Для слежения за изменением ледовой обстановки в морях составляют ледовые карты. Важные преимущества космической съемки — повторяемость поступления информации и оперативность обработки — дают возможность фиксировать состояние быстро изменяющихся природных явлений на различные моменты времени. Автоматизированные технологии позволяют отличать льды от облаков и разделять лед по сплоченности. В результате по спутниковым данным создаются динамические карты ледовой обстановки в период навигации, а также в осенне-зимний и весенний периоды (наступление ледостава, очищение ото льда).
Среди ледовых карт, получаемых по космическим снимкам, выделяют:
• крупномасштабные карты и планы состояния ледового покрова масштаба 1:100 000 и крупнее на ограниченных территориях (в заливах, проливах, портах);
• оперативные ледовые карты масштаба 1:200 000–1:300 000;
• обзорные ледовые карты (среднемесячные, среднедекадные). Такие карты отображают состояние ледяного покрова на пространстве нескольких морей (соответствуют масштабу 1:7 500 000 и мельче). Они предназначаются для научного исследования, при разработке ледовых прогнозов;
• специальные карты, характеризующие режим льдов. К ним относятся карты вероятности преобладания льда того или иного возраста, карты среднего и экстремального положения кромок и границ льда, карты средней торосистости, карты разрушенности и т.д. На этих картах в обобщенном виде представляются результаты обработки первичных обзорных и оперативных ледовых карт.
В настоящее время средства дистанционного зондирования позволяют получать оперативную информацию о ледовой обстановке с периодичностью раз в несколько суток (с учетом облачности) и пространственным охватом территории 2 300 км (спутники Terra/Aqua, радиометр MODIS).
Для визуального дешифрирования используются следующие снимки:
Terra (MODIS), синтез RGB 2:1:4 (пространственное разрешение 1-го канала —250 м, 2-го и 4-го каналов — 500 м);
Terra MODIS, синтез RGB 1:4:3 (пространственное разрешение 1-го канала —250 м, 3-го и 4-го каналов — 500 м);
IRS-1D LISS, синтез RGB 3:2:1 (пространственное разрешение 23 м, пространственное разрешение приведено к 5,8 м).
Синтезированные многозональные снимки незаменимы при дешифрировании льдов, находящихся на разных стадиях таяния (разрушенности) в весенний период. Так, в ближнем инфракрасном диапазоне тающий лед изображается более темными тонами, чем лед без признаков таяния. При этом, чем более лед водонасыщен, а следовательно, разрушен, тем разница в спектральной яркости больше. Поэтому при помощи космических снимков можно прогнозировать места разрушений льда и вовремя предупреждать.
На многих реках северного полушария, во время весеннего вскрытия рек существует опасность образования скоплений льда в русле — ледяных заторов. Заторы льда уменьшают живое сечение реки и вызывают подъем уровня воды в месте скопления льда и на некотором участке выше него. Это часто приводит к наводнениям, а в заселенной местности — к большим экономическим потерями. Снимки из космоса позволяют специалистам произвести оценку состояния рек и водоемов в период вскрытия от льда, а также определить точное местонахождение и протяженность ледяных заторов.
При помощи космических снимков возможно выявить места, благоприятные для образования заторов. Это крутые повороты русла в сочетании с сужением реки, участки разветвления русла с малой скоростью течения, впадения крупного притока, если этот приток вскрывается раньше основной реки, различные препятствия в русле (острова, конусы выноса) и др. Нередко затор возникает в тех местах, где осенью при замерзании реки имели место деформация льда и торошение. Поэтому спутниковая информация может быть использована также для прогнозирования заторов льда на реках, особенно в обширных труднодоступных районах.
Анализ спутниковых данных может служить основанием для принятия мер по предупреждению ледяных заторов, а также для координации наземных наблюдений и авиаразведок.
Особо следует отметить возможности радиолокационной съемки для оперативного наблюдения за ледовой обстановкой, особенно в полярных и приполярных широтах. Важнейшим преимуществом по сравнению с оптическими съемочными системами является то, что радиолокационную съемку, возможно проводить и днем, и ночью при любых погодных условиях: облака для такой съемки прозрачны. В условиях зимы с очень коротким световым днем и при продолжительных периодах непогоды радиолокационная съемка может быть единственной технологией для получения оперативной информации о состоянии земной поверхности. Зимой на севере, а также в умеренных и южных широтах типична ситуация, когда сплошная облачность держится неделю и более, что не позволяет вести съемку в оптическом диапазоне. Области применения радиолокационных снимков включают обеспечение судоходства и наблюдение за ледовой обстановкой, оперативный мониторинг ледяного покрова, изучение береговой линии и др.
С помощью космической информации возможно фиксировать границы распространения снежного покрова на обширных территориях. Повторные снимки создают условия для изучения динамики изменения снежных площадей. Наличие снега на открытых безлесных участках определяется с большой достоверностью и точностью. При дешифрировании снежного покрова лесных территорий приходится ориентироваться на заснеженность открытых площадок: болот, вырубок, озер.
Оперативное картографирование снежного покрова и скорость отступания его границ в весенний период традиционно используются для решения практических задач, прежде всего, для гидрологических прогнозов. Средствами гидрологического моделирования определяется водозапас, осуществляется прогноз стока, снегового половодья в бассейнах рек. Ряд параметров для этого можно получить дистанционными методами. Это площадь бассейна реки, покрытая снегом, лесистость, распаханность и др. Некоторые параметры можно оценить косвенно. Например, зоны, охваченные снеготаянием, выявляются в ближнем инфракрасном диапазоне спектра, а мощность снежного покрова рассчитывается по ряду последовательных снимков, скорости продвижения границ снегонакопления и температуре воздуха. Оперативные данные о снегозапасе бассейнов рек служат основой для принятия решений, например, о частичном спуске водохранилищ в период весеннего снеготаяния для предотвращения паводков.
В перспективе планируется перейти к определению из космоса мощности снежного покрова средствами микроволновой радиометрической съемки. Тем самым будет возможно для бассейнов крупных рек напрямую получать карты снегозапаса, а имея данные о плотности снега, — водозапаса снежного покрова. В настоящее время препятствием для широкого применения служит низкое пространственное разрешение. Для визуального дешифрирования используются следующие снимки:
Terra (MODIS), синтез RGB 2:1:4 (пространственное разрешение 1-го канала —250 м, 2-го и 4-го каналов — 500 м);
IRS-1D LISS, синтез RGB 3:2:1 (пространственное разрешение приведено к 5,8 м).
Сезонный снежный покров играет исключительную роль в процессах саморазвития горных регионов, определяет формирование и режим речного стока, оледенения и снежных лавин. Оказывая существенное воздействие на климат, он сам служит индикатором изменения климата.
Карты распределения снежного покрова, полученные по результатам дистанционного зондирования, помогают понять пространственные особенности и взаимосвязи ледниковых систем, оценить вклад разных факторов в формирование ледников и условий их существования. Точную информацию о режиме, распределении и изменчивости снежного покрова необходимо иметь для успешной реализации водохозяйственных мероприятий и регулирования водных ресурсов в бассейнах рек горных территорий при имеющемся дефиците воды в степной зоне.
Для оценки географических закономерностей распределения снежного покрова на Большом Кавказе очень важно создать максимально полный статистически надежный массив данных положения его текущих границ и изучить его динамику. Ограниченное количество станций, ведущих регулярные наблюдения, не дает адекватного представления о многолетней изменчивости распределения снежного покрова в различных частях Большого Кавказа (особенно в высокогорье). Данных же о межгодовой изменчивости снегозапасов безнадежно мало. Поэтому для труднодоступных горных территорий и для всего региона требуется восполнить недостаток сведений с помощью мониторинга на основе постоянно действующих космических съемочных систем совместно с пунктами измерений мощности снежных толщ.
Состояние горного оледенения характеризуется балансом массы ледника. Когда баланс массы положительный, то есть приход вещества (аккумуляция) больше расхода (абляции), масса льда увеличивается, ледник продвигается вперед. При отрицательном балансе масса льда уменьшается, ледник отступает, освобождая место, которое он занимал. Как правило, ледники наступают при увеличении влажности и уменьшении температуры воздуха и отступают при уменьшении осадков и увеличении температуры воздуха. Так называемая граница питания — это важнейший пограничный уровень, проходящий там, где аккумуляция в целом за год равна абляции. Высоту границы питания за год рассчитывают математически, а плановое положение — по специальным балансовым картам, которые получают в результате трудоемких полевых наблюдений.
Чуть выше границы питания на леднике проходит фирновая линия, ограничивающая снизу область, в которой на протяжении всего года сохраняется фирн и снег. Между границей питания и фирновой линией располагается неширокая полоса «наложенного» льда. Таким образом, местоположение и конфигурация границы питания и фирновой границы связаны между собой. Фирновую линию как границу между льдом и снегом легко определить по космическим снимкам, получаемым для северного полушария в конце лета — начале осени, а зная положение фирновой линии за ряд лет, можно сделать вывод о тенденциях изменения климата целого региона.
Таким образом, картографирование снежного покрова по космическим снимкам может служить основой для изучения проблем потепления климата, повышения уровня мирового океана, затоплений густонаселенных и освоенных земель, изучения реакции компонентов ледникового комплекса на глобальные климатические изменения. Для визуального дешифрирования используются следующие снимки:
Landsat 7 ETM+, синтез RGB 4:3:2 (пространственное разрешение приведено к 15 м.);
IRS-1D LISS, синтез RGB 3:2:1 (пространственное разрешение приведено к 5,8 м)
Terra ASTER, синтез RGB 3:2:1 (пространственное разрешение 15 м).
Снег является хорошим индикатором распространения загрязнений вокруг крупных городов. Загрязняющие вещества выпадают из атмосферы в сухом виде и с осадками и накапливаются в снежном покрове на больших расстояниях от источников — промышленных предприятий, транспортных коммуникаций и т.п. Загрязнение снега влияет на яркость изображения на космических снимках, что дает возможность совместно с результатами обработки проб снега картографировать площади и интенсивность загрязняющих воздействий. Наиболее ощутимы различия в характеристиках снежного покрова в городах и на фоновых территориях весной, хотя закладываются они еще зимой. При снеготаянии эти контрасты становятся более выраженными за счет накопления загрязняющих веществ, вытаивающих из снега.
Лучше всего выявляется загрязнение снега на космических снимках среднего разрешения, фиксирующих расплывчатые пятна городов на белом фоне заснеженной земной поверхности. Как показали наземные наблюдения, плотность тона соответствуют степени загрязненности снега. При этом размер пятна загрязнения может многократно превышать площадь его источников. Для визуального дешифрирования используются следующие снимки:
Terra (MODIS), синтез RGB 2:1:4 (пространственное разрешение 1-го канала —250 м, 2-го и 4-го каналов — 500 м);
IRS-1D LISS, синтез RGB 3:2:1 (пространственное разрешение 23 м);
Terra ASTER, синтез RGB 3:2:1 (пространственное разрешение 15 м).
Список используемой литературы
Классификатор тематических задач оценки природных ресурсов и окружающей среды, решаемых с использованием материалов ДЗЗ. Редакция 7. ООО «Байкальский центр», ООО Инженерно-технологический Центр «СканЭкс». Иркутск. 2008.
Ю.А. Мельник. Радиолокационные методы исследования Земли.
И.А, Лабутина. Дешифрирование аэрокосмических снимков. 2004. – 184 с.
И.К. Лурье, А.Г. Косиков. Теория и практика цифровой обработки изображений /Дистанционное зондирование и географические информационные системы. Под ред. A.M. Берлянта. -М.: Научный мир, 2003. - 168 с.
Г.Я. Красовский, В.А.Петросов. Космический мониторинг водных экосистем с использованием ГИС-технологий. 2002.
