RESULT OF MONITORING OF LAKE BAIKAL BASED ON SPACE IMAGES

Research article
DOI:
https://doi.org/10.23670/IRJ.2023.137.57
Issue: № 11 (137), 2023
Suggested:
15.10.2023
Accepted:
26.10.2023
Published:
17.11.2023
626
11
XML
PDF

Abstract

The article presents the results of monitoring the shoreline of Lake Baikal in the area of the Tyya River estuary (Senogda Bay) and the Slyudyanka River estuary using space images. The problems of these areas are described, which consist in intensive development of spirogyra algae. The results of monitoring experiments are presented. Index images were calculated and index values in the polluted area were analysed. The presence of algae in the indicated areas was detected and a tendency to increase their concentration was noted. The data obtained as a result of experiments are confirmed by information from open sources. The conclusion is made about the efficiency of index images application in detecting the results of negative influence on hydrographic objects, as well as about the fact that three standard spectral channels (R, G, B) are sufficient for these purposes.

1. Введение

Актуальность данного исследования заключается в том, что в озере Байкал содержится 20% мировых запасов пресной воды, а антропогенное воздействие путем выбросов отходов жизнедеятельности человека, турбаз и очистных сооружений негативно влияют на экологическую ситуацию озера. Использование данных дистанционного зондирования позволяет оценить динамику негативных изменений состояния озера, что предоставит возможность устранить причину экологической проблемы и частично заменить полевые исследования.

Как известно, на участках залив Листвяничный, побережье Северного Байкала (участок бухта Сеногда – устье р. Тыя) и Байкальск происходит массовое распространение спирогиры, которая захватила около 60% мелководья Байкала. Данная водоросль не только угрожает другим водорослям в водах Байкала, но и захватывает прибрежную зону, которая регулярно покрывается слоем отмерших водорослей.

По подсчетам ученых, сырая биомасса гнилых водорослей на данном участке может достигать 90 килограмм на квадратный метр. Основными причинами распространения является попадание в озеро отходов жизнедеятельности человека, которыми водоросль и питается, а также очистные сооружения, попадающие в стоки из железнодорожного депо, а оттуда идут прямо в байкальскую воду

,
,
,
.

Современное развитие данных дистанционного зондирования Земли, их доступность и оперативность получения активно используются в различных сферах деятельности человека. Документальность и независимость получаемой информации, позволяют получать достоверные сведения об объектах земной поверхности их метрических и качественных характеристиках. Снимки не заменят данные полевых обследований, но существенно сократят объем работ и незаменимы в труднодоступных районах.

Цель данного исследования – мониторинг береговой линии озера Байкал по космическим снимкам, с целью обнаружения массового распространения водорослей спирогиры.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- выполнить расчет индексных изображений (индекс мутности и концентрации хлорофилла) по временному ряду космических снимков;

- выявить значения индексов, соответствующие наличию водорослей в воде;

- осуществить анализ результатов;

- сформулировать выводы и рекомендации.

2. Методы и принципы исследования

Космические снимки для выполнения работы были получены съемочной системой Sentinel-2 на даты 22.06.2017, 17.07.2018, 17.06.2019, 06.07.2020 и 12.06.2021. Территория исследования – устье реки Тыя (бухта Сеногда) и устье реки Слюдянка.

Как показывают многочисленные исследования

,
,
,
, эффективным инструментом для оперативного мониторинга воздействия негативных факторов на окружающую среду, по данным дистанционного зондирования Земли, является использование индексных изображений. Формулы расчета индексов основаны на особенностях зависимости коэффициентов спектральной яркости от диапазона спектра. Выделяют вегетационные, почвенные, водные и другие индексы.

Существует множество различных индексов, одними из самых распространенных являются нормализованный вегетационный индекс NDVI для определения состояния наземной растительности и нормализованный разностный индекс воды NDWI для обнаружения водных объектов

.

Индекс NDVI рассчитывается по формуле

img
(1)

где NIR – канал ближнего инфракрасного спектра отражения;

RED – канал красного диапазона видимого спектра отражения.

Индекс NDWI рассчитывается по формуле

img
(2)

где SWIR – дальний инфракрасный канал.

Для выявления взвесей в водоемах, часто, используют индекс мутности (Mut). Данный индекс показывает помехи в прохождении света через толщу воды, вызванные взвешенными материалами. Чем больше количество всех взвешенных твердых частиц в воде, тем выше измеренная мутность. Она включает в себя грязь, осадок, чрезмерный рост водорослей, фитопланктона, глины и ила, может быть вызвана стоком земель, загрязнением и эрозией береговой линии.

Индекс мутности Mut рассчитывается по формуле

img
(3)

где BLUE – синий канал видимого спектра;

GREEN – зелёный канал видимого спектра.

Для определения развития фитопланктона и высших водных растений применяется индекс концентрации хлорофилла. Максимальные значения которого соответствуют участкам, занятым зарослями водных растений, это свидетельствует о том, что на данной территории происходит обильное развитие фитопланктона, что является главной причиной повышенной мутности.

Индекс концентрации хлорофилла Hlor рассчитывается по формуле

img
(4)

3. Основные результаты

Для всех исходных снимков был выполнен расчет индексов мутности и концентрации хлорофилла. Примеры, полученных индексных изображений, представлены на рис.1 и 2.
Индексное изображение мутности 22 июня 2017

Рисунок 1 - Индексное изображение мутности 22 июня 2017

Индексное изображение концентрации хлорофилла 22 июня 2017

Рисунок 2 - Индексное изображение концентрации хлорофилла 22 июня 2017

Далее на основе полученных данных, априорной информации о значениях индексов и визуальном дешифрировании, были выявлены диапазоны значений индексов, соответствующие наличию водорослей в воде (рис. 3).
Результат выявления водорослей (желтым) на основе значений индекса мутности (устье реки Тыя 6 июля 2020)

Рисунок 3 - Результат выявления водорослей (желтым) на основе значений индекса мутности (устье реки Тыя 6 июля 2020)

Анализ, полученных разновременных индексных изображений, показал, что на данной территории происходит обильное развитие фитопланктона, что является главной причиной повышенной мутности. При этом наблюдается повышение концентрации водорослей с каждым годом. Об этом свидетельствует увеличение значений индексов мутности и концентрации хлорофилла.

На основе полученных индексных изображений были определены максимальные, средние и минимальные значения индексов на указанной территории в период с 2017 по 2021 года. Графики изменения значений индексов представлены на рис. 4–6.

График изменения значений индекса мутности в период с 2017 по 2021 года

Рисунок 4 - График изменения значений индекса мутности в период с 2017 по 2021 года

График изменения значений индекса концентрации хлорофилла в период с 2017 по 2021 года

Рисунок 5 - График изменения значений индекса концентрации хлорофилла в период с 2017 по 2021 года

 График изменения средних значений индексов мутности и концентрации хлорофилла в период с 2017 по 2021 года

Рисунок 6 - График изменения средних значений индексов мутности и концентрации хлорофилла в период с 2017 по 2021 года

Полученные графики иллюстрируют, что с каждым годом развитие фитопланктона имеет тенденцию к увеличению, но в 2021 году значения индексов меняется несущественно. Это можно объяснить тем, что в 2021 году «Росводресурсами» было проведено мероприятие по очистке от водорослей рода спирогира северного побережья озера Байкал
.

4. Заключение

Таким образом, исследования показали, что для выявления водорослей в воде и их развития в разные периоды времени, для оперативного экологического мониторинга эффективно использовать данные дистанционного зондирования Земли. В данной работе использовались снимки, полученные съемочной системой Sentinel-2 с пространственным разрешением 10 м. Это накладывает ограничения на точность и подробность получаемых данных. Так как в ходе экспериментов использовались только два индекса (мутности и концентрации хлорофилла), где задействованы данные из трех диапазонов спектра (синий, зеленый, красный), то это существенно расширяет ассортимент данных дистанционного зондирования. А соответственно, есть возможность применять снимки высокого и сверхвысокого пространственного разрешения, что позволит повысить детальность и точность выявления влияния различных факторов на компоненты окружающей среды.

Кроме того, как показывают результаты, с помощью мероприятий по очистке береговой зоны, можно уменьшить размножение нитчатых водорослей спирогиры и сохранить древнейший источник питьевой воды. Помимо очистки береговой зоны, размножение можно предотвратить, перестав сливать в озеро загрязненные стоки. Жителям и туристам необходимо соблюдать чистоту при отдыхе на берегу Байкала, а также не использовать фосфорсодержащие моющие средства, действующие как удобрения для спирогиры.

Жителям и туристам необходимо соблюдать чистоту при отдыхе на берегу Байкала, а также не использовать фосфорсодержащие моющие средства, действующие как удобрения для спирогиры.

Article metrics

Views:626
Downloads:11
Views
Total:
Views:626