ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 04.12.2023
Просмотров: 134
Скачиваний: 3
УДК 630.11/182+681.3
И. В. Данилова, В. А. Рыжкова, М. А. Корец
»ÌÒÚËÚÛÚ ÎÂÒ‡ ËÏ. ¬. Õ. –Û͇˜Â‚‡ –Œ —¿Õ
¿Í‡‰ÂÏ„ÓpÓ‰ÓÍ, 50/28, p‡ÒÌÓˇpÒÍ, 660036, —ÓÒÒˡ
≈-mail: tiv80@ksc.krasn.ru
АЛГОРИТМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ И ДИНАМИКИ ЛЕСОВ НА ОСНОВЕ ГИС *
В рамках геоинформационной системы «Леса Средней Сибири» разработан и апробирован алгоритм автома- тизированного картографирования восстановительной динамики лесной растительности на основе сопряженного анализа данных космической мультиспектральной съемки, цифровой модели рельефа местности (ЦМР) и назем- ных исследований. Методы автоматизированной классификации изображений дистанционного зондирования (ДЗ) и ЦМР-композита (абсолютная высота, уклон и кривизна поверхности) в сочетании с операциями пространствен- ного анализа в ГИС используются для выделения условий местопроизрастания по морфометрическим показате- лям рельефа и формирования карты восстановительной динамики растительного покрова. С использованием предложенного подхода на примере территории тестового участка в Среднем Приангарье по ЦМР (SRTM 90m) и данным мультиспектральной космической съемки (Landsat ETM+) получены векторные карты, отражающие ти- пологическое разнообразие лесной растительности и возрастные стадии ее восстановления в разных лесорасти- тельных условиях.
Ключевые слова: дистанционное зондирование (ДЗ), цифровая модель рельефа местности (ЦМР), ГИС, вос- становительная динамика лесов.
Введение
Картографирование является важным аспектом изучения растительного покрова, эффек- тивным методом его пространственной инвентаризации, оценки динамики и биоразнообра- зия. Задачи систематизации и картографирования разнообразия лесных сообществ как нико- гда актуальны, особенно в связи тем, что за последние пятьдесят лет растительный покров Сибири претерпел существенную трансформацию, связанную с прямым хозяйственным ис- пользованием лесов, а также с воздействием на них рубок, пожаров, энтомовредителей, про- мышленных эмиссий и стихийных бедствий.
Составление или обновление карт растительности – одна из задач, эффективно решаемых в настоящее время с помощью съемки из космоса на основе геоинформационных систем (ГИС) в сочетании с традиционными картографическими методами. Однако существенным недостатком традиционных методов картографирования, как отмечают многие исследовате- ли [1; 2], является субъективность при проведении границ картографируемых объектов. Применение ГИС-технологий позволяет разработать методики выделения территориальных единиц расчленения земной поверхности, в частности лесного покрова, однородных по ряду заданных показателей, снижая при этом влияние субъективного фактора.
Геоинформационные технологии являются в настоящее время наиболее перспективным методом систематизации и анализа фактологической и пространственной информации о ди- намике лесного покрова, применение которых в корне изменило многие понятия. Карта те- перь рассматривается не как статичный объект, а как динамично развивающаяся компьютер- ная база данных.
* Работа выполнена при поддержке РФФИ (проекты № 10-05-00941-а, 10-05-92513-ИК_а, 10-04-10099-к, 10-04-01003-а, 08-05-92502-НЦНИЛ_а).
ISSN 1818-7900. ¬ÂÒÚÌËÍ Õ√”. –Âpˡ: »ÌÙÓpχˆËÓÌÌ˚ ÚÂıÌÓÎÓ„ËË. 2010. “ÓÏ 8, ‚˚ÔÛÒÍ 4
© ». ¬. ƒ‡ÌËÎÓ‚‡, ¬. ¿. —˚ÊÍÓ‚‡, Ã. ¿. Ópˆ, 2010
СостояниевопросаУвеличение объема поступающей аэрокосмической информации, используемой для соз-дания и актуализации тематических карт в ГИС, а также повышение требований к скорости иточности ее интерпретации, делает актуальной проблему автоматизации процесса обработкикосмическойинформацииитематическогокартографирования.За последние годы появился ряд работ, посвященных решению этих задач [2; 3]. В нихописываютсяразличныеподходыккартографированиюприродно-территориальныхком-плексов разного ранга на основе последовательной реализации алгоритмов обработки ин-формации в ГИС, начиная со сбора, представления и анализа первичных полевых данных,обработки и интерпретации материалов дистанционного зондирования и заканчивая автома-тизированным созданием карт различного тематического содержания. Выделяемые при этомтерриториальные единицы расчленения земного покрова характеризуются различным тема-тическимсодержанием,размерностьюиклассификационнымрангом.Большинство работ, в которых рассматриваются вопросы разработки тематических карт сиспользованием ЦМР, посвящены ландшафтному картографированию. Ландшафтные еди-ницывыделяютсянаосновеавтоматизированнойклассификацииЦМР[1],космическихснимков [2; 4] либо их сопряженного анализа [5]. Заслуживает внимания метод выделенияпотенциальных типов условий местопроизрастания,обусловленных формами рельефа,наосноведетального анализа морфометрическихпоказателейЦМР[6].Наиболее полно и систематизированно технология создания ландшафтных и производныхот них тематических карт описана в ряде глав коллективной монографии под редакцией док-торагеографическихнаукА. К. Черкашина[2],посвященнойвопросамландшафтно-интерпретационногокартографирования.Другое направление исследований связано с дифференциацией на космических снимкахпространственных единиц растительного покрова разного ранга [3], классов растительногопокрова, классов преобладающих лесообразующих пород [7]. При этом показатели ЦМР ис-
пользуются как косвенные признаки, характеризующие условия местопроизрастания.
Целью наших исследований является разработка алгоритма автоматизированного карто- графирования восстановительной динамики лесных экосистем на основе ГИС-технологий.
Задача автоматизированного картографирования растительного покрова и, в частности, его восстановительной динамики достаточно сложна и включает в себя ряд подзадач, для успешного решения которых требуются специалисты технических и биологических дис- циплин.
Одна из задач – идентификация типологического разнообразия лесов по космическим снимкам. Для идентификации типологического разнообразия лесного покрова используются косвенные признаки, например, элементы рельефа местности, индицирующие определенные лесорастительные условия. Для автоматизированной систематизации и типизации лесорасти- тельных условий, которые во многом определяют состав и структуру растительного покрова, ГИС-технологии являются наиболее перспективным методом.
С появлением специализированного программного обеспечения и совершенствованием космической съемки традиционные методы дешифрирования данных дистанционного зонди- рования могут быть в значительной мере автоматизированы и объединены в единую техно- логию, что значительно облегчит процесс дешифрирования и выведет достоверность и де- тальность результатов на новый качественный уровень [2].
Другая задача, требующая решения при разработке тематических карт, связана с тем, что научная и практическая ценность карт в значительной степени определяется принципами классификации, на основе которых строятся их легенды. Поэтому для систематизации расти- тельных сообществ и их динамических состояний необходима классификация, отражающая природные закономерности их распространения, особенности происхождения и направление дальнейшего развития.
Используемые подходы и методы
Для классификации разнообразия лесной растительности с целью отражения стадий ее
восстановительной динамики в разных лесорастительных условиях был использован генети-ческий подход (позднее его стали называть географо-генетическим), разработанный в Россиина примере горных лесов Дальнего Востока [8]. Этот подход получил дальнейшее развитие ипрактическое применение в разных по лесорастительным условиям регионах: на Урале, наюге Средней Сибири [9–11]. Подобные принципы классификации использованы и в ряде за-рубежныхисследований[12;13].Основной единицей генетической классификации является тип леса, понимаемый как рядгенетически связанных и последовательно сменяющихся насаждений, которые развиваются впределахопределенного типалесорастительных условий.Типлесорастительныхусловийвыделяется с учетом геологического и геоморфологического строения территории. Генетиче-ский подход к классификации основывается на том, что все насаждения в пределах относи-тельно однородной по топологическому положению территории рассматриваются как воз-растныестадиихарактерногодляэтихусловийкоренногонасаждения.Коренныеипроизводные типы насаждений в пределах определенного типа лесорастительных условийгруппируютсяввосстановительныйряд растительности– типлеса.Этот подход особенно актуален для лесов Среднего Приангарья в связи с их сильной на-рушенностью и преобладанием в качестве современной растительности различных стадий еевосстановления, что значительно затрудняет выявление естественного генезиса лесов и ихклассификацию. Важным преимуществом такого подхода является то, что разнообразие лес-ных сообществ систематизируется не по изменчивым внешним признакам (например, видо-вой состав), а по сходству условий местопроизрастания. В результате анализа ЦМР изучае-маятерриториядифференцируетсянаучастки,однородныепотопографическомуположению и сочетанию элементов или форм мезорельефа, а, следовательно, по экологиче-скимрежимам,создающимопределенныйлесорастительныйэффект.В качестве основы для классификации использована система единиц, разработанная для
лесов Урала [14; 15], а также разработки Л. В. Попова [11] для возвышенной равнины юга Средней Сибири. Разнообразие лесов района исследований рассматривается как совокуп- ность различных стадий рядов восстановления лесной растительности.
Методика автоматизированного картографирования восстановительной динамики лесов разрабатывается в рамках ГИС «Леса Средней Сибири» [16] на основе специализированной подсистемы ГИС «Динамика и биоразнообразие лесов». Подсистема сформирована на основе банка данных ГИС и постоянно пополняется новыми данными.
Согласно устоявшейся концепции использования данных ДЗЗ комплексная обработка аэрокосмической информации осуществлялась в несколько этапов. На первом этапе произ- водилась предварительная обработка, в процессе которой выполнялись геометрическая кор- рекция и преобразование изображений в заданные картографические проекции; пространст- венная привязка снимков к местности; радиометрическая коррекция и комплексирование мультиспектральных изображений с целью улучшения их качества.
На втором этапе с использованием нормализованных изображений производилась тема- тическая обработка с привлечением методов классификации и распознавания образов [17].
В нашем случае объектами тематической классификации являлись два типа изображений: мультиспектральное изображение дистанционной съемки и многоканальное изображение характеристик рельефа местности (ЦМР-композит), включающее слои высоты, уклона и кри- визны поверхности. Тематическая обработка обоих типов изображений выполняется незави- симо друг от друга стандартными процедурами неуправляемой или управляемой классифи- кации. Возможно также последовательное использование неуправляемой и управляемой классификации с промежуточным этапом идентификации и коррекции множества информа- ционных классов. В качестве метода неуправляемой классификации часто используется про-