Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Дистанционный мониторинг антропогенных нарушений таежной зоны Северо-Запада России

ВАК РФ 25.00.36, Геоэкология

Автореферат диссертации по теме "Дистанционный мониторинг антропогенных нарушений таежной зоны Северо-Запада России"

Бровкина Ольга Владимировна

ДИСТАНЦИОННЫЙ МОНИТОРИНГ АНТРОПОГЕННЫХ НАРУШЕНИЙ ТАЕЖНОЙ ЗОНЫ СЕВЕРО-ЗАПАДА РОССИИ

Специальность 25.00.36 - геоэкология (науки о Земле)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

1 9 МАЙ 2011

Санкт-Петербург 2011

4846541

Работа выполнена в лаборатории дистанционных методов экологического мониторинга и геоинформатики Учреждения Российской академии наук Санкт-Петербургского научно-исследовательского Центра экологической безопасности РАН (НИЦЭБ РАН)

Научный руководитель: кандидат физико-математических наук

Латыпов Искандер Шамильевич

Официальные оппоненты: доктор географических наук, профессор

Григорьев Алексей Алексеевич

кандидат географических наук Сухачева Леонтина Леонидовна

Ведущая организация: Федеральное государственное унитарное

научно-производственное предприятие по морским геологоразведочным работам ФГУНПП «Севморгео»

Л

Защита состоится 7 » и-г&с-? 2011 года в" часов на заседании совета по защите докторских и кандидатских диссертаций Д 212.199.26 при Российском государственном педагогическом университете им. А.И. Герцена по адресу: 191186, г. Санкт- Петербург, наб. р. Мойки, 48, корп. 12, ауд.21.

С диссертацией можно ознакомиться в фундаментальной библиотеке Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена (191186, г. Санкт- Петербург, наб. р. Мойки, 48, корп. 5).

Автореферат разослан « » 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

И.П. Махова

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В последние годы одной из наиболее актуальных кологических проблем таежной зоны Северо-Запада России является загрязнение риродных ландшафтов свалками и полигонами твердых бытовых отходов (ТБО).

Продукты разложения твердых бытовых отходов, поступая в природную среду, называют негативное влияние на компоненты ландшафта - биоту, почву, идрографическую сеть - и могут привести к техногенной миграции химических лемеитов и нарушению геохимического равновесия. Ландшафты таежной зоны 'еверо-Западного региона, занимающие в регионе до 45% площади, арактеризуются, в основном, низкой и слабой устойчивостью к антропогенным оздействиям. Поэтому актуальной является задача выявления свалок и определения арактеристик полигонов твердых бытовых отходов для своевременного федотвращения их негативного влияния на природные ландшафты.

В Ленинградской и Архангельской областях - в районах, где в рамках иссертационной работы проводились исследования, - повсеместно распространено кладирование бытового и строительного мусора вдоль автомобильных дорог, елезнодорожных путей, в рекреационных зонах, за пределами производственных федприятий, вокруг дачных и садовых поселков. Проблема образования «санкционированных мест размещения отходов остается нерешенной для ольшинства пригородных муниципальных районов (Комитет по природным есурсам Ленинградской области, 2010; Комитет по экологии Архангельской бласти, 2009). При эксплуатации большинства полигонов не соблюдаются »ебования природоохранного законодательства, санитарно-гигиенические нормы и фавила. Несмотря на опасность для окружающей среды, на многих из уже ереполненных и формально закрытых полигонах продолжается складирование начительных объемов отходов. Органы природного контроля несут большие ременные и финансовые затраты для решения задачи обнаружения свалок и при существлении мониторинга состояния полигонов твердых бытовых отходов, перативно решить эти задачи позволяют методы и средства дистанционного ондирования. Таким образом, применение аэрокосмических данных является ктуальным для обнаружения свалок и определения характеристик полигонов ТБО.

Объект исследования - свалки и полигоны ТБО таежной зоны Северо-Запада оссии.

Предмет исследования - дистанционный мониторинг свалок и полигонов ТБО аежной зоны Северо-Запада России.

Целью настоящей работы является повышение экономической эффективности ониторинга свалок ТБО на основе данных дистанционных наблюдений.

Для достижения цели поставлены задачи исследования:

1. Анализ современного состояния мониторинга свалок и полигонов ТБО на снове данных дистанционных наблюдений для условий таежной зоны.

2. Исследование спектрально-энергетических и текстурных особенностей^, валок и полигонов ТБО в условиях таежной зоны на основе данных дистанционных аблюдений. I

3. Разработка методики автоматизированного распознавания свалок определения характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционны наблюдений.

4. Создание тематической электронной карты «Несанкционированные свалкт территории Архангельской области на основе разработанной методики.

Положения, выносимые на защиту:

1. Система дистанционно измеряемых характеристик свалок, позволяющг распознавать их на фоне ландшафтов таежной зоны Северо-Запада России.

2. Методика автоматизированного распознавания свалок и определени характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений.

3. Тематическая карта антропогенно измененных ландшафтов Архангельской области «Несанкционированные свалки».

Методы исследований. При проведении экспериментальных исследований были организованы и выполнены наземные и дистанционные наблюдения, использовались теоретические основы физической оптики, методы метрологического обеспечения измерений и статистической обработки данных. При обработке результатов измерений применялись методы распознавания образов, автоматизированной обработки изображений и корреляционного анализа.

Научная новизна работы.

На основе новых экспериментальных авиационных и наземных данных впервые получены спектрально-энергетические и текстурные характеристики свалок твердых бытовых отходов таежной зоны. Разработана оригинальная методика автоматизированного распознавания свалок и измерения характеристик полигонов твердых бытовых отходов по данным дистанционных наблюдений на основе анализа отражательных и излучательных характеристик элементов ландшафта. Введен новый индекс предварительной оценки неблагоприятного воздействия свалок твердых бытовых отходов на окружающую среду по данным дистанционных наблюдений.

Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в разработке методики автоматизированного распознавания свалок и измерения характеристик полигонов твердых бытовых отходов по данным дистанционных наблюдений. Методика включает обоснование требований к дистанционным данным, автоматизированное распознавание свалок и участков полигона ТБО, определение морфологического состава свалок и аномальных температур на участке депонирования отходов полигона ТБО, классификацию свалок по степени неблагоприятного воздействия на окружающую среду.

Практическая значимость.

доказана возможность автоматизированного распознавания свалок таежной зоны Северо-Запада по данным пассивных оптико-электронных средств аэрокосмической ъемки;

доказана возможность проведения предварительной оценки неблагоприятного оздействия свалок твердых бытовых отходов на окружающую среду по данным истанционных наблюдений; получены значения спектрально-энергетических и текстурных признаков, озволяющие реализовывать методику автоматизированного распознавания свалок определения характеристик полигонов ТБО на практике; получены зависимости температуры отходов от времени их хранения на свалке; обоснованы практические рекомендации по выбору условий для мониторинга валок.

Практическая значимость результатов подтверждена их реализацией в Военно-осмической академии имени А.Ф.Можайского, в Северо-Западном филиале Секции (Инженерных проблем стабильности и конверсии» Российской инженерной кадемии при разработке принятых в эксплуатацию авиационных комплексов кологического мониторинга в интересах Минобороны России, в ходе обнаружения ^санкционированных свалок в интересах Администрации Архангельской области а основе материалов аэросъемки, в ходе разработки основных положений по екультивации полигона ТБО «Новоселки» в Ленинградской области.

Обоснованность и достоверность результатов исследований подтверждается овпадением результатов тематической обработки материалов авиационной и осмической съемок с данными наземной заверки, полученных при исследовании ескольких сотен свалок и полигонов ТБО в различных регионах России, римснением опробованных математических методов обработки изображений, спользованием современных компьютерных технологий обработки и анализа анных дистанционного зондирования, разработкой устойчивых признаков аспознавания свалок.

Личный вклад автора заключается в постановке цели исследований, ормулировке задач, получении новых экспериментальных данных при проведении цикла наземных и летных измерений; выполнении расчетно-экспериментальных абот по выявлению дешифровочных признаков свалок; теоретических сследований по усовершенствованию методов обработки данных авиационной и космической съемки и их апробации; обосновании и разработке требований к анным съемки, условиям проведения дистанционных наблюдений для задачи мониторинга свалок и в разработке методики автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 15 международных и российских конференциях. К основным из них относятся доклады на Международных конференциях: «60 лет данным дистанционного зондирования

Земли» (г. Санкт-Петербург, 2004г.), научно-практической конференции «По проблемам ракетно-космической деятельности» (г. Архангельск, 2006 г.), конференции «15 лет Научно-исследовательскому центру экологической безопасности Российской Академии наук (НИЦЭБ РАН)» (г. Санкт-Петербург, 2006 г.), семинарах молодых ученых НИЦЭБ РАН (г. Санкт-Петербург, 2005-2006 гг.), Международной конференции «Космическая съемка - на пике высоких технологий» (г. Москва, 2007 г.), Международной конференции «Организация, технологии и опыт проведения кадастровых работ» (г. Москва, 2010 г.), X Международном семинаре «Геоэкология, геология, эволюционная география» (г. Санкт-Петербург, 2010 г.).

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы. Объем диссертации составляет 194 страницы машинописного текста, включая 57 рисунков, 33 таблицы, 6 приложений, 112 наименований используемых источников, в том числе 15 на английском языке.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснован выбор объекта и предмета исследований, актуальность решаемой в диссертации задачи, формулируется цель работы, основные положения, выносимые на защиту, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе приводится общая характеристика ландшафтов таежной зоны на примере Ленинградской и Архангельской областей. Учитывая низкий экологический потенциал ландшафтов таежной зоны и преобладание водного режима промывного типа, загрязнение природной среды свалками твердых бытовых отходов рассматривается как важнейшая экологическая проблема территории исследования. На основе литературных источников описаны негативные последствия для окружающей среды загрязнений территорий свалками и полигонами ТБО {А.И.Потапов, А.С.Гринин, В.Н.Новиков, А.А.Бартоломей, А.М.Гальперин, Х.-Ю.Шеф и др.). Выполнен обзор работ отечественных и зарубежных специалистов по мониторингу объектов исследования на основе данных дистанционных наблюдений (Ю.Ф. Книжников, В.И. Кравцова, Brand Tso и др.).

Анализ современного состояния предметной области показал, что не изучен до конца вопрос распределения температурного поля участков полигона ТБО, не исследованы спектральные характеристики отходов в зависимости от влажности, измельченности, времени хранения отходов. К настоящему времени не решена задача дистанционного определения морфологического состава отходов свалок. В рассмотренных работах по выявлению свалок используются методы автоматизированного дешифрирования, косвенно учитывающие спектральные яркости объектов через интенсивность яркости пикселя на изображении и метод визуального дешифрирования. Текстурные признаки объектов не используются. Также, не проработана оценка и классификация негативного влияния полигонов и свалок на окружающую среду на основе дистанционных данных, что объясняется неизученностью дешифровочных признаков объектов исследования и

неопределенностью параметров данных дистанционных наблюдений. Исходя из этого, поставлены задачи исследования и цель работы.

Во второй главе на основе анализа изображений свалок и элементов ландшафта выбраны дешифровочные признаки распознавания объектов исследования: площадь, местоположение, форма, тон, текстура. Обоснованы устойчивые из них: тон (спектрально-яркостные и температурные контрасты свалка-фон) и текстура.

Для определения количественных величин яркостных и температурных контрастов свалок с объектами окружающего фона, а также показателей текстуры проведены экспериментальные исследования спектрально-энергетических и текстурных свойств свалок и полигонов ТБО. Экспериментальные исследования состояли из следующих этапов:

1. планирование и проведение наземного эксперимента;

2. планирование и проведение авиационного эксперимента;

3. обработка материалов дистанционных наблюдений;

4. верификация результатов дистанционного мониторинга антропогенных нарушений.

Автором было исследовано 102 объекта на территории Ленинградской и Архангельской областей, из которых: 2 полигона ТБО, 64 свалки ТБО, 11 свалок строительных отходов, 2 свалки металла, 25 смешанных свалок.

Наземные измерения свалок бытового и строительного мусора и участков полигона ТБО «Новоселки», расположенных в Ленинградской области, проводилось в разные месяцы года (май - октябрь) при различных метеоусловиях. При проведении работ использовались следующие средства измерения: полевой многоканальный фотометр для получения исходных данных о коэффициентах интервальной яркости, люксметр для измерения освещенности, радиометр для измерения средних и экстремальных значений радиационной температуры элементов исследуемых поверхностей.

Авиационный эксперимент заключался в получении материалов аэросъемки в диапазоне 0,4- 12,5 мкм, предварительной обработке изображений и исследовании спектрально-энергетических свойств свалок. Аэросъемочные полеты производились с борта самолета АН-30 в разные месяцы бесснежного периода года (май-октябрь). При выполнении аэросъемочных работ задействовалось следующее оборудование:

-аппаратура инфракрасного (теплового) диапазона спектра (оптико-электронный сканер «Везувий-ЭК»);

-гиперспектральная аппаратура (видеоспектрометр «Фрегат»)',

-аппаратура для цифровой цветной аэрофотосъемки (цифровая цветная фотокамера «NIKON D2X»).

В качестве материалов космической съемки использовались спектрозональные изображения съемочной системы Landsat.

В результате обработки изображений видеоспектрометра «Фрегат», космической системы Landsat, данных полевого многоканального фотометра сделаны следующие выводы о спектрально-яркостных характеристиках свалок и полигонов ТБО (рис.1,2):

- свалки твердых бытовых отходов, металла, строительных отходов обладают различными отражательными свойствами;

- наиболее информативные отражательные свойства свалок наблюдаются в интервале 550-780 нм;

- увеличение значений яркостных контрастов свалки с фонами (лес, трава, болото, грунт, асфальт, бетон, песок) наблюдается в интервале длин волн 600-700 нм;

- наименьший яркостной контраст имеют свалки с песчаными и грунтовыми объектами;

- наибольший яркостной контраст имеют свалки с фонами лес и трава;

- чем больше степень измельчения отходов, тем больше значения коэффициентов интервальной яркости;

- с ростом степени увлажнения отходов, отражающие свойства уменьшаются.

255-

0 ,—

У <? ^ Г Г # Р й' й1 V™ 1? й1 ^ г V Г ¥ «Р

свалка лес

255-

Л» <£>' Л (О „О ЛЬ ДУ тг.лг,.-.

(У (Р ф # ч^ ф ср*—Трава

" свалка

255-

гч*^ пг* гх' гч- гч'1 о' Г^'^ .V л'' А.'

ОрС сЭ гр> Л' с»' <3 „О' «ЯГ ой

-асфальт -свалка

////////// # ^ & & Й? Л^ ^ болото

^ <9 ^

л» _сг .о л лг Л' лг ЛЬ л" «р б3 л3 «г & <г

-свалка песок

Рис.1. Спектры сигналов (доверительные интервалы) от поверхностей различных объектов по данным видеоспектрометра «Фрегат»

0,4 КИЯ

345 460 520 640 780 1050 1600

№ Описание свалки

1 Отходы перемешаны с грунтом

2 Свежие ТБО

3 ТБО в карьере

4 Пластик и картон

5 ТБО и бетонные фрагменты

Рис. 2. Кривые коэффициентов натервалыюн яркости свалок, измеренные нолевым многоканальным фотометром

В результате обработки авиационных изображений, полученных в тепловом инфракрасном диапазоне спектра, было установлено, что участки полигона, температурный контраст с фоном которых Ктем > 10 °С, являются аномально нагретыми (рис.3). Это свидетельствует о протекании физико-химических и биохимических процессов в теле свалки, сопровождающихся выделением вредных газов в атмосферу. Также было выявлено, что аномальные температуры свойственны рабочим картам отходов и участкам полигона, на которых ведутся работы по укатке отходов с изолирующим слоем. Температурный контраст полигон-фон является устойчивым дешифровочным признаком для участков с активными реакциями разложения отходов._ _

8 I

7 |

6 [

5 |

4 }

3 I

1

2 I

1 |

О

Рис. 3. Температурные контрасты участков полигона ТБО «Новоселки», вычисленные по изображениям тепловой азросъемки в мае 2005, августе 2006 и августе 2009 гг.

Автоматизированная обработка материалов дистанционных наблюдений подтверждена результатами экспериментальных исследований спектрально-энергетических свойств свалок.

Автоматизированная обработка изображений, полученных

видеоспектрометром, заключалась в распознавании морфологического состава отходов восьми свалок Ленинградской области. Области значений яркости типов отходов (строительные отходы, ТБО, металлы), не пересекаются в пространстве спектральных признаков, что позволяет распознавать состав свалки методом автоматизированной классификации (рис. 4).

2 4 6 8 10 12 14

к,°с

№уч. Название участка полигона ТБО

1 Рабочие карты отходов

2 Закрытые для приема отходов. Начало работ по укатке отходов с фунтом

3 Отходы, укатаные с грунтом

4 Новая рабочая карта с 2009г., не принимала отходы с 2000г.

5 Закрыт для приема отходов в 2000г.

6 Запас грунта

7 Закрыт для приема отходов в 1995г.

8 Закрыт для приема отходов в 2005г.

10

Фрагмент изображения, полученного видеоспектрометром 27 июня 2009 г. Ленинградская обл., канал 650-700 нм

Наземная заверка

^ ^ ^

£> ^ ^ <5>

ЬЛ*'

^ & # # ^ # #

Спектральные кривые составляющих свалю

Песок Грунт ——— Металл -ТБО

Рис. 4. Распознавание морфологического состава отходов свалки с использованием алгоритма «классификация без обучения»

Схема полигона. 1, II, III - карты складирования ТБО

Результат автоматизированной обработки ИК(теплового) изображения Рис. 5. Выделение участков полигона ТБО г. Архангельск с аномальной температурой

Автоматизированная обработка изображений ИК (теплового) диапазона спектра заключалась в определении значений температур трех полигонов ТБО Архангельской и Ленинградской областей. В результате обработки с использованием алгоритма «классификация без обучения» выделились участки полигона, температурный контраст с фоном которых Ктат. > 10 °С (рис.5). Выделенные участки расположены на рабочих картах отходов и картах, где ведутся

Результат автоматизированной обработки

работы по укатке отходов с изолирующим слоем. Что доказывает экспериментальное утверждение.

Автоматизированная обработка изображений сверхвысокого линейного разрешения на местности, полученных в результате аэросъемки в видимом диапазоне спектра, заключалась в распознавании свалок на фоне ландшафтов Ленинградской и Архангельской областей. Для верификации результатов авиационного эксперимента использовались 70 изображений с линейным разрешением на местности от 0,3 до 3 м и алгоритмы классификации по спектральным и текстурным признакам объектов (рис. 6).

Использование текстурного признака в задаче автоматизированного распознавания позволяет исключить из класса «свалки» объекты, близкие со свалкой по спектрально-яркостным характеристикам (песок, грунт). Экспериментально было установлено, что распознавание свалки текстурным методом по данным дистанционных наблюдений достигается, если значение отношения коэффициентов Фурье-спектра: Сое]01/Сое/МахАтр1 = 1,3.

В1Ш ж хяшж шш 1 'лЕЛЯКа «И н . * Р ЯШ -1 ы — ЩЗк - —^Зи до&ЯвдВаЧ 'Т**'в шЕ

Грунтовая дорога Песчаный карье Контур складирования мусора Исходное аэрофотоизображение -р Места складирования мусора Результат обработки изображения

Рис.6. Автоматизированное распознавание свалки с использованием текстурного

признака

Таким образом, по результатам экспериментальных исследований спектрально-энергетических и текстурных особенностей свалок создана система дистанционно измеряемых характеристик этих объектов (табл. 1,2).

Система дистанционно измеряемых характеристик свалок позволяет распознавать их по данным дистанционных наблюдений на фоне ландшафтов таежной зоны Северо-Запада России - первое защищаемое положение.

Таблица 1

Система дистаиционно измеряемых характеристик свалок

Характеристика Описание характеристики

Спектрально-энергетические Границы спектрального диапазона с наименьшими значениями яркостных контрастов свалка - фон (асфальт, бетон, глина, трава, песок), нм 440-490

Яркостные контрасты свалка-фон (табл.2)

К/пемп,, С температурный контраст свалки с окружающими фонами (трава, хвойный лес, лиственный лес, влаяагый грунт). Ктем„ > 10, если время складирования отходов составляет 3 и более лет; Котя.теяп < Ю, еСЛИ ВреМЯ складирования отходов составляет менее трех лет.

Текстурные Комбинация коэффициентов преобразования Фурье -максимальной амплитуда, МахАтр/, и сЫО - в окне IV, пике2. Панике2 Сое/О]/СоерМахЛтр!

16 1,3

Таблица 2

Яркостные контрасты свалка-фон

Фоны Границы спектральных диапазонов, нм

400-530 480-580 560-760 720-930

Асфальт сухой 0,09 0,23 0,41 0,60

Трава 0,15 0,32 0,40 0,30

Бетон 0,10 0,26 0,45 0,65

Почва оподзоленная 0,25 0,57 0,79 0,55

Песок 0,03 0,07 0,10 0,06

Груш- 0,02 0,19 0,22 0,20

Лес смешанный 0,23 0,27 0,30 0,25

В третьей главе приведено описание разработанной методики автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений. Структурная схема методики представлена на рис. 7.

1'нс.7. Структурная схема методики

1. Выбор изображений осуществляется согласно требованиям, предъявляемым к основным характеристикам дистанционных данных - спектральному разрешению и линейному разрешению на местности (ЛРМ) (табл.3).

Таблица 3

Требования к характеристикам днетанцнонных данных

Наименование спектральных диапазонов Границы используемых спектральных диапазонов ЛРМ, м

Видимый 600-700 нм 0,3-1,1

ИК (тепловой) 8-14 мкм 1,0-2,0

Выбор спектрального диапазона осуществляется для извлечения информации, необходимой для обнаружения и распознавания объектов (свалок) на фоне типовых элементов ландшафта (трава, лес, открытый грунт, асфальт и др.). В ходе диссертационных исследований получены уникальные спектрозональные данные об отражательных характеристиках нескольких десятков свалок на фоне типовых элементов ландшафта в различных условиях сезонной и суточной изменчивости. В ходе анализа основных закономерностей установлено, что максимальный контраст между свалкой и фонами достигается в диапазоне 600-700 нм.

Для обоснования выбора спектрального диапазона, получена зависимость линейного разрешения на местности от длины волны излучения. Экспериментальным путем установлено, что при возрастании контраста объект-фон

наблюдается улучшение ЛРМ, при снижении контраста - ухудшение ЛРМ. 11аилучшие значения ЛРМ при выявлении свалок на разных фонах характерны для диапазона длин волн 620-700 нм.

Тепловой диапазон 8-14 мкм используется в методике для распознавания свалок и оценки их негативного влияния на окружающую среду.

При определении значений линейного разрешения на местности материалов дистанционных наблюдений (ЛРМ) и соответствующих им значений вероятности обнаружения свалки (Р) использовались площади типовых свалок (табл.4).

Таблица 4

Вероятность обнаружения свалки

ЛРМ, м 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 1,1 1,2 1,5 1,7 1,9 2,1

5=10 м2

1 0,98 0,97 0,96 0,96 0,95 0,9 0,86 0,8 0,75 0.65 0,58 0,48 0,35

5=16 мг

^Пр. 1 1 0,99 0,98 0,97 0,96 0,94 0,92 0,9 0,87 0,84 0,8 0,75 0,7

5=20 м2

Рпп. 1 1 1 1 1 0,99 0,97 0,94 0,91 0,89 0,85 0,84 0,82 0,8

2. Для автоматизированного распознавания свалок по данным аэрокосмической съемки используются два подхода, основанные на спектрально-яркостных и текстурных признаках объекта. На результативность распознавания влияет линейное разрешение на местности дистанционных данных и выбор алгоритма классификации.

Доказано, что при значениях линейного разрешения на местности в интервале 0,7-1,1 м разброс значений яркости изображений свалок минимальный. Этот факт позволяет использовать алгоритмы автоматизированной обработки изображений, основанные только на спектрально-яркостных характеристиках объектов.

При значениях линейного разрешения на местности в интервале 0,3-0,6 м разброс значений яркости существенный в силу влияния детальности изображений (изображение носит неоднородный характер в силу неоднородного состава свалки). В данном случае для автоматического обнаружения и распознавания свалок целесообразно дополнительно использовать метод, основанный на текстурных различиях изображений объектов.

3. Для распознавания отходов, составляющих свалку, используется поэлементный спектрально-яркостный анализ изображения свалки по данным авиационной гиперспектральной съемки. Значения яркости, зафиксированные съемочной системой для одного объекта в разных спектральных зонах, их графическое отображение в виде спектральных кривых и сопоставление с эталонными значениями позволяют уверенно отличать и выделять составляющие свалки на снимке.

4. Для автоматизированного выделения участков полигона с аномальной температурой используется алгоритм «классификация с обучением», в результате которого распознаются участки полигона, температурный контраст с фоном которых больше или равен 10°С.

5. Классификация свалок по степени неблагоприятного воздействия на окружающую среду проводится на основе материалов аэрокосмической съемки и их тематической обработки для определения очередности ликвидации свалок. Для классификации свалок по степени неблагоприятного воздействия на окружающую среду автором введен индекс Р, принимающий значения: 1 - потенциально опасная; 2 - средней экологической опасности; 3 - относительно безопасная:

Р=Р (Б, К„ С, I,Ц тст, Уф), где

5- площадь свалки, м2;

К, - температурный контраст складируемых отходов с фоном;

С - примерный состав складируемых отходов, %: Б - бытовой мусор, П -пластик, Ме - металл, Стр - строительные отходы;

Ь - удаленность от мест жизнедеятельности человека и водоемов, м;

и - устойчивость территории к антропогенному воздействию, баллы;

теш ~ количественный выход метана из свалки в год, т;

Уф- объем образующегося фильтрата, м3/год.

В табл. 5 указаны значения параметров индекса Р:

Таблица 5

Определение степени неблагоприятного воздействия па окружающую среду на основе материалов аэрокосмнческой съемки

р 5, м" С, % м тан, т 1/,баллы

1 - потенциально опасная >100 > 10 П, Б, Ме <500 есть 2

2 - средней экологической опасности >50 5<ЛГ,<10 П, Б, Ме 500<£< 3000 есть 1

3 - относительно безопасная любая <5 Стр, Ме >3000 нет 0

Методика автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений

является вторым защищаемым положением.

В четвертой главе описаны основные этапы создания тематической цифровой карты антропогенно измененных ландшафтов части Архангельской области «Несанкционированные свалки»:

1. Построение по результатам аэрофотосъемки цифровых рабочих фотосхем исследовавшихся территорий.

2. Выявление на материалах аэрофотосъемки несанкционированных свалок.

3. Разработка тематической цифровой карты.

4. Ландшафтно-индикационное дешифрирование части территории Архангельской области и оценка устойчивости ландшафта к антропогенной нагрузке.

5. Определение антропогенной нагрузки исследуемой территории, обусловленной размещением несанкционированных свалок.

Для создания тематической цифровой карты использовались материалы высокодетальной цифровой цветной аэрофотосъемки участков территории Архангельской области общей площадью 1200 км2 , проведенной в августе 2007. Линейное разрешение на местности регистрируемых изображений составило 0,6 м.

Выявление свалок проводилось на основе методики автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигона ТБО по данным дистанционных наблюдений. В результате дешифрирования было выявлено 559 свалок. Для каждой свалки определены площадь, координаты расположения и тип (1-твердые бытовые отходы, 2-промышленные и строительные отходы, 3-смешанная свалка, 4-заросшая действующая свалка, 4-металические отходы)(рис.8а).

Для исследуемой территории была определена антропогенная нагрузка, обусловленная размещением несанкционированных свалок и выраженная в форме

а)

□ 16-20 несанкционированных свалок

□ 21-35 несанкциониорванных свалок

б)

Рис.8 Тематическая цифровая карта территории Архангельской области «Несанкционированные свалки»:

а) Фрагмент тематической ЦК;

б) Антропогенная нагрузка ландшафта «Несанкционированные свалки».

Расчет экономической эффективности выполненных работ на территории Архангельской области показал, что применение разработанной методики позволило снизить расходы, повысить достоверность и оперативность выполнения работ. Вклад внедренной автоматизированной обработки материалов аэросъемки в экономическую эффективность всего цикла работ (включая аэросъемочные операции) составляет около 20%.

Созданная тематическая карта внедрена и используется Администрацией г. Архангельска для получения сведений о расположении и характеристиках свалок и принятия решений об очередности ликвидации загрязнений.

Тематическая карта антропогенно измененных ландшафтов Архангельской области «Несанкционированные свалки» - третье защищаемое положение.

В заключении представлены развернутые формулировки наиболее важных научных результатов работы, вывод о достижении цели диссертационного исследования, сведения о реализации результатов, предложения по возможным путям совершенствования и повышения эффективности реализации методики.

Основные результаты диссертационных исследований:

1. Система спектрально-энергетических и текстурных признаков свалок, позволяющая распознавать их на фоне ландшафтов таежной зоны Северо-Запада России по данным дистанционных наблюдений.

2. Методика автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений.

3. Требования к данным дистанционных наблюдений для решения задач методики: линейное разрешение на местности 0,3-1,1 м, спектральные диапазоны 600-700нм и 8-14 мкм.

4. Метод классификации свалок по степени неблагоприятного воздействия на окружающую среду на основе материалов аэрокосмической съемки и их тематической обработки.

5. Рекомендации по выявлению участков полигонов и свалок, температурный контраст с фоном которых Ктеш > 10 °С, обуславливающий протекание физико-химических и биохимических процессов с выделением вредных газов в атмосферу.

6. Тематическая цифровая карта «Несанкционированные свалки» территории Архангельской области на основе разработанной методики.

7. Практические рекомендации по выбору условий мониторинга свалок и полигонов ТБО.

III. СПИСОК ОСНОВНЫХ РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ

ДИССЕРТАЦИИ:

1. Бровкина О.В. Автоматическая идентификация свалок по разноспсктральным аэрокосмическим данным // Журнал «Исследования Земли из космоса». 2007. №6.-С.22-28 (0,5 пл.).

2. Бровкина О.В., Григорьева О.В. Авиационный контроль экологического состояния районов в зоне ракетно-космической деятельности // Материалы научно-практической конференции «Проблемы ракетно-космической деятельности», Архангельский государственный университет, 2007 г. - С. 9-15 (0,3/0,15 пл.).

3. Бровкина О.В. Оценка состояния свалок и полигонов ТКО на основе автоматизированной обработки разноспектральных аэрокосмических изображений // Сборник докладов третьей военно-научной конференции Космических войск «Анализ роли и места Космических войск в системе операций ВС РФ при подготовке и ведении военных действий, исследование форм и способов применения объединений, соединений и учреждений Космических войск»,2006 г. -С. 63-66 (0,13 пл.).

3. Мочалов В.Ф., Мельканович А.Ф., Бровкина О.В., Григорьева О.В. Обоснование требований к материалам аэрокосмической съемки для решения практических задач // Сборник докладов Международной конференции «Космическая съемка - на пике высоких технологий», 2007 г. - С. 204-205 (0,35/0,2 пл.).

4. Бровкина О.В. Применение данных аэросъемки в контроле состояния полигонов твердых коммунальных отходов и обнаружения несанкционированных свалок // Специализированный информационно-аналитический журнал «Рециклинг отходов», 2007JV» 2. - С. 10-11 (0,2 пл.).

5. Бровкина О.В. Спектральные характеристики свалки твердых бытовых и промышленных отходов (по результатам космических и наземных измерений) // Сборник научных работ молодых специалистов и аспирантов СПб НИЦЭБ РАН, 2006г. -С. 112-115(0, Зпл.).

7. Бровкина О.В., Латыпов И.Ш., Чапурский Л.И. Изучение спектральных характеристик полигона твердых бытовых и промышленных отходов на территории Ленинградской области по космическим и наземным измерениям // Сборник научных трудов СПб НИЦЭБ РАН «Методологические проблемы экологической безопасности», 2008г.-С. 319-325(0,2/0,1п.л.).

8. Бровкина О.В., Григорьева О.В., Груздев В.Н., Чапурский Л.И. и др. Аппаратура, методики и результаты использования материалов видеоспектральной и тепловой аэросъемки для экологического мониторинга территорий и акваторий // Сборник научных статей «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов», выпуск 4, том 1, 2007 г.- С. 209-215(0,34/0,15 пл.).

9. Бровкина О.В. Кадастровый учет несанкционированных свалок на основе материалов дистанционных данных//! 5-я Всероссийская конференция

«Организация, технологии и опыт ведения кадастровых работ», Москва, 2010г. (0,15п.л.).

10. Бровкина О.В., Мочалов В.Ф. и др. Распознавание свалок твердых бытовых и промышленных отходов на основе данных авиационных и космических наблюдений /У Сборник докладов 6-ой Международной научно-практической конференции «Пилотируемые полеты в космос», 2005 г. - С. 331-332 (0,2/0,1п.л.).

11. Бровкина О.В. Применение Фурье-анализа в задаче распознавания свалок по данным аэросъемки // Сборник научных трудов «Актуальные проблемы экологической безопасности и устойчивого развития регионов» по итогам межрегиональной конференции молодых ученых 15-16 ноября 2006 года. -СПб.,НИЦЦЭБ РАН.-С. 178-182 (0,25).

12. Бровкина О.В., Мочалов В.Ф., Чапурский Л.И. Мониторинг свалок по разноспектральным аэрокосмическим данным // Сборник трудов VIII международного экологического форума. Санкт-Петербург, выставочный комплекс «Ленэкспо». 19-21 марта 2008 г. -С.22-27 (0,25/0,15 пл.).

13. Бровкина О.В., Кудряшов H.H., Марков A.B. Поиск отделяющихся частей ракет-носителей в труднодоступной местности с использованием средств аэросъемки // Сборник трудов Третьей ВНК Космических войск «Анализ роли и места Космических войск в системе операций ВС РФ при подготовке и ведении военных действий..». Санкт-Петербург, BKA им. А.Ф.Можайского. 2006 г. С. 109115 (0,2/0,07 п.л.).

14. Бровкина О.В., Григорьева О.В. и др. Геоинформационная система экологического мониторинга состояния окружающей среды с использованием аэрокосмической информации // Сборник трудов XII научно-технической конференции «Геоинформационный мониторинг- GPS и ГИС-технологии». Алушта. 2007 г. - С.87-92 (0,2/0,05 п.л.).

15. Бровкина О.В., Мочалов В.Ф., Григорьева О.В. Системы экологического контроля на основе авиационных и космических данных // Конференция «Экология большого города». Санкт-Петербург. 2006 г. - С.75-77 (0,2/0,1 п.л.).

16. Бровкина О.В., Легомина А.И. Использование географической информационной системы в задачах обработки, анализа и представления материалов тепловой аэросъемки // Сборник трудов НИЦ-2 4 ЦНИИ МО РФ, выпуск 6. Санкт-Петербург. - 2004 г. - С. 229-234 (0,3/0,15 п.л.).

17. Бровкина О.В., Легомина А.И. Методы тематического дешифрирования космической информации в интересах обеспечения экологической безопасности в зонах ответственности Вооруженных сил // Вторая ВНК Космических войск «Проблемы обеспечения устойчивости систем вооружения и военной техники Космических войск». BKA им.А.Ф.Можайского, Санкт-Петербург. - 2004 г. - С. 101-105 (0,3/0,15 п.л.).

18. Бровкина О.В., Григорьева О.В. и др. Унификация методов исследований для целей ведения комплексного мониторинга Финского залива и прилегающих территорий с использованием дистанционного зондирования Земли // VI Всероссийский гидрологический съезд, Санкт-Петербург. - 2004 г. - С. 74-80 (0,4/0,15 п.л.).

Подписано в печать 19.04.2011. Формат 60x90/16 Бумага офсетная. Усл. печ. л. 1,75 Тираж 100 экз. Заказ 156

Отпечатано в типографии ООО «Адмирал»

199048, Санкт-Петербург, В. О., 6-я линия, д. 59 корп. 1, оф. 40Н

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Бровкина, Ольга Владимировна

Перечень условных обозначений.

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1. Анализ современного состояния методов мониторинга свалок и полигонов ТБО средствами дистанционного зондирования для условий. таежной зоны;.

1.1 .Характеристика ландшафтов таежной зоны территорию Северо-Запада России (на примере Архангельской и Ленинградской.областей):.

1.1.1. Ландшафтное районирование.

1.1.2. Физико-географическое положение Архангельской и Ленинградской областей.

1.1.3. Антропогенные воздействия на ландшафты.

1.2. Характеристика свалок и полигонов ТБО.

1.2.1 .Описание свалок и полигонов ТБО.

1*.2.2.Негативные последствия влияния свалок и-полигонов ТБО на окружающую среду.

1.3. Состояние исследований в области дистанционного наблюдения свалок и полигонов ТБО:.

1.3.1. Общие сведения о ДДЗ.

1.3.2. Анализ применяемых средств ДЗ и методов обработки данных ДЗ в задаче мониторинга свалок и полигонов ТБО.

1.4. Проблемы мониторинга свалок и полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений, постановка задач и цели исследования.

Глава 2. Разработка системы информативных текстурных и спектрально-энергетических, признаков, свалок и полигонов ТБО в условиях: таежной зоны на основе данных дистанционных наблюдений.

2.1. Выбор возможных признаков дешифрирования свалок.

2.2. Экспериментальные исследования спектрально-энергетических свойств свалок и полигонов ТБО.

2.2.1. Планирование и проведение наземного эксперимента.

2.2.2. Планирование и проведение авиационного эксперимента.

2.2.3. Обработка материалов космической съемки.

2.2.4. Автоматизированное распознавание свалок на основе материалов экспериментальных дистанционных наблюдений.

Глава 3. Разработка методики автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигона ТБО.

3.1. Описание структурной схемы методики.

3.2. Обоснование требований к данным дистанционных наблюдений

3.3. Автоматизированное распознавание свалок и участков полигонов ТБО.

3.4. Типизация свалок по степени неблагоприятного воздействия на окружающую среду.

Глава 4. Создание тематической электронной карты антропогенно измененного ландшафта части Архангельской области «Несанкционированные свалки»

4.1. Карты современного состояния и антропогенных изменений состояния окружающей среды, составляемые на основе материалов дистанционных наблюдений.

4.2. Основные этапы создания цифровой карты антропогенно измененного ландшафта части Архангельской области.

4.3. Оценка экономической эффективности мониторинга свалок на основе данных дистанционных наблюдений.

4.4. Разработка практических рекомендации по рациональному выбору условий проведения мониторинга свалок и полигонов твердых бытовых отходов.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Дистанционный мониторинг антропогенных нарушений таежной зоны Северо-Запада России"

Актуальность работы. В последние годы одной из наиболее актуальных экологических проблем, таежной зоны Северо-Запада России, является загрязнение природных ландшафтов свалками и полигонами твердых бытовых отходов (ТБО).

Продукты разложения твердых бытовых отходов, поступая в .природную среду, оказывают негативное влияние на компоненты ландшафта, - биоту, почву, гидрографическую сеть - и могут привести к техногенной миграции химических элементов и нарушению геохимического равновесия. Ландшафты таежной зоны Северо-Западного региона, занимающие в , регионе до 45% площади, характеризуются, в основном, низкой и слабой устойчивостью к антропогенным воздействиям. Поэтому актуальной является задача выявления свалок и определения характеристик полигонов твердых бытовых отходов для своевременного предотвращения их негативного влияния на природные ландшафты.

В Ленинградской и Архангельской областях - в районах, где в рамках диссертационной работы проводились исследования, - повсеместно распространено складирование бытового и строительного мусора вдоль автомобильных дорог, железнодорожных путей, в рекреационных зонах, за пределами производственных предприятий, вокруг дачных и садовых поселков. Проблема образования несанкционированных мест размещения отходов остается нерешенной для большинства . пригородных муниципальных районов [68,69]. При эксплуатации большинства полигонов не соблюдаются требования природоохранного законодательства, санитарно-гигиенические нормы и правила. Несмотря на опасность для окружающей среды, на многих из уже переполненных и формально закрытых полигонах продолжается складирование значительных объемов отходов. Органы природного контроля несут большие временные и финансовые затраты при организации работ по обнаружению свалок, планированию их ликвидации и при осуществлении мониторинга состояния полигонов твердых бытовых отходов. Оперативно решить эти задачи позволяют методы и средства дистанционного зондирования. Таким образом, применение аэрокосмических данных является актуальным для обнаружения свалок и определения характеристик полигонов ТБО.

Объект исследования - свалки и полигоны ТБО в условиях таежной зоны Северо-Запада России.

Предмет исследования — дистанционный мониторинг свалок и полигонов ТБО таежной зоны Северо-Запада России.

Целью настоящей работы является повышение экономической эффективности мониторинга свалок ТБО на основе данных дистанционных наблюдений.

Для достижения цели поставлены следующие задачи исследования.

1. Анализ современного состояния мониторинга свалок и полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений для условий таежной зоны.

2. Исследование спектрально-энергетических и текстурных особенностей свалок и полигонов ТБО в условиях таежной зоны на основе данных дистанционных наблюдений.

3. Разработка методики автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений.

4. Создание тематической электронной карты «Несанкционированные свалки» территории Архангельской области на основе разработанной методики. и

Защищаемые положения.

1. Система дистанционно измеряемых характеристик свалок, позволяющая распознавать их на фоне ландшафтов таежной» зоны Северо-Запада России.

Методика- автоматизированного распознавания^ свалок и определения ^ ^^характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных $ / ^ наблюдений. з 3. Тематическая карта антропогенно измененных экосистем ^ Архангельской области «Несанкционированные свалки».

Д Методы исследований. При проведении экспериментальных

Ь исследований были организованы и выполнены наземные и дистанционные наблюдения, использовались теоретические основы физической оптики, методы* метрологического» обеспечения измерений и статистической обработки данных. При обработке результатов измерений применялись методы распознавания образов, автоматизированной обработки изображений и корреляционного анализа.

Научная новизна работы.

На основе новых экспериментальных данных впервые получены спектрально-энергетические и текстурные характеристики свалок твердых бытовых отходов, позволившие разработать оригинальную методику автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов твердых бытовых отходов по данным дистанционных наблюдений.

Практическая значимость:

• доказана возможность автоматизированного обнаружения и распознавания свалок таежной зоны Северо-Запада на основе обработки данных от оптико-электронных средств авиационной и космической съемки;

• доказана возможность предварительной оценки неблагоприятного воздействия свалок твердых бытовых отходов на окружающую среду по данным дистанционных наблюдений;

• получены значения спектрально-энергетических и текстурных признаков, позволяющие реализовывать методику автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на практике;

• обоснованы практические рекомендации по выбору оптимальных условий для мониторинга свалок.

Практическая значимость результатов подтверждена их реализацией в Военно-космической академии имени А.Ф.Можайского, в Северо-Западном филиале Секции «Инженерных проблем стабильности и конверсии» Российской инженерной академии при разработке принятых в эксплуатацию авиационных комплексов экологического мониторинга в интересах Минобороны России, в ходе обнаружения несанкционированных свалок в интересах Администрации Архангельской области на основе материалов аэросъемки, в ходе разработки основных положений по рекультивации полигона ТБО «Новоселки» в Ленинградской области.

Обоснованность и достоверность результатов исследований подтверждается совпадением . результатов тематической обработки материалов авиационной' и космической съемки с данными наземной верификации объектов исследования на примере нескольких сотен свалок и полигонов ТБО в различных регионах России, разработкой устойчивых признаков для идентификации свалок, применением опробованных математических методов обработки изображений, использованием современных компьютерных технологий обработки данных дистанционного зондирования.

Личный вклад автора заключается в постановке цели исследований, формулировке задач и разработке методики автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений; получении новых экспериментальных данных при проведении цикла наземных экспериментов и летных измерений; выполнении расчетно-экспериментальных работ по выявлению дешифровочных признаков свалок; теоретических исследований по усовершенствованию методов обработки данных авиационной и космической съемки и их апробации; обосновании и разработке требований к данным: съемки, условиям проведения дистанционных наблюдений; для задачи мониторинга свалок.

Апробация: работы. Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 15 международных и российских конференциях. К основным; изших относятся доклады на Международных конференциях «60 лет. данным: дистанционного, зондирования Земли» (г. Санкт-Петербург, 2004г.), научно-практической конференции «По проблемам ракетно-космической деятельности» (г. Архангельск, 2006 г.), конференции «15 лет Научно-исследовательскому центру экологической безопасности Российской Академии наук» (НИЩЭБ РАН)» (г. Санкт-Петербург, 2006 г.), семинарах молодых ученых НИЦЭБ РАН (г. Санкт-Петербург, 2005-2006 гг.); Международной конференции «Космическая съемка — на пике высоких технологий» (г. Москва, 2007 г.), Международной конференции «Организация, технологии и опыт проведения кадастровых работ» (г. Москва, 2010 г.), X. Международном; семинаре «Геоэкология, геология, эволюционная география» (г. Санкт-Петербург, 2010 г.), 15-ой Всероссийской конференции «Организация;, технологии и опыт ведения кадастровых работ» (г. Москва, 2010 г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 23 работы, включая одну статью в журнале, рекомендованном ВАК, 12 докладов, 5' статей во всероссийских и межведомственных изданиях, 5 отчетов по НИОКР.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы. Объем диссертации составляет 194 страницы машинописного текста, включая? 57 рисунков, 33 таблицы, 119 наименований используемых источников,, в том числе 15 на английском языке.

Заключение Диссертация по теме "Геоэкология", Бровкина, Ольга Владимировна

Основные выводы по результатам авиационного эксперимента <

Материалы авиационных измерений составили основу данных, по которым выполняется автоматическая классификация элементов ландшафта, решается задача распознавания свалок, определяется степень их влияния на окружающую среду.

2.2.3. Обработка материалов космической съемки

Выбор материалов космической съемки для исследования спектральноэнергетических свойств<■ свалок осуществлялся на основе сравнительного к анализа характеристик многоспектральных спутниковых систем высокого разрешения (Приложение .). Анализ показал, что изображения, полученные с космического аппарата Landsat, обладают преимуществами по спектральному и пространственному разрешению. Кроме того, архивные материалы Landsat находятся в свободном доступе на интернет-сайтах ведущих поставщиков данных дистанционных наблюдений («СканЭкс», «Дата +» и др.).

2.2.3.1. Основные технические характеристики космической системы Landsat

Эксплуатация системы осуществляется национальным управлением по исследованию океанов и атмосферы NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration). Космические аппараты серии Lansat разрабатываются и изготавливаются американской корпорацией General Electric Astro Space. Первый спутник Landsat был запущен в 1972, новый Landsat 7, был выведен на орбиту 15 апреля 1999 [39].

Landsat—5 оснащен спектральным сканирующим устройством ТМ (Thematic Mapper - тематический картограф), позволяющим формировать изображение в 7 участках электромагнитного спектра излучения (табл. 2.12).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные научные и практические результаты, подтверждающие обоснованность вывода о достижении цели диссертационных исследований, заключаются в следующем:

1. Предложена' система« спектрально-энергетических и* текстурных, признаков свалок, которая« позволяет распознавать их на фоне ландшафтов таежной зоны. Северо-Запада России по данным дистанционных наблюдений.

Система спектрально-энергетических и текстурных признаков свалок основана на анализе новых данных дистанционных наблюдений и результатов наземных измерений, полученных при личном участии автора. Система признаков обеспечивает на основе анализа данных дистанционных наблюдений достоверное обнаружение и распознавание свалок на фоне типовых элементов ландшафта и измерение контролируемых параметров.

2. Разработана оригинальная * методика автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений.

Методика впервые предусматривает решение следующих практически значимых задач:

- автоматизированное распознавание свалок и участков полигона твердых бытовых отходов по данным авиационной или космической съемки;

- определение морфологического состава отходов, размещенных на свалках или полигонах ТБО;

- классификацию свалок и полигонов ТБО по степени неблагоприятного воздействия на окружающую среду.

3. Предложен новый метод типизации свалок по степени неблагоприятного воздействия на окружающую среду, на основе тематической обработки материалов авиационной или» космической съемки.

Типизация обеспечивает предварительную оценку неблагоприятного воздействия свалок на окружающую среду и оптимальное планирование работ по ликвидации выявленных нарушений. Очередность ликвидации свалок зависит от значений показателей, определяемых на основе* обработки материалов» дистанционных наблюдений: площадь свалки, преимущественный состав складируемых отходов, удаленность от мест жизнедеятельности человека и водоемов, ориентировочный количественный выход метана из свалки и объем образующегося фильтрата.

4. Получена тематическая цифровая карта «Несанкционированные свалки» территории Архангельской области на основе применения разработанной методики.

По материалам аэросъемки в интересах правительства Архангельской области создана новая тематическая карта, отображающая устойчивость ландшафта к воздействию твердых бытовых отходов и выявленные на основе разработанной методики несанкционированные свалки с описанием площади, координат, состава и негативного воздействия^ на окружающую среду. Для исследуемой территории определена антропогенная нагрузка, обусловленная наличием свалок.

5. Разработаны практические рекомендации по выбору условий мониторинга свалок и полигонов ТБО.

Практические рекомендации по мониторингу свалок и полигонов ТБО, впервые представленные обобщенно, содержат требования к материалам дистанционных наблюдений, системе исходных данных и программно-алгоритмическому обеспечению.

Важность полученных результатов заключается в том, что разработанная методика может быть использована для лесостепной, степной и других зон России. При этом для уточнения спектрально-энергетических и текстурных признаков свалок и типовых ландшафтов требуется провести комплекс дополнительных авиационных и наземных измерений.

Достижение цели исследования подтверждено расчетом экономической эффективности выполненных работ на примере мониторинга территории Архангельской области. Расчет показал, что применение разработанной методики позволило повысить оперативность и снизить расходы, связанные с тематической обработкой материалов дистанционных наблюдений практически в два раза. Вклад от внедрения методики автоматизированной обработки материалов съемки в экономическую эффективность всего цикла работ (включая получение данных дистанционного наблюдения) составляет около 20%.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Бровкина, Ольга Владимировна, Санкт-Петербург

1. Региональная экономика: Учеб. пособие для ВУЗов / Морозова Т.Г. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1995г.

2. Регионоведение: Учеб. для ВУЗов / Морозова Т.Г. М.: Банки и Биржи, ЮНИТИ, 1998г.

3. СНиП 2.01.28-85 Полигоны по обезвреживанию и захоронению токсичных промышленных отходов. Основные положения по проектированию: Утв. Госстрой СССР. -М.: ЦИТП Госстроя СССР, 1985. 16 с.

4. Кияшко И.Ю., Елизарьев А.Н., Красногорская Н.Н. Проблемы складирования отходов производства и потребления в России и пути их решения // 5 Межд. НТК «Экология-2008»: Тез.докл. Уфа: 2008. - С. 203210.

5. Козловская С.Б., Сапрыкин В.И. Технология извлечения и утилизации биогаза полигонов ТБО//Экологические системы. 2010. - №11.

6. Гелетуха Г.Г., Марценюк З.А. Обзор технологий добычи и использования биогаза на свалках и полигонах твердых бытовых отходов и перспективы их развития в Украине//Экотехнологии и ресурсосбережение. 1999. - №4.

7. Крауз П. Анализ вредных веществ, содержащихся в компонентах, образующихся при переработке ТБО по технологии ОВДА: Пер. с нем./Университет органической химии. Тюбинген, Швейцария.

8. Федеральный закон №89-ФЗ Об отходах производства и потребления от 24.06.1998г.

9. Экология Севера: дистанционные методы изучения нарушенных экосистем (на примере Кольского п-ва). Коллективная монография / Под ред. А.П. Капицы и У.Г. Риса. М.: Научный мир, 2003. - 248 с.

10. У.Рис Основы дистанционного зондирования. М.:Техносфера , 2006. — 337 с.

11. Чапурский Л.И. Отражательные свойства природных объектов в диапазоне 400-2500 нм. 4.1. МО ССР 1986. - 155 с.

12. Кондратьев К.Я., Григорьев A.A. и др. Карты коэффициентов спектральной яркости типичных подстилающих поверхностей на территории СССР. Труды ГГО, вып. 434, 1980. С.72-83.

13. Киенко ЮЛ. Основы-космического природоведения: Учебник для.вузов. -М.: «Картгеоцентр» «Геодезиздат», 1999. - 285 с.

14. Роберт А.Шовенгердт Дистанционное зондирование.-Методы и. модели-обработки изображений. М.:Техносфера, 2010. — 560 с.

15. Книжников Ю.Ф. Аэрокосмические методы географических исследований: Учеб. для ВУЗов / Ю.Ф. Книжников, В.И. Кравцова; О.В. Тутубалина. — М.: Издательский центр «Академия», 2004. 336 с.

16. Методы дистанционного зондирования Земли при решении природоресурсных задач. Справочник / Морозов А.Ф., Перцов A.B. СПб.: Изд-во ВСЕГЕИ, 2004. - 132 с. - ISBN- 5-93761-066-0.

17. Мещеряков Б.Н. Разработка комплекса авиационно-технических средств мониторинга природных и природно-антропогенных объектов: дис. канд. техн. наук: 25.00.36. -М., 2004.

18. Ведешин Л.А. Оперативная дистанционная диагностика и управление, состоянием природно-антропогенных объектов с использованием данных аэрокосмического зондирования в оптическом и радио диапазонах: Дис. канд. техн. наук: 25.00.36. — М., 2005.

19. Дистанционное зондирование: количественный подход / Ш. М. Дейвис, Д. А. Ландгребе, Т.Л. Филипс и др. М.: Недра, 1983. - 396 с.

20. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов: Сб. научн. статей. Москва, 16-18 ноября 2004 г.

21. Экология большого города: Сб. научн. статей. Санкт-Петербург, 17-19 марта 2010 г.

22. Рециклинг отходов: Тез.докл. Санкт-Петербург, 20-21 октября 2010 г.

23. Организация, технологии и опыт ведения кадастровых работ: Сб. научн. статей. Москва, 6-8 декабря 2010г.

24. Востокова Е.А., Шевченко JI.A. и др. Картографирование по космическим снимкам и охрана окружающей среды. М.:Недра, 1982. - 251 с.

25. Исаченко А.Г. Введение в экологическую географию. Издательство Санкт-Петербургского Университета, 2003. — 192 с.

26. Глазовская М.А. Биогеохимическая организованность экологического пространства в природных и антропогенных ландшафтах как критерий их устойчивости // Известия РАН. Серия географическая. 1992. - № 5. - С. 5-12.

27. Калихман А.Д., Педерсен А.Д., Савенкова Т.П., Сукнев А.Я. Методика определения «Пределов допустимых изменений» на Байкале — участке Всемирного наследия ЮНЕСКО. Иркутск: Оттиск, 1999. - 100 с.

28. Мельканович А.Ф. Фотографические средства и их эксплуатация. МО СССР, 1984.29.f Исследование природной среды космическими средствами. География, методы космофотосъемки. T.IV. М.: Наука, 1975.

29. Виноградов Б.В. Дистанционный мониторинг антропогенных экосистем. Итоги науки и техники, сер. «Охрана природы и воспроизводство природных ресурсов». Т.4. М., ВИНИТИ, 1978.

30. ГОСТ 30772 2001. Ресурсосбережение. Обращение с отходами. Термины и определения.

31. Книжников Ю.Ф., Кравцова4 В.И. и др. Аэрокосмические методы географических исследований. М.: Академия, 2004. — 335 с.

32. Кравцова В.И. Космические методы картографирования. Издательство Московского университета, 1995. - 238 с.

33. Чапурский Л.И., Марков А.В. и др. Проблемы информационного обеспечения космических систем наблюдения экологического: назначения.//©птический журнал. 2000. - Том 67, №7. - С. И1-117.

34. Космическая съемка Земли. Спутники оптической съемки Земли , с высоким; разрешением: /Под ред. А.А.Кучейко. — М.: Изд. предпр. ред. Журнала «Радиотехника», 2001. 136 с:

35. Y.Liu,.E Wang, W.Yuan. Snow Cover Remote Sensing with Multisensor Data: Proc. Of SPIE. V. 4151, 9-12 of Oct.2000,Sendai, Japan. P. 246-255.

36. E.V. Kuvaldin, V.G.Surin. Low cost Spectrozonal Photometer for Natural Object Reflectance Measuring // Proc.2-nd Intem.Airborne Remote Sensibg Conf. and Exibition. San Fransisco, California, 24-27 of June 1996. — P.5-9.

37. Компьютер Пресс: Ежемес.журн. №8 2007.

38. Горный В.И., Шилин Б.В., Ясинскии Г.И. Тепловая аэрокосмическая съёмка. М.: Недра, 1993. - 127 с.

39. Лагутин В.И., Горный В.И., Шилин Б.В. и др. Руководство по локации эндогенных пожаров с поверхности шахтного поля. //Всесоюзный научно-исследовательский институт горно-спасательного дела. Кемерово, 1990.-С.89.

40. Шилин Б.В. Тепловая аэросъёмка при изучении природных ресурсов. Л.: Гидрометеоиздат,1980. — 247 с.

41. Живичкин А.Н., Соколов B.C. Дешифрирование фотографических изображений. М:: Недра, 1980; - 255 с.

42. Мадельброт Б. Фрактальная геометрия природы. М. 2002

43. Аковецкий В1И. Дешифрирование снимков М.: Недра, 1983; — 375 с.

44. Инструкция; по фотограмметрическим работам при создании цифровых топографических карт и планов; М.: ЦНИИГАиК, 2002. 100с.

45. Brandt Tso, Paul M.Mather Classification methods for remotely sensed! data. T&F: London-New York, 2001. 332 p.

46. Кринов E.JI. Спектральная, отражательная способность природных образований.-Л.: Изд-во Академии Наук СССР, 1947. 274 с. 49; Краткий справочник фотолюбителя / Под ред. Панфилова. — Mi ¡Искусство, 1981. - 3 69 с.

47. Шифрин К.С., Пятовская Н.П. Таблицы наклонной дальности, видимости и яркости дневного неба. -Л.: Гидрометиздат, 1959: •

48. Петров К.М.Общая экология СПб.:Химия, 1998. - 350 с.

49. Евстратова Л.Г. Использование структурных признаков при дешифрировании космических снимков. М.:МГУ им. М.Ломоносова, 2005.

50. Криксунов Л.З. Справочник по основам инфракрасной техники. М.: Советское радио, 1978. 400 с.

51. Козелкин В.В., Усольцев И.Ф. Основы инфракрасной техники. М.: Машиностроение, 1967. - 300 с.

52. У.Прэтт Цифровая обработка изображений. 1 и 2 том. М.:Мир, 1982. -500 с.

53. Гарбук С. В., Гершензон В. Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. М.: Издательство А и Б, 1997. - 296 с.

54. John A.Richards, Xiuping Ла Remote Sensing Digital- Image Analysis. Australian National University, 2006. 440 c.

55. Потапов А.И. Основы обращения с отходами производства и потребления. СПб.: СЗТУ, 2010. - 575 с.

56. Экология^ Учебный курс. М.: Март, 2004; - 672 с.60; Latent Dirichlet. Allocation for Spatial Analysis of Very High Resolution. Satellite Images Corina VÂDUVA University Politehnica of Bucharest, Romania.

57. Экологические основы природопользования: Учеб. пособие для, сред, спец. учеб. заведений 7 Еремин Вадим Геннадьевич, В. В. Сафронов, А. Г. Схиртладзе, Г. А. Харламов; Под ред. Ю; М. Соломенцева. М.: Высш. шк., 2002.-253 с.

58. Киенко Ю.П. Основы космического природоведения; М;: Картгеоиздат, 1999.-285 с.

59. Капелькина Л.П., Скорик Ю.И. Нормативные основы рекультивации земель в местах размещения отходов производства и потребления // Экология урбанизированных территорий. 2009. - №2. - С 86-89.

60. Кассандрова О.Н., Лебедев В.В Обработка результатов,наблюдений: М.: 1970,- 101 с.

61. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1972. - 350 с.

62. Чандра A.M., Гош С.К. Дистанционное зондирование и ГИС. М.: Техносфера, 2008. - 330 с.680 состоянии окружающей среды в Ленинградской области / Информационно-аналитический сборник, 2010.

63. О состоянии окружающей среды в Архангельской области / Отчет Комитета по экологии Архангельской области за 2009 г.

64. Земля из космоса наиболее эффективные решения: Тез.докл.Москва 2628 ноября 2005 г. - М.: 000»Бином-пресс»; 2003. - 192 с.

65. Методические рекомендации по картографированию динамики природных объектов на основе космической информации. М.: ГУГК, 1998.

66. Сурин В.Г., Попова Т.А., Шубина М.А. Исследование биогеохимических аномалий на загрязненных территориях по многозональным космическим снимкам и наземным контрольным данным // Оптический журнал. Т.71. -2004. -№3.

67. Экологический мониторинг: Учеб. пособие для вузов / Т. Я. Ашихмина, Г. Я. Кантор, А. Н. Васильева и др.; Под ред. Т.Я. Ашихминой. М.: Акад. Проект, 2005. - 415 с.

68. Лебедева О.Ю. Геоэкологическая оценка распределения валовых форм* тяжелых металлов в почвах Костромской области.: Дис. канд. геогр.наук: 25.00.36. С-Петербург, 2011.

69. Протасов Виталий Федорович. Экология: Термины и понятия. Стандарты, сертификация. Нормативы и показатели: Учеб. и справ, пособие / Протасов Виталий Федорович, Матвеев Александр Сафронович. Mi: Финансы и стат., 2001.-205 с.

70. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов: Сб. научн. статей. Москва, 16-18 ноября 2004 г.

71. Космическая съемка на пике высоких технологий: Тез.докл. Москва; 1820 апреля 2007 г.

72. География почв с основами почвоведения: Учеб. для ВУЗов. М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 2001.-384 с.

73. Военная экология: Учебник для ВУЗов Министерства обороны Российской Федерации. МО РФ, 2005. 976 с.

74. Мелешко К.Е. Спектрофотометрические исследования природных покровов Земли. Стандартизация методики измерения и обработки. Л.: Недра, 1976.- 112 с.

75. Лурье И.К., Косиков А.Г. Теория и практика цифровой обработки изображений/Дистанционное зондирование и географические информационные системы. Под ред. А.М. Берлянта. — М*.: Научный мир, 2003.-168 с. ISBN 5-89176-231-5.

76. Шилин Б.В., Молодчинин И.А. Контроль состояния окружающей среды тепловой аэросъемкой. М.: Недра, 1992. - 64 с. ISBN 5-247-02683-7.

77. Гудмен Дж. Введение в Фурье оптику. М.: Мир, 1970. - 364 с.

78. Беляев Б.И. Оптическое дистанционное зондирование / Б.И. Беляев, JI.B, Катковский. Минск: БГУ, 2006. - 455 с.

79. Батько Б.М. Соискателю ученой степени. Практические рекомендации (от диссертации до аттестационного дела). — 4-е изд., переработанное, дополненное. — Санкт-Петербург, 2008. 350 с.

80. Методы дистанционного зондирования Земли при решении природоресурсных задач. Справочник / Главные редакторы А.Ф, Морозов, А.В, Перцов. СПб.: Изд-во ВСЕГЕИ, 2004. - 132 с. - ISBN 5-93761-066-0.

81. Большой толковый словарь русского языка / Гл. ред. С.А. Кузнецов. — СПб: «Норинт», 2004 1536 с. - ISBN 5-7711-0015-3.

82. ГОСТ 17.8.1.01-86,Охрана природы. Ландшафт. Термины и определения.

83. Попутникова Т.О. Экологическая оценка почв и отдельных компонентов окружающей среды в зоне размещения полигона ТБО: Дис.канд.биолог.наук. М., 2010.

84. Ильясов С.Г. Экспериментальные методы определения оптических характеристик полиграфических и упаковочных материалов.//Проблемы полиграфии и издательского дела. 2003. - №1. - С. 84-95.

85. Шляхов В.И., Костяной Г.И. и др. О спектральных коэффициентах пропускания полиэтилена // Метеорология и гидрология. Приборы, наблюдения, обработка. — 1969. № 9.

86. Втюрин С.А., Князев Н.А.и др. Использование данных ДЗЗ из космоса для прогнозного моделирования экологической обстановки // Сборник статей ИКИ РАН, 2009.

87. Вавилин В.А., Локшина Л.Я., Ножевникова А.Н., Калюжный С.В. Свалка как возбудимая среда // Природа. 2003. - № 5. - С. 106-111.

88. Вайсман, Я.И., Коротаев, В.Н., Петров, Ю.В. Полигоны депонирования твердых бытовых отходов. Пермь, 2001. — 150 с.

89. Будыко М.И. Глобальная экология. М., 1977.

90. Берг Л. С., Географические зоны Советского Союза, т. 1-2, М., 1947.

91. Исаченко А. Г., Основы ландшафтоведения и физико-географического районирования. -М., 1965.

92. Мильков Ф. Н., Географические пояса и периодическая система географических зон./Землеведение, 1969, т. 8.

93. Wisdom М. Dlamini. Multispectral detection of invasive alien plants from very high resolution 8-band satellite imagery using probabilistic graphical models.

94. Nikolov, H.S. , Petkov, D.I., Jeliazkova, N., Ruseva, S., Boyanov, K. Nonlinear methods in remotely sensed multispectral data classification. //Advances in Space Research. 2008. -№ 43. - P.859-868.

95. Lu D., Weng Q. A survey of image classification methods and techniques for improving classification performance.// International Journal of Remote Sensing. -2007. -№ 28. P. 823-870.

96. Воронцов Д.В., Орлов А.Г., Калинин А.П. и др: Использование гиперспектральных измерений для дистанционного зондирования Земли. -М., 2003. Препринт ИПМ РАН, № 702.

97. Требования по применению материалов аэрокосмических съемок для контроля за соблюдением порядка недропользования^ при разведке иразработке месторождений полезных ископаемых. ГНПП Аэроэкология, 1998.

98. Методические рекомендации по выявлению- деградированных и загрязненных земель: Утв. Роскомземом 28.12.94, Минприроды-15.02.1995.109.'Порядок организации» и осуществления лесопатологического мониторинга: Утв. Приказом МПР России от 09.07.2007 № 174.

99. Положение об организации и осуществлении государственного мониторинга окружающей среды, (государственного экологического мониторинга): Утв. Постановлением Правительства Российской Федерации от 31.03.2003 № 177.

100. Положение об информационных услугах в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения окружающей природной среды: Утв. Постановлением Правительства Российской Федерации от 15.11.1997 № 1425.

101. Liu Yalana, Ren Yuhuana, Wang Aihua, Zhou Huizhen. Identifying the location and distribution of the open-air dumps of solid wastes using remote sensing technique // Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences. 2007.

102. Hobbs S.E., Smith R. Assesment of hyperspectral and SAR remote sensing for SolidWaste landfill management // Space Research Centre, 2005.

103. Atiqur Rahman, Alka Singh. An assessment of urban environmental issues using remote sensing and GIS techniques: an integrated approach // Department of Geography, Faculty of Natural Sciences, Jamia Millia Islamia University, New Delhi, India. 2005.

104. Maik Netzband, William Stefanov, Charles Redman. Applied remote sensing for urban planning, governance and sustainability. 2007. 278 c.

105. Qihao Weng. Remote Sensing and GIS Integration: Theories, Methods, and Applications. 2009. 397 c.

106. A. C. Millington, Stephen Joseph Walsh, Patrick E. Osborne.GIS and remote sensing applications in biogeography and ecology. 2001. 333 c.

107. Thomas M. Lillesand, Ralph W. Kiefer.Remote sensing and image interpretation. 1994. 750 c.