Меню
Интересные новости
2018-04-26, Качественные полиграфические услуги предлагает bee-print.com.ua!
2018-04-25, Видно ли микронаушник в ухе?
2018-04-24, Какой выбрать отель во Львове?
2018-04-02, Основні аспекти захисту бізнес-активів суб'єктів господарської діяльності з фінансовим оборотом
2018-03-29, Индивидуальные экскурсии по Праге
2018-03-28, Почему Затока?
Отдых и туризм
2017-12-17, Стоит ли ехать в Италию одной
2017-11-14, Вояж по Нидерландам или самое интересное в Голландии
2017-11-06, Стоит ли поехать отдыхать в Венецию? - Красивые фото Венеции
2017-08-11, Преимущество отдыха в Крыму
2017-07-01, В какой регион Испании ехать отдыхать?
2017-05-15, Самые жуткие места города Львова
Архив поступлений
ПнВтСрЧт ПтнСбВс
      1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30      
Статистика сайта
Rambler's Top100
Правовая информация
Пропозиція для територіальних громад  

Использование данных ДЗЗ при наблюдении за образованием зон мутности на водных поверхностях.Экологическое состояние воды.Состояние поверхностных вод

Исследование водных ресурсов Земли в настоящее время трудно представить без использования спутниковых методов и технологий. С помощью космических снимков можно определить состояние поверхностных вод и оценить экологическое состояние воды.
Основными достоинствами космических снимков являются: одновременность охвата значительной площади акватории, непрерывность информационного содержания снимка для каждой точки изображения, высокая периодичность регистрации состояния водных масс и прибрежных территорий. Однако определение многих характеристик (например, количественный и качественный состав взвесей и загрязняющих веществ в морской и речной воде, промышленных стоках и т.д.) пока недоступно космической информации. Можно лишь по косвенным признакам судить о тех или иных параметрах, достоверное определение которых зависит от результатов синхронных под спутниковых наблюдений, многочисленных сопоставлений космической информации с данными наземных измерений на момент съемки для установления зависимостей между тоном, структурой изображения и количественными характеристиками, дальнейшим совершенствованием съемочной аппаратуры.
Дешифрирование космических изображений акватории морей требует особого подхода. Система циркуляции течений мелководного моря создается наиболее часто повторяющимися ветрами и охватывает всю толщу воды, что приводит к ее перемешиванию и взмучиванию, затрудняя определение границ распространения твердых речных взвесей. Для их достоверного определения следует выбирать снимки, выполненные в безветренный период. Основными критериями отбора снимков служат: отсутствие облачности, контрастность изображения, визуальный рисунок распределения морских вод различной мутности.
Методика дешифрирования космических изображений основывается на анализе конфигураций и смены тональности рисунков изображения. Так, белые и светло-серые пятна, линии, вуали на общем темном фоне прозрачной морской воды отражают распределение взвесей в зоне смешения речной и морской воды. Самые яркие светлые пятна, как правило, расположены в устьях рек и в непосредственной близости к ним. Это объясняется тем, что после отрыва речной струи от дна при выходе на акваторию взвешенные наносы выпадают в виде “песчаного дождя”, причем интенсивность и крупность выпадающих частиц обратно пропорциональна расстоянию от устья – чем ближе к устью, тем крупнее фракции осадочного материала, а мелкодисперсные захватываются морскими течениями и разносятся на большие расстояния, участвуя в процессе морского осадкообразования. Соответственно границы распространения мутных вод в районах, прилегающих к устьям рек, могут быть идентифицированы как фронтальные разделы пресных речных и соленых морских вод. Достоверная интерпретация космических изображений возможна только на основе совместного анализа фактических данных метео- и гидрологических измерений (направлений и скорости ветра и течений, расходов воды и объемов твердого стока в замыкающих створах рек и пр.), полученных на репрезентативных ключевых участках для дальнейшей экстраполяции на весь район исследований.

Алгоритм выделения гидрооптических неоднородностей морской среды, связанных с антропогенными воздействиями, по многоспектральным космическим изображениям высокого разрешения:

  • синтезирование цветного изображения из отдельных спектральных каналов (RGB-синтез);
  • дешифрирование изображений для выделения облачного покрова, кораблей и следов их движения, суши и незакрытой облаками морской поверхности;
  • выбор фрагментов полного кадра изображения в районе исследования для последующей обработки;
  • фильтрация;
  • декорреляционное растяжение, главной целью которой является устранение коррелированности спектральных каналов;
  • параметрическая и непараметрическая классификация;
  • объединение классов;
  • цветокодирование.

Методика обработки гипер- и многоспектральных спутниковых данных среднего разрешения:

  1. географическая привязка исходных изображений, путем подбора опорных точек с использованием цифровой векторной карты береговой линии и последующего геометрического аффинного преобразования (комбинация сдвига, преобразования масштаба и поворота), минимизирующего невязку;
  2. маскирование суши с помощью цифровой векторной карты береговой линии;
  3. маскирование облаков и теней от облаков;
  4. маскирование отмелей на основе батиметрической карты;
  5. выбор спектральных каналов для обработки;
  6. подавление инструментального шума методом сегрегации шумовых компонент;
  7. атмосферная коррекция выбранных каналов. При этом используются следующие вспомогательные данные:
    • оптическая толщина атмосферных аэрозолей для излучения с длиной волны 550 нм (архив данных AERONET, http://aeronet.gsfc.nasa.gov);
    • содержание водяного пара в атмосфере (архив данных AERONET, http://aeronet.gsfc.nasa.gov).
  8. составление карты концентраций базовых примесей в соответствии с методом оценки осредненных по глубине концентраций примесей. Он основан на применении нелинейной многомерной оптимизации для решения задачи минимизации невязки

∑i=1,N(Rmes(λi)-Rmod(λi))2,

где Rmes(λi)i=1,N – измеренный спектр;
Rmod(λi)i=1,N – модельный спектр, вычисленный по методу Халтрина

Зоны мутности (изменение окраски) на водных поверхностях также могут возникать в результате цветения моря вследствие значительного скопления в поверхностном слое мельчайших морских организмов. Часто наблюдается обильное цветение воды за счет развития фитопланктона, когда популяция достигает более миллионов клеток на один литр. Цвет моря бывает красного, коричневого, желтого, молочно-белого и других цветов. Наблюдается цветение в виде обширных пятен или полос большой протяженности, и оно часто хорошо видно из космоса.
Морской фитопланктон представляет собой одноклеточные микроскопические растительные организмы размером от 1 мкм до 1 мм и включает представителей многих групп водорослей: диатомовых (Bacillariophyta), динофлагеллят (Pirrophyta), кокколитофорид (Coccolithus), кремнежгутиковых (Silicoflagellata), криптомонад (Cryptophyta), хризомонад (Chrysophyta), зеленых (Chlorophyta) и сине-зеленых (Cyanophyta) водорослей.
Для определения цвета морской воды из космоса используются изображения, полученные для синего и зеленого каналов, отношение которых определяет значение хлорофилла А.
Алгоритмы для перевода значений пикселов в величины конкретного геофизического параметра, опираются на эмпирические соотношения, полученные при обобщении результатов сравнения спутниковых данных о цвете морской воды с измеренной концентрацией пигмента хлорофилла в пробах воды, взятых с борта корабля в том же месте и в то же время.
В таком эмпирическом уравнении концентрация хлорофилла в столбе воды рассчитывается, исходя из соотношения излучения LW, измеренного спутником в двух частотных каналах. По данным Coastal Zone Color Scanner, (Гордон и др., 1983)

Coastal Zone Color ScannerCoastal Zone Color Scanner

где C – концентрация хлорофилла в поверхностных слоях в мг пигмента /м3, а LW (443), LW (520), и LW (550) излучение на длинах волн 443 (синего канала), 520, и 550 нм (зеленого канала).
C13 используется при C13 < 1.5 мг/м3; в других случаях используют C23.
Этот способ позволяет рассчитывать концентрацию хлорофилла с точностью 50% в широком диапазоне от 0,01 до 10 мг/м3.
Цветовые характеристики поверхности моря могут быть использованы для оценки типа океанских вод, обнаружения биопродуктивности районов, перспективных для рыболовства; цветовые контрасты являются важным индикатором при наблюдении фронтальных зон – границ течений, вихрей, зон перемешивания, апвеллингов и т.п., в частности при наблюдении из космоса. Преломленный свет на границе раздела проникает на некоторую глубину и после поглощения и рассеяния на имеющихся неоднородностях (в случае фитопланктона – на пигментах живых организмов и на дендрите – взвешенных продуктах жизнедеятельности) частично возвращается в атмосферу принося информацию о содержащихся в воде взвешенных и растворенных веществах.
Дистанционное зондирование фитопланктона основано на проведении спектрозональных съемок и определении содержания фотосинтезирующего пигмента (хлорофилла – зеленого пигмента растительных клеток, играющего основную роль в фотосинтезе). Для наблюдения фитопланктона (точнее «хлорофилла-а») и его пространственного распределения из космоса разработаны специальные датчики – сканеры цвета моря, такие как SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-View Sensor) на спутнике Seastar, а также спектрорадиометры MERIS (Medium Resolution Imaging Spectrometer) на ИСЗ Envisat и MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectrometer) на ИСЗ Aqua и Terra [Barnes et al., 1998].
Спутниковые датчики цвета океана регистрируют величины яркости восходящего излучения на верхней границе атмосферы в нескольких спектральных каналах. Эти величины обусловлены совокупностью многих факторов, и цепочка, связывающая биопродуктивность вод и сигнал, регистрируемый спутниковым датчиком, оказывается достаточно длинной. От первичной продукции (концентрации фитопланктона) непосредственно зависит содержание пигментов фитопланктона и взвешенных частиц, обусловливающих поглощение и рассеяние света морской водой; именно эти два процесса в основном определяют спектральную яркость излучения, выходящего из водной толщи. Помимо них, на спектральную яркость выходящего излучения влияют процессы взаимодействия излучения с морской водой, такие как комбинационное рассеяние и флуоресценция. Комбинационное рассеяние охватывает весь видимый диапазон, флуоресценция хлорофилла доминирует в красной области спектра (максимум вблизи длины волны 685 нм); флуоресценция растворенного органического вещества - «желтого вещества» - заметно проявляется в синей области спектра (пик вблизи 425 нм) в высокопродуктивных водах и в районах, подверженных влиянию речного стока.
Данные сканеров цвета моря помимо концентрации хлорофилла позволяют рассчитать общее содержание взвешенного вещества и растворенного органического вещества (желтого вещества) в верхнем слое моря.
Мониторинг распределения концентрации хлорофилла имеет важное практическое значение для рыболовства, поскольку фитопланктон - это кормовая база зоопланктона и рыб. Часто цветущий планктон приводит к массовой гибели рыб и др. морских животных за счет выделения токсичных веществ и активного потребления растворенного кислорода. Необычное быстрое, взрывоподобное размножение таких токсичных водорослей иногда охватывает большие акватории, вызывая так называемые «красные приливы». Благоприятная комбинация факторов среды – температуры, солености, обилие пищи и биогенных элементов, речного стока и солнечной радиации – наиболее вероятна причина.

Таблица 1. Характеристики спектральных каналов, которые применяются при исследовании морей и океанов с использованием данных ДЗЗ.

Наименование спектрального канала (русский/английский)

Обозначение спектрального канала в документации

Длины волн спектрального канала, мкм (μm)

Применение спутниковой информации в дистанционном зондировании Земли и других приложениях

Видимый синий/Blue

Band 1, B1 0,45-0,52
  1. Данные используются для океанографических приложений;
  2. Отображение побережий, батиметрии, наносов;
  3. Измерение глубины воды, благодаря большой проницаемой способности сигнала.

Видимый зеленый/Green

Band 2, B2 0,52-0,60
  1. Дифференциация чистой и мутной воды;
  2. Составления карт концентрации наносов и осадков в мутных водах;
  3. Обнаружение нефти на поверхности воды.

Таблица 2. Характеристики тематических задач оценки морей и океанов, решаемых с использованием материалов ДЗЗ. Посмотреть таблицу здесь

Выводы
Особенности использования данных ДЗЗ:

  • данные дистанционного зондирования представляют реалистичную картину синоптической, сезонной и многолетней циркуляции течений и изменчивости полей взвешенных веществ;
  • современные возможности космической съемки позволяют получить изображение значительной по площади морской поверхности с разрешением 30-50 м, т.е. с такой детальностью, которую не в состоянии обеспечить гидрометеорологическая сеть с ее дискретными во времени и в пространстве наблюдениями;
  • достоверная интерпретация космических изображений возможна только на основе совместного анализа фактических данных метео- и гидрологических измерений (направлений и скорости ветра и течений, расходов воды и объемов твердого стока в замыкающих створах рек и пр.), полученных на репрезентативных ключевых участках для дальнейшей экстраполяции на весь район исследований.

Список литературы

    • В.А. Кровотынцев, О.Ю. Лаврова, М.И. Митягина, А.Г. Островский. Космический мониторинг состояния природной среды Азово-Черноморского бассейна.
    • В.Г. Бондур, Н.И. Рыбакова, С.А. Старченков. Мониторинг антропогенных воздействий на прибрежные зоны по данным многоспектральных и гиперспектральных космических сканеров.
    • Е.И. Корчемкина, Е.Б. Шибанов. Усовершенствование метода дистанционного определения концентрации пигментов фитопланктона.
    • Водные ресурсы европейского севера России: итоги и перспективы исследований. Материалы юбилейной конференции, посвященной 15-летию ИВПС, 2006 г.
    • И.Е. Курбатова. Спутниковый мониторинг побережья Азовского моря: реальные возможности и специфика.
    • Классификатор тематических задач оценки природных ресурсов и окружающей среды, решаемых с использованием материалов дистанционного зондирования Земли. Редакция 7. – Иркутск: ООО «Байкальский центр», 2008.
    • Сычев В.И., Смирнова Ю.Е., Батура А.А. Результаты дистанционного зондирования в видимом диапазоне для оценки динамики прибрежной зоны восточной части Финского залива.
    • Фитопланктон и цветение моря.
    • Карты состояния водной среды.

    Если Вас интересует элитная недвижимость в Лондоне, тогда обращайтесь.

Поиск по сайту
Меню
НОВОСТИ
2018-04-07, 7 базовых курсов в области геоинформационных систем (обучение ГИС)... Подробнее>>>
2018-03-12, ХXІІ Всеукраїнської науково-практичної конференції у ЖВІ... Подробнее>>>
2018-03-11, VIII международный бизнес-форум «GISTECH-UA 2018»... Подробнее>>>
2018-03-10, Группировка КА ДЗЗ “GaoJing-1” (“SuperView 1”) КНР... Подробнее>>>
2018-02-28, Безкоштовні курси по ГІС "Esri's MOOC program"... Подробнее>>>
2018-02-27, Успішний запуск РН "Союз-2.1а" з 4 КА "Lemur-2"... Подробнее>>>
2018-02-26, Россия запустила КА ДЗЗ “Канопус-В” №3 и №4... Подробнее>>>
2018-02-24, Угруповання КА "GOES"... Подробнее>>>
2018-02-23, Курс “Корпоративні бази геоданих для СУБД MS SQL Server. Встановлення та налаштування”... Подробнее>>>
2018-02-22, Курс “ArcGIS for Server 10.x встановлення та налаштування. Сервіси даних”... Подробнее>>>
2018-02-21, IV Всеукраинский хакатон аграрных инноваций-2018... Подробнее>>>
Все новости
10 новых поступлений
  • Учебное пособие по курсу геоинформатика
  • Геоінформаційні системи в агросфері
  • Руководство по ГИС-анализу часть 1
  • ГІС в екологічних дослідженнях та природоохоронній справі
  • Геоінформаційні технології в народному господарстві
  • Дистанционное зондирование Земли из космоса – обзор законодательства и правоприменительной практики
  • Дистанційні дослідження Землі
  • События в околоземном космическом пространстве
  • Цифровая модель геоэкологической карты в ГИС ArcGIS
  • Космические съёмки Земли
  • Реклама на сайте
    Copyright © 2008-2018
    При использовании материала сайта
    индексируемая гиперссылка на http://mapexpert.com.ua/ обязательна