Содержание к диссертации
Введение
1. Эффективное управление поверхностными водными ресурсами мегаполиса .10
1.1. Общая характеристика состояния рассматриваемой проблемы 10
1.2. Система мониторинга поверхностных водных объектов 18
1.3. Информационное обеспечение мониторинга поверхностных водных объектов 22
1.4. Картографирование и инвентаризация поверхностных водных объектов в мегаполисе 33
1.5. Постановка цели и задач исследования 40
2. Методика обнаружения и картографирования зменений поверхностных водных объектов по материалам космических съёмок 43
2.1. Особенности отображения и дешифрирования поверхностных водных объектов на космических снимках 43
2.1.1. Прямые и косвенные дешифровочные признаки водных объектов 43
2.1.2. Технические требования к основным параметрам космических снимков для мониторинга поверхностных водных объектов .53
2.2. Технологическая схема методики обнаружения и картографирования изменений поверхностных водных объектов .60
2.2.1. Общее описание методики. 60
2.2.2. Подготовительный этап (сбор и анализ исходных данных, разработка технологической схемы обработки первичной информации) 63
2.2.3. Предварительный анализ и обработка космической информации 66
2.2.4. Тематическое дешифрирование космических изображений 69
2.2.5. Алгоритм обнаружения изменений поверхностных водных объектов .72
2.3. Создание карт изменения состояния поверхностных водных объектов 92
2.3.1. Формирование информационной базы данных исследуемой территории 93
2.3.2. Составление серии карт изменений поверхностных водных объектов и структуры землепользования 99
2.4. Итоговая экспертная оценка полученных результатов .102
2.5. Выводы по главе 2 104
3. Апробация методики обнаружения и картографирования изменений поверхностных водных объектов на примере мегаполиса ханой (вьетнам) 105
3.1. Краткое описание природно - хозяйственных условий исследуемой территории 105
3.2 Экспериментальные исследования 111
3.2.1. Результаты дешифрирования исходных многозональных изображений временного ряда на основе спектральных индексов NDVI . 113
3.2.2. Дешифрирование временного ряда многозональных изображений с использованием спектрального индекса
3.2.3. Оценка достоверности дешифрирования некоторых классов на исследуемой территории Вьетнама 120
3.2.4. Создание географической основы карт исследуемой территории 123
3.2.5. Исследование и создание карт изменений поверхностных водных объектов по данным автоматизированного дешифрирования 128
3.2.6. Составление карт изменений структур землепользования в картографической ГИС - оболочке 131
3.3. Рекомендуемые природоохранные мероприятия по рациональному использованию поверхностных водных ресурсов и прибрежных территорий 135
Заключение 139
Список сокращений и аббревиатур .141
Список использованной литературы
- Информационное обеспечение мониторинга поверхностных водных объектов
- Технические требования к основным параметрам космических снимков для мониторинга поверхностных водных объектов
- Результаты дешифрирования исходных многозональных изображений временного ряда на основе спектральных индексов NDVI .
- Составление карт изменений структур землепользования в картографической ГИС - оболочке
Введение к работе
Актуальность темы. В настоящее время, центральной проблемой устойчивого существования и развития мегаполисов становится проблема оптимизации природной среды для поиска сбалансированного соотношения между эксплуатацией, консервацией и мелиорацией природной среды. Конечно, программа оптимизации среды мегаполиса должна разрабатываться индивидуально для каждого конкретного географического региона с учетом его физико географических условий, экологического состояния и уровня экономического развития.
В рамках данного диссертационного исследования мы остановимся только на проблеме водного обеспечения мегаполиса, так как эффективное управление и регулирование водных ресурсов - одна из важнейших задач, стоящих перед мегаполисами.
Во Вьетнаме водохозяйственным вопросам уделяется большое внимание на государственном уровне. Принятый в 2012 г. Водный кодекс Социалистической Республики Вьетнам (СРВ) регулирует всю деятельность в сфере водных ресурсов. Водное законодательство Вьетнама основывается на принципе значимости водных объёмов в качестве основы жизнедеятельности человека. Основной целью проводимых мероприятий Министерства природных ресурсов и охраны окружающей среды Вьетнама является к 2020 году обеспечить доступ к чистой, пригодной к употреблению воде для бытовых и сельских местностей. Предполагается, что не менее 80% этой воды будет обработано по специальному стандарту Министерства здравоохранения. По своему содержанию регулирование водных отношений во Вьетнаме близко к российской системе в сфере водных ресурсов. Основной целью мониторинга поверхностных водных объектов является обследование, получение информационного обеспечения для управления и регулирования государственных водных фондов с целью рационально водопользования, охраны количественных и качественных вод от истощения и загрязнения. А также предотвращения негативного воздействия к воде (с учётом их взаимодействия с другими компонентами окружающей среды) и сохранения благоприятной для жизнедеятельности человека среды обитания.
Решение задачи оптимизации водохозяйственной деятельности на территории мегаполиса требует комплексного подхода, не только в территориальном аспекте, но и во временном. Наиболее эффективно эта работа может быть проведена с использованием информационно - аналитических систем поддержки принятия управленческих решений, которые должны быть достаточно гибкими и иметь возможность модернизации с учётом новых требований к ним и изменений в структуре.
В настоящее время созданы новые технологические системы ДЗЗ, позволяющие получить изображения земной поверхности с высоким пространственным разрешением в различных диапазонах спектра. Такие системы могут быть эффективными только на основе компьютерных и геоинформационных технологий (ГИС-технологий) на базе современной измерительной, телекоммуникационной и вычислительной техники.
Эффективное использование космических изображений для обнаружения изменений состояния поверхностных водных объектов с целью картографирования на сегодняшний день во Вьетнаме является нерешенной проблемой из-за отсутствия автоматизированных методик обработки данных дистанционного зондирования, получаемых со спутника. Поэтому, задача разработки подобной методики актуальна и имеет важное научное и практическое значение.
Степень разработанности темы изучена по опубликованным работам в области автоматизированной обработки аэрокосмической информации, картографии, географии и геоэкологии. При выполнении научных исследований автор опирался на труды известных учёных в области дистанционного зондирования, цифрового картографирования и ГИС-технологий, в частности: В.А. Малинников, B.C. Марчуков, У. Прэтт, П. Кронберг, В.И. Кравцова, В.П. Савиных, Т.В. Верещака, Ю.Ф. Книжников, И.Г Журкин, В.Я. Цветков, С.А. Сладкопевцев, В.В. Беленко и многих других.
Основной целью диссертационного исследования явилось решение актуальной научной задачи разработки методики автоматизированного дешифрирования разновременных космических многоспектральных изображений с целью
картографирования состояния и изучения изменений поверхностных водных объектов.
Исходя из поставленной цели, необходимо было решить следующие основные задачи:
1. Анализ состояния проблемы оперативной оценки гидрографической
обстановки мегаполиса, и определить основные направления научных
исследований.
-
Обоснование возможности использования картографического подхода для исследования пространственно - временной структуры поверхностных водных объектов мегаполиса по аэрокосмическим изображениям.
-
Разработка методики обнаружения изменений поверхностных водных объектов с целью картографирования по материалам космических съемок.
-
Определение типов и содержание карт, для формирования картографической базы данных с целью оценки водных ресурсов мегаполиса.
-
Выполнить экспериментальные исследования по оценке состояния поверхностных водных объектов на тестовой акватории (г. Ханой, Вьетнам).
Объектом диссертационного исследования являются поверхностные водные объекты.
Предметом диссертационных исследований является разработка методики обнаружения изменений поверхностных водных объектов с целью картографирования по серии разновременных многозональных изображений.
Научная новизна работы заключается в следующем:
-
Обоснованы научные принципы картографического метода исследования к поверхностным водным объектам;
-
Разработана классификация карт характеризующих состояния и направления использования водных ресурсов мегаполиса, проиллюстрированная авторскими оригиналами на рассматриваемые временные моменты развития мегаполиса Ханой (Вьетнам).
-
Предложена новая методика обнаружения изменений поверхностных водных объектов с целью картографирования по материалам космических съёмок. Использованные приёмы автоматизированного дешифрирования многозональных
космических снимков и картографического моделирования вызвали научный интерес в научно- производственных организациях Вьетнама.
4. Впервые выполнены расчеты показателей изменений функционального землепользования для мегаполиса Ханой (Вьетнам) за период 1989 - 2013 годы.
Теоретическая значимость работы состоит в развитии теории и методов тематического дешифрирования многозональных космических изображений земной поверхности и картографического метода исследования применительно к поверхностным водным объектам.
Практическая значимость работы. Разработанные алгоритмы и методика автоматизированного дешифрирования многозональных космических изображений обеспечивают решение задачи с целью оценки текущего состояния и изменений поверхностных водных объектов, и тематического картографирования состояния гидрографии мегаполиса.
Результаты научных исследований автора могут быть широко использованы в таких направления работ научных и производственных организаций во Вьетнаме (организация систем мониторинга природно - ресурсного назначения, контроль и прогноз состояния окружающей природной и антропогенной среды, повышение эффективности сельскохозяйственной деятельности, охрана водных ресурсов для обеспечения рационального водопользования, цифровое картографирование поверхностных водных объектов и др.).
Методология и методы исследования. В диссертационной работе использован картографический метод для исследования в сочетании со статистическим и математическим методами, методы цифровой обработки космических изображений разработки баз пространственных данных и ГИС.
На защиту выносятся следующие научные результаты:
- разработана автоматизированная методика обнаружения и картографирования
изменений поверхностных водных объектов по материалам космических съёмок;
разработаны картосхемы нормализованных разностных индексов растительности (NDVI) и спектральных индексов на исследуемую территорию;
- разработана структура и содержание базы пространственных данных ГИС
поверхностных водных объектов;
- составлены авторские серии карт, отражающие изменения поверхностных
водных объектов и изменения структуры землепользования за период 1989 - 2013гг.;
- получены количественные оценки изменений площади поверхностных водных
объектов и функционального землепользования по серии разновременных
космических изображений в городе Ханой (Вьетнам).
Степень достоверности и апробация результатов. Основные результаты диссертационной работы были доложены, обсуждены и получили одобрение на следующих научных конференциях:
68-ой научно - технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных МИИГАиК (9-Ю апреля 2013 г.)
69-ой научно - технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных МИИГАиК, посвященной 235-летию основания МИИГАиК (8- 9 апреля 2014 г.).
70-ой научно - технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных МИИГАиК (7-8 апреля 2015 г.).
а также на Восьмом Международном Аэрокосмическом Конгрессе IAC15, посвященном 50-летию первого выхода человека в открытый космос и 70-летию организации объединенных наций. МГУ (августа 2015 г.)
По теме диссертации опубликовано 5 научных статей, 3 из которых в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ.
Объём и структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех главы, заключения, списка принятых сокращений и аббревиатур, списка используемой литературы и приложения. Основной текст изложен на 160 стр., в том числе 23 табл., 34 рис. Список использованной литературы включается 130 наименований, в том числе 106 на русском и 24 на иностранных языках.
Автор выражает благодарность научному руководителю - д.т.н., проф. Малинникову В.А., а также всем коллегам за оказанную помощь в подготовке диссертационной работы.
Информационное обеспечение мониторинга поверхностных водных объектов
Мегаполисы - это городские образования, являющиеся феноменами XXI века. Сложная структура, большие территории, огромные массы населения - все это, наряду с важнейшим значением мегаполисов для мировой экономики, ставит сложные задачи на пути устойчивого городского развития. К настоящему моменту в городах этой категории проживает 9% всего городского населения Земли. Современные мегаполисы не только больше своих предшественников середины XX века, но и обладают более сложной организацией. Появление столь крупных агломераций мегаполисов обусловливает новую динамику урбанизации. Людям приходится перемещаться на большие расстояния из густонаселенных пригородов. При этом центры экономической активности становятся более рассредоточенными и перемещаются из центра города на периферию. Зачастую раздробленная система управления городским хозяйством не способна справиться с этой тенденцией, в результате чего возникают сложности в выработке целостного подхода к решению инфраструктурных проблем на уровне всей агломерации мегаполисов [86].
Центральной проблемой устойчивого существования и развития мегаполисов становится проблема оптимизации природной среды мегаполисов. Следует отметить, что в данном случае при решении проблемы оптимизации мы имеем противоречивую ситуацию: с одной стороны, природу необходимо сохранять для наших потомков, а с другой - развитие человечества невозможно без интенсивной эксплуатации природной среды. Авторы работы [48] считают, что оптимизация природной среды должна включать действия в следующих направлениях: «… рациональное, научно - обоснованное и технологически совершенное использование природных ресурсов; охрана природных комплексов, их защита от техногенных нагрузок в разных формах, вплоть до полного заповедования; активное регулирование природных процессов на научной основе…». Среди методов информационного обеспечения процесса оптимизации природной среды в мегаполисах можно выделить основные подгруппы [91]: «…организационно - правовые: планирование при помощи реализации государственных и муниципальных целевых программ, проведение экологической экспертизы и контроля, нормотворчество, нормирование и стандартизация; информационно - правовые: мониторинг окружающей среды (экологический, топографический, природно - ресурсный и другие), ведение учета природных ресурсов, кадастров, отчётности природопользователей, паспортизация; административно - правовые: регистрация видов деятельности, технологий, производственных объектов, материалов и сырья, лицензирование и выдача разрешений на пользование природными ресурсами и оказание воздействия на ОС, экологическая сертификация, декларации; экономико -правовые: налогообложение, сборы, лимитирование и квотирование, страхование и аудит…».
В рамках данного диссертационного исследования мы остановимся только на проблеме водного обеспечения мегаполиса, так как эффективное управление водными ресурсами - одна из важнейших задач, стоящих перед мегаполисами.
В соответствии с [130] данными, представленными в [118], главными проблемами в области водных ресурсов во Вьетнаме являются дефицит воды (усиливается с изменением климата), а также увеличение загрязнения поверхностных и грунтовых вод. Например, уровень грунтовых вод в дельте реки Меконг (самый высокий до использования воды для выращивания риса) снизился за последние десять лет более чем на 30 м, и усыхание Меконга прогрессирует гораздо быстрее, чем повышение уровня моря в связи с изменением климата. Во Вьетнаме, проблемы связанные с истощением водных ресурсов, особенно сильно коррелируют с интенсификацией сельскохозяйственного производства. Например, в ряде регионов для орошения используется до 82% водных ресурсов. Только 5% водных ресурсов, используется в промышленности и 3% в домохозяйстве [126]. Министр природных ресурсов и охраны окружающей среды (МПРиООС) Вьетнама сообщил, что в настоящее время государственное правительство проводит и планирует осуществить ряд программ по охране, защите и распределению водных ресурсов, а так же при их разработке и реализации взять на вооружение новейшие научные разработки [127].
Основной целью проводимых мероприятий является к 2020 году обеспечить доступ к чистой, пригодной к употреблению воде в мегаполисах. Предполагается, что не менее 80% этой воды будет обработано по специальному стандарту Министерства здравоохранения. Руководство г. Ханой планирует направить 5,5$ миллиардов на модернизацию канализационной системы промышленных районов города, которые больше других пострадали от наводнений. Проект по восстановлению и замене элементов дренажной системы столицы Вьетнама планируется завершить к 2030 году, при этом наибольшая часть работ будет проведена в центральных районах города. На сегодняшний момент ведется разработка новых способов для сброса воды, а также новых резервуаров для хранения сточных вод. В ближайшие годы, власти города Ханой собираются заменить наиболее проблемные участки дренажной системы, главным образом укрепив тоннели для оттока вод, большая часть которых уже сейчас находится в аварийном состоянии [128].
Принятый в 2012 г. водный кодекс Социалистической Республики Вьетнам (СРВ) [123] регулирует всю деятельность в сфере водных ресурсов. Водное законодательство Вьетнама основывается на принципе значимости водных объёмов в качестве основы жизнедеятельности человека. Регулирование водных отношений согласно водному кодексу Вьетнама, осуществляется исходя из представления о водном объекте, как природном ресурсе, используемом человеком с целью бытовых нужд, хозяйственной и иной деятельности [26, 28].
Особенностью большинства водных и гидротехнических объектов (реки, озера, каналы, водохранилища и другие) во Вьетнаме является их фактическая площадь и протяженность, а также неравномерное размещение по всей территории страны. Очевидно, что наличие информации о точном местоположении, их взаиморасположении, взаимовлиянии и изменении существенно влияет на качество принимаемых решений в сфере управления водным хозяйством [4].
Технические требования к основным параметрам космических снимков для мониторинга поверхностных водных объектов
Свойства объекта, находящие непосредственное отображение на цифровых космических изображениях земной поверхности, присущие самим объектам обычно называют прямыми дешифровочными признаками, к которым обычно относят: геометрические - форма, конфигурация, размер, объём, рисунок объекта; структурные – линейность, объёмность; яркостные - тон, уровень яркости, цвет, спектр, текстура и др. [67].
При тематическом дешифрировании многозональных космических изображений широкое распространение получили спектральные признаки. Это связано с тем, что при многозональной съёмке в разных спектральных диапазонах объекты, снятые при одинаковых погодных условиях, отображаются на космических изображениях с разной степенью контрастности. При визуальном дешифрировании космических изображений гидрографические объекты опознаются по прямым признакам, в основном, по цвету (тону) водных поверхностей водоёмов и рек и характерному рисунку гидрографической сети. Искусственные водоёмы часто опознаются по гидротехническим сооружениям (плотинам, дамбам), которые определяются по прямолинейному рисунку границ водоёма в его расширенной (нижней) части. Отделение мелководной поверхности водоёма от суши или зарослей гидрофильной растительности наиболее достоверно осуществляется при наличии съёмки в различных диапазонах спектра электромагнитных волн [67].
При дешифрировании многозональных снимков, исследователь обычно работает с серией зональных снимков, и при этом используются специальные технологии (сопоставительное и последовательное дешифрирование). При сопоставительном дешифрирование производится сравнение определенного по снимкам спектрального образа исследуемого объекта со стандартными значениями спектральной отражательной способностью различных эталонных объектов и опознавании объекта, представленного на исследуемом изображении. Последовательное дешифрирование основано на тех предположениях, что зональные изображения исследуемого объекта, полученные в различных зонах электромагнитного излучения, в достаточно полной мере отображают разные объекты. Пример реализации технологии последовательного дешифрирования представлен в работе [96], где на снимках мелководий в связи с различным проникновением лучей разных спектральных диапазонов в водную среду видны объекты, расположенные на разных глубинах, и серия снимков позволяет выполнить послойный анализ и затем поэтапно суммировать результаты.
Фонд материалов космических съёмок природно - ресурсного назначения обширен и включает в себя материалы, полученные съёмочными системами различных типов: сканерными, радиолокационными, фотографическими системами [125] (таблица 2.1). Таблица 2.1 - Разные участки длин волн в космической съёмочной системе Участок спектра длин волн Диапазон Регистрируемое излучение Видимый 0,40- 0,69 мкм Отраженное солнечное Ближний инфракрасный 0,70-1,3 мкм Средний инфракрасный 1,4-3,0 мкм Тепловой инфракрасный 3,0-1000 мкм Тепловое излучение земной поверхности Радио 1мм–десятки метров Излучение земной поверхности Искусственное излучение (радиолокация)
Как мы отмечали выше, изучение характеристик отражательной способности природных и антропогенных объектов даёт теоретическую основу для интерпретации объектов по набору их спектральных яркостей или их отношениям. Автор Е.Л. Кринов разработал спектрометрическую классификацию природных образований [53, 60, 61, 67, 68] и все многообразие объектов ландшафта, он разделил их на четыре класса, каждый из которых отличается своей кривой спектральной яркости (рисунок 2.1):
Спектральная отражательная способность различается, и у объектов одного класса, что связано с состоянием объекта, увлажненностью, гранулометрическим составом и другими факторами. Практика использованных спектральных характеристик при тематическом дешифрировании космических цифровых изображений исследуемых объектов, показывающая что, синяя зона находит применение при картографировании береговых линий водоёмов, дифференциации почв и растительности, выделении антропогенных объектов. Зелёная зона соответствует зелёному цвету здоровой растительности, но также используется для картографирования водоёмов. Красная зона является одной из наиболее важных каналов для выделения растительности и её можно использовать также для определения границ почв, геологических границ и антропогенных объектов. Часть ближней ИК области (обычно с перекрытием с красной зоной 0,7 – 0,8 мкм) характеризует объём растительной биомассы и используется для оценки урожая зерновых сельхозкультур, выделения границ почва/сельхозкультура или суша/вода. Другая часть области (0,8 – 1,1 мкм) позволяет выполнять исследования растительного покрова при наличии тумана и дымки. Участок средней ИК области со значениями длин волн 1,55 – 1,74 мкм восприимчив к количеству влаги в растениях, что важно при изучении засухи и при анализе жизнеспособности растений. Другая часть этой области со значениями 2,08 – 2,35 мкм применима для дифференциации типов геологических разломов, а также определения влагосодержания почв и растительности. Область теплового ИК излучения в интервале 3,55 – 3,93 мкм может быть использована для выделения участков снежного и ледового покрова, а также для обнаружения пожаров. Область в интервале 10,40 – 12,50 мкм используется для регистрации температурных различий объектов съёмки, растительности, пораженной болезнями, местоположения термальных загрязнений, исследования влажности почв [67].
Радиолокационные снимки получают в диапазоне 1 мм - 1 м, на них фиксируется структура поверхности, а цифровые значения соответствуют разности её высот, включая рельеф и микрорельеф, высоты объектов (деревьев, травы и т.п.). По таким снимкам изучают поверхностные загрязнения и поведение вод океанов, морей, озёр и других водных бассейнов, а также структуру их дна.
В настоящее время при автоматизированной обработке многозональных цифровых изображений земной поверхности используются следующие типы спектральных признаков [62]: - Характерные длинные волны, на которых достигаются локальные минимумы или максимумы коэффициента спектральной яркости (КСЯ) или его производной. - Признаки, характеризующие спектральный контраст: Эти признаки являются количественными характеристиками спектрального контраста между двумя спектральными зонами Х\ и Х2 и позволяют отделить влияние факторов, определяющих форму спектрального распределения КСЯ, от факторов, приводящих к его равномерному изменению.
Результаты дешифрирования исходных многозональных изображений временного ряда на основе спектральных индексов NDVI .
Успешность работы классификатора изменений на исходных или преобразованных изображениях в значительной мере зависит от используемого решающего правила. Рассмотрим решающие правила, использующие параметрические обучающие выборки [98]: правило минимального расстояния; правило максимального правдоподобия (по Байесу).
Правило минимального расстояния (называемое еще правило спектрального расстояния - СР) подсчитывает спектральное расстояние между вектором значений пикселя-кандидата и вектором средних значений каждой обучающей выборки. В соответствии с правилом минимального расстояния вначале рассчитываются спектральное расстояние для всех возможных значений с (все возможные классы). Затем кандидат - пиксель назначается в класс, для которого расстояние СР минимально. Алгоритм, реализующий решающее правило минимального расстояния самый быстрый после алгоритма, параллелепипедов. При этом неклассифицированных пикселей не остаётся, так как любой пиксель спектрально близок к тому или иному среднему значению (в некоторых случаях это хорошо, но в некоторых - нежелательно). Кроме того, для группы пикселей с небольшой вариацией яркости (например, объект водной поверхности, на котором отсутствуют значительные градации яркости) выполняется много лишних операций классификации, поскольку пикселя такого объекта достаточно близки к своему среднему значению.
В методе максимального правдоподобия пиксель приписывается к тому классу, который максимизирует функцию правдоподобия классификации. Данные из обучающей выборки используются для вычисления среднего вектора измерений Мс и ковариационной матрицы Vc для каждого класса с и спектрального диапазона к. Если нет дополнительных сведений о пространственных объектах, вероятность p для всех классов будет одинаковой. Если же известно, что вероятность существования одних классов больше, чем других, оператор может задать набор априорных значений вероятности для соответствующих спектральных признаков. Критерий принадлежности пикселя к определенному классу, при этом будет формулироваться следующим образом. Пиксель х принадлежит классу c в том и только в том случае, если pc pi, i = 1…m, где т – число классов; pi – вероятность того, что данный класс существует. Вероятность рс определяется по формуле: pc = [-0,5 log {det(Vc)}] – 0,5[(X – Mc)T(Vc)-1(X -Mc)], pc (ac) Pi(ac), i = 1...m, (2.15) где, Pc(ac) = log(ac) - [-0,5 log{det(Vc)}] - 0,5[(X - Mc)T( Vc)-1(A -Mc)]
Использование априорных вероятностей позволяет учитывать особенности рельефа и других характеристик территории. В то же время, к недостаткам алгоритма максимального правдоподобия следует отнести то, что для расчётов этим методом требуются большой объём памяти и значительное время, при этом результаты классификации часто оказываются не самыми лучшими.
Следует отметить, что хотя классификация способом параллелепипедов и имеет простое решающее правило, однако данный метод применим, только тогда, когда значения спектральной яркости исследуемых объектов практически не перекрываются [89]. Но на территории мегаполиса находится, как правило, достаточно большое количество классов объектов с близкими, а в ряде случаев и пересекающимися спектральными характеристиками, поэтому способ параллелепипедов не может использоваться для классификации этой территории. Остальные алгоритмы в равной степени могут использоваться для решения поставленных в диссертации задач. Экспериментальные исследования показали, что различные методы контролируемых классификаций дают примерно одинаковые результаты, но сильно отличаются друг от друга скоростью вычислений.
Отметим, что на достоверность классификации существенным образом влияет наличие облачного покрова. Поэтому необходимо предварительно создавать маску облачного покрова, и в дальнейшем участке с изображением облачного покрова должны быть исключены из обработки разновременных космических изображений. 5 этап - формирование схем дешифрирования измененных поверхностных водных объектов. После проведения анализа результатов выявленных изменений поверхностных водных объектов осуществляется их постобработка, в процессе которой проводится построение и генерализация схем дешифрирования разновременных космических изображений с целью дальнейшего построения растровой или векторной карты.
Данная методика обработки разновремённых многозональных космических снимков позволяет повысить информативность как визуального, так и автоматизированного дешифрирования, может использоваться для изучения изменений и динамики любых объектов, в том числе сезонных быстротекущих процессов при экологической и природно - ресурсной системе территориального мониторинга, а также изучении гидрологических процессов, в лесоустроительных и природоохранных мероприятиях и других областях.
Составление карт изменений структур землепользования в картографической ГИС - оболочке
Анализ количественных изменений площадей поверхностных водных объектов, полученных по данным космических съемок путём их картографирования на 1989г., 1996г., 2003г., 2013г., показывает, что они в определенной мере могут быть связаны с сезоном дождей, что соответствует датам получения исходных космических снимков. Обычно, дождевой сезон длится пять месяцев (с мая по октябрь) и общее количество выпавших осадков составляет 85% от годовой суммы осадков. Из-за влияния огромного стока вод в сезон дождей происходит накопление большого объёма аллювиальных песков, поэтому наблюдаются сильные изменения береговых линий с течением времени. Кроме того, добыча песка, гравия со дна реки, и воздействие ежегодных наводнений, половодья во время сезона дождей также могут влиять на изменения величины площади открытой поверхности реки Красной.
Кроме того, причиной таких существенных изменений площади поверхностных водных объектов могут заключаться в реализованных за указанный период времени проектов постройки дренажа, вала и плотины на некоторых озерах и реках. Оказала существенное влияние и застройка набережной реки Красной, где место пляжа под мостом ЧыонгДуонг (район ФукТан, округ ХоанКием), потому что это сократило водный поток реки в силу её сужения. Отметим также влияние реализованного проекта постройки плотины вокруг берег озера ХоТаи и реки Толик (создание набережных для прогулок).
Таким образом, разработанная нами методика обнаружения и картографирования по материалам космических изображений позволяет получить информацию об изменениях поверхностных водных объектов, которая реально отражает происшедшие изменения в гидрографии исследуемого региона.
Главной особенностью сравнения разновремённых карт с целью выявления периодических изменений их объектного состава состоит в необходимости совместного анализа набора разнообразных карт отображающих природные и антропогенные объекты на исследуемой территории. В частности, при обнаружении новых проектов различных видов застройки, изменений береговой линии водохранилищ, осушение или обводнение территорий и др. Зачастую эти изменения связаны с замещением одного явления другим, и в этом случае легко вычислить площадь новообразования, однако, практически невозможно определить скорость его изменения, особенно это касается объектов связанных с антропогенной нагрузкой на природную среду.
Исходя из общей теории распознавания, задачу распознавания графических образов на картах и снимках можно трактовать как создание системы решающих правил, позволяющих на основе некоторого априорного набора признаков отнести данный графический образ к тому или иному классу (эталону), индицирующему некоторое явление или процесс. В перспективе всякое формализованное и автоматизированное изучение по картам и снимкам структуры, взаимосвязей, динамики явлений должно опираться на распознавание графических образов. Для этого потребуется создание каталогов картографических образов, разработка мер сходства и различия, в конечном счёте - формулирование решающих правил и процедур автоматизированной (человек -машинной) классификации образов [17].
В природной экосистеме, объекты имеют различные взаимоотношения друг с другом. Изменение любого объекта не только будет влиять на экологическую систему, но и на другие объекты окружающей среды.
В данной диссертационной работе, последовательная реализация вышеизложенного подхода позволяет выполнить картографировать структурных изменений землепользования, на основе результатов, полученных с помощью ранее описанных методов исследования, классификации и автоматического дешифрирования исходной космической информации. Для создания серии карт с изменением функциональной структуры землепользования нами использовались векторные слои отображающие состояние различных компонентов окружающей среды, слои были созданы в среде ARCGIS 10.1 на основе результатов тематического дешифрирования пар разновремённых космических изображений на соответствующие периоды времени (1989 - 2013гг.); (1996 - 2013гг.); (2003 - 2013гг.).
Полученные результаты для тестовой территории города Ханой (Вьетнам) позволяют оценить изменение состава землепользования в результате естественных процессов и техногенного влияния в границах отдельных территорий рассматриваемого региона.
Созданные автором карты изменения структуры землепользования в масштабе 1:100 000 на основе ландшафтно - географического принципа представлены в приложении (стр. 155 - 160) диссертационной работы. Детальная характеристика изменения функций землепользования за определенный период времени обозначается цифрами соответствующего цвета.