С появлением в сети интернет снимков земной поверхности появилась возможность применять их рядовыми пользователями ПК для дешифрирования данных своих полевых исследований. Сейчас существует много источников обсуждающих как сами принципы работы с данными дистанционного зондирования земли, так возможности их применения для осуществления природоохранной деятельности. Для анализа снимков земной поверхности используются различные приемы, но, к сожалению, алгоритм выполнения таких работ в отдельных областях биологических исследований рассматривается не часто. В то же время от технологии, применяемой при дешифрировании полевых данных, в значительной мере зависит точность получаемых данных и время, затраченное на эти исследования.
Целью нашей работы являлось создание подробной карты-схемы водно-болотных угодий Вологодской области на базе ГИС и космических снимков. Такая карта-схема необходима не только для решения вопросов природопользования, но и для визуализации данных мониторинга на территории области. Для дешифрирования мы использовали космические снимки, сделанные камерой ЕТМ+ спутника Landsat 7 Геологической службы США (USGS) 2000 – 2002 гг. Анализировали данные мультиспектральной (6 диапазонов) съемки 30-метрового разрешения и как дополнительные данные снимки со спутников ALOS (Advanced Land Observing Satellite) и SPOT (Systeme Probatorie l’Observation de la Terre). Полученные материалы сопоставлялись с растровыми топографическими картами масштаба 1:100 000, картами лесоустройства и данными торфяного фонда Вологодской области. Обработка и визуализация данных дистанционного зондирования, топографических карт проводилась с помощью программного обеспечения ERDAS Imagine 9.0 (Leica geosystems) и ArcGIS 9 (ESRI).
Этапы проведения дешифрирования, в общем-то, одинаковы у специалистов разных профилей и, в основном, зависят от характера объектов, подлежащих анализу. В нашем случае это были контуры болот, достаточно хорошо различимые на космических снимках. Использование снимков, сделанных камерой ЕТМ+спутника Landsat 7, позволяет путем комбинации нескольких каналов достигать контрастного отображения интересующих нас объектов. Мы пытались выработать такой алгоритм работы, который позволил бы в случае появления новой информации по анализируемой территории или выявления ошибок дешифрирования вернуться на предыдущий этап с минимальными издержками.
Процесс дешифрирования водно-болотных угодий мы осуществляли в следующем порядке. На первом этапе проводилась обрисовка контуров болот, различимых на снимках. Чтобы исключить субъективное проведение контура объекта, проводили цветовую классификацию снимков Landsat. Такие возможности, в общем, дает любая программа для работы с растровыми данными (например, Adobe Photoshop, Corel Draw и т.п.), но наиболее оптимизирован весь процесс в программном пакете ERDAS Imagine. Наиболее удобно проводить такую работу в псевдоестественной цветовой гамме. В итоге мы получили несколько тематических слоев по интересующей нас территории. Выделяли все явно различимые объекты, используя как автоматический, так и экспертный режимы. По нашему мнению, необходимо, чтобы на этом этапе задействован был один человек (одна рука – одинаковые оценки и ошибки).
На следующем этапе проводили идентификацию регионов с различной отражающей характеристикой. На основе тематических карт, полученных на предыдущей ступени, готовили математическую основу с помощью программ, позволяющих выполнять ГИС-задачи, а также проводили анализ и редактирование полученных данных (эту работу осуществляли в ArcGIS 9). Для реализации этих задач проводили сопоставление топографической карты, карты лесоустройства, данных торфяного фонда и дешифрированных ранее снимков земной поверхности.
Выделять болота по степени трофности только по космическим снимкам, скорее всего, неверно. Такая возможность появляется лишь после сопоставления большого количества разноплановых данных. По этой причине на начальном этапе редактирования атрибутивных данных контуров водно-болотных угодий Вологодской области мы использовали следующие группы:
1. Моховые болота. На снимках выглядят синими (при комбинации каналов 5;4;3). В полевых условиях преобладающим типом растительности на этой территории были гипновые и сфагновые мхи. В той или иной степени также встречались отдельные деревья и кустарники.
2. Травяные болота. На снимках выглядят малиново-сиреневыми. На таких участках хорошо развит травяной покров из кочкарных и травянистых осок, тростника, часто с разреженным древесным ярусом.
3. Травяно-гипновые болота. На снимках выглядят аналогично предыдущему типу, но имеют сильно вытянутые, исчерченные контуры.
4. Облесенные болота. На снимках выглядят фиолетовыми с различными оттенками красного, синего или коричневого, в зависимости от соотношения пород деревьев. В полевых условиях на этих участках мы наблюдали хорошо развитый древесный ярус из сосны и березы.
5. Окрайка болота. По окраске и растительности сходен с предыдущим типом, но значительно меньше по площади, располагаются на периферии основного массива.
6. Зона затопления. На снимках выглядит розовой. В основном, это территория затопления в районе крупных озер и Рыбинского водохранилища.
7. Прирусловая зона. На снимках выглядит алой. В полевых условиях это зона распространения тростника и осок вдоль русла рек.
8. Чисть. На снимках выглядит белым пятном. В полевых условиях на этих участках мы обнаруживали полное отсутствие какой-либо древесной растительности.
9. Мелиорированные участки. На снимках хорошо заметны многочисленные дренажные канавы регулярной структуры.
Предложенные типы не имеют отношения к классификации растительности, носят скорее экологический характер и служат исключительно для оптимизации процесса дешифрирования. Перечисленные категории болотных участков хорошо различимы на снимках и подтверждаются полевыми исследованиями с помощью мобильных ГИС (в нашем случае применяли ArcPad 7). Кроме этого, такую классификацию объектов всегда можно дополнить данными из других источников, вводя соответствующие подтипы с характеристиками растительности, почвы или ландшафта.
Надо отметить, что при анализе водно-болотных угодий по снимкам ЕТМ+ некоторые объекты трудноразличимы или не видны вовсе. По этой причине при дешифрировании приходилось прибегать к ряду условностей. Так, например, под мелиорированными участками понимались не все территории, подвергавшиеся осушению, а только те площади, где мелиорация хорошо видна на фоне общей заболоченности. Как показали наши полевые исследования, зона, выделяемая как «окрайка», в значительной степени сходна с зоной «облесенные болота». Мы выделяли первую как переходную к дренированным участкам полосу болота, заметно отличающуюся от основного массива меньшей площадью. Не подвергали дешифрированию в данный момент и заболоченные леса.
Заключительным этапом работы является корректировка полученных результатов в полевых исследованиях. Эту часть процесса можно проводить, используя мобильные ГИС. Современные КПК позволяют использовать программы различной степени сложности, но наиболее рациональный способ, по нашему мнению, заключается в прокладке маршрута с точками для уточнения дешифрированных данных непосредственно в офисе и дальнейшая полевая навигация по намеченному маршруту с обычными приемниками GPS , простыми и надежными в обращении.
Последние два этапа – идентификация регионов и корректировка атрибутивной информации по данным полевых исследований, скорее всего, необходимо будет повторять циклически несколько раз, пока не будет получен результат, приемлемый с точки зрения специалистов разных профилей.
Таблица 1
Распределение болот дешифрированных со снимков ETM+Landsat по административным районам Вологодской области
|
Район
|
Площадь болот, га
|
Доля болот от территории района, %
|
|
Бабаевский
|
319545
|
33,7
|
|
Бабушкинский
|
39085
|
4.9
|
|
Белозерский
|
126960
|
19.4
|
|
Вашкинский
|
59121
|
15.8
|
|
Великоустюгскпй
|
35204
|
4.5
|
|
Верховажский
|
23891
|
5.5
|
|
Вожегодский
|
65800
|
1 1.5
|
|
Вологодский
|
16756
|
3,2
|
|
Район
|
Площадь болот, га
|
Доля болот от территории района. %
|
|
Вытегорский
|
200600
|
14.1
|
|
Грязовеикий
|
9263
|
1.8
|
|
Кадуйский
|
113741
|
34.6
|
|
Кирилловский
|
131174
|
27.0
|
|
Кичменгско-Городецкнй
|
24926
|
3.5
|
|
Междуреченский
|
96649
|
27,0
|
|
Никольский
|
5608
|
0,8
|
|
Нюксенский
|
75921
|
14.7
|
|
Сокольский
|
48756
|
11.3
|
|
Сямженский
|
21785
|
5.0
|
|
Тарногский
|
17636
|
3,5
|
|
Тотемский
|
79629
|
10.2
|
|
Усть-Кубинский
|
39463
|
14.9
|
|
Устюженский
|
97936
|
27.6
|
|
Харовскнй
|
38151
|
10,6
|
|
Чагодошенский
|
57223
|
23,8
|
|
Череповецкий
|
114185
|
15.1
|
|
Шекснинский
|
16010
|
6,3
|
Общая площадь болот Вологодской области, по некоторым оценкам, на сегодня составляет порядка 2100 тыс. га, т.е. 13,85 – 14% территории. Предварительные результаты дешифрирования водно-болотных угодий Вологодской области по космическим снимкам позволяют оценить площадь болот без участков, покрытых сплошной древесной растительностью. Площадь этой территории, по нашим данным, составила 1875 тыс. га, где 70 тыс. га носят явные следы мелиорации. Размер болотных массивов в разрезе административных районов Вологодской области представлен в таблице 1.