Авторы: Дмитрий Малахов, Мадина Батырбаева и Ирина Витковская
DOI: 10.1007/978-3-031-12112-8_7
Аннотация. Проблема деградации земель, будучи чрезвычайно актуальной на планете и особенно в аридных зонах, требует безотлагательного научного внимания для выделения территорий, затронутых деградацией, и разработки эффективных мер противодействия этой проблеме. Использование данных дистанционного зондирования зарекомендовало себя, как информативный инструмент для мониторинга земной поверхности. Более того, дистанционное зондирование иногда является единственным способом всесторонне представить текущие процессы на огромных территориях.
Основным вопросом применения данных дистанционного зондирования Земли является точность методов, используемых для получения тех или иных характеристик земли. Совместный анализ наземных и спутниковых данных необходим на всех этапах разработки алгоритмов ДЗЗ. В настоящей главе описан новый индекс оценки деградации земель. Индекс разрабатывался в течение нескольких лет и имеет надежную опору на данные, собранные в засушливой зоне Казахстана. Новый индекс учитывает состояние растительного покрова, режим увлажнения и спектральные параметры оголенной почвы. Первоначально разработанный для данных Landsat-8 в юго-восточном Казахстане, индекс применялся для всей засушливой зоны Казахстана. Несомненно, новый индекс может найти применение в различных приложениях, связанных с проблемой деградации окружающей среды во всем аридном поясе Евразии, где проблема аридизации становится наиболее актуальной для азиатских стран.
Результаты. Модели в MaxEnt и ArcGIS, выполненные с охватом всех на- земных данных, были сходными в отношении ядра ареала и его западных границ, но дали разную картину климатического благополучия для северных, восточных и южных районов пределов распространения E. o. orbicularis, а также разное количество ключевых биоклиматических переменных.
Большое число ключевых переменных, показанных ArcGIS, возможно, указывает на эколо- гическую неоднородность номинативного подвида, имеющего интразональное распространение и занимающего территорию с высоким разнообразием ландшафтно-климатических условий. Дефицит исходных данных серьезно сказывается на пространственном образце модели и характере ключевых переменных, лимитирующих размещение изучаемой формы. Выводы. Для успешного ГИС-моделирования необходимы: максимальный охват исходными данными ареала таксона; отбор исходных переменных с учетом принципиальных характеристик природных зон и ландшафтов, занимаемых таксоном, и особенностей его экологии; моделирование в разных про- граммах с последующим сравнительным анализом полученных результатов.
Ключевые слова: Land degradation, Arid zone, Spectral index, Landsat-8, TERRA/MODIS