В статье большое значение отводится проблеме создания спектральной библиотеки почвенного и растительного покровов, необходимых для дешифрирования космических снимков при дистанционном зондировании Земли, с целью мониторинга опустынивания и деградации почв Туркменистана. Приводятся полученные в результате эксперимента данные спектрометрических измерений некоторых пастбищных растений.
Библиотеки спектральных характеристик объектов Земной поверхности представляют собой ценный источник информации для обработки данных дистанционного зондирования. Они незаменимы при дешифрировании космических снимков, которые содержат информацию о тонких спектральных различиях оптических характеристик растительных культур. Базовой основой в системах автоматизированной дистанционной диагностики растительности являются спектральные характеристики отражённого солнечного излучения от листовой поверхности растительных культур, с помощью которых происходит автоматизированное дешифрирование космических снимков.
На сегодняшний день общедоступных спектральных библиотек природных объектов Туркменистана (сельскохозяйственных культур и пастбищной растительности, почвенного покрова, водной поверхности, аэрозольно-газовых смесей воздушной среды) покрывающих Земную поверхность нет. Поэтому, создание автоматизированной системы дистанционного контроля за состоянием растительного покрова, а также дистанционной оценки сезонной вегетации растительных культур на территории Туркменистана представляет определенный интерес.
Исторически, первыми попытками создания спектральных библиотек растительности, иначе прообразом современных спектральных библиотек можно считать Атлас спектральных кривых отражения природных образований, составленный Криновым Л. Е. в 1938 году. Опубликованная в 1947 году работа содержит данные по спектральной отражательной способности лесных насаждений, кустарников, травяного покрова, мхов, полевых и огородных культур, грунтов и почв, искусственных материалов в разных природных зонах [1]. Кринов Е. Л. создал спектральную библиотеку растительности РФ, включающую 1500 культур. Подобные работы были проведены во многих странах (США, Канада, Германия, Франция, Италия. Индия, Япония). В Туркменистане первые попытки дистанционного получения спектров растительности аридной зоны были предприняты в 1970 годах, в Институте Пустынь АН Туркменистана, в лаборатории Харина Н. Г. [2].
Позднее работы были приостановлены и лишь в настоящее время с приобретением современного оборудования эти работы были возобновлены.
Первые попытки формирования современной спектральной библиотеки растительных объектов были предприняты сотрудниками лаборатории ГИС, Технологического центра АН Туркменистана. Исследования проводились на территории вокруг озера «Алтын асыр» [3]. В результате проведенной работы были установлены спектры 19 видов пастбищных растений, основное внимание уделено спектрам типичных видов растений, представляющих собой потенциальные корма для животных. Полученные результаты были повторно обработаны в лабораторных условиях с помощью программы ViewSpecPro. В итоге была составлена спектральная библиотека 19 видов пустынных растений согласно требованиям, предъявляемым к данному виду исследований (табл.1).
Сведения, которые входят в спектральную библиотеку содержат следующие элементы:
– дано название и расположение объекта (географическое расположение координаты, жизненная форма и параметры растений);
– сведения о спектрометрических измерениях (вид спектра);
– интервал длин волн измеренного спектра (VNIR).
Таблица 1
Спектральная библиотека пастбищных растений
|
Название объекта |
Географическое расположение (ширина, долгота, место расположения, время измерения) |
жизненная форма растения |
высота растения (м) |
диаметр ( см 2 ) |
количество пикселей |
Спектр. индекс |
Спектр. график |
|
Ферула Карелина |
N 40º30,377' E 57º16,910', осень, Южная часть Капланкырской возвышенности, 11:26 |
Многолетник |
0,60 |
70 |
26 |
VNIR |
|
|
Галимокнемис Карелина |
N 40º30,377' E 57º16,910', осень, Южная часть Капланкырской возвышенности, 11:26 |
Однолетник |
0,20 |
35 |
20 |
VNIR |
|
|
Саксаул черный |
N 40º30,377' E 57º16,910', осень, Южная часть Капланкырской возвышенности, 11:26 |
Кустарник или дерево |
1,10 |
110 |
12 |
VNIR |
|
|
Полынь кемрудская |
N 40º30,377' E 57º16,910', осень, Южная часть Капланкырской возвышенности, 11:26 |
Полукустарник |
0,45 |
65 |
112 |
VNIR |
|
|
Астрагал Малопарный |
N 40º30,377' E 57º16,910', осень, Южная часть Капланкырской возвышенности, 11:26 |
Полукустарник |
0,65 |
65 |
30 |
VNIR |
|
Анализируя полученные данные, мы пришли к выводу, что этого недостаточно для точного определения состояния изучаемых объектов, необходимо внести дополнения. Спектральные интервалы по длине волны дают не полную информацию о состоянии растительности. Работая с 3–4-мя каналами спектра с использованием механизма усреднения (BRG) значений яркости синего, зелёного, красного каналов спектра ограничивает возможности достоверности итогового изображения листовой поверхности растительности при дешифрации мультиспектральных космических снимков. Отражательная способность растительности в синей и красной областях видимого диапазона спектра очень низкая. Эти диапазоны соответствуют двум полосам поглощения хлорофилла, расположенным приблизительно при 0,45 и 0,65 мкм. Отражение на длинах волн между этими полосами (~0,54 мкм) несколько выше, что даёт зелёный цвет здоровой растительности. Другие пигменты, обуславливающие спектральный отклик листа, это каротины и ксантофиллы (жёлтые пигменты, максимум поглощения — 0,45 мкм) и антоцианы (красные пигменты, максимум поглощения — 0,5 мкм). Их влияние в нормальных условиях маскируется хлорофиллом, однако, растительность в состоянии стресса, количество хлорофилла уменьшается и растения кажутся желтоватыми. Положение красной границы поглощения находится в диапазоне 0,70–0,75 мкм и зависит от соотношения указанных пигментов. В ближней инфракрасной области поглощение растительности практически отсутствует, а коэффициент отражения определяется рассеянием излучение на структурах листа и не имеет значительных особенностей. В среднем ИК-коэффициент отражения практически полностью определяется водным поглощением. По этой причине наибольший интерес при цифровой классификации растительности с использованием ГС-данных представляет именно видимая область спектра и, в частности, положение красной границы поглощения. Поэтому возникла необходимость перейти на формирование полевых спектров растительного покрова, измеряющиеся в интервале длин волн 0,3 мкм — 2,5 мкм, а также создать автоматизированный интерфейс спектральной библиотеки. Такой метод позволяет с помощью спектральных библиотек разработать автоматизированную систему дистанционного контроля за состоянием растительного покрова, а также дает дистанционную оценку сезонной вегетации растительных культур на территории Туркменистана.
Нами была разработана концепция формирования спектральных библиотек, содержащая в себе следующие предварительные измерения:
– представление полной и достоверной информации о местонахождении изучаемой растительности, осуществляемой с помощью спектров отраженного солнечного излучения от ее листовой поверхности;
– представление полной и достоверной информации о таксономических показателях изучаемой растительности (площадь листовой поверхности, диаметр и высота кроны, количество кустов каждой растительной культуры в одном пикселе) на площади полевого стационара, равной площади 1 пикселя снимка;
– количественное содержание хлорофилла в одном листе;
– вид полевого спектра листовой поверхности изучаемой растительности в спектре 0,3 мкм — 2,5 мкм;
– цифровая идентификация полевых спектров изучаемой растительности с помощью модуля АС II программного комплекса ENVI 6.3;
– цифровая идентификация вегетационного состояния растительности осуществляется с помощью вегетационных узкополосных расчетных индексов;
– формулы узкополосных расчетных индексов формируются из математических комбинаций спектральных каналов В 1 …В n , на которые разбивается весь отраженный спектр листовой поверхности изучаемой растительности;
– создание автоматизированного интерфейса спектральной библиотеки для работы с программным комплексом ENVI 6.3;
– измерение давления в воздушной среде подстилающей поверхности 1-ого пикселя исследуемой территории, на которой расположен пиксель, температура в воздушной среде 1-ого пикселя, влажность воздушной среды 1-ого пикселя;
– формирование полевых (эталонных) спектров растительного покрова осуществляется с весны и до поздней осени, измерение полевых спектров осуществляется два раза в неделю за период вегетации;
– формирование автоматизированного интерфейса спектральной библиотеки растительного покрова происходит по каждому пункту разработанной концепции.
Выводы:
– исследования показали возможность использования спектральных библиотек для решения научных и прикладных задач;
– создание спектральной библиотеки позволяет оптимизировать работу с данными дистанционного зондирования Земли, получаемые со спутников разного уровня разрешения;
– создание спектральных библиотек на основе систематических наземных спектрометрических измерений представляет актуальную задачу для подтверждения достоверности дешифрирования космических снимков;
– результаты исследований показали существенную вариацию спектральных характеристик различных видов растений, в зависимости от фазы их развития, поэтому при создании спектральной библиотеки растений особое внимание необходимо обратить на их вариабельность. Это предполагает формирование базы спектральных характеристик и данных о состоянии каждого вида растения и возможность ее пополнения;
– анализ отечественного и зарубежного опыта показал, что создание спектральных библиотек относится к задачам, решаемым мировым научным сообществом, и вклад нашей страны составляет значимую величину.
Литература:
- Кринов Е. Л. Спектральная отражательная способность природных образований. М.-Л. Изд-во АН СССР. 1947 г.
- Харин Н. Г., Дистанционные методы изучения растительности при индикационных съемках. Наука, 1975 г.
- Отчёт госбюджетной темы: «Создание системы многоуровневого мониторинга состояния природных объектов (растительность и почва) на примере территории вокруг озера Алтын асыр и Прикаспийской низменности» 2017–2022 г., Лаб. ГИС Центра Технологий АН Туркменистана.
