Научная статья на тему 'Картографирование эрозионных земель с помощью ГИС и нейронной экпертной системы'

Картографирование эрозионных земель с помощью ГИС и нейронной экпертной системы Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

CC BY
622
154
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ / ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ / КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ЭРОЗИОННЫХ ЗЕМЕЛЬ / АГРОЭКОЛОГИЧЕСКИЕ ГРУППЫ ЗЕМЕЛЬ / GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS / ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS / MAPPING OF LAND EROSION / AGRO-ECOLOGICAL GROUPS OF LANDS

Аннотация научной статьи по наукам о Земле и смежным экологическим наукам, автор научной работы — Павлова Анна Илларионовна, Каличкин Владимир Климентьевич

В статье рассмотрены вопросы картографирования эрозионных земель с помощью НЭС и ГИС. Выделение эрозионных земель осуществлено путем анализа морфометрических характеристик рельефа и величины потенциального смыва почв.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по наукам о Земле и смежным экологическим наукам , автор научной работы — Павлова Анна Илларионовна, Каличкин Владимир Климентьевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

THE MAPPING OF THE ERROSION LANDS WITH GIS AND NEURAL EXPERT SYSTEM

The questions of land erosion mapping using the NES and GIS. Allocation of land erosion accomplished by morphometric analysis of the characteristics of topography and quantity of potential soil erosion.

Текст научной работы на тему «Картографирование эрозионных земель с помощью ГИС и нейронной экпертной системы»

КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ЭРОЗИОННЫХ ЗЕМЕЛЬ С ПОМОЩЬЮ ГИС И НЕЙРОННОЙ ЭКПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

Анна Илларионовна Павлова

Сибирская государственная геодезическая академия, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, доцент кафедры геодезии, e-mail: annstab@mail.ru

Владимир Климентьевич Каличкин

Государственное научное учреждение Сибирское региональное отделение Российской академии сельскохозяйственных наук, 630501, Новосибирская область, Новосибирский район, п. Краснообск, первый заместитель председателя СО Рос-сельхозакадемии, e-mail: kvk@ngs.ru

В статье рассмотрены вопросы картографирования эрозионных земель с помощью НЭС и ГИС. Выделение эрозионных земель осуществлено путем анализа морфометрических характеристик рельефа и величины потенциального смыва почв.

Ключевые слова: геоинформационные системы, искусственные нейронные сети, картографирование эрозионных земель, агроэкологические группы земель.

THE MAPPING OF THE ERROSION LANDS WITH GIS AND NEURAL EXPERT SYSTEM

Anna I. Pavlova

Siberian State Academy of Geodesy, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St.,

e-mail: annstab@mail.ru Vladimir. K. Kalichkin

State Scientific Institution Siberian regional department of the of Russian Academy of Agricultural Sciences, 630501, Russia, Novosibirsk Region, Novosibirsk district, Krasnoobsk, First President's Deputy, e-mail: kvk@ngs.ru

The questions of land erosion mapping using the NES and GIS. Allocation of land erosion accomplished by morphometric analysis of the characteristics of topography and quantity of potential soil erosion.

Key words: geographic information systems, artificial neural networks, mapping of land erosion, agro-ecological groups of lands.

Современные задачи в области автоматизированной агроэкологической оценки земель связаны с обработкой больших объемов тематически ориентированной информации, со сложностью построения математической модели объекта исследования. Картографирование агроэкологических групп земель с помощью общепринятых количественных методов анализа данных представляется недостаточным, поскольку доступные источники информации интерпретируются в большинстве случаев качественно и неопределенно.

В связи с этим использование в прикладных целях гибридных интеллектуальных систем представляется актуальным. Особенность таких систем состоит в интеграции различных технологий обработки информации, представляющих собой синтез геоинформационных и нейронных экспертных систем (НЭС). Среди множества задач, решаемых с помощью НЭС в различных областях человеческой деятельности, выделяют классификацию, прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, ассоциативную память, снижение размерности данных и др.

В настоящей работе предложен подход, основанный на использовании НЭС, интегрированной с ГИС. Он реализован в задачах классификации и топологии эрозионных земель при региональном картографировании Омской области.

В исследованиях использованы следующие материалы на территорию Омской области: космические снимки ИСЗ ЬапёБа1-7 ЕТМ+, топографическая карта М 1:100000, почвенная карта М 1:600 000. Оценку рельефа осуществляли по показателям его горизонтальной и вертикальной расчлененности, уклону. На территорию Омской области были созданы морфометрические карты: уклонов, экспозиции склонов, горизонтального и вертикального расчленения, расчленения западинными формами рельефа.

Совокупность информации, необходимой для оценки и картографирования земель описывалась в базах данных (БД) ГИС. Интеграция данных осуществлялась через пространственную и атрибутивную составляющую в виде: космической информации, топографической и тематических карт, БД с частными шкалами оценок земель и баз знаний (БЗ).

Тематическая направленность НЭС непосредственно связана с выделением операционно-территориальных единиц (ОТЕ) и их описанием количественными или качественными показателями. Изучаемая территория делится на конечное множество ОТЕ (V) и этим достигается пространственно-координатная привязка результатов обучения НЭС и ГИС. Исходная информация о территории записывается в вид двумерной матрицы Я размерности К*М, т.е. К={х^} (1=1...К; ]= 1...М).

Совокупность ОТЕ включала сведения по набору тематических свойств: ху^х1^ ...хку), Рп={1,__к}, по которым осуществлялась классификация дан-

ных при учете пороговых границ ограничений с условием VI еК(1<1< (К*М), описываемых набором векторов Р.

Каждый вектор задавался следующим образом Рп={Рк1}=(Ркс, Ркг, Р^, Ркр), где Рк1 - значение ограничений из набора признаков, ранжированных по порогам ограничений. При создании НЭС наборы показателей описаны в таблицах

частных шкал оценок с ранжированием порогов ограничений. Данные таблицы включают знания экспертов и разрабатываются с помощью Microsoft Access.

При разработке БД частных шкал оценок использованы значения потенциального смыва почв и морфометрические показатели рельефа.

Для расчета потенциального смыва почв использовано эмпирическое уравнение эродирующей способности стока талых (ливневых) вод (модель):

Эт(л) = Кт(л) • R • Кэ • Кс • П, (1)

где Эт(л) - потенциальный смыв от стока талых вод (ливневых дождей);

Кт(л) - эродирующая способность стока талых вод (ливневых дождей);

R - коэффициент эрозионного влияния рельефа;

Кэ - коэффициент на экспозицию склона;

Кп - коэффициент на поперечный профиль склона;

П - коэффициент относительной смываемости почвы.

По полученным значениям потенциального смыва почв были выделены классы эрозионной опасности земель: менее 2,5; от 2,5 до 5,0; от 5,0 до 10; от 10 до 15; от 15 до 20; от 20 до 25; более 25 т/га в год.

В последующем, шкалы оценок использовали для формирования картографических БЗ в виде векторных слоев ГИС Maplnfo с привязанными к ним атрибутивными таблицами показателей. По сути таблицы представляют БЗ, хранимые в Microsoft Access и используемые в обучении НЭС. По структуре, разработанная НЭС, реализует многослойный персептрон с обратным распространением ошибки. В результате осуществляется итеративная процедура картографирования эрозионных земель на основе интеграции данных дистанционного зондирования, ГИС и НЭС.

В результате исследований выделены эрозионные земли для трех эрозионных зон Омской области. Например, в рельефе северной эрозионной зоны преобладают плоские и слабовыпуклые водораздельные равнины и увалы. На плоских водоразделах, в условиях слабого горизонтального расчленения (0,3-0,6 км/км ) и вертикального расчленения (до 10 м), углами наклона рельефа в среднем 0,5-1,5 процессы водной эрозии практически не развиты, потенциальный смыв почв не превышает 2,5 т/га. Слабоэрозионные земли с потенциальным смывом почв до 2-5 т/га залегают на приречных склонах.

Склон Васюганское плато характеризуется полого-увалистым рельефом со

следующими показателями: горизонтальное расчленение рельефа в среднем со-

2 2 ставляет 0,6-0,8 км/км , а на юго-западе достигает величины 1,0-1,2 км/км . Углы наклона в среднем колеблются от 2 до 9° и могут достигать величины 12 -14° глубина местных базисов эрозии 30-40 м и более. Большую часть территории занимают средне- и сильноэрозионные земли, приуроченные к склонам увалов и приречьям крупных рек с потенциальным смывом почв 18-27 т/га в год.

На водоразделах рек Уй и Тара залегают очень сильноэрозионные земли, потенциальный смыв почв в среднем составляет 25 -36 т/га.

На водоразделах рек Итттим, Большой Аев, Оша сформированы плоские и плосковолнистые равнины. Горизонтальное расчленение рельефа в среднем со-

ставляет 0,3-0,5 км/км , а углы наклона поверхности до 1°, глубина местных базисов эрозии - 5-10 м. Потенциальный смыв почв не превышает величины 1 т/га.

Слабоэрозионные земли залегают по гривным формам рельефа, где потенциальный смыв почв в среднем составляет от 4 до 8 т/га.

Применение ГИС позволило сформировать тематические карты ГИС, необходимые для оценки территории по морфометрическим показателям рельефа и по величине среднегодового потенциального смыва почв. С использованием НЭС, интегрированной с ГИС были выделены ареалы агроэкологической группы эрозионных земель и созданы карты эрозионных земель. Результаты исследований будут использованы в дальнейшем при агроэкологической оценке эрозионных земель.

© А.И. Павлова, В.К. Каличкин, 2013

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.