CC BY
54
УДК. 528.630.001
ОЦЕНКА ЭРОЗИОННОГО СОСТОЯНИЯ АГРОЛАНДШАФТОВ ПО КОСМОСНИМКАМ
В.Г. Юферев, д.с.-х.н., vyuferev1@rambler.ru. - ФНЦ агроэкологии РАН М.В. Юферев, к.с.-х.н., mirro08@rambler.ru - ЗАО «МЦ НТТ», Москва
Для Волго-Иловлинского междуречья доля обрабатываемых земель составляет около 41% от общей площади. Средний ежегодный смыв почвы с площадей пашни определяется в пределах от 10-25 до 40-50 т/га, а процессами смыва охвачено до 50%, а иногда до 75% пашни. Такая ситуация ведет к развитию эрозионных процессов, снижению плодородия почв и в итоге к выводу земель из оборота. Для выявления эрозионной деградации ландшафтов
предлагается использовать геоинформационные и локальные источники данных, включая растровые изображения на космоснимках.
В работе приведены результаты использования гистограмм распределения пикселей растрового изображения для дешифрирования деградации ландшафтов.
Ключевые слова: эрозия почв, агроландшафт, кос-моснимок, дешифрирование, гистограмма, пашня.
Оценка эрозионного состояния агроландшаф-тов традиционными методами, включающая полевые и лабораторные исследования, процесс трудоемкий и затратный по используемым ресурсам. Кроме того такие исследования являются дискретными в своей основе и данные, полученные при их проведении, необходимо экстраполировать на всю обустраиваемую территорию. Для Волго-Иловлинского междуречья доля обрабатываемых земель составляет около 41% от общей площади. Средний ежегодный смыв почвы с площадей пашни определяется в пределах от 10-25 до 40-50 т/ га, и процессами смыва охвачено до 50%, а иногда до 75% пашни [4, 5]. Такая ситуация ведет к развитию эрозионных процессов, снижению плодородия почв и в итоге к выводу земель из оборота. Для выявления эрозионной деградации ландшафтов предлагается использовать геоинформационные и локальные источники данных, включая растровые изображения на космоснимках с разрешением от 0,4 до 10 м для отдельных объектов ландшафта, в том числе лесных насаждений, и не менее 30 м для объектов площадью от 0,1 га (лесные массивы, пашня, пастбища) [7].
Для определения вида деградации, степени (уровня) нарушенности агроландшафта, уточнения координат очагов, количественной оценки состояния агроландшафтов необходимы подробные кос-мокарты (крупного масштаба - 1:10 000, 1:25 000).
Существующие планы и карты отличаются ограниченностью информации и некоторой условностью. Космокарты отражают реальные размеры объектов и позволяют оценить их состояние на момент съемки [1].
Материалы и методика исследований. Создание космокарты агролесоландшафта заключается в следующем. В географической информационной системе создается слой «базовая обзорная карта», на которой выделяется объект исследований и выбирается его актуальный космоснимок из существующих баз данных (например «Sasplanet»). Создается тематический слой «объект исследований» и проводится коррекция и привязка космоснимка к координатам. В зависимости от задачи осуществляется трансформация космоснимка до получения нужного масштаба. При этом необходимо учитывать, что разрешение исходных космоснимков, используемых при создании обзорной космокарты в цифровом виде, должно обеспечивать соответственное укрупнение масштаба обзорной космокарты.
Создание цифровой космокарты объекта исследований завершается созданием электронной базы
необходимой атрибутивной информации и уточнением географических координат.
Дешифрирование эрозионных процессов и оценка состояния ландшафтов проводится по растровому изображению космоснимков по дешифровоч-ным признакам [2, 3]:
- изменение тона на изображении агроландшаф-та, которое обусловлено различной отражательной способностью как почв, так и растительности, приуроченной к этим почвам (рисунок 1);
Рисунок 1 - Космоснимок эрозионного ландшафта
- характерный рисунок изображения линейной эрозии, которая выражена на снимках локальными формами на небольших участках поверхности с четко выделенным расчленением земной поверхности и образованием различных эрозионных форм: промоин, оврагов, балок, долин (рисунок 2);
- характерный рисунок плоскостного смыва отображается на снимках вытянутыми вниз по склону пятнами более светлого тона (рисунок 3).
Сюда же относят и речную эрозию, производимую постоянными потоками воды.
Информация о деградации и ее уровне содержится в оцифрованном изображении в виде пикселей различного тона. Исследования распределения пикселей по значению фототона позволяют установить их корреляцию с количественными характеристиками объекта мониторинга [6].
Визуальный анализ позволяет на основании де-шифровочных признаков выявить основные очаги
деградации, природные и искусственные образования, гидрографическую сеть (отдельные водоемы), дороги и др.
Рисунок 3- Космоснимок плоскостного смыва
Наиболее важным при визуальном анализе является определение границ очагов деградации и выделяющихся объектов, расположение которых на снимке носит временный (разливы рек, облачность) или постоянный, но кардинально отличающийся от окружающей обстановки характер (выходы коренных пород, корковые солончаки и др.).
При визуальном анализе производится выделение всех дешифрируемых объектов контурами и их классификация.
Компьютерный анализ выделенных контуров, отнесенных к определенным дешифрируемым (визуальным) группам, основан на исследовании распределения пикселей уже в этом выделенном контуре на космокарте объекта исследований.
Исходя из того, что выделенный контур достаточно точно определяет границы однородного объекта, можно все пиксели этого контура отнести к характеристике этого объекта.
Распределение пикселей на изображении однородного объекта количественно определяет параметры этого объекта и строится в виде гистограммы с установлением количества пикселей, приходящихся на каждый тон.
Важнейшим элементом анализа состояния исследуемого объекта является отнесение фототона изображения к фактическому состоянию объекта. Для реализации этой операции применяется эталонирование, позволяющее увязать значения фототона с фактическим состоянием объекта исследо-
ваний.
В результате эталонирования определяется наиболее вероятное значение величины (диапазона величин) фототона, которое можно достоверно связать с уровнем деградации объектов.
В связи с особенностями отражения видимого спектра электромагнитного излучения различными элементами ландшафта они обладают уникальными, только им присущими спектрами. Однако при сканировании поверхности Земли оптическими цифровыми устройствами возможности получения спектральных характеристик таких элементов ограничены как выбранными спектральными диапазонами, так и возможностями формата цифрового растрового изображения [8].
Несмотря на все эти ограничения статистический анализ таких спектров дает возможность выделить элементы агроландшафта и определить их характеристики. На рисунке 4 приведена общая гистограмма распределения пикселей на космосним-ке эрозионного агролесоландшафта.
Распределение пикселей на космоснимке (см. рисунок 1) характеризуется преобладанием количества пикселей в диапазонах цвета В и G на уровне тона В= 105 (а=21,1), а G= 118 (а=22,4), диапазон R=118 (а=31,8), более широкий и смещен к правой стороне гистограммы. Распределение имеет асимметрию 1,8, что свидетельствует об отсутствии нормальности.
Рисунок 4 - Гистограмма распределения пикселей на космоснимке эрозионного агролесоландшафта
При анализе эрозионных объектов анализ гистограмм позволяет выделить и идентифицировать их на общем снимке. Гистограмма выбранного спектрального канала показывает отраженную электромагнитную энергию и ее распределение по площади снимка. Величина этой энергии в цифровом виде соответствует числу пикселей соответствующего диапазона.
Рассмотрим примеры линейной эрозии.
Изображение оврага на космоснимке (см. рисунок 2) характеризуется гистограммой распределения пикселей (рисунок 5) с асимметричностью 1,9 и следующими средними значениями тона изображения по диапазонам цветов R=108 (а=33,3), G= 110 (а=22,4), В= 100 (а=21,7).
Можно отметить изменение соотношения гистограмм по диапазонам цветов. Так пик диапазона R смещен вправо на 8 единиц тона от пика G, пик диапазона В смещен также на 8 единиц тона - только влево.
Необходимо отметить, что ширина канала для диапазона R превышает ширину каналов В и G, что
Рисунок 2 - Космоснимок оврага
говорит о преобладании этого цвета в смешениях цветовых схем пикселей.
Рисунок 5 - Гистограмма распределения пикселей на космоснимке оврага
Рисунок 6 - Гистограмма распределения пикселей на космоснимке пашни
На рисунке 6 приведена гистограмма распределения пикселей деградированного участка пашни с плоскостной эрозией.
Распределение асимметрично, асимметрия 2,4, характеризуется следующими средними значениями тона по диапазонам цветов: к=118 (а=33,21), G= 114 (а=20,33), В= 100 (а=19,59).
Распределение по диапазонам качественно похоже на распределение агроландшафта в целом, что говорит о том, что основная площадь изображения на космоснимке агроландшафта относится к пашне, в связи с чем, можно сделать вывод, что вид и количественное распределение пикселей определяют характеристики ландшафтного объекта.
Заключение. При изменении свойств анализируемых составляющих агроландшафта соответственно изменяется интенсивность изображения, когда кривая спектрального отражения практически не изменяется по форме, но все величины спектрального коэффициента отражения пропорционально возрастают при всех длинах волн. Такие изменения свойственны почвам с монотонным гу-мусированным профилем, например, темно-каштановым. В почвах с резко дифференцированным генетическим профилем, или если эрозией захвачены горизонты А, В и даже С, изменениям величин тона
изображения соответствуют изменения в составе видимого поверхностного слоя. При дешифрировании эрозионных агроландшафтов следует учитывать не только величину тона, но и рисунок, для уточнения сопоставляя такое изображение с гистограммами этих объектов.
В связи с этим использование космоснимков для выявления очагов деградации является обоснованным методическим приемом, позволяющим выявить не только такие очаги, но и другие особенности ландшафта, которые отображены на космо-снимках, а дешифрирование эрозионных агроле-соландшафтов с использованием гистограмм, дает возможность выявить эрозию в различных формах и определить по смещению пиков ее уровень, устанавливаемый по средним значениям тона для каждого диапазона.
Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант № 18-016-00165.
Литература:
1. Анопин В. Н. Картографирование деградированных ландшафтов Нижнего Поволжья. - Волгоград: ВолгАСУ, 2007. - 168 с.
2. Бобровицкая Н. Н. Методические рекомендации по применению материалов аэрофотосъемок для исследования и расчета характеристик водной эрозии почв. - Л.: Гидрометеоиздат, 1986. - 110 с.
3. Брюханов А. В. Аэрокосмические методы в географических исследованиях. - М.: Изд-во МГУ, 1982. - 231 с.
4. Доклад о состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения Российской Федерации в 2016 году. - М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2018. - 240 с.
5. Рулев А. С., Юферев В. Г., Юферев М. В. Геоинформационное картографирование и моделирование эрозионных ландшафтов. - Волгоград: ВНИАЛМИ, 2015. - 150 с.
6. Юферев В. Г., Кулик К. Н., Рулев А. С., Бакурова К. Б. Способ определения состояния почвы, подверженной деградации: пат. RU № 2265839 С1 Рос. Федерация. -№ 2004111328/14; заявл. 13.04.04; опубл. 10.12.05, Бюл. № 34. - 3 с.
7. Юферев В. Г., Рулев А. С., Рулев Г. А. Агролесомелиорация экотонных ландшафтов Нижнего Поволжья // Научно-агрономический журнал. - 2017. - №2. - С. 34-36.
8. Pernar R. Estimating stand density and condition with the use of picture histograms and visual interpretation of digital orhtophotos // Annales experimentis silvarum culturae provehendis. - Zagreb: Universitas studiorum Zagrebiensis, Facultas forestalis. - 2003. - V. 40. - P. 81-111.
ESTIMATION OF THE EROSION CONDITION AGROLANDSCAPES ON SPACE PHOTOS
JYuferev V.G., Dr. Sci. Agr.
2Yuferev M.V., PhD Sci. Agr.
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 JSC «MC NTT» Moscow, Russia
For the Volga-Ilovlinsky interfluve, the share of cultivated land is about 41% of the total area. The average annual erosion of soil from arable land is determined in the range from 10-25 to 40-50 t / ha, and flushing processes cover up to 50%, and sometimes up to 75% of arable land. This situation leads to the development of erosion processes, a decrease in soil fertility and, as a result, the withdrawal of lands from circulation. To identify erosion degradation of landscapes, it is proposed to use geoinformation and local data sources, including raster images of the space photos. The results of the use of histograms of the distribution of pixels in a raster image to interpretation of the degradation of landscapes are given in the paper.
Key words: soil erosion, agrolandscape, space photos, interpretation, histogram, arable land.
№пикс. x100
№пикс.
