Отправь SMS - поддержи наш сайт

Использовавшиеся космические снимки

Основными видами космических снимков, использовавшихся в нашей работе, являются многозональные сканерные снимки спутников "Ресурс-0-3" (Россия) и "Landsat-7" (США), предназначенные для изучения природных ресурсов Земли и экологического мониторинга окружающей среды. При этом использовались два вида снимков, получаемых спутником Ресурс - среднего (МСУ-СК) и высокого (МСУ-Э) разрешения. Кроме того, на отдельные небольшие участки были использованы снимки спутника SPOT HRV (Франция).

Космические снимки МСУ-СК имеют пространственное разрешение 140х170 метров/пиксель и полосу обзора около 600 км; эти снимки могут быть использованы для составления тематических карт масштаба до 1:1500000 (Кравцова, 1995). Нами были использованы снимки МСУ-СК, прошедшие первичную географическую коррекцию и приведенные к единому разрешению 150х150 метров; эта работа выполнялась инженерно-технологическим центром "Сканэкс". Сканер МСУ-СК имеет четыре спектральных канала (1-3 каналы - в видимой зоне спектра, 4 канал - в ближней инфракрасной зоне). Это позволяет различать большое количество природных и антропогенных объектов (рис. 35, 36). К недостаткам сканера следует отнести отсутствие алгоритмов атмосферной коррекции, коррекции освещенности и искажений, вызванных рельефом местности, что затрудняет распознавание породного состава насаждений и делает невозможным использование некоторых стандартных индексов и алгоритмов (например, вегетационного индекса). Важным недостатком является также отсутствие алгоритма точной географической коррекции изображения. Для совмещения снимков МСУ-СК и различных картографических материалов требовалось приведение снимков к единой топографической основе (общегеографическим картам). Ошибка привязки к топографической основе составляла от 200 до 500 метров, что было приемлемо в рамках этапа работы, на котором использовались эти снимки. Часть снимков имеет только два канала и уменьшенное пространственное разрешение (что связано с особенностями передающего устройства спутника). В нашей работе мы старались избегать использования этой разновидности снимков, используя их лишь на небольшие по площади участки (в случае отсутствия 4-канальных снимков или наличия облачности на них).

Рис. 35. Относительная спектральная яркость природных объектов на летнем снимке сканера МСУ-СК: 1. Пойменный луг. 2. Верховое болото. 3. Мелколиственный лес на вырубке. 4. Свежая вырубка. 5. Сомкнутый темнохвойный лес. 6. Открытая поверхность водоема.

Снимки МСУ-СК в рамках нашей работы использовались для выявления крупных площадных нарушений лесного покрова в результате хозяйственной деятельности человека (массивов сплошных вырубок, крупных сельскохозяйственных территорий, примыкающих к антропогенной инфраструктуре массивов гарей), а также для проведения северной границы леса. По всей территории нами были использованы два покрытия снимков МСУ-СК - зимнее и летнее.

Зимние снимки использовались для разделения лесных и нелесных территорий, определения сомкнутости насаждений, обнаружения свежих вырубок (путем сопоставления зимних снимков за разные годы). На зимних снимках наиболее светлые участки представляли безлесные территории, наиболее темные - сомкнутые хвойные леса, а также лиственные леса с сомкнутым подростом хвойных пород. Малые различия между отдельными каналами зимнего снимка позволяли использовать в работе только один канал - 4-й, как наиболее информативный. Оптимальные результаты достигались при использовании зимних снимков, сделанных в феврале - апреле, когда высота Солнца над горизонтом обеспечивала необходимый уровень освещенности, а также позволяла получить минимальные различия в освещенности, связанные с рельефом местности (тенями).

Летние снимки использовались для определения состава и характера преобладающей растительности, наличия открытых водных поверхностей и обнаженного минерального грунта. В процессе экспертного дешифрирования использовались цветные изображения, полученные в результате цветового синтеза спектральных каналов. При цветовом синтезе 4-й канал представлялся красным цветом, 2 - зеленым, 1 (или 2 в случае двухканального снимка) - синим, что давало возможность определять различия яркости в видимой (1, 2 спектральные каналы) и ближней инфракрасной (4 канал) областях спектра. Для удобства дешифрирования и усиления контраста разнородных контуров применялись стандартные средства для работы с гистограммами яркости. Кроме того, при визуальном дешифрировании учитывались морфологические и текстурные признаки объектов. На летних снимках отчетливо видны водоемы (низкие значения яркости по всем каналам), леса (общие низкие значения яркости, при значительной дифференциации по инфракрасному каналу), болотные массивы, открытые травяные сообщества: низинные осоковые болота, луга, сельскохозяйственные земли (общие высокие значения яркости с дифференциацией по видимым и инфракрасному каналам - рис. 36). Летние снимки позволяют разделять леса по преобладающим древесным породам. Хвойные и лиственные леса отчетливо различаются по значениям спектральной яркости. Разделение светлохвойных (преимущественно сосновых) и темнохвойных лесов проводилось путем совместного анализа снимков и имеющихся лесных карт. Лиственные породы (береза, осина) практически не могут быть разделены по снимкам.

Рис. 36. Природные и хозяйственные объекты, определяемые по космическим снимкам Ресурс МСУ-СК: 1. Хвойные леса без явных признаков антропогенного нарушения. 2. Болота и лесоболотные массивы. 3. Низкогорные разреженные леса (в момент съемки на кронах лежит снег). 4. Вторичные лиственные, смешанные и сосновые леса на освоенных территориях. 5. Массивы свежих вырубок и вырубок, не покрытых сомкнутым подростом древесных пород. 6. Сельскохозяйственные земли. 7. Облака. Архангельская область и Республика Коми (басейн Северной Двины и Мезени). 6 июня 1997 года.

Широкое распространение концентрированных рубок лесов в последние сто лет привело к уничтожению коренных хвойных лесов на значительных площадях и смене их на вторичные леса с преобладанием мелколиственных пород - березы и осины. Благодаря широко распространенной смене господствующих древесных пород после рубок и других крупномасштабных антропогенных нарушений, породный состав крупных площадей лесов может быть использован как хороший индикатор степени антропогенной нарушенности (рис. 36).

Нами использовались летние снимки МСУ-СК, сделанные после полного распускания листьев березы и осины. Использование снимков, сделанных в тот период, когда в зоне северной тайги не распустились листья березы, приводит к завышению площадей, занятых темнохвойными лесами (за счет возможного ошибочного отнесения к темнохвойным лесов, в которых в верхнем ярусе древостоя господствуют береза или осина, а нижний ярус представляет собой сомкнутый подрост ели или ели и пихты).

Рис. 37. Основные типы природных и хозяйственных объектов, определяемых по летним снимкам Landsat ETM+ (северное Приуралье): 1. Темнохвойные леса без признаков нарушений. 2. Зеленомошные и сфагновые сосновые леса. 3. Болота и лесоболотные массивы. 4. Вторичные лиственные леса по гарям, находящимся за пределами зон влияния современной антропогенной инфраструктуры. 5. Вторичные лиственные леса по гарям, примыкающим к объектам современной антропогенной инфраструктуры. 6. Гари в сосняках-беломошниках. 7. Вторичные лиственные леса и травянистая растительность на месте старых вырубок. 8. Относительно свежие рубки, большей частью занятые травянистой растительностью и подростом лиственных деревьев. 9. Железная дорога. 10. Хозяйственные (лесовозные) автодороги с покрытием. 11. Крупный населенный пункт (г. Печора и окружающие промышленные сооружения). 12. Мелкие населенные пункты. Республика Коми, Среднее течение реки Печора. 26 июня 2000 года.

Космические снимки Landsat ETM+, имеющие пространственное разрешение 30 м/пиксель (1-5, 7 спектральные каналы) и 15 м/пиксель (8 панхроматический канал) и размер сцены 183х170 км, использовались для выявления мелких, свежих и рассеянных нарушений, не обнаруженных при работе со снимками МСУ-СК, и нанесения на карту границ малонарушенных территорий. Учитывая высокое пространственное разрешение снимков и незначительную величину ошибки географической коррекции, осуществляемой поставщиком снимков (не более 250 м), окончательная карта составлялась в масштабе 1:500 000. Сканер ETM+ определяет яркость отраженного света в 6 спектральных каналах, из которых при проведении анализа использовались каналы видимой части спектра (1-3), ближнего (4,5) и среднего (7) инфракрасного диапазона. В основном использовались снимки летнего периода, чтобы облегчить определение породного состава лесов. При работе с летними снимками использовался цветовой синтез 4 (красный) -2 (зеленый) -1 (синий), или 5-2-1 соответственно. Однако, вследствие неполноты летнего покрытия снимков на анализируемую территорию, а так же на участках, имеющих высокую облачность в летнее время (Северный Урал), использовались зимние снимки, при визуализации которых обычно использовался панхроматический канал. При анализе осенних (октябрь) снимков вместо каналов видимой части спектра использовались исключительно инфракрасные каналы.

Рис. 38. Основные типы природных и хозяйственных объектов, определяемых по летним снимкам Landsat ETM+ (западная Карелия): 1. Хвойные леса без признаков нарушений. 2. Болота и лесоболотные массивы. 3. Озера. 4. Сосновые леса, пройденные низовыми пожарами. 5. Травянистая растительность и подрост лиственных пород на вырубках. 6. Свежие рубки, отчетливо выделяющиеся по наличию обнаженного минерального субстрата (голубой оттенок). 7. Лесовозные дороги. 8. Сельскохозяйственные земли (луга и зарастающие пашни вокруг заброшенного хутора). Красным показана граница малонарушенной территории. Республика Карелия, Муезерский район. 28 июня 2000 года.

Летние космические снимки, визуализируемые в цветовом синтезе 4-2-1, позволяют разделять природные объекты аналогично снимкам МСУ-СК. На снимках отчетливо выделяются объекты с низкой яркостью отраженного света: глубокие чистые водоемы, заполненные водой мочажины болот, темнохвойные леса и сосняки сфагнового и зеленомошного типа; объекты с высокой яркостью в красном - ближнем инфракрасном диапазоне: мелколиственные леса на вырубках и гарях, ивняки и приречные луга, сельскохозяйственные земли; объекты с высокой общей яркостью: сосняки - беломошники, сфагновые болота, открытый грунт на свежих вырубках, дорогах, населенные пункты и горные выработки. Сухие поверхности отрытого минерального грунта и гари, покрытые напочвенными лишайниками, при данном цветовом синтезе имеют ярко выраженный голубой оттенок (рис. 37, 38, 39). Высокое разрешение используемых снимков позволяет также более полно использовать морфологические (прежде всего типы границ контуров) и текстурные признаки объектов, помогающие выявлять рассеянные и несплошные нарушения (выборочные, полосно-постепенные вырубки, осушенные участки болот). Снимки Landsat позволяют выявлять большое число линейных антропогенных объектов: ЛЭП, автомобильные и железные дороги, трассы трубопроводов, геологоразведочные профили, осушительные каналы и т.д.

Рис. 39. Болотный массив (1), окруженный вторичными лиственными лесами на месте вырубок (2). Летний снимок Landsat ETM+. Новгородская область, Полисто-Ловатский болотный массив. 6 июня 1999 года.

Зимние и ранние весенние снимки Landsat менее информативны, поскольку не всегда позволяют однозначно разделять лиственные и хвойные леса. Построение контуров по таким снимкам сопровождалось коррекцией по летним снимкам среднего разрешения. Основным критерием интерпретации зимних снимков является наличие открытого снежного покрова, отчетливо выделяющего свежие вырубки, гари, болота и замерзшие водоемы, сельскохозяйственные земли и различные типы линейных антропогенных объектов (рис. 40). Зимние снимки успешно использовались для коррекции границ малонарушенных территорий с учетом свежих нарушений, однако не могли быть использованы в качестве единственного информационного материала для составления конкретного участка карты.

Рис.40. Природные и хозяйственные объекты, выявляемые по зимним снимкам Landsat ETM+ (панхро-матический канал): 1. Хвойные леса без признаков нарушений. 2. Высокогорные открытые ландшафты. 3. Сплошные массивы вырубок, не закрытые пологом вторичных лесов. 4. Свежие вырубки. 5. Вторичные лиственные леса. 6. Вторичные лиственные леса с подростом хвойных, сосновые леса на старых вырубках. Красным показаны границы малонарушенной лесной территории. Пермская область, Красновишерский район. 18 апреля 2000 года.

На территориях, не закрытых космическими снимками Landsat, использовались имеющиеся космические снимки высокого разрешения SPOT (1996 года) и МСУ-Э (1997-99 гг.). Оба типа снимков визуализировались в стандартном цветовом синтезе 3-2-1 (3 - ближний инфракрасный канал) и их обработка аналогична снимкам Landsat (рис. 41). При использовании старых (1996-97 гг.) снимков проводилась повторная проверка полученных контуров по свежим снимкам среднего разрешения (МСУ-СК).

Рис. 41. Участки осушенных территорий (2) по краям болотного массива (1). Зимний снимок Ресурс МСУ-Э, Вологодская обл., болото Мох. 2 февраля 1997 года.

Основным методом интерпретации космических снимков служило визуальное экспертное дешифрирование. Процесс дешифрирования проводится в среде ГИС ArcView с одновременным использованием космических снимков, результатов картографического анализа, полученных на промежуточных этапах работы, тематических слоев гидрографии, дорожной сети, населенных пунктов и других объектов антропогенной нагрузки, составленных на основе общегеографических карт (рис. 42). Выбранная ГИС дает возможность быстрого переключения между слоями данных, изменения цветового синтеза интерпретируемых космических снимков и работы с гистограммами яркости. Пакет ArcView использовался так же для проведения площадной оценки территории, вычленения болотных и высокогорных безлесных территорий, подготовке к печати итоговых карт. Первоначальная обработка космических снимков и географическая коррекция отсканированных карт осуществлялись при помощи ГИС ERDAS Imagine.

Рис. 42. Космический снимок Landsat ЕТМ+ (слева) и построенная на его основе карта (справа, малонарушенная лесная территория выделена зеленым цветом). Болота в пределах малонарушенной лесной территории (выделены желтым цветом) нанесены на основании общегеографической карты. Архангельская область.

Задача проводимого анализа космических снимков состояла в выявлении территорий, подвергшихся достаточно сильным (строительство, распашка, прокладка трубопровода или магистральной ЛЭП, вырубка, последствия вызванного человеком пожара) и относительно недавним антропогенным нарушениям. Визуальное определение таких нарушений на изучаемой территории проводилось по различным критериям в лесных (таежных), болотных и высокогорных ландшафтах:

1. Лесные (таежные) экосистемы занимают наибольшую площадь изучаемой территории и характеризуются преобладанием хвойных лесов с относительно небольшой примесью лиственных пород в верхнем ярусе. Основными типами нарушений в лесах, удаленных от источников постоянной антропогенной нагрузки, являются вырубки и гари, приводящие к уничтожению лесов (свежие нарушения, занятые травянистой растительностью, местами с открытым грунтом), смене породного состава лесов (замене на лиственные или хвойно-лиственные леса на месте хвойных) или значительному изреживанию и изменению состава напочвенного покрова. Для выявления подобных участков использовались цветовые (относительная спектральная яркость по используемым каналам), морфологические (размер и форма контуров, особенности границ и переходных зон), и текстурные характеристики относительно однородных визуально выделяемых ландшафтных контуров. Цветовые признаки использовались для характеристики породного состава (соотношение хвойных и лиственных пород) и напочвенного покрова (только в сильно разреженных древостоях).

Морфологические признаки позволяли выявлять вырубки в тех случаях, когда возобновление происходило без смены пород, различать вырубки и гари, выявлять свежие линейные объекты (новые дороги и трубопроводы) и другие антропогенные объекты, не нанесенные на общегеографические карты. Текстурные признаки применялись для выявления вторичных смешанных лесов на снимках среднего разрешения и несплошных рубок и низовых пожаров на снимках высокого разрешения. К сожалению, анализ космических снимков в большинстве случаев не дает возможности определять возраст насаждения, что может вести к значительным ошибкам при выделении нарушений на территориях, где преобладают относительно разреженные светлохвойные леса. В таких (относительно редких) случаях результаты интерпретации дистанционных данных корректировались по имеющимся картографическим или полевым материалам. Некоторые отчетливо выявляемые нарушения (заброшенные луга, гари, не граничащие с современной антропогенной инфраструктурой) согласно принятой методике включались в состав малонарушенных территорий.

2. Основными нарушениями болотных экосистем считались строительство транзитных дорог, добыча торфа, осушение и торфяные пожары, возникшие вблизи элементов антропогенной инфраструктуры. Кроме того, к нарушенным относились территории, прилегающие к местам добычи и транспортировки нефти и газа, что позволило специально не выделять приуроченные к ним последствия нефтяного загрязнения.

3. В пределах рассматриваемой территории для горных безлесных ландшафтов характерны два вида антропогенных нарушений - фрагментация транзитными дорогами и добыча полезных ископаемых. В пределах высокогорных территорий такие нарушенные участки выделялись по цветовому и морфологическому критериям, а также на основании экспертных данных. Существенные неточности могли быть допущены в определении нарушенных в результате золотодобычи речных долин в пределах высокогорных безлесных территорий. Нарушение горных лугов и тундр в результате выпаса (преимущественно оленей) в рамках данной работы считалось фоновым нарушением и не учитывалось.

Семейство сайтов Forest.RU: Всё о российских лесах | Дубы Евразии | Всероссийское Движение "Возродим наш лес" | Российский музей леса | Обзоры прессы и аналитика | Леса Новгородчины | Всё о сибирском кедре и его родственниках | Национальный парк "Угра" | Алтайская авиабаза | Красноярский Центр защиты леса | Всё о грибах

Forest.RU для Вас: Войти в семейство сайтов | Книги и видео

К началу этой страницы

На входную страницу

Напишите нам!