CC BY
55
УДК528.946/551.43:631.452 DOI: 10.34736/FNC.2020.111.4.005.23-28
Картографирование и моделирование агроландшафтов с использованием геоинформационных систем
В.Г. Юферев, д.с.-х.н., г.н.с., завлаб., [email protected], Н.А. Ткаченко, к.с.-х.н., н.с. -лаборатория геоинформационного моделирования и картографирования агролесоландшафтов -
Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук»
(ФНЦ агроэкологии РАН), г. Волгоград, Россия
Картографирование и моделирование агроландшафтов, расположенных в переходных природных зонах, одной из которых является территория Малого Сырта, расположенная на границе Саратовской и Волгоградской области, является современным инструментом изучения особенностей условий функционирования природно-тер-риториальных комплексов, выявления закономерностей процессов изменения их состояния с определением пространственного размещения зон неблагополучия. Космические снимки являются современным источником информации для формирования пространственной базы данных об актуальном состоянии земель сельскохозяйственного назначения. Они предоставляются в основном в цифровом виде, представляя собой класс растровых цифровых изображений - в определенном смысле моделей, причем пространственно определенных. Такие изображения при их анализе в специализированных компьютерных программах позволяют получить большой объем данных об изучаемой территории. Разрабатываемые математико-картографические модели
Решаемые при помощи геоинформационных систем (ГИС) научные задачи заключаются в изучении специфических свойств ландшафтных объектов, связанных с выбором рационального способа их лесомелиорации. Для реализации ландшафтного подхода при проведении исследований развития эрозионной деградации без мелиоративного обустройства и при наличии противоэрозионных насаждений необходимо использование ГИС соответствующего пространственного уровня, так как они незаменимы и при изучении эрозионных процессов, и при выявлении факторов, влияющих на их протекание. ГИС обеспечивает картографирование и моделирование объектов и процессов (например, лесная полоса - пашня - эрозия), изолированных или взаимосвязанных с другими процессами.
Создание цифровых карт осуществляется в среде ГИС на основе имеющейся информации, в т. ч. цифровой копии аналогового исходного картографического материала. В настоящее время распределенные базы данных существуют в сети Интернет, а сами геоинформационные программные комплексы обеспечивают автоматический сбор данных и помещение их в локальную объектно-ориентированную базу. Имеющийся уникальный материал, собранный ранее в виде аналоговых
дают необходимые сведения для определения как существующих характеристик агроландшафтов, так и прогнозирования их изменения в перспективе. Актуальность разработки геоинформационных систем для выявления и прогнозирования состояния агроландшафтов обусловлена необходимостью обеспечения агропромышленного комплекса актуальной пространственной информацией и пространственными моделями, дающими возможность решения научных и прикладных задач, связанных с инвентаризацией, анализом, моделированием, прогнозированием и управлением территориальной организацией сельскохозяйственного использования земельных ресурсов.
Ключевые слова: картографирование, моделирование, агроландшафт, геоинформационная система, закономерности, прогноз.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ и Волгоградской области в рамках научного проекта № 19-45-340003 «Научное обоснование и закономерности изменения состояния ландшафтов экотона Малый Сырт - Прикаспийская низменность в Волгоградском Заволжье».
данных, преобразуется в цифровую форму при помощи дигитайзеров или сканеров для использования в геоинформационной среде.
Локальная ГИС для решения узконаправленных задач может быть создана как подсистема основной - проблемно-ориентированной. Она может использовать распределенные и сосредоточенные базы данных для создания цифровых карт с некоторым количеством тематических слоев, отражающих изучаемую проблему. Все необходимые преобразования и трансформация данных осуществляются в среде ГИС при помощи автоматизированных подсистем или, при необходимости, оператором с использованием встроенных инструментов.
Современные ГИС поддерживают ряд аналитических функций, таких как: построение контуров, расчет площадей, длин, периметров, площадей поверхностей, объемов объектов. Существуют функции вычисления вторичных характеристик поверхностей - углов наклона, экспозиций склонов, а также построения буферных зон для точечных, линейных и площадных объектов. Операции с тематическими слоями дают возможность осуществлять операции с разноименными слоями с последующим выделением объектов, возникающих при их геометрическом совмещении.
Сетевой анализ позволяет решать различные задачи на пространственных сетях связных линейных объектов (реки, дороги и т. п.). Анализ трехмерного отображения данных позволяет решить задачи по трехмерной визуализации поверхности и построению изолиний и профилей по поверхностям.
Целью работы являлось компьютерное матема-тико-картографическое моделирование компонентов ландшафтов для обеспечения анализа размещения сельскохозяйственных угодий в ландшафтах Старополтавского района Волгоградской области.
Методы и методика. Состав и структура данных в ГИС определяются как реальными составляющими ландшафтов (рельеф, растительность, агролесомелиоративная защищенность, гидросеть и др.), так и процессами (эрозия, дефляция, истощение, деградация растительности и др.) [1,2, 3].
Общая организация ГИС определяется решаемыми в ней следующими научными и прикладными задачами:
- управление моделируемыми объектами и процессами;
- инвентаризация (таксация, паспортизация) мелиоративных объектов и ресурсов;
- анализ состояния ландшафтов и земель мелиоративного фонда;
- оценка уровней деградации ландшафтов;
- мониторинг растительности;
- управление и планирование ландшафтами;
- поддержка принятия решений.
Геоинформационное моделирование процессов
деградации эродированных ландшафтов предполагает максимально точное определение их пространственного положения в выбранной системе координат с учетом влияния состояния защитных лесных насаждений (ЗЛН), а также осуществление наблюдения за изменением состояния объектов во времени. Введение в модель четвертой координаты - времени - позволяет ввести понятие пространственно-временных данных [4, 5, 6]. Картографический материал используется в ГИС как для получения данных об объектах исследования (противоэрозионная лесная полоса - склон), так и для их территориальной привязки. К картографическим источникам помимо общегеографических и топографических карт относят космокарты и множество тематических карт.
Космические снимки в настоящее время предоставляются в основном в цифровом виде, образуя класс растровых цифровых изображений - в определенном смысле моделей, обрабатываемых компьютерными программными средствами цифровой обработки изображений.
Методы оценки формы склонов, предложенные В. П. Бондаревым, Е. А. Гаршиневым, J. James [7, 8, 9] предполагают, что под профилем склона понимается величина радиуса кривизны нормального сечения склона в направлении линии наибольшего ската (поперечный профиль) или в перпендикулярном ему направлении (продольный профиль).
При расчете структурных элементов рельефа, образующих его каркас (линии тальвегов и во-
доразделов, килевые и гребневые, базисные и вершинные), проводится моделирование линий поверхностного стока. Таким же способом устанавливается граница водосбора (линия водораздела), а линии стока определяют эрозионную сеть, примерно соответствующую тальвегам.
В результате анализа состояния исследований в области создания и применения ГИС для мелиорации ландшафтов установлено, что к настоящему времени существуют геоинформационные системы как общего назначения, так и специализированные, обеспечивающие отдельные отрасли сельского хозяйства, такие как сервис «ВЕГА» [10], которые не специализируются на ландшафтных исследованиях, не имеют необходимых аналитических функций.
Создание цифровой модели агроландшафта обусловлено необходимостью учета его особенностей и служит основой для моделирования эрозионных процессов, а применение математических моделей эрозии позволит выявить динамику процессов в них проходящих.
Разработка и использование геоинформационных слоев эрозионного состояния ландшафтов дает возможность выявить взаиморасположение и взаимодействие контуров, понять эрозионную ситуацию в ландшафте и в результате осуществить ландшафтное планирование территории с учетом ее особенностей. Одной из особенностей применяемой методики является возможность обновления цифровых картографических моделей эрозионной деградации по актуальным космоснимкам. Важными этапами комплексного решения задачи предотвращения эрозионной деградации являются картографирование и моделирование ландшафтов на основе аэрокосмической информации. Так как авиационные и космические снимки являются отображением какого-либо участка поверхности, то они содержат определенную информацию о месте, времени и характере проявления процессов деградации ландшафтов, актуальную на момент съемки [11, 12]. Анализ такой информации дает возможность создавать электронные карты с учетом актуальных изменений в ландшафтах, что в совокупности с цифровыми моделями рельефа, данными снимков предыдущих съемок, математическими моделями и другой графической и атрибутивной информацией обеспечит мониторинг, оценку динамики и прогнозирование состояния территорий.
Результаты и обсуждение. Итогом компьютерного математико-картографического моделирования является составление прогнозных карт состояния ландшафтов в цифровом и бумажном исполнении.
В ГИС, предназначенной для обеспечения анализа размещения сельскохозяйственных угодий в ландшафтах Старополтавского района Волгоградской области, содержится следующая информация:
- географическое положение мелиоративных объектов (рисунок 1);
- крутизна склонов (рисунок 2);
- уклоны склонов (рисунок 3);
- экспозиция склонов (рисунок 4);
- состав и контуры почвенных разностей (рисунок 5);
- гранулометрический состав и содержание гумуса в почве;
- виды растительности (основные) - культурные для пашни, состав травостоя для пастбищ, древес-
ные породы для лесонасаждений;
- данные экологического состояния объекта (уровни деградации в настоящее время и прогноз);
- размеры и форма объекта.
ГИС анализ космокарт предусматривает получение численных данных, характеризующих ландшафт в целом.
Fïle Edit View Tools Analysis lay« Search GPS Help
о © н в s«i0, -Q ?><a. о. <- î
Çj Set up Favorite Usl...
Control Center (41 Layers, 1 Selected] - Г
Ч 'тв та ri "a ie_
Current Workspace * малый сырт Волгограде
□ 0 SRTM Woildwidc Elevation Data <1-i#c-setOft
□ H SRTM Worldwide Elevation Data (l-arc-seeotv
□ U iKl3.jpg ■0Ц ысГугл.]рд
□ @ GENERATED CONTOURS [10,090 Features]
ПЩ Epytnan проф карга.Ьтр □SI тк СаратВолгЛэтр □H Яндекс 16.jpg □Ц Гугл 16.jpg
ПЩ "очвы Саратовского Заволжья 2.Ыпр
□ g] почвы MC.shp [I20 Features. 37 Deleted]
□ S) почвы Саратов 2 (79 Features] □0 RIDGE UNES [21,832 Features] □g RIDGE LINES [5,297 Features]
□ 0 Л и кии водоразделов [1,148 Features] □0 Водоразделы МС (7 Features]
□ 0 GENERATED CONTOURS [1S.S74 Features] □0 Граница МС [1 Futur»] □El гослесополоса (1 Features] □0 Граница России-Клмхстан [1 Features] □ÊH il ISO Features]
□ g] МС Волгоград |1 Features] □0 граница Волгоград - Саратов [1 Features] ОЩ КС мс BO.bmp □И сенокосы [1 Features]
□ И пашня |39 Features] □0 профили [3 Features]
ПШ 5аволжое границы районов Bonr.shp [0 Fea □0 GENERATED CONTOURS [6.655 Features] □0 GENERATED CONTOURS [19.499 Features] □Ц GENERATED CONTOURS [28,696 Features) □И Star о poltavsky_ra ion. shp [901 Features] □0 Bykowskiy_ralori.slip [1.520 Features]
□ Й] Pallasovskiy_raion.shp (1,232 Features]
□ gj Nikotaevsky.raion.shp [1.4&4 Features] (ЗШ Старополтаккий район (1 Features]
□ Э Николаевский район (1 Features] □Ш Пэлпасовский район (l Features]
□ В Быковский район (1 Features]
ПЩ Use. Created Features [3 Features]
Рисунок 1 - Географическое положение мелиоративных объектов (Малый Сырт, Старополтавский район)
Рисунок 2 - Картографический слой - крутизна склонов (Малый Сырт, Старополтавский район)
Уклон
О 25 км
Рисунок 3 - Картографический слой - уклоны склонов (Малый Сырт, Старополтавский район)
Экспозиция,0
45,8 46 46,2 46,4 46,6 46,8 47 47,2 47,4
О_25 км_
Рисунок 4 - Картографический слой - экспозиция склонов (Малый Сырт, Старополтавский район)
Дальнейшие исследования сводятся к: - расчету площадей однородных объектов, отнесенных к различным уровням деградации, что определено общим количеством пикселей, входящих в заданный диапазон фототона;
- установлению координат участков, подверженных деградации, и опасных очагов деградации;
- определению уровня деградации объекта в целом;
- выявлению мелиоративных рубежей;
- оценке убытков от нерационального использо-
вания объектов исследований;
- разработке рекомендаций по точной координатной мелиорации ландшафта.
Такая информация, закладываемая в геоин-
Выводы. Таким образом, использование ориентированной географической информационной системы для научного обоснования мелиоративных мероприятий по предотвращению процессов деградации агроландшафтов является необходимым этапом исследований сельскохозяйственных земель. Применение такой системы обеспечивает эффективное решение научных и прикладных задач, связанных с инвентаризацией, анализом, моделированием, прогнозированием и управлением территориальной организацией ландшафта.
Литература:
1. Виноградов, Б. В. Аэрокосмический мониторинг экосистем / Б. В. Виноградов. - М: Наука, 1984. - 380с.,
2. Юферев В. Г., Кулик К. Н., Рулев А. С. и др. Геоинформационные технологии в агролесомелиорации/ К. Н. Кулик, А. С. Рулев, К. Б. Мушаева, А.В. Кошелев, З.П. Дорохина, О.Ю. Березовикова// Волгоград. ВНИАЛМИ. 2010 г., 102 с.
3. Э. Митчелл Руководство по ГИС-анализу. Ч. 1. Пространственные модели и взаимосвязи. ESRI, 2000. 175 с.]
4. Кулик, К.Н. Компьютерное математико-картогра-фическое моделирование агролесоландшафтов на основе аэрокосмической информации / К.Н. Кулик, В.Г. Юферев // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. - 2010. - №1 - С. 52-54.
5. Рулев, А.С., Юферев В.Г., Юферев М.В./ Методология
формационные базы и картографические слои, используется для оценки мелиоративного фонда и проведения предпроектных работ по адаптивно-ландшафтной мелиорации.
геоинформационного моделирования / А.С. Рулев, В.Г. Юферев, М.В. Юферев // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук, сентябрь-октябрь. - М., 2011. - №5. - С. 5-6.
6. Книжников Ю.Ф., Кравцова В. И., Тутубалина О.В. Аэрокосмические методы географических исследований / Ю.Ф. Книжников В. И. Кравцова О.В. Тутубалина -М.: Издательский центр «Академия», 2004. - 336 с.
7. Бондарев, В.П. Морфометрический анализ овраж-но-балочных систем Центрального Черноземья для их классификации / В.П. Бондарев //Геоморфология, 1996. - №1. - С. 53-57.
8. Гаршинев, Е.А. Эрозионно-гидрологический процесс и лесомелиорация: Теория и модели / Е.А. Гарши-нев. - Волгоград: ВНИАЛМИ, 1999. - 196 с.
9. J. James and M. P. Maheshwar, "Plant growth monitoring system, with dynamic user-interface," in 2016 IEEE Region 10 Humanitarian Technology Conference (R10-HTC), pp. 1-5, Agra, India, December 2016.
10. URL http://pro-vega.ru
11. J. Oldeland, W. Dorigo, L. Lieckfeld, A. Lucieer, and N. Jürgens, "Combining vegetation indices, constrained ordination and fuzzy classification for mapping semi-natural vegetation units from hyperspectral imagery," Remote Sensing of Environment, vol. 114, no. 6, Pp. 1155-1166, 2010.
12. J. Gago, C. Douthe, R. E. Coopman et al., "UAVs challenge to assess water stress for sustainable agriculture," Agricultural Water Management, vol. 153, P. 9-19, 2015.
SO" 30' 00" N
50° 00' 00" N
49° 30' 00" N
Il M I
0 10 KM
^|.\ллювнлльные луговые с солонца мл (170,171) I Каштановые (12-22) I IК .uni л новые глинистые
Каштановые иеполнор.пвитые (33-34) I IКаштановые с солонцами (93-100) I IКаштановые с солонцами (93-100) ^{Каштановые среднесуглнннстые ЦЛугово-болотные (57-60,231) I |Лугово-каттановые (38-43) ЩЛуговые (44 48) ПЛуговые с солонцами (139,140) □ Малый сырт J M алый сырт |Oiepa и пруды С Песка (71-75) I Светлокаштановые (23-32) I Светлокаштановые с солонцами <110-113) gjСолодя (49-50)
ПСолонцы с каштановыми (146-149) I [Солонцы со светлокаштановымн (150-156) 1 |Солончаки (54-56) Ц Те м во каштановые (1-11) I I Те м но ка шт л новы е луговатые (201) |Щ Тем но каштановые с солонцами ($4-88) |~~1 Темнокапггановые с солонцами (S4-SS)
Рисунок 5 - Картографический слой - контуры почвенных разностей (Малый Сырт, Старополтавский район)
Agricultural Landscapes Mapping and Modeling Using Geoinformation Systems
V.G. Yuferev, D.S-Kh.N., [email protected], N^. Tkachenko, K.S-Kh.N, researcher -laboratory of geoinformation modeling and cartography of agroforest landscapes -Federal State Budget Scientific Institution «Federal Scientific Centre of Agroecology, Complex Melioration and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences» (FSC of Agroecology RAS), Volgograd, Russia
Mapping and modeling of agricultural landscapes located in transitional natural zones, one of which is the territory of Maly Syrt, located on the Saratov and Volgograd regions border, is a modern tool for studying the of the natural and territorial complexes functioning conditions features, identifying patterns of changes in their state and determining the spatial location of zones of trouble. Satellite images are a contemporary source of information for forming a spatial database on the agricultural land current state. They are provided mainly in digital form, representing a class of raster digital images - in a certain sense, models, and spatially defined. Such images, when analyzed in specialized computer programs, allow to obtain a large amount of data about the studied territory. The developed mathematical and cartographic models provide the necessary information for determining both the existing characteristics of agricultural landscapes and predicting their changes in the future. The geoinformation systems development relevance for identifying and forecasting the agricultural landscapes state is due to the need to provide the agro-industrial complex with up-to-date spatial information and spatial models that make it possible to solve scientific and applied problems related to inventory, analysis, modeling, forecasting and management of the land resources agricultural use territorial organization.
Keywords: mapping, modeling, agricultural landscape, geoinformation system, regularities, forecast
This work was financially supported by the Russian Foundation for Basic Research and the Volgograd Region within the framework of the scientific project No. 19-45-340003 «Scientific substantiation and patterns of changes in the state of landscapes in the Maly Syrt ecotone - Caspian lowland in the Volgograd Trans-Volga region».
Translation of Russian References:
1. Vinogradov, B. V. Aerokosmicheskij monitoring ekosistem [Ecosystems aerospace monitoring] / B. V. Vinogradov. - M: Nauka, 1984. - 380 p.,
2. Yuferev V. G., Kulik K. N., Rulev A. S. i dr. Geoinfor-macionnye tekhnologii v agrolesomelioracii [Geoinformation technologies in agroforestry]/ K. N. 2. Kulik, A. S. Rulev, K. B. Mushaeva, A.V. Koshelev, Z.P. Dorohina, O.Yu. Berezovikova// Volgograd. VNIALMI. 2010. - 102 p.
3. E. Mitchell. Rukovodstvo po GIS-analizu. Ch. 1. Prostranstvennyye modeli i vzaimosvyazi [Guide to GIS analysis. Part 1. Spatial models and relationships]. ESRI, 2000. - 175 p.
4. Kulik, K.N. Komp'yuternoe matematiko-kartogra-ficheskoe modelirovanie agrolesolandshaftov na osnove aerokosmicheskoj informacii [Computer mathematical and cartographic modeling of agroforestry landscapes based on aerospace information]/ K.N. Kulik, V.G. Yuferev // Doklady Rossijskoj akademii sel'skohozyajstvennyh nauk [The Russian Academy of agricultural Sciences Reports] - 2010. - #1 - P. 52-54.
5. Rulev, A.S., Yuferev V.G., Yuferev M.V. Metodologiya geoinformacionnogo modelirovaniya [The geographic information modelling methodology]/ A.S. Rulev, V.G. Yuferev, M.v. Yuferev // Vestnik Rossijskoj akademii sel'skohozyajstvennyh nauk, sentyabr'-oktyabr' [The Russian Academy of agricultural Sciences Reports, September-October]. - M., 2011. - #5. - P. 5-6.
6. Knizhnikov Yu.F., Kravcova V. I., Tutubalina O.V. Aerokosmicheskie metody geograficheskih issledovanij [Aerospace methods of geographical research]/Yu.F. Knizhnikov , V. I. Kravcova O.V. Tutubalina - M.: Izdatel'skij centr «Akademiya» [«Academia» publishing center], 2004. - 336 p.
7. Bondarev, V.P. Morfometricheskij analiz ovrazhno-balochnyh sistem Central'nogo CHernozem'ya dlya ih klassifikacii [Ravine-gully systems morphometric analysis of the Central Chernozem region for their classification]/ V.P. Bondarev //Geomorfologiya, 1996. - # 1. - P. 53-57.
8. Garshinev, E.A. Erozionno-gidrologicheskij process i lesomelioraciya: Teoriya i modeli [Erosion-hydrological process and forest reclamation: Theory and models]/ E.A. Garshinev. - Volgograd: VNIALMI, 1999. - 196 p.
