Конспект

Обработка данных дистанционного зондирования в ГИС

Ключевые тезисы

• Работа посвящена анализу температурных данных спутника Terra/MODIS для выделения различных типов земной поверхности.
• Основной метод — вычисление разницы между дневной и ночной температурой поверхности (LST).
• Разные поверхности (вода, открытая почва, лес) имеют разную теплоёмкость, что отражается в амплитуде их суточного нагрева/остывания.
• Для анализа используются растровые данные MODIS и векторные карты OpenStreetMap в программном комплексе QGIS.

Цель и данные для работы

Цель — научиться выделять типы поверхности по разнице дневных и ночных температур. Используются данные спутника Terra/MODIS:

• Растровые данные: 8-дневные композиты (синтез сцен за 8 дней для минимизации облачности) в формате HDF4. Данные содержат слои с дневной и ночной температурой поверхности, показателями качества, углами съёмки и излучательной способностью.
• Векторные данные: Карта OpenStreetMap для географической привязки и анализа.

Особенности данных MODIS

• Низкое пространственное разрешение: Тепловые каналы — 1000 м.
• Структура данных: Один файл HDF4 содержит множество слоёв (каналов). Для работы ключевыми являются:
  • LST_Day_1km — температура поверхности днём (в Кельвинах).
  • LST_Night_1km — температура поверхности ночью.
  • QC — битовая маска качества данных.
  • Слои с излучательной способностью (Emis_31, Emis_32).
  • Маска облачности.
• Проекция: Исходные данные сохранены в синусоидальной проекции, которую для удобства анализа необходимо перепроецировать в локальную (например, Пулково 1942, зона 16).

Логика анализа: суточный перепад температур

• Теплоёмкость — ключевое свойство, определяющее, как поверхность накапливает и отдаёт тепло.
• Вода имеет высокую теплоёмкость: медленно нагревается и медленно остывает → малая разница между дневной и ночной температурой.
• Открытая почва/камень имеют низкую теплоёмкость: быстро нагреваются и быстро остывают → большая разница температур.
• Лес занимает промежуточное положение.

Практические шаги в QGIS

1. Добавление данных: Загрузка векторной карты и растрового файла MODIS в проект.
2. Экспорт и перепроецирование: Экспорт нужных слоёв (дневной и ночной температуры) из HDF4 в более удобный формат GeoTIFF с нужной системой координат.
3. Визуализация: Настройка псевдоцветной окраски растров (например, холодные тона — для низких температур, тёплые — для высоких).
4. Растровая алгебра: Использование калькулятора растров для вычисления нового слоя по формуле: Разница = LST_Day - LST_Night. Важно убедиться, что изображения имеют идентичную размерность и пространственное совмещение.
5. Анализ результата: Наложение векторных слоёв (границы районов, гидрография) на полученную карту разницы температур для интерпретации.

Примеры/кейсы

• На примере Красноярского водохранилища видна малая разница температур (около 1–1.5°C).
• Сельскохозяйственные поля (открытая почва) в Хакасии и на юге Красноярского края показывают большую разницу (около 29–30°C).
• Лесные массивы показывают средние значения (около 7–8°C).
• На территории Монголии (резко континентальный климат, степь) также наблюдаются высокие значения суточного перепада.

Выводы

• Метод анализа разницы дневной и ночной температур поверхности является эффективным инструментом для дистанционного выделения различных типов подстилающей поверхности (водоёмы, открытый грунт, растительность).
• Он также позволяет выявлять температурные аномалии.
• Работа демонстрирует базовый принцип совместной обработки растровых и векторных данных в ГИС для решения прикладных задач.