МОНИТОРИНГ АНТРОПОГЕННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ СТЕПНЫХ ЛАНДШАФТОВ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ И ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ

MONITORING OF ANTHROPOGENIC CHANGED STEPPE LANDSCAPES ON THE BASIS OF REMOTE SENSING AND GIS TECHNOLOGIES

 

С.А. Тесленок1, К.С. Тесленок2

S.A. Teslenok 1, K.S. Teslenok 2 

1, 2Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарёва

(Россия, 430005, г. Саранск, ул. Большевистская, 68) 

1, 2N.P. Ogarev Mordovian State University

(Russia, 430005, Saransk, Bolshevistskaja St., 68)

e-mail: 1Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., 2Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 

На примере степных ландшафтов Акмолинского Приишимья рассмотрены некоторые возможности использования данных дистанционного зондирования и геоинформационных технологий для мониторинга их антропогенных изменений. Это технологии географических информационных систем, геоинформационного картографирования и моделирования, позволяющие использовать для этих целей специализированные ландшафтные ГИС и цифровые ландшафтные карты.

On the example of the steppe landscapes of Akmola Priishimye consider some possibilities of using remote sensing and GIS technologies to monitor their anthropogenic changes. This technology of geographic information systems, GIS mapping and modeling, allowing to use for this purpose specialized landscape GIS and digital landscape maps. 

В последнее время геоинформационные системы (ГИС) и технологии становятся для географов не просто необходимым инструментом, но своеобразным стандартом исследований. ГИС, объединяя в единую систему пространственные и тематические данные, создают единую согласованную структуру, а представление пространственной информации в цифровой форме открываются дополнительные существенные возможности в осуществлении ее анализа [1; 5; 6; 8; 10].

Технологии дистанционного зондирования [1–5; 11] и возможности специализированных ландшафтных ГИС и цифровых ландшафтных карт [6–8; 10] являются эффективным инструментом и могут быть широко использованы при выполнении работ по ландшафтному планированию и функциональному зонированию. Они позволяют оперативно анализировать значительные объемы информации, заключенной в тематических картах, графических данных, разрабатывать новые геоинформационно-картографические модели на заданные сценарии с возможностью прогнозирования [6; 10]. Использование доступных данных дистанционного зондирования Земли (ДДЗ) значительно облегчает решение задач получения оперативной информации об экологической обстановке, геоэкологического картирования и пространственного анализа объектов и территорий [1–5].

Целью исследований явился анализ антропогенных изменений ландшафтов Акмолинского Приишимья с помощью ГИС-технологий и данных ДЗЗ. Этот регион, рассматриваемый нами в границах Акмолинской (в 1961-1992 гг. – Целиноградской) области Республики Казахстан до реформы административно-террриториального деления 1997 г., в условиях небольшой для страны площади (почти 95 тыс. км2) и положения в пределах только одной природной зоны – степной, отличается существенным ландшафтным разнообразием. В регионе с максимальной протяженностью более 300 км с севера на юг и до 500 км с запада на восток выделяется 44 вида ландшафтов, а количество их выделов составляет 444 [10] (рис. 1). В регионе широко представлены аквальные, интразональные и экстразональные природные комплексы, а так же имеет распространение высотная поясность [7; 9]. 

Рисунок 1. Ландшафтная карта ГИС «Ландшафты Акмолинского Приишимья» и карта ландшафтного районирования 

Исключительная сложность, разнородность, дробность и мозаичность ландшафтной структуры территории Акмолинского Приишимья, обусловлены достаточно сложным геологическим строением, многообразием рельефа и климатических условий [7; 9; 10]. Одновременно с этим с периода освоения целинных и залежных земель регион характеризуется высокой степенью сельскохозяйственного освоения и является одним из ведущих зерносеющих районов Казахстана. Во многих районах исходные березовые и сосново-березовые лесостепи и остепненные боры, разнотравно-ковыльные черноземные степи и типчаково-ковыльные ксерофнтно-разнотравные сухие степи с темно-каштановыми карбонатными почвами замещены агроландшафтами с посевами яровой пшеницы, ячменя, проса [10].

Данные ДЗЗ необходимы для создания и функционирования специализированных ГИС мониторинга антропогенных изменений ландшафтов по ряду причин. Прежде всего, основные тематические карты (растительности, землепользования, лесов и др.) и соответствующие им слои ГИС являются основой поддержки принятия управленческих решений (анализа ситуации, подготовки, формулирования и собственно принятия решений) в области природопользования на основе данных мониторинга [6]. ДЗЗ в настоящее время – самый оперативный источник получения геоинформационных данных, а следовательно, и основной источник поддержания оперативной актуализированной информации ГИС в режиме реального времени (а в геоэкологическом мониторинге, мониторинге охраняемых природных территорий и т.п. фактор реального времени играет значительную или решающую роль) [1; 2; 4; 5]. Дистанционные исследования позволяют получать информацию об объект или территории исследования в разных спектральных диапазонах (рентгеновском, ультрафиолетовом, видимом, инфракрасном). В целом аэрокосмический мониторинг представляет собой комплексную систему наблюдения, изучения состояния, динамики развития, прогноза изменений ландшафтов, в основу которого положена совокупность дистанционных и наземных средств, методов получения, анализа, преобразования и передачи тематической информации о состоянии и динамике ландшафтов, а также доведения этой информации до потребителей [1; 2; 5]. Цели и задачи мониторингового анализа космических снимков территории включают: создание новых слоев карт, отвечающих современному состоянию геосистемы; коррекцию границ геосистем, унификацию и определение степени их деградации; определение современного состояния как естественной, так и антропогенной растительности; определение и/или коррекцию местоположения и границ хозяйственных объектов и территорий (прежде всего сельскохозяйственных угодий – пахотных земель, пастбищ, сенокосов, прудов и водохранилищ, населенных пунктов, строений и сооружений, транспортной сети и т.п.); определение и/или коррекцию местоположения и границ сохранившихся естественных объектов и территорий (элементов гидрографической сети, береговой линии озер, болот, солончаков, участков древесной и кустарниковой растительности и т.п.) [1].

Современное обилие программ, предназначенных для работ со снимками различных сервисов, осложняет поиск оптимального варианта, так как большая часть подобного программного обеспечения разработана непосредственно для строго определенного сервера (например, GoogleEarth работает с сервером Google). Исключением в этом плане являются программы, позволяющие работать с несколькими серверами и использующие единый интерфейс загрузки и обработки спутниковых и картографических материалов. Яркий пример – ГИС «SasPlanet», разработанная группой SAS (рис. 2, а), возможности которой и были использованы для получения данных ДЗЗ [1; 3; 6; 10].

Анализ программного обеспечения для автоматизированной классификации элементов снимка и последующего использования полученных результатов в исследованиях антропогенных изменений ландшафтов и ведении их мониторинга показал, что наиболее подходящим является специализированное программное обеспечение ERDAS IMAGINE (рис. 2, б).

Рисунок 2. Выбор сервисов ГИС «SAS.Планета» для получения данных ДЗЗ (а) и мозаика снимков на территорию региона в ERDAS IMAGINE (б) 

Этот растровый графический редактор и программный продукт для обработки данных ДЗЗ позволяет выполнять разные виды коррекции снимков, их очистку и анализ. Он содержит мощные средства для построения тематических карт по ДЗЗ – инструменты тематического дешифрирования изображений (классификации). Причем в арсенале ERDAS IMAGINE имеются как средства простейшей автономной классификации, так и продвинутые инструменты создания эталонов и эталонной классификации [1; 3; 11], а также модуль Expert Classifier (классификация по методам экспертных систем). Встроенные средства экспертных систем позволяют формировать базы знаний для проведения комплексного дешифрирования изображений, что позволяет существенно повысить эффективность обработки изображений. Большой интерес с точки зрения мониторинговых исследований представляет модуль Subpixel Classifier (разделение смешанных пикселов), встроенные алгоритмы которого позволяют не только отнести участки земной поверхности к тому или иному классу, но и определить процентное содержание каждого класса на участках их смешения.

Результатом поведенных исследований стали изображения мозаик снимков различного масштабного ряда с файлами привязки, эталоны визуального и автоматизированного дешифрирования с использованием ERDAS IMAGINE [1; 3; 11] (см. рис. 2, б), использованные в последующих мониторинговых исследованиях. В частности, на снимках равнинных районов четко выявляются участки пашни (с посевами преимущественно зерновых культур), их границы, цвет и тон изображений, позволяющие выделять различные севооборотные участки и определять их текущее состояние [1; 3; 11]. Снимки позднеосеннего и ранневесеннего периодов съемки позволяют идентифицировать севооборотные участки с кулисными парами, служащие для задерживание снега и снижения действия процессов дефляции и водной эрозии. Полученные материалы дают возможность ведения мониторинга процессов образования и развития форм эрозионного рельефа на сельскохозяйственных угодьях.

Мониторинг сельскохозяйственных и аквальных ландшафтов позволяет отслеживать динамику береговой линии, сезонно затопляемых урочищ, прибрежной и тростниковой растительности, площади сельскохозяйственных ландшафтов, состояние водной поверхности озер, прудов и водохранилищ. Мониторинг водохозяйственных ландшафтов четко фиксирует динамику наполнения и сработки уровня прудов и водохранилищ, изменения береговой линии, сезонно затопляемых урочищ, прибрежной и тростниковой растительности, изменения площадей лиманного орошения. Мониторинг сельскохозяйственных, аквальных и селитебных ландшафтов дает возможность отчетливо прослеживать динамику расширения или сокращения территорий населенных пунктов, распространения пожаров, пирогенных ландшафтов и пирогенную динамику, расширение площади сельскохозяйственных ландшафтов и участков пастбищной дигрессии. 

Выполнено при поддержке РФФИ (проект № 14-05-00860-а). 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

  1. Арацкова А.Д., Тесленок К.С., Тесленок С.А. Аэрокосмический мониторинг территориальных систем Акмолинского Приишимья // Исследование территориальных систем: теоретические, методические и прикладные аспекты: материалы Всерос. науч. конф. с междунар. участием (Киров 4-6 окт. 2012 г.). Киров: Изд-во «Лобань», 2012. С. 510-518.
  2. Бондур В.Г., Савин А.И. Концепция создания систем мониторинга окружающей среды в экологических и природоресурсных целях // Исследование Земли из космоса. 1992. № 6. С. 36-40.
  3. Дистанционные материалы в региональных агроландшафтных исследованиях и картографировании / С.А. Тесленок, К.С. Тесленок, А.В. Родин, С.А. Жирнов // Геоинформационное картографирование в регионах России: материалы III Всерос. науч.-практ. конф. (Воронеж, 15–18 сент. 2011 г.). Воронеж: Науч. кн., 2011. С. 135-146.
  4. Зуев Ю.С., Решетнева Т.Г., Таченков А.А. Применение методов дистанционного зондирования в геоинформатике (на примере снимков камеры ASTER) // Геоинформационные системы. 2003. № 1 (5). С. 57-65.
  5. Смирнов Л.Е. Аэрокосмические методы географических исследований. СПб. : Изд. СПбУ, 2005. 348 с.
  6. Тесленок К.С., Тесленок С.А. Использование геоинформационных технологий для принятия оперативных управленческих решений в целях рационализации сельскохозяйственного природопользования // Агропромышленный комплекс: состояние, проблемы, перспективы: сб. статей X Междунар. науч.-практич. конф. Пенза: РИО ПГСХА, 2014. С. 103-106.
  7. Тесленок С.А. Аквальные комплексы в ГИС «Ландшафты Акмолинского Приишимья» // География: проблемы науки и образования. Материалы ежегод. науч.-практ. конф. СПб., 2010. С. 417-422.
  8. Тесленок С.А. Геоинформационные технологии в агроландшафтных исследованиях и картографировании // Материалы Междунар. науч.-практ. конф. «Современные тенденции и закономерности в развитии географической науки в Республике Казахстан», 28 апр. 2010 г. Алматы: Казак университетi, 2010. С. 295-299.
  9. Тесленок С.А. Барьерно-высотная поясность ландшафтов Акмолинского Приишимья // Структурно-динамические особенности, современное состояние и проблемы оптимизации ландшафтов: материалы Пятой междунар. конф., посвящ. 95-летию со дня рождения Ф.Н. Милькова, 15-17 мая 2013 г. Воронеж: Изд-во «Истоки», 2013. С. 394-399.
  10. Тесленок С.А. Агроландшафтогенез в районах интенсивного хозяйственного освоения: Исследование с использованием ГИС-технологий. Saarbr?cken: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2014. 189 с.
  11. Эталоны визуального дешифрирования космоснимков ключевых участков хозяйств Акмолинского Приишимья / С.А. Тесленок, А.В. Родин, С.А. Жирнов, К.С. Тесленок // XL Огаревские чтения: материалы науч. конф. Естественные науки. Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2011. Ч. 2. С. 262-266.

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