В основе слова Арктика лежит греческое слово «арктос» - находящийся под созвездием Большой Медведицы. Дать точную оценку площади территории Арктической зоны невозможно. Причиной тому является искусственность данного термина. Поэтому в литературе можно встретить обозначения границ Арктики, которые имеют существенные различия. Например, один из подходов связывает эту границу с площадью распространения деревьев. Арктические условия даже интуитивно ассоциируются с холодами, поэтому температурный фактор является естественным барьером продвижению древесной растительности далеко на север. Флора этой территории скупа и представлена в основном кустарничками, травами и сфагновыми мхами. Другую границу проводят на основании десятиградусной изотермы июля, то есть линии, за которой средняя температура самого тёплого летнего месяца обычно не превышает 10 градусов. Ещё одна граница расположена строго за Северным полярным кругом, который отсекает территорию, где, как минимум, один раз в год Солнечный диск не заходит за горизонт и один раз в год не выходит из-за горизонта, создавая, таким образом, уникальное явление арктического дня и ночи. Порой границу Арктики проводят по контуру континуального (т. е. непрерывного) распространения вечной (многолетней) мерзлоты, что существенно оттягивает границы на юг.
Так обстоит ситуация не только с мировым определением Арктики, но и с внутрироссийским. Оценка площади отечественной арктической территории разнится от 3.35 до 10.5 млн. кв. км в зависимости от выбранного принципа установления границы. Но какой бы подход ни использовался, ясно одно – Арктика огромна, а её освоение связано с существенными трудностями: суровый климат, продолжительный зимний период, удалённость от «центров цивилизации» не позволяют проводить полномасштабные работы. По этой причине при исследовании данной территории необходимо пользоваться особыми подходами. Одним из наиболее доступных и перспективных методов является дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) – это результаты космической съёмки поверхности планеты со спутников.
Особенности космических спутников
Каждый спутник нацелен на выполнение особых миссий: мониторинг атмосферных процессов, наблюдение за изменениями на суше и воде, оповещение о чрезвычайных ситуациях и пр. Спутники являются несущей платформой, на которой закреплены сенсоры. Сенсор – это своего рода фотоаппарат, принципиальное отличие которого состоит в том, что он может фиксировать электромагнитное излучение, отличное от видимого света. Т. е., при помощи спутниковой съёмки можно улавливать температуру поверхности, уровень радиационного фона, оценивать запас растительной биомассы или влажность почвы.
Спутниковая съёмка является бесконтактным методом исследований, что существенно расширяет возможности её применения. Спутники имеют циклические орбиты вращения, что позволяет получать снимки одной и той же территории с частотой до одного раза в 2-3 дня. Периодичность съёмки даёт возможность проводить мониторинг изменений Арктической территории, не прибегая к наземным наблюдениям.
Срок службы некоторых спутников составляет десятки лет. Так, спутник LandSat-5 Американской программы NASA проработал на орбите Земли более 25 лет (1984-2012). Сама же программа LandSat функционирует уже более сорока лет. За это время накоплено огромное количество космоснимков, покрывающих поверхность нашей планеты на много слоёв. Данный архив позволяет проводить анализ долгосрочных изменений. На фото показана территория нефтяного месторождения в Ханты-Мансийском округе за два различных года:
Одним из ограничений исследования Земли из космоса является состояние атмосферы. Спутники вращаются на высоте порядка 600 км - соответственно, получаемый ими сигнал пронизывает всю толщу атмосферы. Сенсоры подразделяются на два типа: пассивные и активные системы. Пассивные системы улавливают лишь отражённое излучение, тем самым они чувствительны к дымке и облачности. Данный факт существенно усложняет выбор подходящих снимков. Преимуществом же данных систем является низкая энергозатратность. К ним относятся аэрофотосъёмка, пассивная радиометрия, пассивное зондирование.
Сенсоры активного типа отправляют сигнал заданной частоты на поверхность Земли, а затем фиксируют отражённую радиацию. Такие системы не чувствительны к облачности, даже в пасмурную погоду дают качественные снимки. К тому же они могут проникать в поверхность почвы на некоторую глубину, давая дополнительную информацию о её составе и свойствах. Но такие системы гораздо дороже, а также требовательны к энергообеспечению. К ним относятся лидарная съемка, радарная альтиметрия, лазерное профилирование.
Спектральное разрешение изображения
Человеческий глаз устроен таким образом, что может улавливать лишь три цвета – синий, зелёный и красный. Вся остальная цветовая гамма формируется за счёт комбинации свечения различной интенсивности этих цветов. Сенсоры, установленные на спутниках, могут фиксировать гораздо более широкий световой диапазон – например, инфракрасный (тепловое излучение) или ультрафиолетовый. Зафиксированные значения можно визуализировать аналогично видимому цвету, при этом зачастую эти изображения несут в себе больше полезной информации. На фото показана территория города Ханты-Мансийск в различной комбинации каналов (см. ниже). Так, совокупность ближнего и дальнего инфракрасного излучения с красным цветом позволяют качественно разделять растительность и почвы по критерию увлажнённости. Более влажные участки отображаются в оттенках розового и красного цвета, сухие участки – в оттенках жёлтого и коричневого. А комбинация каланов синий – зелёный – красный даёт синтезированное изображение, соответствующее естественным цветам. Именно так выглядит территория, видимая невооружённым глазом с высоты полёта спутника.
Таким образом, правильно подобрав комбинацию каналов, можно подчеркнуть необходимые спектральные характеристики объектов, либо скрыть мешающие факторы, например, дымку.
Пространственное разрешение изображения
Другой важной характеристикой спутниковых систем является их пространственное разрешение. Изображения, снимаемые сенсорами, разбиваются на квадраты заданного размера – пиксели, подобно тетради в клеточку. Каждый пиксель фиксирует значение в охватываемом им участке. Таким образом, объекты реального мира записываются в пиксельную матрицу растрового изображения:
Размеры пикселя определяют наименьшую различимую единицу реального мира. Если пространственное разрешение сенсора 30 х 30 м, то спектральные характеристики всех объектов внутри пикселя усредняются до одного значения. Так, озеро площадью 8 100 кв.м. будет занимать пространство 3 х 3 пикселя. Для примера на фото территория города Архангельск с ресурсов различного пространственного разрешения:
Исходя их специфики и многообразия источников растровых изображений, они могут быть использованы для различных целей. Принципиально их разделяют на два типа: снимки низкого пространственного разрешения, покрывающие большие пространства с высокой периодикой съёмки, и высокодетальные снимки на локальные участки. Возможны вариации этих параметров.
Космоснимки низкого пространственного разрешения
Эти снимки позволяют проводить мониторинг обширных территорий. Например, в «Arctic Land Cover Change Initiative: MODIS Satellite Data»1 была проведена работа по исследованию Арктики на основе космических снимков MODIS – сенсора, установленного на спутнике Terra. Сенсор имеет 36 спектральных каналов измерений, пространственное разрешение от 250 до 1000 метров на пиксель, пространственный охват одного снимка составляет 2330 кв.км. Период выхода на одну и ту же точку – 3-4 дня. Сенсор чувствителен к облачности, поэтому для получения качественного изображения создаётся синтезированный снимок, объединяющий съёмку нескольких дней.
При помощи снимков MODIS на территории Арктики были идентифицированы преобладающие ландшафты. Существующие специальные автоматизированные алгоритмы, позволяют по данным спектральным характеристикам объединить схожие объекты в один класс. Таким образом, разнородность снимка снижается и появляется возможность оперировать понятием класс, распространение и площадь которых легко оценить. При проведении такого рода исследований, по данным космических снимков за многолетний период можно оценить динамику ландшафтов. Так, было выявлено, что за с 2001 по 2012 год площадь древесных и кустарничковых ландшафтов заметно увеличилась, а площадь льдов и снегового покрова шла на убыль:
MODIS не оснащён термометром, но некоторые каналы этого сенсора фиксируют электромагнитное излучение в инфракрасной области спектра, что даёт возможность пересчитать его в значение температуры. Многолетние наблюдения за средней температурой территории Арктики свидетельствуют о положительных тенденциях изменения температуры воздуха, т.е. регион становится теплее. Этот факт коррелирует с увеличением распространения древесной и кустарничковой растительности и объясняет факт уменьшения площади льдов:
Снимки MODIS позволяют проводить наблюдения за поверхностью океана и отслеживать изменение температуры и величины первичной продукции (количества растительной биомассы). Тенденции отражают повышение температуры океана в Арктической зоне, что ведёт к увеличению количества растительной биомассы, т. е. океан становится более тёплым и зелёным:
Снимки высокого пространственного разрешения
Снимки высокого пространственного разрешения позволяют более детально исследовать территорию. На фото ниже представлена площадь ключевого участка Тазовской тундры (68.22 С.Ш., 75.77 В.Д.) со спутников LandSat-8 и WorldView-2. Неспециалисту читать такие изображения довольно сложно, без труда удаётся узнать лишь некоторые элементы – водные объекты (озёра, реки) и участки поймы.
Специалист может довольно легко идентифицировать по космоснимку крупные ландшафты – болота, леса, луга. Задача определения микроландшафтов (структурных элементов) и растительных сообществ является комплексной и включает обязательный этап полевых исследований по ключевым участкам (наиболее представительным или, наоборот, необычным площадям). На этом этапе исследователь проводит сопоставление увиденного из космоса с реальными объектами. Пример такого сопоставления показан на фото:
Ландшафты Арктики весьма многообразны и зачастую удивляют своей необычностью. На этой территории практически повсеместно распространена вечная мерзлота, таким образом, основные силы, формирующие внешний облик этой территории, связаны с криологическими процессами: термокарст (протаивание и опускание грунта) и мерзлотное пучение (обратный процесс – формирование линзы льда и подъём грунта). Характерным элементом Арктики являются термокарстовые озера. Они образуются на месте таяния вечной мерзлоты и имеют правильную округлую форму. Их количество колоссально, как видно на этом фото:
Другим широко распространённым объектом являются хасыреи – озёрные котловины, берег которых размывается и вся вода утекает. На этих площадях начинаются активные процессы заболачивания. Молодые хасыреи сохраняют форму исходных озер. В ходе развития форма может меняться, на их площади могут образовываться новые озёра, либо хасыреи могут объединяться, образуя сеть хасыреев:
Низкие температуры и связанная с этим высокая влажность почвы (осадки не успевают испаряться) приводят к активному формированию болот, которые широко распространены и занимают обширные территории. Весьма интересным типом являются полигональные болота. Они формируются в холодных условиях: поверхность болота переувлажнена и при понижении температуры его поверхность растрескивается, формируя полигоны. Они имеют многогранную форму и размеры индивидуальных полигонов 8-20 метров. Поверхность полигонов сухая, покрытая лишайниками и вересковыми кустарничками, а мерзлотобойные трещины переувлажнены и заняты сфагновыми мхами:
Площади вокруг крупных рек окружены поймами – участками речной долины, периодически затапливаемыми водой. Фактор затопления формирует особой вид растительности и большое количество озёр на территории поймы. В период половодья пойма может быть полностью покрыта водой.
Таким образом выглядит нефтедобывающая инфраструктура (см. ниже). Линейные объекты – это дороги, которые соединяют кустовые площадки – места, где расположены нефтяные скважины.
Порой рельеф создаёт причудливые формы, которые удивляют своей необычностью:
Принципы работы с космоснимками
Некоторые космоснимки являются полностью закрытыми и недоступны обычному пользователю. В основном это информация для разведывательных и военных целей. Доступ к другим снимкам возможен только за плату. Обычно такие снимки выбираются из существующего архива. Также возможно заказать снимок с указанного спутника на актуальную дату. Проходя над исследуемой территорией, сенсор сделает снимок, а затем передаст его пользователю. Некоторые же снимки находятся полностью в открытом доступе. Например, агентство USGS предоставляет доступ к архиву космоснимков с определённых ресурсов (LandSat, MODIS и др.). Это существенно упрощает работу специалистов, так как эти архивы богаты снимками, многократно покрывающими поверхность Земли и охватывающими многолетний период.
Космосники представляют собой обычное растровое изображение (аналогично с фотографией) с тем лишь отличием, что они имеют географическую привязку. Их можно открыть с помощью обычного графического редактора. Если же нужен анализ космоснимка, то необходимо пользоваться специальным программным обеспечением, например, QuantumGIS, PcRaster, GRASS, ArcGIS, MapInfo. Эти программы существенно расширяют возможности работы с космоснимками, позволяют классифицировать изображения, поводить пространственный анализ, подготавливать качественные картографические материалы и т. д.
Стоит заметить, что исследования Арктики являются важным направлением с точки зрения понимания функционирования планеты в целом. Арктическая зона Российской Федерации является стратегической территорией развития, что делает эти исследования ещё более значимыми. Дистанционное зондирование Земли позволяет оптимизировать работы в этой зоне, проводить мониторинговые и инженерные изыскания, даёт возможность оценки воздействия на окружающую среду. Эффективное освоение территории Арктики невозможно без применения взгляда из космоса, научных подходов, основанных на использовании передовых технологий обработки информации, и энтузиазма.
Автор: Заров Евгений Андреевич, научный сотрудник НОЦ кафедра ЮНЕСКО «Динамика окружающей среды и глобальные изменения климата»,
Югорский государственный университет, г. Ханты-Мансийск
1 Shuchman, R. A., Jenkins, L., & Whitley, M. A. (2015). Arctic Land Cover Change Initiative: MODIS Satellite Data. Conservation of Arctic Flora and Fauna (CAFF).
