CC BY
91
Библиографический список
1. Бобачев А.А. Расчет прямой двумерной задачи с рельефом методом интегральных уравнений для контроля результатов инверсии // Георазрез (электронное научное издание). 2012. Вып. 4 (12) [Электронный ресурс]. URL: www.georazrez.ru
2. Вяземский А.А. Удельное электрическое сопротивление горных пород и факторы, на него влияющие // Георазрез (электронное научное издание). 2012. Вып. 1 (09) [Электронный ресурс]. URL: www.georazrez.ru
3. Кожевников Н.О. Региональная структура Приольхонья по данным геоэлектрических исследований // Геология и геофизика. 2004. Т. 45. № 2. С. 253-265.
4. Многоэлектродная электроразведочная станция «Скала-48» для работы методом сопротивлений и вызванной поляризации: руководство пользователя.
5. Неотектоническое строение межгорных впадин горного Алтая по электромагнитным и геологическим данным / Н.Н. Неведрова [и др.] // Геодинамика и тектонофизика. 2013. № 4. С.. 301-312.
6. Семинский К.Ж. Внутренняя структура континентальных разломных зон. Тектонофизический аспект. Новосибирск: Изд-во СО РАН, филиал «Гео», 2003. 244 с.
7. Структура разломных зон Приольхонья (Байкальский рифт) по данным полевой тектонофизики и геофизики / К.Ж. Семинский [и др.] // Известия Сибирского отделения секции наук о Земле РАЕН. Геология, поиски и разведка рудных месторождений. 2008. Вып. 7 (33). С. 111-124 с.
8. Черемных А.В. Внутренняя структура разломных зон Приольхонья и эволюция напряженного состояния верхней коры Байкальского рифта // Геодинамика и тектонофизика (электронный журнал). 2010. Т. 1. № 3. С. 273-284. [Электронный
ресурс]. URL: http://www.crust.irk.ru/gt
9. Электротомография: аппаратура, методика и опыт применения / Е.В. Балков [и др.] // База знаний. 2010 [Электронный ресурс]. URL: www.nemfis.ru
10. A comparison of the Gauss-Newton and quasi-Newton methods in resistivity imaging inversion. M.H. Loke [and other] // Journal of Applied Geophysics. 2002. V. 49. Р. 149-162.
11. Loke M.H., Acworth I, Dahlin T. A comparison of smooth and blocky inversion methods in 2D electrical imaging surveys. Exploration Geophysics. 2003. V. 34. Р. 182-187.
12. Loke M.H. RES2DINV, Rapid 2-D Resistivity & IP inversion using the least-squares method // Geoelectrical Imaging 2D & 3D GEOTOMO SOFTWARE. Malaysia. January 2009.
13. Loke M.H. Topographic modelling in electrical imaging inversion // A slightly updated version of an abstract submitted for the EAGE 62nd Conference and Technical Exhibition - Glasgow, Scotland, 29 May - 2 June 2000.
14. Loke M.H. Tutorial: 2-D and 3-D electrical imaging surveys. 2009. 144 p.
15. Moisidi M. Geological and Electrical Resistivity Tomography surveys applied to model the tectonic environment of the Kas-telli-Kissamou basin, northwestern Crete, Greece // Water and Geoscience. Р. 184-189.
16. Caputo R. and other. The use of electrical resistivity tomographies in active tectonics: examples from the Tyrnavos Basin, Greece // Journal of Geodynamics 36. 2003. Р. 19-35.
17. Characterization of Quaternary faults by electric resistivity tomography in the Andean Precordillera of Western Argentina S.Y. Fazzito [and other] // Journal of South American Earth Sciences. 2009. V. 28. Р. 217-228.
УДК 528.88
ОЦЕНКА ТЕМПЕРАТУРЫ ТЕРРИТОРИИ ГОРОДА ХАНОЯ ПО ИЗОБРАЖЕНИЮ СПУТНИКА LANDSAT-7 ETM+ И ЕЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ
1 Л 4
© Л.А. Пластинин Хоанг Зыонг Хуан2, Чинь Ле Хунг3
1,2Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83
3Вьетнамский государственный технический университет им. Ле Куй Дона, 112000, Вьетнам, Ханой, ул. Хоанг Куок Вьет, 100.
Рассматривается актуальная проблема определения поверхностной температуры городской территории по данным теплового инфракрасного изображения LandSat-7 для обнаружения аномальных участков перегрева, который позволяет оценивать негативное воздействие этого эффекта для принятия необходимых управленческих решений.
Ил. 6. Табл. 4. Библиогр. 11 назв.
Ключевые слова: инфракрасная съемка; многозональная космическая съемка; оценка температуры городской территории.
HA NOI CITY TEMPERATURE ESTIMATION AND ITS MAPPING BY LANDSAT-7 ETM+ SATELLITE IMAGES L. Plastinin, Hoang Duong Huan, Trinh Le Hung
1Пластинин Леонид Александрович, доктор технических наук, профессор кафедры маркшейдерского дела и геодезии, тел.: 89148811808, e-mail: irkplast@mail.ru
Plastinin Leonid, Doctor of technical sciences, Professor of the Department of Mine Surveying and Geodesy, tel.: 89148811808, e-mail: irkplast@mail.ru
2Хоанг Зыонг Хуан, аспирант, тел.: 89247005773, e-mail: duonghuan209@gmail.com Hoang Duong Huan, Postgraduate, tel.: 89247005773, e-mail: duonghuan209@gmail.com
3Чинь Ле Хунг, кандидат технических наук, преподаватель кафедры геодезии и картографии, тел.: 0986652185, e-mail: trinhlehung125@gmail.com
Trinh Le Hung, Candidate of technical sciences, Lecturer of the Department of Geodesy and Cartography, tel.: 0986652185, e-mail: trinhlehung125@gmail.com
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia. Le Quy Don Technical University, 100 Hoang Quoc Viet, Ha Noi, Viet Nam
The paper deals with a relevant problem of monitoring land surface temperature of an urban territory by thermal infrared image data LandSat-7 in order to detect abnormal hot spots. The last allow to evaluate the negative impact of this effect on making necessary administrative decisions. 6 figures. 4 tables. 11 sources.
Key words: infrared image; multispectral image; estimation of urban territory temperature.
Эффект «теплового острова» характерен для застроенных городских территорий, которые являются более нагретыми, чем близлежащие сельские районы [1]. Качественные и количественные характеристики теплового поля городов напрямую влияют на загрязнение воздуха, выбросы парниковых газов, качество воды, уровень заболеваемости и смертности, а также на увеличение экономических затрат на кондиционирование воздуха. Поэтому в настоящее время проблема определения поверхностной температуры городских территорий, изучения влияния эффекта «теплового острова» на различные объекты городской инфраструктуры и картографирование этого явления становятся все более востребованными. При этом оценка температуры территории города и картографирование теплового поля рассматриваются как экологические задачи в таких науках, как геоэкология, биология, сельское хозяйство и др. [2-4].
Так, в качестве примера применения экскурсион-но-познавательного и геоинформационного подходов при изучении рассматриваемой проблемы с точки зрения экологии можно привести использование тепловых снимков для изучения «теплового острова» и сезонной динамики теплового излучения городских ландшафтов Москвы [5; 6]. На рис. 1 представлен фрагмент тепловой (инфракрасной) съемки города Москвы. На снимке ярким красным пятном выделяются центральные кварталы в пределах Садового кольца, от которых «горячий» цвет распространяется в виде своеобразных «щупалец», указывая на объекты, выделяющие тепло, - транспортные узлы и магистрали, промышленные зоны, районы плотной жилой застройки.
Рис. 1. Снимок г. Москвы в тепловом инфракрасном диапазоне
Одним из эффективных средств для определения поверхностной температуры городских территорий являются материалы спектрозональной съемки, полученные со спутника LandSat-7, которые были использованы авторами при изучении и картографировании «теплового острова» города Ханоя.
LandSat-7 является одним из спутников дистанционного зондирования Земли, запущенным в рамках программы LandSat, относящейся к проекту трех крупных американских правительственных организаций: National Aeronautics and Space Administration (NASA), National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) и United States Geological Survey (USGS). Спутник оснащен аппаратурой ETM+ (Enhanced thematic mapper plus), которая обеспечивает съемку земной поверхности в четырех диапазонах: VNIR (visible and near infrared - видимый и ближний инфракрасный диапазон), SWIR (shortwave infrared - средний инфракрасный диапазон), PAN (panchromatic - панхроматический диапазон), TIR (thermal infrared - тепловой инфракрасный диапазон). Реализация программы LandSat началась в 1972 г. с запуском спутника LandSat-1 - первого гражданского космического аппарата, обеспечивающего оперативную передачу изображений среднего пространственного разрешения по радиоканалу. Данные шести последующих спутников серии LandSat получили широкое распространение в мире. Основные характеристики радиометра ETM+ (LandSat-7) показаны в табл. 1.
Таблица 1
Основные характеристики радиометра LandSat-7
ETM+[7
Номер Спектральный Пространственное
канала диапазон, мкм разрешение, м
1 0,45-0,515 30
2 0,525-0,605 30
3 0,63-0,690 30
4 0,75-0,90 30
5 1,55-1,75 30
6 10,40-12,5 60
7 2,09-2,35 30
8 0,52-0,90 15
Объектом исследования работы стали городские ландшафты столицы Республики Вьетнам города Ханоя (рис. 2). Территория исследований расположена между 20°53'-21°23' северной широты и 105°44'-106°02' восточной долготы на плоской низменной пойме реки Хонгхе (средние абсолютные высоты 20-
25 м), слегка понижающейся с севера на юг и с запада на восток. Город занимает площадь 3328,9 км2, численность населения равна 6448837 человек (по состоянию на 2009 г.). Территория Ханоя характеризуется тропическим муссонным типом климата, в котором выделяются все четыре сезона с жарким и дождливым летом, прохладной и относительно сухой зимой [8].
В качестве исходного изображения был использован многозональный снимок LandSat-7 ETM+, полученный 30 сентября 2009 г. Обработка данных указанного снимка была произведена с помощью программного комплекса ENVI 5.0. Технология определения поверхностной температуры города включала семь последовательных операций обработки исходного космического снимка (рис. 3).
1. Атмосферная коррекция, которая выполняется для устранения шумов, образующихся в результате влияния излучений, рассеянных атмосферой.
2. Вычисление нормализованного относительного индекса растительности (NDVI - normalized difference vegetation index) - показателя количества фотосинтеза активной биомассы. NDVI является одним из самых простых и используемых индексов для решения задач, основанных на количественной оценке растительного покрова [9]. Он вычисляется по следующей формуле:
ndvi =
nir - red nir + red
Рис. 2. Территория исследования
где NIR - отражение в ближней инфракрасной области спектра; RED - отражение в красной области спектра.
Рис. 3. Технологическая схема определения поверхностной температуры города
Расчет ЫйУ! базируется на двух наиболее стабильных участках спектральной кривой отражения сосудистых растений. В красной области спектра (0,60,7 мкм) лежит максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом высших сосудистых растений, а в инфракрасной области (0,7-1,0 мкм) находится область максимального отражения клеточных структур листа. Таким образом, высокая фотосинтетическая активность, связанная, как правило, с густой растительностью, ведет к меньшему отражению в красной области спектра и к большему - в инфракрасной. Отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять растительные комплексы от прочих природных объектов и анализировать их. Использование не простого отношения, а нормализованной разности между минимумом и максимумом отражений увеличивает точность измерений, позволяет уменьшить влияние таких явлений, как различия в освещенности снимка, облачности, дымки, поглощении радиации атмосферой и прочее [9; 13].
Значение N0*1, полученное для исследуемого снимка города Ханоя на 30 сентября 2009 г., находится в пределах от -0,457627 до 0,681529 (рис. 4).
3. Вычисление спектральной интенсивности из-
лучения (L) Спектральная интенсивность излучения вычисляется по формуле:
l - l -
max min
■• dn -1 + l
qcal max qcal min
где Lmax - максимальная спектральная яркость, Вт; Lmin - минимальная спектральная яркость, Вт; Qcaimax -максимальное квантованное калиброванное значение пикселя (соответствующее Lmax) при DN=255; Qcalmin -минимальное квантованное калиброванное значение пикселя (соответствующее Lmin) при DN=1; DN - цифровой номер, принимающий значения от 0 до 255.
Lmax и Lmin хранятся в файле метаданных космических снимков, сведения по которым представлены в табл. 2.
4. Вычисление поверхностной яркостной температуры (TB). Поверхностная яркостная температура определяется как средняя яркостная температура подстилающей поверхности и объектов на ней, принятых за черные тела. Для различных спутниковых систем применяются разные методики расчета [10]. В данной работе поверхностная яркостная температура была рассчитана по формуле:
Рис. 4. Изображение индекса NDVI, полученное со снимка LаndSаt-7 ЕТМ+ по состоянию местности на 30 сентября 2009 г.
Значение Lmax и Lmin из метаданных LandSat-7 ETM+
Таблица 2
Номер канала Спутник/сенсор Lmax Lmin
6.1 LandSat-7/ETM+high gain 12,65 3,2
6.2 LandSat-7/ETM+low gain 17,04 0,0
Т - — K 2
ln(1 + K)
LJ
Калибровочные константы К1 и К2, полученные из метаданных LandSat-7 ЕТМ+, приведены в табл. 3. Калибровка снимков - это определение совокупности величин, характеризующих центральную проекцию снимков, соответствующую условиям съемки, и уклонение точек фотоизображения от этой проекции [11].
Таблица 3
Спутник/сенсор Ki К2
LandSat-7/ETM+ 666,09 1282,71
5. Вычисление поверхностной температуры (LST - land surface temperature) по методу NOR (emis-sivity normalization method). Метод NOR заключается в том, что существует одна константа излучения для всех пикселей в определенном положении, соответствующая для всех N каналов теплового инфракрасного диапазона [12]. Поэтому эта константа может быть определена с помощью значения отраженного излучения для каждого пикселя. Максимальное значение Ts в N определенных тепловых значениях является поверхностной температурой.
Поверхностная температура в зависимости от из-лучательной способности поверхности была рассчитана следующим образом [13]:
lst =
t
1 D
1 + ) X ln s р
где À - длина волны, мкм; p=hxc/o=1,438*10", мК; h - постоянная Планка ( 6,626 х 1034Дж х c ); c - скорость света (2,998*108 м/с); о - коэффициент Стефана-Больцмана ( 1,38 х 10~23 Дж/К ),
е - коэффициент излучения.
По результатам вычисления LST с помощью программного комплекса ENVI 5.0 максимальная температура получилась равной 32,7 С, минимальная температура - 23,2 С.
Для контроля полученных по снимку температурных показателей использовались данные по температуре воздуха на метеорологических станциях в Ханое на 30 сентября 2009 г., представленные в табл. 4 и на рис. 5.
График показывает, что температура, определенная по снимку, хорошо соотносится с данными днев-
ных наблюдений температуры на метеостанциях.
Таблица 4
Температура воздуха на метеорологических станциях
Станция Температура, C
Тср Тмах Тмин
Ланг 29,1 33,3 23,2
Шон-Таи 27,8 32,0 23,4
Рис. 5. График сопоставления температуры по станциям и снимку
Для определения спектрального коэффициента излучения в работе используется метод, разработанный Е. Валор и В. Каселлс [14]. В этом методе спектральный коэффициент излучения вычисляется как сумма спектральных коэффициентов излучения почвы и растительности:
е = ер (1 - Ру),
где еу£з - относительные коэффициенты спектрального излучения растительности (0,99) и почвы (0,95); Р - отношение растительности в пикселе, которое определяется следующим образом:
р \ мру/ -м1)у1тт У мр^ - мру!^
Р принимает значение 0 для участков без
растительности и 1 для участков с полным растительным покровом.
6. Преобразование с К^ С. Значение ¡ЭТ преобразует с К на С по формуле:
¡ЭТ (О) = 1ЭТ(К) - 273.
Преобразование К^ С выполняется с целью приведения температуры в системе измерений, принятой в США, в систему измерений в России.
7. Карта поверхностной температуры представляет собой растр, характеризующий пространственное распределение температуры на земной поверхности. На рис. 6 представлена карта поверхностной температуры города Ханоя и его окрестностей, которая наглядно показывает, что максимальные значения температур подстилающей поверхности проявляются в границах самого города.
Рис. 6. Карта пространственного распределения поверхностной термодинамической температуры
города Ханоя,С
По результатам проведенного исследования можно сделать однозначный вывод о возможности использования спектрозональных космических снимков, включающих тепловые диапазоны для определении экстремальных и средних температур и других характеристик теплового поля городских ландшафтов. Отработанные методики и полученные при их использовании данные могут быть рекомендованы представи-
телям органов городского управления, санитарных служб, сельскохозяйственных предприятий, служб по чрезвычайным ситуациям для обоснованного принятия решений в части повышения безопасности жизнедеятельности и создания комфортных условий для населения.
Статья поступила 15.01.14 г.
Библиографический список
1. Heat Island effect // United States environmental protection agency (EPA) [Электронный ресурс]. URL: http://www.epa.gov/hiri
2. Sundara Kumar K., Udayabhaskar P., Padmakumari K. Estimation of Land surface temperature to study Urban Heat Island effect Using Landsat ETM+ image // International journal of engineering, science and technology. 2012. № 4 (2). P. 807-814.
3. Gyanesh Chander, Brian L. Markham, Dennis L. Helder. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+ and EO-1 ALI sensors //Remote sensing of environment. 2009. № 5. Р. 893-903.
4. Пластинин Л.А., Хоанг Зыонг Хуан, Чинь Ле Хунг. Разработка методики автоматизированного установления границ
элементов гидрографии по разновременным космическим снимкам // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2013. № 10. С. 91-95.
5. Балдина Е.А, Грищенко М.Ю. Изучение сезонной динамики теплового излучения городских ландшафтов по снимкам ЬапЬБа^ ЕТМ+ (на примере Москвы) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: мат-лы VIII Всерос. науч. конф. М.: Изд-во ИКИ РАН, 2010. С. 251-252.
6. Грищенко М.Ю. Применение тепловых снимков для изучения теплового острова Москвы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: мат-лы. VIII Всерос. науч. конференции. М.: Изд-во ИКИ РАН, 2012.
Т. 9. № 4. С. 95-101.
7. Спутники Landsat-5 и Landsat-7 // Сканэкс: образовательный геопортал [Электронный ресурс]. URL: http://spacestudy.ru
8. Ханой // Википедия: свободная энциклопедия [Электронный ресурс]. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/ханой
9. NDVI - теория и практика // Географические информационные системы и дистанционное зондирование GIS-LAB [Электронный ресурс]. URL: http://gis-lab.info/qa/ndvi.html
10. Престон Н.Е. Разработка методики текстурно-спектрального анализа тепловых полей излучения ландшафтных комплексов на основе аэрокосмических наблюдений. М.: Изд-во МИИГАиК, 2012.
11. Дубиновский В.Б. Калибровка снимков. М.: Недра, 1982.
224 с.
12. Comparition of methods for surface temperature and emis-sivity estimation. The digital airborne spectrometer experiment (DAISEX) / C. Coll, R. Richter, J.A. Sobrino, F. Nerry, V.A. Ca-selles. ESA, 2001. 217 р.
13. Марчуков В. С, Чинь Ле Хунг. Мониторинг певерхностной температуры во Вьетнаме по данным многозональной съемки КА Lansat // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2013. № 6. С 41-43.
14. Valor E., Caselles V. Mapping land surface emissivity from NDVI. Application to European African and South American areas // Remote sensing of Environment. 1996. № 57. P. 167184.
УДК 551.71/.72:551.263.036(571.5)
ОБСТАНОВКИ НАКОПЛЕНИЯ МОРСКИХ ОТЛОЖЕНИЙ И БАКТЕРИАЛЬНЫЕ БИОЦЕНОЗЫ НЕОПРОТЕРОЗОЯ ЮГА ^БИРСКОЙ ПЛАТФОРМЫ
© А.М. Станевич1
Институт земной коры СО РАН,
664033, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 128.
Проведена экобиологическая интерпретация микрофоссилий, рассматриваемых в акритархах, из отложений неопротерозоя южной окраины Сибирской платформы. Преимуществом изученных толщ является то, что они отражают условия шельфов и более глубоководных участков. Морфологические особенности микрофоссилий определяли сравнение с возможными типами современных бактерий, чьи метаболические особенности более соответствовали реконструируемым биотопам. Характерные признаки и связь с углеродсодержащим матриксом позволили говорить о принадлежности большей части микрофоссилий к анаэробным сульфатредуцирующим бактериоценозам и об обитании их в разнообразных обстановках. Орторомбические очертания форм Octoedrixium Rud., вероятно, определяются процессами кристаллизации захваченной серы и последующей ее диффузии в диагенезе из клеток аэробных серобактерий. Звездообразные формы Floris Stan. по условиям жизнедеятельности и морфологии схожи с аэробными почкующимися простекобактериями. Органостенные микро-фоссилии, отнесенные к бактериям, сохраняют объем и признаки в метаморфических условиях. Ил. 3. Библиогр. 22 назв.
Ключевые слова: неопротерозой; Восточная Сибирь; обстановки осадконакопления; микрофоссилии; акри-тархи; бактерии.
ENVIRONMENTS OF NEOPROTEROZOIC MARINE SEDIMENTS ACCUMULATION AND BACTERIAL COENOSES IN THE SOUTH MARGIN OF SIBERIAN PLATFORM A.M. Stanevich
Institute of the Earth's Crust SB RAS, 128 Lermontov St., Irkutsk, 664033, Russia.
The ecobiological interpretation of the microfossils, considered in Acritarcha, from Neoproterozoic sediments of the southern margin of Siberian Platform has been carried out. The advantage of the strata researched is that they reflect the conditions of shelfs and deeper water areas. Morphological features of microfossils determine the comparison to possible types of modern bacteria whose meta-bolic properties are more corresponding to the reconstructed biotopes. The characteristic features and relationship with carbon-bearing matrix allow to suggest that most part of microfossils refers to anaerobic, sulphate-reducing bacteriacoenosis and inhabit various environments. The orthorhom-bic shapes of Octoedrixium Rud. forms are likely to be determined by the crystallization of trapped sulfur and its later diffusion in diagenesis from the cells of aerobic sulphur bacteria. The star-like shapes of Floris Stan. are similar to those of aerobic budding prosthecobacteria by their living envi-ronments and morphology. The organic-walled microfossils attributed to bacteria preserve their vol-ume and properties in metamorphic conditions. 3 figures. 22 sources.
Key words: Neoproterozoic; Eastern Siberia; depositional environment; microfossils; acritarchs; bac-teria.
1Станевич Аркадий Михайлович, доктор геолого-минералогических наук, ведущий научный сотрудник, тел.: (3952) 424758, 745530, e-mail: stan@crust.irk.ru
Stanevich Arkady, Leading Researcher, Doctor of Geological and Mineralogical sciences, tel.: (3952)424758, e-mail: stan@crust.irk.ru
