Использование эталонов при автоматизированном ландшафтном дешифрировании космических снимков (на примере бассейна Кулундинского озера)

В настоящее время большое значение приобретают вопросы теории и практики ландшафтного дешифрирования, что обусловлено необходимостью изучения не только пространственной, но и временной организации геосистем. Аэро- и космические снимки дают непрерывное изображение местности, по которому можно получать разнообразные данные о каждой точке изображенной территории и, поэтому, очень ценны для ландшафтных исследований.
В данной работе была сделана попытка проанализировать динамику растительности как наиболее информативного компонента ландшафтов бассейна Кулундинского озера на основе дешифрирования разновременных космических снимков.
Кулундинская озерно-бассейновая система включает озеро Кулундинское, соединенное с ним протокой озеро Кучукское, озеро Селитряное и реки Кулунда, Кучук, Суетка, а также некоторые мелкие водоемы и водотоки. Озерная подсистема располагается в подзоне сухой степи, в то время как большая часть бассейна – в засушливой степи и южной лесостепи. Зональные характеристики растительности обусловлены современным или палеогидроморфизмом. В результате рисунок растительных ассоциаций характеризуется высокой степенью комплексности, и, кроме того, осложняется антропогенной составляющей [4]. В таких условиях изучение пространственно-временной структуры природных комплексов удобнее осуществлять с опорой на данные космической съемки.
В качестве источника информации ДЗЗ были использованы многоканальные изображения Landsat Thematic Mapper, полученные спутником 04 сентября 1989 г., 21 июня 2000 г. и 04 августа 2001 г.
Дешифрирование снимков выполнялось на основе визуально выделяемых на космических изображениях эталонных участков [1], с привлечением дополнительных картографических материалов (топографические карты окрестностей Кулундинского озера, масштаба 1: 100000 – 1: 200000, состояние местности на 1983 г.; план оз. Кулундинского, состояние местности на 1957 г [5]; ландшафтная карта окрестностей Кулундинского озера).
На предварительном камеральном этапе был проведен сбор данных об объекте исследования и выделение эталонных участков на имеющихся снимках данного объекта. Для чего пределах каждого участка по снимку выделяются достаточно крупные и однородные по характеристикам изображения контура (ареалы) и проводится их экспертная типизация [3]. На втором этапе были проведены полевые исследования (2003, 2004, 2006 гг.) в пределах ранее выделенных эталонных участков. На них была осуществлена географическая привязка с помощью GPS и проведены комплексные географические описания. В результате каждый тип контура был представлен серией полевых описаний, на основании которых все изображение на снимке разбилось на определенное количество классов.
Выделенные эталонные участки использовались для дешифрирования исходных снимков Landsat (1989 и 2000, 2001 гг.) с целью создания карты растительности Кулундинской озерно-бассейновой системы. Для имеющихся аэрокосмических снимков был разработан алгоритм автоматической классификации различных типов поверхности. За основу был взят метод обучаемой классификации по способу максимального правдоподобия (для классификации с учетом спектрального образа объектов) [2]. Дальнейший этап работы был ориентирован на поиски несоответствия между полученным отклассифицированным файлом и исходным снимком.
На основании работы были сделаны следующие выводы: 1. Дешифрирование космических снимков с использованием эталонов позволяет: а) выявить характерные черты ландшафтной структуры региона; б) использовать одни и те же эталоны для создания различных тематических исследуемой территории; в) оперативно провести процесс верификации; г) экстраполировать имеющиеся эталоны на другие схожие по природным условиям территории. 2. Увеличение числа дешифровочных эталонов в ходе дальнейших полевых исследований территории дает возможность создания все более детализированных тематических карт. 3. На основании анализа материалов дешифрирования разновременной аэрокосмической информации и сопоставления ее со старой топоосновой можно сделать вывод о прогрессирующем сокращении акваторий озерных систем в пределах Кулундинской озерно-бассейновой системы на протяжении последних 30 лет. 4. Дешифрирование, основанное на полевых исследованиях позволило охарактеризовать и пространственно отразить ряд трансформации геосистем в пределах постозерной гало-гидроморфной серии.
Список литературы:
1. Аковецкий В. И. Дешифрирование снимков. «Недра». – М.: 1983. – 374 с.
2. Книжников Ю. Ф., Кравцова В. И., Тутубалина О. В. Аэрокосмические методы географических исследований. «Академия». М.: 2004. – 334 с.
3. Ковалевская Н. М., Королюк Ю. А., H. J. Dkost, I. Grigoras, Булатов В. И., Кириллов В. В., Ротанова И. Н., Черных Д. В. Использование космической информации для картирования растительности (район оз. Чаны). – Сибирский экологический журнал. – 2005. - № 2. – С. 215 – 220.
4. Куминова А.В. Основные закономерности распределения растительного покрова в юго-восточной части Западно-Сибирской низменности // Растительность степной и лесостепной зон Западной Сибири: Тр. ЦСБС. - Новосибирск, 1963. - Вып.6. - С. 7 -34
5. Ресурсы поверхностных вод районов освоения целинных и залежных земель / Под ред. В. А. Урываева. - Л.: Гидрометеоиздат, 1962. - Вып. VI. Равнинные районы Алтайского края и южная часть Новосибирской области. - 978 с.