close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

КАРТОГРАФИРОВАНИЕ РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ

код для вставки
Одной из востребованных в настоящее время групп тематических картографических произведений являются карты растительного покрова. Они широко применяются в территориальном планировании, сельском и лесном хозяйстве, в рекреации и туризме, при экологиче
КАРТОГРАФИРОВАНИЕ РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА НА ОСНОВЕ
ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
Галимова Наиля Ильфатовна
магистрант естественно-географического факультета,
Нижневартовский государственный университет, г.Нижневартовск
MAPPING VEGETATION COVER BASED ON REMOTE SENSING DATA
GalimovaNailyaIlfatovna
undergraduateof Faculty ofnatural-geographical ,
Nizhnevartovsk State University, Nizhnevartovsk
АННОТАЦИЯ
Одной из востребованных в настоящее время групп тематических
картографических произведений являются карты растительного покрова. Они
широко применяются в территориальном планировании, сельском и лесном
хозяйстве, в рекреации и туризме, при экологических исследованиях и в
других видах деятельности.
При этом многие виды практической
деятельности требуют применения карт растительности, актуальных на
конкретный сезон (текущие недели или дни). В связи с этим, в современной
картографии достаточно актуален вопрос оперативного обновления карт
растительности при сохранении качества их информационного наполнения.
ABSTRACT
One of the popular groups of thematic cartographic works are maps of the
vegetation cover. They are widely used in territorial planning, agriculture and
forestry, recreation and tourism, environmental studies, and other activities.
However, many practices require the use of vegetation maps relevant to a
particular season (current week or days). In this regard, in modern cartography is
quite relevant question operational update maps of vegetation, while maintaining
the quality of their content.
Ключевые слова: картографирование; карта; спутниковый снимок.
Keywords: cartography; мар; satellite image.
Картирование растительного покрова представляет собой достаточно
сложную с методологической и технической точки зрения задачу.
Растительный покров отличается своей пестротой и мозаичностью, как
объект картографирования он имеет достаточно неоднородную и сложную
структуру и слагается из пространственно распределенных сочетаний
растительных
растительности
сообществ[3].
обусловлена
антропогенной
Помимо
этого,
достаточно
динамичностью
сложность
высокой
картирования
естественной
пространственных
и
характеристик
растительного покрова, сезонной динамикой жизненных циклов растений,
степенью развития растений, как живых организмов и рядом других
факторов.
В
силу
этого,
важнейшей
проблемой
картографирования
растительного покрова является оперативное получение достоверной
информации о его пространственных характеристиках и состоянии. Одним из
способов
оперативного
получения
данных
для
картографирования
растительности, активно применяемым и развиваемым в настоящее время,
является использование данных дистанционного зондирования, прежде
всего, спутниковых снимков. В настоящее время многие спутниковые
снимки выполняются и распространяются в формате GeoTIFF (открытый
формат передачи растровых данных TIFF, совмещенный с метафайлом
геопривязки). Это позволяет (при наличии соответствующего программного
обеспечения) выполнять их обработку вне центров приема спутниковых
данных, т.е. картировать растительность по спутниковым данным в местах
непосредственного
продукции.
использования
соответствующей
картографической
Спутниковый
(космический)
снимок
представляет
собой
одномоментное изображение участка земной поверхности, полученное в
одном
или
Возможности
нескольких
диапазонах
использования
электромагнитного
космических
снимков
излучения.
для
изучения
характеристик растительного покрова зависят от спектрального диапазона
съемки, который определяет физическую сущность характеристик объектов,
передаваемых
снимками,
и
от
технологии
получения
изображения,
влияющей на качество снимков, их измерительные и изобразительные
свойства. Для дешифрирования растительного покрова большое значение
имеют такие, определяемые технологией съемки параметры снимка, как
пространственное разрешение, обзорность и масштаб.
Под пространственным разрешением снимка подразумевается размер
участка местности, изображаемого на снимке одним пикселем. В настоящее
время существуют снимки с пространственным разрешением от десятков
километров (сверхнизкое) до одного метра и менее (сверхвысокое). Для
обзорного картирования растительного покрова на больших площадях
используют, как правило, снимки среднего (в сотни метров) и высокого (в
десятки метров) разрешения. Так, для прогнозирования урожайности
сельскохозяйственных культур на больших площадях применяются снимки с
пространственным разрешением 80 – 100 м[2]. Построение карт под задачи,
требующие использование более детализированного картографического
изображения, выполняется по снимкам с пространственным разрешением в
десятки метров и метры.
Обзорность или территориальный охват космического снимка – это
площадь территории, представленной на одном изображении. Обзорность
спутниковых снимков изменяется от глобальной (охват полушария, над
которым находится спутник) до локальных (10х10 км). При картировании
растительности применяются снимки всего спектра территориального охвата.
Понятие
масштаба
космического
снимка
аналогично
понятию
масштаба карты, т.е. это соотношение линейных размеров изображения
объекта на снимке с линейными размерами объекта на местности. Масштаб
космических снимков изменяется от сверхмелкомасштабных (1:100000000)
до крупномасштабных (1:10000 и крупнее). При этом, на любых, даже самых
мелкомасштабных космических снимках хорошо различаются лесные и
безлесные территории. В их пределах на мелкомасштабных
снимках
дифференциация типов лесной и безлесной растительности довольно слабая,
однако снимки хорошо отражают вариации растительного покрова,
вызванные изменением экологических условий: освещения, увлажнения,
засоления и т.п.[2].
Карты растительности, составленные с использованием космических
снимков, дают более полную информацию о структуре растительного
покрова территории и отличаются существенно большей детальностью
контуров[1]. Помимо этого, спутниковые снимки могут быть использования
для получения качественных характеристик растительного покрова, таких,
как
породный
состав
лесов,
продуктивность
(прирост
биомассы)
растительных сообществ, состояние растительности (степень угнетенности).
Получение качественных характеристик растительного покрова выполняется
по многозональным (сделанным в нескольких диапазонах электромагнитного
излучения) снимкам с применением вегетационных индексов – показателей,
основанных на определении соотношений интенсивности отраженной в
различных
спектрах
солнечной
радиации.
Отражательные
свойства
растительных покровов в основном определяются:
- оптическими свойствами зеленых листьев;
- геометрией растений, особенно индексом листовой поверхности, и
угловым распределением листьев;
- отражательной способностью поверхности почвы, если растения не
образуют сплошного покрова;
-
структурой
растительного
покрова,
пространственного распределения растений[4].
т.е.
характером
Наиболее часто используемым вегетационным индексом является
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) – относительный показатель
количества фотосинтетически активной биомассы, вычисляемый по формуле:
в которой:
NIR - коэффициент отражения в ближней инфракрасной области спектра;
RED - коэффициент отражения в красной области спектра[1].
Популярность NDVI, как показателя характеристик растительности
обусловлена тем, что его расчет базируется на двух наиболее стабильных (не
зависящих от прочих факторов) участках спектральной кривой отражения
сосудистых растений. К красной части спектра (0,6-0,7 мкм) приурочен
максимум
поглощения
солнечной
радиации
хлорофиллом
высших
сосудистых растений, а на инфракрасную область (0,7-1,0 мкм) приходится
максимальное
отражение
фотосинтетическая
клеточных
активность
структур
(связанная,
как
листа.
правило,
Высокая
с
густой
растительностью) ведет к меньшему отражению в красной области спектра и
большему в инфракрасной, поэтому чем более развит растительный покров,
тем большее значение приобретает величина NDVI. В целом же для зеленой
растительности отражение в красной области всегда меньше, чем в ближней
инфракрасной (за счет поглощения света хлорофиллом) поэтому значения
NDVI для растительности не могут быть меньше 0 (в отличие от воды и
искусственных сооружений из бетона и кирпича). По этому признаку
территории с растительным покровом могут быть однозначно отделены от
территорий,
лишенных
растительности.
Это
позволяет
на
основе
дистанционных съемок проводить картирование растительного покрова,
выявлять площади, покрытые и непокрытые растительностью, оценивать
плотность, всхожесть, состояние растений, а с помощью регулярного
мониторинга наблюдать развитие процессов в динамике. Расчет индекса для
каждого пикселя космического снимка по красной и ближней инфракрасной
спектральным зонам позволяет получить производное изображение — карту
NDVI. На ее основе строятся карты территорий, покрытых различными
типами растительности с разной продуктивностью.
Помимо NDVI при картировании растительности применяется и ряд
других вегетационных индексов, позволяющих оценить видовой (породный)
состав растительности, степень угнетенности растений, возраст многолетних
насаждений и другие факторы.
Обработка данных спутниковой съемки растительного покрова может
осуществляться, как в ручном режиме, так и автоматически с применением
соответствующих программных комплексов. Ручная обработка данных
спутниковых снимков предполагает самостоятельное создание оператором на
компьютере синтетического цветного изображения из нескольких каналов
съемки для
последующего выделения в ручном режиме участков с
определенными характеристиками растительного покрова. Как правило, для
определения тех или иных характеристик растительного покрова оператор
синтезирует несколько изображений из различных каналов съемки. Это
помогает точнее отобразить конкретную характеристику (породный состав
лесной растительности, степень ее разреженности и т.п.). Как правило,
ручная обработка результатов съемок растительности выполняется для
сравнительно небольших территорий или на территориях с мозаичным
растительным покровом.
Автоматическая
получаемых
со
обработка
спутниковых
данных
снимков,
о
растительном
выполняется
покрове,
специальными
программными комплексами для обработки космических снимков, такими,
как Erdas Imagine компании Leica Geosistem или отечественным Photomod
компании «Ракурс». Эти программы позволяют выполнять классификацию
изображений на основе вегетационных индексов и других показателей
съемки растительности с последующим присвоением выделенным классам
(группам пикселей) определенных качественных характеристик (присвоение
осуществляется
в
ручном
режиме
оператором).
Как
правило,
автоматизированную обработку данных о растительности выполняют на
большие территории с относительно однородным растительным покровом.
Таким
образом
применение
спутниковых
снимков
для
картографирования растительности в настоящее время является одним из
перспективных
картографии,
направлений
существенно
развития
данного
ускоряющим
вида
процесс
тематической
создания
карт
растительности и заметно повышающих их качество.
Список использованных источников
1.
Вегетационные
индексы.
Основы,
формулы,
практическое
использование // Сайт «MapExpert» [Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://mapexpert.com.ua/index_ru.php?id=20&table=news
2.
Кравцова В. И. Космические методы исследования почв. М.: Аспект
Пресс, 2005. – 190 с.
3.
Кузнецова Р.С. Структура и динамика растительного покрова при
крупномасштабном геоботаническом картографировании // Юг России:
экология, развитие. 2013, №2. – СС. 14 – 21
4.
Симонов Д.П. Анализ методов выделения типов растительных
покровов по многозональным космическим снимкам // ИнтерЭкспо ГеоСибирь. №4, 2012
5.
Коркина Е.А. ГИС как инструмент для выявления и анализа
техногенных и антропогенных факторов на природные ландшафты //
Экологический мониторинг и биоразнообразие. Стр.129-132, 2013
Автор
nailja092
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
97
Размер файла
55 Кб
Теги
картраст, картирование
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа