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 знаний о воде как природном явлении с античности до нового времени
Человеку было необходимо развивать знания о воде как природном явлении, о глобальных процессах с участием воды. Первые установленные им гидрологические закономерности были крайне примитивны, но человек был крайне заинтересован прежде всего в том, чтобы подчинить себе природу, и только позднее, в пе ...
Культура и образование
Процессы развития национальной культуры малочисленных народов Севера Идут с большими сбоями Наблюдается снижение уровня общего и профессионально-технического образования коренных народов. Почти 48 процентов представителей этих народов имеют только начальное и неполное среднее образование, 17 процен ...
Природные условия и ресурсы
Главную роль среди минеральных ресурсов страны играет олово. Общие возможные запасы оловянной руды оцениваются в 1,5 млн. т, а достоверные - в 500 тыс. т. Руда отличается очень высоким качеством. По запасам, добыче и экспорту олова Таиланд занимает третье место в мире после Малайзии и Боливии и вто ...