ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2013, № 5, с. 55-61
МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ОБРАБОТКИ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ КОСМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ЭКРАНОЗЕМОВ МОСКОВСКОЙ АГЛОМЕРАЦИИ ПО СПУТНИКОВЫМ ДАННЫМ LANDSAT
© 2013 г. И. Ю. Савин
Почвенный институт им. В.В. Докучаева Россельхозакадемии, Москва Аграрный факультет Российского университета дружбы народов, Москва E-mail: savigory@gmail.com Поступила в редакцию 10.03.2013 г.
Использование метода последовательной классификации с обучением позволило осуществить дешифрирование экраноземов по спутниковым данным Landsat. Оказалось, что площадь данных почв в некоторых районах Подмосковья достигает 10—20%. Анализ изменений площади экраноземов в районе г. Москва по спутниковым данным Landsat за период с 1986 по 2011 гг. позволил выявить регионы, где почвенный покров претерпел наиболее значительные изменения за счет увеличения площади экраноземов. Полученные результаты могут служить основой для корректировки и обновления почвенных карт, а также для моделирования антропогенного воздействия на почвенный покров и его последствий для окружающей среды.
Ключевые слова: Landsat, городские почвы, экраноземы, Московская агломерация DOI: 10.7868/S0205961413050084
ВВЕДЕНИЕ
Почвенный покров Земли в значительной мере изменен человеком. Насчитывается 12 видов деградации почв, которая провоцируется антропогенным воздействием (ОЫешап й а1., 1991). По данным международного проекта изучения антропогенной деградации земель мира ОЬА8ОЭ, около 15% всех почв в настоящее время в той или иной степени деградировано. По данным Государственной почвенно-географической базы данных России деградированные почвы занимают около 14.5% всей территории страны (Столбовой и др., 1999).
Деградация почв ведет к изменению или полному уничтожению многих важных функций почв, среди которых наиболее существенное значение имеют функции почвенного плодородия и поддержания экологического равновесия в биосфере. Значительная нарушенность этих функций ведет к проблемам с производством с.-х. продукции и ухудшением экологической обстановки.
В наибольшей степени нарушены почвы городов. Причем нарушения носят разный характер. Одним из наиболее распространенных типов на-рушенности городских почв является их "запеча-танность" (Прокофьева, 1998). Под "запечатан-ностью" почв понимают срезание их верхних горизонтов и покрытие оставшейся части профиля почв асфальтом или строениями. В результате
почвы теряют как свое плодородие, так и экологические функции, поскольку в этом случае нарушаются процессы энерго- и массообмена почвы с атмосферой. Подобные запечатанные почвы называют экраноземами. Площади этих почв в городах могут достигать десятки процентов (Синцов, Бармин, 2011).
Для картографирования и мониторинга подобных почв наиболее оптимальным выглядит использования данных дистанционного зондирования (ДЗ) Земли, так как теоретически застроенные территории обычно достаточно легко выделяются на космических изображениях визуально. Предложено достаточно много спектральных индексов, на основе которых предлагается выделять урбанизированные территории (в большой степени аналог экраноземов) (Stathakis, 2011; Статакис и др., 2012). Но практически все предложенные подходы региональны, или же не дают точности, достаточной для организации многолетнего спутникового мониторинга площадей подобных почв.
Целью данной статьи было картографирование экраноземов самой большой городской агломерации России — Московской, — на основе анализа изображений, полученных со спутника Landsat (http: //landsat.gsfc.nasa.gov/about/landsat5.html).
Таблица 1. Основные характеристики сканера Landsat TM
Номер канала Спектральный диапазон, мкм Пространственное разрешение, м Полоса обзора, км Повторяемость съемки одной территории, сут
1 0.45-0.515 30 185 16
2 0.525-0.605 30
3 0.63-0.690 30
4 0.75-0.90 30
5 1.55-1.75 30
6 10.40-12.5 120
7 2.09-2.35 30
ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ
В настоящее время в Московскую агломерацию входит более 70 городов. Некоторые из них имеют население более 100 тыс. человек и имеют свои микроагломерации. Население территории Московской агломерации (в зоне в радиусе 70 км от московской кольцевой автодороги (МКАД)) оценивается в 14.5—17.4 млн чел. (Лаппо и др., 2010), а плотность населения превышает 1000 чел. на км2 (Глушкова, 1992).
Московская агломерация сформировалась достаточно давно. В советское время процесс ее развития был сильно зарегулирован административными барьерами. Но после распада СССР многие барьеры для развития были устранены и за последние 20—30 лет в развитии Московской агломерации произошли достаточно большие изменения. В настоящее время зонами сплошной застройки или строительства по некоторым направлениям от Москвы почти непрерывно покрыты десятки километров. Реализуется ряд проектов, связанных с формированием городов-спутников Москвы (Домодедово, Константиново). Планируется, что количество вновь построенных городов в Московской агломерации может достигнуть 12. Знаковым стало решение правительства Московской области (МО) о строительстве в Подмосковье линий метрополитена, вписанное в генеральный план развития области. Наиболее сильный толчок развитию агломерации должны дать присоединение к Москве новых территорий и их развитие в ближайшие десятилетия. Москва является мировым городом второго порядка в качестве центра культуры, науки, банковской деятельности (Саломат-кин, 1995). Благодаря этому Московская агломерация имеет дальнейшие большие перспективы для своего развития в отличие от многих агломерацией страны, возникновение которых было в
основном связано с развитием исключительно промышленного производства.
Картографирование экраноземов Московской ; агломерации было осуществлено на основе анализа изображений, полученных со спутника Landsat TM 5. Основные характеристики съемочной аппаратуры данного спутника представлены в табл. 1.
Анализ архива спутниковых данных на сайте http://glovis.usgs.gov/ показал, что на территорию Московской агломерации за все время съемок данным спутником доступно лишь шесть-семь полностью безоблачных сцен. Для анализа были выбраны сцены, полученные 28.08.2011 г. и 07.08.1986 г. Таким образом, территория исследований была ограничена одной сценой Landsat (рис. 1).
Для решения задач дешифрирования экрано-земов в данной географической зоне более оптимальными могли бы быть сцены, полученные в октябре, но практически все сцены этого периода съемки оказались с облаками.
Атмосферная коррекция отобранных изображений для исключения влияния дымки и запыленности атмосферы была проведена по методу SMAC (Rahman, Didieu, 1994).
Точность географической привязки сцен Lansat оценивается на основе набора реперных точек (около 2000 точек на сцену). Для сцены 28.08.2011 г. стандартное отклонение составило 0.162 пиксела при RMSE = 0.234, для сцены 07.08.1986 г. соответственно стандартное отклонение 0.171 и RMSE = = 0.239.
Для выделения экраноземов использовался метод пошаговой классификации с обучением. Обучающие выборки формировались с использованием трех каналов съемки (1, 3 и 7), использование i которых оказалось наиболее информативным. В
Рис. 1. Регион исследований (серым цветом обозначены основные населенные пункты, тонкие черные линии — границы административных районов (до расширения Москвы), толстая черная линия — регион исследований).
качестве решающего правила использовался метод максимального сходства. Обучающая выборка для класса экраноземов на первом этапе анализа создавалась с большим припуском, — таким образом, чтобы в этот класс попали все экраноземы, а также другие объекты, схожие с ними по спектральным характеристикам (в основном открытая поверхность почв). После этого все другие выделяемые классы наземного покрова (вода, леса, кустарники, луга, болота, с.-х. культуры) маскировались, и на втором этапе строилась новая обучающая выборка для классификации внутри "грязного" класса экраноземов, полученного на первом этапе классификации. Затем данная процедура повторялась несколько раз с целью пошаговой ректификации дешифрируемого класса экраноземов. В результате подобного подхода была получена бинарная карта экраноземов для изображения 2011 г.
Для проверки точности классификации случайным образом была создана выборка точек на территорию исследований, для которых по данным космической съемки высокого разрешения определялся объект, на который они попадают (экраноземы или другие классы наземного покрова). Для этого были использованы фрагменты
изображений Quickbird за 2009—2010 гг. на отдельные участки территории исследований, после чего эти точки были наложены на результат классификации экраноземов 2011 г. и была оценена точность проведенной классификации.
Далее подобная же процедура была осуществлена для спутниковой сцены 1986 г. После наложения результатов дешифрирования для этих двух сроков была получена карта изменений, произошедших в распространении экраноземов за период с 1986 по 2011 г.
Результаты анализа изменений были интегрированы на уровень административных районов МО с использованием ГИС "Почвы Московской области" (Савин и др., 2002).
Весь анализ был осуществлен с использованием пакета прикладных программ ILWIS v.3.3 (http:// www.ilwis.org/).
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Результаты классификации экраноземов по изображению 2011 г. представлены на рис. 2. Матрица ошибок классификации приведена в табл. 2.
Рис. 2. Результат дешифрирования экраноземов (черные пикселы) по спутниковому изображению 28.08.2011 г.
В соответствии с данными табл. 2 общая точность классификации составляет около 97%. В этой оценке, конечно же, решающая роль принадлежит большому объему точек других классов. Однако точность пользователя также близка к этой величине (97%), а точность продюсера составляет 90%, т.е. величина ошибки пропуска данных для класса экраноземов составляют около 10%, а ошибки переклассификации — около 3%. Таким образом, результаты классификации можно признать вполне удовлетворительными.
Распределение площадей экраноземов в разрезе некоторых административных районов МО и Москвы
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.