Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современное состояние и проблемы цифрового тематического картографирования 7
1.1. Общие замечания 7
1.2. Почвенная картография и использование почвенных карт 11
1.3. Основы крупномасштабного почвенного картографирования 18
1.3.1. Объекты и масштаб почвенного картографирования 18
1.3.2. Базовые и специальные почвенные карты 20
1.3.3. Методы составления крупномасштабных почвенных карт 22
1.4. Содержание цифровой почвенной картографии 27
1.5. Современное состояние и направления развития ЦПК 31
Глава 2. Отображение структуры почвенного покрова методами цифровой картографии 36
2.1. Средства цифровой параметризация территориального пространства.37
2.2. Средства цифровой параметризации признакового пространства 38
2.3. Средства построения цифровой модели почвенно-ландшафтных связей 40
2.4. Типизация почвенных комбинаций 42
2.5. Методы ЦПК в оценках достоверности модели почвенно-ландшафтных связей и результатов почвенного картографирования 44
2.6. Последовательность задач ЦПК и их решений в крупном масштабе .45
Глава 3. Физико-географическая характеристика территории 56
Глава 4. Результаты цифрового картографирования 63
4.1. Ландшафтно-индикационные характеристики на основе ЦМР 63
4.2. Ландшафтно-индикационные характеристики на основе многозональных космических изображений 68
4.3. Материалы полевого почвенного опробования 72
4.4. Картосхема преобладающих подтипов почв и картосхема почвенных комбинаций подтипов почв 75
4.5. Картосхема степени гидроморфизма почвенного профиля 83
4.6. Картосхема степени эрозионно-аккумулятивной переработки почвенного профиля 87
4.7. Картосхема степени оподзоленности почвенного профиля 92
4.8. Картосхема агроэкологических групп ПК 99
4.9. Верификация результатов цифрового картографирования 101
Глава 5. Методические и технологические ограничения цифрового пространственного анализа 109
Заключение 115
Список литературы 133
Основные публикации по теме диссертации 145
Введение
- Почвенная картография и использование почвенных карт
- Базовые и специальные почвенные карты
- Средства цифровой параметризации признакового пространства
- Ландшафтно-индикационные характеристики на основе многозональных космических изображений
Введение к работе
Одним из важнейших направлений современного естествознания является изучение пространственно-временной организации природных и природно-антропогенных геосистем. Наиболее эффективный инструмент описания неоднородности ландшафта и его компонентов - тематическое картографирование, обеспечивающее проведение границ между геокомплексами в разных масштабах средствами пространственного анализа.
Пространственный анализ ландшафта, направленный на изучение его структуры и межкомпонентных связей разных уровней, опирается на сравнительно-географический метод, теоретико-методические основы структурно-генетического ландшафтоведения (JI.C. Берг, Н.А. Солнцев, В.Б. Сочава, В.А. Николаев, А.А. Видина и др.), методы ландшафтной индикации (С.В. Викторов, Б.В. Виноградов), дешифрирования аэрокосмической информации (Ю.А. Ливеровский, B.J1. Андроников, М.С. Симакова, В.А. Николаев, Ю.С. Толчельников, А.С. Викторов), тематической картографии.
В настоящее время развитие картографических исследований тесно связано со становлением цифровых методов тематической картографии (Берлянт, 2006). Современные информационные системы позволяют перейти от хранения и использования электронных версий тематических карт к их непосредственному производству с использованием цифровых технологий на всех этапах исследования (Lagacherie, McBratney, 2006). При этом расширяется круг познавательных и прикладных задач географических исследований (Environmental soil-landscape modeling, 2006).
Диссертационная работа направлена на развитие цифровых методов ландшафтного анализа применительно к почвенному картографированию в методологии структуры почвенного покрова (Фридланд, 1972, 1977, 1984, Методология составления крупномасштабных ..., 2006), объекты которого напрямую связаны с объектами структурно-генетического ландшафтоведения. Вследствие заведомо выборочного характера почвенного опробования, выявление границ и содержания почвенных ареалов опирается на учение о почвенно-ландшафтных связях, разработанное в трудах В.В. Докучаева (1898), X. Йенни (1961) и др.
Цель работы - разработать систему количественных методов пространственного ландшафтного анализа для создания цифровых крупномасштабных карт структур почвенного покрова (СПП). В соответствии с поставленной целью на опытном полигоне решаются следующие задачи:
1) обосновать и апробировать цифровые методы составления региональной модели почвенно-ландшафтных связей с учетом уровней организации почвенного покрова (ПП);
разработать цифровые методы типизации почвенных неоднородностей и их картографического отображения;
предложить методы оценки достоверности получаемых результатов;
обозначить методические и технологические ограничения цифровых методов картографирования, а также направления дальнейшего развития.
полевых почвенных описаниях, регистрирующих свойства элементарных почвенных ареалов в различных ландшафтных позициях;
цифровой модели рельефа (ЦМР), характеризующей потенциальную неоднородность условий почвообразования, в связи с перераспределением вещественно-энергетических потоков земной поверхностью;
разносезонных многозональных снимках Ьапёэа!:, характеризующих свойства ландшафтного покрова через величины отраженной солнечной радиации в разных зонах спектра.
Теоретико-методологической основой цифрового почвенного картографирования является пространственный ландшафтный анализ, обеспечивающий разработку моделей ландшафтно-индикационных связей для почвенных карт разного содержания.
Отражение структуры ПП на цифровых крупномасштабных картах достигается: 1) использованием методов нечеткой логики при типизации почвенных комбинаций; 2) учетом размеров элементарных почвенных ареалов и элементарных почвенных структур при обосновании размеров растровой сетки; 3) разномасштабным представлением ландшафтно-индикационных свойств.
Оценка достоверности модели почвенно-ландшафтных связей и результатов картографирования является обязательным элементом почвенно-картографических исследований.
Материалы и методы исследования.
Решение перечисленных задач базируется на использовании следующих независимых источников информации о ПП и определяющих его факторах:
Совместный анализ независимой информации о состоянии ПП осуществляется средствами цифрового пространственного анализа (ГИС, дистанционное зондирование, методы статистики) в соответствии с факторно-корреляционной моделью почвенно- ландшафтных связей (Докучаев, 1898; Глинка, 1912; 1еппу, 1941; МсВга1;пеу е!:. а1., 2003) и принципом ландшафтного подчинения (Николаев, 2006). Используются методические подходы пространственного анализа для целей разномасштабного ландшафтного картографирования (Пузаченко и др., 2006; Сысуев, 2003; Козлов, 2008; Ландшафтно- географическая школа..., 2008).
Объектом исследования послужили ландшафты подзоны смешанных лесов южного макросклона Клинско-Дмитровской гряды (Московская физико-географическая провинция). На этой территории Почвенным институтом им. В.В. Докучаева РАСХН в границах полигона «Зеленоградский» с 70-х годов XX века проводятся многолетние исследования по изучению и картографированию СПП. Наличие кондиционных почвенно-картографических материалов (Сорокина, 1980, 1998; Шершукова, 1984; Кальван, 1983 и др.) позволило в рамках настоящей диссертации провести сопоставление почвенных карт, составленных на основе концепции СПП по материалам одного полевого почвенного исследования' двумя способами: 1) в ручном, «бумажном» варианте и 2) с использованием цифровых технологий.
Основные защищаемые положения:
Научная новизна работы заключается в разработке и реализации цифровых методов ландшафтного анализа применительно к отображению СПП и факторов его пространственной дифференциации.
Прикладное значение работы. Методы, развиваемые в работе, расширяют познавательные возможности почвенно-ландшафтных исследований разномасштабной неоднородности ПП и его отдельных свойств. В производственном режиме внедрение цифровых методов анализа пространственной информации позволяет достичь значительного увеличения скорости и уменьшения стоимости почвенно-ландшафтного картографирования (MacMilan, 2008).
Апробация. Результаты исследований докладывались на 3-ей международной конференции по цифровой почвенной картографии "Digital Soil Mapping: Bridging Research, Production, and Environmental Application" (2008, г. Логан, США), V-ом съезде общества почвоведов им. В.В. Докучаева (2008, г. Ростов-на-Дону), 2-ой Национальной конференции с международным участием «Проблемы истории, методологии и философии почвоведения» (2007, г. Пущино), Всероссийской научной конференций «Пространственно-временная организация почвенного покрова: теоретические и прикладные аспекты» (2007, Санкт-Петербург), XI-ой Ландшафтной конференции (2006, Москва). Кроме того, результаты обсуждались на тематических семинарах Докучаевского общества почвоведов, подкомиссии картографии почв и комиссии по педометрике (2006, 2008), опубликованы в журнале «Почвоведение» (2009, №2, №6). Полученный опыт цифрового ландшафтного анализа используется в учебных курсах географического и почвенного факультетов МГУ.
Объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, приложения и списка литературы, содержащего 160 наименований (58 на иностранном языке), изложена на 146 страницах, имеет 55 рисунка и 29 таблиц.
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ №08-04-01377-а, гранта Ученого Совета географического факультета МГУ (2006-2008).
Благодарности. Автор выражает искреннюю признательность своему научному руководителю доктору сельскохозяйственных наук Н.П. Сорокиной и доктору географических наук Ю.Г. Пузаченко, определившему направление научных исследований. Также автор глубоко признателен своей семье и коллегам за постоянное внимание и поддержку на разных этапах работы.
Почвенная картография и использование почвенных карт
Почвенное картографирование или почвенная съемка — Изучение и графическое отображение современного состояния и закономерностей организации почвенного покрова (Методология ..., 2006). Выявление и графическое отображение всего разнообразия почв на каждом участке землепользования и широкая характеристика свойств выявленных почв как основного средства сельскохозяйственного производства (Носин, 1971) процесс выявления территориального распространения морфологических, физических и химических свойств почв и представления их в наглядной и проинтерпретированной форме для различных пользователей (Hengl, 2003). Картография почв как наука включает разработку содержания почвенных карт, методику их составления, разработку критериев оценки информативности и точности почвенных карт, способов оформления и использования карт (Фридланд, 1986, Составление и использование почвенных карт, 1987).
Составление достоверной и информативной почвенной карты и ее последующая интерпретация - сложный творческий процесс, требующий привлечения системы разнообразных методов и сведений из почвоведения, ландшафтоведения и учения о геосистемах, геохимии ландшафтов, геоморфологии, геоботаники, сельскохозяйственной типологии земель, картографии.
Основу картографии почв составляет сравнительно-географический метод В.В. Докучаева, основанный на сопоставлении почв и соответствующих факторов почвообразования в их историческом развитии и пространственном распространении. Теоретико-методологическое развитие почвенной картографии связано с концепцией структуры почвенного покрова - СПП (В.М. Фридланд, 1972, 1977, 1984), структурно- генетического ландшафтоведения (JI.C. Берг, H.A. Солнцев, H.A. Видина и др.) и его ландшафтно-индикационного направления (C.B. Викторов, Б.В. Виноградов), почвенно- ландшафтного метода дешифрирования аэрофотоснимков (Ю.А. Ливеровский, М.С. Симакова, В.Л. Андроников), тематической картографии (A.B. Гедымин, A.M. Берлянт). Основой агроэкологической интерпретации содержания почвенных карт является ландшафтная и сельскохозяйственная типология земель (Л.Г. Раменский, Д.Л. Арманд, К.В. Зворыкин, В.И. Кирюшин, Я.М. Годельман, Т.А.Романова, Н.П.Сорокина), концепция лимитирующих факторов, а так же региональные разработки в области агрогенной деградации почв (Ф.И.Козловский). Периодизация развития отечественной почвенной картографии сведена в таблице 1.1. Таблица. 1.1. Периодизация развития отечественной почвенной картографии (Шершукова, 1971, с дополнениями) Период Преобладающий масштаб Метод Картографни- ческап основа Назначение, Использование Ключевые проблемы 1892-1914, первые поисковые работы 10-верст-1-верста мелко- средне- масштабные Полевой сравнительно- географический, метод ключей Хозяйственный контурный план Агрономия, организация опытных станций Отсутствие единого научного подхода, классификации и методов 1923-1932 1:50 000(1:42 000) Полевой агрохимический(почвенно-агрономический),Почвенно-геоморфологический Хозяйственный контурный план, топографические карты масштаба 1:50 000 Широкомасштабное землеустройство, сеть опытных участков Д.Н. Прянишникова Отсутствие топографических основ, неразвитость классификации, особен-но культурных почв 1932-1941 1941-1950 систематическая массовая почвенная съемка 1:50 000 рекогносцировочны е обследования 1:10 000- 1:25 000 Полевой почвенно- геоморфологический и почвенно-агрохимический методы съемки Хозяйственный контурный план (1:10 000, 1:25 000), топографические карты (1:50 000) Химизация с/х, исследование и картографирование почвенного покрова, агрохимические исследования почв,агропроизводственная группировка земель Характеристика окультуренности, эродированпости, отсутствиекартографических основ 1945 (1950) - начало 70-х обобщающие классификации почв иметодические сводки 1:10 000- 1:25 000 Камерально-полевой почвенно- геоморфологичес-кий анализ топографических карт и ландшафтное дешифрирование аэрокосмо-сшшков, метод ключей Аэрокосмические снимки,топографические карты Рациональная организация территорий, обоснование севооборотов, агрохимии- ческих и мелиоративных мероприятий, с 60-х годов учет и агропроизводственная оценка земель Систематика почв, разработка методов аэрокосмического дешифрирования, агропроизводственная группировка почв
С начала 1970х развитие методологии СПП Все масштабы Камерал ьно-полевое ландшафтно-типологическое картографирование и дешифрирование, метод ключей Аэрокосмические снимки, топографические карты, литолого- морфологические факторные основы Агроэкологическая группировка и оценка земель, почвенно- экологический мониторинг Систематизация почвенных неоднородностей, создание региональных систем ландшафтной индикации, разработка агроэкологической типизации земель
С начала XXI в - ЦПК Пространственное разрешение 10-200 м с количеством пикселей до 108 ГИС, GPS, дистанционное зондирование, геостатистика, вероятностно-статистическое моделирование ЦМР,многозональные снимки, Инвентаризация, оценка и мониторингагроэкологических ресурсов Неопределенность картографирования, полнота и согласованность исходных данных, ориентация на решение конкретных научно- практических задач
Экспериментальные исследования последних десятилетий направлены на разработку методов использования материалов дистанционного зондирования и ГИС-технологий (Савин, 2003, 2004), а также на почвепно-картографическое обоснование адаптивно- ландшафтного земледелия и изучение агрогенной и постагрогенной трансформации почвенного покрова (В.И. Кирюшин, Ф.И. Козловский, Н.П. Сорокина). Результаты обобщены в руководствах по составлению агроэкологически ориентированных почвенных карт и проектированию адаптивно-ландшафтных систем земледелия (Методология составления ..., 2006, Агроэкологическая оценка земель, 2005, Руководство по среднемасштабному..., 2008).
Актуальные проблемы связаны с развитием концепции СПП и ее нормативным использованием для составления крупномасштабных почвенных карт, детализацией систематики почв, внедрением в процесс картографирования современных технологических средств анализа (Горячкин, 2006, Сорокина, Козлов, 2009).
Формализация процедур тематического картографирования преследует цель снижения стоимости и повышения скорости составления карт при одновременном снижении меры субъективности получаемых результатов. Общая широкомасштабная математизация естественных наук началась с внедрения методов статистического анализа данных и появлением первых ЭВМ в 50-70-х годах 20-ого века (Фридланд, Рожков, 1975, Дейвис, 1977, Математические методы ..., 1976). Развитие информатики обогатило науки о Земле системами управления базами данных (СУБД), геоинформационными системами (ГИС), средствами имитационного моделирования (Линннк, 1990, 2008). В отечественном почвоведении оформилась почвенпая информатика (Рожков, Рожкова, 1993, Рожков, 2000), занимавшаяся разработкой почвенных информационных систем, экспертных систем на основе баз знаний и созданием электронных версий тематических карт обзорного масштаба. К сожалению, в силу различных причин почвенная информатика оказала весьма ограниченное влияние на информатизацию отечественного почвоведения.
Базовые и специальные почвенные карты
В самом общем виде все почвенные карты могут быть разделены на две группы - базовые и специальные (табл. 1.3). Задачей базовых карт является наиболее полное изображение почвенного покрова, позволяющее многосторонне использовать имеющуюся информацию в научно-познавательных, различных исследовательских и прикладных целях. Специальные почвенные карты могут составляться на основе базовой почвенной карты путем соответствующей интерпретации содержания выделенных на ней контуров,, либо составляться и в качестве самостоятельных картографических произведений. В последнем случае они близки по содержанию «парциальным» картам, т.е. основанным на анализе частных характеристик почвы, в отрыве от целостного представления о почве (Горячкин, 2006, 2008). Дискуссии о соотношении базовых и специальных карт является традиционной для почвоведения (Шершукова, 1971), геоботаники, ландшафтоведения (Николаев, 2006), агрономии. Еще в начале XX в. Г.Ф. Нефедов, критикуя метод В.В.Докучаева, предлагал составлять карты отдельных свойств почвы, таких как структура, цвет, мощность, содержание гумуса, механический состав, нанося их на карту способом изолиний, не составляя при этом карты определенных генетических форм почв (Нефедов, 1908).
Объективная потребность в таких картах определяется невозможностью отразить с требуемой детальностью варьирование почв в рамках существующей почвенной систематики. По мере совершенствования почвенной таксономии (Почвенные классификации 1936, 1977, 2004) роль континуальных почвенных картах снижалась, но оставалась ведущей при отражении агрономической или любой другой специальной направленности почвенного исследования (Шершукова, 1971).
Содержание крупномасштабных почвенных исследований и крупномасштабной почвенной карты определяется, начиная с 30-х годов XX века (табл. 1.2). Главный итоговый документ - базовая почвенная карта, дающая изображение почвенного покрова в виде дискретных ареалов в соответствии с принятой классификацией и классификацией структур почвенного покрова. В дополнении к ней и на ее основе составляются ряд карт и картограмм, содержащих сведения о свойствах почв (кислотность, мощность гумусового горизонта и др.) и агротехнические рекомендации по использованию различных почв (Почвенная съемка, 1959, Общесоюзная инструкция ..., 1973, Методология составления..., 2006).
В последнее десятилетие в связи с развитием геоинформационного картографирования и цифровой почвенной картографии вновь остро обострился вопрос о соотношении базовых и специальных карт (Горячкин, 2006, Николаев, 2006). Формализация элементов почвенного исследования сопряжена прежде всего с выбором простых для описания почвенных характеристик, имеющих высокую практическую востребованность. Обзор 90 статей из почвенных журналов с наибольшим импакт- фактором — "Geoderma" и "Soil Science Society of America Journal", посвященных разработке и использованию методов ЦПК, показал, что только в 8% исследований, объектами картографирования используются единицы почвенной таксономии (Grunwald, 2008). Чаще всего (40% работ) объектом картографирования служат отдельные почвенные характеристики (влажность, плотность, и т.п.) и агроэкологические показатели - содержание органического углерода (28%), биофильных и тяжелых металлов (25%), показатели процессов деградации почв (засоления, подкисления, эрозии и др. — 9%).
При интернационализации почвенных исследований распространению базовых карт препятствует плохо согласующиеся друг с другом классификационные схемы, составленные в разных странах на основании разных принципов. При составлении почвенных карт глобального масштаба это обстоятельство выражается в смещении приоритетов от обобщения национальных базовых почвенных карт к созданию серии цифровых карт почвенных свойств (GlobalSoilMap.net).
Вместе с тем, не вызывает сомнения скорое восстановление паритета базовых и специальных карт после снижения массовой увлеченности цифровыми технологиями почвенного картирования. Основаниями для такого вывода служат низкие прогнозные возможности парциальных карт, их краткосрочная актуальность, методические сложности экстраполяции и генерализации результатов от локального масштаба к крупному и от крупного к среднему (upscaling). Технологии цифровой почвенной картографии обеспечивают равные возможности для отображения почвенного покрова в дискретной и континуальной форме (Zhu и др., 2004, Сорокина, Козлов, 2009).
В основе установления границ и содержания почвенной карты лежат представления о почвенно-ландшафтных связях, разработанных в трудах В.В. Докучаева (1898), К.Д. Глинки (1912), Ч. Шоу (1930), X. Йенни (1961). Использование моделей почвенно- ландшафтных связей принято в практике почвенной службы США (Арнольд, 1990). В отечественной картографии построение вероятностных региональных моделей почвенно- ландшафтных применяется при составлении карт СПП (Сорокина, 1998). А. МакБратни (2003, 2008) предложил емкое обозначение такого подхода - БССЖРАМ, в котором отражены все индикаторы-факторы, определяющие свойства почв в конкретной точке: с, о, г, р, а, п), где, б - почва, с - климат, о - организмы, г - рельеф, р - почвообразующие породы, а - возраст и п — территориальное соседство. Благодаря своей благозвучности, термин, предложенный А. МакБратни для обозначения модели почвенно-ландшафтных связей, быстро вошел в обиход, вытеснив предыдущие обозначения. (СЬСЖРТ, ССЖРТ и аналогичные ему). Предполагается, что одинаковому сочетанию почвообразующих факторов соответствует одна и та же почва, а границы почвенных структур обусловлены изменением свойств факторов дифференциации ПП. Индикация, широко используемая в ландшафтном, почвенном, геоботаническом картографировании, позволяет по совокупности характерных внешних признаков судить о явлениях, скрытых от непосредственного наблюдения (Викторов, Чикишев, 1985; Берлянт, 1997).
Методическая сложность разработки почвенной ландшафтно-индикационной модели связана с вероятностной природой почвенно-ландшафтных связей в следствии: 1. Полигенетичности и «разновременности» почвенного покрова; 2. Несоответствием между масштабным уровнем сбора полевой точечной информации, характеризующей ЭПА, и масштабным уровнем характеристики факторных основ 3. проблемой отбора наиболее информативных индикаторов из числа многообразных характеристик факторов дифференциации ПП. Существуют различные подходы к построению почвенно-ландшафтных моделей, разного уровня теоретического обоснования и формализации процесса картографирования (Степанов, 2003) В рамках методологии структуры почвенного покрова основами крупномасштабного почвенного картографирования являются- методы выявления и систематизации почвенных неоднородностей, группировки факторов-индикаторов, построения модели почвенно-ландшафтных связей (табл. 1.4).
Выявление почвенных неоднородностей и их систематизация базируется на методах полевой съемки (маршрутная, профили-трансекты, ключи) и аэрокосмическом дешифрировании (Андроников, 1979; Кравцова, 2005, и др.). Результаты представляют собой полный список почв и ЭПС территории (объекты картографирования) и их диагностических признаков. Группировка факторов-индикаторов опирается на методы тематического дешифрирования аэрокосмических материалов, почвенно-геоморфологический топографический анализ. Целью является выделение участков территории, однородных по набору почвообразующнх факторов-индикаторов в рабочем масштабе исследования. Результат выделения таких участков используется в качестве контурной основы почвенной карты (рис. 1.2).
Средства цифровой параметризации признакового пространства
Перечень ландшафтио-индикационных характеристик, включаемых на этапе разработке модели почвенно-ландшафтных связей, определяется теоретическими и интуитивными априорными представлениями исследователя о факторах дифференциации ПП исследуемой территории, либо базироваться на результатах предшествующих исследований. Этот перечень может не отражать каких-либо важных индикационных характеристик, либо быть избыточным, когда каждый фактор почвообразования характеризуется в модели несколькими дублирующимися переменными (плановая, профильная, гауссова, полная и др. кривизны). В первом случае модель окажется не полной, описывающей только часть изменчивости результатов почвенного опробования. Во втором возможны комбинаторные эффекты, осложняющие выявление содержательных механизмов почвенно-ландшафтных связей.
Эти обстоятельства требует содержательной экспертной интерпретации выявленных в ходе анализа почвенно-ландшафтных отношений. В самом общем случае, для параметризации признакового пространства растровой модели используются наиболее универсальные и доступные источники информации об условиях почвообразования: 1) цифровая модель рельефа (ЦМР), характеризующая разномасштабное перераспределение земной поверхностью вещественно-энергетических потоков (Приложение 1). Учет характерных масштабов и механизмов перераспределения рельефом тепла и влаги базируется на спектральном (Turcotte, 1997; Пузаченко и др., 2003) и морфометрическом анализе ЦМР (Сысуев, 2002; Shary et al., 2002; Terrain Analysis: Principles and Applications, 2000). 2) разносезонная многозональная сканерная съемка, регистрирующая состояние земной поверхности (биомасса, продуктивность, температура и др.) в величинах коротковолнового и длинноволнового излучения (Приложение 2). Наряду с прямыми значениями многозональной съемки используются спектральные индексы, характеризующие состояние конкретных свойств земной поверхности (проективное покрытие почвы растительностью, биологическая продуктивность, запас влаги и т.п.) через соотношения величин отраженной солнечной радиации в разных спектральных каналах съемки (Приложение 2). Для снижения размерности признакового пространства разновременных данных дистанционного зондирования и выделения инвариантных компонентов изменчивости отраженной радиации используется метод главных компонент - РСА (Пузаченко, 2004).
В зависимости от особенностей территории и ее изученности набор базовых факторов среды может быть расширен характеристиками геолого-геоморфологических условий (почвообразующие породы, геологическое строение), гидрологического стока, растительного покрова. Однако данные материалы кондиционного качества в крупном масштабе доступны для ограниченных территорий.
В рамках универсального перечня ландшафтно-индикационных характеристик не возможно построить достоверные модели для таких почвенных индивидуумов и/или их свойств, варьирование которых в пространстве в принятом масштабе не зависит от особенностей рельефа и не участвует в формировании дистанционного изображения. Применимость универсального перечня ограничена литотого-геоморфологическими районами с ведущей ролью рельефа в дифференциации условий почвообразования - например, районами с однородными почвообразующими породами.
Модель почвенно-ландшафтных связей может быть либо строго детерминированной, допускающая однозначное соответствие почвы или ее свойств определенному сочетанию почвообразующих факторов, либо вероятностной, предполагающая возможность реализации для каждого сочетания факторов разных вариантов почв. Детерминированные отношения описываются булевой логикой. Вероятностный характер почвенно- ландшафтных связей позволяет описать аппарат нечеткой логики (англ. fuzzy logic). Нечеткие множества (Berthold, Hand, 2003, Приложение 4) используются для разделения и диагностики объектов, которые нельзя однозначно отнести к той или иной категории (подмножеству), можно говорить лишь о вероятности принадлежности. Функция принадлежности нечеткого множества (англ. fuzzy membership) определяется по массиву полевых описаний (обучающая выборка) посредством экспертной оценки специалистов (Zhu et all., 2004), либо формальными методами. Для каждого сочетания условий почвообразования вычисляется вероятность проявления каждого из моделируемых категорий почвы.
Назначение модели почвенно-ландшафтных связей - на основе значений факторных основ (пространства рассуждений в терминах аппарата нечетких множеств) рассчитать для каждой ЭТЕ (элементов нечеткого множества) степень принадлежности к моделируемым почвенным категориям (нечетких подмножеств) в соответствии с выбранной функцией принадлежности. Для каждого пикселя условные вероятности функции принадлежности к заданным почвенным категориям образуют n-мерный вектор $if (Si/, Si/ ... Sif... Sif), где n - число почвенных категорий, а $,/ - степень принадлежности (подобия) почвы в пикселе (/,/) и почвенной категории к (рис. 2.2).
Анализ вектора условных вероятностей почвенных категорий позволяет получить для каждой ЭТЕ: 1) наиболее вероятную категорию детерминируемой переменной; 2) неопределенность однозначного прогноза, как значение максимальной условной вероятности из всех возможных. Неопределенность прогноза характеризует риск ошибки в определении преобладающей почвы в составе почвенной комбинации.
Семантическая интерпретация модели почвенно-ландшафтных связей опирается на средства пошагового дискриминантного и канонического анализов (Пузаченко, 2004), позволяющих определить положение и степень изолированности почвенных категорий в пространстве априорных ландшафтно-индикационных признаков и ортогональной системе координат факторов дифференциации почвенного покрова (Козлов и др., 2008).
Ландшафтно-индикационные характеристики на основе многозональных космических изображений
Для характеристики текущего состояния растительности, особенностей хозяйственной деятельности как почвообразующих факторов использовались многозональные оптико-электронные сканерные снимки Landsat 5 TM и 7 ЕТМ+ с разрешением 30 метров для 6 сроков: 07 ноября, 25 декабря 1999 г., 14 октября 2002 г., 3 марта, 26 мая и 21 июля 2003 г. (рис. 4,7). Все сцены соответствуют уровню обработки LIT и получены бесплатно из открытых хранилищ сцен Landsat - The Global Land Cover Facility (GLCF, http://glcf.umiacs.umd.edu) и Earth Resources Observation and Science (EROS, http://glovis.usgs.gov). Привлечение разновременных снимков обусловлено необходимостью характеристики структуры современного среднемноголетнего состояния ландшафтного покрова.
Для каждого срока дистанционной съемки были рассчитаны индексные изображения NDVI (рис. 4.8), NDWI, SAVT2 согласно формулам, приведенным в приложении 2. В общей сложности получено 58 переменных, характеризующих пространственную структуру преобразования солнечной энергии наземным покровом. Переменные сильно коррелированны друг с другом - определитель корреляционной матрицы достоверно не отличается от нуля. Для снижения размерности признакового пространства и выделения инвариантных компонентов пространственной изменчивости отраженной радиации использован метод главных компонент (РСА) В соответствии с критерием Кайзера (Халафян, 2008) первые шесть компонентов РСА описывают 89.1% пространственно-временной изменчивости потока отраженной солнечной радиации. Первый компонент, объясняющий 65.5% изменчивости, воспроизводит общее поле трансформации солнечной радиации, инвариантное для различных сезонов функционирования. Его содержание соответствует лапдшафтно- индикационной характеристике среднегодового альбедо отражательной поверхности и позволяет различать естественные и агрогеппотрансформированные категории почвенного покрова. Остальные компоненты РСА воспроизводят пространственно- временную изменчивость преобразования солнечной радиации в связи с агрохозяйственной трансформацией наземного покрова различных сезонов одного года, либо разных лет (рис. 4.9) и в контексте диссертационной работы не представляют интереса по причине ситуационной характеристики пространственной структуры исследуемой территории.
Эти компоненты характеризуют сезонную и многолетнюю динамику лесных и сельскохозяйственных угодий. Большая часть таких изменений не информативна для характеристики равновесного состояния почвенного покрова. Выделение динамических изменений, связанных с ландшафтной структурой территории, в принципе возможно (Козлов, 2006), но такая задача выходит за рамки задач диссертационной работы.
Данные полевого почвенного опробования для изучения и картографирования СПП собирались в течение 1969-2008 силами сотрудников Почвенного института им. В.В. Докучаева РАСХН: Н.П. Сорокиной, Ф.И. Козловским, Г.А. Шершуковой, В.К. Кальван, К.Б. Ахмалишевым и др. В рамках маршрутно-ключевого обследования в пределах полигона заложено 10 детальных ключей, площадью 0.5-2 га, серия почвенно- геоморфологических профилей и более 1000 точек картировочного обследования (рис. 4.10). Общий объем - 1554 почвенных выработок. В почвенных разрезах и прикопках фиксировались морфологические характеристики почвенного профиля по стандартной методике, а также в соответствии со специально разработанной морфологической группировкой горизонтов. Закономерности строения почвообразующей толщи выявлялись с помощью бурения до глубины 2-5 м с характеристикой глубины и характера подстилания покровных суглинков.
Классификационная принадлежность почвы на уровне типа, подтипа и вида определена в соответствии с Классификацией почв России 2004 г. В пределах границ тестовой территории распространены почвы, относящиеся к И типам, 22 подтипам и 38 видам (табл. 4.1). В соответствии с задачами исследования основной массив почвенных разрезов (рис. 4.10) расположен на сельскохозяйственных угодьях, где проведена крупномасштабная почвенная съемка, в то время как в лесах выполнялись маршрутно- ключевые исследования. Кроме того, по количеству описаний почвы различной категории представлены не равномерно. Большое количество описаний характерно для почв, не имеющих четких ландшафтно-диагностических признаков для их картографирования. Единичными описаниями обеспечены почвы, локализованные в пределах характерных ландшафтных позиций (дерновые, аллювиальные, торфяно-подзолисто-глеевые и др.).
В соответствии с изложенными позициями (глава 2) в диссертации демонстрируются возможности цифрового пространственного анализа при составлении картосхем подтипов почв и их почвенных комбинаций, картосхем диагностических показателей интенсивности процессов оглеения, оподзоливания, эрозии и аккумуляции, а также картосхемы агроэкологических групп ПК, составляющей основу типизации земель (Сорокина, 1993).
Картосхема преобладающих подтипов почв и картосхема почвенных комбинаций, образованных подтипами, сопровождаются оценками вероятности однозначного прогноза почвенных ареалов (рис. 4.11, 4.14) и результатами дискриминантного анализа (табл. 4.2, 4.3, 4.4). В анализ включены подтипы почв, обеспеченные более чем 20 описаниями (табл. 4.1): дерново-подзолистые типичные (Пд), дерново-подзолистые глееватые (Пдг), дерново-подзолисто-глеевые типичные (ПдГ), торфяно-подзолисто-глеевые типичные и торфяно-глееземы типичные (Пбтг), агродерново-подзолистые типичные (АПд), агродерново-подзолистые глееватые (АПдг), агродерново-подзолистые глеевые (АПдГ), агродерново-подзолистые глееватые со вторым гумусовым горизонтом (АПдгвг); агродерново-подзолистые со вторым гумусовым горизонтом (АПдвг), агроземы текстурно-дифференцированные (Азтд). При цифровой обработке данных пришлось отказаться от принятого при крупномасштабных почвенных съемках отражения видов из-за недостаточной обеспеченности почвенными разрезами лесных массивов.
Наиболее однозначно в характеристиках рельефа и дистанционной съемки Ьапёэа1 индицируются подтипы АПд (95.2%), Пд (77.9%) и Пбтг (52.2%) почв (табл. 4.2). Остальные подтипы почв имеют менее строгую приуроченность к позициям мезорельефа, не имеют специфичного спектрального образа и обычно играют роль сопутствующих компонентов в составе ЭПС.
