Оценка влияния растительного покрова на температуру подстилающей поверхности в различных геотехнических системах г. Могилёва

С использованием данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и ГИС-проекта территории г. Могилёва исследованы особенности растительного покрова города и его влияния на температуру подстилающей поверхности (LST) в различных типах геотехнических систем (ГТС) крупного города. Наименьшие средние значения LST регистрировались в лесных экосистемах г. Могилёва. За ними следуют резервные озелененные территории, расположенные преимущественно в долинах рек, далее – парки и малые ландшафтные формы. В классе застроенных территорий наиболее высокие средние значения LST относились к производственно-коммунальным ГТС, а низкие – к жилой многоквартирной, общественной застройке и участкам незавершенного строительства. Жилая усадебная застройка характеризовалась наименьшими в данном классе средними значениями LST. Показано наличие обратной связи значений LST с различными характеристиками растительного покрова, полученными по данным ДЗЗ. Коэффициенты корреляции средних значений LST cо средними значениями нормализованного разностного индекса растительности (NDVI), индекса листовой поверхности (LAI), содержания в пологе хлорофилла (CCC) и степенью озелененности всех выделов ГТС в городе оцениваются от –0,6 до –0,7. Более сильные обратные связи отмечены для резервных озелененных территорий, представленных преимущественно древесно-кустарниковой растительностью в долинах рек (варьируют в пределах от –0,7 до –0,8). Связи ослабевают в ГТС жилой многоквартирной застройки (до –0,5 и –0,6), ГТС производственно-коммунальных территорий (от –0,4  до –0,6) и лесах (от –0,3 до –0,6).

1. Нацыянальны Атлас Беларусі / Камiтэт па зямельных рэсурсах, геадэзii i картаграфii пры Савеце Мiнicтраў Рэспублiкi Беларусь. – Минск, 2002. – 292 с.

2. Кравчук, Л. А. Дистанционная оценка влияния растительного покрова на температуру подстилающей поверхности основных геотехнических систем крупного города (на примере Минска) / Л. А. Кравчук, А. А. Яновский, Н. М. Баженова // Природопользование. – 2022. – № 1. – С. 71–82.

3. Brodu, N. Super-resolving multiresolution images with band-independent geometry of multispectral pixels / N. Brodu // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. – 2017. – Vol. 55, no. 8. – P. 4610–4617. doi:10.1109/TGRS.2017.2694881

4. Copernicus Open Access Hub [Electronic resource]. – Mode of access: https://scihub.copernicus.eu/. – Date of access: 23.02.2022.

5. Mayer, B. Technical note: The libRadtran software package for radiative transfer calculations – description and examples of use / B. Mayer, A. Kylling // Atmos. Chem. Phys. – 2005. – Vol. 5. – P. 1855–1877. doi:10.5194/acp-5-1855-2005

6. Richter, R. Atmospheric/Topographic Correction for Satellite Imagery: ATCOR-2/3 UserGuide. DLR IB 565-01/15 / R. Richter, D. Schläpfer. – 2016. – 263 p.

7. Sen2Cor 2.10 [Electronic resource]. – Mode of access: http://step.esa.int/main/third-party-plugins-2/sen2cor/. – Date of access: 23.02.2022.

8. Sentinel-2 Toolbox [Electronic resource]. – Mode of access: http://step.esa.int/main/toolboxes/sentinel-2-toolbox. – Date of access: 23.02.2022.

9. Tucker, C. J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation / C. J. Tucker // Remote Sens. Environ. – 1979. – Vol. 8, iss. 2. – P. 127–150. doi:10.1016/0034-4257(79)90013-0

10. Weiss, M. S2ToolBox Level 2 Products: LAI, FAPAR, FCOVER (Ver. 2.0) / M. Weiss, F. Baret, S. Jay. – 24.08.2020. – 60 p.