ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2013, № 3, с. 33-44
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОСМИЧЕСКОМ ИНФОРМАЦИИ О ЗЕМЛЕ
КОСМИЧЕСКИМ МОНИТОРИНГ ЗЕМЕЛЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО
НАЗНАЧЕНИЯ ЮГА РОССИИ
© 2013 г. В. Е. Зинченко1, О. И. Лохманова1*, В. П. Калиниченко2, А. И. Глухов2, В. И. Повх3, Л. А. Шляхова3
1Донской научно-исследовательский институт сельского хозяйства, п. Рассвет, Ростовская обл. 2Институт плодородия почв юга России, п. Персиановский, Ростовская обл. 3Южный региональный информационно-аналитический центр, Ростов-на-Дону *Е-таИ: agropoligon@yandex.ru Поступила в редакцию 02.10.2012 г.
Показаны особенности пакетной технологии обработки данных аэрокосмических съемок разного пространственного разрешения для оценки состояния сельскохозяйственных культур от отдельного поля до нескольких полей выбранного административного района. Используются процедуры географической привязки исходных изображений к слоям землеустройства, а также классификации данных дистанционного зондирования с учетом севооборота соответствующих культур для исследуемого региона.
Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, мониторинг сельскохозяйственного производства, классификация объектов
БО1: 10.7868/80205961413030068
ВВЕДЕНИЕ
Применение данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в целях мониторинга наземных объектов способствует получению информации о состоянии сельскохозяйственных (с.-х.) культур и земель с.-х. назначения (Козодеров и др., 1998; Shljakhova et al., 2001; Кравцов, Уварова, 2001; Justice et al., 2002; Vina et al., 2004; Барталев и др. 2005). Методы ДЗЗ также актуальны при принятии решений по управлению продуктивностью земельного фонда юга России. Эти методы позволяют судить об интенсивности антропогенного воздействия на земельные ресурсы, контролировать их использование, определять пути сохранения и перераспределения в свете земельной реформы РФ. Открываются перспективы для разработки новых технологий, технических средств земледелия и мелиорации, принятия мер по уменьшению деградации земельного фонда РФ (Калиниченко, 2003, 2004; Калиниченко и др., 2011).
ДАННЫЕ ДЗЗ И ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ
Для распознавания визуальных образов растительности применяется программа ENVI (Гарбук, Гершензон, 1997; Козодеров и др.. 1998). При этом широко распространена концепция вегета-
ционных индексов (Wenwen et al., 2011). Одним из его вариантов является NDVI (Fontana et al., 2012; Maxwel, Sylvester, 2012).
Программное средство ENVI адаптировано для создания на основе NDVI векторных массивов, описывающих границы элементов биогеосистем (Borgogno et al., 2009; Gitelson et al., 2012; Viña et al., 2012.). Это объекты с особой растительностью, например, лес и рядом расположенная степная растительность, водные и водохозяйственные объекты, или объекты антропогенного характера — дороги, каналы, поля, населенные пункты. Для создания таких массивов используются усовершенствованные алгоритмы обработки данных ДЗЗ (Козодеров и др., 2008; Прохоров, Лисецкий, 2011а; Zhang et al., 2011).
Данные ДЗЗ применялись нами для объективного мониторинга земельных массивов в условиях с.-х. производства на базе радиометрических свойств агрофитоценозов. В процессе выполнения работ на основе ENVI были созданы программные продукты обработки данных. Была апробирована пакетная технология, реализованная в Южном региональном информационно -аналитическом центре (ЮРИА-Центр) (Зинченко и др., 2005, 2011, 2012; Повх и др., 2006, 2007, 2009; Povkh et al., 2004, 2005).
Были выполнены следующие исследования: инвентаризация структуры землепользования и посевных площадей; оценка состояния фитоце-нозов и прогноз их биологической продуктивности; оценка возможностей использования методов ДЗЗ при принятии решений по продуктивности земельного фонда юга России.
ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДАННЫЕ ДЗЗ И НАЗЕМНЫХ ОБСЛЕДОВАНИЙ
В процессе исследований использованы данные спектрорадиометра MODIS — Terra, Aqua (канал 1 — 620—670 нм и канал 2 — 841—876 нм, пространственное разрешение — 250 м, полоса обзора — 2300 км) (Кравцова, Уварова, 2001; Vina, 2008; Justice et al., 2002; Cescatti, 2012). Применяли также данные высокого пространственного разрешения многозонального сканера МСУ-Э с космического аппарата (КА) "Метеор-3М". Спектральные диапазоны 500—600, 600—700, 800— 900 нм, номинальное пространственное разрешение — 38 м, полоса обзора — 78 км (Гарбук, Гершен-зон, 1997).
Прием спутниковых данных осуществлялся наземной станцией "СканЭр". При предварительной обработке информации задействованы программные средства IVAPP, ScasViewer. Обработка цифровых многоспектральных данных проводилась в программной среде ENVI 3.5 (Повх и др., 2006).
Организационно мониторинг земель с.-х. назначения по данным ДЗЗ выполнен в виде системы измерительного и информационного обеспечения. В состав системы входят: программно-аппаратный комплекс приема, первичной обработки и тематического анализа данных ДЗЗ; электронный архив; распределенная сеть сбора и передачи информации. Исходя из аппаратных возможностей, выбраны три уровня целевых территорий: производственное территориальное подразделение с.-х. предприятия (поле), с.-х. предприятие, административный район, область.
Для создания цифровых векторных планов землепользования использованы данные ДЗЗ сверхвысокого (на момент выполнения съемки) пространственного разрешения 4 м: камера КФА-1000, КА "Ресурс-Ф1М" (Киенко, 2000).
Наземная опорная информация включала: состав, органогенез и продуктивность агрофитоце-нозов на тестовых полигонах; отображение информации в стандартной картографической проекции.
МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МОНИТОРИНГА ЗЕМЕЛЬ
С.-Х. НАЗНАЧЕНИЯ ПО ДАННЫМ ДЗЗ
Сроки проведения ДЗЗ были привязаны к радиометрическим свойствам агрофитоценозов согласно стадиям органогенеза культур (Шульгин, 1978; Повх и др., 2006; Козодеров и др.,2007, 2008; Козодеров, Дмитриев, 2010). Метод составления базы исходных данных — пакетная технология, т.е. наложение результатов очередной съемки на данные предыдущей съемки. Структура землепользования устанавливалась по результатам векторизации растрового изображения пространственного разрешения 4 м, а структура посевных площадей — на базе полученной векторной основы структуры землепользования с учетом данных тестовых полигонов в пакетах по индексам NDVI в программной среде ENVI.
Оценка состояния фитоценозов проводилась по подразделениям структуры посевных площадей (поля, производственные участки из нескольких полей) на полученной векторной основе структуры землепользования. Прогноз биологической продуктивности агрофитоценозов осуществлялся по корреляции реальной урожайности культуры и NDVI соответствующего тестового полигона за прошлый с.-х. год.
Метод обработки данных ДЗЗ заключался в геокодировании цифрового плана землеустройства и космического снимка путем стандартной геодезической процедуры привязки по ориентирам и реперам исходного изображения к векторному слою землеустройства в пакете. Формирование пакета: геокодирование первого по сроку снимка (базовый снимок); пиксельная привязка очередного снимка к базовому.
Классификация пакета: формирование пространственной обучающей выборки объектов с близкими, в пределах выборки, и отличными от других областей пакета фотометрическими свойствами согласно данным тестового полигона. Размер элемента выборки — отдельное поле или его фотометрически-однородный фрагмент.
Создание рабочей маски связано с требованием ограничения области классификации только объектами, относящимся к регулярной агрокультуре для данной территории. Классификация данных ДЗЗ о выделенных пространственных объектах в маске проводилась экспертно методом подобия. Конечный результат классификации данных ДЗЗ — цифровая карта посевных площадей в градациях признака состояния культуры. Формат представления данных растровой, векторной, табличной форм на всех этапах обработки ДЗЗ совместим с основными программными ГИС-средствами.
Рис. 1. Стадии обработки материалов ДЗЗ для с.-х. предприятия "Совхоз Александровский" Мясниковского р-на Ростовской обл.: а — векторный слой "система землепользования"; б — целевое маскирование изображения; в — результаты классификации данных ДЗЗ.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
В результате исследований решена задача векторизации растровых изображений землепользования Ростовской обл., их привязки к существующей официальной картографической проекции.
На рис. 1а—1в в качестве примера представлены соответствующие стадии обработки материалов ДЗЗ для с.-х. предприятия "Совхоз Алексан-
дровский" Мясниковского р-на Ростовской обл. На рис. 1а показаны результаты векторизации растрового изображения и полученная в результате структура землепользования изученного объекта по космофотоснимку аппаратуры КФА-1000 от 01.10.1999 г.; на рис. 1б — результат создания рабочей маски: ограничение области классификации только объектами, находящимися в регулярной агрокультуре. В дальнейшем векторный слой
Я
I
_
Г^З
Рис. 2. Пример возможности контроля динамики землепользований для с.-х. предприятия "Совхоз Александровский" Мясниковского р-на Ростовской обл.: а — структура землепользования по космическому снимку (1995 г.); б — структура землепользования по космическому снимку в следующий период наблюдений (1999 г.); в — цифровая картосхема динамики землепользования.
использовался как при обновлении существующих карт землепользования, так и при обработке данных ДЗЗ для целевого маскирования изображений. На рис. 1в приведены результаты классификации данных ДЗЗ после наложения маски,
что позволяет соотнести качественные и количественные характеристики выделяемых классов агроценозов с объектами векторного слоя.
Задачей землеустройства в свете земельной реформы является контроль динамики земельных выделов. Как правило, в наземном исполнении землеустройства в прошлом контроль динамики землепользования выполняли один раз в пять лет. Такая длительность постоянной времени обратной связи в системе регулирования государственного земельного фонда характеризует эту систему как абсолютно нерегулируемую. Ситуация абсолютно не
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.