Применение данных спектральной съемки для экологического мониторинга водной растительности

Деятельность горнопромышленного сектора приводит к изменению и нарушению как земной поверхности, так и недр. Открытая и подземная добыча полезных ископаемых сопровождается образованием твердых, жидких и газообразных отходов производства. Попадание загрязняющих веществ в поверхностные водоемы, их рассеивание в атмосфере и миграция в почве обуславливает появление или обострение экологических проблем на определенной территории. Поэтому возникает необходимость принятия средозащитных мер для минимизации негативного воздействия горнопромышленных предприятий. В последнее время большое внимание уделяется применению цифровых технологий для решения проблем различного характера. Одной из перспективных областей их применения является добывающая и перерабатывающая промышленность. Быстро развивающиеся цифровые технологии используются для разведки полезных ископаемых, установления загазованности атмосферы, картирования территории. Загрязнение сточных вод горных предприятий азотными соединениями является экологической проблемой, вызывая эвтрофикацию и ухудшение органолептических свойств водоемов. Применение определенных видов растительности в системе очистки может увеличить эффективность удаления соединений азота. Однако для поддержания высокого процента эффективности очистки необходимо проводить мониторинг растений. Спектральная съемка при помощи гиперспектральной или мультиспектральной камер позволяет решать поставленную задачу. Полученные спектры при правильной дешифровке дают базу для расчета вегетационных индексов. Данные индексы применяются для построения растровых изображений, которые показывают концентрацию азота в биомассе растений, проективное покрытие, структуру растительного покрова. Проведение спектральной съемки возможно благодаря использованию беспилотных летательных аппаратов (БЛА). Мобильность аппаратов такого типа позволяет осуществлять оперативную съемку растительности и своевременно корректировать условия эксплуатации.

Коротаева А. Э., Пашкевич М. А. Применение данных спектральной съемки для экологического мониторинга водной растительности // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2021. — № 5—2. — С. 231—244. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_52_0_231.

Коротаева Анна Эдуардовна¹ — аспирант, s205056@stud.spmi.ru;
Пашкевич Мария Анатольевна¹ — докт. техн. наук, профессор, mpash@spmi.ru;
¹ Санкт-Петербургский горный университет, Санкт-Петербург, Россия.

1. Панфилов Е. И. Оценка воздействий на  недра  и  возможных  последствий при разработке // Горная промышленность. — 2009. — Т. 2. — № 78. С. 26 — 32.

2. Chukaeva M. A., Matveeva V. A. The present-day hydrochemical state of hydroecosystems suffering the technogenic effect of AO Apatit // Water Resourses. 2018. Vol. 45. No. 6. Pp. 935 — 940. DOI: 10.1134/s0097807818060040.

3. Nevskaya M. A., Fedoseev S. V., Marinina O. A. The analysis of the problems of mining waste products in the mineral resources sector of the Russian Federation // International Journal of Applied Engineering Research. 2016. Vol. 11. No. 16. Pp. 9018 — 9025.

4. Мельников Н. Н. Информационные технологии в реализации экологической стратегии развития горнодобывающей отрасли // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2017. — № 10. С. 7 — 10. DOI: 25018/0236—1493—2017—10— 23—7-1818.

5. Сибирская нефть : электрон. журн. 2017. № 147.URL: https: // www.gazpromneft.ru/press-center/sibneft-online/ (дата обращения: 20.12.2020).

6. Разманова С. В., Андрухова О. В. Нефтесервисные компании в рамках цифровизации экономики: оценка перспектив инновационного развития // Записки Горного института. — 2020. — Т. 244. — С. 482 — 492. DOI: 10.31897/PMI.2020.4.11.

7. Malyshkov G. B., Sinkov L. S., Nikolaichuk L. A. Analysis of economic evaluation methods of environmental damage at calculation of production efficiency in mining industry // International Journal of Applied Engineering Research. 2017. Vol. 12. No. 10. Pp. 2551 — 2554.

8. Forsyth B., Cameron A., Miller S. Explosives and water quality / Proceedings of Sudbury‘95 Mining and the Environment. 28 May-1 June 1995. — Montreal, Quebec, Canada, MEND, 1995. Pp 795 — 803.

9. Petrov D. S. Kuznecov V. S., Suprun I. K., Zhuravkova, M. A., Solnyshkova M. A. Phytoremediation efficiency of duckweed communities for mining enterprises wastewater treatment from nitrogen compounds // Journal of Physics: Conference Series. 2019. Vol. 1399. Article 055044.

10. Алейников Н. Н., Вершинин Н. Н., Шведов К. К. Проблемы мониторинга экологической безопасности окружающей среды в местах проведения взрывных работ // Записки Горного института. — 2001. — Т. 148. — № 2. — С. 3 — 5.

11. ia H., Yuan Q. Removal of nitrogen from wastewater using microalgae and microalgae-bacteria consortia // Cogent environmental science. 2016. Vol. 2, No. 1. Article 1275089. DOI: 10.1080/23311843.2016.1275089.

12. Гавриленко А. В., Степачёва А. А., Молчанов В. П., Сульман М. Г. Комплексная очистка сточных вод от нитратов // Бюллетень науки и практики. — 2016. — Т. 10. — С. 42 — 46.

13. Ахмадиев А. К., Экзарьян В. Н. Реабилитация природной среды — структурный элемент экологической безопасности // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2020. — № 2. — C. 112 — 120. DOI: 10.25018/0236—1493—2020—20—112—120.

14. Rajan R. J., Sudarsan J. S., Nithiyanantham S. Microbial population dynamics in constructed wetlands: Review of recent advancements for wastewater treatment // Environmental Engineering Research. 2019. No. 24 (2). Pp. 181 — 190. DOI: 10.4491/ EER.2018.127.

15. Иванова Л. А., Мязин В. А., Корнейкова М. В., Фокина Н. В., Редькина В. В., Евдокимова Г. А. Пути повышения эффективности доочистки сточных карьерных вод от минеральных соединений азота в условиях кольского севера // Труды Ферсмановской научной сессии ГИ КНЦ РАН. — 2018. — № 15. — С. 456 — 459. DOI: https: // doi.org/10.31241/FNS.2018.15.116.

16. Сивкова Е. Е., Семёнов С. Ю. Использование технологии «constructed wetlands» для очистки сточных вод малых населенных пунктов и предприятий // Известние Томского государственного университета. Биология. — 2013. — Т. 4. — № 12. — С. 123 — 130.

17. Jenssen P. D., Maehlum T., Krogstad T. Potential use of constructed wetlands for wastewater treatment in northern environments // Water Science and Technology. 1993. Vol. 28. No. 10. Pp. 149—157. DOI: 10.2166/wst.1993.0223.

18. Varma M. Gupta A., Ghosal P., Majumder A. A review on performance of constructed wetlands in tropical and cold climate: Insights of mechanism, role of influencing factors, and system modification in low temperature // Science Total Environmental. — 2021. — Vol. 755. Article 142540. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.142540.

19. Ji B., Zhao Y., Vymazal J., Qiao S. Wei T., Li J., Mander Ü. Can subsurface flow constructed wetlands  be  applied  in  cold  climate  regions?  A  review  of  the current knowledge // Ecological Engineering. 2020. Vol. 157. Article. 105992. DOI: 10.1080/23311843.2016.1275089.

20. Vymazal J. Emergent plants used in free water surface constructed wetlands: A review // Ecological Engineering. 2013. Vol. 61. DOI: 10.1016/j.ecoleng.2013.06.023.

21. Черепанов А. С., Дружинина Е. Г. Спектральные свойства растительности и вегетационные индексы // Геоматика. — 2009. — № 3. C. 28 — 32.

22. Середа И. И., Тутубалина О.  В.  Использование  вегетационных  индексов для оценки состояния посевов кукурузы на основе воздушных гиперспектральных снимков // Научные исследования молодых ученых-картографов, выполненные под руководством сотрудников кафедры картографии и геоинформатики факультета МГУ имени М. В. Ломоносова: сб. науч. ст. — М.: Издательский дом КДУ, 2017. — С. 61 — 69.

23. Адамович Т. А. Кантор Г. Я., Ашихмина Т. Я., Савиных В. П. Анализ сезонной и многолетней динамики вегетационного индекса NDVI на территории государственного природного заповедника «Нургуш» // Теоретическая и прикладная экология. — 2018. — № 1. С. 18 — 24.

24. Ferwerda J. G., Skidmore A. K., Mutanga O. Nitrogen detection with hyperspectral normalized ratio indices across multiple plant species // International Journal of Remote Sensing. 2005. Vol. 26. No. 18. Pp. 4083 — 4095. DOI: 10.1080/01431160500181044.

25. Якушев В. П., Блохина С. Ю. Состояние и перспективы использования дистанционного зондирования Земли в интересах сельского хозяйства // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2018. —  Т. 15. —  № 5. С. 253 — 256. DOI: 10.21046/2070—7401—2018—15—5-257—262.

26. Альт В. В., Гурова Т. А., Елкин О. В., Клименко Д. Н., Максимов Л. В., Пестунов И. А., Дубровская О. А., Генаев М. А., Эрст Т. В., Генаев К. А., Комышев Е. Г., Хлесткин В. К., Афонников Д. А. Использование гиперспектральной камеры Specim IQ для анализа растений // Вавиловский журнал генетики и селекции. — 2020. — Т. 24. — № 3. — С. 259 — 266. DOI: 10.18699/VJ19.587.

27. Adão T. Hruška J., Pádua L., Bessa J., Peres E., Morais R., Sousa J. Hyperspectral imaging: A review on UAV-based sensors, data processing and applications for agriculture and forestry // Remote Sensing. 2017. Vol. 9. No. 11. Article 1110. DOI: 10.3390/rs9111110.

28. Islam M. R., Garcia S. C., Henry D. Use of normalised difference vegetation index, nitrogen concentration, and total nitrogen content of whole maize plant and plant fractions to estimate yield and nutritive value of hybrid forage maize // Crop and Pasture Science. 2011. Vol. 62. Pp. 374 — 382. DOI: 10.1071/CP10244.

29. Kostrzewski M., Waller P., Guertin P., Haberland J., Colaizzi P., Barnes E., Thompson T., Clarke T., Riley E., Choi C. Ground–Baswd Remote Sensing of Water and Nitrogen Stress // Transactions of the American Society of Agriculure Engineering. 2002. Vol. 4. Pp. 29 — 38.

30. Ивановская В. В., Голубева Е. И. Применение данных дистанционного зондирования для решения задач сельского хозяйства // Современные направления развития физической географии: научные и образовательные аспекты устойчивого развития: сб. науч. ст. — Минск: Белорусский государственный университет, 2019. — С. 96 — 99.

31. Ивановская В. В., Голубева Е. И. Картографирование земельных ресурсов на основе данных дистанционного зондирования // Геоинформационные технологии и космический мониторинг. — 2019. — Т. 2. — № 4. — С. 74—79. DOI: 10.23885/2500— 123x-2019—2-4—74—79.

32. Данилов А. С. Разработка дистанционных методов оценки и прогноза состояния атмосферного воздуха на территориях горнопромышленных агломераций : Дисс. … канд. техн. наук. — СПб.: Санкт-Петербургский горный университет, 2019. — 187 с.

33. Пашкевич М. А., Смирнов Ю. Д., Данилов А. С. Оценка качества окружающей среды с применением малогабаритных беспилотных летательных аппаратов // Записки Горного института. — 2013. — Т. 204. — С. 269 — 271.

34. Кремчеев Э. А., Данилов А. С., Смирнов Ю. Д. Состояние мерологического обеспечения систем мониторинга на базе беспилотных воздушных судов // Записки Горного института. — 2019. — Т. 235. — С. 96 — 105. DOI: 10.31897/PMI.2019.1.96.

35. Волков В. Г., Гиндин П. Д., Карпов В. В., Кузнецов С. А., Митрофанов Ю. С., Сенник Б. Н. Приборы визуализации изображения для обеспечения энергосбережения и экологчиеского мониторинга // Контенант. — 2019. — Т. 18. — № 4. — С. 620 — 628.

36. Alekseenko, Vladimir A., Shvydkaya, Natalya V., Alekseenko, Alexey V., et al. Element accumulation patterns of native plant species under the natural geochemical stress. // Plants. 2021. Vol. 10. No. 1. Article 33. DOI: 10.3390/plants10010033.

37. Черепанов А. С. Вегетационные Индексы // Геоматика. — 2011. — № 2. — C. 98 — 102.

38. Strizhenok A. V., Ivanov  A.  V.  Ecological  assessment  of  the  current  state of environmental components on the territory of the impact  of  cement  production industry // Journal of Ecological Engineering. 2017. Vol. 18. No. 6. Pp. 160—165. DOI: 10.12911/22998993/76850.

39. Осипов А. Г., Дмитриев В. В., Ковязин В. Ф. Методика анализа экосистемного разнообразия ландшафтов региона по материалам дистанционного зондирования // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. — 2020. — Т. 331, — № 10. — С. 49 — 57. DOI: 10.18799/24131830/2020/10/2849.

40. Wang L., Wei Y. Revised normalized difference nitrogen index (NDNI) for estimating canopy nitrogen concentration in wetlands // Optik. 2016. Vol. 127. No. 19. Pp. 7676 — 7688. DOI: 10.1016/j.ijleo.2016.05.115.