Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Четырнадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"

Участие в Двенадцатой Всероссийской научной школе-конференции по фундаментальным проблемам дистанционного зондирования Земли из космоса Участие в конкурсе молодых ученых 

XIV.F.49

Составление карты растительности центральной части Тигирецкого хребта по космическим снимкам и данным полевых обследований

Гнеденко А.Е. (1), Грищенко М.Ю. (1,2), Бочарников М.В. (1)
(1) МГУ им. М.В. Ломоносова, географический факультет, Москва, Россия
(2) Государственный природный заповедник "Курильский", пос. Южно-Курильск, Россия
Картографический метод исследования является одним из самых важных методов изучения растительности, поскольку позволяет отобразить её сложную пространственную структуру, зависящую от множества факторов среды. В зависимости от охвата исследуемой территории и используемых материалов используются различные методики составления карт растительности.
Исследуемый регион расположен в Западном Алтае на территории Тигирекского заповедника. Он характеризуется большим видовым разнообразием и неоднородностью растительного покрова. На его формирование оказало влияние несколько факторов: сложный рельеф, климатические условия и положение на стыке нескольких природно-биогеографических областей: Заволжско-Казахстанской, Урало-Сибирской и Алтай-Саянской (Огуреева, 1980; Труды..., 2011).
Растительность рассматриваемого региона слабо изучена в крупном масштабе. В связи с этим в работе использовались спутниковые снимки высокого и очень высокого пространственного разрешения со спутников Landsat-8 и Spot-5, цифровая модель SRTM и данные полевых обследований, проведённых в июне-июле 2015 года. Растительность как объект картографирования имеет множество особенностей: сезонную изменчивость, сложную вертикальную и горизонтальную структуру, выражающуюся в наличии нескольких высотных ярусов и неоднородности пространственной структуры. Эти факторы были учтены при подготовке материалов: снимки получены на один сезон, а их пространственное разрешение обеспечивает выделение типов растительности на уровне групп ассоциаций (Juel et al., 2015).
Проведено автоматизированное дешифрирование (неконтролируемая и контролируемая классификации снимков). Высокая пространственная изменчивости растительности, связанная с изменением её типов из-за высотного градиента, требует особого подхода при выделении классов растительности. Для повышения качества результатов дешифрирования из снимков было выделено два участка: низкогорный и среднегорный, значительно различающиеся по характеру растительного покрова (Пономарёв и др., 2010).
Неконтролируемая классификация позволила оценить пригодность снимков со спутников Spot-5 и Landsat-8 для составления карты масштаба 1:50 000 и выделить основные типы растительности. Для дальнейшей обработки был выбран снимок Spot-5, поскольку его пространственное разрешение выше и позволяет выделять типы растительности более низкого ранга. По итогам автоматизированного дешифрирования проводилось визуальное для уточнения контуров и выделения сообществ, по спектральным характеристикам схожих с другими и поэтому не выделяющихся на автоматизированном этапе дешифрирования даже с использованием обучающей выборки.
Итог работы – карта растительности центральной части Тигирецкого хребта масштаба 1:50 000. На ней отображено пространственное распределение типов растительности изучаемого региона с учётом влияния факторов среды на него.

Ключевые слова: Картографирование растительности; географическое дешифрирование; Западный Алтай
Литература:
  1. Огуреева Г.Н. Ботаническая география Алтая. М.: Наука, 1980. 189 с.
  2. Пономарёв Е.И., Исмаилова Д.М., Назимова Д.И. Спутниковый мониторинг горных лесных экосистем на южной окраине бореальной области // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2010. №1. С. 342–352.
  3. Труды Тигирекского заповедника. Биота Тигирекского заповедника, вып. 4. Барнаул, 2011. 235 с.
  4. Juel A., Groom G.B. Spatial application of Random Forest models for fine-scale coastal vegetation classification using object based analysis of aerial orthophoto and DEM data // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2015. Vol. 42. P. 106–114.

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

339