Сочетание природных процессов и деятельности людей приводит к быстрым изменениям глобального ландшафта. Для обеспечения устойчивого использования природных ресурсов крайне необходимыми стали системы мониторинга. Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) позволяет контролировать большие площади на предмет резких (а иногда и не столь резких) изменений с минимальными затратами.
Своевременная информация, например, о растительности, окружающей линии электропередачи, сведет к минимуму перебои в подаче электроэнергии и обеспечит общественную безопасность. Падения деревьев — это основная причина сбоев в подаче электроэнергии
Исторически цикличная обрезка деревьев была главным подходом для менеджеров по контролю растительности, но это трудозатратно, дорого и не всегда дает наилучшие результаты, поскольку некоторые участки становятся чрезмерно обрезанными или недостаточно обрезанными.
Менеджеры по контролю растительности все чаще обращаются к различным методам ДЗЗ для обнаружения растительности, представляющей опасность для линий электропередачи. Существует множество различных спутниковых датчиков, которые можно использовать для дистанционного зондирования. Из-за их эффективности для классификации растительности в центре внимания этой статьи будут мульти спектральные сканеры (MSS) и использование спутниковых снимков.
От Landsat к Sentinel и далее
Landsat-1, первоначально названный ERTS (Earth Resources Technology Satellite), был запущен НАСА 23 июля 1972 года. Оснащенный системой камер под названием Return Beam Vidicon (RBV) и мультиспектральным сканером, который вел съемку в четырех спектральных каналах (зеленый, красный и два инфракрасных), он стал первым спутником, который передавал данные, необходимые для выполнения полноценного дистанционного зондирования.
В 2014 году Европейское космическое агентство (ЕКА) запустило спутник Sentinel-1A в рамках программы Copernicus.
Спутники Sentinel-2 (как A, так и B) внесли свой вклад в программу Copernicus, благодаря наличию в них мультиспектральных инструментов. Как и в случае миссии Landsat, основной задачей спутников Sentinel-2 является предоставление данных для мониторинга земного покрова и его использования, мониторинга стихийных бедствий и изменений климата. В отличие от спутника Landsat-8, Sentinel-2A имеет 13 спектральных каналов, включая «крайний красный», более высокое пространственное (10 м) и временное разрешение (5 дней); тогда как Landsat-8 имеет только 11 каналов, временное разрешение 16 дней и сравнительно низкое пространственное разрешение (30 м); хотя его сенсор имеет также каналы в тепловом диапазоне. Более высокое пространственное и временное разрешение Sentinel-2, как правило, делает его лучшей базой для классификации растительности.
Спутники Sentinel ведет съемку в более широком спектральном диапазоне, чем Landsat.
Объекты на Земле могут по-разному отражать, передавать или поглощать солнечное излучение (эти различные типы солнечного излучения называются спектром электромагнитного излучения). Отражательные свойства объекта зависят от множества факторов, но наиболее важными из них являются: цвет, текстура поверхности и структура. Эти различия позволяют идентифицировать объекты посредством анализа их спектральных характеристик (образцов отражательной способности).
Спектральные характеристики можно визуализировать в виде кривых спектральной отражательной способности по длинам волн. Спектральная характеристика растительности представляет собой сочетание видимой (красный, синий, зеленый) и ближней инфракрасной (NIR) областей. В здоровой растительности хлорофилл, наряду с другими пигментами, сильно поглощает свет в красном и синем каналах и отражает зеленом. Вот почему здоровая растительность летом имеет тенденцию казаться невооруженным глазом зеленой.
В электромагнитном спектре, прямо между тем местом, где хлорофилл поглощается в красном диапазоне видимого спектра растительностью, и структура листа растительности рассеивает длины волн ближнего ИК-диапазона, находится канал «крайний красный». Он является одним из лучших показателей содержания хлорофилла и является основой индекса NDVI.
NDVI — это широко известный вегетативный индекс, который используется для разных задач, от мониторинга засухи до помощи фермерам в выборе места внесения удобрений.
Индекс описывается формулой:
Результаты NDVI для участка варьируются от -1 до 1. Отрицательное значение обычно указывает на воду, облака или снег, а значение, близкое к 0, указывает на отсутствие растительности (голая почва и т. Д.). Значения, близкие к 1, обычно указывают на высокую густоту растительности в этой области.
Визуализация разницы NDVI в период с июня 2018 г. по июль 2019 г.
NDVI играет важную роль в определении здоровья растительности и является одним из наиболее надежных индикаторов стресса растительности. В контексте того, как это может помочь операторам электрических сетей, понимая, где растительность наиболее подвержена стрессу, операторы могут сосредоточить свое внимание на этих областях, чтобы минимизировать опасность падений деревьев и еще больше минимизировать лесные пожары и дополнительные повреждения линий электропередачи.
Перевод с английского. Оригинал статьи доступен по ссылке https://live-eo.com/remote-sensing-and-vegetation-management/