ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2014, № 5, с. 76-82
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ О ЗЕМЛЕ
ПРИМЕНЕНИЕ ДАННЫХ LANDSAT ДЛЯ ОЦЕНКИ ПЛОЩАДИ ПОЖАРОВ УЮКСКОГО ХРЕБТА
© 2014 г. Х. Б. Куулар
ФГБУН Тувинский институт комплексного освоения природных ресурсов СО РАН, Кызыл
E-mail: kuular_kb@mail.ru Поступила в редакцию 02.09.2013 г.
Лесные пожары являются одним из основных источников повреждения горных лесов региона. В работе представлены результаты исследования с использованием спектральных вегетационных индексов повреждения лесов Уюкского хребта пожарами. При выделении гарей использованы индексы на красном, ближнем и среднем инфракрасном диапазонах волн, которые лучше характеризуют повреждения растительного покрова после пожаров. Для оценки динамики гарей были использованы снимки Landsat за 19.08.1988, 25.06.1992, 18.08.2011 и 08.09.2013.
Ключевые слова: пожары, данные Landsat, спектральные вегетационные индексы, площади гарей
DOI: 10.7868/S0205961414040083
ВВЕДЕНИЕ
Леса Республики Тыва относятся к самым южным лесам гор Южной Сибири. Они играют кли-маторегулирующую и защитную роль — как стабилизатор окружающей среды Центральной Азии. Горно-таежные и высокогорные лиственничные и темнохвойные леса региона являются наиболее уязвимыми в условиях изменяющегося климата. В последние десятилетия пожары, регулярно возникающие в горных лесах Тувы, с каждым годом охватывают все большие лесные территории. С увеличением среднегодовой, весенней и осенней температуры пожары растительности участились. Особо ущербными оказались последствия пожаров в засушливые 2002, 2007 и 2012 гг.
Данные дистанционного зондирования (ДЗ) являются эффективным инструментом сбора информации о пространственном распределении и динамике растительности. Наиболее успешно применяют данные ДЗ в лесном мониторинге при оценке лесных пожаров.
Цель исследования — оценка по данным Landsat гарей Уюкского хребта, которые появились в результате пожаров в период с 1988 по 2013 гг.
ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ
Уюкский хребет относится к Хемчикско-Кур-тушибинскому округу горных степей и горно-таежных травяных лиственничных лесов, Алтае-Тувинско-Хангайской котловинно-горной лесо-растительной провинции горных степей и лист-
венничных лесов, Центрально-Азиатской котло-винно-горной лесорастительной области.
Важный фактор, определяющий характер распространения растительности на Уюкском хребте, — его рельеф. Хребет представляет собой сильно расчлененное низкогорье, слабо расчлененное среднегорье на северных пологих склонах и резко расчлененное среднегорье на южных склонах в пределах высот 600—1600 м. Рельеф перераспределяет влагу, поэтому растительность верхней, средней или нижней частей склона находится в совершенно разных условиях увлажнения.
Бореальные виды являются главными лесооб-разующими видами данного хребта: кедр сибирский (Pinussibirica), лиственница сибирская (Lar-ix sibirica), с небольшой примесью ели обыкновенной (Picea obovata), сосны обыкновенной (Pinussylvestris), и лиственных пород (березы (Bet-ula pendula, Betula microphilla), осины (Populus tremula)). Бореальные леса Уюкского хребта играют важную роль в формировании устойчивых лесных экосистем и выполняют экологические (кли-маторегулирующие, противоэрозионные и т.п.), социально-экономические функции.
Климат района исследования резко континентальный, характеризуется засушливым летом и малоснежной зимой. Средняя температура января —30°С, средняя температура июля +17°С, средняя температура апреля +1°С. Распределение осадков в течение сезона крайне неравномерное, до 70% осадков выпадает с мая по сентябрь.
В последние годы средняя годовая температура составила —3.3°С и на 0.8°С превысила норму (1961—1990 гг.). За декабрь—февраль выпало 26 мм осадков (при норме 35 мм), т.е. 74% средней многолетней суммы. В марте отмечено интенсивное испарение снега при резком повышении температуры воздуха и малой относительной влажности. Полный сход снежного покрова отмечен в середине марта. Положительные температуры начались в конце марта. Максимальная температура в апреле достигала 23°C. В среднем в апреле—мае выпало 45 мм осадков. Отмечена высокая засушливость в начале вегетационного периода. В начале сезона в 2012 г. засушливость климата по индексу засушливости была 0.56 (по гидротермическому коэффициенту (ГТК) Г.Т. Селянинова ГТК = 10£ R^ t>10, где R — суточная сумма осадков в мм, t — среднесуточная температура).
Продолжительная засуха и высокая температура становятся благоприятными условиями для возникновения и распространения пожаров растительности. Наибольший ущерб наносят пожары с апреля по июнь месяцы.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Съемочная аппаратура, установленная на Landsat, обеспечивает многозональные съемки Земли с помощью сканирующих устройств в природно-ре-сурсных, природоохранных, мониторинговых и картографических целях. В данной работе для анализа гарей исследуемого хребта использованы снимки Landsat, имеющие наименьшее количество шумов и отсутствие облачности: Landsat-5 TM от 19.09.1988 и 25.06.1992; Landsat-7 ETM+ от 08.09.2007 и 18.08.2011; Landsat-8 OLI от 08.09.2013.
Съемка Landsat-5 велась в семи спектральных диапазонах с пространственным разрешением 30 м, Landsat-7 — в семи спектральных диапазонах с пространственным разрешением 30 м и с разрешением 15 м в панхроматическом канале. На Landsat-8 съемка ведется в девяти спектральных диапазонах с пространственным разрешением 30 м, в панхроматическом канале — с разрешением 15 м и еще в двух тепловых каналах — с разрешением 100 м.
В работе также использованы материалы Гос-комлеса Республики Тыва.
Для выделения исследуемого объекта в определенных информативных каналах создаются вегетационные индексы на основе комбинации значений яркости. На основании расчета по этим значениям спектральных индексов строится изображение, соответствующее значению индекса в каждом пикселе, что позволяет выделить исследуемый объект и оценить его состояние. В качестве основных индикаторов состояния леса используют вегетационные индексы NDVI (нормализованный разностный индекс (Normalized Differ-
ence Vegetation Index)) и SWVI (коротковолновый вегетационный индекс (Short Wave Vegetation Index)). Происходящие изменения из года в год четко видны на разностном изображении индексов dNDVI и dSWVI. При оценке повреждения растительного покрова исследуемого хребта, площади гарей были использованы спектральные вегетационные индексы гарей NBR и разностные индексы dNBR для получения площади гарей.
Подготовительные работы были начаты с отбора данных Landsat из архива. Обработка спутниковых изображений проводилась в программном пакете ERDAS IMAGINE 9.2. После получения исходных спутниковых данных была их предварительная обработка, для этого использован снежный индекс NDSI (Normalized Difference Snow Index) (Rango, Martinec, 1982) для исключения помех изображения. Данный индекс позволяет для снимка сформировать маски пикселов, соответствующих снежному покрову, облачности, дымам и повреждениям, вызванным аппаратурными дефектами. Определение участков с наличием облачного и снежного покрова выполняется с использованием данных измерений яркости в голубом (0.45—0.515 мкм) и ближнем ИК-каналах (0.75—0.90 мкм) для Landsat-5, -7. Для Landsat-8 — в голубом (0.45—0.51мкм) и ближнем ИК-каналах (0.85—0.88 мкм). Для этих пикселов характерны высокие значения отражения в видимом канале, а также высокие значения NDSI, описываемого выражением
NDSI = (BLUE - NIR)/(BLUE + NIR),
где BLUE — спектральные значения каналов спутника в красной области спектра, NIR - спектральные значения в ближней ИК-области, соответствуют диапазонам 0.45—0.515 и 0.75—0.90 мкм для Landsat-5,-7 и 0.45—0.51 и 0.845—0.885 мкм для Landsat-8.
Наиболее используемым индексом является NDVI. Индекс дает количественные оценки растительного покрова, полученные на основе комбинирования видимого красного и ближнего ИК-каналов, позволяет выявить зоны угнетенной растительности. NDVI определяется как нормализованная разность между значениями в ближней ИК-области и в красном диапазоне видимого спектра по следующей формуле (Rouse et al., 1973):
NDVI = (NIR — RED)/(NIR + RED),
где NIR — спектральные значения в ближней ИК-области, RED — спектральные значения каналов спутника в красной области спектра, соответствуют диапазонам 0.75—0.90 и 0.63—0.690 мкм для Landsat-5, -7 и 0.845—0.885 и 0.64—0.67 мкм для Landsat-8.
На рис. 1 приведены изображения NDVI Уюк-ского хребта от 19.08.1988, 25.06.1992, 18.08.2011 и 08.09.2013.
Рис. 1. Изображения индексов NDVI: а - 19.08.1988; б - 25.06.1992; в - 18.08.2011; г - 08.09.2013.
На основе значений NDVI, вычисленных по разновременным спутниковым изображениям, формируется разностное изображение. Для изучения границ и степени повреждения пожарами были использованы вегетационные индексы NDVI, NBR и лесоустроительные материалы изучаемого хребта. Для формирования опорной выборки классов неповрежденных лесов и гарей использовались карты-схемы лесов Тувы 1992 г.
Для выделения гарей на основе комбинации наиболее информативных каналов строится изображение, анализ которого позволяет выделить гари с использование спектрального индекса NBR (нормализованный индекс гарей, Normalized Burn Ratio), который представляет собой разность спектральных отражений в ближнем ИК-(NIR) и коротковолновом ИК- (SWIR2) каналах, нормализованную на их сумму (Key, Benson, 1999)
NBR = (NIR - SWIR2)/(NIR + SWIR2),
где NIR и SWIR2 - спектральные значения в ближней ИК- и средней ИК-областях, соответствуют диапазонам 0.75-0.90 и 2.09-2.35 мкм для Landsat-5, -7 и 0.845-0.885 и 2.11-2.29 мкм для Landsat-8.
На рис. 2 приведены изображения NBR Уюкского хребта на 19.08.1988 (рис. 2а), 25.06.1992 (рис. 2б), 18.08.2011 (рис. 2в) и 08.09.2013 (рис. 2г).
Анализ двух разновременных изображений позволяет следить за изменениями спектральных характеристик исследуемого участка за период съемки первого и последнего изображения. Выявление изменений растительного покрова, вызываемых воздействием пожаров, осуществлялось с использованием разностей NBR по данны
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.