Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Исследование растительного покрова на основе спутниковых данных
1.1 Место и роль спутниковой информации в исследовании природных объектов 10
1.2 Специфика исследования растительного покрова посредством спутниковых данных 15
1.3 Опыт использования спутниковых данных применительно к задачам исследования растительности аридных и семиаридных зон 23
Глава 2 Природные условия района исследования
2.1 Физико-географическое положение и рельеф 36
2.2 Климатические условия 38
2.3 Почвы и растительность 41
Глава 3 Объекты и методы исследований
3.1 Объекты исследований 44
3.2 Методы исследований 46
3.2.1 Геоботанические исследования 46
3.2.2 Методика исследования растительности по спутниковым данным Landsat 7 ЕТМ + 48
Глава 4 Биолого-экологическая характеристика растительности в пределах степного пояса Хакасии
4.1 Характеристика пространственного распределения и структуры растительности 52
4.2 Отношение растительных ассоциаций к фактору увлажнения 64
4.2.1 Экологический спектр растительности 64
4.2.2 Содержание воды в листьях растений степного пояса 67
4.3 Пространственно-временная изменчивость надземной фитомассы...70
Глава 5 Экспериментальное дешифрирование растительности в пределах степного пояса Хакасии
5.1 Создание и анализ композитных изображений 79
5.2 Выявление классификационных единиц растительности на основе спектральных индексов 81
5.3 Картирование растительности степного пояса Хакасии на основе интеграции спутниковых и наземных данных 87
Выводы 91
Список использованной литературы 93
Приложение 108
- Специфика исследования растительного покрова посредством спутниковых данных
- Опыт использования спутниковых данных применительно к задачам исследования растительности аридных и семиаридных зон
- Методика исследования растительности по спутниковым данным Landsat 7 ЕТМ +
- Экологический спектр растительности
Введение к работе
Актуальность темы. Качество природной среды обитания человека напрямую зависит от правильной и рациональной организации отношений человека, его хозяйства с компонентами ландшафтно-географической сферы.
Особенно это касается растительности, ключевого звена природных комплексов и агроландшафтов. Решение задач рационального использования растительного покрова прямо связано с изученностью и пониманием его средоформирующего и средозащитного потенциалов. На первый план все более определенно выходит необходимость картирования современного состояния и экологической оценки растительности в рамках конкретных природных комплексов. Такие исследования особенно актуальны для степных экосистем, находящихся длительное время под интенсивным управлением человека.
Республика Хакасия входит в Алтае-Саянский регион (АСЭР) - одну из приоритетных территорий в деятельности Всемирного фонда дикой природы (WWF) в России. Территория республики характеризуется высоким природным потенциалом, степенью биоразнобразия и включает природные комплексы разного типа, в том числе и степные экосистемы, являющиеся одними из самых интересных островных степей АСЭР (Бытотова, 2006).
С другой стороны, Хакасия является регионом, занимающим важное место в сельскохозяйственном производстве Сибири (Семенов и др., 2004).
Интенсивное использование природных ресурсов, развернувшееся с 50-х годов прошлого столетия, изменило состояние растительного покрова и его значение в структуре землепользования республики (Волкова и др., 1979).
Пастбищное животноводство в течение многих лет являлось главным источником негативных воздействий на растительность. Современное использование пастбищ должно соответствовать природным условиям конкретной местности. В первую очередь необходимо учитывать биопродуктивность естественных пастбищ и риск их деградационных изменений. Созданная десятки лет назад карта растительного покрова Хакасии (Куминова, 1976) и ландшафтная карта агроприродного потенциала геосистем Минусинской котловины (Лысанова, 1999) не отражают современное состояние растительных ресурсов, и, тем более, не дают возможности прослеживать основные тенденции в динамике биологоэкологических параметров растительного покрова. Анализ литературных данных показал, что в настоящее время исследования, посвященные изучению и картированию современного растительного покрова степного пояса Хакасии, практически не осуществляются. Такие исследования проводятся в основном на заповедных территориях Республики. В то же время, сегодня крайне необходимы современные геоботанические карты и картосхемы для разработки основ экологически ориентированного землепользования многих регионов России, в том числе и Хакасии.
Современные технологии, основанные на использовании спутниковых данных, обладая рядом значительных преимуществ над наземными методами, позволяют осуществить многие представленные выше направления в исследовании растительности. Признано, что космические снимки содержат материал исключительной ценности для изучения ландшафтной оболочки земли и ее отдельных компонентов, в том числе и растительности. Для решения вопросов, связанных с картированием растительности, необходимо выяснить, с какой степенью детальности возможно дешифрирование растительности на космических снимках, каким образом с наибольшей полнотой можно использовать спутниковые данные для составления карт растительности.
Опыт геоботанических исследований с применением космических материалов показал, что прямое дешифрирование растительности только по отражательной способности затруднительно (Воробьев, Казначеев, 1988).
Информация о растительности может быть извлечена из космического снимка путем анализа связи биолого-экологических параметров растительных сообществ и спектральных данных.
Для адекватной интерпретации аэрокосмических данных необходимо привлечение большого объёма тематической информации об объектах мониторинга, включающей картографические материалы (почвенные, геоботанические карты и т.д.), данные полевых работ и многое другое.
Следовательно, необходимо совмещение спутниковых и наземных исследований в единый комплекс.
В настоящее время опубликовано много работ посвященных исследованию растительного покрова на основе анализа многоспектральных спутниковых данных, как за рубежом, так и на территории России. Несмотря на это существует ограниченное количество русскоязычных работ посвященных изучению именно степных растительных сообществ.
Предлагаемая работа призвана восполнить этот пробел.
Целью работы является исследование растительности степного пояса Хакасии на основе комплексного использования многоспектральной космической информации среднего разрешения и данных геоботанических обследований.
Задачи исследований:
• изучить растительность степного пояса Хакасии на отдельных полигонах и охарактеризовать ее современное пространственное распределение и структуру; исследовать пространственно-временную динамику надземной фитомассы степных растительных ассоциаций и содержание воды в листьях растений разных экологических групп для интерпретации спутниковой информации;
• выявить основные информационные возможности вегетационного (NDVI) и водного (NDWI) индексов для целей дешифрирования и картирования степной растительности.
• составить на основе интерпретации многоспектральной космической информации среднего разрешения и наземных данных картосхемы растительности, отражающие современное состояние растительного покрова отдельных районов степного пояса Хакасии.
На защиту выносятся следующие положения:
• особенности и характер распределения в современных условиях классификационных единиц растительности разного уровня на полигонах в пределах степного пояса Хакасии; закономерности изменения надземной фитомассы степных растительных ассоциаций, а также содержание воды в листьях растений разных экологических групп;
• различия вегетационного (NDVI) и водного (NDWI) индексов растительных ассоциаций, лежащие в основе интерпретации и картирования растительности;
• картосхемы современного растительного покрова отдельных районов степного пояса Хакасии, созданные на основе интеграции многоспектральной космической информации и геоботанических обследований.
Научная новизна. Проведено исследование и картирование многих уцелевших массивов современной естественной растительности степного пояса Хакасии на основе интеграции наземных и спутниковых данных.
Получены новые данные о структурно-функциональных особенностях разных растительных сообществ имеющие значение не только для интерпретации многоспектральных спутниковых изображений, но и оценки современного состояния растительного покрова Хакасии. Прослежена пространственновременная динамика надземной фитомассы в отдельных районах степного пояса Хакасии для адекватной интерпретации спутниковой информации, картирования растительности и оценки ее кормовой ценности.
Практическая значимость. Комплексное использование спутниковых данных среднего разрешения и геоботанических исследований позволило классифицировать и картировать современный растительный покров отдельных степных массивов Хакасии. Результаты, полученные в ходе работы, могут быть использованы в дистанционном мониторинге состояния естественной растительности, оценке продуктивности и степени нарушенности растительного покрова не только республики Хакасии, но и других районов со сходными ландшафтно-климатическими условиями.
Данные исследований, отраженные в виде картосхем растительного покрова являются источником информации для создания электронного атласа республики Хакасия, а также организации системы мер по улучшению и восстановлению естественных кормовых угодий.
Апробация. Материалы исследований были представлены на: конференции молодых ученых института биофизики СО РАН (Красноярск, 2005), конференции молодых ученых Красноярского научного' центра СО РАН (Красноярск, 2005), международной школе-конференции «Экология Южной Сибири и сопредельных территорий» (Абакан, 2005, 2006), четвертой Российской конференции «Флора и растительность Сибири и Дальнего Востока» (Красноярск, 2006), VIII научной конференции по тематической картографии «Геоинформационное картографирование для сбалансированного территориального развития» (Иркутск, 2006), юбилейной Всероссийской конференции «Дистанционное зондирование Земли из космоса» (Москва, 2007).
Материалы диссертационной работы включались в отчеты Российского фонда фундаментальных исследований (07-05-96807-р_енисей_а) «Изучение продуктивности наземных экосистем на примере территорий Юга Красноярского края и Хакасии на основе интегральной системы космического мониторинга» (2007-2008) и Красноярского фонда научных исследований (17G014,2007).
Личный вклад автора. Все исследования по теме диссертации осуществлялись автором или при его непосредственном участии, в том числе: сбор наземных данных (период с 2001 по 2007 гг.) их анализ, обобщение, интерпретация космических изображений и составление картосхем современного растительного покрова отдельных участков степного пояса Хакасии.
Благодарности. Автор признательна доктору технических наук, профессору Шевырногову А.П. за постановку актуальной темы научных исследований и методическую помощь в работе над диссертацией, кандидату биологических наук Зоркиной Т.М. за научные консультации в процессе работы над диссертацией и предоставлении материалов своих исследований, а также сотрудникам и аспирантам лаборатории экологической информатики института биофизики СО РАН. Публикации. По теме диссертационной работы опубликован 15 научных работ.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа изложена на 121 странице компьютерного текста и состоит из введения, 5 глав, общих выводов, списка литературы, 7 приложений. Работа содержит 5 таблиц, 20 рисунков, список использованной литературы включает 130 источников.
Специфика исследования растительного покрова посредством спутниковых данных
Изучение характеристик отражательной способности дает теоретическую основу для интерпретации объектов на спутниковых снимках по набору их спектральных яркостей или их отношениям. В этой области, классическими являются исследования Е.Л. Кринова (1947), разработавшего спектрометрическую классификацию природных образований в видимой области спектра, которые затем были продолжены и в инфракрасную (ИК) область. Все многообразие объектов в ландшафте он разделил на четыре класса, каждый из которых отличается своеобразной кривой спектральной яркости: горные породы, растительный покров, водные и снежные поверхности.
Из всех объектов суши растительный покров имеет наиболее информативные спектральные характеристики, которые чутко реагируют на его изменчивость (Кринов, 1947). Свет, отраженный растениями, больше дифференцирован по спектру, чем у других объектов земной поверхности.
Взаимодействие электромагнитного излучения с таким объектом, как растительность имеет достаточно сложный характер. При отражении, поглощении и пропускании падающего излучения лист растения проявляет свойства, зависимые как от концентрации основных поглощающих компонентов (хлорофилл, вода, сухое вещество и т.д.) так и от внутреннего и поверхностного отражения листа (Wooley, 1971; Выгодская, Горшкова. 1987; Ustin et all, 2005).
Согласно современным представлениям свойства электромагнитного излучения, отраженного (или переизлученного) от растительности, определяются в основном пятью факторами (Кондратьев, 1962; Gates, 1965; Кондратьев и др., 1986; Рачкулик, Ситникова, 1989; Кочубей и др., 1990 и др.): - оптическими свойствами листьев и других фитоэлементов растений, которые изменяются в течение вегетационного периода и существенным образом зависят от параметров окружающей среды; - структурой растительного покрова (густота стояния растений, площадь листовой поверхности, преимущественная ориентация листьев и т.п.), которая является видоспецифичным фактором и также вариабельна во времени; - отражательной способностью почвы, которая зависит от типа почвы (гранулометрический состав, содержание гумуса), ее влажности, степени и вида обработки (для сельскохозяйственных земель) и других факторов; - условиями съемки, такими как длина оптического пути (высота съемки, надирная или боковая съемка), соотношение прямой и рассеянной радиации, азимут визирования по Солнцу, направление рядков (для культурной растительности); - состоянием атмосферы (наличие и размеры присутствующих в атмосфере частиц). Каждый из указанных факторов оказывает преимущественное влияние на ту или иную характеристику отраженного от растительности светового потока.
Интервал длин волн (0,4-2,5 мкм) используемый при исследовании растительности можно разбить на три области, в каждой из которых отражение, пропускание и поглощение света определяют различные явления. В общем растительный покров отличается характерным максимумом отражательной способности в зеленой (0,51-0,55 мкм), минимумом - в красной (0,62-0,80 мкм) и резким увеличением отражения в ближней инфракрасной зоне (0,8-1,5 мкм).
Листья обладают относительно низкой отражательной способностью и низкой пропускной способностью в видимой области спектра. Коэффициенты спектральной яркости (г) растительности в этой зоне спектра определяются составом и концентрацией пигментов. Большая доля (70-90 %) солнечных лучей сине-фиолетовой (0,40-0,47 мкм) и ближней красной (0,63-0,68 мкм) зон спектра поглощается пигментами листьев растений, прежде всего хлорофиллом, и преобразуется в энергию, необходимую для процесса фотосинтеза. Коэффициенты спектральной яркости растений в видимой части спектра, как правило, обратно пропорциональны концентрации хлорофилла в вегетативных органах растений (Виноградов, 1966; Выгодская, Горшкова. 1987).
Помимо зеленого пигмента, в растениях высших растений в меньших количествах имеются желтые пигменты (каротин и ксантофилл), имеющие полосу поглощения в синей части спектра (0,45-0,48 мкм). В нормальном вегетативном состоянии желтые пигменты незаметны. Однако после разрушения хлорофилла эти пигменты оказываются определяющими в окраске растений (Дейвис, 1983).
Обычно концентрация хлорофилла у мезофитов (растений, произрастающих в достаточных условиях увлажнения) выше, чем у ксерофитов (растений сухих местообитаний); у зрелых побегов выше, чем у ювенильных, у теневыносливых видов выше, чем у светолюбивых (Горышина, 1989). Стрессовое состояние растительности (засоленность почвы, повреждение вредителями, болезни и т.п.), снижающее содержание хлорофилла, приводит к уменьшению поглощения листьями, прежде всего около 0,7 мкм (Carter, Кпарр, 2001). Такие листья будут казаться желтоватыми (хлоротичными) и будут сильнее отражать свет, особенно в красной области. В ближней инфракрасной области (ИК) наблюдается заметное возрастание отражательной способности листьев. Здесь листья обычно отражают от 40 до 50 % и поглощают менее 5 % падающего излучения. Высокое отражение и пропускание в зоне «инфракрасного плато» (0,7-1,3 мкм) объясняются многократными отражениями во внутренней структуре мезофилла из-за различий в показателях преломления оболочек клеток и внутриклеточных воздушных полостей. Так как внутренняя структура листа в значительной мере зависит от вида растения, различия в ИК области отражательной способности проявляются больше, чем в видимой (Бауэр, 1985; Slatonet all, 2001).
Как правило, злаки имеют коэффициенты спектральной яркости в ближней ИК области меньше, чем разнотравье; растения подсыхающие и оканчивающие вегетацию меньше, чем нормально вегетирующие в стадии полного развития; ксерофиты и склерофильные растения с незначительным слоем губчатой паренхимы меньше, чем мезофиты и гигрофиты (растения избыточно увлажненных местообитаний) с обильной губчатой тканью (Виноградов, 1966).
В области длин волн 1,5-3,0 мкм (в средней РЖ-области) отражательная способность растений определяется главным образом содержанием воды в листьях (Carter, 1991). На спектральные характеристики растительности влияют полосы сильного водного поглощения на длинах волн 1,4, 1,9 и 2,7 мкм. Полоса поглощения при 2,7 мкм является самой большой. Однако даже небольшие полосы водного поглощения при 1,1 и 0,96 мкм влияют на спектральную отражательную способность. При этом нужно учитывать расположение «атмосферных окон», где могут работать сканерные системы. Это приблизительно следующие диапазоны: 0,3-1,3; 1,5-1,8 и 2,0-2,6 мкм отражательного спектра. В данных диапазонах длин волн, где могут функционировать сканерные системы, можно наблюдать значительные изменения отражательной способности.
Опыт использования спутниковых данных применительно к задачам исследования растительности аридных и семиаридных зон
В настоящее время методы дистанционного зондирования Земли широко применяются для решения исследовательских и прикладных задач во многих областях науки, в том числе и для изучения наземных экосистем и их неотъемлемого компонента - растительного покрова.
Растительность, образующая внешний покров земной поверхности, в первую очередь отражается на космических снимках. Как правило, именно растительность зачастую является индикатором при дешифрировании почвенного покрова, форм рельефа, подстилающих пород и отложений, грунтовых вод, засоления и т.д. (Кравцова, 2005).
Космические снимки хорошо отражают вариации растительного покрова, вызванные изменением экологических условий освещения, увлажнения, засоления и т.д. Например, среди сухостепной растительности хорошо различаются на снимках специфичные в изображении эдафические варианты степей (связанные с изменением грунтов): галофитные группировки на засоленных землях, псаммофитные степи песчаных массивов, петрофитные степи в районах мелкосопочника (Космическая съемка...., 1980). Эта особенность делает снимки ценным источником для изучения сложной структуры растительного покрова.
В настоящее время опубликовано много работ посвященных исследованию растительности разных экосистем на основе анализа аэрокосмических данных, как за рубежом, так и на территории России. Использование такого рода информации в области изучения и картирования травянистых сообществ, приуроченных к сухим аридным и семиаридным территориям, особенно в пределах Сибири не столь широко. В то время как на основе данных дистанционного зондирования практически в реальном времени возможна объективная оценка структуры, состояния и продуктивности пастбищ, а также отслеживание процессов дигрессии травостоя и многое другое.
Ведущее место в дистанционных методах занимает изучение объекта по снимкам, поэтому главная их задача заключается в целенаправленном получении и обработке снимков. Для результативного использования этих снимков исследователь должен знать их информационные свойства и владеть специальными способами и приемами эффективного извлечения из снимков требуемой информации (Книжников, 2004).
В работах по изучению травостоев, произрастающих в разных типах ландшафтов, используется большой набор подходов к анализу дистанционных данных. В независимости от тематической направленности исследований обобщенная схема обработки спутниковых данных включает следующие этапы: 1) предварительная обработка: - радиометрическая и геометрическая коррекция. 2) тематическая обработка: - визуальное дешифрирование; - автоматизированная классификация; - оценка количественных характеристик растительности. 3) комплексная интерпретация и экспертная оценка. Большинство доступных к использованию спутниковых данных проходят предварительную орбитальную и геометрическую коррекции, в результате чего устраняется влияние искажений, связанных с техническими особенностями детектора, орбиты спутника и с различием в расстояниях от дистанционного детектора до земной поверхности (Richards, 1986).
Тематическая обработка спутниковой информации выполняется после предварительной и направлена на решение конкретных задач, на извлечение конкретной информации в той или иной области наук о Земле. Общим является использование аппарата распознавания образов.
Дешифрирование - процесс распознавания объектов по их изображениям, определения качественных и количественных характеристик этих объектов, изучения ландшафтообразующей и экологической роли различных факторов (Петров, 2004).
Методы извлечения информации об изучаемом объекте или процессе при всем их многообразии сводятся к двум основным: визуальному и автоматизированному. В визуальном дешифрировании обычно выделяют чтение снимков и их интерпретацию (толкование). При визуальном дешифрировании распознаются объекты на снимке, определяются их качественные и некоторые количественные характеристики, выявляются взаимосвязи между объектами, явлениями и процессами, а также закрепляются результаты дешифрирования в графическом виде (Лабутина, 2004). Принципы классификации растительности на основе визуальной оценки рисунка аэроснимка разрабатывались в течении многих лет и до настоящего времени не утратили своей значимости. Первые опыты по применению ароснимков при изучении растительности аридных и семиаридных зон относятся к концу 20-х - началу 30-х годов. Аэрофотосъемка была использована при изучении пустынь Туркменистана, саванн Сенегала и Сахельской Сахары, полупустынь Прикаспия, саванн Родезии (Винградов, 1966). Затем в течение многих лет проводились исследования по дешифрированию на аэрофотографиях состава, распределения и состояния кормовых растений на пастбищах Узбекистана, Туркмении, Казахстана и других аридных и семиаридных территорий для определения их структуры и продуктивности, оценки состояния и картирования (Харин, 1975;Космическая съемка...., 198; Алланзарова, 1982 и др.). Основными признаками дешифрирования выступали конфигурация, тон и текстура аэроснимков (Виноградова, 1955).
Первоначальное использование однозонального аэрофотографирования на однослойные, многослойные черно-белые и цветные пленки не обеспечило необходимой достоверности распознавания состава и состояния пастбищ. Лишь сопоставление оптических плотностей изображения в разных зонах спектра позволило дать более достоверную информацию. Синхронная многоканальная съемка в узких интервалах спектрах, сопоставление величин сигналов одного и того же объекта позволила повысить достоверность распознавания (Баррет, Куртис, 1979; Гонин, 1980).
Когда в середине 1960-х годов для гражданских применений стали доступны первые многозональные данные дистанционного зондирования, обеспечивающие большие объемы информации о спектральных свойствах объектах, большинство исследователей интерпретации природных объектов, в том числе и растительности, обратились к разработке машинных методов и нтерпретации.
Методика исследования растительности по спутниковым данным Landsat 7 ЕТМ +
Существует большой набор подходов к анализу дистанционных данных. Рассмотрим основные методы, применяемые для обработки спутниковых изображений, на которые мы опирались в задачах идентификации и оценки эколого-биологических характеристик растительности.
Анализ многоспектральных спутниковых данных Landsat 7 ЕТМ+, полученных на 4 сентября 2001 г. и 2 сентября 2006 г. проводился с помощью программного продукта ENVI 4.0 и основывался на материалах наземных исследований. Используемые снимки, прошли стандартную предварительную обработку процедурами радиометрической и орбитальной коррекции.
Выбор участков и проведение полевых исследований осуществлялось с учетом рекомендаций по организации работ на полигонах (Виноградов, 1966; Гарелик, и др., 1976). Также в работе использовались топографические карты, карты землепользования Хакасии и материалы исследований Т.М. Зоркиной. Процедура дешифрирования осуществлялась по общепринятой схеме, освященной в многочисленных публикациях (Виноградов, 1971; Лабутина, 2004; Книжников, 2004 и др.). Первый этап — подготовительный - включал в себя выбор космических снимков, предварительное дешифрирование растительных объектов и создание макетов карт растительности с легендой для каждого полигона. Второй этап - полевое дешифрирование, в рамках которого главным методом выступало эталонное профилирование на полигонах, представляющее собой полоску изображения, включающую характерное сочетание сопряженных растительных группировок и сопутствующий ей детальный экологический профиль (Петров, 2004).
Третий этап картирования - полевая экстраполяция и ее контроль. Используя признаки дешифрирования, выработанные на ключевых участках, а также материалы маршрутных наземных исследований производили полевое дешифрирование территорий полигонов и осуществляли полевой контроль дешифрирования. Четвертый этап - камеральное дешифрирование и картосоставление. Для успешного проведения картирования растительности необходимо, чтобы съемка была выполнена в сроки с оптимальными для дешифрирования растительных объектов условиями (Виноградов, 1962). Для интерпретации растительности степного пояса Хакасии, по нашему мнению, наиболее благоприятны позднелетнее время (третья декада августа) и начало осени (первая декада сентября). Именно в этот период возможно разделение разнотравных мезофильных и злаковых ксерофильных растительных группировок, в силу их специфики оводненности, пигментации и ритмики вегетации.
Эколого-морфологическая структура растительности дешифрируется значительно лучше, чем флористический состав растительности (Харин, 1975; Дейвис, 1983). Вследствие этого в работе в основу выделения единиц дешифрирования растительности положены представления об экологической сходности сообществ, произрастающих в относительно равнозначных экологических условиях.
В работе с серией многоспектральных снимков использовали универсальный прием — синтезирование цветного изображения (синтез RGB), включая выбор варианта цветового синтеза, оптимального для решения конкретной задачи дешифрирования.
Для оценки параметров растительности по данным дистанционного зондирования использовали группы признаков: значения яркостей пикселей в спектральных каналах изображения и значения зональных отношений -индексы. Для оценки фотосинтетически активной фитомассы в работе использовали нормализованный вегетационный индекс (NDVI): Р Р х р р LNIR+XRED (2) где Рдг/к и FRED - яркости пикселей изображения Landsat 7 ЕТМ+ соответственно в ближней инфракрасной (ИК) и красной зонах спектра (Fensholt, 2003). Для расчета изображений NDVI по данным спутника Landsat ТМ в качестве красной области спектра использовался 3 канал (0,63 — 0,69 мкм), в качестве ближней инфракрасной - 4 канал (0,76 - 0,90 мкм). Для оценки относительного содержания воды в работе применяли нормализованный дифференциальный водный индекс (NDWI): NDWI - PKIR-PMR NIR+ MR (3) где Рдте и ] ш - яркости пикселей изображения Landsat 7 ЕТМ+ соответственно в ближней и средней инфракрасной зонах спектра (Tucker, 1980; Gao, 1996 и др.). Для расчета изображений NDWI по данным спутника Landsat ТМ в качестве первой области спектра использовался 4 канал (0,76 -0,90 мкм), в качестве второй - 5 канал (1,55 - 1,75 мкм). Рассчитанные индексы использовали в качестве переменных в алгоритмах классификации «дерево решений». Данный автоматизированный статистический метод позволяет выделять на дистанционном изображении классы различных объектов, в том числе и растительности, обладает рядом преимуществ над другими статистическими методами и в последнее время активно используется при исследовании растительного покрова (Safavian et al, 1991; Hansen и др., 1996; Eric et al, 2003 и др.).
Экологический спектр растительности
Каждое растительное сообщество характеризуется определенным экологическим составом входящих в него видов. Отбор видов зависит, с одной стороны, от специфики условий местообитания, с другой стороны от экологических потребностей отбираемых видов растений, поэтому экологический состав растительного сообщества соответствует характеру его местообитания и является показателем определенных условий среды. Состав экологических групп и количественные соотношения в растительном сообществе и определяют его экологическое своеобразие (Прокопьев, 2001).
В сообществе, как правило, доминируют особи со сходными эколого-биологическими и эколого-физиологическими свойствами по характеру реакции на ведущие факторы занимаемой ими конкретной экологической ниши (Колпиков, 1963).
Основным экологическим фактором, влияющим на распределение растительности в степной зоне, является увлажнение, поэтому в работе подробно рассматривали экологический состав каждой ассоциации по отношению к фактору увлажнения (табл.2). В тексте анализируемые ассоциации обозначены цифрами в с соответствии с таблицей 2.
Анализ видового состава растений по отношению к фактору увлажнения показал, что в экологическом спектре всех исследуемых растительных ассоциаций представлена группа мезоксерофитов, широко распространенная в пределах настоящих степей (1-5, 10,12). Доля мезоксерофитов варьирует от 4 % в злаково-разнотравной (опустыненной) ассоциации до 33 % в овсецово-разнотравной и злаково-ковыльной.
Ксеромезофиты, представленные в большинстве своем крупностебельным разнотравьем, имеют крупные листовые пластинки мезофильной структуры и придают отдельным участкам степей лугово степной характер (Горшкова, 1966). Данная экологическая группа видов отмечается в травостое большинства исследуемых растительных ассоциаций, но особенно велика ее доля (до 40 %) в более стабильных по увлажнению местообитаниях (верхние части склонов северной экспозиции, западины между грядами).
Группа ксерофитов преобладает в ассоциациях, приуроченных к более засушливым местообитаниям, и представлена в основном узколистными дерновинными злаками {Stipa capillata, Koeleria cristata, Festuca valesiaca и др.) и полукустарничками {Artemisia frigida, Thymus minussinensis, Ceratoides papposa и др.). Доля ксерофитов увеличивается в опустыненных степях (8) и на территориях с сильной антропогенной нагрузкой (7, 13). Высокая доля мезофитов характерна для ассоциаций луговых степей (12,14) и галофитных лугов (17-19).
Первая группа объединяет ассоциации (6-9) с высокой долей ксерофитов (более 75 %), низким проективным покрытием и высотой травостоя, с преобладанием узколистных дерновинных злаков, а также полукустарничков. Данные ассоциации приурочены к сухим местообитаниям и территориям с сильной антропогенной нагрузкой и относятся к группе формаций -мелкодерновинные степи.
Вторая группа включает колосняковую (15) и злаково-чиевую (16) ассоциации. Доминирует в их травостое группа мезоксерофитов 50 и 60 % соответственно. Доля ксерофитов в данных ассоциациях составляет более 20%. Данные ассоциации относятся к группе формаций — солонцеватые крупнодерновинно-корневищные степи.
Третья группа объединяет ассоциации (1-5) с высокой долей ксеромезофитного разнотравья (до 40 %) и низким процентом присутствия мезофитов (не более 10%). Группа ксерофитов высока, но не превышает 50 %. Перечисленные ассоциации относятся к группе формаций -крупнодерновинные степи.
Четвертая группа включает ассоциации (10,11,14) с высокой ролью в травостоя мезоксерофитного (до 33 %) и ксеромезофитного (до 40 %) разнотравья, доля мезофитов в травостое не превалирует.
Пятая группа представлена ассоциациями галофитных пойменных лугов (18,19) и их модификациями (17). Здесь основную роль в сложение травостоя играют мезофиты (более 65 %).
Шестая группа представлена злаково-разнотравной с кустарниками ассоциацией, характеризующейся высокой долей мезофитного (48 %) и ксеромезофитного (26 %) разнотравья и приближающейся по структурно-функциональным особенностям к суходольным лугам.
