Методика спектрометрирования и дешифрирования аэрокосмических снимков при картографировании состояния и динамики растительности экотона "тундра-тайга"

Михеева, Анна Игоревна

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Методика спектрометрирования и дешифрирования аэрокосмических снимков при картографировании состояния и динамики растительности экотона "тундра-тайга"
ВАК РФ 25.00.33, Картография

Автореферат диссертации по теме "Методика спектрометрирования и дешифрирования аэрокосмических снимков при картографировании состояния и динамики растительности экотона "тундра-тайга""

На правах рукописи

005006523

Михеева Анна Игоревна

МЕТОДИКА СПЕКТРОМЕТРИРОВАНИЯ И ДЕШИФРИРОВАНИЯ АЭРОКОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ ПРИ КАРТОГРАФИРОВАНИИ СОСТОЯНИЯ И ДИНАМИКИ РАСТИТЕЛЬНОСТИ ЭКОТОНА «ТУНДРА-ТАЙГА» (НА ПРИМЕРЕ

ХИБИНСКИХ ГОР)

25.00.33 - картография

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата географических наук

Москва - 2011

8 ДЕК 2011

005006523

Работа выполнена в лаборатории аэрокосмических методов кафедры картографии и геоинформатики географического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова.

Научный руководитель:

кандидат географических наук, доцент Тутубалина Ольга Валерьевна

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор Сладкопевцев Сергей Андреевич

кандидат географических наук, доцент Малышева Наталья Викторовна

Институт космических исследований РАН

Защита состоится декабря 2011 года в 15 часов на заседании

Диссертационного совета Д-501.001.61 в Московском государственном университете имени М.В.Ломоносова по адресу: 119991, Москва, ГСП-1, Ленинские горы, д.1, МГУ имени М.В. Ломоносова, географический факультет, 21 этаж, аудитория 2109.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова на 21 этаже.

Автореферат разослан ноября 2011 г.

Отзывы на автореферат (в двух экземплярах, заверенные печатью) просим направлять по адресу: 119991, Москва, ГСП-1, Ленинские горы, д.1, МГУ, географический факультет, ученому секретарю Диссертационного совета Д-501.001.61, факс (495) 932-88-36. E-mail: science@geogr.msu.ru

Ученый секретарь

Диссертационного совета, ^//¿¿¿^ А.Л. Шныпарков

кандидат географических наук * У/

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Одно из основных свойств географических систем - постоянное изменение во времени [География, общество..., 2004]. Исследование изменений природных объектов является одним из важнейших направлений географической науки [Берлянт, 2010]. Возможность исследования изменений на обширных территориях обеспечивается аэрокосмическими снимками и накопленным опытом аэро космического картографирования [Книжников, Кравцова, 1991]. Аэрокосмическое картографирование растительного покрова насчитывает большое число методов и составляет важную часть аэрокосмического мониторинга Земли ввиду индикаторных свойств растительности [Книжников и др., 2004].

Изучению пространственно-временной динамики сообществ лесотундры в настоящее время уделяется исключительно большое внимание из-за необходимости оценки их реакции на современные изменения климата и прогнозирования последствий для человека. Глобальные изменения климата затронули границы природных зон и привели к изменениям в составе лесных и лесотундровых сообществ [Krajick, 2004, Kullman, 2002, Shugart 2001, Walter, 2002]. Особый интерес представляют субарктические лесные и лесотундровые сообщества, так как они находятся в жестких климатических условиях и начинают раньше реагировать на изменение климата по сравнению с сообществами, расположенными на более низких широтах [Изменение климата, 2001]. В лесотундровых экотонах северных и высокогорных районов России наблюдается увеличение площадей редколесий и сомкнутых лесов за счет облесения тундр и увеличения густоты и продуктивности ранее существовавших древостоев [Braswell etc., 1997, Величко, 2002, Shiyatov et al., 2005]. В соответствии с методологической базой исследования, в дальнейшем лесотундровые сообщества именуются в работе экотон «тундра-тайга» [Горчаковский, Шиятов, 1985].

Актуальность работы обусловлена необходимостью изучения изменений растительного покрова экотона «тундра-тайга», происходящих на Земле в связи с глобальными изменениями, и их количественной оценки для составления возможных прогнозных сценариев; отсутствием карт растительности экотона «тундра-тайга», пригодных для мониторинга изменений, неразработанностью методов количественной оценки изменений растительного покрова экотона «тундра-тайга» по аэрокосмическим снимкам.

Цель диссертационного исследования - разработка комплекса методик

дешифрирования современного состояния и динамики растительности экотона

«тундра-тайга» по аэрокосмическим снимкам разного разрешения на примере Хибинских гор для дальнейшего картографирования. Для достижения поставленной цели потребовалось:

1. Проанализировать и обобщить опыт дешифрирования растительности экотона «тундра-тайга», рассмотрев определение его пространственного положения в свете одной из важнейших научных проблем в географии -проблемы границ; проанализировать факты отклика растительности экотона на изменения климата, изученные в последние десятилетия; рассмотреть и обобщить современный методический опыт исследований изменений в экотоне, с помощью аэрокосмических снимков;

2. Детально исследовать и охарактеризовать изменения в экотоне, произошедшие за последние 50 лет на примере Хибин, разработать методику и составить схемы дешифрирования на ключевые участки.

3. На основе натурного спектрометрического эксперимента охарактеризовать спектральные характеристики объектов экотона (деревьев, кустарничков, лишайников, камней), изучить их отображение на многозональных космических снимках субметрового и высокого разрешения (первые десятки метров) и выявить пороги разделимости объектов и изменений объектов, важные для их последующего картографирования.

4. Разработать методику дешифрирования современного состояния растительности экотона «тундра-тайга» по многозональным космическим снимкам субметрового и высокого разрешения и составить схему дешифрирования растительности экотона для долины р. Тульок (Хибины), оценить возможность картографирования динамики растительности экотона.

Методологическая база. В основе диссертационного исследования -классические методы изучения динамики объектов по разновременным снимкам [Книжников, Кравцова, 1991; Кравцова, 1995], современные методы автоматизированного дешифрирования космических снимков [Chang, 2007; Olthof et al., 2006; Fraser et al., 2011], опыт исследования изменений растительности экотона тундра-тайга [Горчаковский, Шиятов, 1985; Мягкова, 1988; Кравцова, Лошкарева, 2010], основополагающие принципы отечественного картографирования растительности [Кузнецов, Лавренко, Сочава, 1979], эколого-морфологическая классификация растительности В.А. Сукачева, Е.М. Лавренко, А.П. Шпенникова, А.В. Прозоровского.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложена методика дешифрирования изменений древесного яруса экотона «тундра-тайга» по аэроснимкам и космическим снимкам субметрового разрешения с привлечением цифровой модели местности.

2. В экотоне «тундра-тайга» на ключевых участках Хибин выявлены изменения, произошедшие за последние 50 лет: высота верхней границы произрастания деревьев увеличилась в среднем на 30 м, густота древостоев увеличилась примерно в 3 раза, количество подроста - приблизительно в 10 раз.

3. Впервые предложена методика дешифрирования современного состояния растительности экотона «тундра-тайга» по аэроснимкам и космическим снимкам субметрового разрешения на основе спектральных и текстурных характеристик растительности для мониторинга последующих изменений.

4. Впервые по полевым спектрометрическим данным исследованы особенности формирования спектральной смеси отражательных характеристик образца, состоящего из нескольких компонентов ландшафтов экотона «тундра-тайга», оценена достоверность метода линейной спектральной декомпозиции для определения проективного покрытия компонентов ландшафтов экотона.

5. На основе экспериментальных данных установлены пороги разделимости компонентов ландшафтов экотона «тундра-тайга» на космических снимках, сделаны выводы о дешифрируемости этих компонентов по многозональным космическим снимкам.

6. Впервые предложена методика дешифрирования современного состояния растительности экотона по снимкам высокого разрешения на основе метода спектральной декомпозиции и составлена схема дешифрирования на долину р. Тульок.

7. Установлено, что на современном этапе картографирование естественных изменений растительности экотона «тундра-тайга» по космическим снимкам высокого разрешения на основе метода спектральной декомпозиции неосуществимо в связи с недостаточной спектральной различимостью компонентов ландшафтов экотона и низким пространственным разрешением снимков, несопоставимым с величиной изменений на местности.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Изменение высоты произрастания деревьев в экотоне «тундра-тайга» может быть количественно оценено по снимкам субметрового разрешения за срок в несколько десятилетий при наличии детальных данных о рельефе с применением классических методов дешифрирования.

2. Изменения сомкнутости и густоты древостоев в экотоне «тундра-тайга» за этот срок могут быть оценены по многозональным космическим снимкам высокого разрешения на качественном уровне.

3. Картографирование современного состояния растительности экотона «тундра-тайга» должно базироваться на отображении «нечетких» границ, выраженных в единицах проективного покрытия компонентов ландшафтов экотона, что обеспечивается применением метода спектральной декомпозиции при компьютерной обработке снимков.

4. Методика спектральной декомпозиции цифровых космических снимков высокого разрешения может быть применена для картографирования количественных характеристик растительности экотона «тундра-тайга». Практическая значимость работы заключается в следующем:

количественные результаты дешифрирования состояния и изменений растительности экотона могут служить исходными данными в расчётах и моделях климатических сценариев, полученные карты современного состояния растительности могут быть использованы для мониторинга изменений растительного покрова экологами, сотрудниками охраняемых природных территорий.

Средства реализации. При разработке методик дешифрирования современного состояния растительности использованы новейшие системы обработки и анализа изображений: алгоритмы фотограмметрической обработки и автоматизированного дешифрирования, реализованные в программных пакетах ERDAS Imagine и ENVI, а также средства растрово-векторных преобразований ArcGIS Desktop.

Фактический материал. В качестве источников использовались данные наземного полевого спектрометрирования 4-канальным спектрометром Skyelnstruments SpectroSense2+, материалы полевых исследований автора 20072010 гг., а также архивные аэрофотоснимки 1958 г., современные космические снимки субметрового разрешения QuickBird-2, WorldView-1, GeoEye-1, снимки высокого разрешения Terra ASTER, топографические карты масштаба 1: 50 000 на территорию Хибин.

Апробация. Основные результаты работы докладывались на Шестой открытой Всероссийской конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» ИКИ РАН (2008), конференции Международного полярного года в Осло (2010), 11м Международном симпозиуме по исследованиям полярных регионов дистанционными методами (Кембридж, 2010), ежегодных встречах участников международного проекта PPS Arctic/BENEFITS (Апатиты, 2008, Москва, 2009, Эдмонтон, 2010, Москва, 2011). По теме диссертации имеется 7 публикаций, в том числе две - в изданиях, рекомендованных ВАК.

Внедрение. Результаты диссертационного исследования получены в рамках выполнения плана научных работ лаборатории аэрокосмических методов по теме «Аэрокосмические технологии исследований динамики природной среды» (№ гос. per. 0120.0 603975), работ по грантам поддержки ведущих научных школ (НШ-3405.2010.5171), госконтракта «НОЦ» № 14.740.11.0200 и гранта Международного полярного года PPS Arctic/BENEFITS (OST 185023/S50).

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы (107 наименований). Материал изложен на 140 страницах машинописного текста, содержит 16 таблиц, 40 рисунков.

Автор выражает благодарность: своему научному руководителю к.г.н. О.В. Тутубалиной, заведующему лабораторией аэрокосмических методов, д.г.н., профессору Ю.Ф. Книжникову, д.г.н. В.И. Кравцовой, к.г.н. И.А. Лабутиной, всем сотрудникам лаборатории аэрокосмических методов за обсуждение работы на семинарах; к.г.н. И.А. Рыльскому, А.Е. Новичихину за предоставленные консультации, а также всем сотрудникам кафедры картографии и геоинформатики за поддержку при написании диссертации; ИТЦ «СканЭкс», к.г.н. М.В. Зимину и ФГУП «Аэрогеодезия» за помощь в получении снимков на территорию исследований; И.Матизен, С.Ауне и А.Р.Лошкаревой за предоставленные материалы полевых исследований; доктору А.Э. Хофгаард, доктору У.Г. Рису, доктору X. Томмервику, д.г.н. Е.И. Голубевой, д.г.н. Н.В. Лукиной и к.г.н. Л.Г. Исаевой за обеспечение возможности полевых работ и получения исходных материалов.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Глава 1. Экотон «тундра-тайга» как объект картографирования

Экотон «тундра-тайга» простирается по всему северному полушарию на стыке природных зон и отделяет бореальные леса от безлесной тундры [Callaghan

et al., 2002]. Это полоса, характеризующаяся существованием множества градиентов от безлесной тундры до участков сомкнутого леса, от кустарничковых форм до прямоствольных деревьев. Исследователи отмечают особую важность экотона для картографирования растительности и геоботанических классификаций, так как он занимает значительные площади [Горчаковский, Шиятов, 1985]. Границы этой полосы лишь условно напоминают линии [Одум, 1975], однако необходимы именно в линейном геометрическом представлении для определения пространственного положения экотона и его изменения с течением времени [Геттнер, 1930].

В пределах экотона «тундра-тайга» выделяются границы, отмечающие наступление «критических условий» среды. Наиболее ясно они проявляются в горных экотонах, что позволяет применить к их выделению четкие критерии. Например, Горчаковский и Шиятов [1985] выделяют следующие границы распространения: верхняя граница сплошных лесов, верхняя граница островных мелколесий (редколесий), групп деревьев (редин), а также отдельных деревьев. Эти границы имеют большое экологическое значение и служат характеристикой экотона, поэтому должны быть учтены при картографировании.

Глобальные изменения во второй половине XX века во многих частях арктического севера повсеместно вызвали изменения растительного покрова экотона [Harsch et al, 2009], в частности, увеличение сомкнутости древостоев [MacDonald, 2000; Danby, 2007], сокращение площади лишайников за счёт увеличения площади кустарничков [Kullman, 2002], появление отдельно стоящих деревьев выше границы основного распространения [Шиятов, и др., 1986; MacDonald, 2000], изменение жизненных форм. Эти изменения не одинаковы, их направление и масштаб зависят: а) от факторов, регулирующих границы экотона на данной территории [Горчаковский, Шиятов, 1985]; б) от изменений этих факторов.

Для Хибин были уточнены основные факторы, благоприятствующие росту деревьев и ограничивающие их рост на основе анализа отклонения положения верхней границы сомкнутого леса от среднего по всему горному массиву [Михеева, 2010]. Ранее эти факторы для экспериментального наземного профиля были установлены В.В. Крючковым в 1964 г. Согласно полученным результатам, переходная зона «тундра-тайга» в Хибинских горах находится в зоне дефицитного увлажнения и экстремальных по силе ветров, что ограничивает высотное распространение деревьев. Региональное увеличение числа осадков, особенно зимнего периода, которое наблюдается в последние 50 лет на метеостанции

Мурманска [Булыгина, Разуваев, 2008] может вызвать положительный отклик растительности в виде прироста деревьев у верхней границы леса, экспансии лесных видов растительности в тундру и.т.д.

Современные космические снимки позволяют применить многочисленные подходы для дешифрирования состояния растительности переходной зоны (за одну дату). Для дешифрирования снимков субметрового разрешения успешно применяются объектно-ориентированные методы выделения древостоев [Greenberg et al., 2009, Новичихин, Тутубалина, 2010]. Некоторые из рассматриваемых методик могут быть применены для оценки динамики [Strand et al., 2006]. Попытки картографирования растительности экотона в среднем и мелком масштабе предпринимались практически по всем типам космических снимков высокого разрешения, в том числе ЕО-1 Hyperion, Landsat MSS/TM/ETM+, SPOT HRV(IR), Terra ASTER, RADARSAT [Ranson et al. 2004; Heiskanen, 2006; The'au et. al., 2004; Кравцова, Лошкарева, 2010 и др.]. Использование снимков иизкого разрешения Terra MODIS и производных продуктов не рекомендуется для картографирования переходной зоны, так как приводит к сильному завышению оценок проективного покрытия редколесий [Montesano et al., 2009]. Изменения растительности экотона «тундра-тайга» косвенно оценивались по многолетним вариациям дат наступления начала вегетационного сезона, полученным по снимкам низкого разрешения NOAA AVHRR [Karisen et al., 2006, 2007; Shutova et al., 2006], но эти результаты не позволяют однозначно судить об изменениях видового состава и структуры переходной зоны. Для более детальных снимков целесообразно применять методы спектральной декомпозиции, в наибольшей степени подходящие для картографирования гетерогенных ландшафтов (Pignatti et al., 2008; Olthof, 2006), результаты многих исследований в высокой степени достоверны. Однако попытки исследования изменений в переходной зоне по разновременным снимкам со спутника Landsat имеют в основном, качественные, а не количественные результаты, и их достоверность оценить до конца невозможно [Zhang et al., 2009, Fraser et al., 2011].

Многочисленные работы подтверждают, что исследование растительности экотона «тундра-тайга» является чрезвычайно важной задачей в связи с недостаточной изученностью и изменениями компонентов экотона, которые происходят в последнее время. Большинство зафиксированных изменений связано с изменением климатических параметров (температура и осадки) и говорит об ответной реакции растительности экотона на климатические изменения. Реакция

растительности экотона «тундра-тайга» на изменения климата варьирует в зависимости от многих факторов и требует исследования на всех уровнях от локального до глобального.

Однако большинство исследований растительности экотона носило точечный характер и, в основном, рассматривались характеристики экотона «тундра-тайга» только на качественном уровне. Изменения в растительности экотона картографировались, в основном, для небольших участков. Основными данными для этих карт стали полевые наблюдения и описания, данные полевого мониторинга [Моисеев и др., 2010, КгаусИепко е1 а1., 2010]. На настоящий момент не существует методик картографирования растительности экотона «тундра-тайга», специально ориентированных для целей дальнейшего мониторинга изменений по дистанционным материалам.

В связи с этим, в настоящей работе поставлена задача на примере Хибинских гор разработать методики дешифрирования растительности экотона и её изменений по снимкам различной детальности для дальнейшего картографирования, которая решается на протяжении работы:

В главе 2 в крупном масштабе на ключевых участках исследуется отображение растительности и экологические рубежи экотона, возможности детальных снимков для их картографирования, выполняется визуальное дешифрирование современного состояния растительности и изменений за прошедшие 50 лет;

В главе 3 исследуется отображение растительности и экологических рубежей на менее детальных, но более обзорных снимках высокого разрешения (15 м), для чего проводится наземное спектрометрирование типичных смесей компонентов ландшафтов экотона, выбираются подходы и принципы дешифрирования растительности, исследуется возможность картографирования по этим снимкам динамики;

В главе 4 разрабатывается методика и выполняется дешифрирование растительности по современному снимку высокого разрешения.

Глава 2. Крупномасштабные исследования современного состояния и динамики растительности экотона «тундра-тайга» на ключевых участках Хибин

Изменения в растительном покрове, имевшие место с 1958 по 2008 гг., детально изучались на ключевых участках Хибинских гор в долине реки Тульок и на юго-западном склоне горы Юмечорр (рис.1).

По нашему предположению, климатические изменения в этот период должны были наиболее однозначно выразиться в растительности верхних частей склонов, в экотоне «тундра-тайга», поэтому особым объектом дешифрирования являлась верхняя граница отдельных деревьев.

В качестве ключевых участков выбраны пологие склоны, благоприятные для потенциальных климатически обусловленных изменений, а их выбор основан на знании о факторах, определяющих произрастание древесной растительности в экстремальных условиях [Михеева, 2010].

Рис.1. Расположение ключевых участков в Хибинских горах: а - Тульок, б - Юмечорр

На схеме дешифрирования, отражающей изменения верхней границы распространения отдельных деревьев, были зафиксированы высотные положения в начале и конце исследуемого периода. Для этого как наиболее достоверный был выбран метод визуального сопоставления результатов дешифрирования разновременных ортотрансформированных аэро- и космических снимков.

Рассмотрены два случая применения этого метода: при наличии детальных данных о рельефе и их отсутствии (рис. 2). Для участка Тульок была построена высокодетальная цифровая модель местности (ЦММ) по стереопаре космических снимков GeoEye от 22 августа 2009 г., (пространственное разрешение 0,5 м). Стереопара была ориентирована путем применения коэффициентов рациональной функции (англ. Rational Polynomial Coefficients - RPC), аппроксимирующих строгую модель съемки, без использования опорных точек, и построена методом фототриангуляции в программе ERDAS Imagine LPS, с последующим редактированием. Погрешности ЦММ оценивались на основе измерений, выполненных приемниками глобального позиционирования Trimble R3 дифференциальным методом на 20 опорных точках и трех геодезических пунктах.

стереопара СеоЕуе-1

2009 г.

■V

ориентирование

| создание ЦММ | ^ выделение гидросети

ЦММ

гУ о

редактирование ЦММ

ОеоЕуе 1,аэро, ОиккВИ

построение ортофотопланов

ортофютолланы >ро 0и1скВ1гс1

дешифрирование

стереопара аэроснимки

топонарта 1; 50 ООО

ориентирование

аэро, и/ог|сМеиМ

построение ортофотопланов

ортофото планы

ааро \VorldView-

■ Ш ш

дешифрирование

Рис.2. Схемы обработки аэрокосмических снимков: а - при наличии детальных данных о рельефе (участок Тульок); б - при их отсутствии (ключевой участок Юмечорр)

Было установлено, что погрешности ЦММ не превышают 3 м в плановом положении точек и 6 м по высоте, что примерно соответствует высотной точности топографической карты в масштабе 1:10 ООО.

Для участка Юмечорр построение ЦММ осуществлялось на основе стереопары аэрофотоснимков 1958 г., а источником данных о высотах служила топографическая карта масштаба 1: 50 ООО. Вследствие относительно мелкого масштаба топографической карты и малого количества опознаваемых на ней опорных точек, погрешности ЦММ были значительны (в плане от 20 до 40 м и 1520 м по высоте).

Выполненные исследования показывают, что использование ЦММ с разрешением 3 м и вертикальной точностью 3 м, как топографической основы для совместного анализа разновременных снимков, позволяет достигнуть точности в несколько метров по высоте при определении изменения в положении верхней границы произрастания деревьев. Эта погрешность в основном зависит от ошибок определения положения деревьев на аэрофотоснимках 1958 г., качество которых хуже, чем у современных космических снимков. Однако, при отсутствии высокодетальной ЦММ и замене ее топографической картой масштаба 1:50 000, исследования динамики границы произрастания деревьев возможны только при

хорошем знании дешифровочных признаков деревьев в этом районе и только на качественном уровне, так как среднеквадратические погрешности измерений составляют первые десятки метров, что связано с ухудшением взаимного ориентирования разновременных снимков (табл. 1).

Таблица 1. Характеристика изменений верхней границы произрастания деревьев на

ключевых участках Хибин

Ключевой1 Дешифровочные признаки Средняя высота Изменения Среднеквад-

участок отдельных деревьев границы высоты, м ратическая

произрастания, м (Балтийская, система высот) погрешность измерений, м

1958 г. 2006/2008 гг. 1958 г. 2006/ 2008 гг.

Тульок размер, тень, форма цвет, форма, тень (С>шсШгс1-2) 486 515 29 6,2

Юмечорр кроны, взаимное расположение (АФС) яркость, форма кроны, размер, тень (\VorldView-1). 401 428 27 20,9

Результаты визуального дешифрирования верхней границы распространения отдельных деревьев представлены на схемах дешифрирования, составленных в масштабе 1:25 ООО на участок Тульок и 1: 100 000 на участок Юмечорр (рис.3, схемы приведены к масштабу 1:100 000). На обоих участках отмечено движение вверх по склону границы произрастания деревьев. На участке Тульок наиболее заметно изменение границы произрастания на пологих склонах (площадки 2, 3, 4), а на склоне горы Юмечорр видно зарастание вырубки (площадка 7).

Исходя из рядов метеоданных метеостанции Мурманск [Булыгина, Разуваев, 2008], изменения, вероятно, объясняются увеличением числа осадков в зимний период начиная с 1960-х гг., что усилило защитную роль снежного покрова, и способствовало выживанию всходов деревьев.

Повышение верхней границы произрастания деревьев на выбранных ключевых участках подтверждается данными дендрохронологических исследований, независимо полученными в поле норвежскими исследователями И.Матизен и С.Ауне, согласно которым период с 1950 по 2000 гг. характеризуется

р- [ /*■-' --_ ] 5® 3 1 г # '

-<г© V ' I 1 у ©* К 1© г \ г^© ^--■ и / \ \ ! ) 1 1 ( '

: ш > 0 500 м ' . | /и* ^ у? ¿Л ) © Ч в V X ' э\ угг

- Верхняя граница произрастания деревьев в 2006/2008 гг.

— — Верхняя граница произрастания деревьев в 1958 г.

* Тестовые площадки с деревьями, опознанными на снимках 2006/2008 гг. Тестовые площадки с деревьями, опознанными на снимках 1958 г.

ф Номера тестовых площадок

Рис

3. Изменения верхней границы произрастания деревьев на ключевых участках за 50 лет (1958 - 2006/2008)

появлением многочисленных новых деревьев около верхней границы произрастания, с пиком укоренения с 1970-х гг^Ма^Беп е1 а1., 2011].

Анализ работ других авторов, исследовавших изменения ландшафтов Хибин, показывает, что подобные изменения имеют место и на других склонах [ТЭегшп, 2у1шп, 2007; Мягкова, 1988]. Для изучения изменений на больших территориях возможности предложенной методики ограничены ввиду высокой стоимости исходных данных и трудозатрат. Поэтому возникает задача разработки методики исследования и картографирования изменений растительности для регионального масштаба.

Современное состояние растительности экотона в долине р. Тульок исследовано по многозональному снимку субметрового разрешения (ЗшскВш! от 28.06.2006 г. (рис.4). Автоматизированное дешифрирование доминирующих объектов растительного покрова по спектральным характеристикам было дополнено результатом дешифрирования верхних границ сплошного леса, выявленных по совокупности спектральных и текстурных характеристик [Новичихин, Тутубалина, 2009]. Достоверность дешифрирования состава растительных ассоциаций колеблется от 65% до 81% для разных классов.

Лес икриволесье

¡березовое криволесье (Betula tortuosa) и елово-березовый лес (Betula tortuosa. Picea abies)

Ш еловый и елово-березовый лес различной сомкнутости (Picea abies. Betula tortuosa)

Тундры

кустарничковые тундры и отдельные деревья (Betula tortuosa. И Betula nana. Empetrum nigrum. Vaccinium myrtillus. Vaccinium uliginosum)

□ кустарничковые тундры (Betula nana. Empetrum nigrum. Vaccinium myrtillus. Vaccinium uliginosum) 1 лишайниковые тундры (Cetrana sp.. Cladonia sp.. Alectoria sp.) лишайниково-кустарничковые и кустарничково-лишайниковые тундры

Ш тундры с различным соотношением каменистых, лишайниковых и кустарничковых участков каменистые тундры и каменистые поймы рек

Ц водные объекты, участки скопления талых вод

0 150 300 600

1_i_i_i_I_i_i_i—I метры

Рис. 4. Схема дешифрирования современного состояния растительности экотона «тундра-тайга» в долине р. Тулъок, составленная по снимку 0,шскВ1гс128 июня 2006 г.

Точность определения положения верхних границ леса, согласно методике, зависит от погрешности определения высоты деревьев, которая составляет приблизительно 3 м. С учетом этой неопределенности выделяемые границы показаны в виде зон их вероятного местонахождения.

Составленная схема дешифрирования дает представление о современном состоянии растительного покрова экотона и его горизонтальной структуре, что предоставляет необходимый материал для полевых исследований и мониторинга изменений на выбранном ключевом участке.

Глава 3. Оценка возможности использования многозональных космических снимков высокого разрешения для среднемасштабного картографирования современного состояния и изменений растительности экотона «тундра-тайга»

Многозональные космические снимки высокого разрешения (Terra ASTER, Landsat ТМ/ЕТМ+) позволяют получать информацию об обширных территориях, занятых экотоном, однако их пространственное разрешение, как правило, не позволяет хорошо отобразить мозаичность экотонной растительности. Это значит, что объекты экотона на таких снимках будут отображаться в виде спектральной смеси - совокупного спектрального образа, наблюдаемого на космическом снимке у пространственной смеси объектов, вследствие сложения отраженного её компонентами излучения. Для достоверного дешифрирования объектов экотона по таким снимкам необходимо применять методы спектральной декомпозиции [Boardman, 1998], позволяющей восстановить компоненты ландшафтов экотона, отображающиеся в пикселе, и их проективные покрытия,. Для успешного решения этой задачи необходимо изучение спектральных образов объектов экотона и их типичных смесей и выбор метода декомпозиции с наименьшими погрешностями определения проективного покрытия.

Задача решалась при помощи натурного спектрометрического эксперимента. В ходе него были получены следующие результаты: а) выявлено, насколько линейная модель описывает спектральный образ смеси компонентов ландшафтов экотона; б) определены пороги различимости компонентов спектральных смесей при визуальном дешифрировании; в) оценены погрешности метода линейной спектральной декомпозиции.

С помощью наземного четырехканального спектрометра Skyelnstruments SpectroSense2+ были измерены коэффициенты спектральной яркости основных компонентов ландшафтов экотона «тундра-тайга» в Хибинах (деревья - ель

обыкновенная (Picea abies), береза извилистая (Betula tortuosa), кустарнички -карликовая береза (Betula папа), шикша (Empelrum nigrum), лишайник - цетрария снежная (Cetraria nivalis), обломки камней (нефелиновые сиениты), а также 299 типичных смесей этих компонентов с известными проективными покрытиями каждого. Образцы собирались непосредственно перед экспериментом в формочки гексагональной формы для моделирования гетерогенного ландшафта, образующего спектральную смесь в поле зрения спектрометра. Образцы размещались на черной матовой ткани (рис.5).

Рис.5. Фотография поля зрения спектрометра (отмечено красной окружностью).

Образцы слева направо, сверху вниз: Betula tortuosa, Cetraria nivalis, обломки камней, Picea abies, обломки камней, Empetrum nigrum, Betula tortuosa

Регрессионный анализ показал, что спектральная смесь формируется линейно из входящих в неё компонентов (коэффициенты детерминации, т.е. квадраты коэффициентов корреляции между вычисленными линейно смешанными сигналами и измеренными в ходе эксперимента, составляют более 0,99 во всех каналах). Однако из-за спектрального сходства, в частности, растительных компонентов, метод линейной декомпозиции не может дать точных результатов по определению проективного покрытия компонентов (среднеквадратическое отклонение 17-45%) [Mikheeva et al., 2010].

Исходя из результатов линейной спектральной декомпозиции и визуальной различимости компонентов в смесях были определены пороги проективного покрытия компонентов, для различения как визуальным методом, так и с использованием автоматизированных алгоритмов декомпозиции (табл. 2). Выявлено, что наиболее достоверно по спектральным признакам определяется

доля присутствия в смеси кустистых лишайников, кустарничков, и ели обыкновенной.

Таблица 2. Пороги проективного покрытия (%) для различения компонентов

ландшафтов экотона «тундра-тайга»

Компонент Cetra-ría nivalis Empe-trum nigrum Betu-la nana Betu-la tortuosa Picea abies Камни Кам-ни+ лишайники Деревья Кус-тар-ничк и

Спектральные пороги Компонент отсутствует, % 0-21 0-28 0-36 0-32 0-19 0-28 0-14 0-26 0-28

Компонент в небольшом количестве, % 21-64 28-57 36-57 32-52 19-52 28-51 14-57 26-52 2859

Компонент -субдоминант а, % 64-100 57-71 57100 52-93 52-93 51-77 57-86 52-93 5986

Компонент - доминанта, % - 71100 - 93100 93100 77100 86100 93100 86100

Среднеквадрати ческое отклонение (погрешность определения проективного покрытия при линейной декомпозиции) 12 17 17 45 16 29 20 38 24

Число уверенно разделяемых классов с участием компонента (диапазон проективных покрытий больше среднеквадратич еского отклонения) 3 3 3 2 3 2 2 2 3

В ходе эксперимента также была оценена возможность применения космических снимков высокого разрешения для выявления динамики объектов экотона.

Накопленные снимки съемочных систем высокого разрешения на спутниках Ьапёва! позволяют изучать изменения растительного покрова начиная с 1972 г., то есть за последние 40 лет. В силу разрешения снимков (от 80 до 30 м) по ним невозможно отдешифрировать появление отдельно стоящих деревьев выше границы распространения деревьев. Однако, изменение спектральных характеристик объектов на разновременных космических снимках делает теоретически возможным исследование по снимкам изменений растительности экотона в целом. Возможность определения увеличения/уменьшения проективного покрытия древостоев, а также изменения соотношения площади лишайниковых и кустарничковых тундр за этот период оценена по результатам полевого спектрометрирования.

Установлено, что погрешность определения проективного покрытия компонентов может сыграть отрицательную роль при определении многолетних изменений по многозональным снимкам высокого разрешения, так как она сопоставима или больше размеров изменений, произошедших в экотоне за 50 лет [Михеева, 2010]. К тому же, столь малые изменения количественно оценить затруднительно и из-за разрешения архивных снимков, что было косвенно подтверждено в ходе спектрометрического эксперимента (рис.6).

По всей видимости, изменения растительного покрова, которые будут заметны на площадке 30x30 м в 2010 г. (полностью изменят яркость пиксела 30x30 м), не выразятся в пикселе 80x80 м в 1975 г., так же как добавление одного компонента в смесь в полевом эксперименте оставалось практически незаметным. В основном, изменения, фактически произошедшие в экотоне, даже не выражаются по размерам в пикселе 30x30 м. Следовательно, изменения за последние 35 лет в растительном покрове экотона не могут быть количественно исследованы методом спектральной декомпозиции по космическим снимкам высокого разрешения, так как ещё не достигнуты пороги проективного покрытия компонентов, при которых можно утверждать, что спектральная смесь изменилась. Однако, метод оценки изменения проективного покрытия может быть применен по прошествии значительного периода времени, когда изменения станут более заметны.

WS№ = 0.14 S,/S7 = 0.14

Рис. 6. Соотношение площадей пикселов Landsat MSS и Landsat ETM+ и площадей, занимаемых компонентами смешанного образца в натурном спектрометрическом

эксперименте

Глава 4. Дешифрирование современного состояния растительности экотона «тундра-тайга» по космическим снимкам высокого разрешения на основе метода спектральной декомпозиции

Метод линейной спектральной декомпозиции был апробирован на 9-канальном снимке Terra ASTER (3 канала видимого и ближнего инфракрасного (БИК) диапазона - пространственное разрешение 15 м, 6 каналов среднего инфракрасного диапазона - пространственное разрешение 30 м) для создания карт современного состояния растительности долины р. Тульок, но результаты оказались неудовлетворительными. Поэтому для создания карты был взят за основу другой метод спектральной декомпозиции - алгоритм согласованной фильтрации (MTMF-алгоритм), достигающий лучших результатов при дешифрировании спектрально схожих объектов [Boardman, 1993]. Разработанная методика состоит из следующих этапов: маскирование снимка Terra ASTER на основе результатов предварительного дешифрирования, спектральная декомпозиция по MTMF-алгоритму, нормализация результатов, создание эталонного изображения на основе снимка QuickBird, верификация по нему результатов спектральной декомпозиции, окончательная геоботаническая классификация.

Маски типов территории были использованы для повышения достоверности результатов работы алгоритма MTMF. Для этого снимок Terra ASTER был разделен на спектрально похожие участки, на основе автоматизированной классификации по методу «спектрального угла». Результирующие маски, полученные после объединения промежуточных классов, представлены на рис.7.

Рис.7. Долина р. Тульок. Результат классификации снимка Terra ASTER по методу

спектрального угла

Всего было выделено 5 основных типов территории: каменистые тундры, лишайниковые тундры, кустарничковые тундры, березовое криволесье, березово-еловый лес. Границами масок условно считались границы преобладания, соответственно, каменистых участков, лишайников, кустарничков, сомкнутого березового криволесья, сомкнутого леса с участием ели.

В дальнейшем исходный снимок классифицировался с использованием MTMF-алгоритма, отдельно в пределах каждого из основных типов территории (т.е. за исключением типов «вода», «снег» и «тени»). Результатом работы алгоритма стали изображения присутствия и отсутствия каждого компонента, которые в дальнейшем подвергались нормализации (исходя из 100% проективного покрытия в каждом пикселе), после чего для каждого класса было получено итоговое изображение проективного покрытия (рис. 8).

Создание итоговой схемы дешифрирования потребовало совместной автоматизированной обработки изображений проективного покрытия, выделения значимых порогов по проективному покрытию, определяющих геоботанические классы, с учетом достоверности самих изображений.

Рис. 8. Примеры изображений проективного покрытия компонентов ландшафтов экотона: а) кустарнички, б) береза извилистая

Погрешность определения проективного покрытия была оценена на основе более детальных данных - по специально созданному эталонному изображению с разрешением 15 м, генерализированному по карте классификации многозонального снимка QuickBird (пространственное разрешение 2,4 м) [Mikheeva, Novichikhin, 2010]. Исходный снимок был классифицирован по методу спектрального угла. В качестве эталонных объектов были выбраны те же объекты, которые составляли большинство спектральных смесей ASTER и использовались в качестве эталонов для субпиксельной классификации. Далее ячейка классификации QuickBird была укрупнена до разрешения 15 м (идентичного разрешению снимка ASTER) и был произведен расчёт процентного содержания каждого класса QuickBird в ячейке 15x15 м, аналогично изображениям проективного покрытия, получаемым в результате спектральной декомпозиции.

Изображения проективного покрытия компонентов ландшафтов экотона, полученные по снимку ASTER, были сравнены с эталонными изображениями в 15718 случайных точках, что является проверкой примерно 6% всех имеющихся пикселов. Точки распределялись случайным образом так, чтобы внутри каждого класса было проверено 6-7% значений проективного покрытия. Результаты оценки достоверности приводятся в табл. 3.

После оценки достоверности, изображения проективного покрытия подвергались окончательной геоботанической классификации. Диапазоны значений классов должны были быть больше погрешности определения проективного покрытия, таким образом, каждое изображение проективного покрытия классифицировалось с шагом в 25%: 0-25% - компонент отсутствует, 2550% - компонент присутствует в небольшом количестве, 50-75% - компонент является субдоминантом, более 75% - компонент является доминантом.

Таблица. 3. Оценка достоверности изображений проективного покрытия компонентов

ландшафтов экотона

Компонент Погрешности в определении проективного покрытия

от 0 до 25% от 25 до 50% свыше 50%

Betula tortuosa 85% 8% 7%

Picea abies 94% 3.5% 2.5%

Кустарнички 62% 25% 13%

Лишайники 82% 9% 9%

Обломки камней 64% 9% 27%

Итоговая схема дешифрирования современного состояния растительности экотона «тундра-тайга» представлена на рис. 9. Она отражает состояние растительности экотона на текущий момент - дату получения снимка, позволяет изучать пространственное распределение типичных растительных сообществ, определить доминанты, субдоминанты и соотношения видов.

Разработанная методика дешифрирования может быть применена для полных снимков Terra ASTER, охватывающих значительные территории (3600 км2). Неотъемлемой частью методики создания подобных карт является оценка достоверности на ключевых участках, с использованием снимков субметрового разрешения, описанная выше.

Изображения проективного покрытия представляют собой совокупность векторных слоев, составляющих непрерывное поле значений проективного покрытия каждого компонента экотона. Это позволяет при необходимости вычислять проективное покрытие любого компонента в любой точке, изучать градиенты проективного покрытия в совокупности с данными о рельефе и увлажненности. Также возможно, с определенной точностью, проследить условные границы на местности: сплошного леса, отдельных деревьев, кустарничковых форм, а с привлечением ЦММ - вычислить их абсолютные высоты.

I еловый лес различной сомкнутости

P.abies > 50%, е. tortuosa < 25%

i елово-березовый и березово-еловый ' лес различной сомкнутости

P.abies > 50%, B.tortuosa 25-50%, или B.tortuosa > 50%, P.abies 25-50%

| сомкнутое березовое криволесье

B.tortuosa > 75%

несомкнутое березовое криволесье с | развитым кустарничковым ярусом и незначительной долей каменистых участков

B.tortuosa 25-75%. кустарнички 25-50%

островки несомкнутого березового криволесья в пределах кустарничковой тундры, местами с открытыми каменистыми участками

B.tortuosa 25-75%, камни 25-50%, или B.tortuosa 25-50%, кустарнички 25-50%, обломки камней 25-50%

кустарничковые тундры, местами с отдельно стоящими березами, а также лишайниково-кустарничковые кустарнички 50-75%, B.tortuosa 25-50%, или кустарнички >75%, или кустарнички 50-75%, обломки камней 25-50%, или кустарнички 50-75%, лишайники 25-50%

555» лишайниковые тундры лишайники > 50%

каменисто-лишайниковые тундры лишайники 50-75%, обломки камней 25-50%

лишайниково-каменистая тундра, кустарничково-каменистая тундра с отдельными березами обломки камней 50-75%, кустарнички 25-50%, или обломки камней 50-75%, лишайники 25-50%, или обломки камней 50-75%, B.tortuosa < 25%

I каменистая тундра, местами с редкими ' пятнами кустарничков

обломки камней > 75%, или

обломки камней > 75%, кустарнички < 25%

Рис. 9. Схема дешифрирования современного состояния растительности экотона «тундра-тайга» на долину р. Тульок

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате диссертационного исследования достигнута его основная цель - на примере Хибин разработан комплекс методик дешифрирования современного состояния и динамики растительности экотона «тундра-тайга»: методика дешифрирования современного состояния растительности по снимкам высокого разрешения с использованием данных наземной спектрометрии и методики дешифрирования современного состояния и динамики растительности экотона по снимкам субметрового разрешения.

В процессе исследования получены следующие основные результаты:

1. Разработана количественная методика исследования естественной динамики верхней границы распространения отдельных деревьев в экотоне «тундра-тайга», по аэрокосмическим снимкам субметрового разрешения (1-3 м) и цифровым моделям местности; на ее основании на ключевых участках Хибин выявлено, что высота верхней границы произрастания деревьев увеличилась в среднем на 30 м с 1958 по 2008 гг., густота древостоев увеличилась в 3 раза, количество подроста-в 10 раз.

2. На основе наземного спектрометрического эксперимента исследованы спектральные образы смесей компонентов ландшафтов экотона «тундра-тайга» в видимой и ближней инфракрасной части спектра, а также достоверность линейной спектральной декомпозиции. Выявлено, что наиболее достоверно по спектральным признакам определяется доля присутствия в смеси кустистых лишайников, кустарничков, и ели обыкновенной, но в целом определение проективного покрытия по методу спектральной декомпозиции обладает низкой достоверностью, пригодной для исследований на качественном уровне.

3. Разработана методика дешифрирования современного состояния растительности экотона «тундра-тайга» на основе метода спектральной декомпозиции, по многозональным космическим снимкам высокого разрешения. На основе методики составлена схема дешифрирования современного состояния компонентов растительности экотона «тундра-тайга» для долины р. Тульок, Хибины.

4. Установлено, что на современном этапе картографирование естественных изменений растительности экотона «тундра-тайга» на основе метода спектральной декомпозиции неосуществимо в связи с недостаточной спектральной различимостью компонентов ландшафтов экотона на космических снимках высокого разрешения.

По результатам диссертационного исследования опубликованы следующие работы:

В рекомендованных ВАК изданиях:

1. Михеева А.И. Исследование изменений верхней границы леса по аэрокосмическим снимкам // Геодезия и картография. - 2011, № 1, с. 31-36.

2. Михеева А. И. Пространственная изменчивость положения верхней границы леса в Хибинах (по материалам дистанционного зондирования) // Вестник Московского университета. Серия 5. География. - 2010, №4, с. 1822.

В других изданиях:

3. Mikheeva A., Novichikhin A., Tutubalina О. Linear spectral mixture modelling of arctic vegetation using ground spectroradiometer (Моделирование спектральных смесей для растительности Арктики с помощью наземного спектрометрирования, на англ. яз.) // Proceedings of 11th International Circumpolar Remote Sensing Symposium, September 20-24, 2010, Cambridge, United Kingdom. http://alaska.usgs.gov/science/geographv/CRSS2010/proeram.html

4. Novichikhin A., Mikheeva A. Spatial structure map for tundra-taiga ecosystems in Tuliok river valley based on classification of QuickBird satellite imagery and GIS analysis (Карта пространственной структуры растительности для экосистем в долине р. Тульок, созданная на основе классификации снимка QuickBird и ГИС-анализа, на англ. яз.) // Proceedings of 11th International Circumpolar Remote Sensing Symposium, September 20-24, 2010, Cambridge, United Kingdom. http://alaska.usgs.gov/science/geographv/CRSS2010/program.html

5. Rees G., Tutubalina O., T0mmervik, Zimin M., Mikheeva A., Golubeva E., Dolan K., Hofgaard A., Talbot, S., Charron, T. Barry, T. Mapping of the Eurasian circumboreal forest-tundra transition zone by remote sensing (Картографирование циркумбореальной переходной зоны лес-тундра в Евразии методами дистанционного зондирования, на англ. яз.) // Proceedings of the fifth International workshop - CAFF Flora group. Circumboreal Vegetation Mapping Workshop, November 2008, Helsinki. CAFF Technical Report No. 21, August 2010, p. 144-150.

6. Mikheeva A., Mathisen I.E., Tutubalina O., Hofgaard A. Change of the treeline ecotone in Khibiny Mountains, Kola Peninsula, Russia, over the last 50 years (Изменения в переходной зоне тундра-тайга в Хибинах за последние 50 лет, на англ. яз.) II Proceedings of IPY Oslo Science Conference, June, 8-12, 2010. http://ipy-osc.no/abstract/373818

7. Михеева А. И. Картографирование верхней границы леса в Хибинском горном массиве // Материалы Шестой Всероссийской Открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» ИКИ РАН, Москва, 2008, с.259.

Заказ № 307-и/! 1/2011 Подписано в печать 11.11.201) Тираж 100 экз. Усл. п.л. 1,2

„^""х ООО "Цифровичок", тел. (495) 649-83-30

1)) www.cfr.ru ; е-таИ:info@cfr.ru

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Михеева, Анна Игоревна

Введение.

Глава 1. Экотон «тундра-тайга» как объект картографирования.

§1.1. Географическое положение и границы экотона «тундра-тайга».

§ 1.2. Структура экотона «тундра-тайга».

§1.3. Естественные изменения растительности экотона «тундра-тайга» за

С С\^ ци^ЛСДПИС ЛС1.¿.Э

§1.4. Опыт использования дистанционных методов для исследования и картографирования границ, структуры и изменений растительности экотона «тундра-тайга».

Выводы.

Глава 2. Крупномасштабные исследования современного состояния и динамики растительности экотона «тундра-тайга» на ключевых участках Хибин.

§2.1. Растительность экотона «тундра-тайга» на ключевых участках Хибин

§2.2. Крупномасштабное исследование динамики растительности экотона «тундра-тайга».

§2.2.1 Подготовка исходных материалов на ключевой участок Тульок.

§2.2.2 Обработка исходных материалов на ключевой участок Юмечорр.

§2.2.3. Дешифрирование динамики растительности экотона «тундра-тайга» на ключевых участках.

§2.3. Крупномасштабное исследование современного состояния растительности экотона «тундра-тайга».

§2.3.1 Подготовка снимка (^шскВЫ.

§2.3.2. Автоматизированное дешифрирование растительности экотона «тундра-тайга» по снимку (^шскВш!.

Выводы.

§3.1.Отображение типичных объектов экотона «тундра-тайга» на снимках высокого разрешения (15-30 м).

§3.2. Спектральное смешивание и спектральная декомпозиция.

§3.3. Изучение спектрального смешивания по данным наземного спектрометр ирования.

Выводы.

§4.1. Выбор алгоритма классификации.

§4.2. Создание изображений проективного покрытия растительности экотона «тундра-тайга» на долину р. Тульок.

§4.3. Оценка достоверности изображений проективного покрытия растительности.

§4.4. Создание итоговой схемы дешифрирования растительности экотона

Выводы.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Методика спектрометрирования и дешифрирования аэрокосмических снимков при картографировании состояния и динамики растительности экотона "тундра-тайга""

Одно из основных свойств географических систем - постоянное изменение во времени (География, общество., 2004). Исследование изменений природных объектов является одним из важнейших направлений географической науки (Берлянт, 2001). Возможность исследования изменений на обширных территориях обеспечивается аэрокосмическими снимками и накопленным опытом аэрокосмического картографирования (Книжников, Кравцова, 1991). Аэрокосмическое картографирование растительного покрова насчитывает большое число методов и составляет важную часть аэрокосмического мониторинга Земли ввиду индикаторных свойств растительности (Книжников и др., 2004).

Изучению пространственно-временной динамики сообществ лесотундры в настоящее время уделяется исключительно большое внимание из-за необходимости оценки их реакции на современные изменения климата и прогнозирования последствий для человека. Глобальные изменения климата затронули границы природных зон и привели к изменениям в составе лесных и лесотундровых сообществ (Кга^ск, 2004; КиИтап, К]а1^геп 2006; БИ^аЛ & а1., 2001; \Valther еЬ а1., 2002). Особый интерес представляют субарктические лесные и лесотундровые сообщества, так как они находятся в жестких климатических условиях и начинают раньше реагировать на изменение климата по сравнению с сообществами, расположенными на более низких широтах (Изменение климата., 2003). В лесотундровых экотонах северных и высокогорных районов России наблюдается увеличение площадей редколесий и сомкнутых лесов за счет облесения тундр и увеличения густоты и продуктивности ранее существовавших древостоев (ВгавхуеН е1 а1., 1997, Величко и др., 2002, 8ЫуаШу е1 а1., 2005). В соответствии с методологической базой исследования, в дальнейшем лесотундровые сообщества именуются в работе экотон «тундра-тайга» (Горчаковский, Шиятов, 1985).

Цель диссертационного исследования - разработка комплекса методик дешифрирования современного состояния и динамики растительности экотона «тундра-тайга» по аэрокосмическим снимкам разного разрешения на примере Хибинских гор для дальнейшего картографирования. Для достижения поставленной цели потребовалось:

1. Проанализировать и обобщить опыт дешифрирования растительности экотона «тундра-тайга», рассмотрев определение его пространственного положения в свете одной из важнейших научных проблем в географии - проблемы границ; проанализировать факты отклика растительности экотона на изменения климата, изученные в последние десятилетия; рассмотреть и обобщить современный методический опыт исследований изменений в экотоне, с помощью аэрокосмических снимков;

Методологическая база. В основе диссертационного исследования -классические методы изучения динамики объектов по разновременным снимкам (Книжников, Кравцова, 1991; Кравцова, 1995), современные методы автоматизированного дешифрирования космических снимков (Chang, 2007; Olthof, Fraser, 2006; Fraser et al., 2011), опыт исследования изменений растительности экотона тундра-тайга (Горчаковский, Шиятов, 1985; Мягкова, 1988; Кравцова, Лошкарева, 2010), основополагающие принципы отечественного картографирования растительности (Кузнецов, 1928, Лавренко, 1947, Сочава, 1979), эколого-морфологическая классификация растительности В.А. Сукачева, Е.М. Лавренко, А.П. Шпенникова, A.B.

Научная новизна работы заключается в следующем:

5. На основе экспериментальных данных установлены пороги разделимости компонентов ландшафтов экотона «тундра-тайга» на космических снимках, сделаны выводы о дешифрируемое™ этих компонентов по многозональным космическим снимкам.

На защиту выносятся следующие положения:

Практическая значимость работы заключается в следующем: количественные результаты дешифрирования состояния и изменений растительности экотона могут служить исходными данными в расчётах и моделях климатических сценариев, полученные карты современного состояния растительности могут быть использованы для мониторинга изменений растительного покрова экологами, сотрудниками охраняемых природных территорий.

Фактический материал. В качестве источников использовались данные наземного полевого спектрометрирования 4-канальным спектрометром Skyelnstruments SpectroSense2+, материалы полевых исследований автора 2007-2010 гг., а также архивные аэрофотоснимки 1958 г., современные космические снимки субметрового разрешения QuickBird-2, WorldView-1, GeoEye-1, снимки высокого разрешения Terra ASTER, топографические карты масштаба 1: 50 000 на территорию Хибин.

Внедрение. Результаты диссертационного исследования получены в рамках выполнения плана научных работ лаборатории аэрокосмических методов по теме «Аэрокосмические технологии исследований динамики природной среды» (№ гос. per. 0120.0 603975), работ по грантам поддержки ведущих научных школ (НШ-3405.2010.5, НШ-171.2008.5), госконтракта «НОЦ» № 14.740.11.0200 и гранта Международного полярного года PPS Arctic/BENEFITS (OST 185023/S50).

Заключение Диссертация по теме "Картография", Михеева, Анна Игоревна

Выводы

Многочисленные исследования подтверждают, что изучение растительности экотона «тундра-тайга» является чрезвычайно важной задачей в связи с малой изученностью и изменениями компонентов, которые происходят в последнее время. Большинство зафиксированных изменений связано с изменением климатических параметров (температура и осадки) и говорит об ответной реакции растительности экотона на климатические изменения.

Реакция растительности экотона «тундра-тайга» на изменения климата варьирует в зависимости от многих факторов и требует исследования на всех уровнях от локального до глобального.

Начиная с середины XX века в работах огромного количества ученых изучается реакция растительности экотона «тундра-тайга» на изменения климата. Одну из главных ролей в этих исследованиях играют дистанционные методы. Однако большинство исследований носит точечный характер и, в основном, изучает характеристики экотона «тундра-тайга» только на качественном уровне.

Изученные изменения в растительности экотона были закартографированы лишь частично для узких исследований. Основными данными для этих карт стали полевые наблюдения и описания, данные полевого мониторинга (например, Моисеев и др., 2010). На настоящий момент не существует методик картографирования растительности экотона «тундра-тайга» для целей дальнейшего мониторинга изменений по дистанционным материалам.

В связи с этим в настоящей работе, ставится задача на примере Хибинских гор разработать методики дешифрирования растительности экотона и её изменений по аэрокосмическим снимкам различной детальности для дальнейшего картографирования, которая решается на протяжении работы:

В главе 2 в крупном масштабе на ключевых участках исследуется отображение растительности и экологические рубежи экотона, возможности детальных снимков для их картографирования, производится дешифрирование современного состояния растительности и изменений за прошедшие 50 лет.

В главе 3 исследуется отображение растительности и экологических рубежей на менее детальных, но более обзорных снимках высокого разрешения (15 м), выбираются подходы и принципы дешифрирования растительности, исследуется возможность картографирования по этим снимкам динамики.

В главе 4 разрабатывается методика и производится дешифрирование растительности по современному снимку высокого разрешения.

§2.1. Растительность экотона «тундра-тайга» на ключевых участках Хибин

Для детального изучения современного состояния растите тткногти и её динамики с 1958 по 2008 гг. были выбраны два ключевых участках в экотоне «тундра-тайга» Хибинских гор - Тульок и Юмечорр (рис. 4).

Рис 4. Схема расположения ключевых участков для крупномасштабного изучения растительности экотона «тундра-тайга» в Хибинах: а -Тульок, б -Юмечорр.

Участок в долине р. Тульок охватывает верхнее течение реки и правый борт долины, изрезанный ручьями. Правый борт имеет относительно малую крутизну (до 10°). Нижняя часть правого борта занята еловым старовозрастным малонарушенным лесом и участками смешанного березово-елового леса. Сосна практически отсутствует. Нижний ярус леса представлен повсеместно кустарничками. Пояс березового криволесья достаточно протяженный, в нем редко встречается ель. Верхняя граница леса представлена, в основном, березами. Криволесье сменяется кустарничково-лишайниковой тундрой, в которой по мере увеличения абсолютной высоты все более преобладают лишайники. В верхней части склон сменяется плато, где господствуют элювиальные процессы. Значительную часть площади плато занимают камни разного размера с накипными лишайниками.

Участок Юмечорр находится на склоне юго-западной экспозиции южного отрога горы Юмечорр. Здесь, в нижнем течении реки встречаются сосновые леса, но у подножия склона преобладают старовозрастные еловые леса (с примесью сосны), в горнолесном поясе встречается ряд редких видов растений. Вдоль ручьев обычны прирусловые лужайки и болота в комплексе с еловыми лесами и березовыми криволесьями. Участок характеризуется значительной крутизной склона и расчлененностью в верхних частях. В целом по участку, отмечается очень низкая высота леса для верхней границы по сравнению со средней для Хибин, составляющей 349 м (Михеева, 2010). Наибольшая высота границы леса - на стороне склона, обращенной к западу и составляет 370 м. Выше на склонах лес сменяет узкая полоса березового криволесья, где отмечается значительное число отдельно стоящих сосен. Выше находится кустарничково-лишайниковая тундра с зеркалами небольших озер и болотцами. В самых верхних частях склона господствует лишайниковая тундра, каменистых участков немного.

§2.2. Крупномасштабное исследование динамики растительности экотона «тундра-тайга»

Ключевые участки были по-разному обеспечены дистанционными материалами, что определило различия в методике обработки исходных данных и точности исследования.

§2.2.1 Подготовка исходных материалов на ключевой участок

Тульок

На ключевом участке Тульок использовалась архивные аэрофотоснимки от 14 августа 1958 г. с пространственным разрешением около 2 м и современные данные - объединенный с панхроматическим многозональный снимок QuickBird от 28 июня 2006 г. (разрешение 0,6 м). Выбор данных современной съемки отвечал следующим критериям: доступность снимков, минимальная облачность, пик вегетационного периода на момент съемки (конец июня-август), максимально возможный интервал между датами съемок. Для совместного анализа снимки необходимо было преобразовать в единую систему координат, для чего использовалась высокодетальная цифровая модель местности (ЦММ).

При построении ЦММ использована стереопара космических снимков GeoEye от 22 августа 2009 г., пространственное разрешение 0,5 м. Стереопара была ориентирована путем применения коэффициентов рациональной функции (англ. Rational Polynomial Coefficients - RPC), аппроксимирующих строгую модель съемки, без использования опорных точек в модуле LPS ERDAS Imagine. При ориентировании стереопары только по RPC-коэффициентам максимальная ошибка планового положения на контрольных точках составляет до 3,3 м, что соответствует точности масштаба 1:10 000 (http : //www. racurs. ru/?page=456). Методом фототриангуляции в автоматизированном режиме был получен массив точек с координатами X, Y, Z, опознанных на обоих снимках.

Опознавание точек описывается стратегией, экспериментально подобранной в процессе работы, в которую входят выбор окна поиска, окна корреляции и порог коэффициента корреляции, при котором опознавание общих точек считается верным. Размер окна поиска составлял 21x21 пиксела, размер окна корреляции - 1 lxl 1 пикселов, порог коэффициента корреляции

Полученные координаты точек проверялись на наличие «всплесков» и артефактов путем построения некоторого количества профилей (всего около 150 на территорию площадью 100 км ) вдоль и поперек склонов в модуле TerraScan программы Microstation. Неверно опознанные точки удалялись. Поскольку снимки охватывают отвесные склоны в районах ледниковых цирков, наличие глубоких теней делает невозможным опознавание общих точек на стереопаре, и в этих местах данные о рельефе дополнялись горизонталями с топографической карты масштаба 1:50 ООО.

Построение итоговой ЦММ выполнялось в программе Arclnfo Workstation, где помимо точек и горизонталей использовались данные об озерах, водотоках и тальвегах, оцифрованных по снимкам GeoEye. На основании экспериментальных работ был определен размер пиксела ЦММ 3x3 м, отвечающий ее точности.

Точность полученной ЦММ оценивалась путем сравнения ряда превышений, измеренных по модели с превышениями, измеренными в поле с помощью приемников глобального позиционирования (GPS) дифференциальным методом. Измерения производились автором летом 2009 года на 20 опорных точках, опознанных на снимке GeoEye и трех геодезических пунктах двумя приемниками Trimble R3 в режиме «быстрой статики». В табл. 2 приведены разности высот опорных точек и пирамиды Саами, полученных по данным GPS-измерений и по составленной ЦММ. Разности не превышают 6 м, что говорит о том, что полученная ЦММ обладает высотной точностью, примерно соответствующей топографической карте масштаба 1: 10 000 (табл. 2).

Аэрофотоснимки, доступные в отпечатках, были оцифрованы с разрешением

1200 dpi. На основе полученной ЦММ один из панхроматических снимков

GeoEye, снятый под наименьшим углом отклонения от надира, был ортотрансформирован для последующего использования как основы для привязки остальных снимков. При ортотрансформировании снимка

45 использовались КРС-коэффициенты и опорные точки, опознанные на снимке ОеоЕуе. Аэрофотоснимки 1958 г. объединялись в блок, их взаимное ориентирование проводилось по общим точкам, а внешнее ориентирование -по тем же точкам, опознанным на снимке ОеоЕуе. Среднеквадратические погрешности отклонения снимков от аппроксимирующей поверхности в плане составили 0,07 м для РшскВкс! и около 2 м для аэрофотоснимков.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Михеева, Анна Игоревна, Москва

1. Рис. 7. Метод спектрального угла.

2. Объекты для дешифрирования выбирались по снимку QuickBird на основе полевой схемы дешифрирования А.Р. Лошкаревой, выполненной летом 20иу года (см. рис. 8) и общего знания территории, полученного автором при полевых исследованиях 2008 и 2009 гг.

3. Рис. 8. Фрагмент схемы полевого дешифрирования масштаба 1: 2000 (составлена в поле1. Лошкаревой А. Р.).

Информация о работе

Михеева, Анна Игоревна
кандидата географических наук
Москва, 2011
ВАК 25.00.33

Диссертация

Методика спектрометрирования и дешифрирования аэрокосмических снимков при картографировании состояния и динамики растительности экотона "тундра-тайга" - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы