Экологические состояния пастбищных ландшафтов и их продуктивность тесно связаны с природными особенностями территории, интенсивностью пастбищных нагрузок, их типами. Вследствие нерегулируемого выпаса на пастбищах меняется видовой состав растений, а именно: выедаются наиболее ценные кормовые виды трав, вытаптывается, выбивается и становится разреженным травяной покров.
Исследования по оценке состояния и продуктивности природных кормовых угодий по космическим снимкам необходимо проводить в динамике, включая исследования одних и тех же районов за ряд лет. Это связано с тем, что дистанционные индикаторы экологической нестабильности и критерии их оценки возможно выявить в результате сравнительного анализа многолетних разновременных космических снимков.
Большое внимание в этом году мы уделили определению проективного покрытия. Покрытие проективное – проекция растений на поверхность почвы – позволяет судить о характере размещения растений, полноте использования ими пространства, их численности и пр. Различаются: общее покрытие почвы ОПП всеми растениями, ярусное – покрытие растениями одного яруса, частное покрытие растениями одного вида. Оценивается покрытие в процентах обычно глазомерно опытным исследователем. Мы усовершенствовали метод определения ОПП, используя для этого фотокамеру в поле, а в процессе камеральной обработки снимков применили алгоритм ISODATA. В наших исследованиях определялось общее проективное покрытие ОПП, которое помогло в процессе камеральных работ через вклад почвы в спектральный образ более точно определить разреженность травостоя и сбитость пастбищ.
Знание проективного покрытия необходимо для дальнейших определений продуктивности растительности при тематической интерпретации спутниковых данных. Анализ проведенных наземных исследований показал прямую зависимость этих двух параметров – проективного покрытия и продуктивности (рисунок 1).
Рис. 1 Взаимосвязь общего проективного покрытия почв и величины зеленой биомассы по наземным данным.
Как следует из приведенного графика, при одинаковом ОПП продуктивность может значительно различаться, что зависит от видового состава растительности, наличия грубо стебельных растений и кустарников и т.д.
Полученные данные по проективному покрытию почв и продуктивности легли в основу анализа спутниковых данных различного пространственного разрешения. На данном этапе работы мы оцениваем продуктивность через величину зеленой биомассы на основании данных, собранных в полевой период на подспутниковых полигонах. Методика отбора укосов и определения величины зеленой биомассы описаны в предыдущих отчетах.
При выборе вегетационных индексов мы остановились на NDVI и SAVI, как наиболее информативных при дистанционной характеристике растительного покрова. Расчет вегетационных индексов для определения продуктивности растительного покрова проводился по наземным данным на основе спектрометрических измерений гиперспектрометром Fildspec и спектрометра CROPSCAN, а также по космическим снимкам различного пространственного разрешения – NOAA, MODIS и LANDSAT.
Изучение продуктивности проводилось как по учетным площадкам тестовых участков (до 4-х на каждом), так и по средним значениям продуктивности по всему участку. Площадки выбирались с учетом различий в общем проективном покрытии и, соответственно, в величине зеленой биомассы, которая в зависимости от типа растительности была различной иногда и при одинаковом ОПП.
Анализ наземных данных
Результаты расчета вегетационных индексов для учетных площадок приведены на рисунке 2.
 |
|
Рис. 2 Зависимость вегетационных индексов от величины зеленой биомассы на учетных площадках полигонов «Бозой» и «Шетский»
Были рассчитаны зависимости этих индексов для разных типов растительности – пустынной на полигоне «Бозой» и сухостепной на полигоне «Шетский» (рисунок 3).
|
|
|
Рис. 3 Зависимость вегетационных индексов от величины зеленой биомассы растительности на учетных площадках полигонов «Бозой» – А и «Шетский» – Б
Результаты расчета вегетационных индексов для тестовых участков приведены на рисунке 4.
|
|
Рис. 4 Зависимость вегетационных индексов от величины зеленой биомассы на тестовых участках.
Эти графики указывают лишь на то, что индексы NDVI и SAVI в различной степени отражают наличие растительности. Более верно при наших исследованиях изучать величины индексов и величину биомассы для определенных растительных группировок, чтобы через их зависимости выйти на расчеты продуктивности конкретного типа растительности. С этой целью были выбраны контура однотипной растительности: полынно-типчаковой и злаково-луговой (рисунок 5).
|
|
|
Полынно-типчаковая растительность |
Злаково-луговая растительность |
Рис. 5 Зависимость вегетационного индекса NDVI от величины зеленой биомассы разных видов растительности.
Расчеты вегетационных индексов по наземным данным спектрометрических и биометрических измерений и величины зеленой биомассы легли в основу построения кривых зависимости NDVI от величины зеленой биомассы. Полученные зависимости (прогнозные кривые) могут служить основой прогноза продуктивности растительности пастбищ данного типа
Определение зависимости величины индексов NDVI и SAVI по спутниковым данным проводился по космическим снимкам различного пространственного разрешения – NOAA, MODIS и LANDSAT. В работе использованы следующие космические снимки: NOAA за 15.06.2011г., MODIS за 18 и 22.06. 2011г., LANDSAT за 4.05 и 10.06 2011г
По снимкам NOAA реакция вегетационных индексов на биомассу по наземных данным отсутствует. Это понятно, размеры тестовых участков могут составлять до 1 км2, но они имеют неправильные формы и никак не вписываются в размер пиксела NOAA.
Иной результат мы получили при обработке данных со спутников MODIS и LANDSAT (рисунки 6 и 7).
 |
 |
Рис. 6Зависимость вегетационных индексов NDVI и SAVI от продуктивности по данным спутника MODIS для сухостепной и пустынной растительности пастбищ.
 |
 |
Рис. 7 Зависимость вегетационных индексов NDVI и SAVI от продуктивности по данным спутника LANDSAT.
В данном случае мы анализировали весь объем наземной информации по зеленой биомассе и получили хороший отклик со спутниковых данных на продуктивность пастбищ. Считаем, что для последующего анализа и расчета продуктивности растительного покрова на территории Казахстана можно использовать данные со спутников MODIS и LANDSAT.
Таким образом, на основании наших исследований, можно отметить, что для характеристики продуктивности растительного покрова по спутниковым данным можно использовать вегетационные индексы NDVI и SAVI по снимкам MODIS и LANDSAT.
Библиографический список
- Муратова Н.Р., Северская С.М., Курочкина Л.Я./Методические основы подспутниковых наблюдений растительного покрова// Серия «Казахстанские космические исследования». Т.6: «Прикладные космические исследования в Казахстане» изд-во Дайк-пресс.2010 г., с. 38-48.