Применение морфометрического анализа и управляемой классификации с использованием машинного обучения при ГИС-картографировании криогенного рельефа острова Арга (дельта реки Лены)

Рост среднегодовой температуры поверхности Земли приводит к активизации опасных геологических процессов, которые связаны с деградацией подземных льдов, увеличением глубины сезонного протаивания, береговой эрозией и многими другими явлениями. Эти процессы представляют опасность для инфраструктуры и могут причинять как экономические убытки, так и угрожать здоровью и жизни людей. Также они приводят к глубокой перестройке природной среды и изменению геолого- геоморфологического каркаса экосистем. Современные методы ГИС-анализа данных дистанционного зондирования Земли позволяют изучать последствия воздействия термоденудационных процессов и детализировать их количественные и качественные характеристики.
Представленное исследование направлено на разработку методики ГИС-картографирования криогенного рельефа с целью локализации подверженных термоденудационным процессам участков. Для достижения этой цели были выполнены следующие задачи:
1. обработка материалов ДДЗ и их подготовка к анализу;
2. определение классов земной поверхности, отражающих разную степень интенсивности проявления термоденудационных процессов и картографирование эталонных участков;
3. полуавтоматическое ГИС-картографирование классов земной поверхности различными методами управляемой классификации и оценка точности моделей машинного обучения;
4. расчет индекса топографической позиции (TPI) и определение площадного распространения выделенных классов земной поверхности в областях положительных и отрицательных значений индекса.
Исследование целиком выполнялось на платформе Google Earth Engine. Территорией исследования послужил участок площадью около 2 000 квадратных километров в центральной части острова Арга (северо-западная часть дельты реки Лены).
В качестве исходных данных мы использовали космический снимок Sentinel-2 (Level-2A) от 29 июля 2021 года, а также цифровая модель рельефа (ЦМР) ArcticDEM. Анализируемое композитное изображение включало в себя нормализованные каналы исходного снимка Sentinel; результаты построения индексов NDVI, NDWI, EVI, TCW и TCG; первые три канала результата обработки данных методом главных компонент (МГК): PCA 1, PCA 2 и PCA 3. Процесс выбора космического снимка и построения индексов описаны в (Kartoziia, 2024).
Мы определили ряд картографируемых классов земной поверхности (land cover classes), которые отличимы друг от друга по своим спектральным характеристикам и отличаются друг от друга по интенсивности проявления термоденудационных процессов. К этим классам относятся (Kartoziia, 2024): 1) водные объекты, 2) стабильные участки, 3) участки с деградирующими многолетне-мерзлыми породами (ММП), 4) склоны и 5) песчаные выдувы.
Далее мы выполнили управляемую классификацию рядом различных методов и оценили точность моделей машинного обучения. В итоге наивысшую точность по ряду метрик показали методы случайного леса и К-ближайших соседей. Таким образом, в нашем распоряжении оказалась карты площадного распространения классов земной поверхности. На следующих этапах работы мы использовали результат классификации методом случайного леса.
На завершающем этапе исследования мы выполнили объединение результатов морфометрического анализа территории и управляемой классификации методом случайного леса. Участки, относящиеся к классу земной поверхности, эталонные полигоны которого находились на пространствах водоразделов с недеградировавшими ММП, могут располагаться на днищах термокарстовых котловин и термоэрозионных долин. В свою очередь, другой класс, эталонные полигоны которого выбирались на участках, претерпевающих активное воздействие термоденудационных процессов, картографируется также и на водораздельных поверхностях. Полученная карта помимо прочего отражает пространственное распространение участков, претерпевающих активное воздействие термоденудационных процессов, стабильных участков не подверженных в момент наблюдений активному воздействию термоденудационных процессов.
Благодаря расчету TPI, мы локализовали пространства водоразделов (положительные значения TPI) и днища термоэрозионных долин и термокарстовых котловин (отрицательные значения TPI). Таким образом, мы диагностировали на территории: 1) участки водоразделов с недеградировавшими ММП (2 класс, положительный TPI); 2) участки водоразделов с ММП на начальной стадии деградации (1 и 3 классы, положительный TPI); 3) днища долин и котловин с деградировавшими ММП, но претерпевающими влияние термоденудационных процессов (1 и 3 классы, отрицательный TPI); 4) стабильные участки днищ долин и котловин с деградировавшими ММП (1 класс, отрицательный TPI); 5) склоны; 6) песчаные выдувы.
Построенная карта площадного распространения классов земной поверхности позволяет локализовать участки острова Арга, которые могут претерпевать значительную трансформацию геолого-геоморфологического каркаса территории под воздействием термоденудационных процессов и наоборот, участки в пределах которых трансформация уже закончилась. Кроме того, карта позволяет оценить степень обводненности территории в пределах различных геоморфологических поверхностей. Таким образом, разработанная методика ГИС-картографировании позволяет решать широкий спектр научных задач в области картографирования криогенного рельефа.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-77-01029, https://rscf.ru/project/23-77-01029/.