CC BY
150
УДК 528.7
ГОФАРОВ Михаил Юрьевич, кандидат географических наук, старший научный сотрудник Института экологических проблем Севера Уральского отделения РАН. Автор 16 научных публикаций
МЕТОДИКА ВЫЯВЛЕНИЯ ИЗМЕНЕНИЙ РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ СРЕДНЕГО РАЗРЕШЕНИЯ*
Дистанционное зондирование Земли, ГИС, растительный покров, дешифрирование, изменения
В настоящее время для исследований пространственного распределения растительного покрова широко применяются методы, использующие данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Они имеют известные и достаточно очевидные преимущества перед методами, использующими только данные полевых исследований. Однако при сопоставлении результатов, полученных при обработке данных ДЗЗ, с результатами полевых исследований всегда находятся некоторые расхождения, величина которых зависит от многих причин. Наиболее важными объективными факторами, влияющими на достоверность результатов об-
работки данных ДЗЗ, являются: 1) постановка задачи исследования; 2) методология исследования; 3) параметры данных ДЗЗ.
Данная статья рассматривает методологию выявления изменений растительного покрова с использованием данных ДЗЗ спутника Ьап^а1;. В качестве ключевого района для апробации методики выбраны Соловецкие острова. Постановка задачи и способ ее решения, представленный в данной работе, способствует качественной интерпретации среднесрочных изменений растительного покрова Соловецких островов, произошедших в период снижения хозяйственной деятельности в 90-х гг. XX в.
МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ
Обзорная карта района исследований ке 1. В 2001—2005 гг. проводились маршрут-(Соловецкие острова) представлена на рисун- ные геоботанические исследования, вклю-
*Работа выполнена при поддержке РФФИ и администрации Архангельской области (грант 05-05-97510, 05-05-97512, 05-05-64430).
7
LT ТОЮЫЖ
■ " '
65ХНЇ а.ДДйПРКЧМь
v Tpvi-j v-S;
1 і
С Б ^
Р-
Г*;лК' с и::і«ц..чн
Н—і
EZ
6Г0ЇГ
Рис. 1. Обзорная карта района исследований, где 1 — маршруты исследований в 2001 — 2003 гг.).
чавшие краткую характеристику биоценозов с указанием доминирующих видов растений [11]. В 2003 г. на острове Большой Соловецкий дополнительно выполнено 39 геоботани-ческих описаний лесных фитоценозов (пробные площадки 10x10 м). Для каждого участка сделана инструментальная координатная привязка с помощью GPS Garmin 3 Plus.
Информация о распространении различных типов растительности на территории района получена на основе спектрозональных космических снимков с искусственных спутников Земли — Landsat-4 (27 июня 1988 г., 15 июня 1989 г.) и Landsat-7 (28 июня 2000 г.). В этих данных (Level 1G Product), находящихся в открытом доступе на специализированных ресурсах сети Интернет (например, [13]), была проведена фотограмметрическая обработка и проецирование в географическую систему координат (UTM/ WGS84). Технические параметры использованных данных ДЗЗ приведены в таблице 1.
Эти снимки полностью включают Соловецкие острова и характеризуются отсутствием или очень малой долей облачности.
Таблица 1
Технические характеристики использованных данных ДЗЗ
Параметр Снимок 1 Снимок 2
Дата 27.06.1988 28.06.2000
ИСЗ Landsat-4 Landsat-7
Прибор TM ETM+
Центр сцены 35,4404° в.д. 65,3355° с.ш. 35,5830° в.д. 65,5888° с.ш.
Азимут на солнце 158,35° 164,41°
Высота солнца 46,68° 47,02°
Пикселей в линии* 6786 9276
Линий в файле данных* 5984 8536
Примечание. * — данные, использованные при классификации. ИСЗ — искусственный спутник Земли.
Дешифрирование перечисленных выше данных ДЗЗ и их выборка для анализа проводились с помощью ГИС-пакета GRASS 6.0.1.
Методы визуального дешифрирования и способы формирования изображений, упрощающих его применение — создание изображений в псевдоцветах, улучшение контрастности и яркости, фильтрация изображения для сглаживания или, наоборот, подчеркивания деталей, — в данной работе не рассматриваются. Последнее обусловлено тем, что при значительных трудозатратах результаты разделения близких типов растительного покрова оказываются сходными по качеству с результатами, полученными методами классификации. Следует отметить, что методы визуального дешифрирования все еще остаются эффективными для распознавания объектов, основным дешифровочным признаком которых является его рисунок и расположение относительно других объектов. Однако и в этой области дешифрирования намечаются изменения — уже существует коммерчески успешная система дешифрирования данных ДЗЗ на основе анализа рисунка (e-Cognition, разработанная фирмой Definiens Imaging).
Другая методика — анализ спектра поглощения поверхности — описана в ряде работ, посвященных проблеме дешифрирования данных ДЗЗ [2, 4], в т.ч. и данных, получаемых со спутников серии Landsat [1]. Однако существующая версия библиотеки спектров поглощения ориентирована в основном на геологическое применение. Кроме того, спектр поглощения растительности очень сильно зависит от внешних факторов (например, от количества осадков в текущем вегетационном периоде). Эти обстоятельства обусловливают малое количество записей о спектральных характеристиках растительности. По данным причинам указанный метод не является оптимальным для классификации растительного покрова [3].
Для дешифрирования растительного покрова нами была применена методика многоэтапной классификации, которая учитывает специфику отражательной способности по-
верхности и уменьшает время, затрачиваемое на подготовку карт эталонов поверхности для неинтерактивной классификации с обучением.
На рисунке 2 показана использованная автором схема дешифрирования набора данных ДЗЗ на территорию Соловецких островов. Суть первого этапа (1) дешифрирования состоит в следующем. Используя знание о разбиении отражательной способности Земли на три основных класса [3, 7], выделяем
Разделение на 3 класса: водная поверхность, почвы и растительность
<i>
Сегментация класса растительности (см. табл. 1, классы 1-8) Разделение почв на обнажения грунтов и луговые сообщества
( V
\ т /
Формирование карты модельных участков для неинтерактивной кластеризации с обучением
Рис. 2. Дешифрирование растительного покрова Соловецких островов по данным со спутника Ьапё$а1-7, где 1 — выделение трех основных классов поверхности путем неинтерактивной классификации без обучения: водные поверхности, лесная растительность, открытые ландшафты (болота, луга, обнажения грунтов); 2 — уточняющие интерактивные классификации с обучением отдельно для лесной растительности и открытых ландшафтов; 3 — выделения ядер контуров классов (граница контура 2 пикселя — 57 м); 4 — неинтерактивная классификация с обучением (по эталонам ядер контуров предыдущего снимка).
Таблица 2
Описание выделенных классов поверхности Соловецких островов
Номер класса Описание класса
1 Еловые леса (и пихтовые насаждения)
2 Лиственные леса (березовые, осиновые и т.д.)
3 Сосновые леса
4 Смешанные сосново-березовые, елово-березовые, елово-осиновые и др. леса (с преобладанием лиственных пород)
5 Смешанные сосново-березовые, елово-березовые, елово-осиновые и др. леса (с преобладанием хвойных пород)
6 Березовое редколесье (преимущественно заболоченное)
7 Болота (сфагновые, мочажинные, осоковые, пушициевые)
8 Кустарниковые заросли (ивняки и березовое криволесье)
9 Водная поверхность
10 Обнажения грунтов
11 Суходольные луга
классы поверхности, применяемые далее для маскирования [5] — исключения из процесса уточняющих классификаций (2).
Выделенный класс водной поверхности далее не уточняется, как неиспользуемый в анализе растительности. Оставшиеся два класса подвергаются уточняющим интерактивным классификациям с обучением (2) при использовании геоботанических описаний как обучающей выборки. На конечном этапе дешифрирования отдельного снимка результаты классификации были сведены в один растр с разбиением на классы, представленным в таблице 2.
Для соответствия выделяемых классов поверхности на всем наборе данных ДЗЗ следующие снимки дешифрировались с использованием неинтерактивной классификации с обучением (4). Карта эталонных поверхностей была получена путем выделения ядер контуров классов предыдущего снимка (3). Граница контура была принята за два пикселя (57 м), что позволило выделить не изменившиеся, вероятно, растительные сообщества и участки хозяйственного землепользования. Это предположение проверялось на основании экспертного анализа данных наземных исследований — геоботанических описаний и архивных картографических данных.
При первичном анализе результатов де-
шифрирования выяснилось, что несовпадение фаз прилива и отлива в использованных данных ДЗЗ привело к сильному изменению площади обнажений грунтов (рис. 3). Однако, так как в постановке задачи указан анализ изменений растительного покрова, то эту информацию об измене-
Рис. 3. Изменения покрытия водной поверхности при сравнении результатов дешифрирования данных ДЗЗ 1988 и 2000 гг., где 1 — изменения, связанные с несовпадением фаз прилива / отлива; 2 — изменения, предположительно связанные с техникой обработки данных ДЗЗ.
км
Таблица 3
Площади выделенных классов поверхности Соловецких островов
Номер класса* 27.06.1988 28.06.2000 Изменение доли класса, % Изменение площади класса, %
% %
1 2,45 3,45 1 40,98
2 4,02 4,63 0,61 15,1
3 3,41 3,29 -0,12 -3,45
4 3,39 1,81 -1,58 -46,58
5 2,19 3,62 1,43 65,42
6 3,11 2,73 -0,37 -12,05
7 2,52 1,75 -0,77 -30,62
8 2,64 2,61 -0,03 -1,15
9 74,29 73,38 -0,91 -1,22
10 0,88 1,55 0,67 76,8
11 1,12 1,19 0,07 5,84
Всего: 100 100 0
Примечание. Описания классов приведены в таблице 2.
Таблица 4
Характер ядра изменений выделенных классов поверхности Соловецких островов в 1988—2000 гг. (граница в 1 пиксель — 28,5 м)
Класс в 1988 г. Класс в 2000 г.
1 2 3 4 5 6 7 8 10 11
Изменения, пиксели
1 0 51 24 11 19 14 4 8 2 1
2 105 0 90 54 54 14 3 7 6 5
3 20 126 0 93 128 96 42 100 27 14
4 37 429 103 0 398 56 3 21 19 9
5 4 27 8 39 0 24 1 19 3 2
6 9 70 89 84 266 0 36 209 35 62
7 0 1 35 18 183 231 0 461 82 141
8 2 2 7 23 287 98 26 0 29 66
10 1 1 7 4 32 61 28 116 0 54
11 0 0 0 0 15 6 36 125 120 0
Всего изменилось на соответствующий класс, пиксели 178 707 363 326 1382 600 179 1066 323 354
Примечание. Описания классов приведены в таблице 2.
Рис. 4. Плотность изменений растительного покрова Соловецких островов (генерализация плавающим окном 9x9 пикселей — 256,5x256,5 м) за период 1989—2000 гг., где 1 — районы с наибольшей плотностью изменений.
нии водной поверхности было решено удалить. После этой операции результаты дешифрирования данных ДЗЗ 1988 и 1989 гг. стали идентичными. Поэтому в дальнейшем анализе использовались результаты дешифрирования данных ДЗЗ 1988 и 2000 гг.
Другой, более трудной проблемой является смещение границ контуров выделенных классов поверхности. Это смещение может как носить действительный характер, так и быть вызванным техникой обработки данных ДЗЗ (рис. 3). Последние возникают при фотограмметрической обработке, проеци-
Результаты сравнения площадей выделенных классов показали, что территория Соло-
ровании и совмещении границ анализируемой территории. Для исключения таких ошибок был проведен также анализ только ядер контуров классов с границей в 1 пиксель (28,5 м).
Анализ результатов дешифрирования проводился по площадным параметрам выделенных классов (табл. 3) и их изменений (табл. 4). Была составлена карта плотности изменений растительного покрова (рис. 4) в плавающем окне 9х 9 пикселей (256,5х х256,5 м), позволяющая визуально выделить участки, подвергшиеся наибольшему количеству изменений за двенадцатилетний период.
вецких островов за 12 лет изменилась очень слабо. Растительными сообществами, наибо-
лее подверженными изменениям, являются смешанные леса, в которых медленно возрастает доля хвойных пород. Доли этих сообществ, классифицированных как классы 4 и
5, изменились на -1,58 и +1,43% соответственно. Существенно изменилась и площадь этих классов. Наиболее стабильными растительными сообществами Соловецких островов в исследуемый период времени являются сосновые леса. Их доля и площадь уменьшились очень незначительно — на -0,12 и -3,45% соответственно, хотя площадь, занимаемая этим классом, была второй по величине в 1988 г. и третьей — в 2000 г. Наибольшее возрастание доли и площади отмечено для первого класса, представляющего еловые леса. Их доля увеличилась на один процент, а площадь — на 40,98%. Этот результат согласуется с многочисленными данными как по Соловецким островам [6], так и по другим территориям Европейского Севера [10], в которых отмечается увеличение эдификаторной роли ели [8, 9]. Увеличение площади обнажений грунтов, как было уже отмечено, связано в основном только с несовпадением фаз прилива/отлива, и лишь в немногочисленных случаях — с хозяйственной деятельностью.
Очень важным в анализе изменений растительного покрова является их направленность. В таблице 4 показан характер ядра изменений (граница в 1 пиксель — 28,5 м) поверхности Соловецких островов за исследуемый период. Здесь видно, что наибольшее увеличение приходится на смешанные леса с преобладанием хвойных пород и кустарниковые заросли: площадь ядра изменений этих классов составила 1382 и 1066 пикселей соответственно (1,12 и 0,87 км2). Наибольшее увеличение класса 5 связано с повышением доли хвойных пород в смешанных лесах класса 4. Возрастание площади кустарниковых зарослей и криволесья связано с прослеживающейся в XX в. по ряду материалов [6] деградацией болот Соловецкого архипелага. На основе указанных выше факторов можно судить о том, что наиболее изменившимися являются смешанные леса, представленные в наших данных как класс 4, и болота — площадь изменений этих классов составила 1075 и 1152 пикселя соответственно (0,87 и 0,94 км2). Площадь ядра изменений выделенных классов составила 4,45 км2, что соответствует 1,61% анализируемой поверхности Соловецких островов в 2000 г. (без учета изменений водной поверхности).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Рассмотренная методика позволяет проводить выявление и анализ изменений растительного покрова по данным ДЗЗ среднего разрешения с различными техническими характеристиками. Основными методологическими проблемами, возникающими перед
исследователями, являются постановка задач классификации (результирующего набора данных), а также учет технических и естественных ошибок пространственного расположения и характера выявленных изменений.
Список литературы
1. Clark R.N. Imaging Spectroscopy: Earth and Planetary Remote Sensing with the USGS Tetracorder and Expert Systems / R.N. Clark, G.A. Swayze, K.E. Livo et al. // J. Geophys. Res. 2003. Dec. — Режим доступа: http://speclab.cr.usgs.gov/PAPERS/tetracorder . — Проверено 5.12.2006.
2. Clark R.N. Initial Vegetation Species and Senescence / Stress Mapping in the San Luis Calley, Colorado Using Imaging Spectrometer Data / R.N. Clark, T.V. King et al. // Proceedings: Summitville Forum ’95 / ed.
H.H. Posey, J.A. Pendelton, D. Van Zyl; Colorado Geological Survey Special Publication. Colorado, 1995. P. 64-69.
3. Landgrebe D.A. The Evolution of Landsat Data Analysis // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1997. Vol. 63, № 7 (July). P. 859-867.
4. Kokaly R.F. Mapping the Biology and Mineralogy of Yellowstone National Park Using Imaging Spectroscopy / R.F. Kokaly, R.N. Clark, K.E. Livo // Summaries of the 7-th Annual JPL Airborne Earth Science Workshop / ed. R.O. Green; AVIRIS Workshop. 1998. Vol. 1 (Jan 12-16). P. 245-254.
5. Madhok V., Landgrebe D. A Process Model for Remote Sensing Data Analysis // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2002. Vol. 40, № 3. P. 680-686.
6. Ипатов Л.Ф. Леса Соловецких островов / Л.Ф. Ипатов, В.П. Косарев, Л.И. Проурзин, С.В. Торхов. Архангельск,2005.
7. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли: основы и методы дистанционных исследований в геологии. М., 1988.
8. Маслов А.А. Динамический тренд в заповедных лесах центра Русской равнины и анализ причин сукцессионной динамики популяций растений // Экология популяций: Структура и динамика: материалы совещания. Ч. 2. М., 1995. С. 643-655.
9. Маслов А.А. Сукцессионная динамика древостоя и нижних ярусов в послепожарном 100-летнем сосняке лишайниково-зеленомошном // Лесоведение. 2002. № 2. С. 23-29.
10. Структура и динамика природных компонентов Пинежского заповедника (северная тайга ЕТР, Архангельская область). Биоразнообразие и георазнообразие в карстовых областях / под ред. Л.В. Пуч-ниной, С.В. Горячкина и др. Архангельск, 2000.
11. Шварцман Ю.Г., Болотов И.Н. Механизмы формирования экстразональных биоценозов на Соловецких островах // Экология. 2005. № 5. С. 1-9.
12. Шиятов С.Г. Пространственно-временная динамика лесотундровых сообществ на полярном Урале / С.Г. Шиятов, М.М. Терентьев, В.В. Фомин // Экология. 2005. № 2. С. 83-90.
13. Global Land Cover Facility. - Режим доступа: http://glcf.umiacs.umd.edu . - Проверено 5.12.2006.
Gofarov Mikhail
METHODS OF REVEALING CHANGES IN THE VEGETATION COVER ACCORDING TO THE DATA OF MEDIUM RESOLUTION REMOTE PROBING OF THE EARTH
It is shown that multistage classification methods with training do not reveal changes in the vegetation cover in the course of a short time period (1 year). The changes that have taken place for a longer period agree with the forest management data on the whole. The greatest area changes are revealed in the spruce and mixed forests and a decrease in the area of open bogs. However, in most cases these changes have taken place in the ecotone zones.
Получено 16.10.2006
Рецензент - Беляев В.В., доктор сельскохозяйственных наук, профессор кафедры географии и геоэкологии Поморского государственного университета имени М.В. Ломоносова
