CC BY
0ЗНАЧЕНИЕ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ В ОХРАНЕ ПРИРОДЫ
АБДИРЕЙМОВ САЛАУАТ ЖАМАЛОВИЧ
Казахский национальный университет имени аль-Фараби
Аннотация. Данные дистанционного зондирования могут использоваться прямо и косвенно на различных уровнях природоохранных мероприятий. Эти виды деятельности разделены на группы, подгруппы и типы и объяснены в примерах, а также приведены примеры исследований, основанных на данных прямого и косвенного дистанционного зондирования.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, опустынивания, землепользования, мониторинг, ландшафт.
Дистанционное зондирование сейчас широко используется во многих странах в различных отраслях экономики. Особенно велико значение данных дистанционного зондирования в природоохранной и картографической работе регионального масштаба. Природоохранные территории можно условно разделить на следующие группы, типы и типы в географических исследованиях:
Группы: Геолого-геоморфологические, Климатические, Гидрологи-ческие, Почвенные, Растительные и Фауны и др.
Внутри этих групп природоохранная деятельность имеет общее значение, а неэволюционные изменения их структурных характеристик считаются типами консервации. То есть типы относятся к геолого-геоморфологическим группам - землетрясения, оползни, оползни, камнепады и т. д. А для климата глобальное потепление климата, морозы, ураганы и т.д. По гидрологической группе природоохранные работы будут состоять из следующих видов: наводнения, лавины, айсберги и т.д.
Эти виды также могут фигурировать в рамках усилий по сохранению в отдельных научных исследованиях. В природоохранной работе несколько видов работ проявляются смешанно и классифицируются как виды. Потому что природа проявляется в их взаимодействии. В этом контексте возникает необходимость в более сложной и взаимосвязанной природоохранной работе.
Примером может служить мониторинг динамических изменений ландшафта, засухи, опустынивания и т.д. Для их устранения необходимо выполнить несколько видов работ.
Проведение всех видов и видов природоохранных работ с помощью дистанционного зондирования невозможно. На это есть следующие причины:
У Ограниченные возможности устройств удаленного сбора данных. Движение некоторых устройств сбора данных на орбите вдали от земной поверхности (спутники), а также ограниченность технологических возможностей некоторых (дроны).
У Дорогостоящее получение данных высокого разрешения (самолеты).
По вышеуказанным и другим причинам многие усилия по сохранению невозможны.
Например, для науки и еще не изучена вероятность возникновения (землетрясений), деградации животного мира и т. д. Для таких случаев ученые мира предлагают косвенные исследования таких видов и видов природоохранной работы на основе данных дистанционного зондирования Земли. Примеры этого включают:
- В зависимости от распространения лесов или ландшафтов в целом в нем проводятся научные исследования животного мира (Н. Ребекка и др., 2009).
- Шведский исследователь Пер Ола (2016) изучает здоровье листьев деревьев в лесах с помощью Индекса растительности и выявляет наличие этих типов вредителей листьев в больных лиственных лесах.
- Саранча может узнать ближайшие районы заражения, изменив район кормления (Кит Крессман, 2013).
- Э. Асфав и др. (2016) утверждают, что засоленность почвы можно определить на основе данных дистанционного зондирования с помощью температуры почвы, индекса растительности и других косвенных показателей.
- Также возможно изучить движение песчаных дюн по температуре почвы, поверхностным выбросам, индексу растительности, индексу разницы песчаной поверхности (Fadhil, 2013). Вообще многие подобные исследования можно организовать через косвенные индикаторы и многие природоохранные работы.
Ниже приведены примеры того, что можно сделать на основе удаленных данных в реальном времени:
- Стихийные бедствия посредством прогнозирования погоды и осадков, смягчения последствий засухи. В настоящее время метеорологические спутники типа «Метеор» (с 1967 г.) получают регулярную информацию о погоде.
- Мониторинг изменения ландшафта и правильная организация выращивания сельскохозяйственных культур. Сегодня в западных странах мониторинговые работы широко используются в качестве классификации землепользования. Данные, полученные со спутников, анализируются на основе современного программного обеспечения ГИС, а состояние ландшафтов можно изучать каждые 5 дней.
- При определении продуктивности пастбищ метод индекса вегетации анализируется в рамках конкретного объекта исследования в месяцах и годах. Это позволяет осуществлять периодический анализ и картирование их продуктивности. На пустынных пастбищах в этом состоянии также можно изучить участки возможной миграции песка.
- Исследование изменения площади горных ледников и его возможных последствий.
- Исследование наводнений и ущерба (Франциско Каррено, Мария Маноз, 2019). Sentinel 1A - радиолокационный спутник Европейского космического агентства, основной задачей которого является картирование и изучение разливов нефти в океане, активности айсбергов и наводнений.
- Изучение ландшафтов Аральского моря и разработка мер по предотвращению их деградации.
- Определение продуктивности растений по индексу вегетации и т.д.
В заключение отметим, что все виды и виды природоохранных работ могут проводиться прямыми и косвенными методами посредством дистанционного зондирования.
Исследователи проводят различные виды природоохранных работ, исходя из природно-географических особенностей объекта исследования. В этом случае самыми основными видами работ для Оазиса могли бы стать изучение процессов опустынивания, землепользования и мониторинг ландшафта.
ЛИТЕРАТУРА:
1. Rebecca N. Handcock et alls. Monitoring Animal Behaviour and Environmental Interactions Using Wireless Sensor Networks, GPS Collars and Satellite Remote Sensing. Sensors 2009, 9, 3586-3603; doi:10.3390/s90503586
2. Per-Ola Olsson et alls. Development of a method for monitoring of insect induced forest defoliation - limitation of MODIS data in Fennoscandian forest landscapes 2016, In : Silva Fennica. 50, 2, p. 1-22
3. Fracisco C.C., Maria M.M. Flood Monitoring Based on the Study of Sentinel-1 SAR Images: The Ebro River Case Study Water 2019, 11(12), 2454;
4. Keith Cressman, "Role of remote sensing in desert locust early warning," J. Appl. Rem. Sens. 7(1) 075098 (28 May 2013).
5. Engdawork Asfaw et alls. Soil salinity modeling and mapping using remotesensing and GIS: The case of Wonji sugar caneirrigation farm, Ethiopia, 2013. http://dx.doi.org/10.1016/j.jssas.2016.05.003
6. Ayad M. Fadhil Al-Quraishi. Sand dunes monitoring using remote sensing and GIS techniques for some sites in Iraq. PIAGENG 2013: Intelligent Information, Control, and Communication Technology for Agricultural Engineering, edited by Honghua Tan, Proc. of SPIE Vol. 8762, 876206 • © 2013 SPIE.
