Ближе к Европе

Подписка на RSS - Ближе к Европе

Как известно, страны Евросоюза, при реализации своих программ сохранения биоразнообразия, в целях обеспечения стандартизации и унификации пространственных географических данных использовали разработанную в рамках программы CORINE (Coordination of information on the environment) [3, 5] классификацию земных поверхностей и карты, именуемые как «landcover», созданные на основе этой классификации. Карты «landcover» выполнены на основе мультиспектральных космических снимков земной поверхности. В настоящее время данные карты широко используются в странах Евросоюза и многих других странах. Технология создания данных карт изучена российскими учеными [1], имеются отдельные случаи применения данной технологии в России (например, в целях исследования динамики ландшафтов). Представляет определенный научный интерес, использование карт «landcover» в такой области как ландшафтно-экологическое зонирование территории (ЛЭЗ) региона, которое является одним из направлений ландшафтного планирования. В рамках данной статьи проводится исследование возможности использования карт «landcover» для целей ЛЭЗ Пензенской области (ПО).

Сведения о классификации земных поверхностей взяты из [5] и приведены на рис. 1.

ris1.jpg


Рис.1

На рис. 2 приведена карта «landcover» стран БЕНИЛЮКСа с легендой, соответствующей классификации, приведенной на рис. 1.

ris2.jpg


Рис.2

 Классификация, принятая в программе CORINE предусматривает 3 уровня классификации земных поверхностей, при этом, каждый уровень имеет свою степень детализации, классификация предусматривает стандартизацию цвета для каждого класса земной поверхности.

Всего в программе CORINE предусмотрено 44 класса земных поверхностей (наземного покрова), пользователь имеет достаточно гибкие возможности в создании карт «landcover» для конкретного региона.

Технология создания карт «landcover» [3] базируется на применении космических мультиспектральных снимков, карты создаются в масштабе 1:100000. Мультиспектральные снимки подвергаются специальной обработке в программных комплексах, при этом используются различные комбинации спектров, используются классификация и выделение заданных классов объектов. В результате данной обработки создается карта «landcover» с нанесенными на ней классами земных поверхностей.

По мнению автора, карты «landcover» являются разновидностью тематических геоэкологических карт, используемых в российских научных исследованиях. Однако,
с учетом общепринятой в научных кругах тенденции использования мультиспектральных космических снимков в геоэкологических исследованиях, представляет интерес разработка данной карты на территорию Пензенской области.

Разработка карты «landcover» осуществлялась по следующей методике.

1. На первом этапе была разработана карта типа «landcover» масштаба 1:100000 на всю территорию Пензенской области.

2. На базе карты масштаба 1:100000 была разработана обзорная карта «landcover» масштаба 1:1500000 на всю территорию Пензенской области.

Разработка карты «landcover» масштаба 1:10000 осуществлялась следующим образом.

Из общедоступных источников были отобраны мультиспектральные снимки спутника Landsat-7 на территорию Пензенской области. Мультиспектральные снимки соответствовали разовой съемке территории Пензенской области в июле 2001 года, съемка осуществлялась в дневное время при высоте Солнца в 460, разрешающая способность снимков – 30 м на 1 пиксель. Далее, снимки подвергались обработке с применением программного обеспечения ERDAS 9.1 и ГИС ArcGIS 9.3.

Обработка снимков осуществлялась в следующей последовательности:

1. В рамках решаемой задачи были определены в соответствии с рекомендациями [2] мультиспектральные каналы, в которых в дальнейшем осуществлялось дешифрование природных и антропогенных объектов, в число выбранных каналов вошли 7 (коротковолновый ИК-канал), 4 (ближний ИК-канал) и 2 (видимый зеленый канал), и соответствующие им снимки территории Пензенской области.

2. Из числа выбранных снимков был создан единый снимок, покрывающий всю территорию Пензенской области, снимок представляет собой цветную «мозаику». При создании данной мозаики использовалось преобразование RGB. На рис. 3 представлена цветная мозаика территории Пензенской области.

ris3.jpg


Рис.3

3. Для разработки карты «landcover» были определены требуемые классы земной поверхности из числа принятых в CORINE и соответствующих определенным природным и антропогенным объектам.

4. После определения требуемых классов земной поверхности, потребовалось решить задачу их выделения (дешифрования) на едином снимке (мозаике).

При дешифровании использовались различные методы, в том числе – визуальное (экспертное) дешифрование, и дешифрование, путем классификации по эталонным участкам.

Выделение классов осуществлялось путем классификации по эталонам или, другими словами, использовалась  классификация с обучением (Supervised Classification). Для классификации использовался набор эталонов природных объектов. Создание набораподразумевает под собой выделение однородных по спектральным характеристикам участков (эталонов) на снимке.

Цветовая гамма для выделения классов использовалась согласно принятой в CORINE.

5. В результате дешифрования была получена карта «landcover» масштаба 1:200 000 на всю территорию Пензенской области. Картамасштаба 1:1 200 000 представлена на рис. 4.

ris5.jpg


Рис.5

Данная электронная карта является многослойной и включает в себя слои – урбанизированные территории, железные дороги федерального значения, автомобильные дороги федерального значения, административная граница Пензенской области, реки, озера (а также пруды, водохранилища), широколиственные леса, хвойные леса, границы бассейнов рек, земли сельскохозяйственного и прочего назначения. Было сочтено целесообразным обеспечить взаимное сопряжение карты «landcover» масштаба 1:1 200000 с цифровой моделью рельефа территории Пензенской области, для чего использовалась цифровая модель рельефа ASTERGDEMV.2. Фрагмент взаимного сопряжения приведен на рис.6.

ris6.jpg


Рис.6

 Для оценки возможности применения карт «landcover» для целей ЛЭЗ ПО потребовалось определить состав решаемых при ЛЭЗ задач.

В состав решаемых при ЛЭЗ задач входят:

  • Исследование ландшафтнообразующих факторов и определение природных особенностей территории, подвергаемой ЛЭЗ;
  • Исследование ландшафта региона с применением ландшафтной карты (используются морфологические единицы – «ландшафт», «местность», «урочище»);
  • Проектирование экологического каркаса территории (с выявлением ядер, экологических коридоров и т. п.);
  • На основе геоэкологического районирования (с применением ландшафтной карты) выделение зон экологического равновесия;
  • Определение экономического каркаса территории, осуществление функционального зонирования территории (выделение зон хозяйственной деятельности, буферных зон и т. п.).
  • Изучение состава информации, предоставленной на картах «landcover» и информации, требуемой для решения задач ЛЭЗ показывает, что карты «landcover» могут быть использованы при исследовании ландшафтнообразующих факторов и определения природных особенностей территории, подвергаемой ЛЭЗ, проектировании экологического каркаса территории, осуществления функционального зонирования территории.

Вместе с тем, необходимо отметить, что принципиальное отличие карт «landcover» от ландшафтной карты, разработанной в соответствии с принципами российской научной школы заключается в отсутствии на картах «landcover» данных о литогенной основе.

Представленные данные о картах типа «landcover», классификации земных поверхностей, принятых рамках программы CORINE, разработанные авторами карты «landcover» Пензенской области, позволяют сделать следующие выводы:

1. За последние 15 лет, использование мультиспектральных космических снимков земной поверхности в качестве источников данных о природных и антропогенных объектах, стало общепринятой в научных кругах тенденцией, при проведении различных, в том числе и геоэкологических исследованиях. Использование космических снимков и разработанных на их основе карт «landcover», позволило оперативно разработать в рамках Евросоюза межгосударственные мероприятия по сохранению биоразнообразия. В настоящее время на смену мультиспектральной съемке идет гиперспектральная съемка, которая обеспечит еще больший объем данных о земной поверхности. Поэтому, использование космических данных дистанционного зондирования Земли становится общепризнанным фактом при ландшафтном планировании, в том числе и его направлении – ландшафтно-экологическом зонировании.

2. Как представляется, карты «landcover», разработанные для Пензенской области, можно использовать в ландшафтно-экологическом зонировании для решения следующих задач:

  • исследования ландшафтнообразующих факторов и природной дифференциации Пензенской области
  •  разработке экологического каркаса территории Пензенской области (выделение экологических коридоров, исследовании охотничьих угодий и т.д.);
  • разработке схем функционального зонирования в части выделения участков земной поверхности, на которых находятся природные ландшафты, антропогенные ландшафты и т. п.

Представленные в данной статье результаты исследований могут быть использованы для дальнейших целей для организации и проведения научных работ геоэкологической направленности.

Список литературы

1. География и мониторинг биоразнообразия. Серия учебных пособий «Сохранение биоразнообразия». Колл. авторов. Редакционная коллегия: Касимов Н. С., Романова Э. П., Тишков А. А. М.: Издательство научного и методического центра МГУ, 2002. 432 с.

2. Жиленев М. Ю. Обзор применения мультиспектральных данных ДЗЗ и их комбинации при цифровой обработке//Геоматика. №3, 2009. с. 56-61

3. CORINE Land cover technical guide – Addendum 2000. Prepared by: M. Bossard, J. Feranec and J. Otahel. EEA, Copenhagen, 2000, 105 p.

4. Earth Resources Observation and Science (EROS) Center. Электронный ресурс eros.usgs.gov/#/Science/, доступ свободный, язык английский.

5. European Environment Agency. Электронный ресурс www.eea.europa.eu/data_and_maps, доступ свободный, язык английский.

Кликунов Андрей Александрович,

аспирант кафедры геоэкологии и ландшафтного планирования МГУ им. Н. П. Огарёва,

методист учебно-методического отдела дистанционных технологий и развития информатизации Пензенского института развития образования,

Член Русского географического общества