов является одной из эффективно решаемых задач с помощью методов дистанционного зондирования. В данной работе рассматриваем решение этой задачи в пределах Республики Тыва. Сравнительный анализ разновременных космических снимков позволят провести оценку изменений бореальных лесов. С помощью космических снимков среднего разрешения (Landsat MSS/TM/ETM+) проведена работа. Для исследования использованы снимки на даты съемки: 19.09.1988, 18.08.2011 (хр. Уюкский); 10.06.1975, 04.07.2009 (хр. Восточный Танну-Ола), 07.06.1976, 16.08.2011 (хр. Западный Танну-Ола). На исследуемых хребтах проводятся полевые работы, по которым сформированы обучающие классы и обработаны
алгоритмами управляемой классификации серии снимков. Для оценки изменения использованы вегетационные индексы растительности.
Методика работы с гарями включает предварительная обработка спутниковых данных, создание маскирующих изображений на основе нормализованного разностного индекса снега NDSI; выделение сгоревших участков нормализованным разностным индексом гарей NBR=(Rnir-Rswir)/(Rnir+Rswir) (Key, Benson, 1999); классификацию с обучением, последующую экспертную классификацию полученного изображения. На рисунке 1 представлены изображения NBR за 19.08.1988, 18.08.2011 и разностное изображение (рис.1). Темным тонам соответствуют измененные участки после пожаров на (а) и (б), и их локализация совпадают с наземными данными Г оскомлеса РТ.
а Л г §' 6 Щ Ч Л. - ■? * % ■ -!■' -
И * „'-g ; м\ *4 - і-
ґ kv / Р4 чг
ш нмШН
Рис. 1. NBR Уюкского хребта за (а) 19.09.1988, (б) 18.08.2011, (в) dNBR
Схема выполнения оценки сдвига границы леса на рассматриваемых многоспектральных изображениях включала использование нормализованного относительного индекса растительности (КОУ1 =(К;ыж-КкЕвУ(Кмк+КкЕв)). На рис. 2 приведены результаты обработки КОУТ изображений на даты съёмки 11.07.1976 (рис. 2а); 16.07.2002 (рис. 2б) и их тренд (рис. 2в).
Рис. 2. NDVI Уюкского хребта за (а) 11.07.1976, (б) 16.07.2002, (в) их тренд
Тренд значений КОУІ за 11.07.1976 г. и 16.07.2002 г. представлен на рис.2в. Окаймляющая темная полоса, особенно у северного макросклона хребта, соответствует области расширения ареала кедра сибирского. Белые тона соответствуют участкам с измененными растениями, особо выделяются участки с гарями (белое пятно посредине хребта). Выделается подтайга на нижней
границе леса, где ширина, составляет от 0.6 до 2.3 км. Кустарникам и подросту, где много подрост кедра, соответствуют значения индекса 0.2-0.3.
Таким образом, результаты анализа изображений среднего масштаба Landsat (MSS/TM/ETM+) позволили оценить информативность использованных вегетационных индексов для оценки происходящих изменений на региональном уровне. Полученные результаты свидетельствуют, что площади пожаров увеличиваются при аномально жарких летних условиях в последние десятилетия. Разностной вегетационный индекс NDVI может быть использован для оценки экспансии темнохвойного леса с началом потепления климата в регионе.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Key, C. H., and Benson, N. C. 1999. Measuring and remote sensing of burn severity: the CBI and NBR. Poster abstract. In L. F. Neuenschwander and K. C. Ryan (Eds.), Proceedings Joint Fire Science Conference and Workshop, Vol. II, Boise, ID, 15-17 June 1999. University of Idaho and International Association of Wildland Fire. - 284 pp.
© Х.Б. Куулар, С.Б. Хертек, 2013
