Разработка методики определения площади эвтрофикации внутренних водоемов с использованием спутниковых данных
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-7443-2024-48-3-382-404Ключевые слова:
эвтрофирование, дистанционное зондирование Земли, многоканальные спутниковые снимки, снимки Landsat, геоинформационные системы, NDWI, MOD11A1 Terra MODISАннотация
В работе рассматривается методика определения площади эвтрофикации внутренних водоемов на основе данных сенсоров спутников серии Landsat за 2006 и 2023 годы. Выполнено сравнение спектральных величин красного, синего и ближнего инфракрасного каналов сенсоров Landsat (TM/ETM+/OLI), полученных на смежные даты съемки. Верификация эвтрофированных областей, выделенных по спутниковым данным, проведена на основе наземных данных со станций лимнологических наблюдений для изучения Чудско-Псковского озера. Выполнено исследование распространения эвтрофированных участков в зависимости от температуры поверхности воды с использованием информационного продукта MOD11A, создаваемого на основе снимков MODIS. С целью отделения «маски» водной поверхности озера для обеспечения дальнейшей обработки снимка методом данного исследования, использован спектральный водный индекс NDWI. Получены карты распределения областей, покрытых цветением цианобактерий по данным сенсоров спутников серии Landsat. На основе результатов применения методики была исследована динамика площади эвтрофикации Чудско-Псковского озера с мая по сентябрь за 2006 и 2023 годы. Максимальные значения площади эвтрофикации в Псковском озере наблюдались в 2006 и 2023 году в июне, в Чудском – в 2006 в сентябре, а в 2023 году – в июне. Интенсивное цветение в Псковском озере наблюдается с мая по июль, после чего площадь эвтрофикации постепенно снижается. В Чудском озере процесс развития сине-зеленых водорослей происходит позже, увеличение площади распространения цианобактерий наблюдается в августе – сентябре. Сопоставление пространственного распределения областей, покрытых цианобактериями, между спутниковыми и наземными данными по близким друг к другу датам показало среднюю силу связи (коэффициент корреляции 0,50–0,70).
Скачивания
Библиографические ссылки
Абросимов А.В., Дворкин Б.А. 2009. Возможности практического использования данных ДЗЗ из космоса для мониторинга водных объектов. ГЕОМАТИКА, 4: 54–63.
Алескерова А.А., Кубряков А.А., Станичный С.В., Лишаев П.Н., Мизюк А.И. 2018. Цветение цианобактерий в Азовском море по данным сенсоров спутников серии Landsat. Исследование Земли из космоса, 6: 52–64. https://doi.org/10.31857/S020596140003368-5.
Бабич О.О., Рада А.О., Куликова Ю.В., Сухих С.А. 2023. Изучение уровня эвтрофикации прибрежных вод Гданьского залива Балтийского моря с использованием данных дистанционного зондирования Земли. Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Серия: Естественные науки, 1(217): 35–41.
Вершинин А.О., Орлова Т. Ю. 2008. Токсичные и вредные водоросли в прибрежных водах России. Океанология, 48(4): 568–582.
Даниличева О.А., Ермаков С.А. 2023. О проявлениях биогенных пленок на спутниковых мультиспектральных изображениях эвтрофированного водоема. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 20(5): 273–284. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2023-20-5-273-284
Даниличева О.А., Ермаков С.А., Капустин И.А., Ермошкин А.В., Лазарева Т.Н., Лещев Г.В., Доброхотова Д.В., Сергиевская И.А. 2022а. Подспутниковые комплексные исследования зон цветения фитопланктона в Горьковском водохранилище. В кн.: Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса (физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов). Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, 14–18 ноября 2022. Москва, Институт космических исследований Российской академии наук, 156 с.
Даниличева О.А., Ермаков С.А., Капустин И.А., Ермошкин А.В., Лазарева Т.Н., Лещев Г.В., Доброхотова Д.В., Сергиевская И.А. 2022б. Проявление зон интенсивного цветения фитопланктона в радиолокационных сигналах при зондировании внутренних водоемов. В кн.: Проблемы экологии Волжского бассейна. Волга-2022. Труды 7-й всероссийской научной конференции, Нижний Новгород, 27–29 ноября 2022. Нижний Новгород, Волжский государственный университет водного транспорта, 19 c.
Елсаков В.В. 2021. Спектральные различия характеристик растительного покрова тундровых сообществ сенсоров Landsat. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 18(4): 92–101. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-4-92-101
Карабашев Г.С., Евдошенко М.А. 2015. Спектральные признаки цветения цианобактерий в Балтийском море по данным сканера MODIS. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 12(3): 158–170.
Кутузов А.В. 2016. Оперативный спутниковый мониторинг скоплений планктонных водорослей и количественная оценка их плотности. Географический вестник, 3(38): 160–168. https://doi.org/10.17072/2079-7877-2016-3-160-168
Лаврова О.Ю., Соловьев Д.М., Строчков А.Я., Шендрик В.Д. 2014. Спутниковый мониторинг интенсивного цветения водорослей в Рыбинском водохранилище. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 11(3): 54–72.
Лаугасте Р., Ныгес Т., Ястремский В., Тынно И. 2012. Водоросли. Псковско-Чудское озеро. Тарту, Eesti Loodusfoto, 263–283.
Румянцев В.А., Крюков Л.Н. 2013. «Цветение» воды – угроза экологической безопасности. Известия русского географического общества, 145(2): 1–9.
Сухаревичa В.И., Поляк Ю.М. 2020. Глобальное распространение цианобактерий: причины и последствия (обзор). Биология внутренних вод, 6: 562–572. https://doi.org/10.31857/S0320965220060170.
Тимм Т., Раукас А., Хаберман Ю., Яани А. 2012. Псковско-Чудское озеро. Тарту. Eesti Loodusfoto, 495 с.
Чурилова Т.Я., Кривенко О.В., Суслин В.В., Ефимова Т.В., Моисеева Н.А. 2016. Первичная продукция Черного моря: спектральный подход. Морской биологический журнал, 1(3):50–53. https://doi.org/10.21072/mbj.2016.01.3.08.
Чурилова Т.Я., Суслин В.В., Кривенко О.В., Ефимова Т.В., Моисеева Н.А. 2016. Спектральный подход к оценке скорости фотосинтеза фитопланктона в Черном море по спутниковой информации: методологические аспекты развития региональной модели. Журнал сибирского федерального университета. Серия: Биология, 9(4): 367–384. https://doi.org/10.17516/1997-1389-2016-9-4-367-384
Ястремский В.В. 2010. Оценка интенсивности «цветения» воды синезелеными водорослями в Чудско-Псковском озере. В кн.: Развитие туризма в Балтийском регионе: предпосылки, современное состояние и перспективы. Материалы международной общественно-научной конференции, Псков, 18–19 ноября 2010. Псков, Логос Плюс: 181–183.
Ястремский В.В. 2016. Структура и продуктивность фитопланктона Чудско-Псковского озера. СПб., Государственный научно-исследовательский институт озерного и речного рыбного хозяйства им. Л.С. Берга, 296 с.
Ястремский В.В., Ястремская О.В. 2004. Роль синезеленых водорослей в экосистеме Псковско-Чудского озера. В кн.: Северо-Западная Россия: проблемы экологии и социально-экономического развития. Материалы региональной общественно-научной конференции с международным участием, Псков, 25–26 ноября 2004. Псков, Издательство Псковского областного центра народного творчества: 178–181.
Behrenfeld M.J., Falkowski P.G. 1997. Photosynthetic Rates Derived from Satellite-Based Chlorophyll Concentration. Limnology and Oceanography, 42(1): 1–20. https://doi.org/10.4319/lo.1997.42.1.0001
Bidigare R.R., Ondrusek M.E., Morrow J.H., Kiefer D.A. 1990. In Vivo Absorption Properties of Algal Pigments. Proceedings of Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE), 1302: 290–302. https://doi.org/10.1117/12.21451
Bidigare R.R., Prezelin B.B., Smith R.C. 1992. Bio-Optical Models and the Problems of Scaling. Primary Productivity and Biogeochemical Cycles in the Sea, 43: 175–212. https://doi.org/10.1007/978-1-4899-0762-2_11
Blondeau-Patissier D., Gower J.F., Dekker A.G., Phinn S.R., Brando V.E. 2014. A Review of Ocean Color Remote Sensing Methods and Statistical Techniques for the Detection, Mapping and Analysis of Phytoplankton Blooms in Coastal and Open Oceans. Progress in oceanography, 123: 123–144. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2013.12.008
Demers S., Roy S., Gagnon R., Vignault C. 1991. Rapid Light-Induced Changes in Cell Fluorescence and in Xanthophyll-Cycle Pigments of Alexandrium Excavatum (Dinophyceae) and Thalassiosira Pseudonana (Bacillariophyceae): a Photoprotection Mechanism. Marine Ecology Progress Series, 76: 185–193.
Engelmann TW. 1902. Ueber Experimentelle Erzeugung Zwechmassiger Aenderungen der Farbung pflanzenlicher Chromophylle durch farbiges Licht. Archiv für Anatomie und Physiologie, Physiologische abt.: 333–335.
Fu-Liu Xu, Shu Tao, R.W. Dawson, Beng-Gang Li. 2001. A GIS-Based Method of Lake Eutrophication Assessment. Ecological Modelling, 144(2–3): 231–244. https://doi.org/10.1016/S0304-3800(01)00374-X
Gladyshev M.I., Gubelit Y.I. 2019. Green Tides: New Consequences of the Eutrophication of Natu-ral Waters (Invited Review). Contemporary Problems of Ecology, 12(2): 109–125. https://doi.org/10.1134/S1995425519020057
Hoepffner N., Sathyendranath S. 1992. Bio-Optical Characteristics of Coastal Waters: Absorption Spectra of Phytoplankton and Pigment Distribution in the Western North Atlantic. Limnology and Oceanography, 37(8): 1660–1679. https://doi.org/10.4319/lo.1992.37.8.1660
Huang W., Huang J., Wang X., Wang F., Shi J. 2013. Comparability of Red/Near-Infrared Reflectance and NDVI Based on the Spectral Response Function between MODIS and 30 Other Satellite Sensors Using Rice Canopy Spectra. Sensors (Basel), 13(12): 16023–16050. https://doi.org/10.3390/s131216023
Jang S.Y., Xiong Q.X., Zhu J.Q. 2014. Evaluation of Lake Eutrophication Based on the HJ-1 Satel-lite Multispec-tral Data. Applied Mechanics and Materials, 519: 1184–1187. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.519-520.1184
Jeffrey S.W., Vesk M. 1997. Introduction to Marine Phytoplankton and Their Pigment Signatures. In: Phytoplankton Pigments in Oceanography: Guidelines to Modern Methods. Paris, UNESCO Publ.: 37–84.
Kahru M., Savchuk O.P., Elmgren R. 2007. Satellite Measurements of Cyanobacterial Bloom Frequency in the Baltic Sea: Interannual and Spatial Variability. Marine Ecology Progress Series, 343: 15–23. https://doi.org/10.3354/meps06943
Kutser T., Metsamaa L., Strömbeck N., Vahtmäe E. 2006. Monitoring Cyanobacterial Blooms by Satellite Remote Sensing. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 67(1–2): 303–312. https://doi.org/10.1016/j.ecss.2005.11.024
Lavrova O.Y., Mityagina M.I. 2016. Manifestation Specifics of Hydrodynamic Processes in Satellite Images of Intense Phytoplankton Bloom Areas. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 52(9): 974–987. https://doi.org/10.1134/S0001433816090176
Lurling M., Eshetu F., Faassen E.J., Kosten S., Huszar V.M. 2013. Comparison of Cyanobacterial and Green Algal Growth Rates at Different Temperatures. Freshwater Biology, 58(3): 552–559. https://doi.org/10.1111/j.1365-2427.2012.02866.x
Prezelin B.B., Tilzer M.M., Schofield O., Haese C. 1991. The Control of the Production Process of Phytoplankton by the Physical Structure of the Aquatic Environment with Special Reference to Its Optical Properties. Aquatic Sciences, 53(2/3): 136–186. https://doi.org/10.1007/BF00877058
Rowan K.S. 1989. Photosynthetic Pigments of Algae. Cambridge, Cambridge University Press, 266 р.
Siegel D.A., Behrenfeld M.J., Maritorena S., McClain C.R., Antoine D., Bailey S.W., Bontempi P.S., Boss E.S., Dierssen H.M., Doney S.C., Eplee Jr R.E., Evans R.H., Feldman G.C., Fields E., Franz B.A., Kuring N.A., Mengelt C., Nelson N.B., Patt F.S., Robinson W.D., Sarmiento J.L., Swan C.M., Werdell P.J., Westberry T.K., Wilding J.G., Yoder J.A. 2013. Regional to Global Assessments of Phytoplankton Dynamics from the SeaWiFS Mission. Remote Sensing of Environment, 135: 77–91. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.03.025
Suslin V., Churilova T. 2016. A Regional Algorithm for Separating Light Absorption by Chlorophyll-a and Colored Detrital Matter in the Black Sea Using 480-560 nm Bands from Ocean Color Scanners. International Journal of Remote Sensing, 37(18): 4380–4400. https://doi.org/10.1080/01431161.2016.1211350
Suzuki K., Kishino M., Sasaoka K., Saitoh S.-I., Saino T. 1998. Chlorophyll-Specific Absorption Coefficients and Pigments of Phytoplankton off Sanriku, Northwestern North Pacific. Journal of Oceanography, 54: 517–526. https://doi.org/10.1007/BF02742453
Tammeorg O., Nürnberg G., Horppila J., Haldna M., Niemistö J. 2020. Redox-Related Release of Phosphorus from Sediments in Large And Shallow Lake Peipsi: Evidence from Sediment Studies and Long-Term Monitoring Data. Journal of Great Lakes Research, 46(6): 1595–1603. https://doi.org/10.1016/j.jglr.2020.08.023
Viso-Vázquez M., Acuña-Alonso C., Rodríguez J.L., Alvarez X. 2021. Remote Detection of Cyanobacterial Blooms and Chlorophyll-a Analysis in a Eutrophic Reservoir Using Sentinel-2. Sustainability, 13(15): 8570. https://doi.org/10.3390/su13158570
Werdell P.J., McKinna L.I.W., Boss E., Ackleson S.G., Craig S.E., Gregg W.W., Lee Z., Maritorena S., Roesler C.S., Rousseaux C.S., Stramski D., Sullivan J.M., Twardowski M.S., Tzortziou M., Zhang X. 2018. An Overview of Approaches and Challenges for Retrieving Marine Inherent Optical Properties from Ocean Color Remote Sensing. Progress in Oceanography, 160: 186–212. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2018.01.001
Xu H. 2006. Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery. International Journal of Remote Sensing, 27(14): 3025–3033. https://doi.org/10.1080/01431160600589179
Zhang Y., Li M., Dong J., Yang H., Van Zwieten L., Lu H., Alshameri A., Zhan Z., Chen X., JiangX., Xu W., Bao Y., Wang H.A. 2021. Critical Review of Methods for Analyzing Fresh-water Eutrophication. Water, 13(2): 225. https://doi.org/10.3390/w13020225
Просмотров аннотации: 4
Поделиться
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Copyright (c) 2024 Региональные геосистемы
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
