ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2014, № 1, с. 43-48
НАБЛЮДЕНИЕ ДЕГРАДАЦИИ ЛЕСОВ ПО ДАННЫМ ГИПЕРСПЕКТРАЛЬНОГО АЭРО- И КОСМИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
© 2014 г. О. В. Григорьева
Военно-космическая академия им. А.Ф. Можайского, Санкт-Петербург E-mail: alenka12003@mail.ru Поступила в редакцию 24.04.2013 г.
В статье представлены результаты исследования закономерностей изменения спектрально-отражательных характеристик древесного полога при его повреждении, деградации или гибели с использованием гиперспектральных сенсоров наблюдений. Приводятся основные принципы разработанной авторами методики выявления участков негативных изменений в лесах, а также перечень наиболее информативных спектральных признаков их регистрации. Результаты исследований сопровождаются примерами обработки гиперспектральных данных.
Ключевые слова: гиперспектральные данные, аэрогенное воздействие, вымокание, коэффициенты спектрального отражения, вегетационные индексы
Б01: 10.7868/8020596141306002Х
ВВЕДЕНИЕ
Задача оценки сохранения лесных массивов становится все более актуальной в связи с возрастающей антропогенной нагрузкой на природные комплексы. Не смотря на то что дистанционные методы обнаружения негативных изменений в лесах уже достаточно хорошо проработаны (Марков и др., 2012; Маркс, 2012; Черепанов, 2009), процедуру идентификации сухостойных явлений нельзя отнести к тривиальным задачам, поскольку лесные массивы представляют собой сложный гетерогенный комплекс, а проявление негативных изменений зависит от природно-климатических условий произрастания. К тому же, не решенным остается вопрос, связанный с установлением причины деградации для ее своевременной локализации.
Зачастую задача решается с помощью многоспектральных данных среднего и высокого пространственного разрешения, что не всегда оправдано и достоверно работает только при выявлении сухостоев в лесах с достаточно высоким проективным покрытием. Поэтому было выдвинуто предположение, что гиперспектральная съемка (ГС) в диапазонах 0.4—1 мкм позволит выделить пораженные древостои и в других случаях за счет возможности выбора наиболее информативного набора спектральных зон для каждого типа фона, а привлечение спектральных каналов в диапазоне до 2.5 мкм — предположить причину нарушения.
Большинство воздействий проявляется в виде деградированных сухостойных пород (табл. 1). На сегодняшний момент можно рассмотреть две основные причины гибели лесов в районе интен-
Таблица 1. Основные причины деградации лесов в районах повышенной антропогенной нагрузки
Тип воздействия (причина деградации) Описание последствий воздействия
Аэрогенное загрязнение Сухостойные деревья в лесном пологе, увядание, поражение хвои и листьев
Изменения условий произрастания Сухостойные деревья в лесном пологе, увядание, поражение хвои и листьев болезнями и вредителями в результате ослабления корневой системы питания
Изменения условий произрастания в результате подтопления Вымокание лесов проявляется в виде сухостойных деревьев в лесном пологе и увядания, часть веток не дает листового прироста
Механическое воздействие Вырубки с разной степенью лесовозобновления
сивного хозяйственного освоения территорий: аэрогенное воздействие за счет выбросов аэро-зольно-дымовых загрязнений в воздух и изменение условий произрастания древостоя вследствие нарушения гидрологического режима местности (заболачивания) или загрязнении почв.
На основе этого предлагается новый подход к оценке участков деградации древесной растительности по данным ГС в диапазоне 0.40—2.50 мкм, позволяющей за счет высокого спектрального разрешения и регистрации излучения в широком диапазоне спектра выделить наиболее информативные спектральные каналы для обнаружения объекта среди всех элементов фона.
ИССЛЕДУЕМЫЙ РЕГИОН И ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ
В качестве ГС-данных использовались материалы космической съемки низкого пространственного разрешения (30 м) КА ЕО-1 Hyperion и данные экспериментальной авиационной съемки сверхвысокого разрешения (2 м), полученные с помощью видеоспектрометра (ВС) "Фрегат" (Шилин, 2012). Применение данных КА ЕО-1 Hyperion в качестве тестовых позволяет в первом приближении оценить перспективы идентичной по пространственному разрешению ГС-аппаратуры (КА "Ресурс-П"). Исследовались участки территории, подвергнутые аэрозольному загрязнению в районе крупного мегаполиса (г. Санкт-Петербург), и районы вымокания, приуроченные к транспортным магистралям в Лебяжьевском р-не Курганской обл., образовавшиеся за счет перегораживания сильно уплотненными насыпями дорог унаследованных линий поверхностного и подповерхностного стока внутри водосборов озер.
В ходе работы проводилась оценка возможностей этих двух типов исследуемых исходных данных с разными пространственным и спектральным разрешениями для выявления сухостойных явлений в лесах. Наибольшее внимание уделялось отличиям в спектральном разрешении данных (для ВС "Фрегат" — это от 2 до 5 нм в зависимости от биннинга, для EO-1 Hyperion — 10 нм). При этом из-за различий в пространственном разрешении по данным ВС "Фрегат" нижний предел идентифицируемых участков составлял по площади 50 м2, а по EO-1 Hyperion — 12 х 103 м2.
МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ
Качество тематической обработки и достоверность полученной информации определяется спектральной и радиометрической калибровкой ГС-приборов, а также первичной подготовкой, связанной с учетом атмосферных искажений и калибровкой данных в коэффициенты яркости или
отражения. В связи с этим на первом этапе осуществлялась атмосферная коррекция ГС-данных для калибровки пикселов в коэффициенты спектрального отражения (КСО) с использованием программного обеспечения (ПО) PCMODWIN3.
При разработке методики тематической обработки использовался принцип многоуровневой идентификации с последовательным отделением участков деградации от фоновой части изображения. Было выделено два основных этапа. На первом этапе распознавался факт нарушения с использованием спектральных каналов в интервале от 0.45—1.00 мкм (диапазон менее 0.45 мкм не рассматривался из-за низкой спектральной чувствительности датчика). При этом учитывались спектральные различия между разными стадиями деградации участков леса в районе вымокания, которые в большинстве случаев оцениваются с помощью вегетационных индексов (напр., NDVI, PSRI и др.), разница между значениями которых для деградаций разного уровня составляет десятые доли значений. В табл. 2 приведены значения индекса PSRI = (r680 — r500)/r750, связанного с процессами "старения" и отмирания растений, содержания углерода в виде лигнина и целлюлозы, позволяющего выявлять сухостой и усыхающие экземпляры, для участков деградации в Ленинградской и Курганской областях. Из табл. 2 видно, что значения индексов одних и тех же участков сухостоя сильно отличаются не только для различных условий произрастания, но и для различных съемочных систем за счет разного положения границ и ширины спектральных каналов и, конечно, пространственного разрешения. При увеличении пространственного разрешения с 2 до 30 м (соответственного для данных ВС "Фрегат" и данных Hyperion) образуются так называемые "смесовые пикселы", на значения яркости которых влияют не только сухостойные породы, но и фоновые элементы ландшафта.
Как показал анализ разделимости спектров яркости поврежденных и здоровых лесных участков, наибольшие различия коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) наблюдаются в спектральных каналах с максимумом чувствительности r (X = 550 нм) и r (X = 660 нм) за счет инверсии спектральных сигнатур, а также в ближней ИК-области (БИК) r (X = 700-880 нм).
Таким образом, при использовании ГС-данных наилучшим является оценка особенностей поведения спектра в диапазоне от 0.50 до 0.80 мкм, в том числе в области ИК-склона 0.69-0.74 мкм, в пределах которой наблюдается смещение основной полосы поглощения хлорофилла (главного пигмента зеленой листвы, хвои и т.д.) на величину в несколько нанометров (1-5 нм) в сторону более коротких волн при возникновении стрессовой ситуации и появлении признаков увядания (рис. 1).
Таблица 2. Средние значения вегетационных индексов PSRI и NDVIgr для участков лесов в районах вымокания и аэрогенного загрязнения
Курганская обл. (EO-1 Hyperion)
Стадия деградации (вымокания) (Абросимов, 1999) PSRI NDVIgr Стадия деградации PSRI NDVIgr
Практически здоровый лес с отдельными признаками вымокания -0.03 0.74 Практически здоровый лес 0.8 0.8
Около половины деревьев имеют листву с признаками угнетения, имеются признаки засоления почв -0.01 0.7 Около половины деревьев имеют листву с признаками угнетения 0.71 0.71
Деревья полностью лишены листвы -0.01 0.67 Деревья полностью лишены листвы 0.67 0.67
Полное исчезновение древесной растительности, на месте формируется заболоченная территория -0.01 0.64 Полное угнетение древесной растительности 0.53 0.53
Ленинградская обл. (ВС "Фрегат")
Красный и БИК-участки спектра являются основными для диагностики и дифференциации растительности и выделения на ее фоне антропогенных объектов по положению "красного края" спектральной кривой в интервале 700—750 нм и высоте "ИК-плато".
В этом случае в качестве метода обнаружения смещения и локальных точек перегиба (максимального наклона) спектра были апробированы следующие виды анализа спектральных сигнатур:
— пространственно-масштабируемая фильтрация, основанная на оценки "вектора смещения" спектров, полученного в результате разности исходного спектра и сдвинутого на несколько нанометров (для данных Hyperion 10 нм) вдоль оси длин волн rxc = rx - г(Х_щ (рис. 2);
— показатели автокорреляционной функции (АКФ) спектра в интервале 0.5—0.8 мкм кх =
= Соу(гх;Стаа(я._1) (рис. 3).
Анализ спектров позволил выделить в качестве признаков дефолиации максимальные и минимальные амплитуды спектров смещения и АКФ, являющиеся наиболее чувствительными к степени деградации растительности, чем вегетационные индексы.
Между "векторами смещения" для деградированных и неповрежденных лесных массивов максимальные различия наблюдаются в спектральных каналах от 700 до 740 нм. При этом чем больше степень дегра
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.