Технология автоматизированного составления почвенных карт с использованием спутниковых данных Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

УДК 631.4 Н.В. Гопп

ТЕХНОЛОГИЯ АВТОМА ТИЗИРОВАННОГО СОСТАВЛЕНИЯ ПОЧВЕННЫХ КАРТ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ

Предлагается технология автоматизированного составления почвенных карт, основанная на использовании различных геопространственных данных, полученных в результате обработки многозональных и радиолокационных снимков.

Ключевые слова: почвенный покров, гис-технологии, цифровое картографирование.

С оставление почвенных карт является очень трудоемким процессом, и требует от составителя полисистемных знаний и способностей оперировать при дешифрировании спутниковых снимков большим набором косвенных и прямых признаков, которые зачастую необъяснимы и трудно формализуемы. Существующие сложности приводят к преобладанию субъективного подхода при составлении почвенных карт, а отсутствие формализации признаков к невозможности развития автоматизированных технологий. Детальное изучение возможностей различных алгоритмов для обработки спутниковой информации показало, что оптимальным выходом из сложившейся ситуации является применение сопряженной обработки результатов классификации спутниковых снимков алгоритмом дерево решений, который разрабатывается на основе экспертных знаний почвоведа-исследователя. К отличительным особенностям данного подхода, можно отнести возможность редактирования алгоритма с привлечением новых дешифро-вочных признаков и последующей автоматической корректировкой карты. Важно отметить, что почвы являются результатом воздействия и функционирования всех ландшафтообразующих компонентов, которые оказывают влияние на развитие почвенного покрова, определяют их строение и свойства и особенности пространственной дифференциации. Следовательно, изучение закономерностей пространственной дифференциации почв должно осуществляться в

зависимости от ландшафтообразующих компонентов и их количественных параметров, рассчитываемых по данным спутниковой информации.

Объектами исследования послужили различные типы и подтипы почв из отдела альфегумусовых и железисто-мета-морфических (дерново-подбур иллювиально железистый, подбур глееватый, подбур грубогумусированный, дерново-подбур глееватый, ржаво-зем грубогумусированный), а также параметры растительности и рельефа Джулукульской котловины (Республика Алтай, Улаган-ский район).

Изучаемыми параметрами рельефа являлись: крутизна склонов, площадь максимального сбора, горизонтальная кривизна, максимальная кривизна, освещенность. Расчет тематических карт морфометрических параметров рельефа проводился по радиолокационным снимкам SRTM (Shuttle Radar Topography Mission).

Изучаемыми параметрами растительности являлись: спек-трально-яркостные характеристики растительности, выявляемые по многозональным снимкам, запасы надземной фитомассы, вычисляемые через индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) [1].

Обработка и анализ результатов классификации многозональных (Landsat 7 ETM+, SPOT 4) и радиолокационных снимков (SRTM) проводились с помощью пакетов программ: ГисЭко, GRASS GIS, ENVI.

Сущность почвенно-картографических работ в представляемой работе состоит в всесторонней количественной оценке индикационных параметров растительности и рельефа, имеющих отображение на космических снимках, установлении статистических связей между количественными аналитическими параметрами почв и индикационными параметрами, а также в выборе наиболее информативных признаков и составлении схемы причинноследственной связи в иерархической последовательной структуре с реализацией этой схемы через алгоритм дерево решений (рис. 1).

Разработанный алгоритм полуавтоматического картирования позволяет выделять границы почвенных контуров с использованием информации из разных тематических слоев и получать цифровые карты почвенного покрова отдельных участков местности (рис.

2) [2].

Условные обозначения:

П - 1 - элювий и делювий коренных пород;

П - 2 - озерно-моренные отложения;

ЗНФ - запасы надземной фитомассы;

ТЗП - типы земной поверхности У - увлажненность (48 - класс влажно-степного и сухо-лугового увлажнения; 57 - класс влажнолугового увлажнения; 67 - класс сыро-лугового увлажнения,

^ - переход к тематическим слоям, характеризующим степень насыщенности почв основаниями (род почв), содержание гумуса (вид почв), содержание физической глины (разновидность почв), тип почвообразующих пород (разряд почв).

Рис. 1. Алгоритм дерево решений для автоматизированного составления почвенных карт

Тип и подтип почв 0**-----------—Род Вид

Рис. 2. Тематические слои, используемые в алгоритме дерево решений

Подбур грубогумусированный ненасыщенный иллювиально-многогумусовый легко су глинистый на озерно-моренных отложениях Подбур глееватый ненасыщенный иллювиальномногогумусовый легко суглинистый на мерзлых озерно-моренных отложениях

Торфяно - подбур глеевый иллювиально - железистый ненасыщенный иллювиально-многогумусовый легко суглинистый на озерно-моренных отложениях

Дерново - подбур иллювиально-железистый ненасыщенный средне гу му сированный легко су глинистый на элювии коренных пород

Дерново - подбур глеев атый ненасыщенный много гу му сир о ванный средне су глинистый на озерно-моренных отложениях

Ржавозем грубогумусированный ненасыщенный маломощный легко суглинистый на элюво-делювии коренных пород

Ржав оз ем грубогумусированный ненасыщенный маломощный щебнистый на элюво-делювии коренных пород

Разработанный алгоритм обеспечивает частичную замену ручного труда при составлении почвенных карт. Входные данные для алгоритма получаются в процессе проведения полевых, дистанционных, аналитических и статистических исследований параметров почв, растительности и рельефа.

Технология автоматизированного составления цифровых почвенных карт имеет ряд преимуществ и перспективна для решения не только научных, но и практических задач, так как позволяет:

1) экономить большие денежные средства;

2) повышать информативность и точность карт;

3) сокращать время на производство карт;

4) вносить изменения и автоматически корректировать почвенные карты;

5) составлять серию тематических карт, необходимых для проведения мероприятий по повышению плодородия почв, используемых в сельскохозяйственном производстве.

---------------------------------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гопп Н.В., Смирнов В.В. Использование вегетационного индекса (N0^) для оценки запасов надземной фитомассы тундровых сообществ растений // Материалы международного научного конгресса «Гео-Сибирь - 2009». - Новосибирск, 2009. - С. 187- 191.

2. Гопп Н.В. Дистанционная оценка факторов пространственной дифференциации почвенно-растительного покрова Джулукульской котловины: Дис. канд. биол. наук. - Новосибирск, 2009. - 159 с.

Gopp N. V.

TECHNOLOGY OF THE AUTOMATED SOIL MAPPING WITH THE USE OF SATELLITE DATA

Is proposed the technology of the automated soil mapping, based on the use various geospatial data received as a result of processing of multispectral and radar satellite data.

Key words: top-soil, gis-technologies, digital mapping.

— Коротко об авторе -----------------------------------------------------------

Гопп Наталья Владимировна - кандидат биологических наук, младший научный сотрудник, Институт почвоведения и агрохимии СО РАН, г. Новосибирск, E-mail: gopp@issa.nsc.ru