АНАЛИЗ ЛАНДШАФТНОЙ СТРУКТУРЫ ПРИРОДНОГО КОМПЛЕКСА СОЛЯНОКУПОЛЬНОГО ПРОИСХОЖДЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ

THE ANALYSIS OF LANDSCAPE STRUCTURE OF A NATURAL COMPLEX OF A SALT-DOME ORIGIN WITH USE OF METHODS OF REMOTE SENSING OF EARTH

 

В.П. Петрищев, Р.В. Ряхов

V.P. Petrishev, R.V. Riakhov 

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки

Институт степи Уральского отделения Российской академии наук (ИС УрО РАН)

(Россия, 460000, г. Оренбург, ул. Пионерская, 11) 

Institute of Steppe of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences (IS UB RAS)

(Russia, 460000, Orenburg, Pionerskaya St., 11)

e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 

В работе представлена методика применения данных дистанционного зондирования для анализа ландшафтной структуры урочища Боевая Гора. Описаны основные аспекты обработки спутниковых снимков и сопоставления полученных результатов с существующей ландшафтной картой.

In operation the technique of data application of remote sensing for the analysis of landscape structure of the natural boundary the Boevaya Gora is provided. The main aspects of processing of satellite pictures and comparison of the received results to the existing landscape map are described. 

Ландшафтная структура является обобщенной моделью функционирования ландшафтного комплекса, которая интегрирует различные состояния ландшафта за период его существования. Основным средством визуализации структуры ландшафта служит ландшафтная карта (схема). В классическом понимании ландшафтная структура строится на основе полевых исследований и связанна с выявлением ландшафтных границ при сопоставлении геологического строения, особенностей рельефа, почвенного покрова, растительности и климатических условий. Использование данных дистанционного зондирования Земли позволяет компенсировать прерывистость и фрагментарность полевых исследований, существенно повысив их объективность, за счет того, что ключевые точки наблюдений становятся эталонами дешифрации элементов ландшафта.

Для анализа применимости дистанционных методов при построении ландшафтных схем нами использовано урочище Боевая Гора в Соль-Илецком районе Оренбургской области. Урочище расположено на 60 км южнее Оренбурга и находится в пределах   Донгуз-Буртинского сыртовоувалистого ландшафтного района, Урало-Илекского (Подуральского) округа, Общесыртовско-Предуральской возвышенной провинции, Восточно-Европейской равнины. Боевогорская структура представляет собой короткую антиклинальную складку, эллипсоидной формы, простирающуюся на 7,5 километров в меридиональном и на 4 километра в широтном направлениях. Надсолевые отложения представлены породами уфимского, казанского и татарского ярусов верхней перми, деформированными соляной антиклиналью. Южная часть Боевогорского поднятия осложнена элементов вторичной соляной тектоники – соляным штоком (шипом) [4]. На поверхности шток выражен округлой котловиной с озерными впадинами карстово-суффозионного происхождения, окруженной асимметричными по высоте грядами. Наибольшая абсолютная высота, в пределах северной гряды, равняется 232 метра. С юго-восточной стороны гору ограничивает овраг Соленый, протянувшийся на 700 метров в пределах урочища [2, 3].

Для проведения исследования использованы снимки со спутников Landsat 5 и  Landsat 8 [5], от 16 мая 1989 года и 12 мая 2014 г., дешифрированные с использованием программных комплексов ENVI и ArcGIS. Обработка данных дистанционного зондирования осуществлялась при помощи алгоритма неконтролируемой классификации «IsoData» и расчета вегетационного индекса NDVI. 

Предварительная калибровка каналов проводилась с использованием утилиты «Landsat Calibration», в которой для каждого из слоев задаются такие параметры как дата съемки, порядковый номер, максимальные и минимальные значения диапазона светимости. Полученные космоснимки являются монохромными. Следующий этап – объединение всех калиброванных слоев в общее изображение с широким динамическим диапазоном, позволяющим производить кластеризацию и расчет индекса. После, при помощи утилиты «ROI Tool» осуществлена обрезка снимка на территорию объекта исследования – урочище Боевая Гора.

В первую очередь был рассчитан нормализованный относительный индекс растительности – NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), показывающий относительную биопродуктивность. Он основывается на разнице поглощения растительностью солнечной радиации в красной области спектра (RED) и отражении в ближнем инфракрасном диапазоне (NIR), и рассчитывается по формуле:

Вычисление значений индекса проводилось с использованием утилиты «Vegetation Index Calculator», входящей в состав программного комплекса ENVI и позволяющей автоматизировать процесс расчета значений, что в свою очередь сокращает время на обработку данных. Результаты дешифрации окрашены градиентной заливкой, позволяющей оценить состояние растительности на каждом пикселе изображения.

Экспорт изображений производился в формате GeoTIFF, обеспечивающим сохранение пространственной привязки.

Вторым этапом дешифрирования космоснимков стала неконтролируемая классификация «IsoData», представляющая собой кластерный анализ, основанный на разнице спектральной яркости пикселей в видимом диапазоне. Перед началом классификации необходимо указать минимальное и максимальное количество классов. Этот параметр является основным способом пользователя влиять на результат. Также устанавливалось число итераций. Все остальные параметры, такие как порог сходимости в 5%, минимальное количество пикселей в классе – 1 и другие, установлены согласно стандартным  настройкам программы. Нами проведены классификации на 5-10, 10-15, 15-20 и 20-25 классов и количеством итераций 10. Реальное число итераций было меньше, что обусловлено достижением порога сходимости. Наиболее показательной, на наш взгляд, является классификация на 10-15 классов, с итоговым числом в 15 классов. Обусловлено это тем, что меньшее количество не отражает в должной мере ландшафтное разнообразие урочища, а большее чрезмерно перегружает изображение, что способствует искажению восприятия.

В качестве постклассификационной обработки применялся алгоритм «Majority/Minority Analysis», позволяющий генерализировать изображение путем объединения небольших полигонов, вызванных погрешностью классификации, а также тенями или бликами, присутствующими на исходном снимке. Векторизация итоговых данных изначально проводилась в формат EVF, а после конвертирована в формат SHP, для удобства обработки в программе ArcMap.

После завершения работ по дешифрированию, данные были экспортированы в программный комплекс ArcGIS. Анализ результатов расчета вегетационного индекса заключался в наложении на  разновременные снимки ландшафтной карты урочища Боевая Гора а также их обоюдном сравнении. Получившиеся изображения размещены в двух соседних фреймах данных для окончательного оформления и экспортированы в формате JPEG. Анализ векторизованных классификаций включал в себя: присвоение индивидуальных цветов каждому из классов, сопоставление  двух снимков между собой и выделение территориально совпадающих классов, наложение ландшафтной карты на получившиеся изображения. Заключительным этапом стало также размещение классификации в двух фреймах данных, добавление легенды карты и ее экспорт в формате JPEG.

Итоговый картографический материал показывает различия в интенсивности вегетации – 1989 г. выдался теплым и с большим количеством осадков, нежели 2014. Это наглядно представляют результаты расчета вегетационного индекса NDVI. На карте (рис.1) отчетливо выделяются озерные котловины, овражно-балочная сеть, а также вершины гряд, окаймляющие впадину с заметно большими значениями индекса, нежели на внешних склонах. Также хорошо видны места обнажения горных пород, им соответствуют низкие или нулевые показатели. Территории, подверженные антропогенному воздействию, такие как дороги, лесозащитные полосы и поля выделяются равномерно распределенными по площади значениями индекса, что существенно облегчает их  выделение при изучении природного объекта. 

Рисунок 1. Значения вегетационного индекса NDVI в пределах урочища Боевая Гора 

Результаты неконтролируемой классификации (рис. 2) наглядно отображают состояние пространственной структуры урочища на момент проведения съемки. Сопоставление разновременных снимков между собой, а также с существующей ландшафтной картой позволяет оценить расположение основных элементов урочища, а также выделить более динамичные и более статичные объекты. Совпадение существующей ландшафтной карты с результатами классификации прослеживается по следующим объектам: водные объекты, овражно-балочная сеть, основные гряды и антропогенно-нарушенные территории. Сосредоточение в пределах подурочищ полигонов разного типа обусловлено различиями в экспозиции склонов и составе растительных сообществ, что в свою очередь может являться критериями выделения фациальных особенностей и применятся для изучения динамики их изменений. 

Рисунок 2. Результаты неконтролируемой классификации IsoDATA на территории урочища Боевая Гора 

Сопоставление результатов классификации разновременных космических снимков 1889 и 2014 гг., позволяет проследить и спрогнозировать некоторые ландшафтообразующие процессы урочища [1]. Во-первых, заполнение карстовой впадины обломочным материалом, зарастание озер и быстрая нивелировка котловины с образованием небольшой плосковершинной возвышенности на месте карстовой мульды. Во-вторых отчетливо проявляются различия: а) внутренних (эрозионно-карстовых) и внешних (эрозионно-денудационных) склонов (внутренние закустарены – внешние незакустарены); б) различие между склонами северной и южной экспозиции; г) естественными и антропогенно нарушенными склонами; д) различие между склонами с литогенной неоднородностью – известняки, глины и песчаники; е) воздействие пирогенного фактора на трансформацию склонов; ж) развитие овражной эрозии в условиях неотектонической активности; з) изменение дебета источника мин вод; и) изменение площади пастбищной регрессии. 

Материалы статьи подготовлены в рамках гранта РФФИ №14-05-220 «Мировое разнообразие ландшафтов солянокупольного происхождения: особенности формирования, проблемы охраны и рационального использования». 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

  1. Петрищев В.П. Солянокупольный ландшафтогенез: морфоструктурные особенности геосистем и последствий их техногенной трансформации. Екатеринбург: УрО РАН, 2011. 310 с.
  2. Наследов Н. Гора Мертвые Соли // Сов. Киргизия. 1924. № 8-9 (август-сентябрь). С. 148-151.
  3. Петрищев В.П., Грошев И.В. Роль соляных структур в формировании ландшафтных систем Оренбургского Приуралья (на примере Боевогорского штога) // Вопросы степеведения. Оренбург, 1999. С. 83-87.
  4. Харин В.В., Некряч А.В., Харина А.Н. Отчет о предварительной разведке Боевогорского (Мертвосольского) месторождения каменной соли за 1970-71 гг. Оренбург, 1971.
  5. S. Geological Survey (англ.) URL : http://landsat.usgs.gov

Для того чтобы оставить комментарий вы должны авторизоваться на сайте! Вы также можете воспользоваться своим аккаунтом вКонтакте для входа!