Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Математический аппарат, используемый для тематического дешифрирования космических изображений 10
1.1. Метод главных компонент 10
1.2. Построение цифровой трехмерной модели рельефа 11
1.3. Трансформирование изображений 15
1.4. Выводы главы 1 18
Глава 2. Использование многовременных радиолокационных и оптических изображений для дешифрирования волнисто-грядового рельефа междуречья Бия-Катунь 19
2.1. Анализ результатов геоморфологических исследований междуречья Бия-Катунь 19
2.2. Дешифрирование волнисто-грядового рельефа на космических изображениях 37
2.3. Выводы главы 2 56
Глава 3. Выделение моренных комплексов плоскогорья Укок на космических радарных и сканерных изображениях с использованием трехмерной цифровой модели рельефа 57
3.1. Дешифрирование ледников 57
3.2. Моренные комплексы Бертекской котловины плоскогорья Укок 61
3.3. Выводы 69
Глава 4. Определение биометрических характеристик лесных экосистем по многовременным радиолокационным и оптическим изображениям 70
4.1. Распознавание видового состава растительности по многовременным радиолокационным изображениям с использованием алгоритмов сегментации 70
4.2. Типы лесной растительности Алтайского края 80
4.3. Прогнозирование пожаров в лесных массивах Алтайского края 84
4.4. Мониторинг лесных пожаров 93
4.5. Дешифрирование пойменной и болотной растительности на радиолокационных и оптических изображениях 105
4.5. Выводы главы 4 118
Заключение 119
Список литературы 121
- Построение цифровой трехмерной модели рельефа
- Дешифрирование волнисто-грядового рельефа на космических изображениях
- Моренные комплексы Бертекской котловины плоскогорья Укок
- Дешифрирование пойменной и болотной растительности на радиолокационных и оптических изображениях
Построение цифровой трехмерной модели рельефа
Построение сетки производится по значениям отметок высот точек, содержащихся в массиве Z. Элементы массива Z выбираются из данных XYZ, которых характеризуют положение точек поверхности в картографической системе координат. Если базовые точки расположены в пространстве нерегулярно, то величина Z экстраполируется или интерполируется для построения узлов регулярной сетки. На рис. 2 показана схема расположения точек А, В, С и D в соответствии с данными массива XYZ.
Программа ERMapper 6.0 поддерживает два метода генерации регуляр ной сетки:
метод триангуляции;
метод построения плоскости переменной упругости. A
Пример обработки радиолокационного изображения методом главных компонент: а) радиолокационное изображение (длина волны 24 см, НН-поляризация); б) изображение первой компоненты Изображение сетки методом триангуляции строится в два этапа. На первом этапе создается нерегулярная триангуляционная сеть. Местоположение и высотные отметки каждой вершины сетевого треугольника соответствуют значениям элементов массива XYZ.
Результатом этого действия является построение неоднородной трехмерной модели рельефа (Digital Elevation Model — DEM). На втором этапе происходит сгущение нерегулярной координатной сетки в соответствии с заданным шагом между точками методом линейного приближения, в результате которого вычисляются и строятся дополнительные вершины триангуляционной сети, и DEM становится однородным. Метод триангуляции работает лучше всего, когда базовые точки равномерно распределены на моделируемой поверхности. Если массив исходных данных содержит области точек, расположенных на разном и значительном расстоянии друг от друга, то поверхностная модель будет иметь отчетливые треугольные грани. Триангуляция наиболее быстрый и простой способ построения DEM. Однако в этом методе не учитывается форма пространственного изменения поверхности, так как для вычисления узловой точки триангуляционной сети требуется информация о трех соседних пунктах и интерполяция или экстраполяция значений между ними происходит по линейному закону. На рис. 3 представлен вид трехмерной регулярной сетки, построенной в программе ERMapper 6.0 методом триангуляции.
Метод построения плоскости переменной упругости генерирует гладкую поверхность. Регуляризация координатно-высотной сетки между соседними базовыми точками в этом случае происходит методом сплайн-аппроксимации. Общий недостаток этого метода состоит в том, что неизбежны большие колебания в значениях высотных отметок и появление дополнительных точек изгиба поверхности, особенно в разреженных областях данных. Для устранения этих дефектов в алгоритм интерполяционного сплайна вводятся следующие параметры:
максимальная кривизна поверхности DEM; X
коэффициент натяжения сплайна внутри изображения - сглаживает несуществующие пики и впадины поверхности, образующиеся в областях, где базовые точки расположены далеко друг от друга.
коэффициент натяжения сплайна на границе изображения;
коэффициент сжатия ячеек регулярной сетки вдоль осей х и у;
предел сходимости итерационного процесса;
максимальное число итераций. Итерация прекратится, когда достигнут предел сходимости или число итераций равно величине вводимого параметра.
Для дешифрирования объектов геологии и геоморфологии по космическим радиолокационным и сканерным изображениям методом триангуляции были построены трехмерные модели рельефа с разрешением в плане 12.5 и 30 м. Коррекция моделей проводилась по высотным точкам и известным урезам воды. Метод построения плоскости переменной упругости не использовался, так как выровненные участки местности и поверхности водоемов имели отрицательные превышения [77].
Дешифрирование волнисто-грядового рельефа на космических изображениях
В процессе работы использовались данные, полученные различными системами дистанционного зондирования в разных зонах электромагнитного спектра, комплексная обработка которых позволяет получать многоуровен-ную информацию о свойствах, состоянии и распространении изучаемого явления в целом:
фотографические спектрозональные изображения с космического аппарата "Ресурс Ф1М", масштаб - 1:200000, камера СА-20М;
сканерные изображения МСУ-Э, разрешение - 45 м, спектральные каналы - 0.5-0.6, 0.6-0.7, 0.8-0.9 мкм, система "Ресурс";
сканерные изображения МСУ-СК, разрешение - 145 м, спектральные каналы -0.5—0.6, 0.6—0.7, 0.7—0.8, 0.8—1.0, 10.3—11.7мкм, система "Ресурс";
радиолокационные изображения SIR-C/L-SAR, разрешение - 12.5 м, длина волны С-канал - 5.6 см, L-канал - 24 см, поляризация сигнала -VV, НН, HV, угол визирования 30 и 60, система Space Shuttle;
цифровые фотографические изображения IKONOS, разрешение -12 м.
При визуальном дешифрировании радиолокационных изображений (РЛИ) исследуемой территории было обнаружено, что поверхность «бий-ской» террасы осложнена грядовым рельефом, который выделяется за счет максимального отражения излучения от стенок гряд, обращенных к приемной антенне радиолокатора [72]. Синтез по каналам R, G, В трех РЛИ от 7.10.94 г., имеющие разные длины волн и плоскости поляризации сигнала {Lhv, Lw, Chv), в процессе обработки в пакете ENVI 3.2 показал, что в плане гряды имеют форму клина. Поверхность клиновидных форм осложнена наличием небольших параллельных гряд. Клиновидная форма грядового рельефа просматривается на синтезированных изображениях {Lhv, Lhh, Chv) от 16.04.94 г. за счет минимального отражения радиоизлучения от переувлажненной почвы. При полевых исследованиях, проведенных весной 1999 и 2000 гг., было установлено, что максимальные высоты приходятся на осно вания клиньев, а их относительная высота изменяется от 1 до 4 м. Начала клиновидных форм полностью сливаются с подстилающей поверхностью, и их пространственное расположение в полевых условиях удалось установить только с помощью РЛИ. Линейные размеры клиньев самые различные, иногда могут достигать 2100 м. Склоны повышенных участков достигают крутизны 7-10. В основании бортовых частей клиновидных гряд лежат глины или илистые образования. Участки, находящиеся между повышениями, представляют собой равнину с сильно развитым микрорельефом. Микрорельеф представлен замкнутыми понижениями различных размеров и конфигураций. Глубина понижений составляет 0.5-1.0 м. Бывают и более глубокие западины, но встречаются они редко. В западной части исследуемой территории западины заняты березовыми колками. Иногда межгрядовые понижения представляют собой бессточную равнину, где под влиянием поверхностного увлажнения формируются переувлажненные полугидроморфные (лугово-черноземные) почвы. Результаты полевых наблюдений представлены на рис.8.
Анализ результатов обработки изображений МСУ-Э от 19.07.98 г. данной территории показал, что наименьшие значения биомассы имеет сельскохозяйственная растительность, произрастающая на переувлажненной почве (рис. 9). Гряды интенсивно распахиваются, однако почвы, сформировавшие ся здесь, имеют облегченный механический состав и очень малую мощность гумусового горизонта.
На данной территории выделены следующие типы почвообразующих пород: древнеаллювиальные, древнеаллювиальные оглеенные, аллювиальные. Большинство пород имеют супесчанный и песчанный механический состав. Подстилающие породы находятся на небольшой глубине (2.0-1.5 м), а иногда и выше, и представлены галечником с крупнозернистым песком зеленовато-серого цвета. Такой характер распространения почвообразующих пород свидетельствует об аллювиальном происхождении характеризуемых отложений. Древнеаллювиальные отложения распространены на большей части междуречья. По механическому составу это супеси и пески белесовато-бурого цвета, уплотненные, карбонаты в виде псевдомицелия и пропитки. Глубина залегания пород 78-120 и 130-140 см. У этих пород преобладают в основном фракции крупного песка (частицы 1-0.25 мм). Содержание их достигает 91.6%. Древнеаллювиальные оглеенные почвообразующие породы по механическому составу и глубине залегания практически не отличаются от выше охарактеризованных пород. Основное отличие наблюдается в морфологии. В профиле всегда имеются оглеения и оржавления, что обусловлено избыточным увлажнением. Аллювиальные породы распространены в поймах рек. По механическому составу - это большей частью супесчанные отложе ния. Глубина залегания пород различна и колеблется от 103-30 см. Подстилаются породы галечником, который местами находится близко от поверхности (до 60 см) [39]. Распределение почвенных выделов представлено на изображении, пересчитанном в картографическую проекцию Гаусса-Крюгера и совмещенном с контурами почвенной карты масштаба 1:25000 в геоинформационной системе (ГИС) ArcView 3.2 (рис. 10, а, б, в). Трансформирование в проекцию топографической карты проводилось по опорным точкам в пакете программ, разработанном в лаборатории обработки изображений Алтайского госуниверситета.
Клиновидные формы рельефа также дешифрируются на спектрозональных фотоснимках Ф1М (рис. 11) и сканерных изображениях-МСУ-СК от 26.07.98 г. (рис. 12) территории Приобского бора, который располагается на высоких террасах Оби к северу от междеречья Бия-Катунь. Данные формы хорошо распознаются благодаря произрастанию лиственных пород деревьев на участках межгрядовых понижений и сухих сосновых лесов на возвышенных участках. Полевое обследование, проведенное весной 2002 г. в районе оз. Уткуль показало, что в отличие от междуречья максимальные относительные высоты приходятся на начало клиньев (6-10 м), а минимальные на их основания (3-4 м). Протяженность клиновидных форм может достигать - 5724 м, а их ширина в основании - 1900 м. Поверхность клиновидных форм, как и в междуречье, не является абсолютно ровной, она осложнена наличием небольших, вытянутых в северо-восточном направлении, параллельных гряд. Параллельный грядовый рельеф хорошо дешифрируется в местах вырубок на зимних фотоснимках IKONOS от 24.01.02 г. (рис. 13). Почва межгрядовых понижений переувлажнена, но процессов заболачивания не наблюдается. В последнее время на данных участках происходит интенсивное осушение, вследствие чего сосна постепенно спускается с возвышенных участков в понижения. Процессам осушения способствует интенсивная вырубка леса. Темпы вырубки увеличились после лесных пожаров 1997-1998 гг., о чем свидетельствует сравнительный анализ результатов дешифрирова ния спектрозональных изображений Ф1М съемки 1984 г. и фотоизображений IKONOS съемки 2002 г. (рис. 13, 14).
Анализ результатов обработки многовременных космических изображений Приобского бора также показал, что ранее многие межгрядовые понижения были заняты озерами. Например, следы пересохших озер отчетливо распознаются на спектрозональных изображениях Ф1М съемки 1984 г. Наиболее крупные озера сохранились до сих пор. В процессе полевых исследований было обнаружено, что понижения соединяются между собой узкими неглубокими протоками, по которым происходит сброс воды в озера в период снеготаяния.
Почва территории Приобского бора - дерново-подзолистая. Подстилающие отложения - песчаные, содержащие повышенное количество пыле-ватых частиц. Анализ механического состава отложений, вскрытых карьерами в районе оз. Уткуль и п. Бобровлянка, показал, что в начале клиновидных форм 10-метровый слой пылеобразного песчаного материала однороден по своему составу и распространяется ниже современного уровня подстилающей поверхности. В основании клина наблюдается чередование слоев: почвенный слой - 30 см; песок мелкозернистый, пылеватый - 30 см; гипс - 20 см; песок мелкозернистый, пылеватый - 40 см; песок крупнозернистый аллювиальный, с включениями ракушечника - 3 м; глина бурая, плотная - 10 см; песок крупнозернистый аллювиальный, с включениями ракушечника.
Таким образом, северо-восточная ориентация, распределение относительных высот и наличие большого количества пылеобразного материала доказывают эоловое происхождение клиновидных форм рельефа на территории Приобского бора.
Результаты сравнительного анализа формы, размеров, механического состава и неоднородности поверхности клиновидных образований междуречья и территории Приобского бора позволили сделать вывод о том, что клиновидные формы рельефа междуречья Бия-Катунь также имеют эоловую природу происхождения. Однако, анализируя распределения относительных высот клиновидных форм двух данных территорий, можно утверждать, что в отличие от Приобского бора рельеф междуречья был преобразован. Начала клиньев полностью разрушены, и обнаружить их пространственное местоположение на местности удалось только с помощью результатов дешифрирования космических изображений. Так как по данным почвенного обследования междуречья возраст современной почвы не превышает 15 тыс. лет [39], и, исходя из анализа установленных выше временных интервалов образования террас Катуни и Бии и прорывов подпрудных озер, можно предположить, что именно катастрофические водные потоки, переплескиваясь через борта долин, явились главным преобразующим фактором рельефа междуречья.
Моренные комплексы Бертекской котловины плоскогорья Укок
О наличии древнего оледенения на данной территории свидетельствуют моренные комплексы, располагающиеся в пределах Бертекской котловины. Границы распространения наиболее крупных морен, соответствующих разным временным периодам оледенения, хорошо дешифрируются на космических изображениях. На радиолокационном снимке они выделяются в виде ярких линий, образованных за счет максимального отражения радиоизлучения от стенок морен, обращенных к приемной антенне локатора. В оптическом диапазоне главным дешифровочным признаком этих объектов является разная по составу растительность, произрастающая на различных по возрасту моренных холмах. Однако наиболее достоверно моренные образования выделяются при наложении космического снимка на трехмерную модель (Digital Elevation Model—DEM) Бертекской впадины, построенную по технологии, описанной в главе 1. Использование DEM значительно упрощает процесс дешифрирования и позволяет составить целостное представление о рельефе местности. Для построения трехмерных радиолокационных и сканерных изображений применялась модель с разрешением 12.5 и 30 м соответственно. Визуализация перспективных изображений проводилась в пакете ENVI 3.2., при этом фактор относительной высоты (фактор Z) превышал реальный (Z = l) в несколько раз, что позволило наиболее эффективно разделить многослойные моренные комплексы на отдельные составляющие [73].
Весь моренный рельеф Бертекской можно подразделить натри группы: интенсивно-бугристый, бугристый и сглаженный [48,49]. Интенсивно-бугристый рельеф формируется во фронтальной части ледников и связан с конечно-моренными комплексами, которые повторяют очертания ледников. Значительную роль в формировании такого рельефа играют термокарстовые процессы, приводящие к образованию воронок, часто занятых озерами. Бугристые морены располагаются в средней и тыловой частях ледника и имеют хаотичную структуру расположения бугров, понижения между которыми заполнены флювиогляциальными отложениями. Сглаженные морены являются более древними по отношению к двум предыдущим и имеют худшую сохранность бугристого рельефа. В зависимости от сложности строения рельефа внутригорную Бертекскую котловину можно подразделить на два участка: Алахинский (долина реки Ак-Алаха) - более сложный, Калгутинский (долина реки Калгуты) - более простой (рис. 23). Первый моренный комплекс, который распознается на радиолокационном изображении, обработанном с помощью метода главных компонент, располагается на западе Алахинского участка в долине реки У кок на высоте 2400 м (1). Этот комплекс, по описанию Н.Н. Михайлова [47], как бы закрывает вход в долину этой рею;. В долине Бетсу-Канаса, правого притока Ак-Алахи и верховьях самой Ак-Алахи морены не выделяются вследствие их небольших размеров и ограничении в разрешении космических снимков и DEM. Следующий конечно-моренный комплекс (2) расположен выше слияния Ак-Алахи и Чолок-Чад на высоте около 2200 м. Отчетливо моренный вал распознается только в долине реки. Поверхность морены задернована, понижения заняты озерами и болотами. Наиболее мощные моренные отложения дешифрируются в северной части Бертекской впадины в районе слияния рек Ак-Алаха, Кальджин, Калгуты, Музды-Булак (3). Границы распространения этого комплекса свидетельствуют о максимальном продвижении ледника внутрь котловины. Комплекс состоит из нескольких разновозрастных морен, которые хорошо выделяются на космических изображениях. Более древняя морена сохранилась лишь фрагментарно. Располагается по правому и левому берегу реки Музды-Булак и является естественной границей Калгутинского участка котловины (4). Поверхность морены сглажена и характеризуется меньшей заозеренностью.
Западнее данного комплекса расположены две более молодые интенсивно-бугристые морены, вложенные одна в другую(5). Поверхности морен осложнены большим количеством термокарстовых впадин, занятых озерами. На междуречье Ак-Алахи и Кальджин а на склонах этого комплекса дешифрируются солифлюкционные формы рельефа (рис. 24, а). В районе озера Музды-Булак дешифрируются фрагменты двух морен (6), а в долине самой реки - мощная наледь. В долине Кальджин а удается выделить только две морены. Одна из них является естественной плотиной оз. Кальджин-Куль и имеет высоту 2400 м (7). Другая простирается вдоль всей долины реки и характеризуется простым строением и сглаженностью форм (абсолютная высота - 2100 м).
В Калгутинском понижении Бертекской котловины выделяется несколько мощных конечно-моренных комплексов, расположенных в южной части территории. Первый из них располагается у выхода долины Кара-Чад в Калгутинское понижение, и представляет собой интенсивно-бугристую заозеренную морену сходную с молодыми комплексами Алахинского понижения (8). На эту морену наложены еще три более молодые (рис 24, б). Непосредственно в горной части долины реки Кара-Чад моренные холмы выделить не удается. Следующий конечно-моренный комплекс фиксируется в Калгутинском понижении в долине Аргамджи-2 (9). Состоит из двух наползающих друг на друга валов. Максимальное продвижение ледника по долине Аргамджи-3 в котловину отмечено мощным интенсивно бугристым конечно-моренным комплексом. В настоящее время у его подножья сформировался обширный флювиогляциальный конус выноса (рис. 24, в). В данный моренный комплекс вложены еще несколько морен. Последнюю из них удается выделить в горной части долины на высоте 2600 м. В долине Калгуты на РЛИ выделяется только одна конечная морена за счет максимального отражения излучения от ее стенок (10). На перспективном изображении данная морена не распознается вследствие небольших относительных высот. На рис. 25 представлены границы распространения моренных комплексов Бертекской котловины, выделенные на радиолокационном изображении с использованием трехмерной модели рельефа. Предварительно РЛИ обрабатывалось методом главных компонент.
Анализ результатов дешифрирования РЛИ, полученных системой JERS-1 (31.07.92 г. и 13.04.97 г.) в L-диапазоне при НН-поляризации, показал, что на данных изображениях достоверно распознаются только ледники, а выделение конечно-моренных комплексов не представляется возможным. Это можно объяснить неудачным диапазоном и поляризацией радиосигнала, а также углом визирования аппаратуры. Сравнительный анализ результатов дешифрирования гляциальных форм рельефа на перспективных изображениях, построенных с использованием космических снимков и цифровых трехмерных моделей рельефа, показал, что наиболее достоверно моренные комплексы выделяются, если разрешение модели совпадает с разрешением снимка [56,67]. Однако мощные конечно-моренные комплексы распознаются и на моделях невысокого разрешения, например, на Global ТороЗО (разрешение в плане 500 м). Данная модель построена на территорию всего земного шара в проекции UTM и доступна в сети Internet. На рис. 26 представлено перспективное изображение Бертекской котловины, построенное при совместном использовании снимка МСУ-Э и трехмерной модели Global ТороЗО [60-64].
Для совмещения с изображением МСУ-Э СГороЗО пересчитывалась в проекцию Гаусса-Крюгера, а разрешение в плане было увеличено до 250 м. В данном случае на эффективность выделения гляциальных форм рельефа влияют дешифровочные свойства снимка, а не разрешение модели. В процессе изучения рельефа территории Горного Алтая, Монголии и Китая по космическим изображениям (фотоснимок КАТЭ-140, станция "Салют-6") и трехмерной модели Global ТороЗО были обнаружены котловины подобные Бертекской с мощной системой конечно-моренных комплексов. В частности, в Монголии - котловина в районе озер Хотон Нуур и Хоргон Нуур, в Республике Алтай на юго-востоке Чуйской степи - долина Джолийн. В начале 2000 года была проведена топографическая радиолокационная съемка поверхности Земли системой Space Shuttle (миссия SRTM), по результатам которой в конце 2003 года планируется построение глобальной цифровой модели рельефа всего земного шара с разрешением в плане 30 и 90 м. Данная модель будет также доступна всем пользователям в сети Internet.
Дешифрирование пойменной и болотной растительности на радиолокационных и оптических изображениях
Мониторинг земной поверхности по материалам, полученным с различных систем дистанционного зондирования, формирование оперативной тематической информации для больших территорий применяется при решении задач в области рационального природопользования, гидрологии, охраны земельных ресурсов, сельского хозяйства. Особое значение указанные методы приобретают для труднодоступных территорий таежной зоны, находящейся в настоящее время в условиях усиливающегося антропогенного воздействия.
Объектом настоящих исследований являются земельные ресурсы Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО). Округ расположен в центральной части Западно-Сибирской равнины. По состоянию на 1 января 1996 года площадь его составляет 53480,1 тыс. га [75].
Территория округа представляет собой сочетание низменностей с преобладающими отметками 50-100 м над уровнем моря (Среднеобская, Кон-динская и др.) и возвышенностей (Сибирские увалы, Северо-Сосьвинская, Белогорский материк). На крайнем западе вклинивается полоса Северного и Приполярного Урала. Климат континентальный с долгой суровой зимой (средние температуры января от -20 до -22 С) и коротким, но теплым летом (средние температуры июля 16-18 С). Среднегодовая температура от -1 до -3С. Осадков выпадает 400-500 мм в год. В северной части территории распространена многолетняя мерзлота. Более одной трети территории покрыто лесом, на Крайнем Севере тайга переходит в тундру с редкостойными лесами из ели и лиственницы.
Природные условия обусловливают развитие подзолистого, болотного и аллювиального типов почвообразования. Торфяные болотные почвы на территории округа занимают обширные плоские водораздельные пространства. В предгорной полосе Приуралья развиты преимущественно глееподзо-листые и подзолистые почвы, а по склонам речных долин и на пониженных участках - дерново-подзолистые. В поймах рек получили широкое развитие разные подтипы аллювиальных почв.
Основную часть земель округа занимают земли лесного фонда (77,6 %). Значительную территорию (15,1 %) занимают земли сельскохозяйственного назначения. Соотношения типов угодий в зависимости от хозяйственной деятельности и географических особенностей варьируют в широких пределах. Так, в северных районах (Березовском и Белоярском) распространены оленьи пастбища. В западных и восточных районах (Нижневартовском, Нефтеюганском, Октябрьском) преобладают леса, которые занимают от 50 до 76 % территории. В Сургутском и Кондинском районах 45-46 % территории занимают болота.
Территория ХМАО в целом, и земельный фонд в частности, находятся в условиях высокой антропогенной нагрузки. Интенсивное воздействие на окружающую среду оказывают промышленные разработки запасов нефти и газа, заготовки древесины, трубопроводный транспорт углеводородного сырья, электроэнергетика. Разработка лесных ресурсов и нефтегазовых месторождений в округе сопровождается катастрофическим уменьшением площадей, занятых лесами, интенсивным загрязнением рек и озер, подземных вод, атмосферного воздуха, земли. В числе основных негативных процессов, снижающих качество земель, являются оползни, просадки, термокарст, эрозия почв, подтопление, заболачивание, химическое загрязнение почв нефтепродуктами, деградация мхов и земель в результате пожаров и др.
Для оценки состояния природной среды и дешифрирования болотной растительности использовались сканерные космические изображения МСУ-Э с ИСЗ «Ресурс - 01 №4» от 22.06.99 месторождения «Грибное», от 3.06.2000 района г. Нефтеюганск и 2.08.2000гг. Нижне-Вартовского района. Исходные снимки прошли фотометрическую коррекцию и были пересчитаны в картографическую проекцию Гаусса-Крюгера по орбитальным данным в Региональном центре приема и обработки космической информации (РЦПОД, г. Новосибирск). Изображения представлены в цифровом виде с разрешением -1 пиксел равен 33 м. В качестве дополнительных источников информации использовались топографические карты масштабов 1:100000, 1:200000, 1:500000 на исследуемые территории.
На первом этапе обработки исходных данных вводились поправки в координаты точек сканерных снимков, так как пересчет в проекцию топокарт по алгоритмам РЦПОДа не удовлетворял требованиям, предъявляемым к точности привязки цифровых изображений. Точность привязки не должна превышать размер пиксела изображения, в данном случае - 33 м. Коррекция координат проводилась по опорным точкам полиномами третьей степени в ГИС Arc View 3.2 и с помощью программного обеспечения, разработанного в лаборатории обработки изображений Алтайского госуниверситета. Для нахождения коэффициентов преобразования использовался метод наименьших квадратов. Данная технология географической привязки снимков обеспечивает необходимую точность и позволяет получать новую информацию о состоянии земной поверхности при наложении тематических слоев, выделенных на изображениях МСУ-Э, и результатов наземного геохимического обследования территории в геоинформационных системах. В дальнейшей обработке снимков использовался пакет ENVI 3.2, в котором отдельные каналы исходных изображений синтезировались по каналам RGB.
На синтезированном изображении от 22.06.99 г (рис. 45) Выделяются объекты гидрографии, болота и промышленные объекты. Исследуемая территория сильно заболочена. В пределах болот выделяются озера. Объекты нефтепромысла изображаются в виде светлых площадок, соединенных путями сообщений и насыпями, трубопроводы -- в виде светлых прямых линий. Вокруг промышленных площадок, а также на водной поверхности озер дешифрируются нефтяные загрязнения.
На синтезированном изображении от 03.06.2000 г (рис. 46) выделяются объекты гидрографии, лесные массивы, населенные пункты и промышленные объекты. Основные реки дешифрируются в пределах своих береговых линий. В заболоченных поймах выделяются участки открытой воды. Видоизмененная речная сеть наблюдается только в южной части снимка. Оценку затопленных площадей можно провести только при наличии разновременных снимков на данную территорию. Объекты нефтепромысла изображаются в виде светлых площадок, соединенных путями сообщений и насыпями. Дорожная сеть уверенно дешифрируется только внутри лесных массивов и практически не выделяется в поймах рек.
На синтезированном изображении от 02.08.2000 г (рис. 47) дешифрируются объекты гидрографии, лесные массивы, дорожная сеть и промышленные объекты. Исследуемая территория сильно заболочена. В пределах болот выделяются озера, береговая линия которых практически не изменяется. Исключение составляют озера Кулэмтор и Ларихэмтор, у которых хорошо выделяется зона высыхания. Объекты нефтепромысла изображаются в виде светлых площадок, соединенных путями сообщений. Дорожная сеть хорошо распознается внутри лесных массивов и на заболоченных участках.
Растительный покров на снимках максимально разделяется по видовому составу, если отдельные каналы исходных изображений синтезировать по RGB следующим образом: R - 3 канал, G - 2 канал, В - 1 канал сканера, и гистограммы распределения яркостей каждого канала преобразовать по нормальному закону Гаусса. Основным критерием выделения растительности, в данном случае, является ее биомасса. Растительность, имеющая наибольший показатель биомассы, изображается красным цветом благодаря загрузке ближнего инфракрасного диапазона в канал R пакета ENVI 3.2. В результате обработки на снимке дешифрируются лиственные и смешанные леса (береза, осина, сосна), кустарниковая растительность по берегам рек и озер, лесные болота с угнетенной растительностью, редколесья, а также камышовая, мховая и травяная растительность в поймах рек и на заболоченной территории. Для решения данной задачи можно также использовать методы автоматической классификации изображений, непосредственно опирающиеся на задачи выделения в многомерном пространстве компактных групп точек, характеризующих состояние исследуемых природных объектов.
На рис. 48 представлен результат обработки изображения месторождения «Грибное» методом классификации с последующим построением цифровых векторных слоев в ГИС Arc View 3.2.
