Исследование Земли из Космоса, 2023, № 4, стр. 72-82

ВВЕДЕНИЕ

Сенокос – участок поверхности земли, занятый травами, предназначенными для косьбы на сено (Экологический…, 1989). На территории юга России, в пойменных ландшафтах именно сенокошение составляет большую часть хозяйственной деятельности (Кулик и др., 2021). Самые крупные реки юга России (Волга, Дон, Кубань) зарегулированы гидротехническими сооружениями, изменившими естественное распределение речного стока, что неизбежно сказывается на состоянии пойменных экосистем (Кривошей, 2016). Измененный гидрологический режим не обеспечивает нужного обводнения пойм в период весеннего половодья, что приводит к деградации ландшафтов, в том числе сенокосных лугов (Лобойко, 2018; Kuzmina et al., 2018; Solodovnikov, Shinkarenko, 2020). В связи с этим возрастает потребность в детальном анализе их состояния, основанном на достоверных пространственных данных. Первым шагом для оценки состояния сенокосов является картографирование их границ, определение периодичности сенокошения. В дальнейшем это позволит проводить анализ состояния растительности на сенокосах как наземными, так и дистанционными методами.

Существующие системы мониторинга ландшафтов, в том числе пойменных, основываются на автоматической и полуавтоматической (с использованием нейросетей) классификации данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) среднего и низкого пространственного разрешения. К таким продуктам можно отнести GLC30 (GlobeLand30 dataset) пространственного разрешения 30 м (Chen et al., 2014), ESRI (англ. Environmental Systems Research Institute) разрешения 10 м (Karra et al., 2021), а также материалы Vega-Science (Loupian et al., 2022). Земли, на которых производится сенокошение, относятся большинством продуктов по типу земного покрова к лугам, поэтому их выделение и дальнейший анализ с использованием данных высокого пространственного разрешения поможет решить задачи оценки экологического состояния и мониторинга пойменных земель. Текущие исследования в области картографирования сенокосов ограничиваются картографированием пастбищ в среднем и низком масштабах (Лазарева и др., 2017; Онаев и др., 2018), а также ретроспективном анализе данных ДЗЗ, где сенокосные площади относят к категории “луга” (Балдина, Трошко, 2016).

Зональные ландшафты юга европейской России большей частью распаханы, а в зоне полупустынь и пустынь растительность имеет очень низкую продуктивность, не способную обеспечить поголовье скота пищей (Шинкаренко, Барталев, 2020а, 2020б). По этой причине потребность в сене, получаемом в пойменных ландшафтах проявляется постоянно, а основными заинтересованными лицами и потребителями данной продукции являются животноводы. Ситуация с заготовкой корма на зиму всегда не стабильна и зависит от множества факторов: поголовье скота, цены на альтернативные корма, метеоусловия за год, которые определяют урожайность трав на пастбищах. Активная фаза сенокошения при этом приходится на конец августа–начало сентября, когда животноводы корректируют зимние запасы. В неблагоприятные годы животноводам приходится экстренно корректировать заготовку из-за риска истощения растительности на естественных пастбищах. Засуха 2020 г. актуализировала ценность сенозаготовки: из-за неблагоприятных условий и перевыпаса скота в Калмыкии и Астраханской области уже к началу июля на пастбищах не осталось растительности, что привело к усилению пыльных бурь и росту площадей опустынивания (Шинкаренко, Барталев, 2020а, 2021). Фермеры были вынуждены закупать сено уже летом 2020 г., несмотря на это из-за недостатка корма поголовье овец сократилось примерно на 1 млн голов. Таким образом, данные о площадях сенокосов и их состоянии играют важную роль для животноводческой отрасли.

Целью данной работы является картографирование ежегодных скишиваемых площадей в пределах Волго-Ахтубинской поймы на территории Волгоградской области с помощью разновременных композитных изображений Sentinel-2.

ОБЪЕКТ, МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Территорией исследования было выбрано междуречье Волги и Ахтубы в пределах Волгоградской области. Это территория Волго-Ахтубинской поймы, входящая в состав Среднеахтубинского и Ленинского районов Волгоградской области (рис. 1). Общая площадь пойменной части 1780 км². Пойма представлена типичными пойменными ландшафтами: озерами, ериками, протоками, старицами (Брылев, Овчарова, 2011). Особенности рельефа поймы позволяют воде задерживаться в понижениях после половодья, благодаря этому здесь формируются плодородные заливные луга, обладающие огромной ценностью в условиях засушливого климата зоны полупустыни и пустыни. Из-за динамической гидрологической ситуации в пойме нижней Волги выявить пространственные закономерности в распределении сенокосов достаточно проблематично. При этом, заливаемые луга Волго-Ахтубинской поймы (ВАП) являются единственным источником для заготовки сена для левобережья Ахтубы и правобережья Волги.

Рис. 1.

Район исследований (I – границы г. Волгоград, II – границы муниципальных образований на территории исследований, III – водные объекты, IV – границы тайлов Sentinel-2).

На территории исследования, на основе экспертного дешифрирования было выявлено более 80 животноводческих ферм. В буферной зоне 20 км ниже по течению Волги выявлено еще более 140 ферм, расположенных преимущественно на коренных берегах. Источником сена для большинства животноводческих ферм Калмыкии, Астраханской области и юга Волгоградской являются именно луга ВАП.

Так как сенокосы в пределах поймы Волги и Ахтубы имеют дискретное распространение, и порой, минимальные размеры, для их картографирования требуются данные ДЗЗ высокого пространственного разрешения. Исходными данными дистанционного зондирования для картографирования сенокосов являются спектрозональные спутниковые снимки Sentinel-2A/2B пространственного разрешения 10 м. Территория исследования лежит в пределах 4 тайлов Sentinel-2: T38UNU, T38UMU, T38UNV, T38UMV (рис. 1). Базу данных космических снимков формируют 17 безоблачных композитных изображений глубиной архива 6 лет. До запуска Sentinel-2B в 2017 г. количество безоблачных снимков недостаточное, по этой причине 2015–2016 гг. не охватываются данным исследованием. Сезонная динамика NDVI сенокосов определялась по недельным композитам NDVI, полученным с помощью сервиса “Вега-Science” (Loupian et al., 2022) и ЦКП “ИКИ-Мониторинг” (Лупян и др., 2015).

Источником для получения спектрозональных данных служил сервис Earthexplorer геологической службы США (USGS). Уровень обработки получаемых данных – L1C. Радиометрическая калибровка и коррекция атмосферных искажений производилась в геоинформационной системе QGIS с помощью модуля SCP (Semi-automatic classification plugin), метод обработки – DOS1.

На комбинации каналов “естественные цвета”, в период активного сенокошения, сенокосы достаточно четко различаются по прямым дешифровочным признакам (Барталев и др., 2016). При этом картографирование сенокосов, скошенных в начале сезона, по одномоментному снимку, полученному через несколько недель после сенокоса, является проблематичной задачей, требующей знания косвенных дешифровочных признаков. В условиях засушливого климата юго-восточной части Волгоградской области растительность на скошенных участках в оставшийся период вегетации часто отрастать не успевает. Данный факт подтвердился в ходе сезонного мониторинга пойменных ландшафтов в июле–сентябре 2021 и 2022 гг. Поэтому, за общую годовую скошенную площадь следует понимать объединенную площадь скошенных участков, полученных на разные даты.

Картографирование сенокосов основано на двух показателях, определяемых по спутниковым изображениям. При скашивании травы, в условиях засушливого климата юга России, спектральные характеристики скошенных участков изменяются до конца вегетационного периода по сравнению с нетронутыми лугами. Наибольшие изменения при этом наблюдаются в значениях КСЯ (коэффициент спектральной яркости) и индекса NDVI (рис. 2).

Рис. 2.

Показатели КСЯ в голубом (а), зеленом (б), красном (в), ближнем инфракрасном (г) каналах, NDVI (д) и NDWI (е), 1 – сенокошение до 08.07.2020 г., 2 – сенокошение в период 08.07.2020–01.09.2020 г., 3 – сенокошение в период 02–21.09.2020 г.

В диапазоне спектра RGB, средние значения коэффициента спектральной яркости скошенных участков больше, чем на скошенных позднее (в голубом на 80%, в зеленом на 60%, в красном на 115%). По ходу сезона значения КСЯ стабилизируются, но все так же отличаются от начальных (в голубом на 30%, зеленом на 20%, красном на 15%). В ближнем инфракрасном канале различия между скошенными и не скошенными площадями не превышают 20% и также стабилизируются к концу вегетации.

Значения NDVI на свежескошенных участках в июле-августе ниже в 2 раза, по сравнению с участками, скошенными позже. В сентябре наблюдается относительная стабилизация значений NDVI, при этом амплитуда значений не превышает 30%. Значения индекса NDWI в июле-августе, рассчитанные с помощью канала SWIR2 спутника Sentinel 2 на скошенных участках выше, чем на скошенных ранее. Это связано с более сильным испарением сохнущей скошенной травы. Значения NDWI сентября несколько ниже, чем в августе. Это связано с более низкими запасами влаги в растительности к концу вегетационного сезона. Чем позже дата скоса травы, тем меньшие различия наблюдаются в средних значениях NDWI: в июле – до 220%, августе – до 110%, в сентябре – до 70%. Наибольшие диапазоны отклонений КСЯ на скошенных участках выявлены в красном канале. Перепады значений на свежескошенных участках достигают 30–120%. При этом, наибольшие амплитуды наблюдаются в июле-августе, в момент наибольшего контрастирования с вегетирующей растительностью.

Зафиксировать повышение значений КСЯ на протяжении сезона позволяет создание сезонного максимального композита. Введение экспертного порога при этом позволит выделить сенокосы на заранее подготовленных ареалах распространения. Такая методика подходит для пойм небольших рек, где сенокошение является доминирующей частью хозяйственной деятельности. Однако, пойменные ландшафты юга России отличаются высокой антропогенной преобразованностью, поэтому отражение в красном канале повышается не только на сенокосах, но и держится на высоком уровне на территориях с отсутствием растительности, например, обработанной пашни и других антропогенных объектах, либо малопродуктивных участков поймы, которые крайне редко заливаются в половодье. Поэтому, для отсечения таких территорий требуется корректировка с помощью нормализованного разностного индекса растительности NDVI, значения которого будут значительно выше у сенокосных лугов по сравнению с малопродуктивными землями и антропогенными объектами.

Используя сезонные композиты максимальных значений КСЯ красного канала и NDVI можно добиться достаточно точного выделения скашиваемых за год площадей. При этом, каждый годовой композит классифицируется согласно соответствующему экспертному порогу, определяемому в зависимости от особенностей ландшафтов. В условиях северной части ВАП для красного канала значение экспертного порога составило 0.09, а для NDVI – 0.5. Из-за особенностей рельефа Волгоградской части поймы, после пика половодья вода здесь уходит постепенно: сперва в западной и центральной ее частях, сенокошение здесь начинается намного раньше, чем в северо-восточной и восточной. Разница составляет до 3 нед. Поэтому, сезонный композит NDVI из различных по датам спутниковых изображений позволяет зафиксировать значения до скашивания, но после схода воды.

Для корректировки и вычитания артефактов формируется максимально разнообразная база данных пространственных объектов на территории исследования, включающая в себя информацию о водных объектах (меженные данные), лесных насаждениях, сельскохозяйственных полях (обрабатываемых и неиспользуемых), селитебных территориях. Набор таких данных, на территорию исследования был подготовлен автором в рамках разработки web-ГИС орошаемых земель Волго-Ахтубинской поймы на территории Волгоградской области (https://ozvap.nextgis.com/). Это позволило исключить данные территории при картографировании сенокосов.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Использование сезонного максимального композита КСЯ красного канала с подбираемым для сенокосов экспертным порогом значений с корректировкой по максимальному композиту NDVI за сезон позволило выделить за период с 2017–2022 гг. более 20 тыс. сенокосов общей площадью 75.9 тыс. га. Большая часть выделенных площадей сосредотачивается в северо-восточной заливаемой части Волгоградской поймы. Предложенный подход позволяет выделить скошенные за сезон площади, а также отделить территории, скошенные годом ранее. На спутниковых изображениях свежескошенные территории достаточно сильно контрастируют с окружающей нескошенной местностью (рис. 3). Нескашиваемая растительность может быть отделена от сенокосов по данным ДЗЗ в период, когда ее показатели КСЯ наиболее контрастируют с сенокосами, т.е. в краткие сроки после скашивания.

Рис. 3.

Пример выделения сенокосов на основе предложенного подхода (а – исходный RGB композит; б – композит максимального сезонного NDVI: I – границы выделенных сенокосов, II – интерпретация значений NDVI; в – композит максимального КСЯ в красном канале: I – границы выделенных сенокосов, II – интерпретация значений КСЯ; г – выделенные площади сенокосов).

Сезонная динамика NDVI скашиваемых и не скашиваемых участков сильно различается (рис. 4). Для заливаемых в половодье земель характерен минимум NDVI в конце апреля–мае, вызванный стоянием воды на пойме. На скашиваемых участках, в большинстве случаев, заливаемых в период половодья, значения NDVI резко снижаются после скашивания и по ходу сезона могут еще несколько раз изменяться с разной амплитудой. В условиях Волго-Ахтубинской поймы в пределах от 25 до 35 нед. года это может быть связано с повторным отрастанием сорных трав, использованием площадей в качестве пастбищ. Сезонный ход КСЯ в красном диапазоне для скошенных участков имеет один резкий подъем в период после скашивания. Особенностью скошенных площадей здесь можно назвать единоразовое повышение значений, а также их стабильные показатели выше определенного экспертного порога для их дешифрирования. КСЯ в красном диапазоне стабильно выше для нескошенных площадей только в том случае, если это является антропогенно-преобразованным объектом (дороги, здания, засоленные территории). В этом случае, контраст значений КСЯ и NDVI заметно выше, что позволяет использовать зафиксированные максимумы в композитах для проведения дешифрирования и картографирования.

Рис. 4.

Сезонная динамика NDVI (а) и КСЯ в красном диапазоне (б) для скашиваемых (I–III) и не скашиваемых участков (IV–VI).

К очевидным недостаткам данного метода картографирования можно отнести ошибочное выделение редин и прогалов в лесных массивах на песчаных почвах. В данном случае КСЯ красного канала в таких местах по максимальному композиту находится на уровне свежескошенной растительности, а подстилающая поверхность дает стабильно высокие показатели NDVI. Такие артефакты могут удаляться с помощью маски лесной растительности, где массивы леса выделены единым заполненным полигоном. Еще одним недостатком способа можно выделить ошибочное выделение прибрежной водно-болотной растительности, которая имеет высокие годовые значения, как и КСЯ, так и NDVI. Решением этой проблемы могла бы стать маска по буферу от водных объектов. Однако, границы многих сенокосов проходят вплотную к водным объектам, а уровни воды в течение сезона находятся в постоянной динамике. Поэтому, создание универсальной маски для фильтрации артефактов береговых комплексов затруднено и не является целесообразным.

Следует заметить, что количество таких артефактов не столь велико, общая площадь вручную удаленных артефактов не превышает 5%, что является высокой точностью картографирования (Хлебникова, Опритова, 2017).

Ежегодно, в пределах Волгоградской части Волго-Ахтубинской поймы, скашивается в среднем 12 тыс. га (8%) территории, при этом большая часть площадей скашивается в августе-сентябре (более 65% площадей). Динамика годовых площадей сенокосов мало зависит напрямую от климатических и гидрологических факторов. Большее влияние на покос имеет спрос на сено в тот или иной год, который зависит от поголовья скота и продуктивности зональных пастбищ, которая связана с количеством осадков. Гидрологические факторы же влияют больше на дату сенокошения. Таким образом, общие годовые площади сенокосов в период с 2017 по 2019 г. не превышали средние значения (7.6 тыс. га; 8.3 тыс. га; 7.0 га. соответственно). Засуха 2020 г. (Шинкаренко., Барталев, 2020а), пандемия COVID-19, отсутствие новых площадок для торговли и закупки кормовой базы сильно повысили запросы животноводов в сенозаготовке. В 2020 г. площадь сенокосов стала самой большой за весь период наблюдения в данном исследовании (19.3 тыс. га). В 2021 и 2022 гг. также отличались значительными скошенными площадям (16.3 тыс. га; 15.4 тыс. га соответственно). Основные площади докашиваются в августе–сентябре, а концентрация новых скошенных площадей в 2020–2022 гг., территориально приурочена к центральной части поймы. Также этот факт можно связать с строительством ГТС на водотоках (Павлова, 2022) и регулировании стока и расчистки таких ериков как: Старый Каширин, Судомойка, Верблюд, Проран, Дударев.

Динамика повторяемости скашивания за 6 лет показывает (рис. 5, 6), что чаще всего площади скашиваются единожды (13 тыс. га.). Это подтверждает предположение о том, что необходимость в запасах сена прогнозироваться не может и зависит от факторов на протяжении сезона.

Рис. 5.

Повторяемость сенокошений в период 2017–2022 гг: I – повторяемость скоса (от 1 до 6 раз); II – административные границы; III – пашни; IV – территории населенных пунктов; V – лесные насаждения; VI – водные объекты (меженные данные).

Рис. 6.

Динамика площадей сенокосов в 2017–2022 гг.: а – с учетом площади объектов; б – с учетом повторяемости скашивания территорий.

Общая косимая площадь за 6 лет составила 33.8 тыс. га. При этом, площадь единожды скошенных участков составила 13.2 тыс. га. Пространственное расположение единожды скошенных участков при этом концентрируется в западных и юго-западных районах поймы, вблизи населенных пунктов. Наиболее частая повторяемость скашивания территорий (от 4 до 6 лет) локализуется на территориях, находящихся в стороне от сельскохозяйственных полей, и при этом, вблизи к населенным пунктам и доступным дорогам и переправам через р. Ахтуба. Такие территории наблюдаются в районе пос. Куйбышев (10 км от автомобильного моста через Ахтубу), южнее г. Ленинск (7 км от автомобильного моста через Ахтубу), в районе пос. Царев (3 км от паромной переправы), а также в междуречье Волги и Старой Ахтубы (до 3 км от гравийно-песчаной дамбы Ленинск-Каршевитое). Также на распределение сенокосов могут влиять регулярные ландшафтные пожары (Шинкаренко и др., 2022), что требует проведения дополнительных исследований.

Анализ размерных классов сенокосов показал, что большинство скошенных площадей (около 40% годового скоса) имеют площадь от 1 до 10 га. Это связано как с природными условиями (расчлененность протоками и гривами, лесными массивами и водоемами), а также с возможным разбиением единых сенокосных участков при выделении на более мелкие временными и постоянными грунтовыми дорогами. Количество сенокосов более высокой площади фиксируется в годы с большими общими площадями скоса. Наиболее крупные при этом сенокосы зафиксированы в 2022 г. (более 100 га, 30% годовой площади). Связано это с неполнотой спутниковых данных (высокая облачность в сентябре–октябре), что не позволило выделить большинство сенокосных дорог.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предложен новый метод картографирования сенокосов на основе композита максимальных значений коэффициента спектральной яркости в красном канале за вегетационный сезон с корректировкой по максимальным значениям NDVI за сезон. Выявлены закономерности изменения показателей КСЯ в красном канале и NDVI на скошенных и не скошенных участках, перепады которых могут достигать до 120% от значений нескошенных площадей.

В результате исследований было установлено, что в пределах Волго-Ахтубинской поймы на территории Волгоградской области ежегодно скашивается около 8% территории. При этом, за последние 6 лет наблюдается тенденция увеличения как общих годовых скошенных площадей, так и площадей сенокосов. При этом, закономерности повышения скоса зависят, в основном, от запросов животноводов. Выявлено, что основные ежегодно скашиваемые площади концентрируются вокруг объектов инфраструктуры: ближе к потребителям и транспортным путям.