Том 31, номер 07, статья № 5

Калинин Н. А., Шкляев В. А., Исаков С. В. Применение данных спутников Landsat для определения динамики изменения структуры землепользования и дифференциального альбедо территории. // Оптика атмосферы и океана. 2018. Т. 31. № 07. С. 530–536. DOI: 10.15372/AOO20180705.    PDF
Скопировать ссылку в буфер обмена

Аннотация:

С помощью снимков высокого разрешения, полученных со спутников семейства Landsat, решается задача определения динамики изменения структуры землепользования и дифференциального альбедо на примере территории г. Перми в 1987–2013 гг. Показано, что предложенная методика обработки разновременных снимков позволяет качественно и оперативно оценивать изменения подстилающей поверхности города. Выявлено, что антропогенная деятельность является основным фактором изменения структуры землепользования и величины альбедо территории.

Ключевые слова:

альбедо, структура землепользования, спутники, Landsat, микроклимат

Иллюстрации:

Список литературы:

1. Giordano F., Marini A. A landscape approach for detecting and assessing changes in an area prone to desertification in Sardinia (Italy) // Int. J. Navigat. Observ. 2008. V. 2008. 5 p.
2. Днепровская В.П., Перемитина Т.О., Ященко И.Г. Мониторинг состояния растительного покрова нефтедобывающих территорий Томской области по спутниковым данным // Оптика атмосф. и океана. 2018. Т. 31, № 1. С. 57–62.
3. Сваровская Л.И., Ященко И.Г., Алтунина Л.К. Адаптивная система мониторинга для оценки масштаба загрязнения территорий предприятий нефтегазового комплекса // Оптика атмосф. и океана. 2017. Т. 30, № 2. С. 177–183.
4. Bounoua L., Defries R., Collatz G.J., Sellers P., Khan H. Effects of land cover conversion on surface climate // Clim. Change. 2002. V. 52, N 1. P. 29–64.
5. Dickinson R.E. Land surface processes and climate-surface albedos and energy balance // Adv. Geophys. 1983. V. 25. P. 305–353.
6. Wang S. Dynamics of land surface albedo for a boreal forest and its simulation // Ecol. Model. 2005. V. 183. P. 477–494.
7. Wang S., Trishchenko A., Khlopenkov K., Davidson A. Comparison of international panel on climate change Fourth Assessment Report climate model simulations of surface albedo with satellite products over northern latitudes // J. Geophys. Res. D. 2006. V. 111. 17 p.
8. Мягков С.М. Механизм формирования теплового баланса в городской застройке на примере г. Москвы: Дис. … канд. техн. наук. М.: Науч.-исслед. и проект.-изыскат. ин-т экологии города Москомархитектуры Правительства Москвы, 2004. 129 с.
9. Song J. Diurnal asymmetry in surface albedo // Agric. For. Meteorol. 1998. V. 92. P. 181–189.
10. URL: http://speclab.cr.usgs.gov/spectral-lib.html (last access: 19.12.2017).
11. Калинин Н.А., Пьянков С.В., Свиязов Е.М., Смирнова А.А. Технология комплексной оценки фитомассы сельскохозяйственных культур по данным дистанционного зондирования Земли // Вестн. Удмурт. ун-та. Сер. Биология. Науки о Земле. 2010. Вып. 4. С. 11–18.
12. Перемитина Т.О., Ященко И.Г. Комплексный подход к оценке влияния антропогенных и природных факторов на окружающую среду нефтегазодобывающих территорий // Оптика атмосф. и океана. 2015. Т. 28, № 6. С. 544–547.
13. Кобзарь С.К., Перемитина Т.О., Ященко И.Г. Анализ состояния растительности нефтедобывающих территорий Томской области с применением данных дистанционного зондирования // Оптика атмосф. и океана. 2016. Т. 29, № 5. С. 414–418.
14. Li X., Yeh A.G.O. Analyzing spatial restructuring of land use patterns in a fast growing region using remote sensing and GIS // Landsc. Urban Plan. 2004. V. 69. P. 335–354.
15. McKenzie P., Cooper A., McCann T., Rogers D. The ecological impact of rural building on habitats in an agricultural landscape // Landsc. Urban Plan. 2011. V. 101. P. 262–268.
16. Shi Y., Xiao J., Shen Y. Quantifying the spatial differences of landscape change in the Hai River Basin, China, in the 1990s // Int. J. Remote Sens. 2012. V. 33, N 14. P. 4482–4501.
17. Афонин С.В. К вопросу о применимости восстановленных из космоса метеоданных MODIS для атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений // Оптика атмосф. и океана. 2010. Т. 23, № 8. С. 684–690; Аfоnin S.V. Applicability of space-derived meteorological data to atmospheric correction of satellite Infrared measurements // Atmos. Ocean. Opt. 2011. V. 24, N 1. P. 56–63.
18. Афонин С.В. Значение обновлений 2007–2011 гг. в моделях молекулярного поглощения для атмосферной коррекции спутниковых ИК-измерений // Оптика атмосф. и океана. 2012. Т. 25, № 10. С. 871–877.
19. Калинин Н.А. Мониторинг, моделирование и прогноз состояния атмосферы в умеренных широтах. Пермь: Перм. гос. нац. исслед. ун-т, 2015. 308 с.
20. Akbari H., Pomerantz M., Taha H. Cool surfaces and shade trees to reduce energy use and improve air quality in urban areas // Sol. Energy. 2001. V. 70, N 3. P. 259–310.
21. Synnefa A., Karlessi T. Experimental testing of cool colored thin layer asphalt and estimation of its potential to improve the urban microclimate // Build. Environ. 2011. P. 38–44.