Выявление изменений городской среды на основе спутниковых данных инфракрасного диапазона (на примере Красноярска)

DOI: 10.35595/2414-9179-2019-2-25-90-100

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

А.А. Гостева

Сибирский федеральный университет,
ул. Киренского, 26, корп. УЛК, 660074, Красноярск, Россия,
E-mail: AGosteva@sfu-kras.ru

А.К. Матузко

Институт вычислительного моделирования СО РАН,
Академгородок, 50/44, 660036, Красноярск, Россия,
E-mail: akmatuzko@icm.krasn.ru

О.Э. Якубайлик

Институт вычислительного моделирования СО РАН,
Академгородок, 50/44, 660036, Красноярск, Россия,
E-mail: oleg@icm.krasn.ru

Аннотация

Большой город в современном мире оказывает сильное влияние на формирование климата; на отдельных улицах создаются специфические микроклиматические условия, определяемые городской застройкой, покрытием улиц, распределением зелёных зон. Город, особенно с сильно развитой промышленностью, загрязняет атмосферу над собой, увеличивает её мутность и тем самым уменьшает приток солнечной радиации. Снижение солнечной радиации дополнительно усиливается высокой застройкой в узких улицах. Вследствие той же пелены дыма и пыли на территории города снижено эффективное излучение, а значит, и ночное выхолаживание. В то же время в городе к рассеянной радиации присоединяется радиация, отражённая стенами и мостовыми.

Важной особенностью территории города является изменение микроклимата городской среды. Такие изменения часто возникают в результате изменений городской застройки, искусственного изменения рельефа, вырубки лесных насаждений. Вследствие изменений городской среды происходит изменение микроклимата города, что влечёт за собой непосредственное изменение температуры поверхности земли.

Изменение городской среды можно выявлять, используя космические снимки различного пространственного разрешения в видимом и дальнем инфракрасном диапазоне. Для изучения этих изменений наиболее доступными, полными и открытыми в настоящее время являются данные Landsat. Метод визуального анализа, проводимый по видимым спектральным каналам, затрудняет оценку изменений, особенно на больших территориях. Тепловая съёмка широко применяется для исследования и мониторинга антропогенных объектов, таких как трубопроводы, объекты городского хозяйства, промышленные объекты и загрязнения. Важно, что тепловые снимки содержат информацию, которую практически невозможно получить каким-либо иным способом, например, с помощью снимков в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне. Для улучшения пространственного разрешения Landsat 8 применяется синтез этого изображения со снимками более высокого пространственного разрешения Planet Scope, что позволяет увеличить пространственное разрешение карт температуры поверхности земли Landsat 8 c 30 до 3 метров.

Вследствие активной застройки территории города происходит изменение микроклимата, что влечёт за собой непосредственное изменение температуры поверхности земли. В работе представлены результаты оценки температуры поверхности земли в городе Красноярске за двухлетний период с сентября 2016 года по сентябрь 2018 года на основе анализа спутниковых снимков Landsat 8 и Planet Scope.

Ключ. слова

тепловые космические снимки, Landsat, Planet Scope, температура поверхности земли, климат городской среды

Список литературы

  1. Гарицкая М.Ю., Байтелова А.И., Чекмарёва О.В. Экологические особенности городской среды: учеб. Пособие. Министерство образования и науки Рос. Федерации, Федер. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. проф. образования «Оренбург. гос. университет». Оренбург: Университет, 2012. 217 с.
  2. Гостева А.А., Матузко А.К., Якубайлик О.Э. Дистанционные методы в изучении температуры поверхности земли в городах (на примере г. Красноярска, Россия). ИнтерКарто. ИнтерГИС. Материалы Междунар. конф. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2018. Т. 24. Ч. 2. С. 195–205. DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-195-205.
  3. Лабутина И.А., Хайбрахманов Т.С. Функциональное зонирование территории ВАО г. Москвы для целей экологического мониторинга. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Материалы Междунар. конф. Ростов-на-Дону, 2010. Т. 16. С. 234–236.
  4. Хромов С.П., Петросянц М.А. Метеорология и климатология. Серия Классический университетский учебник. М.: Издательство Московского университета, 2006. 584 с.
  5. Effat H., Hassan O. Change detection of urban heat islands and some related parameters using multi-temporal Landsat images; a case study for Cairo city, Egypt. Urban Climate, 2014. V. 10. Part 1. P. 171–188. DOI: 10.1016/j.uclim.2014.10.011.
  6. Frey C.M., Parlow E. Flux measurements in Cairo. Part 2: On the determination of the spatial radiation and energy balance using aster satellite data. Remote Sensing, 2012. V. 4. Iss. 9. P. 2635–2660. DOI: 10.3390/rs4092635.
  7. Matuzko A.K., Yakubailik O.E. Urban heat island effects over Krasnoyarsk obtained on the basis of Landsat 8 remote sensing data. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2018. V. 211. № 1. Art. № 012010. DOI: 10.1088/1755-1315/211/1/012010.
  8. Merlin O., Duchemin B., Hagolle O., Jacob F., Coudert B., Chehbouni G., Dedieu G., Garatuza J., Kerr Y. Disaggregation of MODIS surface temperature over an agricultural area using a time series of Formosat-2 images. Remote Sensing of Environment, 2010. V. 114. Iss. 11. P. 2500–2512. DOI: 10.1016/j.rse.2010.05.025.
  9. Windahl E., Beurs K. An intercomparison of Landsat land surface temperature retrieval methods under variable atmospheric conditions using in situ skin temperature. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2016. V. 51. P. 11–27. DOI: 10.1016/j.jag.2016.04.003.

Для цитирования: Гостева А.А., Матузко А.К., Якубайлик О.Э. Выявление изменений городской среды на основе спутниковых данных инфракрасного диапазона (на примере Красноярска). ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Издательство Московского университета, 2019. Т. 25. Ч. 2. С. 90–100 DOI: 10.35595/2414-9179-2019-2-25-90-100

For citation: Gosteva A.A., Matuzko A.K., Yakubailik O.E. Identification of changes in urban environment on the basis of the satellite data of the infrared range (on the example of Krasnoyarsk). InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: Moscow University Press, 2019. V. 25. Part 2. P. 90–100. DOI: 10.35595/2414-9179-2019-2-25-90-100 (in Russian)