Материалы 17-й Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, ИКИ РАН, 2019 год

(http://conf.rse.geosmis.ru)

Выбор базовой цифровой модели рельефа (ЦМР) Архангельской области и ее подготовка для геологического районирования

Кутинов Ю.Г. (1), Минеев А.Л. (1), Чистова З.Б. (1), Полякова Е.В. (1)
(1) Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лаверова РАН, Архангельск, Россия
На территорию Архангельской области до сих пор не было информации о рельефе, собранной из данных ДЗЗ, должным образом подготовленной и пригодной для геоэкологического районирования. Т.е, комплексной геоэкологической оценки состояния территории по данным ДЗЗ и цифровому моделированию рельефа не проводилось.
Основные черты рельефа исследуемого региона, влияющие на выбор ЦМР, программного обеспечения (ПО) и применяемых методик обработки следующие:
1) учитывая площадь исследуемого региона (589.913 тыс. кв. км) наиболее оптимально использование цифровых моделей, как минимум, уровня DTED-2.
2) Небольшие абсолютные значения высот и слабая расчленённость рельефа. Регион характеризуется распространением низменных заболоченных и «плоских» пространств, сменяемых слабохолмистыми равнинами на абсолютных высотах 30-90 м и переходящих в водораздельные плато на высотах 120-200 (и более) м, обуславливают требования к точности модели и ее «однородности».
3) Моноклинальное залегание пород осадочного чехла с малыми углами падения.
4) Регион пережил несколько этапов тектоно-магматической активизиции, подчеркнутых составом и физико-механическими свойствами пород осадочного чехла и простиранием тектонических нарушений [2].
5) Несмотря на слабую расчлененность и «молодость» рельефа, обусловленных широким распространением валдайского оледенения, большой мощностью перекрывающих четвертичных отложений (40-200 м), тектонические нарушения территории отражаются в современном рельефе [2];
6) Только 30% территории принадлежит формам рельефа площадью основания менее 1,5 км². Большая часть изучаемой поверхности занята выпуклыми формами рельефа с площадью оснований, превышающими 1,5 км² [4]. Для сохранения в цифровой модели информации о морфоструктуре исследуемой территории необходимо и достаточно использовать цифровую сеть разрешением 1 км. Однако гипсометрические профили через долины некоторых рек области показывают, что врезы этих рек имеют глубокие V-образные формы [1], поэтому для анализа долин рек разрешения модели в 1 километр недостаточно. В этих случаях необходимо использование цифровых моделей, как минимум, уровня DTED-2 (30 метров).
7) широкое распространение лесного покрова (29540,9 тыс. га, 65% территории), который вносит погрешность в значения высотных отметок за счет высоты древостоя. Для среднемасштабных ЦМР это влияние значительно меньше и его можно избежать, используя относительные значения высот рельефа ЦМР. К тому же средняя высота древостоя сопоставима с точностью среднемасштабных ЦМР;
Разнообразие природных зон, большие лесные массивы, речные системы, арктическое побережье дают возможность для проведения широкомасштабных сопоставительных исследований, результаты которых могут быть с достаточной достоверностью распространены на территорию большей части России.
С помощью доступных на сегодняшний день глобальных ЦМР можно получать выходные материалы в масштабах от 1:25 000 и более детальные. Исходя из изложенных выше предпосылок, рациональным является использование свободно распространяемых ЦМР, Сравнив актуальные на сегодняшний день глобальные цифровые модели рельефа (распространяемые свободно – SRTM3; SRTM-30; ASTER GDEM v.2, v.3; GTOPO30; ACE2; ETOPO2; GMTED2010 и ArcticDEM), можно сделать вывод о том, какие из них наиболее полно удовлетворяют задачам расчета параметров рельефа для геоэкологического районирования Архангельской области.
Из имеющихся наиболее точными по разрешению являются модели SRTM4, ASTER GDEM v.2 и ArcticDEM. SRTM4 - наиболее качественная модель, но не покрывает исследуемую территорию. Такие модели как GTOPO30, GMTED2010, ACE2, ETOPO и др. имеют не только более грубое разрешение, но и весьма неоднородны по используемому исходному материалу, что влечет за собой точность, меняющуюся от региона к региону. К тому же, во всех этих ЦМР для коррекции использовались данные SRTM, которые не охватывают территорию исследования. По пространственному разрешению, несомненно, самой точной является ЦМР ArcticDEM (в версии 2-х метровой точности). Однако она сформирована не в результате единой миссии, а «сшита» из разновременных панхроматических оптических снимков. Сопоставление ЦМР ASTER GDEM v.2 и ArcticDEM показало значительное количество артефактов последней, что вполне закономерно при использовании оптических снимков в районах с высокой облачностью (приарктические регионы).
Наиболее оптимальной из оставшихся является ASTER GDEMv2, как имеющая самое детальное пространственное разрешение в сочетании с точностью по высоте и однородности исходного материала.
Подготовка ЦМР территории Архангельской области для геоэкологического районирования включала в себя следующие операции: 1) извлечение и объединение данных; 2) замену аномальных значений высотных отметок и «пустот»; 3) устранение шероховатостей, шума и ошибок, возникающих при наложении снимков; 4) заполнение впадин. Все операции производились в свободном программном продукте SAGA GIS (http://www.saga-gis.org). В результате объединения и извлечения данных были получены 2 слоя: растровый, содержащий объединенные сцены ASTER GDEM v.2 с приведенными к единому значению областями отсутствующих данных, и векторный, содержащий полигоны границ Архангельской области. Для заполнения недостающих данных в ЦМР ASTER GDEM v.2 были использованы данные из ЦМР GMTED2010 с искусственно уменьшенным размером ячейки до 1ʹʹ.
Для обнаружения выбросов были проанализированы методы: среднеквадратического отклонения (3SD); Z-Score; модифицированный метод Z-Score (Modified Z-Score); абсолютного медианного отклонения (3MADe); правило медианы (Median Rule). Для определения аномальных значений в ЦМР был написан сценарий на языке программирования Python, который позволяет рассчитывать вероятные диапазоны значений и отбрасывать выбросы.
Затем была проведена операция устранения шероховатостей, шума и ошибок наложения снимков с использованием модуля DTM Filter. Для сглаживания ЦМР был применен фильтр, основанный на среднеквадратическом отклонении, реализованный в модуле Simple Filter.
На последнем этапе подготовки модели была произведена ее гидрологическая коррекция. Наиболее эффективными способами устранения впадин являются методы авторов L. Wang и H. Liu [6] и O. Planchon и F. Darboux [5], реализованные в SAGA GIS. В данном исследовании был выбран метод Wang&Liu.
В результате был проведен анализ пригодности построенной ЦМР для проведения на ее основе геоэкологических исследований. Точность (надежность) построенной ЦМР проверена сопоставлением с точками плановой съемочной сети открытых векторных данных ГИС Панорама; ЦМР Беломорско-Кулойского плато, построенной с использованием топографических карт масштаба 1:200000 в ПО ГИС GRASS [1]; проведенными полевыми замерами высот с помощью GPS-навигатора. Установлено, что лишь 2 % значений имеют расхождение свыше 20 м. Эти остаточные значения приходятся на территорию, где в исходном виде отсутствовали данные ASTER GDEM v.2. В целом, построенная ЦМР является точной (надежной) и пригодной для дальнейшего геоморфометрического анализа с целью получения геоэкологически значимой информации [3].
На основе подготовленной ЦМР был производен выбор и расчет оптимальных геоморфометрических параметров для геоэкологического районирования территории.
Исследования проводились при финансовой поддержке гранта РФФИ-Арктика, проект № 18-05-60024.

Ключевые слова: цифровая модель рельефа, геоэкологическое районирование, Архангельская область
Литература:
  1. Гофаров М. Ю., Болотов И. Н., Кутинов Ю. Г. Ландшафты Беломорско-Кулойского плато: тектоника, подстилающие породы, рельеф и растительный покров. Екатеринбург: УрО РАН. 2006. 167 с.
  2. Кутинов Ю. Г., Чистова З. Б. Иерархический ряд проявлений щелочно-ультраосновного магматизма Архангельской алмазоносной провинции. Их отражение в геолого-геофизических материалах. Архангельск: ОАО «ИПП «Правда Севера», 2004. 283 с.
  3. Минеев А.Л., Полякова Е.В., Кутинов Ю.Г., Чистова З.Б. Надежность цифровой модели рельефа Архангельской области для проведения геоэкологических исследований // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 58–67. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-58-671.
  4. Сергеев И.С. Фрактальная структура земной поверхности и ее связь со строением земной коры (на примере северо-запада Архангельской области). Диссер. на соиск. уч. степ. канд. геол.-минер. наук. СПГУ. 2016. 118 с.
  5. Planchon O., Darboux F. A fast, simple and versatile algorithm to fill the depressions of digital elevation models // Catena. – 2002. – Vol. 46(2). – Р. 159-176.
  6. Wang L., Liu H. An efficient method for identifying and filling surface depressions in digital elevation models for hydrologic analysis and modelling // International Journal of Geographical Information Science. – 2006. – Vol. 20(2). – Р. 193-213.

Дистанционные методы в геологии и геофизике

388