Регистрация / Вход
Прислать материал

Оценка эндогенной динамики лесного покрова по данным дистанционного зондирования Земли

Сведения об участнике
ФИО
Бунтова Ольга Юрьевна
Вуз
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Казанский (Приволжский) федеральный университет»
Тезисы (информация о проекте)
Область наук
Науки о Земле, экология и рациональное природопользование
Раздел области наук
Экология
Тема
Оценка эндогенной динамики лесного покрова по данным дистанционного зондирования Земли
Резюме
По данным космосъемки Landsat анализируются изменения в лесном покрове на заповедной территории, произошедшие за 20 лет. Вероятности изменений определялись тремя методами группы Change Detection. Для наземной заверки использовалась база геоданных лесотаксационных выделов. Наземные данные подтверждают наличие и направленность детектированных изменений.
Ключевые слова
Растительный покров, отражательная способность, вегетационные индексы, данные дистанционного зондирования, методы детектирования изменений.
Цели и задачи
Цель - определить возможность использования данных дистанционного зондирования Земли при оценке изменений лесного покрова.
Задачи:
- Создание базы геоданных по результатам лесотаксации Раифского участка ВКГПБЗ за 2013 г.
- Получение разновременных данных космосъемки Landsat на территорию исследования и их предварительная обработка.
- Оценка по ДДЗЗ межгодовых изменений запаса сырого вещества отдельных выделов Раифского участка ВКГПБЗ.
- Анализ качества результатов с использованием наземных данных.
Введение

Лесные сообщества являются одними из сложнейших образований биоты. За счет постоянных процессов взаимовлияния всех компонентов лесного сообщества даже на короткий срок лесной биогеоценоз не остается неизменным. Следует отметить, что и среда, окружающая биогеоценоз, изменяясь сама, провоцирует изменения в сообществе. Для изучения таких изменений могут привлекаться данные дистанционного зондирования Земли.

Методы и материалы

Для оценки изменений лесного покрова по ДДЗЗ в качестве спутниковых данных были выбраны продукты съемки спутников Landsat 5 (TM) и Landsat 7 (ETM+), использовались методы группы Change Detection («вычитание», метод главных компонент (PCA), метод многоканального обнаружения изменений (MAD)). Для реализации обработки была создана программа на языке R. Программа в цикле загружает каждую пару снимков и их метаданные, пересчитывает значения Digital Numbers в значения коэффициентов отражения с использованием метаданных снимков, вычисляет значения NDVI в каждом пикселе снимков, применяет маску облаков, строит регрессию первого растра на второй (для удаления возможного влияния фенологической составляющей) и последовательно применяет три метода Change Detection: «вычитание», PCA и MAD.

Для первых двух методов в каждом пикселе результаты пересчитывались в вероятность изменения с использованием формулы:

                                    

где r – результат вычитания (для первого метода) или вторая главная компонента (для второго метода), \(m_r\) – среднее значение результата, \(s_r\) – среднеквадратическое отклонение, F – функция нормального распределения.

Для многоканального метода вероятность изменения в пикселе определялась с помощью функции распределения :

                                      

где n – число каналов, \(MAD_i\) – n компонент метода, \(s_i\) – среднеквадратические отклонения.

 

Описание и обсуждение результатов

По результатам детектирования различными методами обнаружены высокие значения вероятности изменений на границе неморальных и бореальных лесов Формула древостоя на выделах, попадающих на данную границу, изменилась в сторону увеличения доли липняков различных типов, происходит выпад ели, старых сосен, светолюбивых берез и осин.

Далее оценивалось согласие результатов детектирования по космоснимкам изменений лесного покрова Раифского заповедника и наземных данных (лесотаксационных описаний). Наземные данные подтверждают наличие и направленность изменений. 

Для количественной оценки согласия результатов детектирования и наземных данных была построена многомерная выборка, где для каждого пикселя исследуемой территории содержится информация:

- вероятности изменений в пикселе, полученные тремя методами Change Detection по трем парам космоснимков;

 - оценка изменения запаса растительного вещества на единицу площади за период с 1993 по 2013 гг.

В качестве меры согласия использовался коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Вероятности изменений, даваемые всеми тремя методами, для анализируемых пар снимков показывают слабую (но значимую, достигаемый уровень значимости <0.05) положительную корреляцию с приростом запаса сырой растительности. То есть можно сказать, что методы реагируют очень слабо на изменения продуктивности, а именно на изменение запаса сырой растительности.

Таким образом, по результатам анализа пар космоснимков на изучаемой территории выявляются определенные тенденции динамики растительности в зоне перехода от неморальных лесов к бореальным. Количественное подтверждение правильности такого вывода, а именно вывода о смене преобладающих на выделах в этой зоне древесных пород, будет возможно после доработки базы геоданных за 2013 г. – ввода данных по формулам древостоя на выделах.

Используемые источники
Clements F.E. Plant succession: an analysis of the development of vegetation // Publ. Carnegie Inst., 1916.
Lillesand T.M., Klefer R.W., Chipman J.W. Remote sensing and image interpretation// New York, 2004.
Song, C., Woodcock, C. E., Seto, K. C., Lenney, M. P., &Macomber, S. A. (2001). Classification and change detection using Landsat TM data: When and how to correct atmospheric effects? // Remote Sensing of Environment, 75
Рогова Т.В., Мангутова Л.А., Любина О.А., Фархутдинова С.С. Классификация растительного покрова Раифского участка Волжско-Камского заповедника на ландшафтно-экологической основе.// Труды Волжско-Камского государственного природного заповедника./Выпуск 6// К., 2005.
Порфирьев В.С. Растительность Раифы//Труды Волжско-Камского Государственного заповедника//К., Изд-во Казанского университета, 1968.
Information about the project
Surname Name
Buntova Olga
Project title
Assessment of the endogenous dynamics of forest cover by remote sensing data
Summary of the project
According to satellite images Landsat analyzes changes in forest cover in the protected area, occurred in 20 years. Probabilities of change is determined by three methods group Change Detection. For the certification of land used geodatabase inventory areas. Ground data confirm the presence and orientation of the detected changes.
Keywords
The vegetation cover, reflectance, vegetation indices, remote sensing data, methods of detecting changes