A study of regional and global environmental changes using satellite imagery data

Abstract

Данная выпускная квалификационная работа, посвящена изучению региональных особенностей изменений природной среды, с использованием материалов спутниковой съемки. Рассматриваются лесные экосистемы Республики Башкортостан в различных природных зонах, в 7 ключевых участках: в лесостепной зоне, в лесной зоне и в горно-лесной области. Разработана и апробирована методика (путем написания кода в облачной платформе для геопространственного анализа Google Earth Engine), который позволяет сделать отбор и обработку данных дистанционного зондирования Земли, с учетом необходимых параметров. Впервые, на изучаемую территорию, были рассчитаны средние значения NDVI и NDWI, индексы, дающие характеристики состояния растительного покрова, проведен сравнительный анализ полученных значений индексов с данными близлежащих к ключевым участкам метеостанций, оценено влияние тенденций изменений метеорологических данных на данные NDVI и NDWI. Путем анализа полученных данных выявлены характерные изменения природной среды изучаемой территории.

This final qualifying work is devoted to the study of regional features of changes in the natural environment, using satellite imagery materials. Forest ecosystems of the Republic of Bashkortostan are considered in various natural zones, in 7 key areas: in the forest-steppe zone, in the forest zone and in the mountain-forest region. A method has been developed and tested (by writing code in the cloud platform for geospatial analysis Google Earth Engine), which allows you to make the selection and processing of remote sensing data, taking into account the necessary parameters. For the first time, the average values of NDVI and NDWI, indices that give characteristics of the state of vegetation cover, were calculated for the studied territory, a comparative analysis of the obtained index values with data from weather stations nearby to key sites was carried out, the influence of trends in changes in meteorological data on the data of NDVI and NDWI was estimated. By analyzing the obtained data, the following characteristic features were identified: