CC BY
249
ВЕСТНИК ЮГОРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА
2013 г. Выпуск 3 (30). С. 35-38
УДК 91
ДЕШИФРИРОВАНИЕ БОЛОТНЫХ КОМПЛЕКСОВ КОСМОСНИМКА LANDSAT 7.0. НИЖНЕВАРТОВСКОГО РАЙОНА ХМАО - ЮГРЫ
Е. Н. Козелкова
Дешифрирование космоснимков - это выявление, распознавание и определение характеристик площадей или объектов, изображенных на них. (Термин «дешифрирование» русского происхождения, его иностранные варианты - англ. Fotointerpretation, нем. Luftbildinterpreta-tion - переводятся как «интерпретация, толкование») [1].
На данный момент, существующий векторный слой болотных комплексов Нижневартовского района имеет лишь приближенное представление и большое количество ошибок. В первую очередь, это связано с тем, что он оцифровывался по топографическим картам, как правило, 80-х годов. Поэтому отсюда следует, что болота не имеют четких границ, так как на топографических картах они изображаются пунктирными либо сплошными параллельными линиями без четких контуров.
Также следует отметить, что в связи с интенсивным развитием месторождений в нашем регионе прогрессирует строительство автомобильных дорог и кустовых площадок, вследствие чего происходит изменение ландшафтных районов, не отображенных на топографических картах, с которых был создан слой болот, что также является следствием ошибки существующего векторного слоя.
Проанализировав все это, было выявлено, что требуется создание более точного векторного слоя болотных комплексов, а именно составление цифрового реестра с использованием дешифрирования космоснимка Landsat 7.0 Нижневартовского района за 2000 год.
В зависимости от задач, решаемых в ходе дешифрирования космоснимков, различают общее дешифрирование (комплексное, или общегеографическое) и отраслевое (тематическое, или специальное). Общее дешифрирование включает разновидности: топографическое и ландшафтное. Разновидностей отраслевого довольно много: геологическое, геоморфологическое, почвенное, лесное, гидрологическое и др.
Выполняется дешифрирование по демаскирующим (характеризуют объект в натуре) и дешифровочным (на снимке) признакам. Различают прямые и косвенные признаки дешифрирования.
Прямыми дешифровочными признаками называют те, которые передаются непосредственно и воспринимаются дешифровщиком по присущим им показателям на снимке. К ним относятся: тон или цвет (соответственно, на черно-белых или цветных снимках), форма, размер, структура (рисунок), текстура и тень, а также характер границ изображений.
Тон и цвет изображения (относят к оптической группе признаков) - очень важные де-шифровочные признаки, например, для распознавания древесных пород. Однако они в значительной степени зависят от аэропленок, фотобумаги, проявочных материалов, времени фотографирования. Разработаны шкалы тонов и цветов, которые используются в визуальном и автоматизированном дешифрировании космоснимков.
Форму и размер относят к геометрической группе признаков. Форма является важным показателем, так как визуальные наблюдения дешифровщика отмечают именно очертания, формы предметов. При автоматическом дешифрировании используют показатели вытянутости, изогнутости, ветвистости, выделяют формы компактную и линейную, плоскую и объемную и др.
Размер изображения - показатель менее определенный, чем форма. Он зависит от габаритов объекта в натуре и масштаба космоснимка. Различают линейные и площадные объекты.
Структура (рисунок) - это довольно сложный показатель, объединяющий часто другие прямые признаки, но характеризующийся и новыми. Структура - признак устойчивый, мало
35
Е. Н. Козелкова
зависящий от условий съемки, а на снимках среднего и мелкого масштаба он становится основным. Например, для лесов типична зернистая структура. При характеристике структуры выделяют упорядоченность или неупорядоченность рисунка, вид и геометрические свойства размещения элементов, плотность рисунка, извилистость и протяженность линий.
Макро- и микротекстура также используются в качестве прямых дешифровочных признаков. При этом выделяют тон и цвет фона и доминирующих элементов, контрастность, сложность текстуры перехода.
Тень является противоречивым дешифровочным признаком. По ней можно обнаружить предмет и определить его параметры. Например, конусовидная форма тени на снимке надежно указывает на елово-пихтовые насаждения. Но тень иногда закрывает объекты или их элементы. Различают собственную и падающую тени. Собственная тень - это лежащая на самом предмете (ее называют еще полутенью). Она подчеркивает объемность крон деревьев при анализе древостоя под стереоскопом. Падающая - это тень, отбрасываемая предметами на землю. Она хорошо передает форму объектов и предметов. Так, высоту деревьев, древесную породу можно достаточно точно определить на АФС по падающей тени.
Косвенные дешифровочные признаки указывают на наличие объектов по их приуроченности к другим. Например, копны сена позволяют выделить сенокосы (луга), а волока, оставленная древесина и сохранившийся подрост с тонкомером - вырубку. Косвенные признаки не всегда могут быть на конкретном участке.
Индикационные дешифровочные признаки, то есть определение одних компонентов ландшафта по другим, физиономичным, легко опознаваемым на снимке, так называемым индикаторам - распространенный прием географического дешифрирования.
В качестве индикаторов в зависимости от географических условий могут выступать отдельные компоненты природной среды, называемые частными индикаторами. Чаще в такой роли выступают растительность и рельеф. Так, в лесной зоне почвы распознаются по типу растительности: индикатором подзолистых почв служат лесные насаждения, а торфянистых - болотная растительность.
В отдельных случаях дешифрирование выполняется не по частным, а по комплексным индикаторам, т. е. по облику природно-территориальных комплексов. В таком случае говорят о ландшафтной индикации, или ландшафтном методе дешифрирования. Сущность его заключается в распознавании ПТК по всей совокупности признаков, нашедших отражение на снимке, для последующего выявления, изучения и картографирования отдельных составляющих ландшафта. Ярким примером служит изучение и картографирование подземных вод [2].
Методика дешифрирования космоснимков в значительной степени основывается на описании эталонов дешифрируемых объектов. Они обязательно должны носить региональный характер. Подбирается обычно фототека стереопар или банк опорных данных наиболее типичных выделов. В то же время эти данные должны использоваться и быть непосредственно связаны с ГИС-технологиями. Описание эталонов, выявление их особенностей, определение количественных характеристик должны опираться на природно-территориальные комплексы, учитывающие рельеф, климат, гидрографию, лесорастительные условия. Поэтому при разработке методики дешифрирования космоснимков одной из важнейших задач является изучение вопросов зонирования территории и выделения основных типов экосистем региона. Выделение ключевых эталонных участков (выделов) покрытой лесом площади, не покрытой и нелесной в натуре и на снимке невозможно без тщательного изучения территории. Они должны быть минимизированы количественно и в то же время охватывать все многообразие природных и антропогенных ландшафтов.
Дешифрирование болот
Нелесные площади определяются на космоснимках достаточно легко. Чаще всего для болот при дешифрировании не определяют качественные показатели (глубину залегания торфа, видовой состав растительности, урожайность трав).
36
Дешифрирование болотных комплексов космоснимка Landsat 7.0. НижнЕвартоВского района ХМАО —
Югры
Общепринятое деление болот на верховые, переходные и низинные при небольшой тренировке легко выполняется дешифровщиком. Важным дешифровочным признаком на верховых болотах являются сосны, иногда с примесью кедра с полнотой 0,1—0,3. В летний период эти болота могут быть почти сухими. Переходные болота чаще всего чистые или с единичными деревьями сосны, березы, кедра. Они более сырые, обычно с наличием водных озер-цов. Низинные болота обычно расположены вдоль рек с присутствием березы, ели, сосны, кедра [3].
Дешифрирование болотных комплексов космоснимка Landsat 7.0 Нижневартовского района (рис. 1) производилось с использованием пакета программ ArcGIS 9.3.
Рисунок 1 - Космоснимок Landsat 7.0 с границей Нижневартовского района
В ходе дешифрирования были выявлены широко представленные олиготрофные и мезо-трофные болотные системы, состоящие из следующих типов болот: грядово-мочажинно-озерковые (гряды сосново-кустарничково-сфагновые, мочажины шейхцериево-сфагновые, осоково-сфагновые и травяно-сфагновые в сочетании с озерками), травяно-моховые и моховые (кустарничково-сфагновые, пушицево-сфагновые, осоково-сфагновые, травяносфагновые), местами облесенные сосной и березой, крупнобугристые в сочетании с плоскобугристыми и грядово-мочажинно-озерковыми (бугры кустарничково-зеленомошно-лишайниковые, местами облесенные, мочажины осоково-пушицево-сфагновые и осоково-гипновые) (рис. 2).
37
Е. Н. Козелкова
Рисунок 2 - Дешифрированные болотные комплексы космоснимка Landsat 7.0
Нижневартовского района
ЛИТЕРАТУРА
1. ГОСТ Р 52438-2005 Географические информационные системы. Термины и определения [Текст].
2. Залесов, С. В. Методика дешифрирования аэрофотоснимков в целях экологического мониторинга и аудита нефтегазовых месторождений [Текст] / С. В. Залесов, Л. И. Аткина ; под ред. Н. А. Луганского. - Екатеринбург : УрО РАН, 2003. - 80 с.
3. Книжников, Ю. Ф. Аэрокосмические методы географических исследований : учеб. для студ. высш. учеб. заведений [Текст] / Ю. Ф. Книжников, В. И. Кравцова, О. В. Тутубалина. - М. : Изд. центр «Академия», 2004. - 336 с., [32] : ил.
38
