Cap. 3 Metode de identificare a schimbărilor [305593]

CAP. 3 METODE DE IDENTIFICARE A SCHIMBĂRILOR

3.1.[anonimizat] 2016 au fost comparate cu valorile pixelilor benzilor corespondente din imaginea preluată în anul 2017, respectiv 2018, care au fost preprocesate și corectate geometric și radiometric. [anonimizat], s-a [anonimizat] .

Indicele NDVI este utilizat la evidențierea stării de sănătate a vegetației (Rouse et al., 1974) și ca indicator al biomasei verzi de pe suprafața Pământului (Chen și Brutsaert 1998). [anonimizat] (Sellers 1985; Singh 1986). Astfe, schimbările apărute în cadrul coronamentului sau biomasei vegetației pot fi identificate prin analizarea valorilor indicelui NDVI obținut din imagini satelitare preluate la date diferite. Valorile indicelui NDVI au fost calculate în funcție de reflectanța măsurată în benzile infraroșu apropiat (NIR) și roșu (R), după normalizarea radiometrică a acestora, cu următoarea relație:

unde: NDVI- [anonimizat] (B3)

R- Banda Spectrală Roșu (B8)

Valorile NDVI au valori cuprinse între -1 și +1 și exprimă consistența vegetației verzi. Indicele variază în funcție de absorbția radiației de către clorofilă în zona spectrală roșu și reflectanța acesteia în zona spectrală infraroșu apropiat.

Indicele normalizat de diferențiere a vegetației (NDVI) este introdus in literatura de Rouse în anul 1973, având intenția de a cartografia pe baza imaginilor satelitare ERTS (prima generație de imagini Landsat) vegetația de Câmpie din SUA. Prima formula a avut in vedere evidențierea signaturilor spectrale ale vegetației în infraroșul apropiat (zona spectrala in care clorofila are reflectanța cea mai mare), in raport cu cea din zona roșului ([anonimizat] a [anonimizat]).

Indicele NDVI este utilizat pentru un mare număr de proprietăți ale vegetație: [anonimizat], [anonimizat](R.Hunt et al, 2007)

Acest indice a [anonimizat]: [anonimizat], [anonimizat] a Vegetației, etc. Fiecare trebuie să includă corecții intrinseci pentru unul sau mai mulți factori perturbatori.

Pentru a [anonimizat] s-au utilizat imagini satelitare SENTINEL 2B înregistrate într-o o perioadă de 3 de ani începând cu anul 2016 până în anul 2018. S-a încercat obținerea imaginilor cu diferență temporară de apoximativ 6 luni, obținându-se imagini din anii 2016, 2017, 2018 din lunile iunie și septembrie. Cu ajutorul acestora a fost calculat indicele normalizat al vegetației. [anonimizat].

Diferența dintre indicii NDVI obținuți din trei seturi de imagini preluate la date diferite permite identificarea schimbărilor utilizării și acoperirii terenurilor. Alegerea indicelui NDVI s-a bazat pe faptul că acesta îmbunătățește diferențele din spațiul spectral și reduce efectele topografice și a celor provocate de umbre.

Pentru crearea măștii indicelui normalizat al vegetatiei, este nevoie să se definească valorile NDVI, specifice zonei de interes. Aceste valori se pot introduce ca valori prestabilite în mod general, pentru toate tipurile de teren sau pentru o precizie ridicată, se pot stabili în funcție de valoarea pixelilor din imaginea pentru care se dorește a fi creat indicele normalizat NDVI . Acest pas se realizeză prin simpla utilizare a funcției „Pixel Info” pusă la dispoziție de softul SNAP. În acest sens este necesară accesarea funcției Pixel Info, iar prin simpla deplasare cu mouse-ul pe suprafața imaginii, în fereastra deschisă de catre funcție, vor apare valorile pixelilor din zona deasupra căreia se află cursorul mouse-ului .

Astfel , la crearea indicelui de vegetatie NDVI , precizia va fi mult mai mare.

Zonele acoperite de apă au valori ale NDVI mai mici ca -0.1, atât în luna decembrie cât și în luna aprilie.

Terenurile neacoperite de vegetație, cu sol umed sau rocă au valori ale NDVI cuprinse între -0.1 și 0.1, predominante în luna decembrie.

Pajiștile permanente au valori ale NDVI cuprinse între 0.1 și 0.3 în luna decembrie, aceleași valori fiind corespunzătore terenurilor neacoperite de vegetație în luna aprilie.

Vegetația joasă are valori ale NDVI între 0.3 și 0.5 fiind predominantă în luna decembrie și întâlnită mai puțin în luna aprilie.

Valorile NDVI mai mari ca 0.5 sunt majoritare în luna aprilie și mai puțin întâlnite în luna decembrie; corespund culturilor de rapiță, lucernă grâu.

Pentru seturile de imagini , preluate din 2016-05-20 , 2016-10-03, 2017-06-25, 2017-09-01, 2018-05-11 (preluate din anotimpuri dinstincte vara-toamna pentru a evidenția diferentele de vegetație).

Pentru a evindenția diferențele de vegetație ale zonei urbane cuprinse țn studiul de analiză si utilizare a terenurilor din orașul Piatra-Neamț au fost alese ca anotimpuri favorabile vara și toamna, imaginile fiind preluate din: 2016-05-20 , 2016-10-03, 2017-06-25, 2017-09-01, 2018-05-11.

Valorile aplicate pentru crearea indicelui de vegetatie NDVI, specific zonei de interes sunt :

NDVI <= -0.1- terenuri umede;

NDVI >= -0.1 and NDVI <=0.1- terenuri neacoperite de vegetație, cu sol umed;

NDVI >= 0.1 and NDVI <=0.3- terenuri neacoperite cu vegetație;

NDVI >=0.3 and NDVI <=0.5- terenuri cu vegetație joasă;

NDVI >=0.5 and NDVI <=0.9- terenuri cultivate.

Fig.3.1 Crearea indicelui de vegetație NDVI pentru zona de interes

Pentru a stabili indicele de vegetație la nivelul anului 2016, au fost utilizate imagini satelitare obținute în luna iunie și septembrie reprezentând imaginile cele mai favorabile; imaginile din celelalte luni nu au putut să fie utilizate din cauza condițiilor meteorologice nefavorabile, arealul fiind acoperit cu nori, ceea ce ar fi generat o calitate foarte slabă a acestor date și făcându-le imposibil de utilizat (Fig.3.2).

Fig.3.2 Indicele normalizat al vegetației calculat pe suprafața arealului Piatra-Neamț ,

în luna iunie 2016

Se observă in urma analizării harții că vegetația densă are o acoperire foarte largă în arealul orașului Piatra-Neamț.

Vegetația moderată este reprezentată de culoarea verde deschis, care poate fi asociată livezilor sau culturilor agricole aflate în plină fenofază în luna iunie cum ar fi: porumbul, rapița, culturile viticole sau fânețe. Lipsa vegetației de orice tip, a clorofilei este reprezentată prin culoarea maro (valoare -1), exprimă solul sau roca la zi ce absorb mai mult infraroșul apropiat. Sunt bine exprimate terenurile proaspăt arate, dezgolite de vegetație si zonele construite. (Fig.3.3)

Fig.3.3 NDVI-indice normalizat al vegetației în luna septembrie 2016

(daca figura arata mai bine asa ,le pot face pe toate de felul asta ,daca nu am sa le pun cum sunt cele de mai sus)

Pe harta rezultată în urma procesării se observă areale diferențiate prin tonuri de culoare care semnifică caracteristici ale vegetației, de la lipsa acesteia până la vegetație foarte densă (Fig.3.4).

Fig.3.4. Diferențe între indicii de vegetație NDVI per anotimp (Anul 2016 )

Pentru anul 2017 schimbările sunt deja vizibile față de toamna anului 2016 și mai ales față de vara anului 2016. Zonele acoperite de culturi sunt în continuă dezvoltare, reîmpâdurirea este cu un grad mai vizibilă decât în ultimele 6 luni, iar dezvoltarea regională, din punct de vedere al construcțiilor, este mai amplificată. (Fig.3.5)

Fig.3.5. NDVI-indice normalizat al vegetației în luna iunie 2017

In imaginea de mai jos (Fig.3.6) se pot observa schimbările majore de la un anotimp la altul, totodată lucru imbucurator pentru locuitorii arealului.

Fig. 3.6 Comparatie între NDVI toamna 2017 și NDVI vara 2018

În urma studiului efectuat se pot observa schimbări condiserabile în ceea ce privește arealul obiectivului analizat. Schimbările aproape majore, într-un interval scurt de timp, arată că terenurile și pădurile capătă un grad de dezvoltare din 6 în 6 luni .

În concluzie, vegetația care acoperă terenurile arealului Piatra-Neamț nu a fost constantă în lunile de vară în ultimii 3 de ani, cea densă aproape că lipsește până în anul 2016, unde apare în special pe suprafețele împădurite sau irigate, ceea ce denotă lipsa vegetației sănătoase și a gradului mare de dezvoltare.

Începând cu anul 2017, schimbările au un grad din ce în ce mai favorabil, anul 2018 fiind apogeul dezvoltării terenurilor , al reîmpădurii dar și al dezvoltărilor imobiliare .

De menționat faptul că indicele vegetației NDVI a fost creat de catre softul SNAP prin accesarea funcției OPTICAL din bara de comandă a softului -> Thematic Land Processing

Vegetation Radiometric Indices -> NDVI Procesor ,după care au fost introduse datele așa cum a fost specificat anterior.

3.2.Utilizarea combinațiilor de benzi spectrale și rolul acestora

In teledetectie si fotogrammetrie exista tei mari tipuri de benzi:

1. Benzile din domeniul vizibil (RGB) reprezentate de:

a) Banda albastră (Blue) utilizată pentru:

Identificarea zonelor costiere,

Diferentierea intre sol si vegetatie,

Identificarea tipurilor de paduri

b) Banda verde (Green) utilizată pentru identificarea vegetației verzi/sanătoase

c) Banda rosie (Red) utilizată pentru:

identificarea diferitelor tipuri de plante,

identificarea limitelor solului,

identificarea limitelor straturilor geologice

2. Benzile in InfraRosu (IR) reprezentate de:

a) Infrarosu apropiat (Blue) utilizat pentru:

Identificarea biomasei,

Identificarea terenurilor cultivate,

Identificarea contrastelor dintre sol și teren cultivat, respectivi teren-apă

b) Infraroșu mijlociu, utilizat pentru:

identificarea umidității din plante,

studiul terenurilor cultivate afectate de secetă,

analize ale vegetației sănătoase,

diferențieri îintre nori, zăpadă și gheață,

identificarea tipurilor de roci și a limitelor solului,

identificarea umidiății din sol și vegetație.

3. Benzile termale folosite pentru:

identificarea intensității căldurii,

identificarea zonelor în care au fost utilizate insecticide,

identificarea poluării termice

Pentru vizualizarea imaginilor în culori naturale sunt folosite benzile:

Roșu: B4 (10 m)

Verde: B3 (10 m)

Albastru: B2 (10 m

3.3.Interpretarea unei imagini în culori naturale

Interpretarea unei imagini în culori naturale se face după cum urmează:

elementele din imagine apar ca și cum ar fi văzute cu ochiul liber,

vegetația apare în culoarea verde – măsliniu,

terenurile cultivate-verde mediu-verde inchis,

zonele umede-verde închis sau negru,

apa-nuanțe de albastru și verde,

zonele urbane, de la alb la gri închis.

3.4.Interpretarea unei imagini în culori „false” IR

Pentru vizualizarea imaginilor în culori „false” IR s-au folosit benzile:

Infraroșu apropiat: B8 (10 m) (ROSU in SNAP)

Roșu: B4 (10 m) (VERDE in SNAP)

Verde:B3 (10 m) (ALBASTRU in SNAP)

Interpretarea unei imagini in culori false IR se face astfel:

– vegetația apare în nuanțe de roșu,

– apa apare cu culoarea neagră sau bleumarin, în funcție de adâncime sau curenți,

-terenurile cultivate- de la roz la roșu sau nuanțe de verde,

-zonele umede-roșu închis sau nuanțe de verde,

-solul gol – de la turcoaz la verde deschis sau roz pal în unele cazuri în funcție de tipul solului și umiditatea acestuia.

Benzile folosite pentru vizualizarea imaginilor în culori „false” sunt:

Shortwave Infrared (SWIR): B12 (10 m),

Near Infrared (NIR): B8 (10 m),

Verde: B3 (10 m)

Interpretarea unei imagini in culori false:

-culorile nu reflecta elementele in culorile naturale

-drumurile pot fi in culoarea rosie

-vegetatia poate fi in culoarea verde

-utile in identificarea spatiului urban (apare in culoarea bleu, in general), dar si a vegetatiei.

Notă

O altă metodă de compararare se poate face prin evindețierea caracteristicilor terenului , utilizand profile prestabilite de catre soft. Acestea sunt definite in mod special, pentru evidențierea zonelor pe anumite categorii.

Spre exemplu , pentru a evidentia diferențele între teren si apă, se utilizează profilul prestabilit de către soft „ Land/Water “ .

Pentru a apela acestă funcție se accesează meniul product explorer în cadrul căruia se găsesc imaginile, apoi click dreapta pe imaginea a cărei proprietăți vrem să le evidențiem -> OPEN RGB; pe ecran va apare o fereastră, din meniul derulant „Profile” se va selecta profilul de interes, în cazul de față „Land Water” (Fig 3.7.d); acest lucru facilitează diferențierea proprietăților imaginilor de interes, permite o analiză pe criterii și totodată ușurează munca operatorului .

b)

c) d)

Fig. 3.7 Evidentierea caracteristicilor terenului utilizand profile prestabilite

Evidentierea pătrunderii in atmosfera b) False-color Infrared

c) Evindențierea zonei urbane d) Evindențierea zonelor de apa și teren