Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Физико-географические исследования условий региона 13
ГЛАВА 2. Проблемы картографирования и пространственно-временного моделирования состояния агроландшафтов 22
2.1. Теоретические аспекты компьютерного картографирования 22
2.2. Геоинформационные системы, геоинформационные технологии и моделирование в агролесомелиоративном картографировании 24
2.3. Модели пространственных данных 39
ГЛАВА 3. Программа и методика математико картографического моделирования и геоинформационного картографирования деградационных процессов 51
3.1 Программа и объект исследований 51
3.2. Методология картографо-аэрокосмического мониторинга агроландшафтов 52
3.3. Методика компьютерного дешифрирования космоснимков 61
3.4. Методика полевого эталонирования аэрокосмической информации 67
3.5. Методика компьютерного картографирования деградации ландшафтов 71
3.6. Методика компьютерного математико-картографического моде лирования агролесных ландшафтов и деградационных процессов в них 74
ГЛАВА 4. Моделирование и картографирование состояния почв в агроландшафтах 90
4.1. Дешифрирование аэрокосмических снимков почвенного покрова 90
4.2. Выявление связи фототона изображения и содержания гумуса в различных типах почв 93
4.3. Исследование влияния состояния и структуры почвы на фототон изображения 98
4.4. Дешифрирование деградации почв по космоснимкам 108
4.5. Фотоэталонирование и компьютерное картографирование деградации почв 117
ГЛАВА 5. Дистанционные исследования и картографиро вание состояния пастбищных угодий аридных областей юга России 135
5.1. Дешифрирование аэрокосмических снимков пастбищных угодий 135
5.2. Эталонирование состояния пастбищ 143
5.3. Картографирование и оценка деградации пастбищных угодий 150
5.3. Оценка деградации ландшафтов-аналогов на примере Убсу-Нурского аймака (Монголия) 157
6.2. Фотоэталонирование ЗЛЫ . 175
6.3. Исследования статистического распределения фототона изображения защитных лесных насаждений 181
6.4. Влияние деградации ЗЛН на фототон цифрового изображения; 186
6.5 Оценка деградации ЗЛН по материалам аэрокосмической фотосъемки. 192
ГЛАВА 7. Агролесомелиоративные технологии формирования ландшафов 202
7.1. Технологии обустройства агролесоландшафтов 202
7.2. Технологии и технические средства сбора лесных плодов для выращивания лесопосадочного материала в лесопитомниках 205
7.3. Технология и техническое средство выращивания посадочного материала в лесопитомниках 215
7.4. Технологии создания агролесных экосистем на склонах 224
7.5. Технология и пневматическое орудие для профилактики пожаров в сосновых насаждениях 229
ГЛАВА 8. Эколого-экономическая эффективность агроле сомелиоративного прогнозно-динамического картогра фирования деградационных процессов в агро ландшафтах 235
8.1. Экологическая оценка состояния агроландшафтов по материалам аэрокосмических исследований 235
8.2. Методология экономической оценки стоимости почв по материалам аэрокосмических исследований 237
8.3. Методология эко лого-экономической оценки состояния пастбищных угодий по материалам аэрокосмических исследований 244
8.5. Эколого-экономическая оценка состояния лесных насаждений по материалам аэрокосмических исследований 254
Литература
- Геоинформационные системы, геоинформационные технологии и моделирование в агролесомелиоративном картографировании
- Методика полевого эталонирования аэрокосмической информации
- Дешифрирование деградации почв по космоснимкам
- Оценка деградации ландшафтов-аналогов на примере Убсу-Нурского аймака (Монголия)
Введение к работе
Актуальность проблемы. Агролесоландшафты юга Приволжской возвышенности являются сложной экологической системой, которая в жестких субаридных условиях территорий юга России находится в состоянии неустойчивого равновесия. По данным Государственного (национального) доклада "О состоянии и использовании земель Российской Федерации в 2008 году", практически во всех субъектах Российской Федерации продолжается тенденция по ухудшению состояния земель. На территории Российской Федерации интенсивно развиваются эрозия, дефляция, опустынивание и другие процессы, ведущие к потере плодородия сельскохозяйственных угодий. Водной эрозии подвержено 17,8% площади сельскохозяйственных угодий и она является одним из наиболее опасных видов деградации, вследствие чего, возникла необходимость выделения совокупности показателей, ее характеризующих. Таким образом, актуальность работы определяется тем, что процесс водной эрозии приводит к ухудшению почвенного и растительного покрова, ухудшению климата и микроклимата региона, эрозионными процессами в той или иной мере охвачено до 50% пашни. Поэтому картографирование и моделирование эрозионной деградации в агроландшафтах юга Приволжской возвышенности является научной задачей, решение которой позволит своевременно определять очаги эрозии, составлять тематические карты текущего и прогнозируемого состояния эродированных ландшафтов и на их основе осуществлять планирование противоэрозионных мероприятий для эффективной защиты территории.
Степень изученности. Аэрокосмические исследования в совокупности с геоинформационными технологиями и компьютерным моделированием открывают новые возможности в комплексной оценке ландшафтов. Работы Б.В. Виноградова (1988), К.Н. Кулика (2010), А.С. Рулева и др. (2007) показали перспективность и актуальность этого научного направления. Установлено, что наиболее опасным из деградационных процессов идущих на территории Приволжской возвышенности является водная эрозия, обусловленная особенностями как геоморфологических, так и климатических условий. Использование аэро- и космосним-ков для картографирования и оценки ландшафтов обеспечивает актуализацию имеющейся информации. Разработка на их основе тематических карт даст полную информацию о площади, распространении и степени водной эрозии рассматриваемой территории. Разработка математических моделей для описания эрозионных процессов на основе статистического пространственно-временного подхода обеспечит достоверное прогнозирование эрозионной обстановки в исследуемых
агроландшафтах. Применение аэрокосмических методов изучения и моделирования деградационных процессов в агроландшафтах на основе компьютерных технологий позволяет проводить мониторинг, оценку и картографирование эродированных агро ландшафтов, что сокращает затраты на проектно-изыскательские работы, ускоряет их темпы, положительно отражается на результативности агролесомелиорации земель.
Цель исследований - разработать методику геоинформационного агролесомелиоративного картографирования и моделирования эрозионной деградации агроландшафтов на базе современных компьютерных технологий.
Задачи, решенные в процессе исследований:
разработана методика компьютерного агролесомелиоративного картографирования агроландшафтов в геоинформационной среде, в том числе для определения и выделения эродированных земель;
разработана методика компьютерного агролесомелиоративного моделирования агроландшафтов;
определено пространственное распределение деградированных земель в агролесоландшафтах;
осуществлено картографирование эрозионных процессов на основе ГИС-технологий и пространственно-временного анализа космоснимков;
на тестовые участки разработаны уточненные почвенные и карты лесопри-годности.
Объектом исследований являлась южная часть Приволжской возвышенности (в пределах Волгоградской области). Эрозионные объекты на этой территории являются эталонами для сухостепной почвенно-географической зоны. В связи с чем, результаты исследований, полученные при использовании новых методов компьютерного картографирования и моделирования, могут быть использованы для агролесомелиоративного обустройства ландшафтов, выявления и прогнозирования эрозионных процессов в ландшафтах аналогах.
Научная новизна работы заключается в том, что впервые была разработана методика компьютерного агролесомелиоративного картографирования агроландшафтов в геоинформационной среде и составлены тематические карты ландшафтов юга Приволжской возвышенности с применением геоинформационных технологий. На основе гистограммного анализа разновременных космоснимков территории разработаны уравнения регрессии изменения эрозионного состояния для характерных агроландшафтов, и на их основе осуществлено компьютерное моделирование динамики эрозионных процессов.
Теоретическая и практическая значимость работы определена разработкой качественно новой системы картографического и геоинформационного обес-
печения опытных и проектных работ по лесомелиоративному противоэрозионно-му обустройству эродированных земель на основе разработанных электронных тематических карт и моделей агроландшафтов юга Приволжской возвышенности.
Результаты реализации диссертационной работы будут способствовать созданию эрозионно-устойчивых агроландшафтов методами лесной мелиорации, сохранению и повышению плодородия почв и продуктивности сельскохозяйственных угодий на юге Приволжской возвышенности, создадут условия для использования точной (координатной) агролесомелиорации, позволят сократить потери от нерационального использования агроландшафтов.
Исследования проводились с 2009 г. в процессе научно- исследовательских работ по тематическому плану Всероссийского научно-исследовательского института агролесомелиорации (№ Госрегистрации - 01.2.00 611909), а также в рамках проекта поддержанного РФФИ (грант 10-05-97000-р_поволжье_а), в котором автор являлся исполнителем.
Основные результаты работы реализованы при разработке инновационной "Технологии ландшафтного планирования адаптивного лесомелиоративного обустройства сельскохозяйственных земель в лесостепной, степной, полупустынной зонах европейской части РФ на основе геоинформационного картографирования и космоснимков высокого разрешения".
Степень достоверности и апробация работы. Достоверность работы базируется на применении статистических методов обработки результатов опытов, в том числе корреляционного и регрессионного анализа. Результаты исследований докладывались на международных конференциях и симпозиумах: "Степи Северной Евразии", Оренбург, 2009; "Леса степной зоны европейской части России и ведение хозяйства в них", Пушкино, 2009; "Изучение и сохранение естественных ландшафтов", Волгоград, 2011; "Математическое моделирование в экологии", Пущино, 2011; "Современные проблемы географии, экологии и природопользования", Волгоград, 2012; "Степи Северной Евразии", Оренбург, 2012.
Коллективная разработка "Технология ландшафтного планирования адаптивного лесомелиоративного обустройства сельскохозяйственных земель в лесостепной, степной, полупустынной зонах европейской части РФ на основе геоинформационного картографирования и космоснимков высокого разрешения", удостоена диплома РАСХН за 2010 год.
Методология и методы исследований. Работа основана на оригинальной, разработанной в отделе ландшафтного планирования и аэрокосмических методов исследований ВНИАЛМИ методологии интегрирующей картографические, фотограмметрические, полевые методы исследований с использованием компьютерного дешифрирования и анализа аэро- и космоснимков агролесоландшафтов.
Геоинформационные системы, геоинформационные технологии и моделирование в агролесомелиоративном картографировании
Регион исследования представляет обширные территории на юге Европейской части России входящие в состав Южного федерального округа (ЮФО) и включает Волгоградскую, Ростовскую, Астраханскую области, Краснодарский и Ставропольский края, республики Калмыкия, Дагестан, и Чечня до реки Терек.
По характеру рельефа преобладает равнинное пространство с наличием незначительных возвышенностей. Доминирование равнинного рельефа на территории Юга России является благоприятным условием для ведения механизированного сельскохозяйственного производства.
Основная часть региона - типичная степь, где преобладают плодородные предкавказские карбонатные, слабокарбонатные слабовыщелоченные и выщелоченные черноземы (Краснодарский и частично Ставропольский края, южная часть Ростовской области).
Степные районы ЮФО подвержены вредоносному воздействию ветров восточных направлений, и поэтому на их территории в агроландшафтах создана сеть полезащитных лесных полос.
По современному агролесомелиоративному районированию [87, 4, 224, 128] территория региона исследований охватывает следующие районы: Волго-Донской степной, Волго-Донской сухостепной, Терско-Кумский, Ерге-нинско-Сарпинский, Черноземельско-Прикаспийский.
Регион исследований характеризуется разнообразием генетических типов и форм рельефа [157, 158, 244, 213, 214, 217, 218, 220]. Правобережье Волги и части бассейна Дона освободились из-под моря в конце олигоцена и подверглась денудации и континентальной аккумуляции. Левобережная часть служила дном моря до послеледникового времени и сохранила следы молодого рельефа, почти не расчлененного. Реки Дон и Хопер разделяют область Средне-Русской возвышенности на два геоморфологических района, различающихся как по рельефу, так и по геологическому строению, — Калач-скую пластовую возвышенность и Восточно-Донскую пластово-ярусную гряду.
А. В. Цыганковым [244] при изучении рельефа региона выделено значительное число морфоструктурных элементов первого, второго и третьего порядков. Выделенные морфоструктуры явились основой геоморфологического районирования региона [38, 39].
Восточное окончание Калачской возвышенности представляет собой приподнятое денудационно-эрозионное плато неогенового времени, слегка наклоненное на восток-юго-восток. На Калачской возвышенности высоты достигают 240-250 м. Коренные породы палеогена и верхнего мела (мел, глины, мергели, пески) перекрыты слоем моренных образований и суглинков. Немногочисленные валуны встречаются по водоразделам и склонам [41].
В пределы района исследований входит западный полого-волнистый участок Восточно-Донской гряды. Рельеф формируется на известняках карбона, юрских глинах и меловых песчано-опоковых породах. Меловые склоны характеризуются сильной эродированностью. Наибольшее количество оврагов в районе станиц Клетской, Сиротинской, Трехостровской.
Хоперско-Бузулукская равнина является продолжением Тамбовской низменности. Относительные высоты колеблются в пределах 30-40 м. Склоны отлоги, длинны. Обнажений мало. Поверхность низменности расчленена реками Доном, Хопром и Медведицей. Уклоны речных долин незначительны. У долин относительно крупных рек заметна симметрия, правые берега круче. К востоку глубина залегания кристаллического фундамента увеличивается. По широким понижениям залегают песчано-глинистые отложения (ергенинские), мощность которых достигает местами до 100 м. На террасах Дона, Хопра, Медведицы широко распространены эоловые формы рельефа, преимущественно древние, закрепленные растительностью.
Приволжская возвышенность занимает обширную территорию Волж-ско-Медведицкого междуречья. Приволжская возвышенность развивалась в условиях континентального режима, по-видимому, с конца мела по современную эпоху [244]. Для возвышенности характерна густая сеть оврагов и балок — 1,9 км/км . Восточный крутой склон рассечен большими глубокими и ветвистыми оврагами и балками: овраг Кирпичный, балки Сестренка, Прямая, Оленья, Пичуга, Песковатка, Сухая и Мокрая Мечетка. Длина их до 16 км, площадь водосбора— 80 и 117 км , глубина балок достигает 15-20 м. Балки западного склона имеют форму логов с пологими склонами с небольшим водотоком. Склоны и дно балок задернованы [42].
К югу от Волгограда она постепенно переходит в Ергенинскую возвышенность. Ергени - невысокое плато, вытянутое в меридиональном направлении, южное продолжение Приволжской возвышенности. Пологий западный склон расчленен длинными неглубокими балками; восточный склон, обращенный в сторону Прикаспийской низменности, крут, обрывист, изрезан глубокими и короткими балками. Коренные породы - известняки, песчаники и глины палеогена и неогена — различны по плотности, и их чередование обуславливает террасированность склонов [185].
Прикаспийская низменность в геоморфологическом отношении представляет собой первичную морскую аккумулятивную равнину [48], постепенно переходящую в широкий шельф Каспийского моря. Фундамент опущен на глубину более 6-10 км и перекрыт толщами мезо-кайнозойских отложений [87]. Прикаспийская низменность разделяется на две части: северную - Сарпинскую низменность и южную — Черные земли. Сарпинская низменность расположена на правобережье р. Волги и отделена от Ергеней цепочкой Сарпинских озер. Колебание высот от 0 до +50 м.
Сарпинская эрозионно-озерная низменность расположена к востоку от Ергеней и вытянута вдоль них в юго-юго-восточном направлении. Все озера -Сарпа, Цаца и другие — имеют ясно очерченную береговую линию с террасами, а более южные незаметно сливаются с окружающими равнинами.
Методика полевого эталонирования аэрокосмической информации
Переход к обобщенным характеристикам ландшафтных объектов, оцениваемым по различным критериям, состоит в построении новых объектов — участков территорий однородных по выбранному критерию. Задачи определения границ зон - это выделение зон различного уровня деградации, как лесных насаждений, так и сельскохозяйственных угодий, выделение зон по составу почвы, по уровню засоления, водных поверхностей т.д. Зонирование может проводиться как по растровым, так и по векторным моделям. Расчеты осуществляются как по одной, так и по группе характеристик и могут быть обобщены по заданному критерию.
Типологические, оценочные, характеристики служат основой для районирования, при этом в районы объединяются ландшафтные части, объединенные взаимными связями, хотя и сам район внутренне неоднороден, так как охвачен внутренней территориальной организацией.
Для имитационного моделирования применяются различные модели [245] - от простых гравитационных моделей, до использования систем обыкновенных дифференциальных уравнений, имитирующих пространственно-временное протекание процессов. Одним из наиболее часто применяемых методов является метод Монте-Карло [228]. Этот метод заключается в том, что с помощью таблиц случайных чисел или датчиков псевдослучайных величин моделируются конкретные реализации состояний для исследуемой системы. Обрабатывая полученную информацию, методами математической статистики, получают необходимые численные результаты.
Широко используются оптимизационные модели для оптимизации технологий, размещения объектов, и т.д.
Цифровое моделирование рельефа заключается в создании модели рельефа и в ее применении. Под цифровой моделью рельефа (ЦМР) принято понимать средство цифрового представления трехмерных пространственных объектов (поверхностей или рельефов) в виде трехмерных данных, образующих множество высотных отметок (отметок глубин) и иных значений аппли кат (координаты Z) в узлах регулярной или нерегулярной сети или совокупность записей горизонталей (изогипс, изобат) или иных изолиний [65].
Источниками данных для создания ЦМР являются геодезическая и топографическая съемка местности, стереофотограмметрическая обработка аэ-ро- и космических снимков и др. Вторичные источники — топографические карты, планы, действующие геоинформационные системы и данные систем глобального позиционирования.
Для моделирования рельефа особое внимание уделяется картам и аэрокосмическим материалам. Для контроля качества и верификации ЦМР на основе стереофотоснимка строится относительно крупномасштабная стереомо-дель. Затем выбираются контрольные точки со значениями высотных отметок, точность которых заведомо намного выше, чем у верифицируемой модели, принимаемой за условно истинную, и оценивается-величина отклонения [34].
К картографическим источникам принадлежат аналоговые и цифровые топографические карты и планы. Типовая технология создания цифровой модели рельефа основана на цифровании горизонталей как основной ее составляющей, а также высотных отметок и других картографических элементов, используемых для отображения рельефа, с привлечением данных по другим объектам карты (элементов гидрографической сети). При наличии готовой цифровой топографической или аналогичной ей карты, используются соответствующие им слои.
Необходимо отметить, что картографические источники масштаба 1:500 000 и мельче непригодны для создания ЦМР [228]. Точность ЦМР как одна из важных характеристик качества модели может быть оценена либо ее соответствием параметрам, условно принятым за истинные либо адекватностью тем задачам, которые будут решаться в процессе использования модели.
Наиболее распространены цифровые растровые и триангуляционные модели рельефа. Растровая модель применительно к ЦМР обозначает матри цу высот - регулярную (обычно квадратную) сеть высотных отметок в ее узлах, расстояние между которыми (шаг) определяет ее пространственное разрешение. К растровой, или как ее чаще называют матричной или регулярной модели, путем интерполяции, аппроксимации, сглаживания и иных трансформаций могут быть приведены ЦМР всех иных типов. Для восстановления поля высот в любой его точке (например, в узле регулярной сети) по заданному множеству высотных отметок (например, по цифровым записям горизонталей) обычно применяются разнообразные методы интерполяции. Среди них наиболее употребительными считается метод кригинга, средневзвешенная интерполяция по методу Шепарда, полиномиальное и кусочно-полиномиальное сглаживание [246].
Создание ЦМР базируется на использовании основных групп математических алгоритмов: - вычисление отметок высот в произвольных точках по исходному множеству нерегулярно расположенных точек; - вычисление отметок высот в произвольных точках по исходным точкам, заданным на матрице высот.
Использование ЦМР обеспечивает расчет разнообразных характеристик рельефа, значения углов склона, экспозиций и формы склонов: Методы оценки формы склонов [121] предполагают, что под профилем склона понимается величина радиуса кривизны нормального сечения склона в направлении линии наибольшего ската (поперечный профиль) или в перпендикулярном ему направлении (продольный профиль). Расчет структурных элементов рельефа, образующих его каркас, обычно называемых линиями тальвегов и линиями водоразделов; с учетом не только рельефа суши, но и дна водоемов, килевыми и гребневыми, или базисными и вершинными, предполагает моделирование линий поверхностного стока. Так могут быть найдены все ячейки, образующие водосбор, и оконтурена его граница (линия водораздела), а линии стока будут определять эрозионную сеть, примерно соответствующую тальвегам.
Дешифрирование деградации почв по космоснимкам
Проблема рационального использования природных ресурсов в интересах сельскохозяйственного производства состоит в определении оптимальной антропогенной нагрузки на агроландшафты, позволяющей функционировать им в состоянии устойчивого равновесия, когда потребляемые ресурсы полностью восстанавливаются естественным или искусственным путем. В связи с этим важным представляется задача моделирования экологического состояния агроландшафта и выявления зон с различными уровнями деградации, установления вида и уровня деградации соответствующего компонента ландшафта и, в конечном итоге, выработки рекомендаций по целесообразному координатному воздействию на эти зоны. Развитие современных информационных технологий, расширение доступности информационных ресурсов, включая результаты аэрокосмических исследований поверхности земли, в комплексе с компьютерной обработкой фотоинформации выводят моделирование агроландшафтов на новый исследовательский уровень. При этом обеспечивается непрерывность обновления информации, высокая точность установления местоположения объектов, определение дешифровочных признаков не только на визуальном, но и на цифровом уровне. Все это позволяет развивать компьютерное моделирование, как ландшафтных комплексов, так и процессов в них протекающих.
Компьютерные модели дискретных объектов в составе агролесоланд-шафта, представляют собой или мгновенный, зафиксированный набор пара метров, характеризующих их текущее состояние, выраженный в табличной и цифровой картографической форме, или прогнозно-динамическую интерпретацию развития процессов, которая реализуется в рамках пространственно-временной аппроксимации вариации таких параметров.
Цифровая картографическая форма является наглядной моделью ландшафта, а нанесенная атрибутивная, топологическая и типологическая информация дает возможность пользователю определять численные характеристики объектов, выбранных для проведения исследований.
Отсюда следует, что компьютерная модель агроландшафта включает: базу данных, созданную по результатам компьютерного дешифрирования АКФ; систему математических зависимостей, определяющих характеристики ландшафтных объектов, получаемых в результате обработки данных, содержащихся в базе; систему математических зависимостей, определяющих динамику изменения характеристик ландшафтных объектов в пространственно-временном аспекте; цифровую картографическую модель агролесоландшаф-та.
Моделирование экологического состояния таких основных элементов ландшафта, как рельеф, почва и растительность позволит ответить на вопрос, какую антропогенную нагрузку и при каких условиях может нести рассматриваемый ландшафтный объект, как развивается экологическая ситуация в нем, каково направление процессов и главное, какое и в каком месте необходимо мелиоративное вмешательство.
Совокупность картографического представления состояния агроландшафта с тематическим разделением данных и составляет содержание его цифровой картографической модели. Моделирование участка местности с использованием тематического разделения позволяет перейти от простой картографической модели местности к многомерной [55], суть которой состоит в разложении многомерных данных на ряд трехмерных. Такой подход в создании картографических моделей обеспечивает как представление пространственных характеристик в их взаимосвязи, так и отражение процессов и явлений, в рассматриваемых ландшафтах, при сохранении наглядности их графического представления.
Цифровая картографическая модель агроландшафта включает растровую (аэрокосмическое изображение) и топографическую (карта) модели местности, изолинейные модели растительности и рельефа, почвенную модель, векторную модель крутизны и экспозиции склонов и трехмерную модель рельефа.
Методика построения модели ландшафта основана на использовании нескольких источников информации, а именно: аэрокосмофотоснимка участка поверхности, ландшафтной карты, топографической карты на этот же участок поверхности, почвенной карты, карты растительности и др., а также данных GPS обследования модельных точек, с уточнением их топографических координат и отметок высот.
При этом аэрокосмофотоснимки рассматриваются как основной источник данных для моделирования состояния аграрного ландшафта, причем сам снимок, представленный в оцифрованном виде уже является растровой моделью поверхности. И задачей исследователей является извлечение, дешифрирование данных, носителем которых он является.
Для определения высот рельефа в любой точке по заданному множеству высотных отметок применяются разнообразные методы интерполяции [245, 59]. При компьютерной обработке дискретных отметок высот чаще всего используется метод универсального кригинга [59], позволяющий проводить сглаживание рельефа и создавать непрерывный поток данных. Точность приближения зависит от частоты узлов сетки.
Сбор данных по пространственной конфигурации рельефа включает определение координат модельной сетки, нанесенной на космофотокарту, создание на основе полученной модельной сетки электронных таблиц соответствия высотных отметок (z) координатам модельной сетки (х, у).
Преобразование данных для проведения пространственно-временного анализа производится в табличной форме, где каждому значению функции ставится в соответствие значение аргументов по простиранию и по времени, а сами значения функций могут быть вычислены на основании найденных уравнений регрессии.
Объединение структурно-цифровой модели рельефа, которая рассматривается как совокупность точечных множеств: базисного (отвечающего тальвегам) и вершинного (отвечающего водоразделам) [245], - т.е. системы инвариантных линий рельефа разного порядка, его «каркаса» и аналитических зависимостей, описывающих динамику изменения состояния объекта моделирования во времени, дает возможность получить модель рельефа, носящую прогностический характер. В рамках этой модели структура рельефа определяется следующими составляющими: - каркасом, образованным сетями инвариантных линий; - вертикальной составляющей структуры или порядками рельефа, которые образуют упорядоченный набор структурных уровней; - горизонтальной составляющей, выражаемой как пространственное сочетание на реальном рельефе элементов разного порядка. В качестве «каркаса» рассматриваются три типа линий: тальвеги, водоразделы и перегибы склонов.
Преобразование электронных таблиц в вид, доступный для обработки применяемыми картографическими системами и редакторами трехмерных изображений, осуществляется в соответствии требованиям к конфигурации таблиц в них. Большинство специализированных программных картографических комплексов, в том числе и "Талка 3.3" имеют встроенные системы конвертации данных во внутренние форматы, что значительно сокращает время на ввод и обработку данных в этих комплексах. Моделирование статических или очень медленно изменяющихся элементов ландшафта производится с использованием тех же таблиц, путем внесения в ячейки данных, полученных при дешифрировании или вычисленных аналитически.
Оценка деградации ландшафтов-аналогов на примере Убсу-Нурского аймака (Монголия)
Выявление состояния почвы в агролесоландшафтах по результатам аэрокосмического мониторинга заключается в получении при дешифрировании АКФ количественных показателей содержания в ней гумуса. Однако в виду того, что фототон изображения зависит не только от содержания гумуса, но и от других факторов, их необходимо учитывать при создании математических моделей такого состояния. Использование значений фототона, полученного непосредственно при дешифрировании космоснимков может привести к определению нереального значения параметра, являющегося предметом исследования, а комплексного - с включением дополнительного фактора, который в итоге искажает полученные данные, определяемые при помощи дистанционного зондирования, и по которым производится оценка деградации исследуемого участка.
Необходимо отметить, что в некоторых случаях важным является не само значение определяемого параметра, а его изменение в пределах рассматриваемого агроландшафта, тогда достаточно установить относительное значение, например содержания гумуса, и с большой точностью выявить его распределение по исследуемой площади. Такой подход к дешифрированию состояния почв позволяет выявить очаги деградации, установить ее уровни и планировать мероприятия по восстановлению плодородия с максимально эффективным использованием средств.
Одним из факторов, оказывающих заметное влияние на фототон изображения почвы, является влажность ее верхнего слоя. Для получения необходимой детальной, достоверной и многосторонней информации о влажности почвы требуется проводить дополнительные исследования. Так как пригодные для дешифрирования космоснимки должны иметь не более 10% покрытия облачностью, а непосредственно изучаемые объекты должны быть доступны для компьютерного анализа, то соответственно поверхность, на которую осуществлялась аэрокосмическая съемка, находятся практически в воздушно-сухом состоянии.
Но в случае наличия признаков увлажнения поверхности при дешифрировании необходимо учитывать этот факт. Получение достоверной информации обеспечивается проведением эталонирования различных типов почв по влажности, для чего проводится выборочное полевое эталонирование влажных почв и их наземная фотосъемка [204, 113]. Преимущества аэрокосмических методов состоят в одновременности измерений на большой территории, генерализации данных, частоте наблюдении и оперативности получения информации. Для индикации влажности почвы могут использоваться дистанционные съемки в видимом спектре. Вместе с тем, очевидны трудности дистанционной индикации влажности почвы, связанные с влиянием оптической передаточной функции атмосферы, с неоднородностью распределения влаги в почве, с ограниченной глубиной дистанционной регистрации, с влиянием растительного покрова, изменчивостью других почвенных факторов [204]. Тем не менее, экстраполяция зависимостей фототона изображения и влажности для генетически однородных типов почв, сходных форм рельефа, климата и почвообразующих пород, а также стандартизация природных и технических условий съемки обеспечивают необходимую достоверность и детальность дистанционной индикации влажности почвы [125, 9, 8, 113, 86].
Непосредственное дешифрирование снимков затруднено различными временными условиями. Почвенный покров может иметь различную влажность, что отражается на фототоне изображения представленного на разновременных аэрокосмофотоснимках. Для того чтобы достоверно определить состояние почвы необходимо учитывать ее влажность в исследуемый период, что можно осуществить по данным гидрометеослужбы или в результате полевых исследований.
Сложной задачей является физическое объяснение и математическое выражение связи фототона изображения с влажностью поверхностного горизонта почвы 0-5 см. В общем можно отметить, что с увеличением влажности уменьшается величина фототона изображения участка почвы (фон становит ся более темным).
В видимой области спектра зависимость фототона изображения от влажности почвы была изучена в лабораторных условиях, при проведении наземных наблюдений, и по данным АКФ, значения фотона при определенной влажности для некоторых типов почв приведены в приложении 6, таблица 6. Для того чтобы максимально исключить влияние других факторов образцы почв для исследований выбирались на одних и тех же пробных участках.
Экспериментальными исследованиями установлен нелинейный характер связи фототона изображений с влажностью почвы активного поверхностного горизонта. Отмечено резкое снижение значения фототона при влажности почвы от 0 до 2-6 % (диапазон зависит от типа почвы). При увеличении влажности от 2-6 % до полной влагоемкости наблюдается линейный характер изменения фототона (рисунок 4.2).
