Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ современного состояния методов мониторинга свалок и полигонов ТБО средствами дистанционного зондирования для условий. таежной зоны ; 16
1.1 .Характеристика ландшафтов таежной зоны территории; Северо-Запада России (на примере Архангельской и Ленинградской.областей): 16
1.1.1. Ландшафтное районирование 16
1.1.2. Физико-географическое положение Архангельской и Ленинградской областей 20
1Л .3. Антропогенные воздействия на ландшафты 23
1.2. Характеристика свалок и полигонов ТБО 27
1.2.1 .Описание свалок и полигонов ТБО. 27
1'.2.2.Негативные последствия влияния свалок и полигонов ТБО на окружающую среду 33
1.3. Состояние исследований в области дистанционного наблюдения свалок и полигонов ТБО: 39
1.3.1. Общие сведения о ДДЗ. 39
1.3.2. Анализ применяемых средств ДЗ и методов обработки данных ДЗ в задаче мониторинга свалок и полигонов ТБО.. 56
1.4. Проблемы мониторинга свалок и полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений, постановка задач и цели исследования. 62
Глава 2. Разработка системы информативных текстурных и спектрально- энергетических, признаков,свалок и полигонов ТБО в условиях:таежной зоны на основе данных дистанционных наблюдений 64
2.1. Выбор возможных признаков дешифрирования свалок 64
2.2. Экспериментальные исследования спектрально-энергетических свойств свалок и полигонов ТБО 72
2.2.1. Планирование и проведение наземного эксперимента 75
2.2.2. Планирование и проведение авиационного эксперимента 86
2.2.3. Обработка материалов космической съемки 109
2.2.4. Автоматизированное распознавание свалок на основе материалов экспериментальных дистанционных наблюдений 115
Глава 3. Разработка методики автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигона ТБО 130
3.1. Описание структурной схемы методики 130
3.2. Обоснование требований к данным дистанционных наблюдений 133
3.3. Автоматизированное распознавание свалок и участков полигонов ТБО 139
3.4. Типизация свалок по степени неблагоприятного воздействия на окружающую среду 143
Глава 4. Создание тематической электронной карты антропогенно измененного ландшафта части Архангельской области «Несанкционированные свалки» 147
4.1. Карты современного состояния и антропогенных изменений состояния окружающей среды, составляемые на основе материалов дистанционных наблюдений 147
4.2. Основные этапы создания цифровой карты антропогенно измененного ландшафта части Архангельской области 150
4.3. Оценка экономической эффективности мониторинга свалок на основе данных дистанционных наблюдений 162
4.4. Разработка практических рекомендации по рациональному выбору условий проведения мониторинга свалок и полигонов твердых бытовых отходов 166
Заключение 171
Список литературы
- Физико-географическое положение Архангельской и Ленинградской областей
- Экспериментальные исследования спектрально-энергетических свойств свалок и полигонов ТБО
- Обоснование требований к данным дистанционных наблюдений
- Основные этапы создания цифровой карты антропогенно измененного ландшафта части Архангельской области
Введение к работе
Актуальность работы. В последние годы одной из наиболее актуальных экологических проблем таежной зоны Северо-Запада России является загрязнение природных ландшафтов свалками и полигонами твердых бытовых отходов (ТБО).
Продукты разложения твердых бытовых отходов, поступая в природную среду, оказывают негативное влияние на компоненты ландшафта - биоту, почву, гидрографическую сеть - и могут привести к техногенной миграции химических элементов и нарушению геохимического равновесия. Ландшафты таежной зоны Северо-Западного региона, занимающие в регионе до 45% площади, характеризуются, в основном, низкой и слабой устойчивостью к антропогенным воздействиям. Поэтому актуальной является задача выявления свалок и определения характеристик полигонов твердых бытовых отходов для своевременного предотвращения их негативного влияния на природные ландшафты.
В Ленинградской и Архангельской областях - в районах, где в рамках диссертационной работы проводились исследования, - повсеместно распространено складирование бытового и строительного мусора вдоль автомобильных дорог, железнодорожных путей, в рекреационных зонах, за пределами производственных предприятий, вокруг дачных и садовых поселков. Проблема образования несанкционированных мест размещения отходов остается нерешенной для большинства пригородных муниципальных районов {Комитет по природным ресурсам Ленинградской области, 2010; Комитет по экологии Архангельской области, 2009). При эксплуатации большинства полигонов не соблюдаются требования природоохранного законодательства, санитарно-гигиенические нормы и правила. Несмотря на опасность для окружающей среды, на многих из уже переполненных и формально закрытых полигонах продолжается складирование значительных объемов отходов. Органы природного контроля несут большие временные и финансовые затраты для решения задачи обнаружения свалок и при осуществлении мониторинга состояния полигонов твердых бытовых отходов. Оперативно решить эти задачи позволяют методы и средства дистанционного зондирования. Таким образом, применение аэрокосмических данных является актуальным для обнаружения свалок и определения характеристик полигонов ТБО.
Объект исследования - свалки и полигоны ТБО таежной зоны Северо-Запада России.
Предмет исследования - дистанционный мониторинг свалок и полигонов ТБО таежной зоны Северо-Запада России.
Целью настоящей работы является повышение экономической эффективности мониторинга свалок ТБО на основе данных дистанционных наблюдений.
Для достижения цели поставлены задачи исследования:
1. Анализ современного состояния мониторинга свалок и полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений для условий таежной зоны.
Исследование спектрально-энергетических и текстурных особенностей свалок и полигонов ТБО в условиях таежной зоны на основе данных дистанционных наблюдений.
Разработка методики автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений.
Создание тематической электронной карты «Несанкционированные свалки» территории Архангельской области на основе разработанной методики.
Защищаемые положения:
Система дистанционно измеряемых характеристик свалок, позволяющая распознавать их на фоне ландшафтов таежной зоны Северо-Запада России.
Методика автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений.
Тематическая карта антропогенно измененных ландшафтов Архангельской области «Несанкционированные свалки».
Методы исследований. При проведении экспериментальных исследований были организованы и выполнены наземные и дистанционные наблюдения, использовались теоретические основы физической оптики, методы метрологического обеспечения измерений и статистической обработки данных. При обработке результатов измерений применялись методы распознавания образов, автоматизированной обработки изображений и корреляционного анализа.
Научная новизна работы.
На основе новых экспериментальных авиационных и наземных данных впервые получены спектрально-энергетические и текстурные характеристики свалок твердых бытовых отходов таежной зоны. Разработана оригинальная методика автоматизированного распознавания свалок и измерения характеристик полигонов твердых бытовых отходов по данным дистанционных наблюдений на основе анализа отражательных и излучательных характеристик элементов ландшафта. Введен новый индекс предварительной оценки неблагоприятного воздействия свалок твердых бытовых отходов на окружающую среду по данным дистанционных наблюдений.
Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в разработке методики автоматизированного распознавания свалок и измерения характеристик полигонов твердых бытовых отходов по данным дистанционных наблюдений.
Практическая значимость.
доказана возможность автоматизированного распознавания свалок таежной зоны Северо-Запада по данным пассивных оптико-электронных средств аэрокосмической съемки;
доказана возможность проведения предварительной оценки неблагоприятного воздействия свалок твердых бытовых отходов на окружающую среду по данным дистанционных наблюдений;
получены значения спектрально-энергетических и текстурных признаков, позволяющие реализовывать методику автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на практике;
получены зависимости температуры отходов от времени их хранения на свалке;
обоснованы практические рекомендации по выбору условий для мониторинга свалок.
Практическая значимость результатов подтверждена их реализацией в Военно-космической академии имени А.Ф.Можайского, в Северо-Западном филиале Секции «Инженерных проблем стабильности и конверсии» Российской инженерной академии при разработке принятых в эксплуатацию авиационных комплексов экологического мониторинга в интересах Минобороны России, в ходе обнаружения несанкционированных свалок в интересах Администрации Архангельской области на основе материалов аэросъемки, в ходе разработки основных положений по рекультивации полигона ТБО «Новоселки» в Ленинградской области.
Обоснованность и достоверность результатов исследований подтверждается совпадением результатов тематической обработки материалов авиационной и космической съемок с данными наземной заверки, полученных при исследовании нескольких сотен свалок и полигонов ТБО в различных регионах России, применением опробованных математических методов обработки изображений, использованием современных компьютерных технологий обработки и анализа данных дистанционного зондирования, разработкой устойчивых признаков распознавания свалок.
Личный вклад автора заключается в постановке цели исследований, формулировке задач, получении новых экспериментальных данных при проведении цикла наземных и летных измерений; выполнении расчетно-экспериментальных работ по выявлению дешифровочных признаков свалок; теоретических исследований по усовершенствованию методов обработки данных авиационной и космической съемки и их апробации; обосновании и разработке требований к данным съемки, условиям проведения дистанционных наблюдений для задачи мониторинга свалок и в разработке методики автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений.
Апробация работы. Основные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 15 международных и российских конференциях. К основным из них относятся доклады на Международных конференциях: «60 лет данным дистанционного зондирования Земли» (г. Санкт-Петербург, 2004г.), научно-практической конференции «По проблемам ракетно-космической деятельности» (г. Архангельск, 2006 г.), конференции «15 лет Научно-исследовательскому центру экологической безопасности Российской Академии наук (НИЦЭБ РАН)» (г. Санкт-Петербург, 2006 г.), семинарах молодых ученых НИЦЭБ РАН (г. Санкт-Петербург, 2005-2006 гг.), Международной конференции «Космическая съемка - на пике высоких технологий»
(г. Москва, 2007 г.), Международной конференции «Организация, технологии и опыт проведения кадастровых работ» (г. Москва, 2010 г.), X Международном семинаре «Геоэкология, геология, эволюционная география» (г. Санкт-Петербург, 2010 г.).
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы. Объем диссертации составляет 194 страницы машинописного текста, включая 57 рисунков, 33 таблицы, 6 приложений, 112 наименований используемых источников, в том числе 15 на английском языке.
Физико-географическое положение Архангельской и Ленинградской областей
Физико-географические зоны - природные зоны суши, крупные подразделения географической (ландшафтной) оболочки Земли, закономерно и в определенном порядке сменяющие друг друга в зависимости от климатических факторов, главным образом от соотношения тепла и влаги [101].
Для сопоставления тепла и влаги используются различные показатели температуры и осадков или радиационного баланса и, коэффициента увлажнения (или сухости), выведенного из отношения количества тепла и средней годовой суммы осадков [100,101]. Гидротермические условия дифференциации ландшафтов описываются с помощью отношения валового (продуктивного) увлажнения W (за год в мм) к радиационному балансу R (в ккал/см год). При гидротермическом коэффициенте (ГТК) больше 10 развиваются лесные ландшафты, менее 7 - травянисто-кустарниковые ландшафты, в диапазоне ГТК от 7 до 10 располагаются переходные ландшафты [ 102] (табл. 1.1). Таблица 1.1 Основные типы ландшафтов и их гидротермические показатели ландшафтов (по А. М. Рябчикову) ГТК Основные зональные типы ландшафта Меньше 2 Пустыни 2—4 Полупустыни 4—7 Сухие саванны, степи, субтропические и тропические кустарники 7—10 Саванны, прерии, лесостепи, тропические редколесья 10—13 Тайга, смешанные и широколиственные леса, субъэкваториальные и тропические муссонные леса, лесосаванны, субтропические леса с летним и зимним увлажнением 13—20 Гилей (и экваториальные болота), постоянно влажные леса, гемилеи, лесотундры, тундры и полярные пустыни
Ландшафт можно рассматривать как базовый эколого-географический район, внутри которого природное экологическое разнообразие определяется локальными причинами на фоне общих геолого-геоморфологических и климатических условий [92]. Каждому ландшафту присущ/характерный ряд сменяющих друг друга по профилю рельефа элементарных геосистем, связанных между собой гравитационным, гидрологическим и геохимическим сопряжением.
В таежных ландшафтах атмосферных осадков выпадает больше, чем испаряется. Здесь отношение между живым и мертвым органическим веществом складывается в пользу живого органического вещества — древесной растительности [51]. Почвы бедны гумусом и мало плодородны. На.базе этих биомов наряду с лесным хозяйством развиты верховые болота.
Мезорегиональный уровень ландшафтной дифференциации представлен ландшафтными провинциями и подпровинциями. В двухрядной системе эти таксоны образуются при наложении сетки азональных ландшафтных областей на систему широтных зон и подзон. Азональные области выделяются по строению геологического фундамента, характеру орографии, гидрографической сети, чертам сходства в происхождении и возрасте ландшафтов; в силу специфики географического положения и рельефа, ландшафтам одной области присуща определенная общность в климатическом отношении.
Ландшафтное мезорайонирование Севера включает Северо-Западную таежную провинцию, которая состоит из северо-, средне- и южнотаежной подпровинций (рис. 1.1). Ленинградская область и большая часть Архангельской области (60 %) расположены в зоне тайги. Территории этих областей имеют схожее строение и вещественный состав верхних толщ литосферы, от чего зависит контрастность региональной структуры ландшафтной сферы. Ленинградская и Архангельская области обладают низким экологическим потенциалом ландшафтов (ЭПЛ) [101].
В прошлом основной моделью в региональных ландшафтных исследованиях служила ландшафтная карта, составленная приближенно на основе синтеза отраслевых карт и маршрутных исследований с затратой большого труда. В настоящее время региональную ландшафтную структуру изучают по материалам авиационной и космической съемки высокого и очень высокого пространственного разрешения. Материалы дистанционных наблюдений позволяют исследовать структуру и динамику ландшафтов и являются объективным источником сведений об антропогенных преобразованиях и нарушенности ландшафтов.
На рис. 1.2 приведены фрагменты ландшафтных карт Ленинградской и Архангельской областей, выполненные на основе космических снимков 2000 г., в Московском Университете леса. Преобладают вечнозеленый хвойный лес, широколиственный лес, смешанный лес, болота, прибрежная растительность. Восточно-Европейская таежная зоиа Подзоны значительным разнообразием. Холмистым участкам по сравнению с равнинными свойственны: пониженные температуры, более короткий безморозный период, повышенное количество осадков, более значительные скорости ветра, большая влажность воздуха и облачность, увеличенная повторность метелей, туманов, гололедов, дождей и снегопадов, а также большая высота и длительность залегания снежного покрова.
На климат Северо-Запада решающее влияние оказывают атлантические, континентальные и арктические массы воздуха. Во все сезоны года здесь господствуют воздушные массы умеренных широт. Нередко на территорию заходят атлантические циклоны. Они приносят достаточное количество влаги во все месяцы года. С этим же связана и большая облачность, предохраняющая поверхность земли от сильного выхолаживания зимой и иссушения летом. Географическое положение и характер циркуляции атмосферы определяют климат Северо-Запада с умеренно теплым-летом, с довольно продолжительной холодной зимой и неустойчивым режимом погоды. Осадков выпадает от 600 до 750 мм. Две трети осадков (450-500 мм) приходится на теплый период года (апрель - ноябрь). Самые дождливые месяцы - июнь, июль, август и сентябрь, когда ежемесячно выпадает до 90 мм осадков.
В среднем на Северо-Западе в течение года насчитывается всего 120-130 дней с температурой выше +10, а с температурой выше +15 всего 65-70 дней. Заморозки в воздухе весной обычно заканчиваются во второй декаде мая,, но в отдельные годы возможны и в первой декаде июня. Осенью заморозки начинаются в среднем с 1 октября, но иногда могут быть и в первой десятидневке сентября: Средняя продолжительность безморозного периода менее 140 дней. Устойчивый снежный-покров.в.среднем образуется в первой половине декабря, разрушается в конце марта, а иногда и 15е апреля. Продолжительность его залегания до 100-130 дней. Мощность снежного покровадо 30 см.
На территории Северо-Запада преобладают юго-западные, западные и южные ветры. Хотя не обходят зону и северные, северо-восточные и восточные.
Годовой приход суммарной солнечной радиации при безоблачном небе составляет 110-117 ккал/см7год, в областях с большой облачностью величина снижается до 55-72 ккал/см /год. Среднегодовая величина суммарной радиации составляет около 60-65 ккал/см . Годовой радиационный баланс составляет 30 ккал/см7год.
Почвенный покров На территории Северо-Запада наиболее распространены, бедные гумусом подзолистые почвы, почвы заболоченного типа и- ограниченно представлены дерново-карбонатные и дерново-аллювиальные почвы [80]. Гидрография Густая гидрографическая-сеть начала формироваться, лишь после того, как стаял ледник последнего Валдайского оледенения. В регионах есть как многоводные реки с суммарным стоком в средний год 124 м3(Нева, Северная Двина), так и реки со слабо разработанными долинами, изобилующие порогами и перекатами. Замедленный характер стока поверхностных вод и неглубокое залегание грунтовых вод привели к широкому распространению болот [9]. На территории областей имеются крупные озера. Раст ител ьност ъ
Весь Северо-Западный район расположен в лесной зоне. Покрытость территории района лесом составляет 30%. Леса многослойные, лесистость уменьшается с северо-востока на юго-запад. Большая часть лесных массивов района изъята из промышленного использования, так как находится в окрестностях крупных городов и имеет большое водоохранное и рекреационное значение.
В таежной зоне преобладают сосново-еловые массивы, местами заболоченные, с примесью березы, ольхи и осины. На низинных и переходных участках развиты лугово-болотные растения. Среди сосняков преобладают верещатники и брусничники, среди ельников - черничники и брусничники. Леса богаты лекарственными растениями.
В подзоне смешанных лесов чаще всего встречаются хвойно-широколиственные массивы, где к хвойным породам в значительном количестве примешаны липа, дуб, ясень, клен, ольха и другие. На песчаных почвах распространены сосновые боры. На склонах речных долин и на водоразделах имеются небольшие участки дубняков. Для зоны типичны болота, облесенные сосной. Кустарниковый покров развит в просветах древостоя. На открытых местах наиболее распространены ольха, можжевельник, ива всех видов, реже черемуха, жимолость, калина, рябина, крушина, бузина, орешник. 1.1.3. Антропогенные воздействия на ландшафты
Антропогенные воздействия на ландшафты делятся на две главные группы. Первая из них, исторически более ранняя, охватывает первичные или добывающие отрасли хозяйства; основанные на использовании биоресурсного потенциала ландшафта, - собирательство, охотничий промысел, рыболовство, лесной промысел, пастбищное животноводство, земледелие. Антропогенные воздействия, связанные с доиндустриальными формами хозяйства, в первую очередь затрагивают биоту и почву и не затрагивают важнейшие естественные условия жизни, не происходит коренного изменения ЭПЛ. Необходимо заметить, что в современную эпоху индустриальные методы интенсивно проникают в традиционные формы хозяйственной деятельности, в том числе в сельское и лесное хозяйство. Поэтому некоторые антропогенные воздействия первого типа по своему и экологическому эффекту отчасти стали приближаться ко второму типу [25]. г Существуют специфические формы хозяйственной деятельности, р занимающие промежуточное положение между двумя главными группами. К $ \\ ним относятся добыча полезных ископаемых, гидротехническое строительство и рекреационное использование территории. Добыча полезных ft ч ископаемых является древнейшей отраслью хозяйства, но не связана с и возобновимыми биологическими ресурсами и представлена локальными очагами, создающими интенсивную нагрузку на природную среду. Побочным следствием добычи полезных ископаемых является образование нарушенных земель в виде техногенных форм рельефа — карьеров, отвалов, хвостохранилищ — с нарушением твердого фундамента геосистемы, неспособного к восстановлению. Формы хозяйственной деятельности второй группы, индустриальные, связаны с перерабатывающими отраслями производства и урбанизацией. Распространение угодий этого типа имеет очаговый характер и по занимаемой территории они не идут в сравнение с фоновыми угодьями
Экспериментальные исследования спектрально-энергетических свойств свалок и полигонов ТБО
Основную объемную массу биогаза составляют метан и диоксид углерода. Исследованиями Я.И.Вайсмана показано, что биогаз с полигонов ТБО содержит так называемые микропримеси, к которым относятся: толуол, аммиак, ксилол, оксид углерода," ксид_азота,„формальдегид,_сернистый ангидрид, этилбензол, сероводород, фенол, цианистый водород._Обнаружен ряд других нормируемых компонентов выбросов в атмосферу 2-го класса токсичности, таких как галогенированные углеводороды: дихлорметан, трихлорметан, хлорэтан, трихлорэтан, а также трихлорэтилен и его гомологи. При этом суммарное содержание хлора в микропримесях составляет 25-40 мг/м3, что в 250-400 раз превышает ПДК.
В зависимости от уровня выброса в атмосферу и степени разбавления воздухом, биогаз может оказывать токсическое воздействие на живые организмы. При выходе в атмосферу биогаз вытесняет воздух, содержащийся в верхних слоях отходов. В результате у большинства растений, особенно культурных, возникают задержки роста вплоть до их гибели.
Низкие температуры горения мусора вызывают попадание в воздух не полностью сгоревших веществ, сложных комплексных органических соединений - именно они служат причиной неприятного запаха. Особую опасность представляют горящие пластиковые отходы в сочетании с металлами, при этом резко увеличивается концентрация токсичных веществ в продуктах сгорания. Данные вещества являются канцерогенными и могут приводить к возникновению онкологических заболеваний, загрязняют окружающую среду.
Основные источники биогаза - бумага, древесина, растительные остатки, текстиль, пищевые отходы. Таков состав большинства свалок.
Метанобразующие микроорганизмы появляются в ТБО при водосодержании 50%, температуре 30С, значении водородного показателя рН 7. Оптимальная для выделения биогаза температура ТБО -35-40С, влажность - 90-96% [6]. Распространение газа и неприятного запаха происходит на расстояние до 300 - 400 метров, при горении отходов на полигоне ТБО — до нескольких километров.
Органическое вещество разлагается на свалках приблизительно в течение 20 лет. Активное газообразование в толще складируемых отходов начинается примерно с третьего года от начала складирования, постепенно нарастая, и продолжается 10-15 лет, после чего процесс постепенно замедляется [99].
Учитывая, что при разложении Ш ТБО выделяется в год до 1.5 м биогаза [5], и примерно 60% биогаза составляет метан (табл. 1.4), можно вычислить количественный выход метана из свалки в год, т: Приземные слои воздуха над несанкционированными свалками и полигонами ТБО часто загрязнены пылью, сажей, пестицидами, и другими мелкодисперсными твердыми частицами, которые поднимаются вверх воздушными потоками и загрязняют земные поверхности в радиусе 3 км.
Влияние отходов на состояние почвы Почва является исходной или промежуточной средой, а также неактивным средством распространения вредных веществ. Особенность почвы заключается в способности к накоплению, фильтрации и разложению вредных веществ [74].
Почвы под свалками ТБО и вокруг объектов в радиусе до. 1.5 км относятся к умеренно опасной, опасной и чрезвычайно опасной категориям загрязнения [4]. Это объясняется наличием в составе свалок тяжелых металлов и химических соединений, которые растворяются в дождевых и снеговых водах и попадают в почву, грунтовые воды и водоемы.
В процессе инфильтрации атмосферных осадков через толщу складированных отходов и водоотдачи отходов под действием давления вышележащих слоев, образуется фильтрат. Количество поступающей влаги оказывает прямое влияние на объем образующегося фильтрата.
При поступлении воды на объект складирования ТБО непрерывно протекают процессы разложения. К ним относятся распад органических соединений, растворение солей, содержащихся в отходах и выпадение нерастворимых солей в осадок. В результате таких процессов происходит насыщение фильтрата органическими и неорганическими компонентами, формируется качественный состав (табл. 1.5) [4].
Апробирование мелких фракций отходов на многочисленных свалках ТБО позволяет выявить значительный диапазон содержания тяжелых металлов в их составе: Cd — от 9,5 до 1290 мг/кг; Си — от 5,0 до «20000; Ni — от 4,0 до 512; Zn - от 34,6 до 7680; Мп - от 65,0 до 1212; Сг- от 10,4 до 2797; V - от 8,9 до 914,8;Т1- от 210 до 6200; Со - от 2,0 до 242,3; Sn - от 2,7 до 279,7 мг/кг. По сравнению с незагрязненными почвами субстратьь полигонов ТБО наиболее обогащены Си (до 1500 раз), Cd (до 408 раз), Zn (до 219 раз), РЬ (до 107 раз), Сг (до 78 раз), Со (до 40 раз), V (до 27 раз), Ni (до 25 раз) [7,72]. Таким образом, поступление фильтрата в почву представляет собой значительную опасность для окружающей среды.
Предложенный подход учитывает количество атмосферных осадков, объем складированных отходов и высоту свалки, которые определяют количество аккумулирующейся в теле полигона и не попадающей в фильтрат влаги. Вместе с тем, величина Уф является обобщенной, т.к. не учитывает внутригодовые изменения образования фильтрата, зависящие от интенсивности выпадения осадков и состава отходов.
Опасность или риск загрязнения почвы фильтратом определяется не только количественным показателем (объемом фильтрата), но и качественным (составом фильтрата). Однако состав фильтрата возможно установить только наземными методами отбора проб почв для, каждой конкретной свалки. 1.3. Состояние исследований в области дистанционного наблюдения свалок и полигонов ТБО
Дистанционное зондирование (ДЗ) определяется как метод измерения свойств объектов земной поверхности с использованием данных, полученных с помощью искусственных спутников Земли и воздушных летательных аппаратов. Суть метода заключается в проведении измерений характеристик объекта на расстоянии, без непосредственного с ним контакта [14].
Данные ДЗ могут соответствовать отдельным точкам на поверхности Земли, некоторым линейным профилям. В диссертационной работе рассматриваются измерения на двумерной пространственной сетке, представленные в виде снимков. Платформы для удаленных систем наблюдения На рис. 1.9 схематично приведена классификация платформ для удаленных систем наблюдения с указанием высоты относительно поверхности Земли, для которой они разработаны [10].
Обоснование требований к данным дистанционных наблюдений
Классификация без, обучения проводит автоматическое разделение пикселей на группы. Исходная информация, задаваемая дешифровщиком, минимальна: количество классов, которые нужно- получить, и параметры, определяющие длительность классификации. Дешифровщик анализирует характеристики классов, сопоставляет их с характеристиками реальных географических объектов и определяет, к каким объектам относится каждый класс.
В данной работе использовались следующие алгоритмы классификации без обучения: ISODATA, k-средних, нечетких множеств, (fuzzy) [47, 117]. Критерий определения объекта рассчитывался по- метрике (функции межклассового расстояния) Евклида.
В диссертации для автоматизированной обработки материалов дистанционных наблюдений использовалась программа «SPEP», разработанная в лаборатории дистанционных, методов геоэкологического мониторинга и геоинформатики.НИЦЭБ РАН Латыповым И-Ш.
Классификация, основанная на различиях в текстурных признаках объектов Обычно методы классификации используют только спектральную информацию. Изображения сверхвысокого разрешения содержат много пространственной информации, но не обладают высоким спектральным разрешением, поэтому использование обычных методов классификации не всегда эффективно. Пространственная информация, которая является богатым источником полезных данных, может быть использована для повышения точности классификации. Методы классификации, основанные на различиях в текстуре объектов, определяют пространственную изменчивость значений яркости пикселей изображения.
Существуют различные показатели текстуры, которые в. компьютерном варианте рассчитываются по определенной окрестности пикселя — «окну» заданного размера, последовательно перемещаемому по изображению: В диссертационной работе в качестве показателей текстуры, используются коэффициенты Фурье-спектра, определяющие однородность значений. яркости в «скользящем окне», степень смещения максимума гистограммы значений яркости [87]. При использовании показателей текстуры основным является выбор оптимального размера «скользящего окна», в пределах которого определяются показатели текстуры.
Оптимальные размеры окна зависят от многих факторов — прежде всего от свойств самого объекта (формы, размера, вида текстурных признаков, по которым он опознается), от масштаба изображения. Размер участка должен содержать достаточное количество информации для обеспечения однозначного вывода признаков, не должен быть излишне велик, чтобы обеспечить текстурную однородность участка. Однако, когда участок мал, в. спектре появляются случайные, не типичные для данного объекта, свойства. При этомч нарушаются требования стабильности признаков, увеличивается искажение спектра и ухудшается его разрешение по частоте.
В программе обработки, используемой в диссертации, предусмотрен выбор размера окна изображения в пикселях (16x16, 32x32, 64x64), по которому производится расчет функций — свойств двумерного Фурье-преобразования (максимальной амплитуды, CoefMaxAmpl, и суммы элементов строк и столбцов, Сое/01). Из свойств симметрии преобразования Фурье следует, что для получения вещественных результатов фильтрации фильтр должен быть симметричен относительно начала координат (центра частотного прямоугольника). Выбор размера окна изображения, W — тх-т (пиксели), зависит от L - линейного разрешения на местности изображения.
В результате вычисления любого показателя текстуры получают новое производное изображение. Для выделения на нем однородных областей используется алгоритм классификации, например, ISODATA.
Алгоритмы с использованием текстуры позволяют повысить достоверность классификации, когда спектральных признаков для различия классов недостаточно. Оценка достоверности результатов классификации
Оценка достоверности результатов классификации — заключительный этап классификации, который вне зависимости от примененного способа определяет возможность использования ее результатов. Оценка может осуществляться различными способами: путем построения матрицы ошибок, расчетом статистических оценок, применением полевых и камеральных методик оценок достоверности [65,66,76]. В диссертационной работе достоверность оценивается расчетом коэффициента корреляции, связывающим реальное число свалок на изображении и число свалок, выделенных на изображении после классификации [84]. Оптимальный алгоритм обработки из используемых - ISODATA, k-средних, нечетких множеств выбирается по значению коэффициента корреляции, близким к 1.
Автоматизированная обработка изображений, полученных в ходе экспериментальных дистанционных наблюдений Автоматизированная обработка изображений ИК (теплового) диапазона спектра Автоматизированная обработка изображений ИК (теплового) диапазона спектра заключалась в определении значений температур полигона ТБО г.Архангельска, городской свалки ТБО г.Мирный Архангельской области и городской свалки ТБО г. Приозерск Ленинградской области.
Для автоматизированного выделения участков полигона с аномальной температурой использовался алгоритм «классификация с обучением». В результате обработки выделились участки полигона, температурный контраст с фоном которых Ктемп. 10 С (рис.2.23). Выделенные участки расположены на рабочих картах отходов и картах, где ведутся работы по укатке отходов с изолирующим слоем. Что подтверждается выводом, полученным в результате наземного эксперимента.
Основные этапы создания цифровой карты антропогенно измененного ландшафта части Архангельской области
Практические рекомендации по рациональному выбору условий проведения мониторинга свалок и полигонов ТБО в условиях таежной зоны сводятся к разработке требований, для оптимального выполнения работ: - требования к условиям съемки (сезон, время суток, периодичность); - требования к параметрам аппаратуры; - требования к программному обеспечению. Требования к условиям съемки Съёмку свалок и полигонов ТБО в условиях таежной зоны следует проводить в бесснежный период года (в мае-октябре). Учитывая необходимость получения информации о распределении температурного поля объектов исследования и элементов ландшафта, время суток выбирается исходя из методики выполнения тепловой инфракрасной- аэросъемки (п. 2.2.2): в вечерние или утренние часы при высокой облачности, отсутствии осадков, скорости ветра меньше 5-8 м/с.
Требования к параметрам аппаратуры Требования к параметрам аппаратуры сводятся к выбору спектральных диапазонов и значений ЛРМ, удовлетворяющих решению задач методики (п.3.2): наиболее информативным является спектральный диапазон 600-700 нм с ЛРМ 0,3-1,1 м в видимом участке спектра, и спектральный диапазон 8-14 мкм с ЛРМ 1-2 м в инфракрасном участке (табл.4.6) . Решаемая задача Названия съемочных систем Распознавание свалок WorldView-1, WorldView-2, QuickBird, OrbView-3, Ресурс-ДК, IKONOS, GeoEye - PAN; авиационные съемочные системы.
Определениехарактеристик полигонов ТБО Terra (Aster) VNIR, Spot-5, Formosat, Kompsat-2, THEOS, RapidEye, AIos;съемочные системы сверхвысокого разрешения; авиационные съемочные системы.
Требования к программному обеспечению Предварительная обработка Предварительная обработка изображений, полученных в результате аэросъемки в ИК (тепловом) диапазоне спектра, должна выполняться на программном обеспечении, предусматривающем геометрическую и яркостную коррекцию.
Предварительная обработка изображений, полученных в результате аэрофотосъемки, должна выполняться на программном обеспечении, предусматривающем фотограмметрическую.коррекцию.
При использовании космических снимков для мониторинга свалок и полигонов ТБО целесообразно приобретать у поставщика данные с уровнем обработки «ортофотоплан».
Для выполнения автоматизированного распознавания свалок необходимо приведение используемых изображений к единому масштабу.
Тематическая обработка Программное обеспечение тематической обработки должно предусматривать возможность создания тематического слоя цифровой карты: нанесение контуров свалок с заполнением базы данных объектов.
Разработанная методика автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигона ТБО может быть применена для решения задачи выявления свалок на других зональных типах ландшафтов.
Для этого необходимо: - провести дополнительные исследования спектрально-энергетических свойств свалок на типовых фонах, чтобы обосновать выбор информативных спектральных диапазонов; - определить параметры Р - индекса негативного влияния свалки на окружающую среду. В ходе проведения летно-экспериментальных работ в 2005, 2007, 2009 гг. в Краснодарском крае России при личном участии автора было установлено, что проблема выявления свалок и мониторинга полигонов ТБО в регионе является крайне актуальной (рис.4.12).
Примеры изображений свалок и полигона ТБО, полученных в результате аэрофотосъемки в июле 2007 г. Например, для степной и лесостепной зоны Краснодарского края типовыми фонами ландшафта могут быть трава, грунт, асфальт, пашни, песок, кустарники. При определении значения индекса Р следует учитывать, что в условиях южных регионов России не так остро, как на Северо-Западе, стоит вопрос о фильтрационных выделениях и загрязнении ими подземных вод, т.к. отходы подвержены быстрому высыханию [62]. Особую опасность 170 составляет выделение смеси различных газов: метана, соединения углерода и азота, аммиака, толуола, фенола, ксилола, сероводорода (состав зависит от компонентного состава ТБО), а также продуктов горения — диоксинов и других [106].
Основные положения методики могут служить основой для автоматизированного обнаружения и распознавания других фактов неблагоприятного воздействия на окружающую среду, таких как гари, эрозии почв и т.п.
Основные научные и практические результаты, подтверждающие обоснованность вывода о достижении цели диссертационных исследований, заключаются в следующем:
1. Предложена система спектрально-энергетических и текстурных, признаков свалок, которая позволяет распознавать их на фоне ландшафтов таежной зоны. Северо-Запада России по данным дистанционных наблюдений.
Система спектрально-энергетических и текстурных признаков свалок основана на анализе новых данных дистанционных наблюдений и результатов наземных измерений, полученных при личном участии автора. Система признаков обеспечивает на основе анализа данных дистанционных наблюдений достоверное обнаружение и распознавание свалок на фоне типовых элементов ландшафта и измерение контролируемых параметров.
2. Разработана оригинальная методика автоматизированного распознавания свалок и определения характеристик полигонов ТБО на основе данных дистанционных наблюдений. Методика впервые предусматривает решение следующих практически значимых задач:
Типизация обеспечивает предварительную оценку неблагоприятного воздействия свалок на окружающую среду и оптимальное планирование работ по ликвидации выявленных нарушений. Очередность ликвидации свалок зависит от значений показателей, определяемых на основе-обработки материалов» дистанционных наблюдений: площадь свалки, преимущественный состав складируемых отходов, удаленность от мест жизнедеятельности человека и водоемов, ориентировочный количественный выход метана из свалки и объем образующегося фильтрата.
По материалам аэросъемки в интересах правительства Архангельской области создана новая тематическая карта, отображающая устойчивость ландшафта к воздействию твердых бытовых отходов и выявленные на основе разработанной методики несанкционированные свалки с описанием площади, координат, состава и негативного воздействия на окружающую среду. Для исследуемой территории определена антропогенная нагрузка, обусловленная наличием свалок.
Достижение цели исследования подтверждено расчетом экономической эффективности выполненных работ на примере мониторинга территории Архангельской области. Расчет показал, что применение разработанной методики позволило повысить оперативность и снизить расходы, связанные с тематической обработкой материалов дистанционных наблюдений практически в два раза. Вклад от внедрения методики автоматизированной обработки материалов съемки в экономическую эффективность всего цикла работ (включая получение данных дистанционного наблюдения) составляет около 20%.
