Файл: В. Данилова, В. А. Рыжкова, М. А.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 04.12.2023

Просмотров: 25

Скачиваний: 1

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

На этом этапе формируется окончательная легенда векторной полигональной карты с атрибутами, отражающими элементарные единицы картографируемых лесных и нелесных классов земной поверхности в сочетании с условиями местопроизрастания. Полученные комбинации исходных признаков формируются в новые тематические группы – восстановительные ряды растительности.
Формированиекартывосстановительнойдинамикирастительности
По описанной выше методике была сформирована карта восстановительной динамики растительности тестовой территории (рис. 2). В качестве исходных данных использовались два ортотрансформированных изображения Landsat 7 ETM+ (даты съемки 07.08.2002 и 12.08.2002, пространственное разрешение 30 м), объединенные в мозаику и обрезанные по границе тестового участка, а также модель рельефа местности SRTM 90m (пространственное разрешение 90 м). Все исходные растры были преобразованы в картографическую проекцию UTM для зоны 46 и совмещены с доступными лесоустроительными планами и пробными площадями полевых обследований.

В результате классификации ЦМР-композита (Н, S, C) были выделены плакоры, склоны различной крутизны, долины рек.

Классы, полученные по данным дистанционного зондирования, были идентифицированы как стадии восстановления растительности: спелые и перестойные хвойные насаждения, приспевающие хвойные насаждения, смешанные хвойно-лиственные насаждения, лиственные насаждения (молодняки), начальные стадии восстановления гарей и вырубок.

Полученные растровые слои лесорастительных условий и стадий восстановления растительности были переведены в векторные полигональные
слои, пространственное объединение которых позволило сформировать карту восстановительной динамики растительности (см. рис. 2) на основе предварительно разработанной сопряженной классификации.

Выводы

Разработанная методика представляет собой пошаговый алгоритм выделения территориальных единиц расчленения земной поверхности, в частности лесного покрова.

Использование детерминированного алгоритма, использующего методы автоматизиро- ванной классификации ЦМР-композита и космического изображения, а также операции про- странственного анализа в ГИС, позволяют свести к минимуму субъективный фактор при те- матическом картографировании.

Сочетание автоматизированных методов выделения границ с экспертными оценками при идентификации выделенных классов позволяет выявлять характеристики растительного по- крова, которые непосредственно не отображаются на космических снимках, но являются объектами тематического картографирования (типы лесорастительных условий, типологиче- ские единицы лесного покрова, восстановительно-возрастные стадии).

Рис.2.Фрагмент карты восстановительной динамики растительности Среднего Приангарья

Восстановительные ряды лесной растительности и их сочетания: 1– улово-пихтово-кедровые травяно- зеленомошные высоких дренированных водоразделов и коренных склонов (абс. выс. 450–520 м, ряд 1); 2 – сосня- ки с примесью лиственницы и темнохвойных пород травяно-зеленомошные широких водоразделов и пологих склонов (абс. выс. 250–400 м, ряд 3); 3 – сосняки бруснично-разнотравные, бруснично-зеленомошные пологих склонов речных террас (абс. выс. 170–300 м) в сочетании с ельниками с примесью лиственницы травяно- зеленомошными нижних частей склонов речных долин (ряды 4 и 9); 4
– сосняки бруснично-разнотравные, брус- нично-зеленомошные пологих склонов речных террас в сочетании с ельниками с примесью лиственницы травяно- зеленомошными и ельниками травяно-болотными пойм и низких речных террас (ряды 4 и 9, 10); 5 – сосняки бруснично-разнотравные, бруснично-зеленомошные пологих склонов речных террас (абс. выс. 170–300 м) в соче- тании с сосняками разнотравно-брусничными, брусничными и бруснично-лишайниковыми песчаных плакоров и высоких террас в долинах крупных рек (абс. выс. 200–250 м) и ельниками с примесью лиственницы травяно- зеленомошными нижних частей склонов речных долин (ряды 4, 5 и 9); 6 – лиственнично-сосновые травяно- зеленомошные и зеленомошные пологих и среднекрутых склонов междуречий (абс. выс. 300–350 м) в сочетании с лиственнично-сосновыми кустарничково-зеленомошными верхних частей склонов и вершин куполообразных и грядовых водоразделов (абс. выс. 350–400 м, ряды 6 и 7); 7– лиственнично-сосновые кустарничково- зеленомошные верхних частей склонов и вершин куполообразных и грядовых водоразделов (ряд 7); 8 – листвен- нично-сосновые травяно-зеленомошные и зеленомошные пологих и среднекрутых склонов междуречий в сочета- ниии с ельниками с примесью лиственницы травяно-зеленомошными нижних частей склонов (ряды 6 и 9); 9 – сосново-лиственничные травяно-зеленомошные и кустарничково-зеленомошные среднекрутых и крутых склонов междуречий (абс. выс. 300–500 м, ряд 8); 10 – ельники с примесью лиственницы травяно-зеленомошные дрениро- ванных нижних частей склонов речных долин в сочетании с ельниками травяно-болотными пойм и низких реч- ных террас (ряды 9 и 10)


Относительная простота и доступность предлагаемого подхода, который можно реализо- вать в большинстве программных продуктах ГИС (ENVI, Scanex, ERDAS Imagine, IDRISI и др.), дает возможность для открытого использования, модификации и тиражирования пред- ложенной методики.

Полученные карты актуального растительного покрова позволяют оценить современное состояние и прогнозировать темпы восстановительной динамики лесной растительности в
разных лесорастительных условиях. Такие карты фактически являются пространственными

моделями, отражающими экосистемное разнообразие исследуемой территории, могут слу- жить для решения как лесоводственных, так и широкого спектра экологических задач.

Список литературы



  1. ЕрмаковН.Б.,ПоляковаМ.А.,ПоповД.Ю.,ГоломовзинВ.В.Моделирование пространственной организации растительности горных территорий на основе данных дистанционного зондирования и цифровой модели рельефа // Вычислительные технологии. 2007. Т. 12, спец. вып. № 2. С. 42–59.

  2. Кирсанов В. А., Смолоногов Е. П. Принципы классификации лесорастительных условий и типов леса Лозьвинского Урала // Географические аспекты горного лесоведения и лесоводства. Чита, 1967. С. 19–22.

  3. КолесниковБ.П.Кедровые леса Дальнего Востока. М.; Л: Изд-во АН СССР, 1956. 263 с.

  4. КоноваловаТ.И.,БессолицынаЕ.П.,ВладимировИ.Н.идр.Ландшафтно-интер- претационное картографирование. Новосибирск: Наука, 2005. 424 с.

  5. Ландшафтная карта СССР. Масштаб: 1:2 500 000 / Под ред. И. С. Гудилина. М., 1987.

  6. МерекаловаК.А.Выделение геосистем с единым типом межкомпонентных отношений

// Тр. Междунар. конф. «Ландшафтное планирование. Общие основания. Методология. Технология». М., 2006. С. 199–203.

  1. МкртчянА.С.Автоматизированное выделение ландшафтных единиц путем клас- сификации рельефа с применением ГИС // Тр. Междунар. конф. «Ландшафтное плани- рование. Общие основания. Методология. Технология». М., 2006. С. 203–208.

  2. СмолоноговЕ.П.Возрастная динамики и хозяйственно-выборочные рубки в широколиственно-темнохвойных лесах // Динамика и строение лесов на Урале. Свердловск, 1970. С. 117–135.

  3. СмолоноговЕ.П.Основные положения генетического подхода при построении лесотипологических карт // Экология. 1998. № 4. С. 256–261.

  4. СысуевВ.В.,ШарыйП.А.Выделение типов условий местопроизрастания для лесоустройства по участковому методу. Лесоведение. 2000. № 5. С. 10–19.

  5. Попов Л. В. Южнотаежные леса Средней Сибири. Иркутск: Изд-во Иркут. гос. ун-та, 1982. 330 с.

  6. Пузаченко Ю. Г., Хорошев А. В., Алещенко Г. М. Анализ организации ландшафта на основе космического снимка // Исследование Земли из космоса. 2003. № 3. С. 63–71.

  7. ФильрозеЕ.М.Схема генетической классификации типов леса Южного Урала // Эколого-географические и генетические принципы изучения лесов. Свердловск, 1983. С. 53–59.

  8. Харук В. И., Им С. Т., Рэнсон К. Дж., Сан Г. Космоснимки высокого разрешения в анализе временной динамики экотона лесотундры // Исследование земли из космоса. М.: Изд-во «Наука», 2005. № 6. С. 46–55.

  9. Черкашин В. П., Корец М. А Результаты развития ГИС «Леса Средней Сибири» // Структурно-функциональная организация и динамика лесов: Материалы Всерос. конф. Красноярск, 2004. С. 383–387.

  10. Jensen J. R. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. 2nd ed. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, 1996. P. 165–174.

  11. MooreI.D.,GraysonR.B.Digital Terrain Modelling: A Review of Hydrological, Geomorphological, and Biological Applications // Hydrological Processes. 1991. Vol. 5. P. 3–30.

  12. Pfister R. D., Kovalchik B. L., Arno S. F., Presby R. C. Forest Habitat Types of Montana // USDA For. Serv. Gen. Tech. Report INT. 1977. Vol. 34. 174 p.

  13. RichardsJ.A.XiupingJ.Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction. Birkhäuser, 2005. 439 р.

  14. TouJ.T.,GonzalezR.C.Pattern Recognition Principles // Reading, Massachusetts: Addison-Wesley Publishing Company, 1974. 377 р.

  15. WalkerD.A.Hierarchical Subdivision of Arctic Tundra Based on Vegetation Response to Climate, Parent Material and Topography // Global Change Biology. 2000. Vol. 6, is. 1. P. 19–34.

  16. Yener H., Koc A. A Monitoring System for Forest Areas in Istanbul // Исследование Земли из космоса. М.: Изд-во «Наука», 2002. № 2. С. 61–70.


Материалпоступилвредколлегию02.07.2010


    1. V. Danilova, V. A. Ryzhkova, M. A. Korets


A GIS-AIDED ALGORITHM FOR MAPPING THE CURRENT FOREST STATE AND DYNAMICS
A GIS-based method of forest vegetation dynamics mapping based on a combined analysis of multi-band optical satellite data, a digital elevation model (DEM), and ground data was applied in the framework of complex geographic information system “Forests of Central Siberia GIS”. Image classification procedures applied to remote sensing (RS) scenes and DEM-composites (elevation, slope and curvature) were used to map forest vegetation dynamics and growth conditions. Based on the methodology described, Landsat 7 ETM+ satellite imagery, SRTM 90m DEM, and field data were processed for the Middle Angara test site. The resulting map includes two polygonal vector layers: one is forest regeneration stages and the other is forest vegetation succession series in a range of site conditions.

Keyworlds: Earth remote sensing, digital elevation model (DEM), GIS, forest regeneration dynamics.

Смотрите также файлы