Картирование торфяно-болотных комплексов Беларуси по данным спектрозональной космосъемки Ikonos

Использование данных дистанционного зондирования (ДДЗ) для решения задач охраны и восстановления деградированных земель, в том числе болотных экосистем является приоритетным направлением в области рационального природопользования Республики Беларуси. В связи с этим приобретают актуальность вопросы, связанные с интерпретацией и анализом значительных потоков разнородной информации, а также представлением, визуализацией и информационной совместимостью выходной продукции с другими геопространственными данными.
Предлагаемая работа является одним из аспектов решения этой проблемы и направлена на создание цифровых растровых карт деградированных торфяно-болотных комплексов (ТБК), в качестве тестового полигона которых был определен Гричино-Старобинский. По результатам визуально-инструментального дешифрирования космосъемки Ikonos, а также выборочного наземного космоэталонирования было предложено 17 картируемых информационных слоев, объединенных в 6 разделов: торфодобыча, сельскохозяйственное использование, повторное заболачивание, дороги, каналы, агроселитебные комплексы. В дальнейшем этот подход был использован для картирования текстурно-структурных объектов, главным образом растительных.
Следует отметить, что многообразие и разнородность биотопов исследуемого полигона обусловили широкий диапазон спектральной яркости, зарегистрированной в четырех каналах Ikonos, значения которой варьировала в интервале от 90 до 1200 относительных единиц. Несомненно, что построение цифровых карт по ДДЗ таких сложных биотопов целесообразно на основе автоматизированных методов. Для этих целей была сформирована выборка, в состав которой включены восемь объектов, в том числе имеющих близкие или идентичные значения яркости, что вызывало сложности при их дешифрировании.
С целью исключения неоднозначности восемь картируемых классов были сгруппированы специальным образом в три отдельных растровых слоя, внутри которых отсутствовали сходные объекты и поэтому в пространстве спектральных признаков не пересекались. Первая группа включала торфяную залежь мощную, торфяную залежь с примесью подстилающей породы и залежь выработанную; вторая группа – почвы органогенные, органо-минеральные и минеральные; третья группа – открытые водные акватории и рогоз.
Сформированные тематические растры соответствовали трем разделам легенды – торфодобыча, с/х использование, повторное заболачивание и обрабатывались независимо друг от друга с последующей интеграцией результатов в единый общий растр – карты.
Отработка предложенных подходов, в том числе автоматизированной классификации осуществлялась на тестовых участках полигона, а оценка работоспособности – на аналогах-ландшафтах ТБК. Анализ точности распознаваемости картируемых классов показал полную их достоверность и соответствие натурным данным. Создание полной версии карты состояния Гричино-Старобинского полигона осуществлялось на совмещенной платформе программных обеспечений ERDAS Imagine и ArcViewGIS.
На основе разработанной карты выполнена оценка трансформации полей торфодобычи достоверно свидетельствующая об уменьшении мощности торфяной залежи и увеличении в ближайшей перспективе «бросовых» земель. О начальной стадии таких процессов на снимках свидетельствуют множество мелкоконтурных минеральных островов различной формы. Получены площадные оценки открытых водных акваторий, которые являются индикатором, контролирующим направления процессов повторного заболачивания в условиях искусственного затопления.
Таким образом, на основе спектрозональной космосъемки Ikonos впервые разработана растровая карта (17 информационных слоев) оценки состояния Гричино-Старобинского полигона, позволившая выполнить площадную оценку деградированных территорий и направлений их восстановления в условиях повторного заболачивания (естественное зарастание, искусственное затопление). Преимущество разработанной карты по сравнению с традиционным картографическим материалом, базирующимся на наземном обследовании заключается в ее оперативности, более высокой точности и достоверности, а также информационной совместимости с другими геопространственными данными.