Мониторинг площадей и состояний зеленых зон городов по данным дистанционного зондирования Земли
8.00M
Категория: ГеографияГеография

Реферат гис

1. Мониторинг площадей и состояний зеленых зон городов по данным дистанционного зондирования Земли

МОНИТОРИНГ ПЛОЩАДЕЙ И СОСТОЯНИЙ
ЗЕЛЕНЫХ ЗОН ГОРОДОВ ПО ДАННЫМ
ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
Выполнил: Калмыков Степан, ст. гр. БК - 31

2.

Современные спутниковые технологии
позволяют эффективно отслеживать
состояние городских зеленых
насаждений в условиях урбанизации и
климата. Свыше половины населения
планеты проживает в городах, где
зелёные зоны обеспечивают чистоту
воздуха и комфорт окружающей среды.
Наземные обследования ограничены
трудоёмкостью и субъективностью,
тогда как дистанционное зондирование
даёт масштабные, регулярные и
объективные данные.

3.

Современные спутниковые системы для наблюдения городской растительности
Sentinel-2: частые и многоспектральные
снимки.
Landsat: исторический архив и
температурный контроль.
Два спутника Sentinel-2A и Sentinel-2B
обеспечивают высокочастотную съёмку с
интервалом 5 дней, охватывая 13
спектральных каналов с разрешением до 10
метров, что обеспечивает детальный
мониторинг растительного покрова.
Спутники серии Landsat архивируют
данные с 1972 года с разрешением 15-30
метров и тепловым каналом 100 метров,
позволяя анализировать как состояние
растительности, так и температурные
эффекты в городах.

4.

Вегетационные индексы NDVI и SAVI в оценке растительного покрова
SAVI снижает влияние почвы, что
особенно актуально для городских парков
с открытыми участками. Временные
изменения
отражают
сезонные
и
стрессовые факторы.
Высокие значения NDVI и SAVI
соответствуют здоровой растительности;
снижение индексов свидетельствует о
деградации или стрессах.

5.

Спектральные характеристики спутников Sentinel-2 и Landsat
Sentinel-2 обеспечивает высокую спектральную детализацию, а Landsat — продолжительную и тепловую съемку.

6.

Методы классификации и анализа изменений городской растительности
Алгоритмы машинного обучения,
такие как Random Forest и Support
Vector
Machines,
обеспечивают
точность классификации свыше 85%,
выделяя типы растительности и
землепользования.
Классификация
включает
древесную
и кустарниковую
растительность, газоны, а также
урбанизированные и водные
поверхности для комплексного
анализа городской среды.
Анализ временных изменений
проводится
с
помощью
детекции
изменений
и
изучения временных профилей
индексов,
выявляя
долгосрочные
тренды
и
аномалии.

7.

Практическое применение мониторинга в управлении городской зеленью
Спутниковый мониторинг позволяет
количественно оценивать изменения
площади зеленых насаждений и
обнаруживать несанкционированные
стройки и вырубки на ранних стадиях.
Методы ландшафтной экологии оценивают
фрагментацию и связанность зеленых
коридоров, а также буферный эффект для
повышения экологической эффективности
городских зеленых зон.

8.

Динамика фенологических процессов городской растительности
Аномалии в распускании и
пожелтении листьев выявляются
по снижению NDVI и SAVI, что
указывает на стрессовые состояния
растений.
Временные профили помогают
своевременно обнаруживать
засуху, повреждения и загрязнения,
влияющие на здоровье зелёных
зон.

9.

Интеграция данных для комплексного мониторинга городской среды
Температурные карты и
эффект охлаждения
Совмещение спектральных
данных с температурными
картами подтверждает
снижение температуры в
зеленых зонах на 5-7°C по
сравнению с застроенными
районами в жаркие дни.
Социально-демографические
данные
Использование данных о
распределении населения позволяет
выявлять районы с дефицитом
зеленых насаждений и планировать
развитие зелёной инфраструктуры с
учётом нужд горожан.
Моделирование и принятие решений
Интеграция спутниковых данных с
геоинформационными системами
позволяет моделировать влияние
планируемых изменений и
оптимизировать управление
городской зеленью.

10.

Перспективы и значимость дистанционного мониторинга зеленых зон
Дистанционный
мониторинг
становится
ключевым инструментом управления городской
экологией, а интеграция новых технологий и
ИИ значительно улучшит точность и
оперативность оценки состояния зелёных
насаждений.
English     Русский Правила