ЖЕРДІ ПАЙДАЛАНУ ТУРАЛЫ ДЕРЕКТЕРДІ ГЕНЕРАЦИЯЛАУ ЖӘНЕ ВЕГЕТАЦИЯЛЫҚ ИНДЕКСТЕРДІ ЕСЕПТЕУ ҮШІН ҒАРЫШТЫҚ СУРЕТТЕРДІ ТАҢДАУ ЖӘНЕ ТАЛДАУ (БАТЫС ҚАЗАҚСТАН АЙМАҒЫ МЫСАЛЫНДА)
DOI:
https://doi.org/10.52578/2305-9397-2023-3-2-93-108Ключевые слова:
Жерді қашықтықтан зондтау, геоақпараттық жүйелер, MODIS, Landsat, өсімдік, климаттық факторларАннотация
В последние годы широкое распространение получил метод расчета вегетационных индексов по данным дистанционного зондирования, включающий определение и мониторинг изменений землепользования и растительного покрова по нормализованному индексу растительности (NDVI). В предлагаемой работе рассчитаны индексы NDVI и EVI для весенних и летних месяцев Западно-Казахстанского региона за 2002, 2012 и 2022 годы с использованием данных MODIS (MOD13Q1). Количественные значения индекса NDVI на исследуемой территории оценивались очень низкими показателями индекса растительности от 0 до 0.15, низкими от 0.15 до 0.2, средними от 0.2 до 0.3, высокими от 0.3 до 0.4 и очень высокими показателями >0.4.
В 2002 г. площадь земель на исследуемой территории, относящихся к категории с экстремально низким индексом растительности (0-0.15), увеличилась с 0.78 млн га до 19.21 млн га. В 2022 г. площадь земель, относящихся к категории низким показателем индекса растительности (0.15-0.2) – с 14.05 млн га до 17.48 га. Однако, в период с 2002 по 2022 год площадь земель средними показателями (0.2-0.3) растительности уменьшилась с 24.13 млн га до 15.72 млн га, земель высшей (0.3-0.4) – с 20.54 млн га до 11.4 млн га. млн га, а земли с очень высокими показателями (>0.4) – с 13.27 млн га до 7.98 млн га. По данным 2022 г. некоторые показатели индекса растительности улучшились по сравнению с 2012 г. Площадь земель с очень низкими показателями индекса растительности (0-0.15) непрерывно увеличивается. Поскольку значительная часть таких участков расположена в Мангистауской области, были рассчитаны дополнительные индексы NDVI, EVI, GNDVI и CVI на основе данных Landsat 8-9 (OLI-TIRS).
Результатами исследования установлено, что основная причина ухудшения растительного покрова территории в последние годы имеет прямую зависимость от климатических факторов, в частности повышение температуры и уменьшения атмосферных осадков.
Библиографические ссылки
Rogan, J. Remote sensing technology for mapping and monitoring land-cover and land-use change / J. Rogan, D.M. Chen // Progress in planning. – 2004. – Т. 61. – №. 4. – С. 301-325.
Mustard, J. F. Spectral analysis for earth science: investigations using remote sensing data / J.F. Mustard, J.M. Sunshine // Remote sensing for the earth sciences: Manual of remote sensing. – 1999. – Т. 3. – С. 251-307.
Rejaur Rahman, M. Multi-resolution segmentation for object-based classification and accuracy assessment of land use/land cover classification using remotely sensed data / M. Rejaur Rahman, S.K. Saha // Journal of the Indian Society of Remote Sensing. – 2008. – Т. 36. – С. 189-201.
Chen, X. A simple and effective radiometric correction method to improve landscape change detection across sensors and across time / X. Chen, L. Vierling, D. Deering //Remote Sensing of Environment. – 2005. – Т. 98. – №. 1. – С. 63-79.
Abd El-Kawy, O. R. Land use and land cover change detection in the western Nile delta of Egypt using remote sensing data / O.R. Abd El-Kawy, J.K. Rød, H.A. Ismail, A.S. Suliman // Applied geography. – 2011. – Т. 31. – №. 2. – С. 483-494.
Shanmugapriya, P. Applications of remote sensing in agriculture-A Review / P. Shanmugapriya, S. Rathika, T. Ramesh, P. Janaki // Int. J. Curr. Microbiol. Appl. Sci. – 2019. – Т. 8. – №. 01. – С. 2270-2283.
Wójtowicz, M. Application of remote sensing methods in agriculture / M. Wójtowicz, A. Wójtowicz, J. Piekarczyk // Communications in biometry and crop science. – 2016. – Т. 11. – №. 1. – С. 31-50.
Metternicht, G. Remote sensing of landslides: An analysis of the potential contribution to geo-spatial systems for hazard assessment in mountainous environments / G. Metternicht, L. Hurni, R. Gogu // Remote sensing of Environment. – 2005. – Т. 98. – №. 2-3. – С. 284-303.
Zhu, L. A review: Remote sensing sensors / L. Zhu, J. Suomalainen, J. Liu, J. Hyyppä, H. Kaartinen, H. Haggren, // Multi-purposeful application of geospatial data. – 2018. – С. 19-42.
Зейнолланова, Ф.З. Еліміздегі жер бетін қашықтықтан зондтау жүйесі / Ф.З. Зейнолланова // Студенттермен мен жас ғалымдардың «Ғылым және білім-2014» атты IX халықаралық ғылыми конференциясы. - 11 сәуір 2014 ж. Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, Астана.
Fritz, L. W. The era of commercial earth observation satellites / L.W. Fritz // Photogrammetry and remote sensing from space (Köln, 5-7 July 1995). – 1996. – С. 259-267.
About MODIS –(http://modis.gsfc.nasa.gov/about/index.html).
Zhan, X. Detection of land cover changes using MODIS 250 m data / X. Zhan, X. Zhan, R.A. Sohlberg, J.R.G. Townshend, C. DiMiceli, M.L. Carroll, J.C. Eastman, R.S. DeFries, // Remote Sensing of Environment. – 2002. – Т. 83. – №. 1-2. – С. 336-350.
Panek, E. Analysis of relationship between cereal yield and NDVI for selected regions of Central Europe based on MODIS satellite data / E. Panek, D. Gozdowski // Remote Sensing Applications: Society and Environment. – 2020. – Т. 17. – С. 100.
USGS АҚШ Геологиялық қызметінің Жерді бақылау және ғылым орталығының (EROS) ашық ресурстық базасы – (https://earthexplorer.usgs.gov/).
Ежегодный бюллетень мониторинга состояния и изменения климата Казахстана: 2020 год // Министерство экологии, геологии и природных ресурсов РГП предприятие «Казгидромет», Научно-исследовательский центр – Нур-Султан, 2022
Kriegler, F. J. Preprocessing transformations and their effects on multispectral recognition / F.J. Kriegler, W.A. Malila, R.F. Nalepka, W. Richardson, // Remote sensing of environment, VI. – 1969. – С. 97.
Liu, H. Q. A feedback based modification of the NDVI to minimize canopy background and atmospheric noise / H.Q. Liu, A. Huete // IEEE transactions on geoscience and remote sensing. – 1995. – Т. 33. – №. 2. – С. 457-465.
Gitelson, A.A. Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS / A.A. Gitelson, Y.J. Kaufman, M.N. Merzlyak // Remote sensing of Environment. – 1996. – Т. 58. – №. 3. – С. 289-298.
Vincini, M. A broad-band leaf chlorophyll vegetation index at the canopy scale / M. Vincini, E. Frazzi, P. D’Alessio // Precision Agriculture. – 2008. – Т. 9. – С. 303-319.
REFERENCES
Rogan, J. Remote sensing technology for mapping and monitoring land-cover and land-use change [Теxt]/ J. Rogan, D.M. Chen // Progress in planning. – 2004. – Т. 61. – №. 4. – С. 301-325.
Mustard, J. F. Spectral analysis for earth science: investigations using remote sensing data [Теxt] / J.F. Mustard, J.M. Sunshine // Remote sensing for the earth sciences: Manual of remote sensing. – 1999. – Т. 3. – С. 251-307.
Rejaur Rahman, M. Multi-resolution segmentation for object-based classification and accuracy assessment of land use/land cover classification using remotely sensed data [Теxt] / M. Rejaur Rahman, S.K. Saha // Journal of the Indian Society of Remote Sensing. – 2008. – Т. 36. – С. 189-201.
Chen, X. A simple and effective radiometric correction method to improve landscape change detection across sensors and across time [Теxt] / X. Chen, L. Vierling, D. Deering //Remote Sensing of Environment. – 2005. – Т. 98. – №. 1. – С. 63-79.
Abd El-Kawy, O. R. Land use and land cover change detection in the western Nile delta of Egypt using remote sensing data [Теxt] / O.R. Abd El-Kawy, J.K. Rød, H.A. Ismail, A.S. Suliman // Applied geography. – 2011. – Т. 31. – №. 2. – С. 483-494.
Shanmugapriya, P. Applications of remote sensing in agriculture-A Review [Теxt] / P. Shanmugapriya, S. Rathika, T. Ramesh, P. Janaki // Int. J. Curr. Microbiol. Appl. Sci. – 2019. – Т. 8. – №. 01. – С. 2270-2283.
Wójtowicz, M. Application of remote sensing methods in agriculture [Теxt] / M. Wójtowicz, A. Wójtowicz, J. Piekarczyk // Communications in biometry and crop science. – 2016. – Т. 11. – №. 1. – С. 31-50.
Metternicht, G. Remote sensing of landslides: An analysis of the potential contribution to geo-spatial systems for hazard assessment in mountainous environments [Теxt] / G. Metternicht, L. Hurni, R. Gogu // Remote sensing of Environment. – 2005. – Т. 98. – №. 2-3. – С. 284-303.
Zhu, L. A review: Remote sensing sensors [Теxt] / L. Zhu, J. Suomalainen, J. Liu, J. Hyyppä, H. Kaartinen, H. Haggren, // Multi-purposeful application of geospatial data. – 2018. – С. 19-42.
Zejnollanova, F.Z. Elіmіzdegі zher betіn kashyktyktan zondtau zhujesi. [Теxt] / F.Z. Zejnollanova, // Studenttermen men zhas galymdardyn «gylym zhәne bilim-2014» atty IX halykaralyk gylymi konferenciyasy.- 11 sauir 2014 zh. L.N. Gumilev atyndagy Euraziya ulttyk universiteti, Astana.
Fritz, L. W. The era of commercial earth observation satellites [Теxt] / L.W. Fritz // Photogrammetry and remote sensing from space (Köln, 5-7 July 1995). – 1996. – С. 259-267.
About MODIS –(http://modis.gsfc.nasa.gov/about/index.html).
Zhan, X. Detection of land cover changes using MODIS 250 m data [Теxt] / X. Zhan, X. Zhan, R.A. Sohlberg, J.R.G. Townshend, C. DiMiceli, M.L. Carroll, J.C. Eastman, R.S. DeFries, // Remote Sensing of Environment. – 2002. – Т. 83. – №. 1-2. – С. 336-350.
Panek, E. Analysis of relationship between cereal yield and NDVI for selected regions of Central Europe based on MODIS satellite data [Теxt] / E. Panek, D. Gozdowski // Remote Sensing Applications: Society and Environment. – 2020. – Т. 17. – С. 100.
SGS US Geological Survey Center for Earth Observation and Science (EROS) open resource database [Теxt] / (https://earthexplorer.usgs.gov/).
Yezhegodnyy byulleten' monitoringa sostoyaniya i izmeneniya klimata Kazakhstana: 2020 god [Теxt]// Ministerstvo ekologii, geologii i prirodnykh resursov RGP predpriyatiye «Kazgidromet», Nauchno-issledovatel'skiy tsentr – Nur-Sultan, 2022.
Kriegler, F. J. Preprocessing transformations and their effects on multispectral recognition [Теxt] / F.J. Kriegler, W.A. Malila, R.F. Nalepka, W. Richardson, // Remote sensing of environment, VI. – 1969. – С. 97.
Liu, H. Q. A feedback based modification of the NDVI to minimize canopy background and atmospheric noise [Теxt] / H.Q. Liu, A. Huete // IEEE transactions on geoscience and remote sensing. – 1995. – Т. 33. – №. 2. – С. 457-465.
Gitelson, A.A. Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS [Теxt] / A.A. Gitelson, Y.J. Kaufman, M.N. Merzlyak // Remote sensing of Environment. – 1996. – Т. 58. – №. 3. – С. 289-298.
Vincini, M. A broad-band leaf chlorophyll vegetation index at the canopy scale [Теxt] / M. Vincini, E. Frazzi, P. D’Alessio // Precision Agriculture. – 2008. – Т. 9. – С. 303-319.
