Дистанционный мониторинг объектов недропользования
Автор: Тарасова Л.В.
Журнал: Международный журнал гуманитарных и естественных наук @intjournal
Рубрика: Науки о земле
Статья в выпуске: 9-2 (36), 2019 года.
Бесплатный доступ
В работе предложена методика оценки экологического состояния объекта недропользования по спутниковым данным с использованием интегрального показателя. Осуществлен пространственно-временной анализ территории объектов недропользования с учетом воздействия на него природных и антропогенных факторов.
Дистанционное зондирование, недропользование, экологический мониторинг
Короткий адрес: https://sciup.org/170186674
IDR: 170186674 | DOI: 10.24411/2500-1000-2019-11518
Текст научной статьи Дистанционный мониторинг объектов недропользования
Возрастающее антропогенное воздействие на природу повышает актуальность проведения объективного экологического мониторинга. Использование космических снимков позволяет добиться полного единовременного охвата территории и провести экологическую оценку не только в пределах отдельных пунктов наблюдений, но и на любом выбранном участке. Мониторингу недропользования с использованием спутниковых данных посвящены ряд
работ как в РФ [1, 2, 3], так и за рубежом [4, 5, 6].
Поэтому целью данной работы стал дистанционный мониторинг объектов недропользования в РМЭ на примере карьеров «Коркатовское» и «Песчаный».
Алгоритм проведения экологического мониторинга недропользования с использованием спутниковых данных приведен на рисунке 1.
-
> Подготовка спутниковых снимков
-
> Определение мест для закладки тестовых участков
-
> Полевые исследования
-
> Классификация спутниковых снимков
-
> Получение изображений NDVI
-
> Выделение основных классов для анализа динамики и экологического состояния
-
> Создание тематической карты
-
> Пространственно-временной анализ изменения объекта недропользования
-
> Расчет экологических показателей
-
> Оценка и анализ экологического состояния объекта исследования
Рис. 1. Алгоритм проведения дистанционного экологического мониторинга недропользования
Для выбора тестовых участков, определения координат объектов и разработки маршрута исследования были использованы материалы спутниковой съемки высокого разрешения (интернет ресурсы Google, Yandex, а также спутниковые снимки Ресурс-П и Канопус-В).
На изучаемой территории было заложено и исследовано 30 тестовых участков на каждом объекте недропользования. Гео- графические координаты каждого тестового участка фиксировались на местности с помощью GPS-приёмника «GARMINeTrex20» с целью их последующей идентификации на спутниковых снимках. С каждой точки была снята GPS-координата, которая была перенесена на мультиспектральный спутниковый снимок в виде векторного точечного слоя.
Была проведена неуправляемая классификация спутниковых снимков Landsat 2001 и 2015 годов методом Isodata в программном комплексе ENVI-5.2. В результате были получены тематические карты, на основании которых была рассчитана площадь каждого класса. Далее была проведена оценка экологического состояния объектов недропользования.
Результаты классификации спутниковых изображений представлены на рисунках 2 и 3.
Карьер "Песчаный'
в
г
а
Карьер "Коркатовское'
Светлохвойные спелые и перестойные среднепроитводительные Светлохвойные средневозрастные среднепроизводительные Мелколиственные спелые и перестойные среднепроизводительные Мелколиственные средневозрастные среднепроизводительные Прочие древесные породы и кустарники Травянистый сомкнутый покров
Не покрытые лесной растительностью земли
Водные объекты
Нелесные земли
Мелколиственные средневозрастные ере Днепром зв одительные
Молотняки естественного происхождения Населенные пункты
Рис. 2. Тематическая карта наземного покрова в пределах санитарно-защитной зоны 500 м (СЗЗ) карьеров «Песчаный» и «Коркатовское»
Рис. 3. Тематическая карта наземного покрова в зоне радиусом 2000 м карьеров «Песчаный» и «Коркатовское»
Была проведена оценка площади и доли каждого класса. Далее были отобраны и рассчитаны критерии, позволяющие провести диагностирование экологического состояния территории исследования
(табл. 2 и табл. 3). Для оценки общего экологического состояния был введен интегральный показатель, рассчитываемый на основе следующих имеющихся данных (табл. 1).
Таблица 1. Шкала интегрального показателя экологического состояния территории
|
Значение интегрального показателя экологического состояния территории |
Состояние экосистемы |
Характеристика состояния по методике А.В. Антиповой (2004). |
|
0-0,75 |
уровень бедствия (Б) |
зона экологического бедствия (катастрофы) или класса катастрофического состояния сред. Это территории с полной потерей продуктивности, практически необратимыми нарушениями экосистем, исключающими данную территорию из хозяйственного использования. Деградация земель более 50% площади |
|
0,76-1,5 |
уровень кризиса (К) |
зона экологического кризиса или класса неудовлетворительного (весьма неблагоприятного) состояния среды. Это территории с сильным снижением продуктивности и потерей устойчивости экосистем и трудно обратимыми нарушениями. Здесь необходимо выборочное хозяйственное использование территорий и планирование их глубокого улучшения. Деградация земель от 20 до 50% площади. |
|
1,51-2,25 |
уровень риска (Р) |
зона экологического риска или класс условно удовлетворительного (неблагоприятного) состояния среды. Это территории с заметным снижением продуктивности и устойчивости экосистем, их нестабильным состоянием, ведущим к спонтанной деградации экосистем, но еще с обратимыми нарушениями. Эти территории требуют разумного хозяйственного использования и планирования мероприятий по их улучшению. Деградация земель от 5 до 20% площади. |
|
2,26-3 |
уровень нормы (Н) |
зона экологической нормы или класс удовлетворительного (благоприятного) состояния среды. Это территории без заметного снижения продуктивности и устойчивости экосистем, их относительной стабильности. Деградация земель менее 5% площади. |
Таблица 2. Расчет интегрального показателя экологического состояния по карьеру «Песчаный»
|
Наименование показателя |
Вес показателя |
2001 |
2015 |
||
|
Значение |
Балл |
Значение |
Балл |
||
|
Площадь разработки в общей площади, % |
0,15 |
40,4 |
1,0 |
18,9 |
2 |
|
Лесистость территории, % |
0,15 |
38,9 |
1,0 |
70,7 |
2 |
|
Индекс Шеннона (Н) |
0,1 |
0,55 |
1 |
0,46 |
1 |
|
Кэут1 (оценка коэффициента территории) [7] |
0,05 |
1,5 |
2 |
4,3 |
3 |
|
Кэут2 (с учетом внутренних свойств и качественного состояния территории) [7] |
0,13 |
0,43 |
1 |
0,56 |
2 |
|
Iн (индекс нарушенности территории) [7] |
0,12 |
9,9 |
2 |
7,0 |
3 |
|
Фрагментированность |
0,1 |
отсутствует |
3 |
отсутствует |
3 |
|
Замусоривание территории |
0,05 |
отсутствует |
3 |
отсутствует |
3 |
|
Рекультивация отработанных площадей, % |
0,15 |
10 |
1 |
75 |
3 |
|
Интегральный показатель экологического состояния территории |
1,5 |
2,4 |
|||
Таблица 3. Расчет интегрального показателя экологического состояния по карьеру «Коркатовское»
|
Наименование показателя |
Вес показателя |
2001 |
2015 |
||
|
Значение |
Балл |
Значение |
Балл |
||
|
Площадь разработки в общей площади, % |
0,15 |
30,5 |
2 |
25,0 |
2 |
|
Лесистость территории, % |
0,15 |
12,9 |
1 |
35,2 |
1 |
|
Индекс Шеннона (Н) |
0,1 |
0,65 |
1 |
0,17 |
3 |
|
Кэут1 (оценка коэффициента территории) |
0,05 |
1,1 |
2 |
2,5 |
2 |
|
Кэут2 (с учетом внутренних свойств и качественного состояния территории) |
0,13 |
0,36 |
1 |
0,43 |
1 |
|
Iн (индекс нарушенности территории) |
0,12 |
11,3 |
1 |
10,4 |
1 |
|
Фрагментированность |
0,1 |
сильная |
0 |
средняя |
1 |
|
Замусоривание территории |
0,05 |
отсутствует |
3 |
среднее |
1 |
|
Рекультивация отработанных площадей, % |
0,15 |
отсутствует |
0 |
около 30 |
1 |
|
Интегральный показатель экологического состояния территории |
1,1 |
1,4 |
|||
Список литературы Дистанционный мониторинг объектов недропользования
- Алексеева, М. Н. Экологический мониторинг нефтедобывающих территорий на основе космических снимков / М. Н. Алексеева, И. Г. Ященко // ИНТЕРЭКСПО ГЕО-СИБИРЬ. - 2013. - №2. - С. 101-106.
- Воробьев, О. Н. Спутниковый мониторинг недропользования в Республике Марий Эл / О. Н. Воробьев, Э. А. Курбанов // ГЕОМАТИКА. - 2015. - №1. - С. 45-52.
- Гаврилов, В. А. Опыт Ненецкого АО по выявлению незарегистрированных земельных участков и объектов недвижимости на основе космической съемки RapidEye / В.А. Гаврилов, С.В. Любимцева, С.М. Рыбникова // ГЕОМАТИКА. - 2012. - 4. - С. 20-22.
- Blachowski, J. Methodology for assessment of the accessibility of a brown coal deposit with Analytical Hierarchy Process and Weighted Linear Combination // Environ Earth Sci. - 2015. - №74. - Р. 4119-4131.
- Elmes, A. Mapping licit and illicit mining activity in the Madre de Dios region of Peru / A. Elmes et al. // Remote Sensing Letters. - 2014 - № 5. - Р.882-891.
- Pandey, A.C. Analysing topographical changes in open cast coal-mining region of Patratu Jharkhand using CARTOSAT-I Stereopair satellite images / A.C. Pandey, A. Kumar // Geocarto International. - 2014. - № 29. - P. 731- 744.
- Баданова, У. А. Устойчивость территории Талдомского района Московской области: проблемы и пути решения / У.А. Баданова, О.А. Савватеева // Фундаментальные исследования. - 2014. - № 9-2 - С. 360-364.
