Создание электронной картографической базы данных сельскохозяйственных земель в низовьях реки Сырдарьи для решения задач землепользования

В настоящее время, развитие сельского хозяйства резко возросла в связи с масштабным освоением орошаемых земель. Активная антропогенная деятельность стала причиной деградации природных компонентов из-за преобладания потребительского неконтролируемого использования ресурсов и отсутствия методов экологической оценки состояния природных систем. Данная статья посвящена на создание единой картографической базы данных сельскохозяйственных земель, которая станет важным инструментом для принятия оптимальных решении и получения нужных результатов. В ходе исследование рассмотрены основные методы и стадии разработки картографической базы данных земель сельскохозяйственного назначения в низовьях реки Сырдарьи, что является одним из экономических важных объектов, для многих стран. В связи с широким развитием новых технологий, было предложено использовать аэрофотоснимки для получения более детальных картографических данных изучаемой территории. Для получения аэрофотоснимков использовался аэрофотоаппарат Phase One iXU-RS1000–40mm, S/N:YC030259 с самолета ВС Piper UP- P3402. На первоначальном этапе обработки выполнялась трансформация и привязка данных аэрофотосъемки при помощи программного продукта Photomod. Данный программный комплекс позволяет производить весь цикл фотограмметрических работ вплоть до получения цифровых моделей рельефа и ортофотоплана. ЦФС Photomod позволяет осуществлять распределенную обработку с использованием нескольких компьютеров.

Ключевые слова: электронно-картографическая база данных, орошаемые земли, аэрофотоснимки, дешифрирования аэрофотоснимков, ЦФС Photomod, задачи землепользования.

Currently, the development of agriculture has dramatically increased due to the large-scale development of irrigated land. Active anthropogenic activity has caused the degradation of natural components due to the prevalence of uncontrolled use of resources and the lack of methods for environmental assessment of the state of natural systems. This article is devoted to the creation of a unified cartographic database of agricultural lands, which will become an important tool for making optimal decisions and obtaining the desired results. In the course of the study, the main methods and stages of development of a cartographic database of agricultural lands in the lower reaches of the Syrdarya River, which is one of the economically important objects for many countries. Due to the wide development of new technologies, it was proposed to use aerial photographs to obtain more detailed cartographic data of the study area. To obtain aerial photographs, there were used a Phase One iXU-RS1000–40mm, S / N: YC030259 aerial camera from a Piper UP-P3402 aircraft. At the initial stage of processing, the transformation and binding of aerial photography data was performed using the Photomod software product. This software package allows you to carry out the entire cycle of photogrammetric work up to obtaining digital elevation models and orthophotomaps. DFS Photomod allows distributed processing using multiple computers.

Keywords: electronic cartographic database, irrigated lands, aerial photographs, interpretation of aerial photographs, DFS Photomod, land use problems.

Бассейн реки Сырдарья является одним из экономически важных объектов, который обеспечивает водными ресурсами такие среднеазиатские страны, как Казахстан, Кыргызстан, Таджикистан и Узбекстан, и имеет значительное влияние на развитие сельскохозяйственной сферы этих стран. Общая длина реки от истоков Нарына общая ее длина составляет 3019 км, а площадь бассейна 219 кв.км (рис.1). Значительная часть ресурсов реки находится на территории Кыргызстана — 74 %, на долю Казахстана приходится лишь 9 % от общего ее ресурса, где река впадает в Аральское море [1]. Тем не менее, в пределах Казахстана Сырдарья остается основной водной артерией, обеспечивающей водными ресурсами население и многие сферы хозяйства, в том числе и сельского хозяйства (Рис. 1).

Развитие сельского хозяйства в Центральной Азии резко возросло в середине XX века в связи с масштабным освоением орошаемых земель. На сегодняшний день воды реки используются преимущественно для орошаемого земледелия, которое занимает около 1/3 ВВП региона, тем самым обеспечивая занятостью 2/3 населения. В совокупности более чем 90 % ресурсов бассейна Аральского моря используются на сельскохозяйственные нужды.

Рис. 1. Карта-схема бассейна р. Сырдарья

Основной состав потребления вод в низовьях реки можно характеризовать следующим образом:

– орошаемое земледелие на общей площади 300 тыс. га, (75 тыс. га в Туркестанской и 225 тыс. га в Кызылординской областях);

– хозяйственно-экологические системы от Шардары до Казалинска, включающие озёра, обводняемые пастбища, пойменные сенокосные и растительные угодья (250 тыс. га);

– дельта р. Сырдарьи с озерно-сенокосными, рыбохозяйственными, водно-болотными и тугайными угодьями (250–300 тыс. га) (табл. 1) [2, с.24–29].

Таблица 1

Распределениие водных ресурсов низовьев реки Сырдарья, км ³

На сегодняшний день, активная антропогенная деятельность в низовьях реки Сырдарьи стала причиной деградации природных компонентов из-за преобладания потребительского неконтролируемого использования ресурсов и отсутствия методов экологической оценки состояния природных систем [4, с. 5−12]. Исследования, проведенные японским Международным исследовательским центром сельскохозяйственных наук (JIRCAS) выявили, что нерациональное использования водных и земельных ресурсов привели к ряду экологических проблем по всему бассейну реки [3].

Основными из этих проблем являются:

– Дефицит воды по всему бассейну реки;

– Повышенная загрезненность;

– Снижение качества воды и ухудшение гидрохимического состава реки;

Прогнозируется, что до 2030 года водные ресурсы всей северной части Центральной Азии будут снижаться до 10 %, а к 2050 году — 4,8 % [7, с. 44].

Таким образом, неэффективное использование водными и земельными ресурсами данного региона является актуальной проблемой, требующей комплексного подхода к его решению.

Решение таких задач требует обработки и анализа огромного количества исходной информации для создания на их основе единой картографической базы данных сельскохозяйственных земель, которая станет важным инструмментом для принятия оптимальных решении и получения нужных результатов. Для полноценного анализа на современном уровне необходимы современные компьютерные средства и технологии, которые обеспечат картографическими данными требуемой точности и детальности.

С помощью Картографической Базы Данных можно выполнять различные задачи:

— Оценка изученности территории;

— Анализ наличия информации;

— Построение аналитических карт;

— Планирование разведочных работ и тд.

— Создание новых тематических карт любого масштаба, используя комбинацию готовых оформленных пространственных слоев.

В данной статье рассмотрены основные методы и стадии разработки картографической базы данных земель сельскохозяйственного назначения в низовьях реки Сырдарьи.

Объект исследования — земли сельскохозяйственного назначения вдоль реки Сырдарья в Кызылординской области Республики Казахстан. В настоящее время, для исследования задач сельского хозяйства и водопользования наиболее актуальным и перспективным является применение методов дистанционного зондирования земли, методов статистического анализа, а так же методов анализа цифровых изображении [8, с. 278–285]. Исходными данными для проведения данных исследовании послужили существующие топографические карты данного региона, а так же аэрофотоснимки.

Растительность — важный компонент окружающей среды. Существует множество методов сбора информации о растительности, среди которых наиболее привлекательным является метод дистанционного зондирования, в основном потому, что он позволяет исследователям точно распознавать большие площади растительного покрова за короткий период времени, сокращая время и объем работы, затрачиваемой на его анализ. Растительный покров поглощает свет определенной длины волны, исходящий от солнца, для производства хлорофилла и использования его во время фотосинтеза, в то время как, например, снег не поглощает его, а отражает его обратно [9, с. 127–150]. Это явление помогает исследователям различать растительный покров, используя разные методы анализа [10, с. 4035].

В связи с этим было предложено использовать аэрофотоснимки для получения более детальных картографических данных изучаемой территории. Для получения аэрофотоснимков использовался аэрофотоаппарат Phase One iXU-RS1000–40mm, S/N:YC030259 с самолета ВС Piper UP- P3402. Съемки проводились в 2018 году на территории общей площадью 1899,657 км ² (табл. 2).

Таблица 2

Общие сведения полета аэрофотосъемки

Съемка выполнялась с высоты 4000 м над уровнем моря, с продольным перекрытием — 60 %, и поперечным — 30 %.

На первоначальном этапе обработки выполнялась трансформация и привязка данных аэрофотосъемки при помощи программного продукта Photomod. Данный программный комплекс позволяет производить весь цикл фотограмметрических работ вплоть до получения цифровых моделей рельефа и ортофотоплана. ЦФС Photomod позволяет осуществлять распределенную обработку с использованием нескольких компьютеров [13, с. 125].

Для создания фотограмметрического проекта использовались аэрофотоснимки полученные во время полета, затем выполнялся накидной монтаж снимков с использованием модуля Photomod Montage Desktop. Использование накидного монтажа позволило выполнить измерение связующих точек и точек планово-высотного обоснования. Опорные и связующие точки измерялись и редактировались в модуле Photomod AT, с использованием специального стереомонитора PLANAR (Рис. 2) [12, с. 122].

В процессе измерения снимков проводилось ручное редактирование точек для обеспечения точности измерения и равномерности распределения точек по всей площади снимков [11, с. 66–71].

Рис. 2. Процесс обработки в программном продукте Photomod

На этапе дешифрирования аэрофотоснимков стояла задача определения типов сельскохозяйственных угодии. Метод решения этой задачи основан на анализе цветовых характеристик растений по цифровым изображениям. По разным факторам качественных показателей, таких как тон, цвет, текстура и других прямых и косвенных индикаторных признаков были выявлены контуры различных видов растительности. С целью повышения достоверности, принадлежность данных индикаторных признаков подтверждаются полевыми наблюдениями. При исследовании данного региона, ввиду необходимости повышенной точности определения видов растительности, применялась данная интерпретация, которая объединяет полевые и камеральные анализы снимков [15].

На финальном этапе работ стоял выбор способа представления данных на карте и создания базы полученных результатов. Современные ГИС технологии успешно применяются для решения подобных задач и являются важным инструментом для картографирования существующих сельскохозяйственных угодий и определения контуров растительности. Картографическая база данных формировалась на платформе ArcGIS от ESRI (Институт исследований природных систем). Для векторизации карт используется программа ArcMap от ArcGIS.

Разрабатываемая база данных состоит из следующие слоев:

1. Annotation
2. Pickets
3. Bridges
4. Relief_point
5. Relief_line
6. Relief_polygon
7. Roads_point
8. Roads_line
9. Roads_polygon
10. Railways_point
11. Railways_line
12. Railways_polygon
13. Dwellings_point
14. Dwellings_line
15. Dwellings_polygon
16. Energy_point
17. Energy_line
18. Energy_polygon
19. Oilgas_point
20. Oilgas_line
21. Oilgas_polygon
22. Economy_point
23. Economy_line
24. Economy_polygon
25. Boundary
26. Boundary_line
27. Hydro_point
28. Hydro_line
29. Hydro_polygon
30. Veg_ground_point
31. Veg_ ground_line
32. Veg_ ground_polygon
33. Ground_point
34. Ground_line
35. Ground_polygon
36. Area_line
37. Area_polygon

Эти слои были получены путем оцифровки аэрофотоснимков в масштабах 1:10 000 и 1:25 000. Из следующих слоев были созданы: реки, дороги, дома, загоны, виды сельскохозяйственных угодии, названия, контурные линии, основные оросительные каналы и производные оросительные каналы. При условии, что базы данных будут постоянно обновляться, она сможет стать важным инструментом для принятия решений сельскохозяйственных задач (Рис. 3) [12].

Рис. 3. Стадии выполнения работ

Заключение

Ни одна стратегия экономических реформ не может быть успешной без устойчивого и широкого сельскохозяйственного развития, которое имеет решающее значение для повышения уровня жизни, сокращения масштабов нищеты, обеспечения продовольственной безопасности, создания жизнеспособного рынка для расширения промышленности и услуг, и внесения существенного вклада в национальный экономический рост.

В целом, геоэкологическая нагрузка в результате антропогенной деятельности территория Кызылординской области достаточно высокая, то есть бассейн в низовьях реки Сырдарьи относится к регионам с высокими техногенными нагрузками и поэтому требует особого внимания [6, с. 107−11].

Разработанная модель картографической базы данных сельскохозяйственных земель может стать основой для разработки ряда мероприятий, направленных на решение ряда проблем в бассейне реки Сырдарьи.

Литература:

1. Оценка водных ресурсов и руслового баланса р. Сырдарьи в пределах Республики Казахстан. Проект «Региональная информационная база водного сектора Центральной Азии» ‘CAREWIB’, Ташкент — Алматы 2011.
2. Карлыханов О. К., Кеншимов А. К., Рябцев А. Д. К гидроэкологической ситуации в низовьях Сырдарьи. /Водное хозяйство Казахстана. — Астана: 2008, № 3(19). — с.24–29.
3. Keisuke Omori, Junya Onishi, Yukio Okuda. Development of subsurface drainage and water-saving irrigation technology for mitigation of soil salinization in Uzbekistan. Japan International Research Center for Agricultural Sciences Tsukuba, Ibaraki, Japan 2020.
4. Хачатурьян В. Х. Концепция улучшения экологической и мелиоративной ситуации в бассейне Аральского моря //Мелиорация и водное хозяйство. − 1990.− № 12. − С. 5−12.
5. Решеткина Н. М., Икрамов Р. К. Борьба с засолением земель и экологический кризис в Приаралье // Мелиорация и водное хозяйство. − 2000. − № 1. − С. 33−36.
6. Оценка уровня техногенных нагрузок на природную систему в низовьях реки Сырдарьи / Ж. С. Мустафаев [и др.]// Вестник ТарГУ: Природопользование и проблемы антросферы. − 2001. − № 4(4). − С. 107−11.
7. Ибатуллин С. Р., Ясинский В. А., Мироненко. Евразийский банк развития. Влияние изменения климата на водные ресурсы Центральной Азии. Отраслевой обзор № 6. Евразийский банк развития. Алматы: «РУАН», 2009. -44с.
8. Буре В. М., Канаш Е. В., Митрофанова О. А. Анализ характеристик цвета растений по аэрофотоснимкам с различными факторами качественных показателей // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления. 2017. Т. 13. Вып. 3. С. 278–285. DOI: 10.21638/11701/ spbu10.2017.305
9. Tucker, C. J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sens. Environ. 1979, 8, 127–150.
10. Samarkhanov K, Abuduwaili J, Samat A, Issanova G. The Spatial and Temporal Land Cover Patterns of the Qazaly Irrigation Zone in 2003–2018: The Case of Syrdarya River’s Lower Reaches, Kazakhstan. Sustainability 2019, 11(15), 4035; https://doi.org/10.3390/su11154035
11. Кузнецова И. А., Махметова Г. Н. Использование программы photomod для создания ортофотоплана на территорию месторождения. Проблемы науки, 2016. — с.66–71.
12. Samrat Paul and Tamara Michel. Creation of cartographic data bases for land assessment and management. 2008
13. Divine Odame Appiah, Eric Kwabena Forkuo, John Tiah Bugri, Theresa Oteng Apreku. Geospatial Analysis of Land Use and Land Cover Transitions from 1986–2014 in a Peri-Urban Ghana. Geosciences 2017, 7, 125.
14. Jude Steven Ejepu, Peter Olasehinde, Appollonia A. Okhimamhe, Ipoola Okunlola. Investigation of Hydrogeological Structures of Paiko Region, North-Central Nigeria Using Integrated Geophysical and Remote Sensing Techniques. Geosciences 2017, 7, 122.
15. Adilet Valeyev, Marat Karatayev, Ainagul Abitbayeva, Saule Uxukbayeva, Aruzhan Bektursynova, Zhanerke Sharapkhanova. Monitoring Coastline Dynamics of Alakol Lake in Kazakhstan Using Remote Sensing Data. Geosciences 2019, 9, 404.