ДОСЛІДЖЕННЯ НАФТОЗАБРУДНЕНОГО ҐРУНТУ І РОСЛИННОГО ПОКРИВУ, ВИРОЩЕНОГО НА НЬОМУ, МЕТОДОМ ГІПЕРСПЕКТРАЛЬНОГО ДИСТАНЦІЙНОГО ЗОНДУВАННЯ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ СПЕКТРОРАДІОМЕТРА ASD FIELDSPEC 3FR

  • Г. М. Жолобак ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі Інституту геологічних наук НАН України”, Київ, Україна
  • С. С. Дугін ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі Інституту геологічних наук НАН України”, Київ, Україна
  • О. М. Сибірцева ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі Інституту геологічних наук НАН України”, Київ, Україна
  • Є. М. Дорофей ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі Інституту геологічних наук НАН України”, Київ, Україна

Анотація

Розвиток нафтовидобувної і нафтопереробної галузей промисловості спричиняє забруднення навколишнього середовища, передусім водних та наземних екосистем. Серед компонентів наземних екосистем забруднення нафтою насамперед зазнають рослини та ґрунти. Проведено дослідження нафтозабрудненого ґрунту і рослинного покриву в лабораторних умовах методом гіперспектрального дистанційного зондування спектрорадіометром ASD FieldSpec 3FR. Рослинний покрив формували шляхом вирощування в ємностях з ґрунтом ярих зернових культур (пшениці, ячменю і кукурудзи). Гіперспектральні вегетаційні індекси із залученням коефіцієнтів відбиття в зоні червоного краю спектра (ТСІ, GrNDVI та REP) є вищими за величиною для кукурудзи, у порівнянні з іншими ярими дрібнозерновими культурами. Внесення додаткової дози нафти до нафтозабрудненого ґрунту біля свердловини Старосамбірського нафтового родовища призводить в кінцевому підсумку до зниження значень описаних вегетаційних індексів кожної дослідженої ярої культури. Накопичені значення GrNDVI для кукурудзи та ТСІ для кукурудзи й ярого ячменю є тотожними до лабораторно визначеного вмісту хлорофілу в цих культурах (за співвідношенням між субстратами вирощування). Для подальшого розвитку дистанційного вивчення нафтозабруднених ґрунтів та їх впливу на рослинність доцільно удосконалити методику проведення спектрометрування з залученням даних космічної зйомки.

Посилання

GOST 17.1.4.01-80, General requirements for methods for the determination of petroleum products in natural and waste waters. Moscow, 1981 (in Russian).

Jura N., Tsvilinuk O., Terek O., (2006). Reactions of carex hirta l under soils oil pollution. Visn. Lviv. Uni-th Sir biology, № 42, P. 142-146. (in Ukrainian).

Jura N.M., (2011). Potentials of using plant test systems for biomonitoring oil polluted soils. Studia Biologica. Vol. 5, № 3., P. 183-196. (in Ukrainian).

Jura N., Podan I., (2017). Ecological consequences of extended oil production at staryi sambir petroleum deposit. Lviv. Un-th Sir biology. Vip. 76 - P. 120-127. (in Ukrainian).

Lyalko V.I., Shportiuk Z.M., Sibirtseva O.M., Dugin S.S., (2015). Hyperspectral indices for distinguish of oil-saturated soils using remote spectrometric data. Geologichnyy zhurnal, № 4 (353), p. 105 – 112. (in Ukrainian).

Nazarov A.V., (2007). The effect of oil pollution of soil on plants, West Perm. un-that. Biol. № 5 (10). - p. 134-141. (in Russian).

Petrosyan A.G, Dyatlov S.E, Tarasenko A.O., Dyatlova O.S., (2002). Biotesting as a method for express evaluation of soil toxicity Visn. ONU Vip. 7, №. 1. - P. 139-145. (in Ukrainian).

Terek O.I., (2007). Plant growth and development: textbook. Lviv: - View. Center of LNU Ivan Franko, P. 247. (in Ukrainian).

Shanda V.I., Shanda L.V. (2009). Investigation of the plants’ interaction in a soil environment. Soil Science, 10 (1-2). P. 14-22. (in Ukrainian).

Allen C.S., Krekeler M.P.S. (2010, May). Reflectance spectra of crude oils and refined petroleum products on a variety of common substrates. Proc. SPIE 7687, Active and Passive Signatures, 76870L (4 May 2010). Режим доступу: https://doi.org/10.1117/12.852200. (in English).

Andreoli G., Bulgarelli B., Hosgood B., Tarchi D. (2007). Hyperspectral Analysis of Oil and Oil-Impacted Soils for Remote Sensing Purposes, ISSN 1018-5593, EU Commission Directorate-General JRC Institute for the Protection and Security of the Citizen, Italy. Режим доступу https://www.ugpti.org/smartse/research/citations/downloads/Andreoli-HSI_for_Oil_and_Spills-2007.pdf. (in English).

Arellano P., Tansey K., Balzter H. Boyd D.S. (2015). Detecting the effects of hydrocarbon pollution in the Amazon forest using hyperspectral satellite images. Environmental Pollution. Vol. 205. P. 225-239. doi:10.1016/j.envpol.2015.05.041. (in English).

Cloutis E.A. (1989). Spectral Reflectance Properties of Hydrocarbons: Remote-Sensing Implications. Science. Vol. 245, №. 4914. P. 165–168. (in English).

Dash J., Curran P.J. (2004). The MERIS terrestrial chlorophyll index. Int. Journal of Remote Sensing. Vol. 25. P. 5403-5413. (in English). http://www.informaworld.com/smpp/title~db=all~content=t713722504~tab=issueslist~branches=28 - v28http://www.informaworld.com/smpp/title~db=all~content=t713722504~tab=issueslist~branches=28 - v28

Gitelson A.A., Kaufman Y.J., Merzlyak M.N. (1996). Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS. Remote Sensing of Environment. Vol. 58, № 3. P. 289-298. (in English).

Herrmann I., Pimstein A.A., Karnieli Y., Cohen V., Alchanatis D., Bonfil J. (2011). LAI assessment of wheat and potato crops by VENμS and Sentinel-2 bands. Remote Sensing of Environment. Vol.115, № 8. P. 2141 - 2151. (in English).

Horler D.N.H., Dockray M., Barber J. (1983). The red edge of plant leaf reflectance. Int. Journal of Remote Sensing. Vol. 4. P. 273-288. (in English).

Huete A.R. (1988). A modified soil vegetation adjusted index (SAVI). Remote Sensing of Environment. Vol. 25, №1. Р. 295–309. (in English).

Jensen J.R. (2007). Remote sensing of the environment: an Earth resource perspective: 2nd ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall, Inc., 592 р. (in English).

Kiang N. Y., Siefert J., Govindjee I., Blankenship R.E. (2007). Spectral signatures of photosynthesis. Review of Earth organisms. Astrobiology. Vol. 7, № 1. Р. 222−251. (in English).

Kühn F., Oppermann K., Hörig B. (2004). Hydrocarbon index – an algorithm for hyperspectral detection of hydrocarbons. Int. J. Remote Sensing. Vol. 25, № 12. P. 2467-2473. (in English).

Li L., Ustin S.L., Lay M. (2005). Application of AVIRIS data in detection of oil-induced vegetation stress and cover change at Jornada, New Mexico. Remote Sens. Environ. - Vol. 94, №1. P.1-16. (in English).

Noomen M.F., van der Meer F.D., Skidmore A.K. (2005, June). Hyperspectral remote sensing for detecting the effects of three hydrocarbon gases on maize reflectance. Global monitoring for sustainability and security: Proc. of the 31st Int. Symp. on Remote Sensing of Environment (Saint-Petersburg, 20-24 June 2005). P. 4. (in English).

Prince S.D. (1991). A model of regional primary production for use with coarse resolution satellite date. Int. J. Remote Sensing. Vol. 6, No. 7. Р. 1313-1330. (in English).

Rasmussen, M.S. (1996). Operational yield forecast using AVHRR NDVI data: reduction of environmental and inter-annual variability. Int. J. Remote Sensing. Vol. 18, No. 5. Р. 1059−1077. (in English).

Rouse J.W., Jr., Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W. (1973). Monitoring the vernal advancement and retrogradation (green wave effect) of natural vegetation. Prog. Rep. RSC 1978-1. 93 p. (in English).

Short N. M., Bolton J. (2006). NASA Remote Sensing Tutorial, Access mode: http://rst.gsfc.nasa.gov/Sect5/Sect5 5.html. (in English).

Strong C.J., Burnside N.G., Llewellyn D. (2017). The potential of small-Unmanned Aircraft Systems for the rapid detection of threatened unimproved grassland communities using an Enhanced Normalized Difference Vegetation Index. PLoS ONE. No. 12 (10).– Р. 1-16. Access mode:: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0186193. (in English).

Tian Q. (2012, August-September). Study on Oil-Gas Reservoir detecting methods using hyperspectral remote sensing // XXII ISPRS Congress, 25 August – 01 September 2012, Melbourne, Australia, International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXIX-B7. P. 157-162. Access mode: https://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XXXIX-B7/157/2012/isprsarchives-XXXIX-B7-157-2012.pdf. (in English).

Ustin S.L., Gitelson A.A., Jacquemoud S., Schaepman M., Asner G. P., Gamon J.A., Zarco-Tejada P. (2009). Retrieval of foliar information about plant pigment systems from high resolution spectroscopy. Remote Sensing of Environment. Vol. 113, Supplement 1 (Imaging Spectroscopy Special Issue). P. S67-S77. (in English).

Номер
Розділ
Проблеми використання інформації дистанційного дослідження Землі