Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / ДИПЛОМНАЯ РАБОТА, КАРТОГРАФИЯ И ГЕОИНФОРМАТИКА

СПУТНИКОВЫЙ МОНИТОРИНГ КРАСНОДАРСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА

inna_lina92 290 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 50 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 07.04.2019
Спутниковые снимки – источник полезных сведений о преобразованиях водоемов суши, включая анализируемое Краснодарское водохранилище. Ре-зультаты анализа снимков Landsat за 1987–2015 гг. показали, что в дельте р. Белой образовалась надводная перемычка, разделившая Краснодарское водохранилище на два самостоятельных водоема – западный и восточный (на месте бывшего Тщикского водохранилища). Ширина перемычки (области заиления) достигла в 2015 г. около 17 км.
Введение

Дистанционное зондирование Земли из космоса в последние годы нахо-дится в стадии бурного развития. По оценкам экспертов эта область космиче-ских технологий является второй по значимости, после космической связи, где имеется существенный коммерческий потенциал [8]. Составной частью любой программы современного мониторинга эколо-гического состояния суши или морей служит спутниковый мониторинг, кото-рый обладает большими возможностями и преимуществами по сравнению с наземными средствами. К преимуществам относятся: глобальное покрытие земного шара; мгновенная съемка обширных акваторий; высокая оперативность в получении данных; возможность ежедневного повтора наблюдений; высокое пространственное разрешение (от 1 км до 50 см); получение комплексных и мультисенсорных данных; использование тех же спутниковых данных для решения широкого круга вспомогательных и дополнительных задач мониторинга суши (пожары, наводнения, опустынивание, вегетация, водные ресурсы и пр.). Мониторинг окружающей среды ? это комплексная система наблюдений за состоянием окружающей среды, оценки и прогноза изменений ее состояния под воздействием природных и антропогенных факторов. Мониторинг предполагает процесс систематического или непрерывного сбора информации о параметрах окружающей среды для определения тенденций их изменения. Мониторинг можно проводить с помощью сети стационарных пунктов, однако наблюдения на отдельных точках или профилях не всегда отражают пространственные изменения. Поэтому использование аэро и космических снимков (данных дистанционного зондирования Земли – ДДЗ) является необходимым условием проведения регулярных наблюдений за современным состоянием экосистем. Сравнение их с результатами съемок, выполненных в прошлые десятилетия, позволяет точно зафиксировать произошедшие изменения. Использование оперативной космической информации позволяет успеш-но осуществлять мониторинг как быстро протекающих (пожары, наводнения и т. п.), так и медленно протекающих процессов (зарастание вырубок и гарей, пересыхание водоемов и т. п.), охватывающих большие территории. Географические исследования локального уровня, в первую очередь на особо охраняемых природных территориях, где они имеют целью выявление и оценку происходящих изменений, также опираются на ДДЗ. Целесообразно создавать геоинформационные системы локального уровня, которые могут объединить подробные тематические и общегеографические данные, материалы аэро- и космических съемок разных лет, результаты стационарных наблюдений на тестовых площадках и другие дополнительные данные, имеющиеся на изучаемом участке. Спутниковые данные в настоящее время широко применяются для мониторинга и исследования водоемов суши. Спутниковые снимки позволяют решать ряд задач, относящихся к водным объектам [1]: 1) инвентаризация водохранилищ и других водных объектов, 2) мониторинг водозащитных и гидротехнических сооружений, 3) мониторинг экологического состояния водных объектов, 4) мониторинг русловых процессов, 5) картографирование микрорельефа дна мелководья, 6) мониторинг состояния водоохранных зон, 7) прогнозирование и оперативный мониторинг наводнений, моделирование процессов затопления территории, 8) оценка биологической продуктивности водоемов. Цель работы – разработка и применение методики дешифрирования кос-мических снимков на предмет выявления изменения площади водного зеркала и объема водохранилища и оценки текущего состояние Краснодарского водо-хранилища. Попутно необходимо разработать методику определения расти-тельности в составе воды водохранилища, вычислить площадь зарастания. В задачи исследования входили разработка методики оценки состояния объекта по снимкам; обработка спутниковых снимков; расчет водного индекса; векторизация контуров водоема; генерализация контуров, удаление артефактов; анализ многолетних изменений водохранилища; оценка динамики зарастаемости образовавшейся перемычки и участка заиления по данным вегетационного индекса.
Содержание

Введение 4 1 Сведения о Краснодарском водохранилище 6 1.2 Основные характеристики 9 2 Методы дистанционного мониторинга водоемов 11 2.1. Спутниковые наблюдения 11 2.2. Наблюдения за характеристиками водоемов с использованием инструментальных средств 14 2.3. Способы классификации изображений 15 3. Мониторинг Краснодарского водохранилища 19 3.1 Исходные данные 19 3.2 Предварительная обработка космических снимков 21 3.3 Расчет модифицированного водного индекса MNDWI 22 3.4 Дешифрирование контуров водохранилища 25 4 Динамика Краснодарского водохранилища за период исследования 29 4.1 Динамика контуров 29 4.2 Динамика растительного покрова 30 4.3 Результаты расчета NDVI 32 5 Зарастание перемычки водохранилища 33 5.1 Расчет вегетационного индекса 33 5.2 Физиологическая основа вегетационного индекса 33 5.2.1 Способ получения NDVI 33 5.2.2 Применение NDVI 34 5.2.3 Недостатки использования NDVI 34 6 Метод дешифрирования растительности в составе воды 36 6.1 Классификация вегетационного индекса 36 6.2 Тематическое дешифрирование водохранилища на космическом снимке 37 6.3 Результаты мониторинга водных организмов в Краснодарском водохранилище по данным спутниковых снимков 40 7 Построение поверхности и выполнение классификации по глубине 42 Заключение 47 Список использованных источников 48 ?
Список литературы

1 Абросимов, А. В. Возможности практического использования данных ДЗЗ для мониторинга водных объектов [Текст] / А. В. Абросимов, Б. А. Дворкин // Геоматика. – 2009. – № 4. – 55–64 с. 2 Альтернативные вегетационные индексы. [Электронный ресурс] URL: http://gis-lab.info/qa/vi.html (дата обращения: 10.04.2018). 3 Антоненко, М.В. Мониторинг Куликово-Курчанской группы лиманов (дельта реки Кубани) в районе лицензионного участка ООО «НК «Приазов-нефть» [Текст] / А.В. Погорелов, Ю.Б. Елецкий // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. – 2015. – № 11. – 57–68 с. 4 Асмус, В.В. Спутниковые наблюдения Земли и дистанционные измере-ния, усваиваемые в моделях прогноза погоды [Текст] / О.Е. Милехин, А.Б. Ус-пенский // В сб. Труды НИЦ «Планета», вып.1(46). – 2005. – 4-7 с. 5 Бельчиков, В. А. Опасные паводки в бассейне р. Кубань и методы их прогнозирования [Текст]/ С. В. Борщ, В. М. Мухин, А.Я. Полунин // Сборник: 80 лет Гидрометцентру России. – 1939–2010. – 402–426 с. 6 Василевич, М. И. Применение спутниковых методов исследований в мониторинге состояния лесных фитоценозов в зоне выбросов промышленного предприятия [Текст] / В. В. Елсаков, В. М. Щанов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли. – 2014. – Т. 11. – № 1. – 33–48 с. 7 Видео-урок «Контролируемая классификация в ENVI». [Электронный ресурс] URL: http://www.youtube.com (дата обращения: 15.03.18). 8.Дистанционное зондирование Земли [Электронный ресурс] https://dic.academic.ru (дата обращения: 19.03.18). 9 Курбатова, И. Е. Мониторинг трансформации Краснодарского водохранилища с использованием спутниковых данных высокого разрешения [Текст] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2014. – Т. 11. – № 3. – 45–57 с. 10 Курганович, К. А. Использование водных индексов для оценки изме-нения площадей водного зеркала степных содовых озер юго-востока Забайка-лья по данным дистанционного зондирования [Текст] / Е. В. Носкова // Вестник ЗабГУ. – 2015. – № 06(121). – 16–27 с. 11 Лурье, П. М. Водные ресурсы и водный баланс Кавказа. [Текст] / СПб.: Гидрометеоиздат, – 2002. – 508 с. 12 Лурье, П. М. Река Кубань: гидрография и режим стока. [Текст] / В. Д. Панов, Ю. Ю. Ткаченко. СПб: Гидрометеоиздат, – 2005. – 500 с. 13 Погорелов, А. В. Геоинформационный метод в практике региональных физико-географических исследований [Текст] / А. Д. Салпагаров, Е. Н. Киселев, Е. В. Куркина // Тр. Тебердинского гос. биосферного заповедника. Вып. 45. Кисловодск: Северо-Кавказское – изд-во МИЛ, – 2007. – 200 с. 14 Погорелов, А. В. Спутниковый мониторинг Краснодарского водохранилища [Текст] / Д. А. Липилин, А. С. Курносова // – 2017. – №1(40) – 130–137 с. 15 Создание и анализ поверхности [Электронный ресурс]. URL: http://desktop.arcgis.com.ru (дата обращения: 10.04.2018). 16 Создание TIN со структурными линиями [Электронный ресурс] URL: http://gis-lab.info/qa/struct-tin-grass.html (дата обращения: 12.04.2018). 17 ФГБУ «Краснодарское водохранилище» [Электронный ресурс] http://www.kbvu-fgu.ru (дата обращения: 19.02. 2018). 18 Черепанов А. С. Вегетационные индексы [Текст] // Геоматика. – 2011. – №2. – 98–107 с. 19 Черепанов, А. С. Спектральные свойства растительности и вегетаци-онные индексы [Текст] / Е. Г. Дружинина // Геоматика. – 2009. – №3. – 28–37 с. 20 Jiang Z., Huete A.R., Chen J., Chen Y., Li J., Yan G., Zhang X. Analysis of NDVI and scaled difference vegetation index retrievals of vegetation fraction [Text] // Remote sensing of Environment. – 2006. – V. 101(3). – 366–378 p. 21 McFeeters S.K. The use of Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features [Text] // International Journal of Remote Sensing. – 1996. – № 17. – 1425–1432 p. 22 NDVI – теория и практика. [Электронный ресурс] URL: http://gis-lab.info/qa/ndvi.html (дата обращения: 03.04.2018). 23 Xu H. Modification of normalized difference water index (MNDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery [Text] // International Journal of Remote Sensing. – 2006. – № 27. – 3025–3033 p. 24 What is NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)? [Электронный ре] URL https://gisgeography.com (дата обращения: 17.04.2018).
Отрывок из работы

1 Сведения о Краснодарском водохранилище В качестве объекта исследования было выбрано Краснодарское водохранилище (рисунок 1), построенное в период с 1968 г. по 1973 г. и являющееся крупнейшим русловым водохранилищем не только в бассейне р. Кубань, но и на всем Северном Кавказе [17]. Рисунок 1 – Краснодарское водохранилище в районе южного побережья За период своего существования Краснодарское водохранилище испыта-ло заметные преобразования и продолжает непрерывно трансформироваться. Водоем находится в стадии, далекой от динамического равновесия в представ-лениях вещественного баланса. И.Е. Курбатова [9] выделяет следующие этапы существования Краснодарского водохранилища: 1) предварительный – созда-ние Тщикского водохранилища (1940–1941 гг.) (рисунок 2); 2) начальный – формирование берегов Краснодарского водохранилища (1973–1984 гг.); 3) промежуточный – выдвижение дельты р. Белой в акваторию водоема (1984–1993 гг.); 4) современный – снижение нормального подпорного уровня (НПУ) на 0,9 м, деление водохранилища перемычкой из наносов р. Белой на два самостоятельных водоема.
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Дипломная работа, Картография и геоинформатика, 53 страницы
490 руб.
Дипломная работа, Картография и геоинформатика, 48 страниц
450 руб.
Дипломная работа, Картография и геоинформатика, 33 страницы
390 руб.
Дипломная работа, Картография и геоинформатика, 40 страниц
420 руб.
Дипломная работа, Картография и геоинформатика, 52 страницы
490 руб.
Дипломная работа, Картография и геоинформатика, 49 страниц
450 руб.
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg