Кронберг П.
Дистанционное изучение Земли: Основы и методы дистанционных исследований в геологии

Спектральные характеристики кустарниковых зарослей и сомкнутых крон деревьев

3.4.4. Спектральные характеристики кустарниковых зарослей и сомкнутых крон деревьев

Предыдущие выводы основаны главным образом на результатах изучения спектральных характеристик или свойств отдельных листьев или их серий в лабораториях и на местности. Такое изучение, несомненно, важно, чтобы выяснить физические и физиологические причины соотношения отражения, поглощения и пропускания света растениями и выявить значение этих частных процессов во взаимодействии падающего потока солнечной энергии и листа. При этом спектрометром измерялись отдельные листья, т.е. относительно малые поверхности. Спектральные свойства групп кустарника или деревьев в целом сопоставимы со спектральными характеристиками листвы того вида растений, из которого состоит эта группа кустарников или деревьев. Несмотря на это, спектральные кривые листьев измерявшихся видов не экстраполируются на спектральные характеристики кустарниковых зарослей или лесных площадей, которые в значительной мере состоят из индивидуумов одного вида. Существуют качественное и количественные различия. В процентном отношении интенсивность сигнала, отраженного от растительного покрова и регистрируемого установленным на самолете или спутнике приемником, намного меньше, чем интенсивность сигнала от листвы кустарника какого-либо вида, образующего снимаемую группу. Изменяющаяся позиция наблюдения (или съемки), случайная ориентировка листьев в кронах групп растений и переменная составляющая идущего снизу излучения, например от почвы, ослабляют спектр отраженного потока по сравнению со спектрами отдельных листьев, полученными в лаборатории или в контролируемых условиях тестового участка [143, 284]. В сплошном покрове широколиственных деревьев может отразиться в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне 3,5-35% потока солнечной энергии, в то время как соответствующая величина для одного дерева широколиственной породы может меняться от 10 до 50% [143, 284].
С другой стороны, во многих случаях верхние листья растительного покрова (в том числе и крон) пропускают большую часть падающего потока ближнего инфракрасного излучения и только потом он отражается от нижних листьев крон. Эта проникшая в нижний слой листвы часть инфракрасного потока излучения еще раз пройдет через верхний слой листьев в шатре крон и усилит отражательную способность растительного покрова в ближнем инфракрасном диапазоне по сравнению со спектральной яркостью единичных листьев того вида, кроны которых его образуют. В этом процессе очень существенна относительно высокая проницаемость листьев для инфракрасного излучения (см. рис. 41). Анализ математической модели прохождения потока солнечной радиации через сплошной растительный покров показал, что спектральное отражение и проницаемость покрова можно рассматривать как функцию от суммарной поверхности листьев, коэффициента абсорбции, коэффициента рассеяния и отражательной способности нижележащего субстрата [5]. Эти коэффициенты находятся в зависимости от геометрии растительного покрова и оптических свойств его листьев. Усиление отражения от сплошного покрова крон в ближнем инфракрасном диапазоне многократно повторяющимся отражением или рассеянием от разно расположенных и разно ориентированных к потоку энергии листьев увеличивает и без того сильное различие в спектральном отражении потока солнечной радиации в видимом и в ближнем инфракрасном диапазонах. Этим разрывом в интенсивности спектрального отражения, т.е. скачком спектральных яркостей, можно воспользоваться для определения изменений плотности или густоты растительного покрова и в лучшем случае для определений видового состава растений на изображениях со спутника «Лэндсат». Соотношение интенсивности отражения растительных сообществ между каналами 5 и 6 МСС-сканера изменяются в зависимости от плотности растительности. Если плотность растений увеличивается, то получается уменьшение спектральной яркости в канале 5 (0,6-0,7 мкм) вследствие сильного поглощения хлорофиллом и увеличение отражения кронами растений в канале 6 (0,7-0,8 мкм) из-за сильного рассеяния в этом интервале длин волн [247]. Проблема качественной и прежде всего количественной обработки спектральных данных о растительных сообществах заключается в том, что взаимодействие между потоком солнечного излучения и зарослями кустарника или лесом очень сложно. На спектральные характеристики отражения растительностью, если это сплошной покров крон, влияют следующие факторы: отражательная способность и «прозрачность» (проницаемость) отдельных листьев растительного покрова; порядок размерности поверхности листьев, оцененный в целом в связи с этим взаимодействием; расположение листьев по отношению к общей поверхности растительного покрова и по вертикали, вдоль стволов, деревьев или кустарников; способность и характер отражения и пропускания потока излучения различными частями кроны и ствола; отражательные свойства подлеска на разных по высоте уровнях (кустарниковые заросли, травы, мхи, лиственный покров почвы, ее тип, состав, влажность, мощность, горные породы субстрата, наконец, общая влажность поверхности почвы); стояние Солнца (высота и азимут, меняющиеся в течение суток и года), а также направление и высота съемки [35]. Все эти факторы могут изменяться не только от одного района съемки к другому, но и в пределах одного снимка. Мешает изучению и классификации объектов прежде всего существование разных видов теней, что наблюдается даже в одинаковых условиях съемки, а тем более в разные периоды наблюдений. (Это относится и к аэрокосмическим съемкам.) Если к этому еще присовокупить ожидаемые ежегодные изменения спектральных характеристик растительного покрова в период вегетации, то, без всяких сомнений, составление видового каталога спектральных характеристик растительности или отождествление того или иного вида по спектральному сигналу представляет значительные трудности. Ведь даже в растениях одного вида может меняться характер их развития и физиологического состояния в зависимости от климатической зональности Земли и микроклимата региона, особенно если эти различия относятся к освещенности солнцем в течение дня и отражаются на их развитии [262]. Из всего вышеизложенного опять приходим к выводу о преобладающей роли локальных факторов, таких, как положение на местности и освещенность и совпадение признаков одного вида с признаками других видов растительности.
Нельзя пренебрегать и спектральным эффектом тени как среди самого растительного покрова, так и под ним. Здесь может сыграть роль даже относительное потемнение. Например, если встречаются одинаковые участки тени в хвойных и лиственных лесах, то в ближнем инфракрасном диапазоне влияние теней на спектральную яркость хвойных лесов будет сильнее, чем лиственных, так как оптическая плотность тени хвойного леса из-за значительно меньшей прозрачности хвои для инфракрасного излучения ближнего диапазона намного больше, чем тени в лиственном лесу [252]. Относительная оптическая плотность тени (ее потемнение) различна для снимков разных спектральных каналов видимого и ближнего инфракрасного диапазонов.
Из-за относительно большого числа факторов, участвующих во взаимодействии потока солнечной энергии с растениями и формирующих исходящий от них спектральный сигнал, а также возможных изменений этого взаимодействия во времени и пространстве очень часто при выделении и распознавании растительных сообществ или групп растений, т. е. при дешифрировании их на аэрокосмических изображениях, используют только относительное различие спектральных яркостей (оптических плотностей), точнее оттенки серого тона на снимке. Идентификация или распознавание и отождествление выделенных видов кустарников или деревьев среди растительных сообществ возможны в общем только на аэрофотоснимках и сканерных изображениях с высоким пространственным разрешением по изменениям текстуры и тона, а на цветных и спектрозональных - цвета и тона, фотообразов, если спектральное разрешение съемочной системы в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах соответствует поставленной задаче и имеются в распоряжении референц-данные, т.е. контрольные сведения по представительным тестовым участкам района съемок. В табл. 3 представлены необходимые для картирования растительности диапазоны длин волн и комбинации спектральных каналов сканера МСС.

Таблица 3. Оптимальные каналы (мкм) многозональных сканеров для проведения дистанционных исследований в сельском и лесном хозяйстве [262] (доступно только при скачивании полной версии)

Совсем новые возможности дистанционного зондирования лесных районов открылись с применением современной усовершенственной аппаратуры. Так, Коллинз и др. [47, 50] разработали 500-канальный спектрорадиометр с высоким пространственным разрешением, которым можно проводить измерения очень узких зон очень малых изменений спектрального отражения растительного покрова в видимом и инфракрасном, ближнем и среднем, диапазонах. До сих пор испытывался только самолетный вариант прибора, измеряющего в надир спектральное излучение растительного покрова вдоль линии оси полета. Огромное количество получаемых таким образом данных обрабатывается на ЭВМ по специально разработанной программе частотного анализа (анализ преобладающих частот).
В результате этих разработок появилась новая эффективная методика биогеографических измерений. С одной стороны, высокая чувствительность прибора позволяет по точно фиксированной позиции полос поглощения а-хлорофилла в спектре отраженного потока энергии определять популяции растений, которые находятся в неблагоприятных условиях жизнедеятельности.
С другой стороны, методика обработки данных на ЭВМ позволяет отфильтровать значительные фоновые изменения в спектрах отражения от массивов естественных лесов, т. е. те изменения спектральных характеристик, которые вызваны морфологией местности и прочими подобными факторами. Было установлено, что в спектрах зрелой растительности положение полос поглощения а-хлорофилла смещается в сторону увеличения длины волны почти на 0,2 мкм (рис. 40а). Физико-химический механизм этого смещения полос поглощения хлорофилла, вероятно, обусловливается какой-то формой природных соединений а-хлорофилла с различными пигментами и протеинами клеток живых растений. Агрегатные соединения а-хлорофилла образуют пигмент, способный поглощать длинноволновые фотоны, которые определяют полосы поглощения хлорофилла [47]. Этот «длинноволновый пигмент», характеристика спектрального отражения которого может быть измерена по позициям полос поглощения в ближнем инфракрасном диапазоне, представляет собой критические компоненты в процессе фотосинтеза. Каждое биохимическое и физико-химическое нарушение состояния растений, влияющее на «длинноволновый пигмент», негативно сказывается на его развитии. При съемке растительных сообществ, предположительно находящихся в таких неблагоприятных условиях, отсутствие «длинноволнового пигмента» должно просигнализировать об этом, проявляясь в спектре хлорофилла сменой положения полос поглощения инфракрасного диапазона. Другая важнейшая предпосылка таких измерений заключается в том, что положение инфракрасных полос поглощения в спектрах хлорофилла здоровых растений, даже разных типов, остается довольно строго фиксированным [47]. Специфические различия биохимических характеристик растений разного вида проявляются в положении полос поглощения хлорофилла в спектрах этих растений не так сильно, как стресс, который, например, обусловлен высокой концентрацией тяжелых металлов в почве. Более глубокое изучение этого вопроса показало, что положение вышеупомянутых полос поглощения в спектрах отраженного растениями потока энергии является значительным индикатором неблагоприятности условий их существования. Критической зоной служит интервал 0,70-0,76 мкм. Это зона спектра, в которой изменение хлорофилла в листьях может быть измерено по изменениям длины волны спектрального отражения. Анализ данных выявляет скорее изменения в положении полос поглощения в длинноволновом интервале, чем энергию излучения в определенной спектральной зоне.

Рис. 40. Спектральная отражательная способность растительности на почвах с нормальным и повышенным содержанием меди. Особое внимание следует обратить на полосы поглощения ИК-излучения [50]. (доступно только при скачивании полной версии)

Рис. 41. Спектральная отражательная и пропускательная способности живых листьев и поглощательная способность хлорофилла и воды [112]. (доступно только при скачивании полной версии)

Приведенные графики (рис. 40) иллюстрируют положение полос поглощения а-хлорофилла в инфракрасном диапазоне для спектров растений, произрастающих в районах с нормальным и аномально высоким содержанием металлов в почве. На этих графиках наглядно представлено смещение кривых спектрального отражения (и соответственно полос поглощения хлорофилла) влево (Коллинз назвал его «голубым смещением»). В целом разработка Коллинзом и его сотрудниками изложенной методики дистанционного зондирования по оценке неблагоприятных зон развития растений в лесных районах [47, 50] представляет собой значительный прогресс, возможно даже рывок, в поисках и разведке месторождений в залесенных районах.

Скачати повну версію книжки (з малюнками, картами, схемами і таблицями) одним файлом