Сравнительный анализ применения спектральных индексов при исследовании степных сообществ Хакасии и юга Красноярского края по полевым спектрометрическим измерениям

Использование изображений, полученных из космоса, невозможно без изучения объектов, находящихся на поверхности Земли с помощью наземных измерений. Надежность информации, извлеченной из данных космического зондирования, в большой степени зависит от количества и качества знаний о свойствах этих объектов.
Целью данной работы является изучение травянистых растительных сообществ Хакасии и Красноярского края на выбранных подспутниковых полигонах с помощью полевых спектральных измерений в течение вегетационного сезона. Эта информация предназначена для дешифрирования и анализа информации со снимков среднего и низкого разрешения. Основная гипотеза исследований состоит в том, что в спектральном образе растительного сообщества качественно и количественно отражается видовой состав фитоценоза, содержание влаги, фенологическое состояние, условия произрастания и другие факторы.
Исследования проводились в центральном районе Красноярского края в пределах Красноярской лесостепи (Емельяновский район) и в центральной части Ширинского района республики Хакасия в пределах степной и лесостепной зон. Красноярская лесостепь располагается в пределах Приенисейской денудационной равнины, в которой почвенно-растительный покров, характеризуется концентрической зональностью являющейся частным проявлением вертикальной поясности. Ширинский район, согласно геоботаническому районированию геоботаническому районированию, относится к Июсо-Ширинскому (Северо-Хакасскому) степному геоботаническому округу провинции Минусинской котловины. Общий рельеф территории холмисто-равнинный. Равнинные участки отделены друг от друга моноклинальными куэстовыми грядами с резко ассиметричными склонами и широкими плоскими ложбинами между гряд. В ходе исследований изучены растительные сообщества луговых, настоящих крупнодерновинных и мелкодерновинных степей, а также остепнённых злаково-разнотравных суходольных лугов.
Для создания базы спектральных данных использовался полевой спектрометрический комплекс, состоящий из полевого портативного спектрофотометра PSR-1100F, портативного компьютера PDA GETAC, калибровочного отражающего эталона (Spectral Evolution), цифрового фотоаппарата и программного обеспечение DARWin SP и DARWin Compact 1.2. Благодаря портативности и автономности при высоких технических характеристиках, спектрофотометр PSR-1100F успешно применяется для полевых спектральных измерений при подспутниковых экспериментах. Данный спектрофотометр производит измерения в спектральном диапазоне 320-1100 нм, принимает и хранит до 2500 спектров, имеет автоматическую экспозицию и съемку. Полученные спектры имеют GPS привязку, данные о высоте местности, фото и голосовые заметки.
Отражательные спектральные свойства природных объектов принято выражать коэффициентом спектральной яркости (КСЯ). КСЯ - это фотометрическая функция, которая характеризует структуру отраженного поверхностью излучения, как по длинам волн, так и по условиям наблюдения и освещения. Условия наблюдения определяются надирным углом сканирования и азимутальным углом между вертикалями сканирования и источника освещения (Солнца), который отсчитывается от направления на источник. Условия освещения обычно определяются углом высоты Солнца.
Для изучения отличий спектральных характеристик различных сообществ с помощью спектральных индексов были выбраны августовские измерения, выполненные на полигонах в районе озера Шира, Хакасия. Всего на данных полигонах было выделено 13 типов растительных сообществ.
1 - луговая степь, злаково-разнотравно-ирисовое (69 измерений)
2 - кустарниковая луговая степь, разнотравно-злаковое с курильским чаем (20 измерений)
3 - настоящий суходольный луг, злаково-разнотравное (45 измерений)
4 - настоящая мелкодерновинная степь, полынно-разнотравно-злаковое (40 измерений)
5 - луговая степь, ирисово-ковыльно-разнотравное (12 измерений)
6 - настоящая мелкодерновинная степь, разнотравно-злаково-полынное (39 измерений)
7 - петрофитный вариант настоящей мелкодерновинной степи, злаково-разнотравное (51 измерение)
8 - настоящая крупнодерновинная степь, разнотравно-ковыльное с караганой (9 измерений)
9 - настоящая мелкодерновинная степь, злаково-разнотравное (20 измерений)
10 - настоящая мелкодерновинная степь, злаково-разнотравно-тонконоговое (40 измерений)
11 - настоящая мелкодерновинная степь, змеевково-разнотравно-злаковое (30 измерений)
12 - настоящая крупнодерновинная степь, осоково-разнотравно-ковыльное с караганой (26 измерений)
13 - остепненный солончаковый луг, разнотравно-злаковое-ирисовое (23 измерения)

По полученным данным были вычислены различные спектральные вегетационные индексы, преимущественно рассчитываемые по данным в узких спектральных зонах. Было проведено сравнение динамики их изменения для различных участков подспутникового полигона с целью дифференциации различных типов растительности. Всего было выбрано 20 спектральных индексов: NDVI705((R750-R705)/(R750+R705)), VOG-1 (R740/R720), VOG-2 ((R734-R747)/(R715+R726)), VOG-3 ((R734-R747)/(R715+R720)), PRI ((R570-R531)/(R531+R570)), SIPI ((R800-R445)/(R800+R680)), RSI(R815,R704) (R815/R704), RSI(R815,R578) (R815/R578), GMI-1 (R750/R550), GMI-2 (R750/R700), SR705 (R750/R705), ZM (R750/R710), RI-1dB (R735/R720), RI-2dB (R741/R717), RI-half (R747/R708), SAVI ((1+0.5)* (R810-R680)/(R810-R680+0.5)), CI red edge ((R840-R870)/(R720-R730-1)), CI red edge2 ((R750-R800)/(R695-R740-1)), CI green ((R840-R870)/(R550)-1), VARI ((R550-R670)/ (R550+R670+R445)). Относительно хорошая дифференциация сообществ была получена с помощью индексов SIPI и PRI, при этом все-таки большая их часть осталась не распознанной.
Помимо спектральных индексов, приведенных в списке, был проведен поиск среди вегетационных индексов, вычисляемых по типу V(a,b)=(Ra-Rb)/(Ra+Rb). Для каждого растительного сообщества было вычислены средние значения каждого индекса и дисперсия. Далее была проведена оценка достоверности различия средних с уровнем p>0.9. Полученные результаты были сведены в диаграмму, где вертикальной и горизонтальной осями являются значения дли волн, используемых при вычислении индекса. В зависимости от количества и достоверности различаемых сообществ пикселям присвоены более высокие значения, т.е. зеленым выделены области значений a и b, для которых вегетационные индексы достоверно разделяют наибольшее количество сообществ.
Приведенные выше результаты показывают, что для дифференциации растительных сообществ по спектральным индексам необходимо использование нескольких спектральных индексов, а также разработка и выявление оптимальных спектральных индексов различного вида. В дальнейшем, данное исследование позволит создать основу для более точного дешифрирования динамики биоразнообразия изученных растительных сообществ на основе космических данных.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и РГО в рамках научного проекта № 17-05-41012.