Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Разработка методов использования космических изображений для оценки инженерно-геологических условий горных районов

ВАК РФ 25.00.34, Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия

Автореферат диссертации по теме "Разработка методов использования космических изображений для оценки инженерно-геологических условий горных районов"

УДК 528.8

0046

5У1И

Аджян Александр Арсенович

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОСМИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИНЖЕНЕРНО-ГЕОЛОГИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ ГОРНЫХ РАЙОНОВ

25.00.34 - «Аэрокосмические исследования Земли, фотограмметрия»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

- 9 ЛЕН 2010

Новосибирск - 2010

004615910

Работа выполнена в Московском государственном университете геодезии и картографии.

Научный руководитель - доктор геолого-минералогических наук, профессор Зверев Анатолий Тихонович.

Официальные оппоненты; доктор технических наук, профессор

Трубина Людмила Константиновна;

кандидат технических наук, Серебряков Сергей Владимирович.

Ведущая организация - Государственный научно-исследовательский

и производственный центр "Природа" (ФГУП "Госцентр "Природа") (г. Москва)

п

Защита диссертации состоится 23 декабря 2010 г. в 11-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.251.02 при Сибирской государственной геодезической академии (СГГА) по адресу: 630108, г. Новосибирск, ул. Пла-хотного, 10, ауд. 403.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке СГГА. Автореферат разослан 22.11.2010 г.

Изд. лиц. № ЛР 020461 от 04.03.1997. Подписано в печать 17.11.2010. Формат 60 х 84 1/16. Усл. печ. л. 1,39. Уч.-изд. л. 0,99. Тираж 100. Печать цифровая. Заказ Редакционно-издательский отдел СГГА 630108, Новосибирск, 108, Плахотного, 10. Отпечатано в картопечатной лаборатории СГГА 630108, Новосибирск, Плахотного, 8.

Ученый секретарь диссертационного совета

Середович В. А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования

Опыт строительства транспортных магистралей, эстакад, тоннелей и других инженерных сооружений в горных районах как в нашей стране, так и за рубежом показал, что во многих случаях данные наземных изысканий недостаточно полно отражают истинный характер инженерно-геологической, геодинамической и гидрогеологической обстановок. Это связано с тем, что буровые и полевые работы в условиях горных (особенно высокогорных) районов не всегда проводятся на участках, представляющих наибольшую опасность для строительства инженерных сооружений.

Поэтому использование материалов космической съемки и современных технологий их обработки (дешифрирования) до того, как определено место для строительства или определен вариант прокладки транспортной магистрали, значительно повысит обоснованность и полноту информации о наличии, характере простирания и заложения наиболее напряженных инженерно-геологических зон земной коры (зон разрывных нарушений и трещин) и степень их опасности для строительства инженерных сооружений, их сохранности и эксплуатации.

Влияние зон тектонических разломов и трещин на динамику геологической среды столь велико, что их расположение и современная активность часто являются определяющими факторами при размещении транспортных, гидротехнических и других инженерных сооружений. Поэтому в работе подробно рассмотрена проблема автоматизированного дешифрирования линеаментов (разломов и трещин) с целью выявления систем линеаментов разных иерархических уровней и их корреляционной связи с другими инженерно-геологическими факторами, а именно с неотектоническими движениями земной коры, уклонами склонов, сейсмичностью, густотой речной сети и кольцевыми структурами.

Другая актуальная проблема для горных районов - устойчивость завалов (дамб) прорывоопасных озер, образовавшихся при крупных обрушениях склонов горных хребтов во время сильных землетрясений и перегородивших речную долину. Прорыв дамб грозит катастрофическим затоплением населенных пунктов, расположенных ниже по течению. Данная проблема изучалась в основном при наземных исследованиях Преображенским И.А., Глазыриным Г.Е., Горбуновым А.П., Долгушиным Л.Д. и другими. Дистанционные методы практически не использовались. Начиная с середины 90-х годов XX столетия, в свя-

зи с распадом СССР и недостатком финансирования исследования данного района проводились лишь эпизодически.

Актуальность диссертации, таким образом, обусловлена:

- необходимостью получения независимой оперативной информации об инженерно-геологических условиях горных районов и разработки методики выявления разрывных дислокаций разных иерархических уровней по материалам многозональной космической съемки;

- необходимостью разработки методов оценки инженерно-геологического состояния завалов прорывоопасных озер по разновременным космическим изображениям.

Целью диссертации является разработка методов оценки инженерно-геологических условий горных районов с использованием космических изображений, полученных в разных зонах электромагнитного излучения и с разными уровнями генерализации на примере Сарезского района Центрального Памира.

Для достижения поставленной цели были сформулированы конкретные научные задачи, решаемые в данной работе:

1. проведение анализа принципов, методов и теоретических основ использования космических снимков для характеристики инженерно-геологических условий территории;

2. исследование возможностей использования динамики развития растительного покрова и изменения береговой линии Сарезского озера в районе завала, выявляемых по разновременным космическим изображениям, для оценки интенсивности фильтрации воды сквозь завал (дамбу) и организации космического мониторинга состояния плотин прорывоопасных озер;

3. использование метода автоматизированного многоуровневого линеа-ментного анализа космических изображений, полученных в разных зонах электромагнитного спектра для дешифрирования линеаментов разных иерархических уровней с целью выявления трещинной тектоники и ее влияния на инженерно-геологическую устойчивость склонов прорывоопасных озер;

4. проведение корреляционного анализа различных инженерно-геологических факторов, включая данные линеаментного анализа.

Объектом исследования является территория, прилегающая к озеру Са-резское, которое образовалось в 1911 г. во время сильнейшего землетрясения в долине реки Мургаб (Центральный Памир) при обрушении склонов речной долины. Глубина озера в районе завала достигает 500 м, длина около 60 км. Прорыв завала грозит затоплением огромной территории, на которой проживает

более шести миллионов человек. Завал расположен в труднодоступном высокогорном районе. Мониторинг состояния завала практически осуществим только при помощи космической съемки. Задача организации космического мониторинга за состоянием данного завала и других подобных грандиозных завалов имеет большое научно-практическое значение и очень актуальна.

Теоретическая и методологическая база исследования.

В работе использованы методы визуального дешифрирования и цифровой обработки космических изображений. Оценка инженерно-геологических условий горных районов выполнялась на основе корреляционного анализа инженерно-геологических факторов и автоматизированного многоуровневого ли-неаментного анализа космических изображений.

Информационная база исследования. Базой для выполнения работы являются выполненные ранее исследования в области цифровой обработки снимков. Исходным материалом для разработки методов оценки инженерно-геологических условий горных районов являются космические изображения и серия карт «Природные условия и ресурсы Центрального Памира по материалам космических съемок» (Госцентр «Природа», 1983 г.).

На защиту выносятся следующие научные результаты:

1) разработан ландшафтно-индикационный метод оценки инженерно-геологической опасности прорыва плотин по разновременным космическим изображениям на основе динамики развития растительного покрова ниже по течению реки от завала;

2) разработан метод оценки инженерно-геологической опасности прорыва плотин по разновременным космическим изображениям с помощью построения оценочных и прогностических пространственных моделей береговой линии прорывоопасных озер на основе классификации объектов путем наращивания однородных областей;

3) предложено использование метода автоматизированного многоуровневого линеаментного анализа космических изображений, полученных в разных зонах электромагнитного спектра, для выявления линеаментов разных иерархических уровней с целью оценки инженерно-геологической устойчивости склонов прорывоопасных озер;

4) установлена устойчивая корреляционная связь систем линеаментов разных иерархических уровней с различными инженерно-геологическими факторами в результате проведенного корреляционного анализа.

Достоверность результатов исследований подтверждается:

1) высокой сходимостью результатов линеаментного анализа космических

изображений разных типов (фотографических и сканерных) и спутников (Ре-сурс-Ф1 и Landsat-7);

2) корректным применением математических методов и вычислительных средств теории вероятностей и математической статистики, вычислительной математики, цифровой обработки изображений, а также использованием хорошо зарекомендовавших себя программ ERDAS IMAGINE, LESSA для автоматизированного дешифрирования космических изображений;

3) высокой корреляцией результатов проведенного в процессе работы автоматизированного дешифрирования линеаментов и визуального дешифрирования, выполненного в Госцентре «Природа», а также устойчивыми корреляционными связями различных инженерно-геологических факторов (показателей) при использовании космических изображений с различной степенью генерализации.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1) впервые разработаны методы осуществления космического мониторинга состояния плотины прорывоопасного озера на основе оценки динамики развития растительности и изменения береговой линии в районе завала по разновременным космическим изображениям;

2) впервые исследовано изменение характера информативности космических изображений разных зон электромагнитного излучения и разных уровней генерализации при помощи автоматизированного линеаментного анализа космических изображений;

3) впервые выполнена комплексная статистическая обработка различных инженерно-геологических факторов, включающих статистические характеристики линеаментов, выявленные при автоматизированном анализе космических изображений.

Практическая значимость работы состоит в том, что разработанные в работе методы оценки инженерно-геологических условий с использованием результатов многоуровневого линеаментного анализа космических изображений и оценки интенсивности фильтрации сквозь дамбы прорывоопасных озер позволяют выбрать наиболее оптимальные места (трассы) строительства инженерных сооружений и организовать космический мониторинг прорывоопасных озер не только на Центральном Памире, но и в горных районах России и других стран.

Основные результаты исследований внедрены в учебный процесс МИИГАиК и используются в лекционных курсах и лабораторных занятиях по следующим дисциплинам:

- «Дешифрирование аэрокосмических изображений» для студентов специальности «Информационные системы и технологии»;

- «Техника тематической обработки данных дистанционного зондирования» для студентов специальности «Исследование природных ресурсов аэрокосмическими средствами».

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались:

- на научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, проводившейся в Московском государственном университете геодезии и картографии (МИИГАиК), 2008 г.;

- на международной научно-технической конференции, посвященной 230-летию основания Московского государственного университета геодезии и картографии (МИИГАиК), 2009 г.;

- на международном форуме «Геодезическое образование - история, настоящее и будущее», посвященном 175-летию высшего геодезического образования в России, 2010 г.

Публикации: по результатам проведенных исследований и разработок, выполненных в процессе работы, опубликовано 4 научных работ (3 - в изданиях из перечня, рекомендованного ВАК Минобрнауки РФ).

Структура и объем работы: диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованных источников. Ее объем составляет 150 страниц текста, включает 29 рисунков, 4 таблицы. Список использованных источников содержит 104 наименования, из них 26 на иностранных языках.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, охарактеризовано современное состояние решаемой проблемы, сформулированы цель и задачи исследования, приведены основные научные и практические результаты.

В первом разделе изложены теоретические основы использования космических изображений для характеристики инженерно-геологических условий территории. При дешифрировании космических изображений следует использовать все четыре основные их свойства, к которым относятся обзорность, естественная генерализация, уровни генерализации и рентгеноскопичность. При генерализации космических изображений появляется новая информация, связанная с проявлением на изображениях природных систем и образований более высоких иерархических уровней. В работе, при разработке методов оценки инженерно-геологических условий горных районов (на примере Центрального

Памира) использованы три уровня генерализации снимков Landsat-7, полученных в разных зонах электромагнитного излучения, с пространственным разрешением 30,60 и 120 м/пикс соответственно.

В этом же разделе проанализированы современные методы и программное обеспечение автоматизированного тематического дешифрирования космических изображений и технологии автоматизированного линеаментного анализа космических изображений. Автор для разработки методов оценки инженерно-геологического состояния завалов и изменения береговой линии прорывоопас-ных озер использовал программный пакет ERDAS IMAGINE, который включает все необходимые для этого функции, реализующие предварительную обработку и классификацию изображений. Для проведения автоматизированного линеаментного анализа выбрана программа LESSA, которая позволяет проводить статистический анализ положения, ориентации и длины линеаментов по всему космическому изображению.

Во втором разделе изложены результаты экспериментальных исследований по разработке методов автоматизированного дешифрирования для оценки инженерно-геологического состояния завалов прорывоопасных озер в горных районах (на примере Центрального Памира).

Исследования состояния Усойского завала показали:

- самым ослабленным участком завала является его северная сторона, сложенная сульфатно-карбонатными породами, в наиболее устойчивом состоянии находится южная половина завала, сложенная крупными глыбами, блоками песчаников и сланцев сарезской свиты;

- по рекам, впадающим в озеро Сарезское, селевые потоки, которые могли бы вызвать перелив воды через завал и его разрушение, формироваться не могут;

- в случае землетрясения не исключена возможность уплотнения завала в зоне интенсивной фильтрации и понижения поверхности завала в самой низкой части;

- на бортах Сарезского озера: на правом - от завала до сая (оврага) Бирма-Балод и на левом, прилегающем к озеру Шадау, возможны обрушения огромных масс пород, способные вызвать перелив воды через завал.

Современное состояние изученности вопроса об устойчивости Усойского завала недостаточно и требует дополнительных инженерно-геологических исследований.

В работе предложены и обоснованы следующие методы оценки инженерно-геологического состояния завалов прорывоопасных озер:

- ландшафтно-индикационный метод определения динамики стока родни-

ков из Усойского завала по многозональным данным космической съемки;

- метод определения изменения береговой линии Сарезского озера в районе Усойского завала по данным космической съемки в ближней ИК зоне.

В качестве исходных данных для проведения мониторинга состояния Усойского завала были использованы многозональные изображения, полученные в период с 2000 г. по 2009 г. с КА Ьапёза1-7 и Ьапска1-5 в семи спектральных диапазонах. В качестве тестового выбран участок западной части Сарезского озера и прилегающей к завалу части реки Мургаб, подпитываемой родниками из Усойского завала.

Цель мониторинга - определение изменений объема стока родников. Поставленная задача не может быть решена путем непосредственного дешифрирования родников, так как они не являются физиономичным объектом на космических снимках, поэтому для ее решения был выбран метод индикационного дешифрирования, заключающийся в том, что ненаблюдаемый на снимке объект (индикат) или его характеристики определяются путем дешифрирования других объектов (индикаторов).

В разработанном методе в качестве индикатора использована тугайная древесно-кустарниковая растительность (сообщества ивы, березы, тополя, облепихи), произрастающая в пойме реки Мургаб в непосредственной близости от Усойского завала. Изменения площади, занимаемой этой растительностью, меньше зависят от колебаний погодных условий в разные годы и обеспечивают интегральную оценку многолетних изменений влажности в пойме, напрямую связанной с объемом стока родников.

Для оценки динамики изменений площади тугайной растительности данного участка местности необходимо формирование временных серий взаимосогласованных тематических карт, каждая из которых фиксирует размещение тугайной растительности в определенный момент времени, а в совокупности такая серия характеризует динамику развития тугайной растительности. Принципиальным моментом получения взаимосогласованных тематических изображений, обеспечивающим корректность выявления изменений, является использование единого метода автоматизированного дешифрирования и единого набора тестовых участков для всех изображений временного ряда.

На первом этапе разработанного метода осуществляются выбор и формирование геометрически идентичных фрагментов разновременных аэрокосмических снимков.

Для повышения достоверности в разработанном методе применяется многоуровневое дешифрирование с использованием структурно-пространственной

модели дешифрируемых изображений. Поэтому на втором этапе метода определения динамики стока родников выполняется предварительная обработка исходных изображений. В рамках решаемой задачи необходимо выявлять объекты, которые относятся к типу протяженных (площадных) путем преобразования исходных изображений с целью устранения ошибок классификации, которые возникают вследствие присутствия на изображении точечных, малоразмерных, граничных и линейных объектов. Использование для этой цели сглаживающих фильтров недостаточно эффективно, поскольку приводит к смещению статистических характеристик площадных объектов в локальных окрестностях, содержащих неплощадные объекты. Более эффективным является построение структурно-пространственной модели исходных изображений, представляющей собой изображение, на котором выделены пространственные классы площадных, малоразмерных, точечных, граничных и линейных объектов. На основе полученной структурно-пространственной модели осуществляется предварительная обработка исходных изображений, обеспечивающая сглаживание по полю площадных объектов и замену значений интенсивности неплощадных объектов значениями усредненной интенсивности площадных объектов в некоторой локальной окрестности.

Итогом обработки является набор зональных изображений, в которых значения спектральных интенсивностей пикселей точечных, малоразмерных, линейных и граничных объектов замещены медианой значений спектральных интенсивностей протяженных объектов в некоторой локальной окрестности.

На третьем этапе осуществляется контролируемая классификация полученного на втором этапе пространственно-структурированного изображения.

В качестве примера приведены изображения, полученные 28 сентября 2001 г. и 26 сентября 2009 г. Выбор данных снимков обусловлен почти полным совпадением сезонных временных интервалов, что позволяет наиболее объективно оценивать результаты обработки.

Рисунок 1 - Результат выделения тугайной растительности - показан зеленым цветом (а - 28 сентября 2001 г.; б - 26 сентября 2009 г.)

Исходные космические изображения были подвергнуты предварительной обработке по вышеприведенной схеме. В результате были получены пространственно-структурированные изображения, на которых путем контролируемого дешифрирования была выделена тугайная растительность. На рисунках 1, 2 показаны результаты дешифрирования, нанесенные зеленым цветом на исходное изображение.

Рисунок 2 - Фрагменты тестовых участков с выделенной тугайной растительностью (а - 28 сентября 2001 г.; б - 26 сентября 2009 г.)

По результатам дешифрирования была рассчитана площадь, занимаемая растительностью на выбранном тестовом участке территории, которая по данным на 2001 г. составила 30,6 га, а в 2009 г. 34,1 га, что обусловлено усилением фильтрации воды через Усойский завал.

Ежегодный мониторинг выбранного тестового участка, проводимый по единой методике, позволит своевременно определить увеличение объема стока родников Усойского завала и организовать в случае необходимости его детальное полевое исследование.

Ландшафтно-индикационный метод определения динамики стока родников позволяет выявлять многолетние тенденции развития изменений состояния завала, представляющих потенциальную опасность разрушения плотины в районе Усойского завала. Для решения задачи оперативного наблюдения за состоянием плотины целесообразно осуществлять мониторинг изменения береговой линии Сарезского озера в районе Усойского завала.

Алгоритмы автоматизированного дешифрирования, основанные на общем подходе классификации путем скользящей разметки точек изображения, показывают высокую эффективность при выделении объектов, местоположение которых априорно неизвестно. В рамках решаемой задачи мы имеем дело с одним объектом (Сарезское озеро), местоположение которого заранее известно и не составляет труда определить «затравочные» пиксели или области, что открыва-

ет возможности использования алгоритмов на основе классификации объектов путем наращивания однородных областей. Метод наращивания областей предусматривает поиск групп пикселей с близкими значениями яркости. В простейшем варианте для выбранного («затравочного») пикселя производится анализ смежных с ним пикселей. Если значения яркости оказываются близкими, то пиксели зачисляются в одну группу, чтобы сформировалась область. В более сложных вариантах в качестве отправной точки используются не отдельные пиксели, а разбиение изображения на ряд небольших областей. Затем каждая область проверяется на однородность и, если результат проверки оказывается отрицательным, разбивается на более мелкие участки. Процесс продолжается до тех пор, пока все выделенные области не выдержат проверку на однородность. После этого начинается формирование областей при помощи наращивания небольших областей, а не пикселей.

Определяющим параметром при выборе оптимального алгоритма классификации является точность определения береговой линии. Проведенный автором сравнительный анализ алгоритмов классификации объектов путем скользящей разметки точек изображения (метод максимального правдоподобия, ги-перпараллелепипедный метод) и классификации путем наращивания однородных областей показал, что второй подход обеспечивает более высокую точность определения береговой линии. Поэтому он был выбран для автоматизированного дешифрирования Сарезского озера.

Алгоритм дешифрирования содержит следующие шаги:

- построение тестового участка озера и прилегающей к нему территории, обязательно содержащего пиксели, находящиеся в непосредственной близости от береговой линии;

- определение максимального разброса значений интенсивности и выбор значения порога для алгоритма наращивания однородной области;

- установка «затравочного» пикселя и наращивание однородной области в соответствии с выбранным пороговым значением.

В разработанном методе для анализа изменения береговой линии Сарезского озера в районе Усойского завала формируются карты, совмещающие контуры береговой линии на разные даты. Формирование тематических карт осуществляется по данным космической съемки в ближнем ИК диапазоне. Обоснованность этого выбора определяется тем, что в этом диапазоне объекты гидрографии характеризуются минимальной внутриклассовой дисперсией по сравнению с другими диапазонами, с одной стороны, и максимальной межклассо-

вой дисперсией, с другой стороны. Общая блок-схема алгоритма метода представлена на рисунке 3.

Дешифрирование 1«. Сарез но снимку на Дешифрирование о'*. Саре» но снимку на

начало временною интервала конец временного интервала

_*_ Градиентная фильтрация ▼ Градиентная фильтрация

т _______...

1 1 '' Суммирование Умножение на константу 2

Тематическое изображение изменений береговой линии оз. Сарез за определенный интервал времени

Рисунок 3 - Общая блок-схема алгоритма метода анализа изменения береговой

линии Сарезского озера

Алгоритм состоит из следующих этапов.

Этап 1. Автоматизированное дешифрирование Сарезского озера.

Этап 2. Выделение береговой линии Сарезского озера осуществляется путем градиентной фильтрации (фильтр Собеля, Превитта или высокочастотная Фурье-фильтрация) тематических изображений акватории, полученных на этапе 1.

Этап 3. Умножение изображения на конец периода, полученного на этапе 2, на константу, равную 2.

Этап 4. Сложение изображения на начало периода, полученного на этапе 2, и изображения, полученного на этапе 3.

Автором было проведено экспериментальное исследование работы данного алгоритма по временному ряду из трех космических снимков в ближнем ИК диапазоне. На рисунке 4 показаны исходные данные - фрагмент изображения, полученного 24 августа 2000 г. (рисунок 4, а), фрагмент изображения, полученного 28 сентября 2001 г. (рисунок 4, б) и фрагмент изображения, полученного 26 сентября 2009 г. (рисунок 4, в), в диапазоне от 0,76 до 0,90 мкм.

Результаты экспериментального исследования по предложенному методу: тематические изображения изменений береговой линии Сарезского озера с 24 августа 2000 г. по 28 сентября 2001 г., с 24 августа 2000 г. по 26 сентября 2009 г., с 28 сентября 2001 г. по 26 сентября 2009 г. - показаны на рисунке 5.

а б в

Рисунок 4 - Исходные изображения: 24 августа 2000 г. (а), 28 сентября 2001 г. (б) и 26 сентября 2009 г. (в) в диапазоне от 0,76 до 0,90 мкм

а б в

Рисунок 5 - Тематическое изображение изменений береговой линии:

24 августа 2000 г. - 28 сентября 2001 г. (а), 24 августа 2000 г. -26 сентября 2009 г. (б), 28 сентября 2001 г. - 26 сентября 2009 г. (в)

На рисунке 5, а, б наблюдается смещение береговой линии в сторону акватории как в районе завала, так и на других участках. Это смещение обусловлено сезонным различием гидрографического режима, так как снимок на начало временного интервала был получен 24 августа, т. е. в период интенсивного таяния ледников, а снимки на конец интервала - 28 и 26 сентября, когда таяние ледников практически прекращается и вода в озеро перестает поступать. На рисунке 5, в большая часть береговой линии определилась как неизменившиеся участки границы, за исключением отдельных мест пологого берега. То видимое

противоречие результатов ландшафтно-индикационного метода, показавших увеличение площади растительного покрова ниже плотины, т. е. увеличение фильтрации воды через нее и результатов метода по определению изменений береговой линии, объясняется тем, что относительное увеличение объема фильтрации воды через плотину не превышает 0,1% по сравнению с общим объемом воды в озере, поэтому изменение береговой линии, связанное с убылью воды через завал, ничтожно мало и может быть зафиксировано только при использовании космических изображений более высокого разрешения, достигающего 0,5 м/пикс.

Анализ полученных результатов показывает, что разработанный метод обеспечивает автоматизированное формирование тематических изображений изменения береговой линии по данным космической съемки в ближнем ИК диапазоне. Полученные тематические изображения могут использоваться в качестве объективной основы для построения оценочных и прогностических пространственных моделей береговой линии прорывоопасных озер и позволяют на ранних стадиях выявить опасность прорыва плотины озера.

В третьем разделе изложены результаты экспериментальных исследований по использованию метода автоматизированного многоуровневого линеа-ментного анализа космических изображений, полученных в разных зонах электромагнитного спектра, для дешифрирования линеаментов разных иерархических уровней с целью выявления трещинной тектоники и ее влияния на инженерно-геологическую устойчивость склонов прорывоопасных озер.

Для отработки автоматизированного метода дешифрирования линеаментов использованы: космический фотоснимок Ресурс-Ф1 (масштаб 1 :200 ООО), зональные сканерные снимки Ьап(ка1-7 (пространственное разрешение 30 м/пикс) и их генерализованные производные с загрублением пикселя в 2 и 4 раза, т. е. с разрешением 60 м/пикс и 120 м/пикс соответственно. Это позволило изучить влияние использования космических изображений разных типов (фотографических и сканерных) и разного пространственного разрешения на результаты ли-неаментного анализа.

Рисунки полей плотности, полученных при автоматизированном линеа-ментном анализе исходных изображений красной и ближней ИК зон, имеют отличия. Поле плотности линеаментов изображений красной зоны спектра имеет мозаичное строение, которое обусловлено преобладанием округлой (изомет-ричной) и овальной формы аномальных участков с повышенной плотностью линеаментов, а участки с пониженной плотностью как бы заполняют промежутки между этими округлыми и овальными участками максимальной плотно-

сти. Наиболее крупные участки повышенной плотности расположены по направлениям С и ЮВ от Сарезского озера. В поле плотности линеаментов, построенного по исходному зональному изображению Ьапска!-? ближней ИК зоны, преобладают диагональные направления зон повышенной и пониженной плотности, т. е. преобладают направления СЗ - ЮВ и СВ - ЮЗ. Кроме того, имеются отдельные участки (зоны) субширотного направления. Узел пересечения диагональных и субширотных зон расположен к юго-востоку от Сарезского озера и пространственно совпадает с самым крупным участком повышенной плотности линеаментов, выявленным по изображению, полученному в красной зоне спектра.

В результате выполненного корреляционного анализа связи полей плотности исходных зональных изображений Ьапёза1-7 красной и ближней ИК зоны, получено значение коэффициента корреляции (г), равное 0,89.

Автоматизированный линеаментный анализ генерализованных космических изображений на 1-м уровне генерализации (загрубление пикселя в 2 раза) подтвердил наличие корреляции между полями плотности штрихов генерализованных космических изображений разных зон. Узкие зоны повышенной плотности штрих-линеаментов на обоих полях имеют преимущественно диагональную ориентировку (СЗ - ЮВ, СВ - ЮЗ) с центром (узлом) пересечения к юго-востоку от Сарезского озера, в месте слияния рек Раманф и Каттамарджа-най. Коэффициент корреляции (г) между полями плотности штрихов, полученных при автоматизированном дешифрировании генерализованных зональных космических изображений, равен 0,64.

Автоматизированный линеаментный анализ генерализованных космических изображений второго уровня генерализации (загрубление пикселя в 4 раза) выявил высокую корреляцию между полями плотности штрих-линеаментов. Поля плотности генерализованных изображений ЬапсЬа^ красной и ближней ИК зон почти идентичны. Коэффициент корреляции (г) между полями плотности генерализованных изображений 2-го уровня генерализации равен 0,84, что почти в 5 раз превышает минимальное достоверное значение гт„ = 0,18, вычисленного по формуле Романовского.

Сравнительный анализ схем плотностей линеаментов, выявленных по зональным исходным и генерализованным изображениям (рисунок 6), показал, что по мере увеличения уровня генерализации участки максимальной и минимальной плотности смещаются в пространстве. Если на исходных изображениях максимальная плотность преобладала в северо-западной части района, то при генерализации в 4 раза участки с максимальной плотностью смещены в

юго-восточную часть. Это объясняется тем, что на снимках с разной степенью генерализации выявляются системы штрих-линеаментов разных иерархических уровней: детального (исходное изображение) и локального (генерализованное изображение).

Mia Max

а б в

Рисунок 6 - Поля плотности, полученные при автоматизированном линеаментном анализе исходных (а), генерализованных в 4 раза (б) изображений в ближней ИК зоне, и шкала плотностей (в)

Представляет научный интерес сравнение полей плотности генерализованных зональных сканерных космических изображений Ьап(1$а1-7 первого уровня генерализации с полем плотности близкого к ним по пространственному разрешению отсканированного фотографического изображения Ресурс-Ф1. Поле плотности линеаментов изображения Ресурс-Ф1 несет определенные черты сходства как с полем плотности красной зоны, так и с полем плотности ближней ИК зоны космических изображений Ьап<18а1:-7, однако, имея несколько большее перекрытие спектральной зоны с изображением ближней ИК зоны ЬапсЬа1-7, схожих черт с последним наблюдается больше. Наибольшее сходство между этими полями плотности линеаментов наблюдается в районе озера Са-резское, особенно к северу и юго-востоку от него. Таким образом, тип космического изображения (фотографический, сканерный) не влияет на результаты автоматизированного линеаментного анализа, если используются изображения одного уровня генерализации.

Анализ схем дешифрирования сквозных линеаментов, выявленных при обработке космических изображений разных уровней генерализации исходных космических изображений, показал, что при переходе на новый уровень генерализации происходит изменение структуры поля сквозных линеаментов, т. е. изменение характера информативности, достигающего максимальных различий при понижении пространственного разрешения в 4 раза (рисунок 7).

На схемах, полученных для исходных изображений красной и ближней ИК зон, системы сквозных линеаментов сходны и различаются лишь в деталях. На них выражены линеаменты одного направления (ЮЗ - СВ), сгруппированные в две зоны, одна из которых пересекает Сарезское озеро в его нижней части, а вторая - в верхней. На первом уровне генерализации (в 2 раза) картина мало меняется. На схемах линеаментов выражены те же самые две зоны. Однако следует отметить, что внутренняя структура этих зон несколько усложняется - наблюдается некоторое расхождение линеаментов в виде пучка.

„ ,-tf /• •• -JH. у.''.-" . /у/ >■/■

; Лг-.j-y..

> у'-,;-' ¿-.f л.:/

/<J* .- ч-.; /

".Д<' / ¿г/

/ .у- ■:

а б

Рисунок 7 - Схемы штрихов-линеаментов, полученных при автоматизированном дешифрировании (порог 115) исходных (а) и генерализованных в 4 раза (б) изображений в красной зоне

Нарушение параллельности линеаментов небольшое, но оно все же заметно. Совсем другая картина наблюдается на схемах линеаментов, полученных для генерализованных зональных космических изображений второго уровня генерализации (в 4 раза) для красной и ближней ИК зон. Линеаменты в обоих случаях образуют широкую полосу с направлением ЮЗ - СВ, которая пересекается поперечными ЮВ - СЗ линеаментами. Различие заключается лишь в том, что на схеме линеаментов красной зоны линеаменты ЮЗ - СВ направления более локализованы в виде отдельных узких зон и на ней нет линеаментов субмеридионального и субширотного простирания, а также отсутствует один поперечный линеамент в юго-западном углу схемы. Корреляционный анализ локальных (штрих-линеаментов) и региональных (сквозных) линеаментов, от-дешифрированных при разных уровнях генерализации зональных космических изображений, показал, что по мере изменения уровня генерализации выявляются системы линеаментов разных иерархических уровней.

Одним из важнейших инженерно-геологических индикаторов (факторов) устойчивости склонов является раздробленность и трещиноватость горных массивов (блоков горных пород). В работе результаты автоматизированного

линеаментного анализа космических изображений Сарезского района рассмотрены с этих позиций.

Крупные блоки скальных пород (граниты), потенциально опасные в отношении возможного обрушения, размещаются на правом склоне залива Ирхт-ского, а также напротив залива на противоположном северном склоне озера Сарезского и между заливом Марджанайский (устье реки Катгамарджанай) и урочищем Даувлат-Маматдишт на южном берегу озера Сарезского в его юго-восточной части.

Судя по геологической карте, все эти блоки с тыловой части (со стороны склона водораздела) подрезаются разломами, то есть они отделены от остальной части склона и потенциально обрывоопасны.

Плотность штрихов-линеаментов, выявленная при автоматизированной обработке исходных космических изображений La.ndsa.X-l в красной и ближней ИК зонах (см. рисунок 6, а) при ее оценке по условной десятибалльной шкале достигает 7 баллов, то есть более чем в 2 раза превышает средние значения плотности, характерные для Сарезского района.

Плотность штрихов-линеаментов, определенная по генерализованным в 4 раза изображениям Ьапс18а1-7 (рисунок 6, б), по условной десятибалльной шкале достигает 8 баллов и также превышает средние значения плотности района.

Таким образом, плотность мелколокальных трещин, выявляемых по исходным изображениям, и крупнолокальных трещин, выявляемых по генерализованным изображениям, на скальных блоках гранитов довольно высокая. Эта повышенная трещиноватость блоков значительно ослабляет их устойчивость и при землетрясении может способствовать их обрушению.

Анализ схем линий вытянутости роз-диаграмм, полученных по исходным и генерализованным космическим изображениям (рисунок 8), показывает, что розы-диаграммы штрихов-линеаментов вытянуты вдоль склонов озера Сарезского. Данная их ориентировка совместно с общей повышенной трещиновато-стью рассматриваемых блоков создает очень благоприятные условия для их отрыва от основного склона и обрушения в Сарезское озеро.

Кроме рассмотренных гранитных блоков, благоприятные условия для обрушения и оползания существуют на южных склонах озера Сарезского, в междуречье рек Лянгар и Каттамарджанай. Здесь также отмечаются высокая плотность линеаментов, вытянутость роз-диаграмм трещиноватости вдоль берега и отчленение крупных блоков от склона крупными зонами разрывных нарушений, имеющих, как и береговая линия Сарезского озера, субширотные простирания.

Рисунок 8 - Линии вытянутости роз-диаграмм, полученных

при автоматизированном дешифрировании исходных (а) и генерализованных в 4 раза (б) изображений в красной зоне

Нельзя также недооценивать возможность повторного обрушения горных массивов, послуживших материалом для образования Усойского завала в 1911 г. Данный участок отличается максимальной сейсмической активностью в Центральном Памире, высокой плотностью трещин (см. рисунок 6), развитием густой сети субширотных и субмеридиональных разрывных нарушений и сложен из весьма благоприятных для разрушения и обрушения комплексами терриген-ных пород - алевролитами, песчаниками и сланцами различной метаморфизо-ванности.

Результаты автоматизированного линеаментного анализа многозональных космических изображений Сарезского района показали, что скальные горные массивы, окружающие озеро Сарезское, сильно раздроблены, трещиноваты и расчленены на отдельные блоки, отделенные от основного склона субширотными зонами трещиноватости и разрывных нарушений. Поэтому при сильных землетрясениях велика опасность их обрушения, что повлечет за собой разрушение Усойского завала под воздействием волн, образовавшихся при падении крупных блоков горных пород в озеро.

В четвертом разделе изложены результаты комплексного корреляционного анализа инженерно-геологических факторов, выявленных при дешифрировании космических изображений Ьапёяа1-7, Ресурс-Ф1 и при наземных исследованиях. В качестве меры тесноты связи между параметрами служил линейный коэффициент корреляции (г).

Количественные показатели инженерно-геологических факторов снимались с карт и полей статистических показателей линеаментов (плотности, степени вытянутости роз-диаграмм линеаментов) по сетке с размером элементарной ячейки 3 х 3 км. Всего на площади исследования размером 36 х 60 км раз-

местилось 240 элементарных ячеек. В каждой ячейке вычислялось среднее значение того или иного фактора. При таком числе показателей минимальное достоверное значение гт|п, вычисленное по формуле Романовского, равно 0,18. Результаты корреляционного анализа всех изученных инженерно-геологических факторов приведены в таблице.

Таблица

1 уровень обработки (исходные данные)

Correlation Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 6 Band 7 BandS Band 9

Band 1 1,00 -0,03 -0,02 0,02 0,02 0,01 0,02 0,01 0,02

Band 2 -0,03 1,00 -0,02 0,09 0,11 0,20 -0,08 0,21 -0,08

Band 3 -0,02 -0,02 1,00 -0,11 -0,01 -0,01 0,08 -0,22 0,02

Band 4 0,02 0,09 -0,11 1,00 0,89 0,27 0,07 0,21 -0,01

Band 5 0,02 0,11 -0,01 0,89 1,00 0,36 0,12 0,22 0,04

Band 6 0,01 0,20 -0,01 0,27 0,36 1,00 -0,01 0,25 -0,03

Band 7 0,02 -0,08 0,08 0,07 0,12 -0,01 1,00 0,21 0,10

Band 8 0,01 0,21 -0,22 0,21 0,22 0,25 0,21 1,00 -0,10

Band 9 0,02 -0,08 0,02 -0,01 0,04 -0,03 0,10 -0,10 1,00

2 уровень обработки (1 уровень генерализации)

Correlation Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 6 Band 7 Band 8 Band 9

Band 1 1,00 -0,03 -0,02 0,04 0,03 0,01 0,02 0,01 0,02

Band 2 -0,03 1,00 -0,02 0,10 0,11 0,20 -0,08 0,02 -0,08

Band 3 -0,02 -0,02 1,00 -0,04 -0,03 -0,01 0,08 -0,22 0,02

Band 4 0,04 0,10 -0,04 1,00 0,65 0,25 0,16 0,21 0,05

Band 5 0,03 0,11 -0,03 0,65 1,00 0,14 0,09 0,16 0,04

Band 6 0,01 0,20 -0,01 0,25 0,14 1,00 -0,01 0,25 -0,03

Band 7 0,02 -0,08 0,08 0,16 0,09 -0,01 1,00 0,21 0,10

Band 8 0,01 0,21 -0,22 0,21 0,16 0,25 0,21 1,00 -0,10

Band 9 0,02 -0,08 0,02 0,05 0,04 -0,03 0,10 -0,10 1,00

3 уровень обработки (2 уровень генерализации)

Correlation Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 6 Band 7 Band 8 Band 9

Band 1 1,00 -0,03 -0,02 -0,00 0,00 0,01 0,02 0,01 0,02

Band 2 -0,03 1,00 -0,02 -0,01 0,07 0,20 -0,08 0,21 -0,08

Band 3 -0,02 -0,02 1,00 0,17 0,12 -0,01 0,08 -0,22 0,02

Band 4 -0,00 -0,01 0,17 1,00 0,84 0,29 -0,06 0,06 -0,05

Band 5 0,00 0,07 0,12 0,84 1,00 0,37 -0,12 0,10 -0,15

Band 6 0,01 0,20 -0,01 0,29 0,37 1,00 -0,01 0,25 -0,03

Band 7 0,02 -0,08 0,08 -0,06 -0,12 -0,01 1,00 0,21 0,10

Band 8 0,01 0,21 -0,22 0,21 0,16 0,25 0,21 1,00 -0,10

Band 9 0,02 -0,08 0,02 0,05 0,04 -0,03 0,10 -0,10 1,00

Примечание: выделены г > Гтю.

Band 1 - амплитуда неотектонических движений земной коры (в метрах).

Band 2 - протяженность разрывных нарушений (в метрах).

Band 3 - густота речной сети (длина водостоков в метрах).

Band 4 - плотность штрихов-линеаментов, ближняя ИК зона (количество).

Band 5 - плотность штрихов-линеаментов, красная зона (количество).

Band 6 - плотность трещин, визуальное дешифрирование (количество).

Band 7 - интенсивность землетрясений (в баллах).

Band 8 - уклон склонов (в градусах).

Band 9 - кольцевые структуры (площадь в квадратных метрах).

У плотностей штрихов-линеаментов, выявленных как в красной, так и в ближней ИК зонах электромагнитного спектра, имеется корреляционная связь с уклонами склонов (прямая зависимость), т. е. чем круче рельеф, тем больше плотность штрихов-линеаментов. Это говорит о том, что с увеличением крутизны склонов увеличивается их раздробленность, и соответственно, неустойчивость. Устойчивая корреляция плотностей штрихов-линеаментов, выявленных автоматизированным способом, и трещин, выявленных визуально, свидетельствует о схожести конечных результатов автоматизированного и визуального дешифрирования. В то же самое время относительно невысокие значения г указывают на наличие районов, в которых результаты дешифрирования отличаются, что обусловлено спецификой выявления линеаментов (трещин) автоматизированным и визуальным способами.

Трещины, выявленные при визуальном дешифрировании, имеют устойчивую корреляционную связь с разрывными нарушениями и уклонами склонов (прямая зависимость), а густота речной сети и уклоны склонов связаны обрат-

ной зависимостью, т. е. чем круче рельеф, тем меньше речных долин, вместо которых развиваются овраги и промоины.

Заключение

Общим результатом работы является решение научной задачи, имеющей важное хозяйственное значение - изучение инженерно-геологических условий, оказывающих существенное влияние на строительство и эксплуатацию инженерных сооружений, на развитие негативных природных процессов, представляющих угрозу для человека, с помощью автоматизированных методов обработки космических изображений земной поверхности.

Экспериментальное исследование разработанных методов оценки инженерно-геологического состояния завалов прорывоопасных озер показало, что эти методы позволяют оценить динамику стока родников и обеспечивают корректное автоматизированное формирование тематических изображений изменения береговой линии, которые могут использоваться в качестве объективной основы для построения оценочных и прогностических пространственных моделей береговой линии прорывоопасных озер.

В результате выполнения работы определены пути повышения эффективности использования данных дистанционного зондирования для оценки инженерно-геологических условий строительства в горных районах.

Проведены экспериментальные исследования методов обработки космических изображений земной поверхности, обеспечивающих получение информации о наличии, характере простирания и залегания наиболее напряженных инженерно-геологических зон (зон разрывных нарушений и трещин) и степени их опасности для строительства.

При выполнении данной работы решен ряд научно-технических задач и получены следующие результаты.

1. Исследованы принципы, методы и теоретические основы использования космических изображений, полученных в разных зонах электромагнитного спектра для изучения инженерно-геологических особенностей горных районов (на примере Центрального Памира).

2. Разработан ландшафтно-индикационный метод оценки инженерно-геологической опасности прорыва плотин по разновременным космическим изображениям на основе динамики развития растительного покрова ниже по течению реки от завала.

3. Разработан метод оценки инженерно-геологической опасности прорыва плотин по разновременным космическим изображениям с помощью построения

оценочных и прогностических пространственных моделей береговой линии прорывоопасных озер на основе классификации объектов путем наращивания однородных областей.

4. Предложено использование метода автоматизированного многоуровневого линеаментного анализа космических изображений, полученных в разных зонах электромагнитного спектра для выявления линеаментов разных иерархических уровней с целью оценки инженерно-геологической устойчивости склонов прорывоопасных озер.

5. В результате проведенного корреляционного анализа инженерно-геологических факторов показано наличие устойчивой корреляционной связи у штрихов-линеаментов, трещин, разрывных нарушений, уклонов склонов, густоты речной сети и интенсивности сейсмичности.

Список опубликованых работ, отражающих основное содержание диссертации

1. Аджян, A.A. Сравнение результатов автоматизированного и визуального дешифрирования космического снимка Центрального Памира / A.A. Аджян, А.Т. Зверев, В.А. Малинников // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». -2007. - № 5. - С. 86-91. (0,34 / 0,27 пл.).

2. Зверев, А.Т. Теоретические основы использования космических снимков для характеристики инженерно-геологических условий территории / А.Т. Зверев, A.A. Аджян // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». - 2009. - № 4. -С. 60-62. (0,37/0,29 пл.).

3. Аджян A.A. Инженерно-геологическая оценка труднодоступных территорий по данным космического мониторинга / A.A. Аджян // Сборник статей по итогам международной научно-технической конференции, посвященной 230-летию основания МИИГАиК. - М.: Изд-во МИИГАиК, 2009. - С. 84-87. (0,31 пл.).

4. Зверев, А.Т. Оценка инженерно-геологической опасности обрушения горных массивов вокруг озера Сарезское (Центральный Памир) / А.Т. Зверев, A.A. Аджян // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». - 2010. - № 4. -С. 90-93. (0,37 / 0,27 пл.).

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Аджян, Александр Арсенович

Введение.

1 Методы, технологии и программное обеспечение автоматизированного дешифрирования космических изображений.

1.1 Теоретические основы использования космических изображений для характеристики инженерно-геологических условий территории.

1.2 Методы и программное обеспечение автоматизированного дешифрирования космических изображений.

1.2.1 Предварительная компьютерная обработка данных дистанционного зондирования.

1.2.2 Алгоритмы классификации.

1.2.2.1 Алгоритмы контролируемой классификации.

1.2.2.2 Алгоритмы неконтролируемой классификации.

1.3 Технология автоматизированного линеаментного анализа космических изображений.

2 Разработка методов автоматизированного дешифрирования для оценки инженерно-геологических условий горных районов (на примере Центрального Памира).

2.1 Инженерно-геологические особенности региона.

2.2 Разработка ландшафтно-индикационного метода определения динамики стока родников из Усойского завала по многозональным данным космической съемки.

2.3 Разработка метода определения изменения береговой линии Сарезского озера в районе Усойского завала по данным космической съемки в ближней ИК зоне.

3 Автоматизированный линеаментный анализ космических изображений Центрального Памира.

3.1 Отработка метода многоуровневого линеаментного анализа на космических изображениях, полученных в разных зонах электромагнитного спектра.

3.2 Сравнение результатов автоматизированного и визуального дешифрирования космических изображений.

3.3 Инженерно-геологические выводы из результатов автоматизированного линеаментного анализа.

4 Комплексный корреляционный анализ инженерно-геологических факторов, выявленных при автоматизированном дешифрировании и наземных исследованиях.

4.1 Выбор и методика обработки инженерно-геологических факторов, выявленных при автоматизированном дешифрировании и наземных исследованиях.

4.2 Характеристика космических и картографических материалов, использованных при получении количественных значений инженерно-геологических факторов.

4.3 Корреляционный анализ инженерно-геологических факторов.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Разработка методов использования космических изображений для оценки инженерно-геологических условий горных районов"

Наблюдаемый научно-технический прогресс в космических исследованиях по изучению природных и природно-техногенных систем свидетельствует о расширении и углублении возможностей космических средств для изучения окружающей среды. Если на первых этапах развития космических исследований в основном проводились изучение и картографирование природных и антропогенных объектов, которые непосредственно отображаются на космических изображениях (растительность, грунты, рельеф, гидрография, инженерные сооружения и т. д.), то в настоящее время можно говорить о возможностях дистанционного изучения ряда объектов, которые обычно не обнаруживаются визуально, но могут быть выявлены автоматизированным способом на основе комплексной обработки разных диапазонов электромагнитного излучения (активного и пассивного) земной поверхности с использованием современных программных средств обработки.

Главными факторами, вызывающими и определяющими течение современных инженерно-геологических процессов в горных районах, являются подземные воды (главным образом грунтовые), вещественный состав, раздробленность (трещиноватость) горных пород, крутизна склонов и сейсмичность. Часто наиболее геодинамически активными участками являются места разгрузки подземных вод, обусловленные выходом на поверхность либо водоносных горизонтов (коллекторов), либо зон трещиноватости горных пород, являющихся естественными путями миграции подземных вод. Поэтому изучение трещиноватости массивов горных пород является одной из важнейших задач инженерно-геологических изысканий, так как трещиноватость влияет на прочность массивов, пути миграции подземных вод и на пространственное распределение очагов землетрясений, которые обычно приурочены к сейсмогенерирующим и оперяющим разломам земной коры. Разломы и трещины в геологии нередко объединяются под общим названием «линеаменты», которое и будет далее использоваться в работе. В связи с необходимостью изучения линеаментов, одной из главных задач данной диссертации являлось проведение многоуровневого автоматизированного линеаментного анализа космических изображений с целью выявления систем линеаментов разных иерархических уровней и установления их корреляционной связи с другими инженерно-геологическим факторами - сейсмичностью, высотой рельефа, кольцевыми структурами, амплитудой новейших тектонических движений, плотностью гидросети, трещинами и разломами, выявленными визуально другими исследователями.

Актуальность работы обусловлена тем, что в ней исследуется наиболее сложная проблема влияния зон тектонической раздробленности на динамику геологической среды и, как следствие этого, на устойчивость инженерных сооружений. Влияние зон тектонических разломов и трещин на динамику геологической среды столь велико, что эта проблема является определяющей при размещении горных транспортных и других инженерных сооружений, в частности тоннелей, трубопроводов, эстакад. В горных районах зоны разломов и трещиноватости являются основными путями миграции подземных вод, которые насыщают горные породы, делая их менее прочными, а склоны - менее устойчивыми, что приводит к развитию целого ряда негативных инженерно-геологических явлений - оползней, обрушений, солифлюкции, селевых потоков, карста и др.

В связи с вышеизложенным важной проблемой, возникающей при строительстве различных инженерных сооружений в горных районах, является выявление точного местоположения, ориентировки и мощности зон разломов и трещин, их сейсмотектонических, инженерно-геологических и гидрогеологических характеристик.

Опыт строительства тоннелей в различных горных районах как в нашей стране, так и за рубежом показал, что во многих случаях данные наземных изысканий недостаточно полно отражают истинный характер инженерно-геодинамической и гидрогеологической обстановки районов прокладки трасс тоннелей. Это связано с тем, что буровые и полевые работы в условиях горноскладчатых областей не всегда проводятся на участках, представляющих наибольшую опасность для проходки тоннелей. Поэтому использование материалов дешифрирования космических изображений до того, как определен основной вариант трассы тоннеля и всей транспортной линии в целом, значительно повысит обоснованность и полноту информации о наличии, характере простирания и заложения зон разломов и трещин и степени их опасности для строительства [60, 65].

Технология оценки инженерно-геологических условий строительства в горных районах с использованием космических изображений разработана на примере Центрального Памира. Район исследования выбран в связи с тем, что на него имеется серия карт - «Природные условия и ресурсы Центрального Памира по материалам космической съемки» масштаба 1 : 100 ООО, составленная в Госцентре «Природа» (1983 г.) визуальным способом. Поэтому имеется возможность как сравнить полученные нами результаты автоматизированного дешифрирования с результатами визуального дешифрирования, так и дополнить полученные ранее сведения об инженерно-геологических особенностях горных районов [67].

Аэрокосмические исследования в Центральном Памире - одном из наиболее труднодоступных районов мира, выполненные в Госцентре «Природа», показали, что в камеральных условиях они позволяют получить от 50 до 75 % исходной информации, необходимой для составления основного комплекта карт «Природные условия и ресурсы» в производственных масштабах. Это позволяет значительно сократить сроки работ, снизить их стоимость и облегчить полевые работы.

Центральный Памир обладает полным набором инженерно-геологических факторов, характерных для горных районов - высокогорный рельеф, большие амплитуды новейших движений земной коры, большая раздробленность земной коры, высокая сейсмичность, полный набор гравитационных (склоновых) процессов - обвалы, лавины, оползни, сели, осыпи, солифлюкция и др.

Широкое распространение имеют крупные озера, образовавшиеся в результате подпруживания рек оползнями, образующимися при сильных землетрясениях.

В пределах исследованного района расположено одно из наиболее крупных таких озер - Сарезское озеро (образовалось в 1911 г.), имеющее длину 55,8 км, глубину 500 м, урез воды — около 3 263 м над уровнем моря, объем воды - более 16 км . Окружающие горные хребты возвышаются над озером более чем на 2 416 м. Естественная дамба, образованная при землетрясении, известная как Усойский завал (высота 567 м), нестабильна с учетом местной сейсми-ки, и землям, находящимся у подножия плотины, грозит катастрофическое наводнение, если плотина разрушится в результате прорыва воды при разрушении дамбы во время землетрясения или размыва за счет фильтрации воды через нее.

В этом случае затоплению может подвергнуться территория нескольких государств (Таджикистан, Узбекистан, Туркмения). В опасной зоне проживает более шести миллионов человек. Опасность представляют образовавшиеся в дамбе родники. Они могут привести к проседанию дамбы, переливу через нее воды с дальнейшим стремительным размыванием Усойского завала. Завал удален от транспортных сетей, рельеф района высокогорный. В этих условиях проводить инженерно-геологические исследования и изыскания традиционными (наземными) способами очень трудно и нереально дорого. Поэтому преимущества космического мониторинга состояния дамбы здесь очевидны.

Учитывая все вышесказанное, главное внимание в работе уделено четырем направлениям исследований:

- разработке методов космического мониторинга состояния Усойского завала по динамике развития растительности в пойме реки под завалом и изменению береговой линии Сарезского озера в районе завала;

- исследованию информативности космических изображений разных зон электромагнитного излучения и разных уровней генерализации;

- проведению сравнительного анализа результатов автоматизированного и визуального дешифрирования линеаментов;

- проведению корреляционного анализа инженерно-геологических факторов, включая факторы, полученные при автоматизированном линеаментном анализе космических изображений.

В целом осуществление данных научных направлений исследования позволило разработать методы оценки инженерно-геологических условий Центрального Памира, независимые от наземных исследований и позволяющие получить принципиально новую информацию о характере раздробленности горных массивов и интенсивности фильтрации воды через завалы прорывоопасных озер типа озера Сарезского.

Безусловно, эти исследования актуальны и имеют большое научно-практическое значение для оценки инженерно-геологических условий не только Центрального Памира, но и горных районов России и других стран.

Целью диссертации является разработка методов оценки инженерно-геологических условий горных районов с использованием космических изображений, полученных в разных зонах электромагнитного излучения и с разными уровнями генерализации на примере Сарезского района Центрального Памира.

Для достижения поставленной цели были сформулированы конкретные научные задачи, решаемые в данной диссертации.

1. Проведение анализа принципов, методов и теоретических основ использования космических снимков для характеристики инженерно-геологических условий территории.

2. Исследование возможностей использования динамики развития растительного покрова и изменения береговой линии Сарезского озера в районе завала, выявляемых по разновременным космическим изображениям, для оценки интенсивности фильтрации воды сквозь завал (дамбу) и организации космического мониторинга состояния плотин прорывоопасных озер.

3. Использование метода автоматизированного многоуровневого линеа-ментного анализа космических изображений, полученных в разных зонах электромагнитного спектра, для дешифрирования линеаментов разных иерархических уровней с целью выявления трещинной тектоники и ее влияния на инженерно-геологическую устойчивость склонов прорывоопасных озер.

4. Проведете корреляционного анализа различных инженерно-геологических факторов, включая данные линеаментного анализа.

На защиту выносятся следующие научные результаты:

1. Разработан ландшафтно-индикационный метод оценки инженерно-геологической опасности прорыва плотин по разновременным космическим изображениям на основе динамики развития растительного покрова ниже по течению реки от завала.

2. Разработан метод оценки инженерно-геологической опасности прорыва плотин по разновременным космическим изображениям с помощью построения оценочных и прогностических пространственных моделей береговой линии прорывоопасных озер на основе классификации объектов путем наращивания однородных областей.

3. Предложено использование метода автоматизированного многоуровневого линеаментного анализа космических изображений, полученных в разных зонах электромагнитного спектра для выявления линеаментов разных иерархических уровней с целью оценки инженерно-геологической устойчивости склонов прорывоопасных озер.

4. Установлена устойчивая корреляционная связь систем линеаментов разных иерархических уровней с различными инженерно-геологическими факторами в результате проведенного корреляционного анализа.

Достоверность результатов подтверждается:

1) высокой сходимостью результатов линеаментного анализа космических изображений разных типов (фотографических и сканерных) и спутников (Ре-сурс-Ф1 и Ьапё8а1-7));

2) корректным применением математических методов и вычислительных средств теории вероятностей и математической статистики, вычислительной математики, цифровой обработки изображений, а также использованием хорошо зарекомендовавших себя программ для автоматизированного дешифрирования космических изображений;

3) высокой корреляцией результатов проведенного в процессе работы автоматизированного дешифрирования линеаментов и визуального дешифрирования, выполненного в Госцентре «Природа», а также устойчивыми корреляционными связями различных инженерно-геологических факторов (показателей) при использовании космических изображений с различной степенью генерализации.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Впервые разработаны методы осуществления космического мониторинга состояния плотины прорывоопасного озера на основе оценки динамики развития растительности и изменения береговой линии в районе завала по разновременным космическим изображениям.

2. Впервые исследовано изменение характера информативности космических изображений разных зон электромагнитного излучения и разных уровней генерализации при помощи автоматизированного линеаментного анализа космических изображений.

3. Впервые выполнена комплексная статистическая обработка различных инженерно-геологических факторов, включающих статистические характеристики линеаментов, выявленных при автоматизированном анализе космических изображений.

Практическая значимость работы состоит в том, что разработанные в работе методы оценки инженерно-геологических условий с использованием результатов многоуровневого линеаментного анализа космических изображений и оценки интенсивности фильтрации сквозь дамбы прорывоопасных озер позволяют выбрать наиболее оптимальные места (трассы) строительства инженерных сооружений и организовать космический мониторинг прорывоопасных озер не только на Центральном Памире, но и в горных районах России и других стран.

Основные результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс МИИГАиК и используются в лекционных курсах и лабораторных занятиях по следующим дисциплинам:

- «Дешифрирование аэрокосмических изображений» для студентов специальности «Информационные системы и технологии»;

- «Техника тематической обработки данных дистанционного зондирования» для студентов специальности «Исследование природных ресурсов аэрокосмическими средствами».

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались:

- на научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, проводившейся в Московском государственном университете геодезии и картографии (МИИГАиК), 2008 г.;

- на международной научно-технической конференции, посвященной 230-летию основания Московского государственного университета геодезии и картографии (МИИГАиК), 2009 г.;

- на международном форуме «Геодезическое образование - история, настоящее и будущее», посвященном 175-летию высшего геодезического образования в России, 2010 г.

Публикации: по результатам проведенных исследований и разработок, выполненных в процессе работы, опубликовано четыре научные работы (три в изданиях из перечня, рекомендованного ВАК).

Структура и объем работы: диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованных источников. Ее объем составляет 150 страниц текста, включает 29 рисунков, 4 таблицы. Список использованных источников содержит 104 наименование, из них 26 на иностранных языках.

Заключение Диссертация по теме "Аэрокосмические исследования земли, фотограмметрия", Аджян, Александр Арсенович

Выводы по четвертому разделу:

Корреляционный анализ инженерно-геологических факторов с использованием исходных зональных космических изображений Ьахкка^ и их генерализованных модификаций (два уровня генерализации: в 2 и 4 раза) показал наличие статистических связей у плотности линеаментов, выявленных по изображениям красной зоны и ближнего ИК. У плотностей штрихов-линеаментов, выявленных как в красной, так и в ближней ИК зонах электромагнитного спектра имеется корреляционная связь с уклонами склонов (прямая зависимость), т. е. чем круче рельеф, тем больше плотность штрихов-линеаментов. Это говорит о том, что с увеличением крутизны склонов увеличивается их раздробленность, и соответственно, неустойчивость. Устойчивая корреляция плотностей штрихов-линеаментов, выявленных автоматизированным способом, и трещин, выявленных визуально, свидетельствует о схожести конечных результатов автоматизированного и визуального дешифрирования. В то же самое время, относительно невысокие значения г указывают на наличие районов, в которых результаты дешифрирования отличаются, что обусловлено спецификой выявления линеа-ментов (трещин) автоматизированным и визуальным способами.

Трещины, выявленные при визуальном дешифрировании, имеют устойчивую корреляционную связь с разрывными нарушениями и уклонами склонов (прямая зависимость), а густота речной сети и уклоны склонов связаны обратной зависимостью, т. е. чем круче рельеф, тем меньше речных долин, вместо которых развиваются овраги и промоины.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Общим результатом работы является решение научной задачи, имеющей важное хозяйственное значение - изучение инженерно-геологических условий, оказывающих существенное влияние на строительство и эксплуатацию инженерных сооружений, на развитие негативных природных процессов, представляющих угрозу для человека, с помощью автоматизированных методов обработки космических изображений земной поверхности.

Экспериментальное исследование разработанных методов оценки инженерно-геологического состояния завалов прорывоопасных озер показало, что они позволяют оценить динамику стока родников и обеспечивают корректное автоматизированное формирование тематических изображений изменения береговой линии, которые могут использоваться в качестве объективной основы для построения оценочных и прогностических пространственных моделей береговой линии прорывоопасных озер.

В результате выполнения работы определены пути повышения эффективности использования данных дистанционного зондирования для оценки инженерно-геологических условий строительства в горных районах.

Проведены экспериментальные исследования методов обработки космических изображений земной поверхности, обеспечивающих получение информации о наличии, характере простирания и залегания наиболее напряженных инженерно-геологических зон (зон разрывных нарушений и трещин) и степени их опасности для строительства. Анализ сквозных линеаментов, отдешифрирован-ных при разных уровнях генерализации зональных космических изображений, показал, что по мере изменения уровня генерализации выявляются системы линеаментов разных иерархических уровней. Установлено, что при низких уровнях генерализации изображений в Центральном Памире дешифрируются сквозные (региональные) линеаменты, имеющие юго-западное - северовосточное направления, а при генерализации 2-го уровня выявляются линеаменты юго-восточного - северо-западного направлений. Данные системы линеаментов являются поверхностным выражением зон разрывных нарушений и зон надразломной и оперяющей разломы трещиноватости горных массивов.

По данным автоматизированного линеаментного анализа космических изображений оценена инженерно-геологическая устойчивость горных массивов, окружающих озеро Сарезское. Показано, что при сильных землетрясениях велика опасность их обрушения и прорыва плотины.

При выполнении данной работы решен ряд научно-технических задач и получены следующие результаты.

1. Исследованы принципы, методы и теоретические основы использования космических изображений, полученных в разных зонах электромагнитного спектра для изучения инженерно-геологических особенностей горных районов (на примере Центрального Памира).

2. Разработан ландшафтно-индикационный метод оценки инженерно-геологической опасности прорыва плотин по разновременным космическим изображениям на основе динамики развития растительного покрова ниже по течению реки от завала.

3. Разработан метод оценки инженерно-геологической опасности прорыва плотин по разновременным космическим изображениям с помощью построения оценочных и прогностических пространственных моделей береговой линии прорывоопасных озер на основе классификации объектов путем наращивания однородных областей.

4. Предложено использование метода автоматизированного многоуровневого линеаментного анализа космических изображений, полученных в разных зонах электромагнитного спектра, для выявления линеаментов разных иерархических уровней с целью оценки инженерно-геологической устойчивости склонов прорывоопасных озер.

5. Результаты проведенного корреляционного анализа инженерно-геологических факторов показали наличие устойчивой корреляционной связи у штри-хов-линеаментов, трещин, разрывных нарушений, уклонов склонов, густоты речной сети и интенсивности сейсмичности.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Аджян, Александр Арсенович, Новосибирск

1. Автоматизированное дешифрирование Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.gisa.ru/12956.html (свободный доступ).

2. Автоматизированный анализ природных линеаментных систем Текст. -ВСЕГЕИ (Всесоюзный геологический институт). Л., 1988. - 131 с.

3. Агаханянц, O.E. Сарез Текст. / O.E. Агаханянц. Л.: Гидрометеоиздат, 1989.- 112 с.

4. Аджян, A.A. Сравнение результатов автоматизированного и визуального дешифрирования космического снимка Центрального Памира Текст. / A.A. Аджян, А.Т. Зверев, В.А. Малинников // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2007. - № 5. - С. 86-91.

5. Аэрокосмическое зондирование в системе экологической безопасности и взаимодействия природы и сооружений Текст. / В.А. Грачев, В.В. Гутенев, JI.B. Денисов и др. М.: Триада Лтд, 2006. - 172 с.

6. Берлянт, A.M. Геоинформационное картографирование Текст. / A.M. Берлянт. М.: 1997. - 64 с.

7. Бондур, В.Г. Космический метод прогноза землетрясений на основе анализа динамики систем линеаментов Текст. / В.Г. Бондур, А.Т. Зверев // Исследования Земли из космоса. 2005. - № 3. - С. 37-52.

8. Бондур, В.Г. Метод прогнозирования землетрясений на основе линеа-ментного анализа космических изображений Текст. / В.Г. Бондур, А.Т. Зверев // Доклады РАН.-2005.-Т. 402.-№ 1.-С. 98-105.

9. Букинич, Д.Д. Усойское землетрясение и его последствия Текст. / Д.Д. Букинич // Русские ведомости 1913. - № 187. - 14 авг.

10. Верещака, Т.В. Визуальные методы дешифрирования Текст. / Т.В. Ве-рещака, А.Т. Зверев, С.А. Сладкопевцев, С.С. Судакова. М.: Недра. - 1990. -342 с.

11. Геоморфологические условия формирования селей Текст. // Вестник МГУ. Геология. 1982. - № 1. - С. 26-33.

12. Глазырин, Г.Е. Горные ледниковые системы их структура и эволюция Текст. / Г.Е. Глазырин. Л.: Гидрометеоиздат. - 1991. - 110 с.

13. Глазырин, Г.Е. Водный баланс Сарезского озера Текст. / Г.Е. Глазырин, А.Н. Никитин, A.C. Щетинников. Тр. СарНИГМИ. - 1986. - Вып. 113 (144). - 88 с.

14. Горбунов, А.П. Криогенные явления Памиро-Алтая Текст. / А.П. Горбунов // Криогенные явления высокогорий. Новосибирск: Наука. - 1978. -С. 5-25.

15. Гук, А.П. Автоматический выбор и идентификация характерных точек на разновременных разномасштабных аэрокосмических снимках Текст. / А.П. Гук, Йехиа Хассан Мики Хассан // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». -2010.-№2.-С. 63-68.

16. Диаконис, П. Статистические методы с интенсивным использованием ЭВМ Текст. / П. Диаконис, Б. Эфрон // В мире науки. 1983. - № 7. - С. 60-73.

17. Дмитриев, А.Н. Введение в геоинформационное картирование Электронный ресурс.: учеб.-метод. пособие / А.Н. Дмитриев, A.B. Шитов. Режим доступа: http://www.gasu.ru/resour/eposobia/posob/ (свободный доступ).

18. Долгушин, Л.Д. Ледники Текст. / Л.Д. Долгушин, Г.Б. Осипова. М.: Мысль. - 1989.-447 с.

19. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст. / Р. Дуда, П. Харт; пер. с англ.; под ред. В.Л. Стефанюка. М.: Мир. - 1976. - 511 с.

20. Еремеев, В.А. Современные гиперспектральные сенсоры и методы обработки гиперспектральных данных Текст. / В.А. Еремеев, И.Н. Мордвинцев и др. // Исследование Земли из космоса. 2003. - № 6. - С. 80-90.

21. Жуков, М.М. Основы геологии Текст. / М.М. Жуков, В.И. Славин, H.H. Дунаева. М.: 1970. - 542 с.

22. Забиров, Р.Д. Оледенение Памира Текст. / Р.Д. Забиров. М.: Гео-графиздат. - 1955. - 372 с.

23. Завьялов, А.Д. Процесс локализации сейсмичности перед сильными землетрясениями Камчатки Текст. / А.Д. Завьялов, Ю.В. Никитин. — Вулканология и сейсмология. 1999. - № 4, 5. - С. 83-89.

24. Зверев, А.Т. Теоретические основы использования космических снимков для характеристики инженерно-геологических условий территории Текст.

25. А.Т. Зверев, A.A. Аджян // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». -2009.-№4.-С. 60-62.

26. Зверев, А.Т. Оценка инженерно-геологической опасности обрушения горных массивов вокруг озера Сарезское (Центральный Памир) Текст. / А.Т. Зверев, A.A. Аджян // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2010. - № 4. -С. 90-93.

27. Зверев, А.Т. Поиск месторождений полезных ископаемых на основе автоматизированного линеаментного анализа космических изображений Текст. / А.Т. Зверев, Кахтан Амин Али // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 1995. - № 6. - С. 74-79.

28. Каплина, Т.Н. Криогенные склоновые процессы Текст. / Т.Н. Капли-на. М.: Наука, 1965. - 296 с.

29. Каталог землетрясений на территории СССР Текст. — Вып. 3. — Кавказ и Средняя Азия. М.-Л.: Изд-во АН СССР. - 1941. - 74 с.

30. Каталог ледников СССР Текст. Т. 14. - Средняя Азия. - Вып. 3. -Аму-Дарья. -Ч. 13.

31. Кац, Я.Г. Основы линеаментной тектоники Текст. / Я.Г. Кац, А.И. Полетаев, Э.Ф. Румянцева. М.: Недра. - 1986. - 144 с.

32. Кац, Я.Г. Основы космической геологии Текст. / Я.Г. Кац, A.B. Теве-лев, А.И. Полетаев. М.: Недра. - 1988. - 430 с.

33. Кеммерих, А.О. Гидрография Памира и Памиро-Алтая Текст. / А.О. Кеммерих. М.: Мысль. - 1978. - 264 с.

34. Кирилюк, И.В. Карта селевой опасности территории Узбекистана Текст. / И.В. Кирилюк, JI.B. Чалмаев // Сб. География и природные ресурсы. -1988.-С. 81-86.

35. Классификация и кластер Текст. // под ред. Дж. Вэн Райзина. М.: Мир, 1980.-389.

36. Книжников, Ю.Ф. Аэрокосмические методы географических исследований Текст. / Ю.Ф. Книжников, В.И. Кравцова, О.В. Тутубалина. М.: Издательский центр «Академия», 2004. - 333 с.

37. Колесников, B.C. Краткое описание посещения Сарезкого озера в 1925 году Текст. / B.C. Колесников // Известия Средне-Азиатского географического общества. 1929. - Т. 19. - Ташкент. - С. 1-10.

38. Короновский, Н.В. Автоматизированное дешифрирование космических снимков с целью структурного анализа Текст. / Н.В. Короновский, A.A. Зла-топольский, Г.Н. Иванченко // Исследования Земли из космоса. 1986. - № 1. -С. 111-118.

39. Костенко, Н.П. Развитие рельефа горных стран Текст. / Н.П. Костен-ко. М.: Мысль, 1970. - 368 с.

40. Кронберг, П. Дистанционное изучение Земли. Основы и методы дистанционных исследований в геологииТекст. / П. Кронберг. М.: Мир. — 1988. -350 с.

41. Леонтьев, O.K. Общая геоморфология Текст. / O.K. Леонтьев, Г.И. Рычагов. М.: Высшая школа, 1979. - 288 с.

42. Макаров, В.И. Линеаменты (проблемы и направления исследований с помощью аэрокосмических средств и методов) Текст. / В.И. Макаров // Исследование Земли из космоса. 1981. - № 4. - С. 109-115.

43. Марчуков, B.C. Дешифрирование многозональных аэрокосмических изображений с использованием структурно-пространственной информации Текст. / B.C. Марчуков // Известия вузов «Геодезия и аэрофотосъемка». 2003. -№ 6. - С. 54-66.

44. Марчуков, B.C. Автоматизированные методы оценки динамики пространственного распределения растительного покрова и грунтов по данным дистанционного мониторинга Текст. / B.C. Марчуков // Исследование Земли из космоса. 2010. -№ 2. - С. 63-74.

45. Михайлов, А.Е. Дистанционные методы в геологии Текст. / А.Е. Михайлов, Н.И. Корчуганова, Ю.Б. Баранов. М.: Недра. - 1993. - 224 с.

46. Никонов, A.A. Землетрясения. Прошлое, современность, прогноз Текст. / A.A. Никонов. М., 1984. - 190 с.

47. Никонов, A.A. Сарез ласковый, грозный и . полезный Текст. / A.A. Никонов // Знание сила. 1980. - № 11. - С. 24-26.

48. Полетаев, А.И. Линеаментная тектоника юга Средней Азии и сопредельных территорий Текст. / А.И. Полетаев, Э.Ф. Румянцева, A.B. Тевелев // Бюллетень МОИП. Отд. геол. 1984. - Т. 59. - Вып. 1. - С. 126-127.

49. Попов, И.В. Инженерная геология СССР Текст. / И.В. Попов. Ч. V. -Казахстан. - Средняя Азия. - М.: Изд-во МГУ, 1974. - 430 с.

50. Преображенский, И.А. Усойский завал Текст. / И.А. Преображенский // Материалы общей и прикладной геологии. 1920. - Вып. 14.

51. Преснухин, В.И. Роль сейсмических воздействий при оползневых явлениях Текст. / В.И. Преснухин // Сб. Гидрогеология и инженерная геология. -Душанбе: Дониш, 1975. С. 239-250.

52. Проскуро, А.И. Некоторые вопросы геологии и геоморфологии Усой-ского завала Текст. / А.И. Проскуро // Известия АНТаджССР. 1959. -№ 1(28).

53. Ревзон, A.JI. Космическая фотосъемка в транспортном строительстве Текст. / А.Л. Ревзон. М.: Транспорт, 1993. - 272 с.

54. Садов, A.B. Аэрокосмические методы в инженерной геодинамике Текст. / A.B. Садов. М.: Недра, 1988. - 207 с.

55. Садов, A.B. Аэрометоды изучения селей Текст. / A.B. Садов. М.: Недра, 1972.- 124 с.

56. Садов, A.B. Изучение экзогенных процессов аэроландшафтным методом Текст. / A.B. Садов. М.: Недра, 1976. - 254 с.

57. Садов, A.B. Аэрокосмические методы в гидрологии и инженерной геологии Текст. / A.B. Садов, А.Л. Ревзон. М.: Недра, 1979. - 223 с.

58. Сейсмическое районирование территории СССР Текст. М.: Наука, 1980.-308 с.

59. Природные условия и ресурсы Центрального Памира по материалам космических съемок Текст.: Серия карт и сопроводительный текст к картам / науч. рук. Хованский Б.Н. М.: ГУГК, Госцентр «Природа». - 1983.-23 карты.

60. Таджикистан (Природа и природные ресурсы) Текст. / отв. редакторы Х.М. Саидмурадов, К.В. Станюкович. Душанбе: Дониш, 1982. - 601 с.

61. Тукеев, О.В. Селевые явления Памира. Катастрофы, закономерности прогноз Текст. / О.В. Тукеев. М., 2002. - 176 с.

62. Хромовских, B.C. По следам сильных землетрясений Текст. / B.C. Хро-мовских, A.A. Никонов. М., 1984. - 144 с.

63. Цифровая обработка видеоинформации при структурно-геологических и сейсмотектонических исследованиях Текст. // ВСЕГЕИ (Всесоюзный геологический институт). Л., 1991. - 137 с.

64. Чистовский, О.Г. В стране великих гор Текст. / О.Г. Чистовский. М., 1959.- 128 с.

65. Чистовский, О.Г. Когда шагаешь по земле Текст. / О.Г. Чистовский. -Л., 1973.-240 с.

66. Шпилько, Г.А. Землетрясение 1911 года на Памирах и его последствия Текст. / Г.А. Шпилько // Известия Русского географического общества. 1914. — Т. 50. - Вып. I, II. - С. 69-94.

67. Щетинников, А.С. Бассейн реки Бартанга Текст. / А.С. Щетинников, Л.Д. Подкопьева. Л.: ГИМИЗ, 1978. - 107 с.

68. Эпов, А.Б. Аварии, катастрофы и стихийные бедствия в России Текст. / А.Б. Эпов. М.: Финиздат, 1994. - 341 с.

69. Якутилов, М.Ф. Сели и борьба с ними в Таджикистане Текст. / М.Ф. Якутилов. Душанбе: Ирфон, 1966.79. 27-th International Meet. Space, Rome, 20-27 March, Remote sensing, Sa-tell: Technol and Appl Text. Roma. - 1987. - 350 p.

70. Cross, A.M. Detection of circular geological features using the Hough Transform Text. / A.M. Cross // International Journal of Remote Sensing. 1988. -Vol. 9.-P. 1519-1528.

71. Fitton, N.C. Optimizing the application of the Hough Transform for the automatic feature extraction from geoscientific images Text. / N.C. Fitton, S.J. D. Cox // Computers and Geosciences. 1998. - Vol. 24. - P. 933-951.

72. Global changes. Geographical approaches Text. // University of Arizona press. Tucson-Arizona. 1991. -288 p.

73. ERDAS imagine. ERDAS field guide, 3rd edition Text. ERDAS. Inc.: Atlanta. - Georgia. - 1995. - 630 p.

74. International symposium on geotechnical applications of remote sensing and transmission, Cocoa Beach, Florida, USA, 31.01.1986 Text. «Cospar» Inf. Bull. - 1987. - № 108. - P. 4-7.

75. Jia, X. Efficient maximum likelihood classification for imaging spectrometer data sets Text. / X. Jia, J.A. Richards // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1994. - V. 32. - № 2. - P. 274-281.

76. Kaab, F. Rapid ASTER Imaging Facilitates Timely Asstssment of Glacier Hazards and Disasters Text. / F. Kaab, R. Wessels, W. Haeberli // EOS, Transactions, American Geophysical Union. 2003. - Vol. 84. - № 13. - P. 117-121.

77. Kotljakov, V.M. The September 2002 Kolka glacier catastrophe in North Ossetia, Russian Federation: evidence and analysis Text. / V.M. Kotljakov, O.V. Rototaeva, G.A. Nosenko // Mountain Research and Development. 2004. - Vol. 24. -№ l.-P. 78-83.

78. Mah, A. Lineament Analysis of Landsat TM images, Northern Territory, Australia Text. / A. Mah, G.R. Taylor, P. Lennox, L. Balia // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1995. - Vol. 61. -P. 761-773.

79. Morris, K. Using khowledge-base rules to map the three-dimensional nature of geological features Text. / K. Morris // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1991. - Vol. 57. - P. 1209-1216.

80. Revzon, A. Aerospace control states of transport geoengineering systems Text. / A. Revzon, Y. Tolstykh // International Geology. USA. - New York. -1992.-No. 4.-P. 313-318.

81. Schult, A. Beruch über den bischerigen Verlaut meiner Pamirexpedition 1911/1912 Text. / A. Schult. Petermann Georg. - Mitteilungen. - 1912. - Bd. 58. -Hf. 2. - S. 124-154.

82. Suzen, V.L. Filtering of satellite images in geological Lineament analyses: an application to a fault zone in Central Turkey Text. / V.L. Suzen, V. Toprak // International Journal of Remote Sensing. 1998. - Vol. 19. - P. 1101-1114.

83. Wang, J. Use of the Hough Transform in Automated Lineament Detection Text. / J. Wang, P.J. Howarth // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 1990. - Vol. 28. - No. 4. - P. 561-566.

84. Wilford, J.N. Revolutions in mapping Text. / J.N. Wilford // National Georgaphic Magazine (USA). 1998. - Vol. 193. - No. 2. - P. 6-39.

85. Williams, Peter J. Pipelines and Permafrost: Science in a cold Cimate Text. / Peter J. Williams // Carleton University Press. 1989. - P. 129. - Oxford University Press. - 1990. - P. 137.

86. Wisvalingam, V. Cartography, GIS and maps in perspective Text. / V. Wis-valingam // The Cartographic Journal. 1989. - Vol. 26. - No. 1. - P. 26-32.

87. Zlatopolsky, A. Program LESS A (Lineament Extraction and Statistical Analysis). Automated linear image features analysis experimental results Text. /

88. A. Zlatopolsky // Computers & Geosciences. 1992. - Vol. 18. - No. 9. - P. 1121— 1126.

89. Zlatopolsky, A.A. Dedeription of texture orientation in remote sensing data using computer LESSA Text. / A.A. Zlatopolsky // Computers & Geoscitncts. -1997.-Vol. 23.-No. l.-P. 45-62.

90. Zuniga, O.A. Integrated directional derivative gradient operator Text. / O.A. Zuniga, R. M. Haralick // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. -1987.-Vol. 17.-No. 3.-P. 508-517.