Анализ данных дистанционного зондирования (ДДЗ), применяемых для ландшафтно-экологического картографирования | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 30 ноября, печатный экземпляр отправим 4 декабря.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Технические науки

Опубликовано в Молодой учёный №10 (10) октябрь 2009 г.

Статья просмотрена: 3162 раза

Библиографическое описание:

Беленко, В. В. Анализ данных дистанционного зондирования (ДДЗ), применяемых для ландшафтно-экологического картографирования / В. В. Беленко. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2009. — № 10 (10). — С. 34-36. — URL: https://moluch.ru/archive/10/741/ (дата обращения: 19.11.2024).

   В статье  проанализированы современные аэрокосмические системы получения данных дистанционного зондирования, наиболее полно отвечающие требованиям крупномасштабного ладшафтно-экологического картографирования.

In article modern space systems of data acquisition of the remote sounding, most full meeting the requirements of large-scale landscape-ecological mapping are analyzed.

На сегодняшний  день материалы разных видов аэрокосмических съемок применяются  в различных географических, народнохозяйственных, ландшафтных и экологических направлениях исследования Земли. Материалы дистанционного зондирования получают в результате неконтактной съемки с летательных воздушных (самолетов, дирижаблей) и космических аппаратов. Полученные данные  разнообразны по масштабу, геометрическому разрешению и различным спектральным набором (т.е. снимки, полученные в разных, а порой и достаточно в узких зонах электромагнитного спектра). Главными достоинствами аэрокосмических изображений считаются их высокая детальность, одномоментный  охват обширных территорий, возможность регулярно проводить съемки  на одну и ту же территорию. Съемки производят в видимой, ближней инфракрасной, тепловой инфракрасной, радиоволновой и ультрафиолетовой зонах электромагнитного спектра.

Поскольку на  аэрокосмических снимках одновременно изображаются  все компоненты природной среды и отражаются их взаимосвязи, они наиболее ценны для ландшафтного и экологического картографирования. Двумерная, а иногда и трехмерная  модель поверхности земли (стереоскопические снимки), отображаемая на аэрокосмических снимках, обладает очень важными свойствами: 1) адекватность по геосистемной размерности объектов мелкомасштабных исследований – ландшафтам  и вышестоящим единицам  физико-географического районирования; 2) целостность и структурная дифференцированность; 3) отражение благодаря оптической генерализации главных свойств ландшафтной структуры; 4) не только пространственная, но и пространственно-временная информативность; 5) многоярусность; 6) иерархичность; 7) широкий охват  диапазона геосистемных уровней.

Основными компонентами ландшафта являются почвы, растительность, климат, рельеф, вода, животный мир и др. Но для исследования дистанционными методами подходят лишь почвы, растительность, рельеф и вода. Ниже рассмотрим более подробно.

В настоящее время на территорию России систематически производятся космические съемки. Широкий ассортимент космических снимков и материалов их первичной обработки – по видам, масштабам, спектральным диапазонам - позволяет осу­ществлять целенаправленный ее отбор при картографировании от­дельных аспектов состояний и условий природной среды. Сущест­вующая космическая информация дает возможность использовать как для составления картографических основ, так и для создания тематических экологических карт различного содержания.

Для полного и всестороннего анализа экологических условий целесо­6разно использовать комплекс материалов космической съемки и аэросъемки: разномасштабные, разновременные, разноспектральные сним­ки

Современная космическая информация отвечает многим требованиям ландшафтно-экологического изучения и картографирования территории. Она обеспечивает изучение больших площадей, состояние которых зафиксировано практически на единый момент времени; выявление экологических условий в их взаимосвязи и взаимовлиянии  друг на друга, что позволяет рассматривать среду обитания человека, растений и животных как единую систему. Достаточно полно требованиям экологического картографирования удовлетворяют многозональные съемки в видимом диапазоне, имеющие различные узкие спектральные диапазоны (табл.1).

Таблица 1. Применения космической съемки при составлении экологических карт

Вид съемки

Спектральный диапазон, нм

Основной интерпретируемый объект при составлении экологических карт

Черно-белая в широком диапазоне

460-740

Растительность, почвы, грунты, геоморфологические объекты, подземные и поверхностные воды, ландшафты.

Многозональная

460-580

Подводная растительность, почвы, грунты.

580-680

Геоморфологические объекты, почвы, горные породы, дороги, населенные пункты.

700-890

Гидрография, увлажненность, растительность, почвы

Спектрозональная

580-810

Растительность, почвы, ландшафты

Цветная

450-700

Растительность, почвы, ландшафты

 

Следует сказать, что в последние 2-3 года начинают использовать материалы космических съемок в сантиметровом и дециметровом диапазонах, обладающих высоким пространственным и энергетическим разрешением. Для этого подходят радарные космические спутники TERRASARX, ALOS(PALSAR).

В зависимости от задач исследования могут использоваться снимки, выполненные в более узких зонах спектра, например 460-500, 520-560, 580-620, 640-680 нм и др., или четырех зонах электромагнитного спектра: синей - 400-500, зеленой - 500-600, красной - 600-700, ближней инфракрасной 700-900 нм.

Наиболее информативными при экологическом картографировании,  являются черно-белые снимки, выполненные в зонах 460-740 или 600-700 нм, и цветные синтезированные изображения, которые могут быть получены от 2-х до 4-х зон электромагнитного спектра. Для этого подойдут данные со спутников  QuickBird, Formosat-2, ALOS (Prism, Avnir-2), Ikonos, OrbView-3.

Для целей комплексного картографирования экологических условий природной среды и ее динамики обычно используются исходные космические снимки, а также разномасштабно увеличенные (черно-белые, полученные либо в широком диапазоне электромагнитного спектра, либо в одной из узких зон видимого спектра; цветные, обладающие цветопередачей, близкой к естественной; цветные спектрозональные и синтезированные изображения, выполненные в условных цветах) [1, c.44].

Для дешифрирования некоторых экологических характеристик и специфических экологических условий лучше использовать зональные синтезированные изображения многозональныx аэрокосмических съемок.

Набор снимков исследуемого участка местности, полученных одновременно в разных зонах электромагнитного спектра, дает комплексную характеристику местности и позволяет получить достоверную и детальную информацию о природной среде не только о ее физиономичных объектах, но и некоторых скрытых компонентах ланд­шафта. При картографировании следует учитывать, что каждый уровень генерализации, так же как и каждая спектральная зона, несет определенную информацию о природной среде и, следова­тельно, характеризуется различной информативностью.

При общей оценке информативности снимка в какой-либо одной зоне элект­ромагнитного спектра в целом нельзя отдать предпочтение этому снимку, но при решении конкретных задач, например при оценке степени разли­чия морфологических элементов ландшафта, уточнении гидрогра­фических объектов, определении характера, строения и состояния растительного покрова, выделении характерных типов, видов и раз­новидностей почв и т. п., прослеживается явное преимущество тех или иных спектральных зон. Причем информативность снимков, выполненных в разных зонах спектра, изменяется не только в зависимости от решаемой задачи, но также от района и сезона съемки. И только набор снимков одного и того же участка местности, полученных одновременно в разные сезоны и в различ­ных зонах спектра, может дать многостороннюю характеристику природной среды. Так как каждому типу ландшафта в пределах определенной географической зоны свойственны свои взаимосвязи закономерности, то и признаки дешифрирования природных объектов будут иметь местный характер. Следовательно, и требо­вания к космической информации локальны. Например, для ландшафтных исследований в лесной зоне предпочтительно использовать снимки, полученные летом в зоне 600-700 нм; для уточ­нения морфологического сложения некоторых ландшафтов - сним­ки выполненные в зоне спектра 500-600 нм, для уточнения гидрографических объектов - снимки в зоне спектра 700-800 нм. Для ландшафтных исследований в полупустыне наиболее инфор­мативными спектральными зонами являются 640-740, 580­-620, 520-620 нм [1, c.41].

Геоморфология

При геоморфологических исследованиях могут использоваться снимки разных зон. Для картографирования рельефа в полупустыне наиболее информативны снимки в спек­тральной зоне 580-680 нм, полученные при съемке осенью, а в сухой степи - летом; в полупустыне летние снимки лучше в зоне спектра 520-560 нм. Литологические разности коренных и четвертичных отложений лучше отражаются в зоне спектра 520-560 нм; рыхлые четвертич­ные Отложения - в зоне 500-600 нм. Для этого наиболее пригодны  данные со следующих космических спутников:  WorldView-1, WorldView-2, GeoEye-1-оптко-электронные, Envisat, Radarsat-2 – радарные.

Растительность

Для дешифрирования растительного покрова достоверные ре­зультаты получаются при использовании спектрозональных космических снимков, а также черно-белых, выполненных в зонах спектра 660-720 или 600-700 нм, обеспечивающих наибольшую четкость и наилучшее пространственное разрешение. Спектрозональные изображения повышают достоверность дифференциации различных типологических и территориальных категорий растительного покрова. Снимки, полученные в зонах 520-560, 640-680, 820-890 нм, являются наиболее информативными при определении поврежденных энтомовредителями лесов. При инфекционных болезнях леса наиболее информативен диапазон 640-680 нм. Хорошие результаты при типологическом дешифрировании расти­тельности дают синтезированные цветные изображения. Для этого используют следующие космические аппараты: RapidEye, ALOS (Prism, Avnir-2), Resourcesat-1 (IRS-P6), Landsat-7, Kompsat-2, Ресурс ДК, Cosmo-SkyMed 1, 2, 3, 4, IRS-1C/1D.

 

Гидрогеология

При исследовании гидрогеологических условий основное внима­ние уделяется изучению распределения их индикаторов. Так как грунтовые воды и их характеристики не имеют непосредствен­ного отражения на космических снимках, то получение информации о них основано на использовании различных физиономич­ных, чaстныx и комплексных индикаторов, имеющих отражение на дистанционных материалах, и комплексном анализе физико-географических и геологических условий, обусловливающих формирование и накопление подземных вод.

При гидрогеологическом картографировании космические снимки обеспечивают выделение контуров, различающихся по рисунку изображения, интерпретация которых возможна при применении ландшафтно-индикационных закономерностей. Для этого целесообразно использование тех зональных снимков, на которых эти индикаторы наиболее четко отображаются прак­тически при обнаружении грунтовых вод и определении их характеристик наиболее частными индикаторами выступают сочетания и растительности и рельефа, поэтому наиболее информативными и снимками   при дешифрировании грунтовых вод следует считать те, которые являются информативными для определения этих фи­зиономичных компонентов ландшафта.

Почвенный покров

Наиболее информативными при изучении и картографировании почвенного покрова признаны снимки, полученные в зонах электромагнитного спектра 460-580 и 600-700 нм, и спектраль­ные снимки весеннего и осеннего сроков, в которых лучше всего отражается комплексность почвенно-растительного покрова. Для определения отдельных экологических свойств почв на наиболее информативными оказались: зона 700-740 нм - для дешифрирования влажности; 460-580 нм - для установления солончаков и засоленных почв; 520-560 нм - для определения механического состава почв. Для картографирования состояния почвенного покрова и его характеристик подходят данные со следующих космических спутников:  Ресурс ДК, Ikonos, GeoEye-1, Spot-5, EO-1 (Hyperion, ALI) (данный спутник специально предназначен для почвенного картографирования),

Большое значение для выполнения экологических наблюдений над объектами природной среды могут дать материалы повторной съемки. Синтезированные цветные изображения, полученные в ре­зультате синтеза разновременных космических снимков одной и той же местности с сопоставимыми технологическими условиями съемки, позволяют получить наглядное представление о динамике экзогенных процессов природной среды.

Требования к сезонам cъeмки при решении ряда экологических  задач, довольно разнообразны. Однако опыт показывает, что боль­шинство требований может быть удовлетворено при наличии двух вариантов съемки: 1) летняя съемка для обеспечения изучения экологических условий и их динамики в гумидных зонах и 2) трехсезонная съемка (весна-лето-осень) - для районов аридной и субаридной зон [1, c.49].

Заключение

Таким образом, в статье мы рассмотрели современные данные дистанционного зондирования, которые наиболее полно отвечают требованиям ландшафтно-экологического картографирования. Для этого применяются различные по способу съемки съемочные аэрокосмические аппараты, от  оптико-электронных до радарных, которые в последнее время все больше и больше применяются  в ландшафтно-экологическом картографировании.

 

 

 

Литература:

     1. Востокова Е.А. Экологическое картографирование на основе космической информации. М.: Недра, 1988.-223 с.

2. http://www.sovzond.ru/

Основные термины (генерируются автоматически): природная среда, зона спектра, снимок, электромагнитный спектр, ALOS, зона, дистанционное зондирование, почвенный покров, растительный покров, экологическое картографирование.


Похожие статьи

Анализ методов обнаружения признаков возможной чрезвычайной ситуации с помощью надводных и подводных систем мониторинга зон потенциальных чрезвычайных ситуаций

Геоинформационное обеспечение оценки факторов геоэкологического риска (на примере Урицкого нефтегазового месторождения Саратовской области)

Применение космоснимков при ландшафтном картографировании Кураминского хребта и прилегающих равнин

Метод визуализации и оценки вибрационных воздействий на верхние строения железнодорожного пути

Оценка параметров каналов и развитие измерительных технологий в сетях связи специального назначения

Оптимизация параметров рабочих органов работающих в условиях нераскорчеванных вырубок, с использованием имитационного моделирования реализованного средствами САПР

Система мониторинга и анализа состояния искусственных сооружений на железнодорожном транспорте

Определение эффективности внедрения модулей автоматизированной системы для оценки и корректировки положения графических построений при проектировании чертежей металлорежущих инструментов

Проблематика научных исследований в области телефонизации удалённых объектов хозяйственной деятельности

Обмен данными между SCADA-системой и системой имитационного моделирования авиационных двигателей в процессе испытаний

Похожие статьи

Анализ методов обнаружения признаков возможной чрезвычайной ситуации с помощью надводных и подводных систем мониторинга зон потенциальных чрезвычайных ситуаций

Геоинформационное обеспечение оценки факторов геоэкологического риска (на примере Урицкого нефтегазового месторождения Саратовской области)

Применение космоснимков при ландшафтном картографировании Кураминского хребта и прилегающих равнин

Метод визуализации и оценки вибрационных воздействий на верхние строения железнодорожного пути

Оценка параметров каналов и развитие измерительных технологий в сетях связи специального назначения

Оптимизация параметров рабочих органов работающих в условиях нераскорчеванных вырубок, с использованием имитационного моделирования реализованного средствами САПР

Система мониторинга и анализа состояния искусственных сооружений на железнодорожном транспорте

Определение эффективности внедрения модулей автоматизированной системы для оценки и корректировки положения графических построений при проектировании чертежей металлорежущих инструментов

Проблематика научных исследований в области телефонизации удалённых объектов хозяйственной деятельности

Обмен данными между SCADA-системой и системой имитационного моделирования авиационных двигателей в процессе испытаний

Задать вопрос