ГИС-анализ экологического состояния лесов Московской области
Возможность комплексной экологической оценки состояния лесов Московской области на основе результатов обработки данных спутниковых наблюдений и информации из других источников может быть обеспечена интеграцией имеющихся данных в среду ГИС, обладающей эффективными средствами анализа и представления разнородной пространственной информации. Решение этой задачи потребовало формирования банка данных, являющегося информационным ядром региональной ГИС и включающим в себя ряд взаимосвязанных цифровых картографических слоев и атрибутивных таблиц, характеризующих различные аспекты состояния лесов региона и организации территории.
Согласно принятой методологии ГИС-анализа предусматривается интеграция результатов обработки спутниковых изображений на уровне ячеек, покрывающей территорию области, регулярной сети. Размер ячеек (10х10 км) сети выбран исходя из условий обеспечения статистической репрезентативности интегральных оценок, получаемых по спутниковым данным MODIS, а также уровня пространственной детальности необходимых для проведения анализа вспомогательных данных об антропогенной нагрузке на территорию области. Регулярная сеть на территорию области, сформированная в проекции UTM на эллипсоиде WGS84, включает в себя 553 ячейки.
Основу банка данных региональной ГИС составляет база данных об индикаторах экологического состояния лесов по данным спутниковых наблюдений. В атрибутивной таблице базы данных для каждой ячейки сети содержатся значения таких показателей как: лесистость, доля хвойных насаждений в покрытой лесом площади, а также значения NDVI и NDWI отдельно для хвойных и лиственных лесов.
Наряду с базой данных об индикаторах экологического состояния лесов, информационное обеспечение ГИС включает базу данных по антропогенной нагрузке, базу данных ГУЛ для лесохозяйственных предприятий, а также вспомогательные векторные слои границ ячеек регулярной сети, границ административных районов и лесохозяйственных предприятий, покрытия с информацией о дорожной сети и населенных пунктах. Все перечисленные базы данных были сформированы в среде ArcView GIS 3.2. в виде согласованных картографических слоев и атрибутивных таблиц.
Относительная близость времени получения обоих видов спутниковых данных (Landsat-ETM+ и Terra-MODIS) обеспечивает возможность их совместного использования без учета изменений в лесах в период между наблюдениями. Регрессионный анализ данных о лесистости, полученных по обоим видам спутниковых данных, проводился для совокупности ячеек регулярной сети в зоне покрытия территории области изображениями Landsat-ETM+ (рис.5).
Рис.5 Связь между значениями лесистости в ячейках регулярной сети (10х10 км) для территории Московской области по данным MODIS и Landsat ETM+
При этом полином второго порядка принят в качестве модели аппроксимация связи между значениями лесистости по данным Landsat ETM+ и MODIS, при значении коэффициента корреляции R2=0,94. Полиномиальный характер связи объясняется различием величины пространственного разрешения спутниковых данных и свидетельствует о том, что использование данных MODIS приводит к недооценке лесистости для малолесных территорий за счет пропуска мелких массивов лесов. Одновременно при значительном уровне лесистости использование данных MODIS приводит к завышению значений этого показателя за счет большого числа смешанных пикселей, классифицируемых как лесной покров.
Использование представленного на рисунке 5 уравнения позволило уточнить полученные по данным MODIS оценки лесистости для всей территории области. При этом, после проведения процедуры коррекции значение лесистости для области (41,8%) практически не отличается от данных официальной статистики (41%), что может служить свидетельством эффективности предложенного методического подхода.
Последующий анализ показал наличие статистически значимой положительной корреляции между значениями NDWI и NDVI для хвойной растительности (Рис.6) и отсутствие таковой для лиственных лесов. Этот факт видимо является следствием более высокой чувствительности хвойных лесов к уровню антропогенной нагрузки, а также взаимосвязи между усыханием и снижением концентрации хлорофилла в лесной растительности. Одним из объяснений этому может являться то, что лиственные леса менее подвержены антропогенному влиянию в силу характерной для них сезонной дефолиации и, следовательно, частичному выводу вредных веществ из органов древесных растений.
При анализе рисунка 6, отображающем связь спектральных индексов для хвойных лесов видно, логично предположить, что соответствующая области низких значений обоих спектральных индексов растительность находится в более угнетённом состоянии по сравнению с другими хвойными насаждениями области.
Рис.6 Связь между значениями спектральных индексов NDWI и NDVI для хвойных лесов Московской области по данным MODIS
Материалы по географии:
Развитие энергетики в Республике Татарстан
Грандиозный для послереволюционной России план ГОЭЛРО предопределил развитие экономики молодой Татарской Республики и ее основы электроэнергетической базы. Именно строчка исторического плана, рожденного в 1920 году, продиктовала строительство первой в Татарской республике мощной тепловой электроста ...
Основные функции города
Экономически Афины (столица Греции) выросли со 2-й половины 19 в. Провозглашение Афины (столица Греции) столицей и появление «столичных» функций города, возникновение фабрично-заводской промышленности превратили Афины (столица Греции) в условиях сильной аграрной перенаселённости Греции в крупнейший ...
Территориальные организации и районирование России
Можно выделить три осн. функции районирования:1. Упорядовадочивание информ. о терриит. 2. Синтез информации 3. Создание "образов р-нов".Росс. Федерация состоит из 89 равноправных субъектов в их числе 21 республика, 6 краёв, 49 областей, 2 города федеральн. значен. 1 автономная обл, 10 авт ...