Table of Contents

Спутниковые данные стали незаменимым инструментом мониторинга опустынивания и деградации земель в глобальном, региональном и местном масштабах. Обеспечивая последовательные, синоптические и повторяемые наблюдения поверхности Земли, спутниковые датчики позволяют ученым, директивным органам и землеустроителям отслеживать изменения в почвенном покрове, продуктивности растительности, влажности почвы и других критических показателях с течением времени. Эта информация имеет важное значение для выявления районов, подверженных риску, оценки эффективности мероприятий по управлению земельными ресурсами и поддержки международных обязательств, таких как Цели устойчивого развития Организации Объединенных Наций (ЦУР), особенно цель 15.3 по нейтралитету деградации земель.

Понимание опустынивания и деградации земель

Опустынивание определяется Конвенцией Организации Объединенных Наций по борьбе с опустыниванием (КБОООН) как деградация земель в засушливых, полузасушливых и сухих субгумидных районах в результате различных факторов, включая климатические изменения и деятельность человека. Это процесс, который снижает биологическую или экономическую продуктивность засушливых земель, превращая некогда продуктивные земли в пустынные условия. Деградация земель, в более широком смысле, относится к снижению качества земельных ресурсов - почвы, воды, растительности и биоразнообразия - вызванных как естественными процессами, так и действиями человека, такими как обезлесение, чрезмерный выпас, неустойчивое сельское хозяйство и урбанизация.

Эти процессы имеют глубокие последствия: снижение продовольственной безопасности, утрата биоразнообразия, рост нищеты, вынужденная миграция и повышенная уязвимость к изменению климата. По данным КБОООН, до 40 процентов площади суши в мире деградирует, непосредственно затрагивая жизнь более 3,2 миллиарда человек. Поэтому мониторинг масштабов, серьезности и тенденций опустынивания и деградации земель является неотложным глобальным приоритетом, и спутниковые данные обеспечивают наиболее масштабируемые и экономически эффективные средства для этого.

Спутниковые технологии мониторинга земель

Для мониторинга состояния поверхности суши используются различные спутниковые датчики, каждый из которых обладает различными возможностями. Эти технологии можно в широком смысле подразделить на пассивные (оптические, тепловые) и активные (радарные, лидарные) системы. Выбор датчика зависит от конкретного измеряемого показателя (например, зелени растительности, влажности почвы, шероховатости поверхности) и требуемого пространственного и временного разрешения.

Оптические спутники

Оптические спутниковые датчики захватывают отраженный солнечный свет в видимых, ближне-инфракрасных (NIR) и коротковолновых инфракрасных (SWIR) спектральных диапазонах. Индексы растительности, в первую очередь Нормализованный Индекс Разницы Вегетационной активности (NDVI), широко используются с 1970-х годов для оценки здоровья растительности, плотности и фотосинтетической активности. Здоровая, плотная растительность выглядит яркой в NIR и темной в красном, производя высокие значения NDVI; деградированная или редкая растительность дает низкие значения. Серия Landsat (USGS / NASA) и созвездие Коперника Sentinel-2 (Европейское космическое агентство) обеспечивают оптические изображения среднего разрешения (10-30 м) с частым временем повторного посещения (каждые 5-10 дней), что делает их идеальными для мониторинга изменения растительного покрова в течение многих лет до десятилетий.

Другие оптические датчики включают спектрорадиометр с умеренным разрешением (MODIS) на спутниках НАСА Terra и Aqua, который предлагает ежедневное глобальное покрытие с разрешением 250-1000 м, пригодное для отслеживания крупномасштабных тенденций, и коммерческие спутники с высоким разрешением, такие как WorldView-3 и созвездие Planet's Dove, которые могут разрешать изменения в субметровых до 3-метровых масштабах для местных оценок.

Радарные спутники

Радары (Synthetic Aperture Radar, SAR) датчики излучают микроволны и измеряют обратно рассеянный сигнал с поверхности Земли. В отличие от оптических датчиков, радар может проникать в облака, дым и темноту, что делает его бесценным в устойчиво облачных регионах и для наблюдения за быстрыми изменениями после осадков. Радарные данные чувствительны к шероховатости поверхности, влажности почвы и структуре растительности. Например, миссия Copernicus Sentinel-1 (C-диапазон SAR) обеспечивает частые изображения, полезные для обнаружения особенностей эрозии почвы, мониторинга изменений почвенного покрова и картирования моделей затопления. Радарные данные также используются для оценки влажности почвы вблизи поверхности, ключевого показателя деградации земель.

Термальные и гиперспектральные датчики

Термальные датчики измеряют температуру поверхности, что может указывать на стресс влаги почвы, скорость испарения и эффекты городского теплового острова, связанные с изменением покрова земли. Инструмент ECOSTRESS на Международной космической станции предоставляет тепловые данные высокого разрешения. Гиперспектральные датчики захватывают десятки и сотни узких спектральных полос, позволяя идентифицировать конкретные минералы, типы почвы и сигнатуры напряжения растений. Хотя еще менее распространенные в оперативном отношении, предстоящие миссии, такие как радар синтетической апертуры NASA-ISRO (NISAR), будут сочетать радар с расширенными возможностями для мониторинга влажности почвы и структуры растительности.

Ключевые приложения спутниковых данных

Спутниковый мониторинг поддерживает широкий спектр применений в оценке опустынивания и деградации земель. Эти применения помогают выявлять ранние предупреждающие знаки, количественно оценивать показатели деградации и информировать о устойчивой практике управления земельными ресурсами.

Мониторинг растительного покрова и здоровья

Изменения растительного покрова являются одними из самых прямых показателей деградации земель. Долгосрочные временные ряды NDVI от AVHRR и MODIS в сочетании с данными Landsat и Sentinel-2 позволяют выявлять тенденции озеленения или потемнения, сдвиги в фенологии растительности и резкие изменения из-за засухи или человеческой деятельности. Снижение тенденций NDVI в течение нескольких вегетационных сезонов часто сигнализирует о продолжающейся деградации. Для мониторинга воздействия засухи на растительность используются передовые методы, такие как Индекс состояния растительности и Стандартизированный индекс растительности.

Оценка эрозии почв и транспорта осадков

Эрозия почв, первичная форма деградации земель, может контролироваться через изменения шероховатости поверхности земли, образования оврагов и переноса осадков в речных системах. Оптические и радиолокационные изображения высокого разрешения могут обнаруживать активные особенности эрозии, такие как рилы, овраги и эрозия листа. Повторные спутниковые снимки помогают количественно оценить скорость эрозии и идентифицировать области горячих точек. Пересмотренное универсальное уравнение потерь почвы (RUSLE) и другие эмпирические модели часто включают спутниковый земельный покров и топографические данные.

Обнаружение изменений в землепользовании и землепользовании

Изменение землепользования, такое как обезлесение, расширение сельского хозяйства и урбанизация, приводит к деградации земель. Классификация земельного покрова на основе спутников, используя классификацию многоспектральных изображений на основе машинного обучения, предоставляет карты лесов, лугов, пахотных земель и населенных районов в различных масштабах. Алгоритмы обнаружения изменений (например, основанный на Landsat набор данных о глобальных изменениях лесов) определяют, когда и где происходят преобразования. Эти данные объединяются с данными переписи и полевых данных для понимания факторов и последствий.

Картирование пострадавших районов и зон риска

Спутниковые данные позволяют формировать карты рисков опустынивания и деградации земель путем интеграции показателей растительности, влажности почвы, почвенного покрова и топографических переменных. Глобальная информационная система по деградации земель (ГЛАДИС), созданная Продовольственной и сельскохозяйственной организацией ООН (ФАО), использует спутниковые данные для создания показателей состояния деградации земель и тенденций. Программы национального уровня все чаще используют спутниковые данные для определения приоритетных областей восстановления и мониторинга прогресса в достижении целей нейтралитета деградации земель.

Тематические исследования и глобальные инициативы

Примеры из реального мира иллюстрируют, как спутниковые данные применяются для борьбы с опустыниванием и деградацией земель на местах.

Мониторинг Сахельского региона

Сахельский регион Африки, простирающийся от Сенегала до Эфиопии, пережил десятилетия засухи и опустынивания. Спутниковые временные ряды с 1980-х годов показывают сложную картину: некоторые районы (например, центральный Сахель) озеленяются из-за увеличения количества осадков, в то время как другие остаются деградированными из-за чрезмерного выпаса скота и неустойчивого земледелия. Глобальная земельная служба Коперника предоставляет информацию о растительности в режиме реального времени для поддержки систем раннего предупреждения. Международные инициативы, такие как Великая зеленая стена, полагаются на спутниковые данные для мониторинга прогресса в посадке деревьев и результатов восстановления ландшафта.

Китайское плато Лёсс

Плато Лёсс в центральном Китае, исторически один из самых разрушенных ландшафтов на Земле, подверглось масштабной программе экологического восстановления, начиная с 1990-х годов. Спутниковые снимки (Landsat) задокументировали переход от разреженной растительности к обширному лесному и пастбищному покрову, причем тенденции NDVI показывают замечательную картину потемнения, а затем озеленения. Этот случай демонстрирует, что спутниковые данные могут проверить эффективность усилий по восстановлению и направлять адаптивное управление.

Глобальные отчеты о нейтралитете деградации земель

Показатель 15.3.1 Целей устойчивого развития ООН измеряет «Доля земель, которые деградируют по общей площади суши». Глобальная система показателей опирается на три субиндикатора: изменение земельного покрова, продуктивность земель (полученная из временных рядов спутников NDVI) и запасы органического углерода в почве (смоделированные с использованием спутниковых данных). Национальные отчитывающиеся организации используют бесплатные спутниковые данные от Landsat и Sentinel для представления своих оценок в КБОООН. Программа определения целей нейтралитета деградации земель КБОООН помогла более 120 странам установить цели и отслеживать прогресс с использованием спутниковых аналитических методов.

Проблемы и ограничения

Несмотря на свой преобразующий потенциал, спутниковый мониторинг опустынивания и деградации земель сталкивается с рядом технических и оперативных проблем.

Ограничения пространственного и временного разрешения

Датчики с грубым разрешением (например, MODIS, 250 м-1 км) могут пропускать мелкомасштабные процессы деградации, которые происходят на полевом или деревенском уровне. Спутники с высоким разрешением (до 10 м) обеспечивают детализацию, но имеют ограниченную ширину полосы и более длительное время повторного посещения, что затрудняет улавливание быстрых изменений. Для компромисса между разрешением и покрытием часто требуется объединение нескольких датчиков или использование методов временной композиции.

Облачный покров и постоянные пробелы

Оптические изображения затрудняются облаками, которые преобладают во многих засушливых регионах в сезон дождей. Это может создать пробелы в данных, которые нарушают анализ временных рядов. Радарные датчики не подвержены влиянию облаков, но их интерпретация более сложна и они недоступны при том же пространственном разрешении, что и оптические датчики для многих исторических записей. Интеграция данных остается активной областью исследований.

Толкование и валидация

Спутниковые сигналы реагируют на множество факторов окружающей среды; например, снижение NDVI может быть связано с засухой, болезнями, пожарами или расчисткой земель, каждая из которых требует различных ответов управления. Данные о наземной правде (полевые обследования, образцы почвы, измерения биомассы растительности) необходимы для калибровки и проверки спутниковых показателей. Однако такие данные скудны во многих отдаленных засушливых районах. Машинное обучение может помочь, но переносимость модели между регионами остается ограниченной.

Доступ к данным и наращивание потенциала

Хотя многие архивы спутниковых данных (например, Landsat, Sentinel) являются бесплатными и открытыми, обработка и анализ больших объемов изображений требует вычислительных ресурсов, технических знаний и программных средств. Развивающимся странам, которые наиболее уязвимы к опустыниванию, часто не хватает инфраструктуры и обученного персонала для полной эксплуатации этих ресурсов. Программы наращивания потенциала, такие как инициатива на основе космического применения для мониторинга опустынивания , направлены на устранение этого разрыва.

Будущие направления и новые технологии

Предстоящее десятилетие обещает значительные успехи в спутниковом мониторинге опустынивания и деградации земель, обусловленные новыми миссиями, улучшенными алгоритмами и платформами для совместной работы с данными.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Методы глубокого обучения все чаще применяются к спутниковым снимкам для автоматической классификации земельного покрова, обнаружения изменений и извлечения признаков (например, картирование отдельных оврагов или деревьев). ИИ также может объединять данные от нескольких спутниковых датчиков и наблюдений на месте для создания более надежных показателей деградации. Однако для предотвращения переобучения данных необходимо тщательное подтверждение и смягчение смещения.

Созвездия с высоким разрешением и мониторинг в режиме реального времени

Созвездия малых спутников (например, Planet's Doves или предстоящая миссия ESA Copernicus High-Resolution Land Cover) обеспечивают ежедневные или суб-дневные изображения с разрешением 3-5 метров. Это позволяет в режиме реального времени обнаруживать изменения покрова суши, такие как новая вырубка лесов или расширение пахотных земель. Сочетание частых данных высокого разрешения с проникающим в облако SAR от Sentinel-1 заполнит многие пробелы в наблюдениях.

Интеграция с In-Situ и модельными данными

Достижения в области ассимиляции спутниковых данных в модели систем Земли позволяют лучше оценить влажность почвы, запасы углерода и потоки поверхности земли. Миссия NASA-ISRO Synthetic Aperture Radar (NISAR), запланированная на запуск в 2024 году, будет отображать изменения поверхности земли во всем мире каждые 12 дней с высоким разрешением, измеряя влажность почвы и деформацию. Такие интегрированные подходы будут поддерживать более точные прогнозы траекторий деградации и воздействия мер по смягчению последствий.

Открытые кубы данных и платформы для совместной работы

Кубики данных — организованные многомерные массивы спутниковых временных рядов — снижают барьеры для анализа. Такие платформы, как куб данных Landsat для наблюдения за ресурсами Земли и науки США (EROS) и инициатива Open Data Cube, позволяют пользователям запрашивать и анализировать большие архивы без загрузки массивных файлов. Совместные платформы, такие как лаборатория Global Land Analysis & Discovery (GLAD), предоставляют предварительно обработанные продукты деградации для национальной отчетности, что еще больше демократизирует доступ.

Заключение

Спутниковые данные коренным образом изменили нашу способность наблюдать, понимать и реагировать на опустынивание и деградацию земель. С первых дней AVHRR NDVI до сегодняшних интегрированных созвездий Коперника, Landsat и коммерческих созвездий технология продолжает совершенствоваться в пространственном, временном и спектральном разрешении. Ключевые применения в мониторинге растительности, оценке эрозии почв, обнаружении изменений в землепользовании и картировании рисков в настоящее время лежат в основе национальных и глобальных систем отчетности, включая ЦУР и цели КБОООН. Тем не менее, проблемы, связанные с разрешением, облачными пробелами, сложностью интерпретации и наращиванием потенциала сохраняются. Будущие точки зрения на аналитику, основанную на ИИ, созвездия с высоким разрешением и интегрированные системы данных, которые обещают еще более своевременную и действенную информацию для борьбы с деградацией земель и повышением устойчивости к засушливым землям. В конечном счете, устойчивые инвестиции в инфраструктуру наблюдения Земли и обучение пользователей будут иметь решающее значение для достижения нейтрального мира деградации земель.