Научная статья на тему 'Пространственная дифференциация парагенетических ландшафтов тундрового типа в окрестностях озера Джулукуль (Республика Алтай)'

Пространственная дифференциация парагенетических ландшафтов тундрового типа в окрестностях озера Джулукуль (Республика Алтай) Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

CC BY
89
48
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по наукам о Земле и смежным экологическим наукам , автор научной работы — Гопп Н. В., Смирнов В. В.

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

Текст научной работы на тему «Пространственная дифференциация парагенетических ландшафтов тундрового типа в окрестностях озера Джулукуль (Республика Алтай)»

УДК 631.4

Н.В. Гопп, В.В. Смирнов

ИПА СО РАН, ИВТ СО РАН, Новосибирск

ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ ПАРАГЕНЕТИЧЕСКИХ ЛАНДШАФТОВ ТУНДРОВОГО ТИПА В ОКРЕСТНОСТЯХ ОЗЕРА ДЖУЛУКУЛЬ (РЕСПУБЛИКА АЛТАЙ)

В статье приводятся результаты расчета и анализа количественных параметров компонентов ландшафта тундрового типа, полученных в результате обработки многозональных и радиолокационных снимков. Данные сведения необходимы, прежде всего, для поиска и разработки оптимальных вариантов автоматической классификации снимков, которые являются необходимым инструментом познания закономерностей функционирования природных ландшафтов и направленности их трансформации под воздействием, как неблагоприятных факторов внешней среды, так и хозяйственной деятельности человека.

Для разработки технологий автоматизированной классификации, интерактивного дешифрирования и аналитической интерпретации космических изображений необходимо исследовать количественные параметры компонентов ландшафта оказывающих непосредственное влияние на композиционные характеристики снимка в разных диапазонах спектра. Получение дополнительных данных является ещё одной попыткой увеличить существенную размерность данных, и следовательно информацию которую можно извлечь из данных дистанционного зондирования [1].

Материалы, объекты и методы исследования

В качестве объекта изучения выбрана территория, находящаяся в труднодоступном районе Республики Алтай - межгорная котловина озера Джулукуль, южный склон Шапшальского хребта.

Среди высокогорных ландшафтов на данной территории выделяются следующие типы: гляциально-нивальные, тундровые, альпийские и

субальпийские луговые, тундрово-степные [3]. В полевой период нами были обследованы тундровые и тундрово-степные ландшафты как наиболее оригинальные по своей структуре, так как представляют собой смешение видов различных по условиям местообитания экологических групп. Располагаются они в высокоприподнятой межгорной Джулукульской котловине (1700-2200 м), выполненной ледниковыми суглинисто-

щебнистыми, супесчано-глинистыми, валунно-галечниковыми отложениями. Отличительными особенностями данной территории являются разнообразие форм рельефа и связанные с ними особенности распределения почвеннорастительного покрова.

Использовались следующие исходные данные:

1. Радиолокационные снимки (разрешение 90 м) в С- и Х-диапазоне (длина волны 5,6 и 3,1 см соответственно);

2. Многозональный снимок Landsat ТМ (разрешение 28,5 м, 7 спектральных диапазонов);

3. Результаты наземных исследований проведённых с помощью GPS и технологии дешифрирования космического снимка в режиме реального времени.

Исследование спектральных отражательных свойств ландшафтов тундрового типа проводилось по многозональным снимкам Landsat ТМ в семи спектральных диапазонах. Для каждого типа тундры отбирались характеристики спектрального отклика в 10 точках, с последующим нахождением средней величины для каждого спектрального диапазона, и последующей визуализацией в виде графика (рис.1).

Травянистая тундра (луговая осоковозлаковая, луговая кобрезиевая)

■ Кустарниковая тундра

■ Заболоченная тундра

■ Щебнистая тундра Каменистая тундра

■ Мохово-лишайниковая тундра

0.485 0.56 0.66 0.83 1.65

Длина волны, мкм

2.215

11.45

Рис. 1. Характеристики спектрального отклика различных типов тундры

(данные сенсора Landsat ТМ)

Результаты исследований и обсуждение

Основными количественными параметрами компонентов ландшафта, которые могут изучаться дистанционно по многозональным снимкам, являются в первую очередь их спектральные отражательные свойства. Необходимо учитывать, что прямым отражением ландшафта на космических снимках являются растительный и почвенный покров, рельеф, геологическое строение. От степени выраженности каждого из компонентов ландшафта на многозональном снимке, меняются соответственно и спектральные отражательные свойства. В одних случаях на спектральные отражательные свойства ландшафта оказывает большее влияние только растительность (сплошное покрытие растительностью), в других случаях почвенный покров, геологическое строение, рельеф и т. д., а также технические параметры космосъёмки. Неоднородная отражающая среда, т.е. среда в которой на спектральную отражательную способность оказывают влияние различные компоненты ландшафта, формирует некий интегральный показатель, который также позволяет идентифицировать различные ландшафты тундрового типа, но применительно для территории с одинаковой почвообразующей породой. К таким формациям растительности, имеющим интегральный показатель

отражения на изучаемой территории относятся - щебнистая, каменистая, мохово-лишайниковая тундры, в которых на совокупную спектральную отражательную способность большое влияние оказывает почвенный покров и щебнистый материал на поверхности (рис.1).

Наименьшей отражательной способностью в видимой части спектра (0.485-0.66 мкм) имеют кустарниковая, заболоченная и травянистая тундры, связано это в основном с наличием в этих типах тундр, кроме мхов и лишайников, значительного количества высших сосудистых растений (кустарниковая тундра - карликовая берёзка, ива; травянистая тундра -злаковое разнотравье). Связано это с повышенным содержанием у высших сосудистых растений хлорофилла, который имеет максимум поглощения в видимой части спектра.

Классификация снимков по характеристикам спектрального отклика обязательно должна сочетаться с ландшафтно-индикационным методом дешифрирования. Связано это с тем, что спектральные кривые некоторых формаций тундры идентичны (рис. 1), следовательно, при классификации с использованием только спектральных характеристик, возможна неправильная интерпретация снимка, а применение ландшафтно-индикационного метода позволяет исключить ошибки такого плана. Для этого необходима информация о ландшафтных связях, которую устанавливают в полевых условиях с обязательным фиксированием географических координат в системе глобального позиционирования (GPS), а также информация о морфометрических характеристиках рельефа, рассчитываемых по радиолокационным снимкам (экспозиция склонов, крутизна склонов, карта высот, максимальная площадь сбора и т. д.). Выявление прямых и косвенных зависимостей между зафиксированными в многозональных снимках спектральными характеристиками объектов и морфометрическими характеристиками рельефа позволяет с использованием ландшафтно -индикационного метода выделять различные формации тундрового типа. Так, например, заболоченная и кустарниковая тундры имеют схожие спектры, но они формируются в разных геоморфологических условиях. Формирование заболоченной тундры на изучаемой территории происходит в понижениях рельефа и на пологих террасированных склонах. Такие участки можно выделить с помощью расчёта карты максимальной площади сбора. Максимальная площадь сбора показывает для каждого элемента матрицы (квадрата на карте) максимальную площадь, с которой в него могут собираться со всех склонов сыпучие и жидкие вещества [2]. Выделение локальных депрессий служит косвенным признаком заболоченной тундры.

Приведённые в статье спектральные характеристики парагенетических ландшафтов тундрового типа, а также известная зависимость между морфометрическими характеристиками рельефа позволили провести пространственный кластерный анализ снимка с обучением (Superviesed classification - метод максимального правдоподобия) с выделением в качестве обучающей выборки эталонов различных типов тундры (рис. 2). Предварительно перед классификацией была проведена корреляционная

статистическая обработка семи каналов многозонального снимка методом главных компонент, которая позволила выделить наиболее информативные спектральные каналы. Диагностические признаки эталонных классов, соответствующие определённому типу тундры, определялись авторами на основе совокупного анализа всей имеющейся информации.

Результаты классификации снимка с обучением, а также расчёты морфометрических характеристик рельефа и установленная в полевых условиях зависимость с почвенным покровом позволили составить ландшафтный профиль изучаемой территории (рис. 3).

Рис. 2. Классификация снимка с обучением (Superviesed classification):

1 - кустарниковая тундра; 2 - заболоченная тундра; 3 - травянистая тундра; 4 - щебнистая и каменистая тундры; 5 - мохово-лишайниковая и каменистая тундры

Координаты (в десятичных градусах: долгота / широта): стартовая позиция - 89.67957392 / 50.40624544 конечная позиция - 89.75295610 / 50.55007450

Дистанция, м

(І. - кустарниковая тундра на горно-тундровых торфянистых почвах;

О - заболоченная кустарниковая тундра на горно-тундровых торфянисто-глеевых почвах; >(Ы- травянистая тундра на горно-тундровых дерновых почвах;

- щебнистая и каменистая тундры на горно-тундровых примитивных почвах;

& - мохово-лишайниковая и каменистая тундры на горно-тундровых примитивных почвах; ^ - снежники, осыпи, скалы.

Рис. 3. Ландшафтный профиль Джулукульской межгорной котловины и

Шапшальского хребта

Выводы

- Совокупное влияние каждого из компонентов ландшафта на спектральные отражательные свойства, также является диагностическим признаком, но уже не в чистом виде, а в виде интегрального показателя;

- Изучение постоянной изменчивости фиксируемых на снимках спектральных характеристик объектов земной поверхности, позволит разработать новые алгоритмы автоматической классификации снимков с использованием серии разновременных снимков;

- Сведения о ландшафтных связях позволяют диагностировать на многозональных космических снимках ландшафты тундрового типа, с последующим составлением, как ландшафтных карт, так и отраслевых (почвенных, геоботанических, геоморфологических);

- В разных ландшафтах преимущественное значение имеют разные группы индикаторов, в одних наибольшее значение имеет растительность, в других - формы рельефа и его морфометрические параметры и т. д.

- Современные алгоритмы автоматической обработки данных дистанционного зондирования земли, позволяют на основе установленных ландшафтных связей строить интерпретационные карты одного или нескольких изучаемых компонентов ландшафта;

- Метод ландшафтной индикации позволяет использовать не только прямые дешифровочные признаки, априорно известные или выявляемые в процессе дешифрирования многозональных снимков, но и косвенные признаки морфометрических параметров рельефа определяемых по радиолокационным снимкам;

- Всестороннее выяснение взаимосвязей и закономерностей характерных сочетаний параметров компонентов ландшафта в естественных ненарушенных человеком экосистемах даёт возможность интегрированного подхода при картографировании территорий, а это увеличивает точность и полноту содержания создаваемых картографических материалов примерно в 2-3 раза.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Дейвис Ш.М., Ландгребе Д.А., Филлипс Т.Л. и др. под редакцией Ф. Свейна и Ш. Дейвис. Дистанционное зондирование: количественный подход. Пер. с англ. М.: Недра, 1983. - с. 415.

2. Shary P.A., Sharaya L.S., Mitusov A.V. Fundamental quantitative methods of land surface analysis. // Geoderma, 2002, 107 (1-2), Р. 1-32.

3. Алтайский край. Атлас. Том 1, Москва-Барнаул, 1978. - 222 с.

© Н.В. Гопп, В.В. Смирнов, 2007

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.