Способ классификации нарушенности растительности и напочвенного покрова на основе динамики аномалии теплового фона в летний период по спутниковым измерениям в инфракрасном диапазоне

Изобретение относится к экологическому мониторингу и тематическому дистанционному зондированию, а именно к способу классификации нарушенности растительности и напочвенного покрова на участках после природных, антропогенных или техногенных воздействий. В способе классификации нарушенности растительности и напочвенного покрова на основе динамики аномалии теплового фона в летний период по спутниковым измерениям в инфракрасном диапазоне, по спутниковым съемкам в инфракрасном диапазоне 10,0–13,0 мкм с разрешением не ниже 1000 м определяют усредненные значения температуры подстилающей поверхности участков, подвергшихся природному или техногенному деструктивному воздействию, на основе которых далее вычисляют начальную величину относительной аномалии температуры поверхности (ΔT_{отн/нач}) по отношению к фоновым значениям (T_фон) как (ΔT_{отн/нач} = (T – T_фон)/ T_фон), скорость снижения/выравнивания относительной аномалии (V_хар) в первые 1–7 лет как угол наклона на кривой изменения ΔT_отн от времени, характерный период стабилизации (t_хар), т.е. время, в течение которого скорость выравнивания аномалии стремится к нулю оценивают остаточный уровень относительной аномалии при стабилизации восстановительного процесса ΔT_{отн/ост}), по совокупности этих параметров проводят классификацию нарушенности растительности и напочвенного покрова конкретного участка. Дополнительно, обратным способом решают задачу прогнозирования перечисленных параметров восстановительного процесса для участков с установленным типом деструктивного воздействия. Технический результат – возможность автоматического мониторинга состояния и динамики нарушенных территорий для целей долговременного экологического контроля. 1 ил., 1 табл.

 

Изобретение относится к экологическому мониторингу и тематическому дистанционному зондированию, а именно к способу классификации нарушенности растительности и напочвенного покрова на участках после природных, антропогенных или техногенных воздействий с использованием статистических данных о динамике относительных аномалий теплового фона подстилающей поверхности по спутниковым измерениям в инфракрасном диапазоне спектра, выполняемым в летний период с интервалом 1 год, в целях долговременного экологического контроля или прогнозирования параметров, характеризующих восстановительные процессы.

Существует, выбранный за прототип, способ детектирования участков нарушенных лесов, основанный на применении величин изменения коэффициентов спектральной яркости в трёх диапазонах волн: NIR (0.75–0.90 мкм), SWIR1 (1.55–1.75 мкм) и SWIR2 (2.09–2.35 мкм). Для автоматизированного выявления участков нарушенных лесов используют линейные функции классификации (1), (2):

Нарушенные леса = 240.9 × NIR + 140 × SWIR1 + 131.6 × SWIR2 – 16.2 (1)

Ненарушенные леса = –63.1 × NIR + 98.3 × SWIR1 + 227.1 × SWIR2 – 4.1 (2)

с эмпирическим набором коэффициентов для двух последовательных сроков съемки. Каждая функция позволяет пиксельно вычислять классификационный вес, на основе которого определяют категории нарушенности растительности [Терехин Э.А. Распознавание нарушенных лесных экосистем лесостепи на основе спектрально-отражательных характеристик // Компьютерная оптика. 2019. Т. 43. № 3. С. 412–418].

Основной недостаток способа в том, что присутствующие в линейных функциях эмпирические коэффициенты не позволяют использовать данный способ без дополнительной калибровки и валидации по наземным данным, что очень затратно и не всегда реализуемо в труднодоступных территориях.

Существует еще один близкий способ мониторинга и прогноза состояния нарушенных экосистем «Способ выявления стадии восстановления растительного покрова посредством анализа температурных аномалий на спутниковой съемке подстилающей поверхности в тепловом ИК диапазоне спектра» [патент RU 2754968 C1, МПК G01J5/60, опубл. 08.09.2021]. Способ позволяет выявить стадии восстановления растительных покровов посредством анализа температурных аномалий на спутниковой съемке подстилающей поверхности в тепловом ИК диапазоне спектра.

В данном способе недостатком является отсутствие возможности проведения классификации нарушенных территорий на основе совокупности количественных показателей.

Близким способом является также использование показателя «вегетационный индекс» (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), который определяется из соотношения NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED), где NIR – отражение в области ближнего инфракрасного спектра (0.841–0.876 мкм); RED – отражение в красной области спектра (0.620–0.670 мкм). Данный показатель нормирован в диапазоне значений 0.0–1.0. В этом интервале определены значения, характерные для здорового или угнетенного состояния растительных покровов, при этом в условиях нарушенности растительных покровов под воздействием деструктивных факторов наблюдается значительное снижение показателя относительно среднестатистической нормы [Tucker C.J. (1979) Red and photographic infrared linear combinations monitoring vegetation // J. of Remote Sensing Environment, 8(2), 127-150. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/0034425779900130].

Недостатком этого способа является ограниченное время работоспособности при использовании их в целях долговременного экологического контроля восстановительных процессов на участках после воздействия деструктивных факторов, т.к. в результате частичного восстановления растительности напочвенного покрова, значения вегетационного индекса достигают статистической нормы за 3–5 лет.

Известен также способ дистанционной классификации нарушенности растительных покровов при воздействии нефтегазодобычи. При определении категории нарушенных земель используют спектрозональные аэроснимки масштаба 1:25000. Данные камерального дешифрирования сопоставляют с результатами натурных обследований и аэровизуальных наблюдений. Степень экологической трансформации территории определяют по доле, которую занимают все нарушенные земли в общей площади месторождения [Классификация нарушенных нефтегазодобычей лесных земель на примере Тепловского месторождения нефти / А. Е. Морозов [и др.] // Леса Урала и хозяйство в них. Урал. гос. лесотехн. ун-т. Екатеринбург, 2001. Вып. 21. С. 252–257].

Недостаток данного способа, помимо требуемых натурных данных, – затратность использования аэросъемки высокого разрешения и, таким образом, ограничение на решение задачи классификации нарушенности в пространственном аспекте.

Техническим результатом способа классификации нарушенности растительности и напочвенного покрова на основе динамики аномалии теплового фона в летний период по спутниковым измерениям в инфракрасном диапазоне является количественная оценка совокупности показателей: а) начальная величина относительной аномалии температуры поверхности (ΔT_{отн/нач}) по отношению к фоновым значениям (T_фон), б) скорость снижения/выравнивания относительной аномалии (V_хар) в первые 1–7 лет, в) характерный период стабилизации (t_хар), т.е. время в течение которого скорость выравнивания аномалии стремится к нулю, и г) остаточный уровень относительной аномалии при стабилизации восстановительного процесса (ΔT_{отн/ост}), позволяющих в целях долговременного экологического контроля классифицировать нарушенность растительности и напочвенного покрова на участках, подвергшихся деструктивным воздействиям, или обратным способом прогнозировать перечисленные параметры (а–г) восстановительного процесса для участков с установленным типом деструктивного воздействия.

Технический результат достигается тем, что по спутниковым съемкам в инфракрасном диапазоне (10,0–13,0 мкм) с разрешением не ниже 1000 м, выполняемым в летний период с интервалом 1 год, определяют усредненные по территории значения температуры подстилающей поверхности участков, подвергшихся природному или техногенному деструктивному воздействию, на основе которых далее вычисляют начальную величину относительной аномалии температуры поверхности (ΔT_{отн/нач}) по отношению к фоновым значениям (T_фон) как (ΔT_{отн/нач} = (T – T_фон)/ T_фон), скорость снижения/выравнивания относительной аномалии (V_хар) в первые 1–7 лет как угол наклона на кривой изменения ΔT_отн от времени, характерный период стабилизации (t_хар), т.е. время в течение которого скорость выравнивания аномалии стремится к нулю оценивают остаточный уровень относительной аномалии при стабилизации восстановительного процесса (ΔT_{отн/ост}), по совокупности этих параметров проводят классификацию нарушенности растительности и напочвенного покрова конкретного участка, дополнительно, обратным способом решают задачу прогнозирования перечисленных параметров восстановительного процесса для участков с установленным типом деструктивного воздействия после природных или антропогенных нарушений растительности и напочвенного покрова.

Сопоставительный анализ с прототипом показывает, что заявляемый способ отличается тем, что классификацию нарушенности растительности и напочвенного покрова на основе динамики аномалии теплового фона в летний период по спутниковым измерениям в инфракрасном диапазоне (10,0–13,0 мкм) с разрешением не ниже 1000 м определяют на основе совокупности количественных показателей: а) начальная величина относительной аномалии температуры поверхности (ΔT_{отн/нач}) по отношению к фоновым значениям (T_фон), б) скорость снижения/выравнивания относительной аномалии (V_хар) в первые 1–7 лет, в) характерный период стабилизации (t_хар), т.е. время в течение которого скорость выравнивания аномалии стремится к нулю, и г) остаточный уровень относительной аномалии при стабилизации восстановительного процесса (ΔT_{отн/ост}), позволяющих в целях долговременного экологического контроля классифицировать нарушенность растительности и напочвенного покрова на участках, подвергшихся деструктивным воздействиям.

Эти признаки позволяют сделать вывод о соответствии заявляемого технического решения критерию «новизна».

При изучении других известных технических решений в данной области техники признаки, отличающие заявляемое изобретение от прототипа, не выявлены, и поэтому они обеспечивают заявляемому техническому решению соответствие критерию «изобретательский уровень».

Изобретение поясняется чертежом.

На фиг. представлен график изменения относительных значений температурных аномалий (ΔT_отн) в процессе восстановления растительности и напочвенного покрова двух вариантов нарушенных участков (кривые синего и красного цвета). Обозначения на фигуре: (а) - начальная величина относительной аномалии температуры поверхности (ΔT_{отн/нач}) по отношению к фоновым значениям; (б) - скорость снижения/выравнивания относительной аномалии (V_хар) в первые 1–7 лет наблюдений, как угол наклона на кривой изменения ΔT_отн от времени; (в) - характерный период стабилизации (t_хар), т.е. время в течение которого скорость выравнивания аномалии стремится к нулю (г) - остаточный уровень относительной аномалии при стабилизации восстановительного процесса (ΔT_{отн/ост}).

Сущность изобретения заключается в том, что по спутниковым измерениям, проводимым в летний период с периодичностью не реже 1 раз в год, выполняют расчет усредненных значений температуры для нарушенных (T_нар) и ненарушенных участков (T_фон). В пределах участков, подвергшихся деструктивному воздействию на растительность, вычисляют а) начальную величину относительной аномалии температуры поверхности (ΔT_{отн/нач}) по отношению к фоновым значениям (T_фон) как (ΔT_{отн/нач} = (T – T_фон)/ T_фон), б) скорость снижения/выравнивания относительной аномалии (V_хар) в первые 1–7 лет наблюдений как угол наклона на кривой изменения ΔT_отн от времени, в) характерный период стабилизации (t_хар), т.е. время в течение которого скорость выравнивания аномалии стремится к нулю и г) остаточный уровень относительной аномалии при стабилизации восстановительного процесса (ΔT_{отн/ост}). По совокупности значений этих параметров (а–г) классифицируют нарушенность растительности и напочвенного покрова конкретного участка. Дополнительно, обратным способом решают задачу прогнозирования перечисленных параметров (а–г) восстановительного процесса для участков с установленным типом деструктивного воздействия (после природных или антропогенных нарушений растительности и напочвенного покрова).

Способ осуществляют следующим образом.

Отбирают данные спутникового мониторинга требуемого участка, выполняемые в инфракрасном диапазоне спектра (10,0–13,0 мкм) с разрешением не ниже 1000 м, для определения усредненных по территории значений температуры (по измерениям радиояркостной температуры) подстилающей поверхности. Измерения проводят в летний период с периодичностью не реже 1 раз в год. Затем выполняют расчет усредненных значений температуры для нарушенных (T_нар) и ненарушенных участков (T_фон). В пределах участков, подвергшихся деструктивному воздействию на растительность, вычисляют а) начальную величину относительной аномалии температуры поверхности (ΔT_{отн/нач}) по отношению к фоновым значениям (T_фон), как (ΔT_{отн/нач} = (T – T_фон)/ T_фон), б) скорость снижения/выравнивания относительной аномалии (V_хар) в первые 1–7 лет наблюдений, как угол наклона на кривой изменения ΔT_отн от времени, в) характерный период стабилизации (t_хар), т.е. время в течение которого скорость выравнивания аномалии стремится к нулю и г) остаточный уровень относительной аномалии при стабилизации восстановительного процесса (ΔT_{отн/ост}). По совокупность значений этих параметров (а–г) классифицируют нарушенность растительности и напочвенного покрова конкретного участка (таблица). Дополнительно, обратным способом решают задачу прогнозирования перечисленных параметров (а–г) восстановительного процесса для участков с установленным типом деструктивного воздействия (после природных или антропогенных нарушений растительности и напочвенного покрова).

Диапазоны варьирования количественных показателей аномалии теплового поля при восстановительном процессе

Таблица

Степень нарушенности территории	Начальный уровень аномалии ΔTотн/нач, %	Начальная скорость выравнивания аномалии (первые 1–7 лет) Vхар, %/год	Характерное время стабилизации tхар, лет	Остаточный уровень аномалии ΔTотн/ост, %
Умеренная	28.5±6.0	2.0–5.0	15–20	3.0±1.0
Высокая	78.0±10.5	1.0–3.5	30–50	15.0±5.0
Значительная	92.0±8.0	1.0–1.5	>60	20.0±5.0

Значения рассмотренных показателей в большой степени зависят от типа деструктивного воздействия, а также от наличия и варианта последующих мероприятий по рекультивации земель в случае пост-техногенных территорий. Так, умеренная степень нарушенности, больше характерна для природного фактора негативного воздействия, такого как воздействие пожаров растительности. В случае деструктивного воздействия от вырубок степень нарушенности территории классифицируется как умеренная, реже – как высокая. В этих случаях, как правило, никаких мероприятий по рекультивации не предусмотрено. В то же время, в условиях техногенного и антропогенного (вырубки) воздействия возможны два сценария восстановления: естественный процесс и восстановление после предварительной рекультивации земель. В условиях рекультивации может быть существенно снижены такие количественные показатели, характеризующие восстановление, как начальная скорость выравнивания тепловой аномалии (V_хар), в случае, если рекультивация выполняется в первые 7 лет после деструктивного воздействия, и остаточный уровень относительной аномалии при стабилизации восстановительного процесса (ΔT_{отн/ост}), который фиксирует изменение теплового режима территории и может служить важным количественным показателем стабильности существующих или вновь формирующихся экосистем.

Использование предлагаемого способа классификации нарушенности растительности и напочвенного покрова на участках после природных, антропогенных или техногенных воздействий с использованием статистических данных о динамике относительных аномалий теплового фона подстилающей поверхности по спутниковым измерениям в инфракрасном диапазоне спектра, выполняемым в летний период с интервалом 1 год, в целях долговременного экологического контроля или прогнозирования параметров, характеризующих восстановительные процесс, обеспечивает по сравнению с существующими способами следующие преимущества:

– обеспечивает широкий пространственный охват территорий (с учетом возможностей спутниковых систем съемки);

– обеспечивает возможность автоматического мониторинга состояния и динамики нарушенных территорий для целей долговременного экологического контроля;

– обеспечивает определение совокупности количественных показателей, таких как начальная величина относительной аномалии температуры поверхности по отношению к фоновым значениям, скорость снижения/выравнивания относительной аномалии в первые 1–7 лет, характерный период стабилизации восстановительного процесса и остаточный уровень относительной аномалии при стабилизации восстановительного процесса, позволяющих в целях долговременного экологического контроля классифицировать нарушенность растительности и напочвенного покрова на участках, подвергшихся деструктивным воздействиям.

Способ классификации нарушенности растительности и напочвенного покрова на основе динамики аномалии теплового фона в летний период по спутниковым измерениям в инфракрасном диапазоне, отличающийся тем, что по спутниковым съемкам в инфракрасном диапазоне 10,0–13,0 мкм с разрешением не ниже 1000 м определяют усредненные значения температуры подстилающей поверхности участков, подвергшихся природному или техногенному деструктивному воздействию, на основе которых далее вычисляют начальную величину относительной аномалии температуры поверхности (ΔT_{отн/нач}) по отношению к фоновым значениям (T_фон) как (ΔT_{отн/нач} = (T – T_фон)/ T_фон), скорость снижения/выравнивания относительной аномалии (V_хар) в первые 1–7 лет как угол наклона на кривой изменения ΔT_отн от времени, характерный период стабилизации (t_хар), т.е. время, в течение которого скорость выравнивания аномалии стремится к нулю , оценивают остаточный уровень относительной аномалии при стабилизации восстановительного процесса (ΔT_{отн/ост}), по совокупности этих параметров проводят классификацию нарушенности растительности и напочвенного покрова конкретного участка, дополнительно, обратным способом решают задачу прогнозирования перечисленных параметров восстановительного процесса для участков с установленным типом деструктивного воздействия.