CC BY
12
ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ НАУКИ
С.В. Аршевский, О.В. Аршевская, А.В. Абросимов Лаборатория геоинформационных исследований и технологий, Курганский государственный университет, г.Курган
ПРИМЕНЕНИЕ
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ОЦЕНКЕ КОМФОРТНОСТИ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ КУРГАНСКОЙ ОБЛАСТИ
В статье рассматриваются подходы к оценке комфортности окружающей среды с помощью современных геоинформационных технологий на примере Курганской области.
Эффективная оценка комфортности окружающей среды может быть успешно реализована лишь на базе современных геоинформационных технологий, выступающих средством аналитической обработки больших массивов входных данных.
В качестве программного средства, ставшего основой для создаваемой ГИС, было избрано приложение "Mapinfo Professional", лицензионная копия которого имеется в распоряжении лаборатории геоинформационных исследований и технологий КГУ и ИГ РАН. Аппаратными средствами явились персональные компьютеры, периферийное и полевое оборудование, которыми располагает лаборатория. В качестве базовой картографической информации были использованы электронные карты масштабов 1:500000 (в 1 см 5 км) и 1:200000 (в 1 см 2 км), созданные в рамках лаборатории.
Насыщение данных карт тематической информацией, связанной с комфортностью окружающей среды, велось различными способами на базе нескольких информационных источников.
В программе создавался точечный картографический слой, отображающий метеостанции, с привязанной к нему климатической информацией. Следующим этапом работы была автоматическая интерполяция показателей по методу IDW (обратно взвешенных расстояний), что приводило к созданию растровых GRID-слоев (поверхностей), отображающих континуальное распределение показателей по территории области. Поскольку за основную единицу районирования в данной работе был взят административный район, то GRID-слой конвертировался в векторный полигональный слой, отображающий изолинии распределения параметра, после чего определялась средняя величина показателя в границах административного района. Такие операции позволили определить средние для районов значения годовых амплитуд температуры, средней январской температуры, средней скорости ветров. На основе данных значений, путем автоматического разбиения в программе районов на 5 естественных диапазонов, удалось проранжировать районы по каждому из трех климатических критериев. Помимо этого определялась гидрологическая и ландшафтная комфортность.
На следующем этапе создания ГИС производился синтез информации, содержащейся в отдельных картографических слоях, с целью получения суммарного коэффициента комфортности окружающей среды Курганской области. Для этого на основании общих атрибутов и гео-
графического положения слои объединялись, после чего автоматически вычислялись суммарные значения коэффициентов комфортности. Результатом стала электронная карта дискомфортности окружающей среды Курганской области.
Последний этап работы над ГИС - программирование минимального интерфейса пользователя для наиболее удобной работы с тематическими картами, а также географический анализ полученной в результате ее создания информации.
Материалы по исследованию комфортности окружающей среды с использованием геоинформационных технологий значительно расширяют информационную базу комплексного медико-географического анализа.
Данный подход может быть применим для оценки комфортности окружающей среды в рамках Уральского федерального округа.
А.В. Абросимов
Лаборатория геоинформационных исследований и технологий, Курганский государственный университет, г.Курган
ВОЗМОЖНОСТИ РЕШЕНИЯ ПРОБЛЕМЫ УПОРЯДОЧЕНИЯ И БЫСТРОГО ДОСТУПА К СОВРЕМЕННЫМ ДАННЫМ ДЗЗ
Использование, наряду с традиционными картографическими материалами, многозональных сканерных космических снимков открывает большие возможности в плане получения разновременной, разномасштабной информации о состоянии природных ресурсов округа в целом и его отдельных регионов. В статье приводятся некоторые результаты исследований в этом направлении лаборатории геоинформационных исследований и технологий КГУ.
Одной из основных задач текущего этапа развития УрФО в целом и каждого его региона в частности является задача эффективного управления природопользованием на больших территориях. Эта задача распадается на несколько важных подзадач.
Во-первых, это выявление имеющихся на территории округа природных ресурсов, что очень актуально и по сей день для большей части его территории, а учитывая меняющуюся рыночную конъюнктуру, вводящую в категорию "ресурс" все новые тела и силы природы, - и для всех остальных регионов России.
Во-вторых, это инвентаризация ресурсов, перерастающая со временем в кадастр.
В-третьих, это разработка системы природопользования, наиболее выгодной в экономическом плане и максимально щадящей окружающую среду и сами ресурсы.
В-четвертых, это постоянный мониторинг, контроль над природопользованием и его влиянием на ландшафты округа, а также над естественными изменениями и катастрофами в геосистемах.
Все подзадачи эффективно решаются исключительно с применением современных ГИС-технологий и данных дистанционного зондирования Земли (ДДЗ).
Использование, наряду с традиционными картогра-
СЕРИЯ «ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ», ВЫПУСК 1
37
фическими материалами, многозональных сканерных космических снимков, открывает большие возможности в плане получения разновременной, разномасштабной информации о состоянии природных ресурсов округа в целом и его отдельных регионов. Многозональные снимки, отображающие разные стороны природно-ресурсно-го потенциала территории и одновременно выявляющие многие черты природопользования и состояния ландшафтов, кроме того, являются на сегодняшний день одним из наиболее оперативных и актуальных источников геоинформации.
Существуют несколько съемочных систем, причем многие типы сканерных многозональных снимков сейчас являются практически бесплатными (MODIS, ASTER), относительно дешевыми ("Ресурс") или стремительно дешевеют (Land-sat, IRS), что способствует быстрому пополнению базы данных ДЗЗ в различных организациях, занимающихся изучением ресурсной базы, природопользования и состояния окружающей среды. Одновременно возникают серьезные проблемы с упорядочением большого объема разнородной информации, которую представляют собой современные космические снимки. Сложность такого упорядочения данных ДЗЗ связана с их многочисленностью, пространственной и временной дискретностью, изменением траектории полета спутника, с тем, что они зачастую получены от совершенно разных съемочных систем, с различной территорией охвата, и разными свойствами. Дополнительные сложности вносятся различиями в постобработке "сырых" данных ДЗЗ, различными вариантами синтеза, радиометрической и геометрической коррекции, различиями в конечных растровых форматах.
Так, лаборатория геоинформационных исследований КГУ и ИГ РАН имеет на территорию Курганской области несколько разновидностей космических снимков: МСУ-Э системы "Ресурс-01" (80 фрагментов или 95% всей территории области при многократном перекрытии отдельных участков), многократное (более 100 раз) перекрытие территории региона снимками МСУ-СК системы "Ресурс-01", AVHRR со спутников NOAA (около 100 фрагментов), 180 снимков ASTER, 50 снимков MODIS системы Terra, 65 сцен MSS, 30 сцен Landsat 4-5, а кроме того, мозаики Landsat. Все они, естественно, относятся к разным временным отрезкам (с 1992 по 2004 г), к разным сезонам, имеют различные варианты синтеза, качество, процент облачности, пространственное разрешение и т. п.
В процессе анализа может возникнуть необходимость в любую минуту отобрать несколько снимков по одному из вышеназванных критериев, например, для отслеживания степени распаханности территории определенного района понадобятся только весенние снимки высокого пространственного разрешения, а для установления темпов евтрофирования озер и увеличения в них биомассы планктона нужны будут снимки, сделанные в мае-июле, в определенном варианте синтеза, причем тип съемочной системы значения здесь не имеет Когда речь идет о не пополняющемся архиве из десятка фрагментов - особой проблемы не возникает. Когда же различных снимков сотни, да к тому же архив практически ежедневно растет, обнаружение и отбор данных ДЗЗ по определенным критериям может стать очень сложным и длительным процессом.
Данная задача, на первый взгляд, представляющаяся совершенно не тривиальной и в каждом конкретном случае требующая вмешательства квалифицированного специалиста, решается нами путем создания в программе Mapinfo векторного слоя, отображающего пространственные параметры имеющихся снимков, с привязан-
ной к векторным объектам атрибутивной информацией об их непространственных свойствах. Было написано несложное приложение, выводящее в рабочем режиме на экран список всех снимков на интересующий участок, с учетом заранее установленных критериев отбора, и позволяющее отобрать непосредственно из списка нужный снимок, который тут же открывается на заранее подготовленную карту. Работу с космической информацией можно начать в любой момент при открытом окне карты, отображающей любой участок области, любой целевой природный объект (озеро, лесной массив, участок поймы, населенный пункт и т. п.) или область полностью.
Начинается работа с приложением нажатием на инструментальной панели "Работа с данными ДЗЗ" кнопки "Начало работы с космической информацией". После этого автоматически открывается и добавляется к нужной карте в невидимом варианте таблица, содержащая векторные объекты покрытия области космическими снимками. Теперь можно начинать работу по поиску необходимой космической информации, используя кнопку "Поиск данных ДЗЗ на карте". Достаточно указать "мышью" на интересующий объект или место на карте, как программой, в виде диалога, будет выведен список всех перекрывающих этот район снимков вместе с основными их атрибутами. Просмотрев эти атрибуты и отобрав подходящие для данного исследования снимки, достаточно выбрать нужный фрагмент и нажать "ОК". Вне зависимости от масштаба и конфигурации карты выбранный снимок будет выведен под всеми векторными слоями и над всеми растровыми.
Целям облегчения отбора снимков служит диалог "Опции отбора", который вызывается также из инструментальной панели и позволяет ограничить поле поиска совершенно определенными типами данных ДЗЗ.
Во-первых, это отбор по типу съемочной системы; во-вторых, по сезону и месяцу съемки; в-третьих, по году, когда был сделан снимок; в-четвертых, по качеству и степени облачности.
Теперь, если нам нужны подробные, качественные летние снимки какого-либо зауральского озера для оценки его биоресурсов, достаточно выставить соответствующие флажки в диалоге и при поиске программа будет выводить список только таких снимков. Если же стоит задача мониторинга за половодьем на реке Тобол, отбираем только снимки среднего и низкого разрешения, за весенний промежуток времени и за последний год. Остается только "щелкать" по нужному региону и последовательно выводить снимки на карту.
Приложение "Работа с данными ДЗЗ" сконфигурировано таким образом, что не зависит от конкретной территории и может быть использовано для других регионов УрФО. Так, уже создана подобная база данных дистанционного зондирования для территории Тюменской области (без округов), включающая свыше сотни снимков "Aster", и такое же количество снимков "Resurs", полностью перекрывающих территорию региона, по заказу департамента экологии правительства Тюменской области. Сейчас в лаборатории ведутся работы по созданию аналогичной базы данных для территории Свердловской области. В дальнейшем возможно создание такой базы данных для всего Уральского федерального округа.
38
ВЕСТНИК КГУ, 2005. №4
