ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2010, № 4, с. 77-84
ГЕНЕРАЛИЗАЦИЯ ЛАНДШАФТНЫХ ОБСТАНОВОК В СПЕКТРАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИКАХ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ РАЗЛИЧНОГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗРЕШЕНИЯ
© 2010 г. В. А. Лямина1*, А. Ю. Королюк2, И. Д. Зольников1, Б. А. Смоленцев3, Н. Н. Лащинский2
Учреждение Российской академии наук Институт геологии и минералогии СО РАН, Новосибирск 2Учреждение Российской академии наук Центральный сибирский ботанический сад СО РАН, Новосибирск 3Учреждение Российской академии наук Институт почвоведения и агрохимии СО РАН, Новосибирск
*E-mail: balandis@uiggm.nsc.ru Поступила в редакцию 29.06.2009 г.
В статье рассматриваются проблемы генерализации спектральных характеристик при переходе от крупномасштабных космических снимков (QuickBird) к среднемасштабным (Landsat) и мелкомасштабным (MODIS). Проведен анализ спектральных характеристик ландшафтов на разных иерархических уровнях. Проведено моделирование генерализации спектральных кривых при переходе от крупномасштабных снимков к средне- и мелкомасштабным. Предложена технология, нацеленная на картографирование и мониторинг гетерогенных ландшафтов на различных иерархических уровнях.
Ключевые слова: генерализация спектральных характеристик, QuickBird, Landsat, MODIS, мониторинг гетерогенных ландшафтов.
ВВЕДЕНИЕ
В последние десятилетия при изучении пространственной организации экосистем всех уровней иерархии широко используются данные дистанционного зондирования (ДДЗ). Гетерогенные ландшафты и пограничные биотопы являются наиболее чувствительными к региональным и глобальным изменениям факторов природной среды. В свою очередь эти изменения могут фиксироваться на космических снимках различного пространственного разрешения и оцениваться фактически в оперативном режиме. В этой связи очевидны фундаментальное значение и прикладная ценность комплексных технологий картографирования и мониторинга гетерогенных ландшафтов методами геоинформационных систем (ГИС) и ДЗ.
Неотъемлемыми свойствами наземных экосистем являются их иерархическая структурированность и гетерогенность (Сочава, 2005). Эти свойства отчетливо проявляются на космических снимках различного пространственного разрешения: от мелкомасштабных (MODIS) и среднемас-штабных (Landsat, Aster, SPOT) до крупномасштабных (QuickBird). Сложно организованные ландшафты формируют на цифровых изображениях смесь спектральных откликов различной яркости, что не позволяет в рамках автоматической обработки ДДЗ решать задачу стандартными методиками разграничения анализируемой площади по классам однородных полей, представлен-
ных пикселами с однотипными спектрами. Это также создает проблемы при анализе ландшафтов на различных иерархических уровнях, поскольку различные ландшафты вносят разный вклад в спектральный отклик снимков более мелкого пространственного разрешения, при этом форма спектральной кривой может значительно меняться.
Существуют различные подходы к анализу пространственно неоднородных выделов. Наиболее распространенными являются различные методы классификации снимков (Кашкин, Сухи-нин, 2001; Кронберг, 1988). Гетерогенные выделы картографируются нередко с использованием методов текстурного анализа (Боенко, 2006). Также существует метод спектрального не смешивания, однако для применения этого метода необходимо иметь спектральные кривые чистых объектов, что зачастую невозможно. Существуют также подходы к анализу динамики и прогнозированию изменений ландшафтного покрова с использованием детерминированных и стохастических моделей (Замятин и др., 2006), а также с использованием интеллектуальной ГИС (Владимиров, Попова, 2009). Известны работы, использующие анализ сеточных моделей и объектно-ориентированный подход для оценки влияния гетерогенных ландшафтов на пути миграции животных (Tischendorf, 1997). Имеются исследования и моделирование пиксельной генерализации на космических снимках (Кравцова, Вахнина, 1999; Кравцова и др., 2000).
Таблица 1. Характеристики снимков, использованных в работе
Снимок Дата съемки Количество каналов Пространственное разрешение, м
QuickBird 01.08.2006 г. 4 2.44
Landsat ETM+ 26.08.2000 г. 7 30-60
MODIS 28.07.2008 г. 36 250-1000
В этих работах приводится исследование отображения лесных массивов на снимках МСУ-Э (пространственное разрешение 34 х 45 м), МСУ-СК (разрешение 140 х 170 м) и AVHRR (разрешение 1.1 км). Авторами установлено, что при генерализации не отображаются лесные массивы размером в один пиксел, массивы размером в два—три пиксела отображаются не в полном объеме. Линейные объекты могут отображаться при ширине 0.7 пиксела, но их воспроизводимость зависит от положения по отношению к линиям сетки пикселов: хорошо отображаются линейные объекты ортогональной и диагональной ориентации, хуже всего — направленные под небольшим углом к линиям сетки. Следующим этапом исследования было моделирование изображения более мелкого масштаба на основе крупномасштабного снимка (МСУ-Э) посредством усреднения яркости по группам пикселов. Моделирование показало достаточно высокое сходство модельного снимка и снимка МСУ-СК, а некоторые различия объясняются небольшой разницей во времени съемки. Также серьезные исследования генерализации при космических исследованиях проводились Г. Хейем с соавторами. Ими разработан математический аппарат, позволяющий анализировать и моделировать поведение объектов при генерализации (Hay et al., 2001; Hay et al., 2002). Предлагаемая авторами методика позволяет выделять и прослеживать объекты на протяжении всего масштабного ряда. Однако все эти исследования проводились на основе одного канала изображения, не учитывая всего спектра характеристик снимков. Комплексный подход к исследованию ландшафтов методами ГИС и ДЗ предлагают С. Барнетт и Т. Блашке (Burnett, Blaschke, 2003). В своей работе они описывают методику выделения и картографирования ландшафтов на основе ДДЗ и баз геоданных высокого разрешения, с использованием объектно-ориентированного подхода и фрактального анализа. Предлагаемая нами технология позволяет не только картографировать, но и оценивать вклад различных типов растительности (в зависимости от их процентного соотношения) в спектральные характеристики снимков. Кроме того, с использованием разработанной технологии возможно проводить моделирование изменений
пространственной структуры растительного покрова.
ФАКТИЧЕСКИЙ МАТЕРИАЛ И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ
В работе использованы снимки крупного (РшскВкё), среднего (Ьапё8а1) и мелкого пространственного разрешения (МОЭК). Характеристика снимков представлена в табл. 1. Данные с датчика РшскВкё имеют четыре канала, охватывающие видимый и ближний ИК-диапазоны (0.45—0.9 мкм) с пространственным разрешением 2.4 м, а также панхроматический канал с разрешением 0.61 м, который в работе не использовался. Данные с датчика Ьапё8а1 ЕТМ+ имеют шесть каналов, охватывающих видимый, ближний и средний ИК-диапазоны (0.45—2.35 мкм) с пространственным разрешением 30 м и один канал в тепловом диапазоне (разрешение 60 м), а также панхроматический канал с разрешением 15 м (0.52—0.9 мкм). В данной работе использовались только видимый, ближний и средний ИК-диапа-зоны с пространственным разрешением 30 м. Данные от датчика МОЭК имеют 36 каналов, от видимого до теплового ИК-диапазона (0.4— 14.385 мкм) с пространственным разрешением от 250 до 1000 м. В данной работе использовались два канала с разрешением 250 м и четыре канала с разрешением 500 м, соответствующих по спектральным диапазонам каналам Ьапё8а1.
Фактологической основой работы являются многоитерационные комплексные описания экосистем на эталонных полигонах Западной Сибири, выполненные в ходе интеграционных проектов СО РАН №№: 124 (2003-2005 гг.); 56 (2006-2008 гг.); 11.3 (2008-2010 гг.). Для проведения наземных исследований и сбора данных была разработана унифицированная система многопараметрической характеристики ландшафтов. Используемое на первых этапах междисциплинарное описание (Айриянц идр., 2003; Добрецов и др., 2005), составленное путем простого объединения результатов геолого-геоморфологических, почвенных и ботанических наблюдений, оказалось не вполне пригодным для применения методов ГИС и ДЗ в связи со слишком узкой специализацией количественных характеристик и преобладанием качественных, в основном текстовых, комментариев. Требовалось выбрать параметры, наиболее существенные для характеристики компонентов и одновременно значимые для формирования спектральных особенностей космоснимков. Поэтому в результате унификации стандарта описания был определен набор индивидуально-индикационных, количественных и полуколичественных признаков, характеризующих типовые ландшафтные обстановки (Зольников и др., 2008).
Разработка и апробация комплексной технологии проводилась на протяжении нескольких лет на различных полигонах юга Сибири, включая территорию Западно-Сибирской равнины и Алтае-Саянской горной области. Рассмотрим реализацию полученной технологии на примере эталонного полигона "Касмалинский бор", который представляет сложный комплекс сосновых лесов и травяных сообществ юго-западной части Алтайского края (на стыке Угловского, Михайловского и Волчихинского районов). Ленточные боры степной зоны юга Обь-Иртышского междуречья — уникальное природное явление (Ленточные боры Прииртышья..., 1962). Они формируют серию вытянутых в северо-восточном направлении лент, занимающих ложбины. Данные ландшафты обладают оригинальной флорой и имеют сложную пространственную структуру почвенно-растительного покрова, что делает их привлекательными для анализа гетерогенных ландшафтов разных иерархических уровней (Королюк и др., 2007).
Разработанная технология реализуется однотипно для космических снимков всего масштабного ряда и соответственно для всех уровней организации наземных экосистем. Ее можно представить в виде следующей последовательности. Начальный этап — натурное исследование экосистем полигона, в ходе которого выявляется и характеризуется набор элементарных ландшафтов и их сочетаний. На основании этого производится выбор эталонных участков для комплексного описания геолого-геоморфо
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.