Мультиспектральная спутниковая съемка, лиDAR с БЛА и термальная съемка — дополняющие методы. Ниже сопоставление по измеряемым параметрам, ограничениям по разрешающей способности/частоте и практической интеграции в ГИС для принятия экологических решений.
1) Мультиспектральная спутниковая съемка
- Измеряемые параметры:
- вегетационные индексы: $\mathrm{NDVI}=\frac{NIR-RED}{NIR+RED}$, $\mathrm{EVI}$ и т.д. — состояние прибрежной растительности и мангров; стресс и маскирования почвы;
- индекс водно-растительных и прибрежных зон: $\mathrm{NDWI}$, $\mathrm{MNDWI}$ — границы воды/суши, влажные участки;
- оптические параметры воды: мутность/взвешенные вещества (через соотношения синих/зеленых/красных каналов), очаги цветения фитопланктона (бинд-индексы);
- картирование прибрежной полосы, береговой эрозии, изменения площади экосистем.
- Ограничения по разрешению и частоте:
- типичные примеры: Sentinel‑2: пространственное разрешение $10\mathrm{м}$ (видимые/пнг), повторяемость $5$ суток (A+B); Landsat 8/9: $30\mathrm{м}$, повторяемость $16$ суток; коммерческие (PlanetScope) ~$3\mathrm{м}$ ежедневно; VHR (WorldView) ~$0.3\text{–}1\mathrm{м}$ по запросу;
- ограничения: облачность и атмосферные искажения, слабая проникновение света в мутную воду (глубина визирования ограничена), спектральная ограниченность мультиспектра против гиперспектра.
- Практическое применение: регулярный мониторинг площади и трендов, автоматическое оповещение по порогам индексов, масштабирование полевых данных.
2) Лидар с БЛА
- Измеряемые параметры:
- точная топография: цифровая модель поверхности (DSM) и цифровая модель рельефа/земли (DTM) после фильтрации растительности — высотные изменения береговой линии, бреши, аккумуляция/эрозия;
- структура растительности: высота деревьев/мангров, плотность кроны, расчёт биомассы;
- при условии малой прозрачности воды — бортовой зеленый лазер для прибрежной батиметрии в прозрачной мелководной зоне (ограничено мутностью и глубиной);
- точность для детекции микрорельефа (провалы, валунные отложения, прибрежные барьеры).
- Ограничения по разрешению и частоте:
- пространственная плотность точек типично $5\text{–}200pt/{\mathrm{m}}^2$ (зависит от датчика/высоты полета); горизонтальная/вертикальная точность порядка $<5\mathrm{cm}$ — $<30\mathrm{cm}$ в зависимости от оборудования и обработки;
- частота съемок — кампаниями: один полёт за раз; типичная периодичность для мониторинга: раз в сезон/год или после экстремальных событий; ежедневные/частые съёмки экономически тяжёлы;
- ограничения: плотная растительность может давать шум, водная поверхность отражает недостаточно (проблемы с плотностью точек над водой); нормативы полётов и погодные ограничения.
- Практическое применение: высокоточная сменная картография береговой линии, оценка объёмов эрозии/аккумуляции, обучение моделей пространственной структуры экосистем.
3) Термальная съемка (спутник / БЛА)
- Измеряемые параметры:
- температура поверхности воды/побережья (SST/Surface T); выявление аномалий тепла, холодных источников или выхода грунтовых вод;
- термические стрессовые зоны растительности, ночные/дневные тепловые контрасты (индикация испарения/дефицита влаги), температурные градиенты, тепловые сливовые/индустриальные воздействия;
- идентификация подтоплений/стоячей воды по температурным контрастам в определённых условиях.
- Ограничения по разрешению и частоте:
- спутниковые TIR: Landsat TIRS ~$100\mathrm{м}$ (реcамплится до $30\mathrm{м}$), Sentinel‑3/SLSTR/AVHRR — от $1\mathrm{km}$ до $300\mathrm{m}$; специализированные миссии (ECOSTRESS) ~$70\mathrm{m}$ с нерегулярной повторяемостью;
- БЛА-термальные камеры: пространственное разрешение от $<0.1\mathrm{m}$ до $1\mathrm{m}$ на уровне объекта, кадровая частота — по трассе полета; температура точность порядка $\pm 0.1\text{–}{1}^{\circ }\mathrm{C}$ в зависимости от калибровки;
- ограничения: атмосферная коррекция критична для спутников, облака маскируют, ночные/дневные циклы меняют интерпретацию; температурные аномалии не всегда однозначны без сопутствующих данных.
- Практическое применение: обнаружение точек притока грунтовых вод, выявление термических источников загрязнения, диагностика стресса в растительности в сочетании с вегетационными индексами.
4) Интеграция данных в ГИС для принятия экологических решений — пошаговый рабочий процесс и рекомендации
- Предобработка:
- спутники: геометрическая калибровка, атмосферная коррекция (например, для мультиспектра и TIR), облачный/тень-маск; термальная калибровка (радиометрическая и эмиссия);
- LiDAR: фильтрация точек, генерация DTM/DSM/CHM, классификация точек (земля/растительность/вода);
- привязать координатно все слои в одну систему координат (проекция), обеспечить точность сшивки $<1\mathrm{pixel}$.
- Создание продуктовых слоёв (в ГИС):
- растровые слои: NDVI, NDWI, NDTI (мутность), карта температур, карта глубин/батиметрии (если есть), DEM/DTM/DSM, модель высот растительности (CHM);
- векторные слои: границы береговой линии, полигоны деградированных участков, точки выбросов/зондов;
- временные ряды: хранить как time-enabled raster/feature layers для анализа трендов.
- Аналитика и алгоритмы:
- изменение по времени: DSM/DTM differencing (например, $\Delta \mathrm{DEM}={\mathrm{DEM}}_{t2}-{\mathrm{DEM}}_{t1}$) для объёмных оценок эрозии/аккумуляции;
- пороговая детекция: например, сигнал тревоги если $\mathrm{NDVI}<T_1$ и одновременно $\Delta \mathrm{elev}<-T_2$ и/или аномально высокая температура $>T_3$;
- многокритериальные индексы риска (весовые суммирования, ML-классификация): объединять вегетацию + рельеф + температура + мутность;
- оценка неопределённости: прикреплять карты качества/маски облаков/ошибок LiDAR.
- Внедрение в рабочие процессы принятия решений:
- интерактивные панели: time-slider, переключение слоёв, автоматические оповещения о превышении порогов;
- интеграция с полевыми данными и сенсорами (вода, уровень моря, солёность) для валидации и калибровки моделей;
- экспорт отчётов: объёмы эрозии/восстановления, приоритеты восстановления по уязвимости;
- публикация услуг (WMS/WFS, REST) для доступа у стейкхолдеров.
- Практические рекомендации по частоте и комбинации:
- масштабный мониторинг/раннее оповещение: мультиспектрические данные с высокой частотой (ежедневно/еженедельно) при доступности (Planet/Sentinel) для наблюдения за тенденциями и цветением водорослей;
- детальное картирование рельефа и структур: LiDAR с БЛА — базовая кампания раз в $\text{сезон}$ или после штормов/наводнений; для критичных участков можно повторять каждые $3\text{–}12$ месяцев;
- термальная съемка: кампанийно (БЛА) для локальных исследований; спутниково для регулярного наблюдения SST и крупных тепловых аномалий (еженедельно/ежемесячно в зависимости от миссии);
- комбинировать: мультиспектр + термал для диагностики причин стресса; LiDAR для объективной оценки объёмов изменений и коррекции карт растительности.
- Хранение и метаданные:
- хранить исходные и производные слои с полной метаинформацией (время съёмки, точность, обработчики); версии для отката и воспроизводимости;
- прикреплять маски качества и карты неопределённости к каждому продукту.
Краткое резюме-совет: использовать спутниковую мультиспектру для периодического масштабного мониторинга, БЛА‑лиDAR для высокоточных карт рельефа и структуры прибрежных экосистем (базовые кампании и после экстремумов), термальную съемку для выявления гидрологических/тепловых аномалий; все продукты приводить к единой геопривязке, генерировать стандартные индексы и карты качества, на их основе строить пороговые правила и временные ряды в ГИС для принятия управленческих решений.