Введение 3
1 Обзор предметной области 6
1.1 Параметры растительного покрова 6
1.1.1 Нормированный вегетационный индекс 6
1.1.2 Валовая первичная продукция 8
1.2 Методы корреляционного анализа 9
1.3 Ресурсы для получения данных 10
1.3.1 Спектрорадиометр съемки MODIS 10
1.3.2 Данные GRACE 12
1.4 Программное обеспечение 16
1.4.1 Программный продукт ЕRDAS Imagine' 16
1.4.2 Программный комплекс AreGIS 17
1.4.3 Программный пакет STATISTICA 18
2 Предобработка данных 19
3 Анализ данных 22
3.1 Анализ динамики NDVI 22
3.2 Анализ динамики GPP 25
3.3 Анализ динамики данных GRACE 27
3.4 Корреляционный анализ зависимостей между NDVI и GPP и
радиальным прироста сосны кедровой сибирской 30
4 Выводы 33
Заключение 34
Список использованных источников 35
Приложение А 37
Приложение Б 38
Лесные ресурсы сберегают генетическое разнообразие биосферы, обогащают атмосферу кислородом, в значительной степени формируют климат, сохраняют и повышают плодородие почв, регулируют и очищают водные стоки, являются одним из основных элементов рекреационного потенциала, средой обитания человека, служат сырьевой базой лесной и лесоперерабатывающей промышленности.
Усыхание леса, а именно тайги, проблема, которая требует глубочайших исследований, которые в свою очередь ответят на вопрос о причинах начавшегося усыхания. Усыхание древостоя в сумме с высокими температурами напрямую ведут к лесным пожарам.
Причины начавшегося в конце 20 века и возрастающего в настоящее время усыхания лесов (в первую очередь - хвойных) не установлены и часто объясняются комплексом почвенно-климатических факторов и антропогенным воздействием. К настоящему времени значительная деградация пихтово-еловых лесов отмечена на российском Дальнем Востоке (Манько, Гладкова, 1995, 2001; Манько и др., 1998; Власенко, 2005), пихтовых древостоев с примесью кедра, ели в районе озера Байкал (Мозолевская и др., 2003), горных пихтовых лесов в Кемеровской области (Алексеев, Шабунин, 2000) [1].
В своей работе [2] Ставников Д.Ю. подчеркивает актуальность проблемы, говоря о том, что леса Прибайкалья являются важными ресурсами всей страны. Сокращение лесного ресурса ведет экологическим и экономическим потерям. На протяжении нескольких последних лет наблюдается устойчивое ухудшение санитарного состояния темнохвойных лесов хребта Хамар-Дабан. Лесные массивы повреждены в результате различных факторов, которые приводят к опустошению тайги. Важнейшими воздействиями являются лесные пожары, ветровалы, поражения древостоев хвоегрызущими вредителями. Чаще всего факторы усыхания взаимодействуют, тем самым ускоряя вымирание лесов. Поэтому причины усыхания лесов должны и рассматриваться комплексно, с учетом всех значимых факторов. Исследование и выявление факторов воздействия является актуальной проблемой экологических исследований.
Так, например, в статье [3] авторы провели исследования о влиянии показателей АЭВМ и NDVI на состояние растительности в зоне бассейна реки Лена. В ходе исследования были получены результаты, которые говорят о том, что изменения растительности зависит от климатических условий, которые влияют на количество водной массы земли. Из чего сделан вывод, что чем больше осадков, тем выше показатели водной массы, и показатели NDVI так же становятся выше, что указывает прямую зависимость между данными GRACE и данными NDVI.
В статье [4] описаны исследования, которые проводились с целью посмотреть зависимость между показаниями NDVI и GPP на территории России и Канады. В результате, была выявлена слабая связь меду этими двумя показателями.
С помощью методов дистанционного мониторинга можно достаточно быстро и эффективно оценить санитарное состояние крупных лесных массивов, выделить наиболее значимые очаги ослабления (повреждения, усыхания), дать им первоначальную количественную и качественную оценку, которую затем рекомендуется использовать при наземном надзоре и обследованиях. В сравнении с наземными методами, которые бывают невозможны на некоторых труднодоступных территориях, вероятность выявления очагов усыхания при аэро и космонаблюдении повышается на 20-30%, а производительность труда в разы. Так же выборочная наземная проверка отдельных участков, выявленных при ДЗЗ так же будет снижать материальные и трудовые затраты [5].
темнохвойной кедрово-пихтовой тайгой. На отдельных участках склона преобладают кедровые леса различных типов [1].
В работе будут использованы данные нормированной вегетационный индекс (в дальнейшем NDVI), данные валовой первичной продукции (в дальнейшем GPP, показатели аномалий водного эквивалента массы (АЭВМ), и дендрохронологии.
Цель работы: анализ применимости съемки Terra/MODIS и GRACE в оценке состояния темнохвойных древостоев Прибайкалья (хребет Хамар- Дабан).
Задачи:
- анализ динамики NDVI;
- анализ динамики GPP;
- анализ динамики АЭВМ;
- корреляционный анализ зависимостей между NDVI и GPP и радиальным приростом сосны кедровой сибирской.
Бакалаврская работа включает в себя четыре основных раздела.
В обзоре предметной области рассмотрены параметры растительного покрова, методы корреляционного анализа, проведен обзор программного обеспечения, используемого в работе, а также обзор ресурсов для получения данных
Вторая часть включает подготовку и предобработку исходных данных, обработку информации.
В третьей часть содержится обработка и анализ данных. В ней представлены динамика нормированного вегетационного индекса (NDVI), валовой первичной продукцией (GPP), аномалии водной массы (АЭВМ) и корреляционных зависимостей между указанными параметрами и величиной радиального прироста сосны кедровой сибирской. В ходе выполнения работы установлены значимые корреляции между NDVI, GPP, АЭВМ, а также между радиальным приростом сосны кедровой сибирской и АЭВМ.
В четвертой части представлены основные, сделанные на основе выполненной работы.
1 Павлов, И.Н., Барабанова, О.А., Агеев, А.А. К вопросу о причинах массового усыхания пихтово-кедровых лесов в горах восточного Саяна, / Агеев, А.А., Барабанова, О.А., Павлов, И.Н. // Всерос. научно-практич. конф., Красноярск, 12 марта 2009. - С. 18-22.
2 Ставников, Д.Ю. Факторы деструкции темнохвойной тайги Хамар- Дабана (Южное Прибайкалье) [Текст]: автореф. дис. на соискание учен. степ. канд. биол. наук / Д. Ю. Ставников // Федеральное гос. бюджетное учреждение науки "Сибирский институт физиологии и биохимии растений СО РАН". - Улан-Удэ, 2013. - С. 21.
3 Velicogna, I. Kimball, J. S., Kim, Y. Impact of changes in GRACE derived terrestrial water storage on vegetation growth in Eurasia / Kim, Y., Kimball,
J. S., Velicogna, I. // Environmental Research Letters, 2015. - C. 4-7.
4 Logan, T. Berner, Pieter, S. A. Beck, Andrew G. Bunn, Andrea H. Lloyd, Scott J. Goetz, High-latitude tree growth and satellite vegetation indices: Correlations and trends in Russia and Canada (1982-2008) / Scott J. Goetz, Andrea H. Lloyd, Andrew G. Bunn, Pieter, S. A. Beck, Logan, T. Berner // Journal of Geophysical research, vol. 116, 2011. - C. 10-11.
5 Сайт ЗАО Научно-производственного геоинформационного центра «Геоцентр-Консалтинг» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.geосenter-соnsulting.ru/
6 Сайт географических систем и дистанционного зондирования [Электронный ресурс]. - Режим доступа:http://gis-lab.info/
7 Горбачева, И.Г. Краткий курс по методам математической статистики / И.Г. Горбачева - Москва: АСВ, 2006. - C. 89.
8 Информационный геологический портал Недра Красноярья [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://knedra.ru/
9 Национальный портал Природа России [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.priroda.ru/
10 Официальный сайт NASA раздел для заказа снимков Reverb|EСHО [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://reverb.eсhо.nasa.gоv/
11 Официальный сайт NASA раздел для получения данных GRACE [Электронный ресурс]. - Режим доступа:http://grace.jpl.nasa.gov/
12 Официальный сайт Геологической службы США [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://glovis.usgs.gov/
13 Официальный сайт ПО ERDAS Imagine [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.hexagоngeоspatial.соm/
14 Официальный сайт ПО ArcGIS [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://resоurсes.arсgis.соm/
15 Официальный сайт ПО STATISTICA [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.statsоft.ru/
16 Пономарев, 1-'.И., Швецов, ET. Спутниковые данные в оценке параметров лесных пожаров Сибири Мониторинг, моделирование и прогнозирование опасных природных явлений и чрезвычайных ситуаций / Швецов, E.r., Пономарев, Н.И. // V Всерос. научно-практич. конф., Железногорск, 17 июня 2015., 2015. - С. 16-23.
17 Шишкин, И.Н., Использование геоинформационных технологий для мониторинга и оценки последствий чрезвычайных ситуаций / Шишкин, И.Н. // Доклады ТУСУРа., 2014. - С. 276-280.
18 Жирин, В.М. Дистанционные методы оценки состояния лесов [Текст]: автореф. дис. на соискание учен. степ. доктора сельхоз. наук / Жирин, В.М. // Брянская государственная инженерно-технологическая академия, Брянск, 1998. - C. 208.