Заказчик

Коммерческая тайна

Цель проекта

Мониторинг и оценка состояния зеленых насаждений для улучшения экологической ситуации г. Москва.

Мониторинг и оценка состояния зеленых насаждений - показатель экологического благополучия городской среды.

Наличие доступных и здоровых зеленых насаждений является неотъемлемой частью качества жизни в городах: растительность снижает уровень загрязнение воздуха, создает тень, способствует снижению температуру, служит средой обитания для птиц и животных, укрывает от ветра и выполняет рекреационные и эстетические функции.

Из-за увеличения скорости урбанизации, количества транспорта, наличия технических предприятий количество зеленых насаждений уменьшается, а накопление солнечной энергии увеличивается, что влечет рост температуры, количества оксида углерода, диоксида азота и др. в атмосфере.

Открытые и зеленые насаждения не только улучшают условия жизни, но и играют решающую роль, помогая людям адаптироваться к неблагоприятным последствиям экстремальных климатических явлений, борясь с городскими островами тепла, смягчая последствия наводнений, сохраняя биоразнообразие и помогая снизить уровень среднесуточной температуры.

Зеленые зоны также способствуют связыванию углерода, сводя к минимуму воздействие загрязнения воздуха и помогая пополнять запасы грунтовых вод.

Хотя городские зеленые насаждения предлагают социальные, экологические и даже экономические выгоды, они редко получают приоритет в городском генеральном плане. Особенно по мере роста городов крайне важно, чтобы зеленые насаждения росли параллельно, так как быстрая урбанизация и растущий спрос на застроенные площади приводят к тому, что открытые территории либо рекультивируются, либо используются для застройки. И это в свою очередь приводит к деградации окружающей среды.

Задачи проекта:

  • Получение количественной информации о площадях, занятых зелеными насаждениями;
  • Скрининговая оценка состояния растительности на основе индекса NDVI на всей территории Москвы;
  • Выявление очагов усыхания растительности и произрастания инвазивных видов растений;
  • Оценка на основе спектральных индексов состояния зеленых насаждений, охраняемых природных и озелененных территорий города Москвы;
  • Анализ изменений в сравнении с предыдущим годом (анализ временной динамики показателей).

Выполненные работы

Исходные материалы для работ – космические снимки, полученные в течение вегетационного периода. Использовались данные Sentinel-2 с пространственным разрешением 10, 20 м и космические снимки сверхвысокого пространственного разрешения с космического аппарата Jilin-KF01B с разрешением в 0,5 м.

Рис. 1. Фрагмент снимка WorldView-3 До (слева) и После (справа) процедуры паншарпенинга

Рис. 1. Фрагмент снимка WorldView-3 До (слева) и После (справа) процедуры паншарпенинга

Для уменьшения искажений, вызванных рельефом и условиями съемки, выполнена процедура ортотрансформирования с использованием цифровой модели рельефа (ЦМР) и коэффициентов рациональных полиномов (RPC). Следом, для точного выделения классов древесно-кустарниковой и травянистой растительности совершен паншарпенинг – повышение пространственного разрешения спектральных каналов за счёт слияния панхроматического и многозонального снимка.

В качестве инструмента анализа использованы специальные индексы, полученные из арифметических операций над каналами набора растровых данных, в том числе:

NDVI — это нормализованный вегетационный индекс

NDVI - это индекс, который оценивает количество зеленой растительности. Индекс нормализует рассеяние зеленых листьев в ближнем инфракрасном диапазоне с поглощением хлорофилла в красных длинах волн.

Диапазон значений NDVI составляет от -1 до 1. Отрицательные значения NDVI (значения, приближающиеся к -1) соответствуют воде. Значения, близкие к нулю (от -0,1 до 0,1), обычно соответствуют бесплодным участкам скал, песка или снега. Низкие положительные значения представляют кустарники и пастбища (от 0,2 до 0,4), а высокие значения указывают на влажные леса умеренного и тропического пояса (значения приближаются к 1).

NDMI — это нормализованный индекс влажности

Индекс использует диапазоны NIR и SWIR. Полоса SWIR отражает изменения как в содержании воды в растительности, в то время как на отражательную способность NIR влияет внутренняя структура листьев и содержание сухого вещества. Комбинация NIR с SWIR устраняет изменения, вызванные внутренней структурой листьев и содержанием сухого вещества в листьях, повышая точность определения содержания воды в растительности. Количество воды, доступной во внутренней структуре листа, в значительной степени определяет спектральную отражательную способность в диапазоне SWIR электромагнитного спектра. Следовательно, отражательная способность SWIR отрицательно связана с содержанием воды в листьях. В целом NDMI используется для мониторинга изменений содержания воды в листьях.

ARI - индекс отражения антоцианов

Антоцианы — это пигменты, распространенные у высших растений, обусловливающие красную, синюю или пурпурную окраску. дают ценную информацию о физиологическом состоянии растений, так как считаются индикаторами разных типов стрессов растений.

Отражательная способность антоцианов составляет около 550 нм. Однако те же длины волн отражаются и хлорофиллом. Чтобы выделить антоцианы, вычитается спектральная полоса 700 нм, которая отражает только хлорофилл, а не антоцианы.

Методика выполнения работ

Этап 1: Получение необходимого комплекта данных и их обработка

Работы выполнялись в рамках административных границ города. Площадь исследования составила 1770 кв. км.

На первом этапе были подобраны космические снимки среднего пространственного разрешения Sentinel-2 (10 и 20 м) и проведена новая съемка со спутника Jilin-KF01B с разрешением в 0,5 м (сверхвысокое пространственное разрешение).

После выполнения космической съемки и получения архивных материалов производилась обработка данных ДЗЗ, представляющая собой ортотрансформирование, атмосферную коррекцию и паншарпенинг.

Этап 2: Создание цифровых тематических картографических слоев.

По снимкам Jilin-KF01B были созданы векторные слои распределения древесной (ДР) и травянистой растительности (ТР). Для создания этих слоев использовалась классификация с обучением.

Методы контролируемого машинного обучения включают в себя обучение модели работе с набором функций и прогнозированию метки с использованием набора данных, который включает некоторые уже известные значения метки.

Классификация — это форма контролируемого машинного обучения, при которой модель обучается использовать функции (x) для прогнозирования метки (y), которая вычисляет вероятность того, что наблюдаемый случай принадлежит каждому из нескольких возможных классов и предсказывает значение соответствующей метки.

Основной метод взаимодействия с космическими снимками заключается в процессе извлечения классов информации из многоканального растрового изображения. С помощью полученного в итоге растра созданы тематические карты.

В классификации растровых изображений с обучением нужно построить алгоритм, который сможет классифицировать и отделить объект от общего множества. Все конечное классифицированное множество объектов – есть обучающая выборка.

Далее производилась оценка качественного состояния растительности по индексу NDVI. По космическим снимкам был построен индекс NDVI, который был классифицирован на 4 класса качественного состояния растительности (хорошее, удовлетворительное ослабленное, удовлетворительное сильно ослабленное, неудовлетворительное).

NDVI в сочетании с индексом псевдоцветов позволил выявить очаги усыхания древесно-кустарниковой растительности. А с помощью псевдоцветов и классификация изображений были выявлены очаги распространения борщевика Сосновского.


Рис.2 Пример фрагмента слоя древесно-кустарниковой растительности.png

Рис.2 Пример фрагмента слоя древесно-кустарниковой растительности

Рис.3 Пример фрагментов очагов усыхания ДКР.png

Рис.3 Пример фрагментов очагов усыхания ДКР

Рис.3 Фрагмент снимка с выявленным очагом усыхания на снимке KOMPSat-3

Рис. 4 Пример фрагментов очагов усыхания ДКР на снимке KompSat-3

Рис.5 Фрагмент полученного слоя древесной растительности.pngРис.5 Фрагмент полученного слоя древесной растительности

Созданные цифровые картографические слои привязаны к Единой государственной картографической основе г. Москвы (ЕГКО) в масштабе 1:10 000.

Этап 3: Натурная верификация

Проведение натурной верификации участков необходимо для подтверждения и проверки на местности результатов, полученных на основе анализа данных ДДЗ.

По снимкам Sentinel-2 за июнь и май в программном обеспечение ArcGIS (ESRI) были вычислены индексы NDVI, NDMI и ARI. Полученные индексы, а также динамика за май-июнь детально проанализированы.

Выбраны 10 точек для полевого обследования растительности на местности, полученных по результатам дешифрирования данным ДЗЗ, для проверки соответствия состояния древесно-кустарниковой растительности по индексу NDVI. По индексам выделены классы зеленых насаждений в различных качественных состояниях. Выполнен анализ распределения растительности в разных качественных состояниях в разрезе административно-территориального деления. Выявлены районы, где зеленые насаждения испытывают наибольший стресс. По полученным данным созданы картографические материалы.

Результат

Проведена Оценка качественного состояния растительности по индексу NDVI:

  • Создан цифровой картографический слой, растровое изображение и картограммы состояния растительности с учетом типа зеленых территорий, с разделением по районам;
  • Рассчитанный индекс NOVI распределен на 4 класса качественного состояния (хорошее, удовлетворительное ослабленное.удовлетворительное сильно ослабленное, неудовлетворительное) в соответствии с требованиями нормативных-правовых актов г. Москвы;
  • Пороговые значения классов определены с помощью натурной верификации;
  • Выделены участки с вырубками, проведен ретроспективный анализ.

Выявлены очаги усыхания древесно-кустарниковой растительности:

  • Созданы цифровые картографические слои и картограммы очагов усыхания растительности с учетом типа зеленых территорий;
  • Очаги усыхания идентифицированы посредством визуального экспертного дешифрирования снимка в цветовом синтезе псевдоцветов в сочетании с рассчитанным индексом NDVI;

Рис.6 Пример фрагментов очагов усыхания ДКР.jpgРис.6 Пример фрагментов очагов усыхания ДКР

Выявлены очаги распространения инвазивных видов растений:

  • Созданы цифровые картографические слои очагов распространения инвазивных видов растений (на примере борщевика Сосновскоrо) с учетом типа зеленых территорий.
Рис.7 Распространение борщевика Сосновского по районам.jpg

Рис.7 Распространение борщевика Сосновского по районам

Вышеописанная работа позволяет на государственном и муниципальном уровнях оперативно следить за состоянием зеленных насаждений, отслеживать появление вырубок, очагов усыхания и исчезновения растений, а также сразу ликвидировать причины ухудшения экологического состояния города, правильно реорганизовать и подкорректировать политику в сфере градостроительства.

Проведенные работы позволили оценить динамику развития фонда зеленых насаждений, результаты использованы при планировании и размещении новых зеленых насаждений, выявлении проблемных территорий.

Сочетание классификации материалов дистанционного зондирования, оценки показателей ландшафта и индексов растительности предоставляет инструмент для оценки качества жизни и тенденций в городских районах.

Нужна консультация?

Оставьте заявку, и мы с вами свяжемся.

Нажимая кнопку «Отправить», я даю свое согласие на обработку моих персональных данных, в соответствии с Федеральным законом от 27.07.2006 года №152-ФЗ «О персональных данных», на условиях и для целей, определенных в Согласии на обработку персональных данных.

Часто задаваемые вопросы

Оценка состояния зеленых насаждений - это процесс определения текущего состояния зеленых зон на территории, включая оценку количества, качества и здоровья растительности. Цель оценки состояния зеленых насаждений может варьироваться от определения эффективности текущих методов управления зелеными насаждениями до планирования новых зеленых проектов.


Для оценки состояния зеленых насаждений методами ДЗЗ можно использовать следующие подходы:
  1. Анализ спектральных характеристик. С помощью спектральных данных, полученных с помощью ДЗЗ, можно определить особенности фотосинтетической активности растительности, а также выделить зоны поврежденных или заболевших растений. Например, данные, полученные в инфракрасном или ультрафиолетовом диапазонах, могут помочь выявить зоны дефицита влаги или наличие насекомых-вредителей.

  2. Классификация земной поверхности. С помощью ДЗЗ можно классифицировать землю и растительность на несколько классов, таких как лес, газон, землянка и т.д. Это может помочь визуально определить зоны с поврежденной или заболевшей растительностью, а также изменения в зеленых насаждениях со временем.

  3. Анализ мультиспектральных изображений. Используя мультиспектральные изображения, полученные с помощью ДЗЗ, можно выделить особенности растительности и зон изменения зеленых насаждений со временем. Например, изменения в размере и форме зеленых насаждений могут свидетельствовать о сильных дождях или засухе.

  4. Измерение площади зеленых насаждений. С помощью ДЗЗ можно точно измерять площадь зеленых насаждений и проводить их инвентаризацию. Это может помочь определить, насколько хорошо зеленые зоны охвачены зелеными насаждениями и позволить провести сравнительный анализ с другими районами.

В целом, ДЗЗ предоставляет мощный инструмент для оценки состояния зеленых насаждений. Однако, для получения точной и полной информации, необходимо использовать несколько подходов и методов.

Оценка состояния зеленых насаждений - это важный процесс, который включает в себя обследование кроны и ствола деревьев, а также анализ состава почвы и документов парков. Оценка проводится с целью определения наличия болезней и вредителей, высокой степени озелененности и цвета листьев, а также периода восстановления после воздействия вредных факторов. Для определения состояния используются различные показатели, которые нормальным образом определяются в категории количественных и качественных методических природных назначений. Для учета влияния воздуха на зеленые насаждения, в обследование включается анализ состава почвы и наличия вредных веществ. Основные мероприятия по обследованию включают контроль за здоровьем деревьев и листьев, а также анализ пород и защиту от вредителей и болезней. Наиболее эффективные рекомендации для восстановления зеленых насаждений определяются путем естественного восстановления и защиты от различных вредных воздействий.

Содержание растительности на участке, озеленение древесными и кустарниковыми растениями является неотъемлемой частью городской среды и экологического баланса. Однако, при оценке состояния зеленых насаждений необходимо учитывать не только количество и качество растительности, но и ее взаимодействие с окружающей средой.

Один из важных факторов, влияющих на состояние деревьев, - это повреждения. Они могут произойти вследствие неправильного ухода, действия неблагоприятных факторов окружающей среды или человеческого вмешательства. Оценка степени повреждения деревьев может быть осуществлена при помощи визуальных обзоров или специальных методов измерения.

Факторы, учитываемые при оценке состояния, могут быть использованы для разработки правил ухода за зелеными насаждениями, а также для формирования плана их развития. При этом следует учитывать не только текущее состояние, но и потенциал растительности на данном участке.

Качественное состояние деревьев

Категория состояния (жизнеспо-собности)

Основные признаки

1

2

3

Деревья

Хорошее

Без признаков ослабления

Листва или хвоя зеленые, нормальных размеров, крона густая, нормальной формы и развития, прирост текущего года нормальный для данного вида, возраста, условий произрастания деревьев и сезонного периода, повреждения вредителями и поражение болезнями единичны или отсутствуют

Удовлетворительное

Ослабленные

Листва или хвоя часто светлее обычного, крона слабоажурная, прирост ослаблен по сравнению с нормальным, в кроне менее 25% сухих ветвей. Возможны признаки местного повреждения ствола и корневых лап, ветвей, механические повреждения, единичные водяные побеги

Удовлетворительное

Сильно ослабленные

Листва мельче или светлее обычной, хвоя светло-зеленая или сероватая матовая, крона изрежена, сухих ветвей от 25 до 50%, прирост уменьшен более чем наполовину по сравнению с нормальным. Часто имеются признаки повреждения болезнями и вредителями ствола, корневых лап, ветвей, хвои и листвы, в том числе попытки или местные поселения стволовых вредителей, у лиственных деревьев часто водяные побеги на стволе и ветвях

1

2

3

Неудовлетворительное

Усыхающие

Листва мельче, светлее или желтее обычной, хвоя серая желтоватая или желто-зеленая, часто преждевременно опадает или усыхает, крона сильно изрежена, в кроне более 50% сухих ветвей, прирост текущего года сильно уменьшен или отсутствует. На стволе и ветвях часто имеются признаки заселения стволовыми вредителями (входные отверстия, насечки, сокотечение, буровая мука и опилки, насекомые на коре, под корой и в древесине); у лиственных деревьев обильные водяные побеги, иногда усохшие или усыхающие

Неудовлетворительное

Сухостой текущего года

Листва усохла, увяла или преждевременно опала, хвоя серая, желтая или бурая, крона усохла, но мелкие веточки и кора сохранились. На стволе, ветвях и корневых лапах часто признаки заселения стволовыми вредителями или их вылетные отверстия

Неудовлетворительное

Сухостой прошлых лет

Листва и хвоя осыпались или сохранились лишь частично, мелкие веточки и часть ветвей опали, кора разрушена или опала на большей части ствола. На стволе и ветвях имеются вылетные отверстия насекомых, под корой – обильная буровая мука и грибница дереворазрушающих грибов

Кустарники

Хорошее

Без признаков ослабления

Кустарники здоровые (признаков заболеваний и повреждений вредителями нет); без механических повреждений, нормального развития, густо облиственные, окраска и величина листьев нормальные

Удовлетворительное

Ослабленные

Кустарники с признаками замедленного роста, с наличием усыхающих ветвей (до 10-15%), изменением формы кроны, имеются повреждения вредителями

Удовлетворительное

Сильно ослабленные

Кустарники с признаками замедленного роста, с наличием усыхающих ветвей (от 25 до 50%), крона изрежена, форма кроны изменена, прирост уменьшен более чем наполовину по сравнению с нормальным

Неудовлетворительное

Усыхающие

Кустарники переросшие, ослабленные (с мелкой листвой, нет приростов), с усыханием кроны более 50%, имеются признаки поражения болезнями и вредителями

1

2

3

Неудовлетворительное

Сухостой текущего года

Листва усохла, увяла или преждевременно опала, крона усохла, но мелкие веточки и кора сохранились

Неудовлетворительное

Сухостой прошлых лет

Листва осыпалась, крона усохла, мелкие веточки и часть ветвей опали, кора разрушена или опала на большей части ветвей

Газоны

Хорошее

Поверхность хорошо спланирована, травостой густой, однородный, равномерный, регулярно стригущийся, цвет интенсивно зеленый, нежелательной растительности и мха нет, площадь проективного покрытия 90-100%

Удовлетворительное

Поверхность газона с заметными неровностями, травостой неровный с примесью нежелательной растительности, нерегулярно стригущийся, цвет зеленый, площадь проективного покрытия не менее 75%

Неудовлетворительное

Травостой изреженный, неоднородный, много нежелательной растительности, нерегулярно стригущийся, окраска газона неровная, с преобладанием желтых оттенков, имеется мох, много плешин и вытоптанных мест, площадь проективного покрытия менее 75%

Заказать обратный звонок
К началу страницы