Анализ возможностей использования методов дистанционного зондирования для региональной оценки экологического состояния лесов
Интенсивная хозяйственная деятельность или воздействие других возмущающих факторов часто приводит к смене породного состава лесов, и, в частности, к сокращению участия хвойных насаждений в лесном покрове. Во многих случаях формирующиеся после вырубок и пожаров вторичные леса характеризуются преобладанием лиственных и смешанных насаждений в течение достаточно продолжительного периода. В этой связи доля участия чистых хвойных насаждений в лесном покрове может служить одной из характеристик экологического состояния лесов в условиях долгосрочной антропогенной нагрузки. Физиологическое состояние лесов в значительной степени определяется содержанием хлорофилла и уровнем влагообеспеченности зеленых фракций древесной растительности. Непосредственное определение абсолютных значений этих показателей по данным дистанционного зондирования в настоящее затруднено и требует дополнительных наземных измерений. В этой связи целесообразно использовать относительные показатели, получаемые на основе спектральных индексов, коррелирующих с уровнем обеспеченности растений хлорофиллом и влагой, в качестве которых могут использоваться нормализованный разностный индекс растительности NDVI и индекс влагообеспеченности NDWI, определяемые по спектральному отражению в видимом, ближнем и среднем ИК диапазонах спектра.
К особенностям предложенного в настоящее работе подхода относится оценка значений указанных спектральных индексов отдельно для хвойных и лиственных насаждений, что продиктовано их различной чувствительностью к воздействию негативных факторов среды. При этом, в отличие от лиственных лесов, значения спектральных индексов для хвойной растительности могут выступать в качестве чувствительного индикатора их состояния. Это объясняется тем, что, не будучи подверженным сезонной дефолиации, хвойные насаждения в условиях повышенного уровня загрязнения окружающей среды аккумулируют в вегетативных органах значительно более высокий уровень вредных веществ, что проявляется в снижении уровня хлорофилла и влагосодержания, и как следствие в более высоком уровне угнетения хвойных деревьев. Данное положение нашло подтверждение в результатах экспериментальных исследований, выполненных в рамках диссертационной работы.
С целью обеспечения сопоставимости и возможностей совместного анализа индикаторов состояния лесов, получаемых по спутниковым данным различного пространственного разрешения, снижения влияния случайных факторов, а также удобства пространственного моделирования в среде ГИС предложенная методика предполагает осреднение характеристик состояния лесов в ячейках покрывающей территорию регулярной сети. Исходя из необходимости обеспечения репрезентативности получаемых оценок и пространственного разрешения изображений MODIS, используемых в качестве одного из основных источников спутниковых данных для исследований, было признано целесообразным использовать ячейки сети с размером 10х10 км.
Представленная на рисунке 1 логическая схема отражает основные этапы предложенной методики региональной оценки экологического состояния лесов по спутниковым данным. Как следует из схемы, для апробации методики на примере Московской области используются приборы MODIS (250 м) и Landsat-ETM+ (28,5 м) в качестве основных источников спутниковых данных. При этом данные MODIS обеспечивают полное покрытие региона и используются в сочетании с репрезентативной выборкой изображений высокого разрешения.
Материалы по географии:
Географические координаты
Китай – государство в Центральной и Восточной Азии. 35 градусов Северной широты, 105 градусов Восточной долготы. Территория. (граница Индии с Китаем является спорной; после длительных переговоров два небольших участка российско-китайской границы были демаркированы только в 1997 г.; большая часть гр ...
Краткая характеристика экономического района
Тульская область относится к Центральному экономическому району,который состоит из 13 федеральных субъектов: Брянская область, Владимирская область, Ивановская область, Калужская область, Костромская область, Москва, Московская область,Орловская область,Рязанская область,Смоленская область, Тверска ...
Изменение численности населения России за период
между переписями населения 1989 и 2002 годов и последующие после переписи годы
За межпереписной период численность населения России сократилась на 1 855 138 человек, или на 1,3% (таблица 1). Рост численности населения после переписи 1989 г. еще продолжался три с лишним года, и лишь в ноябре 1992 г. общий прирост населения стал отрицательным, началась депопуляция (вымирание). ...