П. Н. Бахарев, В. В. Семенов, Д. Н. Андреев
Национальный природной заповедник (ГПЗ) «Вишерский» образован 26 февраля 1991 г. на крайнем северо-востоке Пермской области в Красновишерском административном районе. Территория заповедника занимает 15,6% площади Красновишерского района и 1,5% площади Пермской области. Площадь заповедника — 241 200 га, в т.ч. лесные почвы — 183 243 га, нелесные почвы — 57 957 га, из них болота — 8789 га, поверхностные воды – 657 га.
Площадь охранной территории — 52 218 га, (минимальная ширина 5 км, большая — 19 км), степень замкнутости границ заповедника охранной территорией — 48% [1].
Применение геоинформационных совокупностей (ГИС) и данных дистанционного зондирования Почвы (ДЗЗ) в экологических изучениях разрешает самый совершенно верно отразить состояние внешней среды, распознать случившиеся трансформации, что потом разрешит оптимизировать режим природопользования, создать и внедрить природоохранные мероприятия.
Геоинформационная база данных предназначена для выработки действенного комплекса управленческих мер и грамотной оценки состояния экосистем. База данных будет универсальным инструментом природоохранного планирования.
На данный момент мониторинг антропогенной изменении природной среды [2] на очень защищаемых природных территориях (ООПТ) Пермского края ведется на базе оценки степени деградации природных экосистем и компонентов в целом [3, 4] на площадках наблюдений. Посредством дистанционных способов вероятно выделять базисные экосистемы и оценивать состояние всей ООПТ.
МЕТОДИКА и МАТЕРИАЛ
Сбор пространственных данных на территорию Национального природного заповедника «Вишерский» проводился на базе анализа фондовых материалов научного отдела заповедника, охраны природы и кафедры биогеоценологии Пермского национального национального исследовательского университета (ПГНИУ), Министерства природных ресурсов, экологии и лесного хозяйства Пермского края. Всего подготовлено 12 векторных и 7 растровых слоев в качестве базы геоинформационной базы данных. Уточнение данных и их актуализация выполнились в рамках полевой экспедиции, организованной сотрудниками охраны природы и кафедры биогеоценологии совместно с управлением заповедника «Вишерский».
Дешифрирование данных ДЗЗ выполнялось для горных хребтов Чувал, Лиственничный и Тулымский камень. В рамках предполевого этапа работ на выбранных территориях выполнен пространственный анализ экосистем. На исследуемые территории подобраны эти дистанционного зондирования различного времени и разрешения, картографические и лесотаксационные материалы.
По итогам предварительного этапа работы разработан замысел полевого дешифрирования на базе результатов классификации без обучения способом IsoData.
Обработка космических снимков выполнялась в программном продукте ENVI 5.1 (Exelis VIS). Геообработка и пространственный анализ проводились в программе ArcGIS 10.1 (Esri).
В работе использованы следующие эти ДЗЗ:
- Landsat-8, дата съемки 1 июня 2013 г., разрешение — 15 м;
- SPOT-5, дата съемки 8 августа 2014 г., разрешение — 5 м;
- SPOT-5, дата съемки 27 июня 2011 г., разрешение — 5 м;
Эти SPOT-5 предоставлены в ГИС-центре ПГНИУ.
Перед дешифрированием космические снимки подвергались следующим видам обработки:
- атмосферная коррекция способом Quick Atmospheric correction;
- геометрическая коррекция с применением цифровой модели контрольных точек и рельефа;
- создание мозаики из нескольких изображений.
Космический снимок Landsat-8 употреблялся для исполнения геометрической коррекции данных спутника SPOT-5. Главный этап дешифрирования выполнялся на базе классификации космического снимка SPOT-5 (дата съемки 8 августа 2014 г.). Участки повышенной облачности анализировались посредством космического снимка SPOT-5 (дата съемки 27 июня 2011 г.).
Дешифрирование космических снимков проводилось способом классификации с обучением методом спектрального угла (Spectral Angle Mapper Classification). При классификации методом спектрального угла все пикселы снимка, среди них и эталонные, рассматриваются как вектора в пространстве спектральных показателей. Для каждого класса задается максимально допустимый угол, другими словами угол между вектором пиксела и эталонным вектором, в который подвергается классификации.
Если спектральный угол меньше большого, то пиксел относится к данному классу, в случае если больше – не относится. Метод спектрального угла дает прекрасные результаты, в то время, когда необходимо совершить классификацию для объектов, каковые имеют схожие значения яркости во всех спектральных диапазонах [5].
Для более правильного выделения классов рассчитывался нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI) по формуле [6]
NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED),
где NIR – интенсивность излучения, отраженного от объекта и регистрируемого аппаратурой ДЗ в ближней инфракрасной области спектра, а RED — в красной области спектра. Выбор как раз таковой комбинации спектральных каналов связан с эмпирическим фактом высокой стабильности в этих спектральных промежутках отражательных черт разных типов сосудистых растений.
ОБСУЖДЕНИЕ и РЕЗУЛЬТАТЫ
Геоинформационная база данных «Заповедник Вишерский» является набором информации о территории в растровом и векторном форматах. База данных включает:
Векторные эти: граница ГПЗ «Вишерский»; речная сеть; лесные кварталы; изолинии рельефа; поселения (кордоны); дороги и тропы; стоянки и избы; пункты других элементов и установки аншлагов инфраструктуры; долгосрочные топографические привязки объектов животного мира; монументы природы; пункты произрастания редких очень защищаемых видов растений; ареалы базисных экосистем для полевого дешифрирования.
Растровые эти: топографическая карта масштаба 1:25 000; обработанный космический снимок Landsat-8; обработанный космический снимок SPOT-5; цифровая модель рельефа; растительные сообщества горно-тундровой и лесо-луговой территории; лесная карта ГПЗ «Вишерский» масштаба 1:25 000; классифицированный космический снимок SPOT-5.
Черта базы геоданных (рис. 1):
- Совокупность координат: WGS1984 UTM Zone 40N.
- Проекция: Transverse Mercator.
- Применяемый программный продукт: ArcGIS 10.1.
- Формат векторных данных: классы пространственных объектов персональной базы геоданных, фейп-файлы.
- Формат растровых данных: tiff, jpeg, img, raw, ecw.
- Базисный масштаб результатов дешифрирования: 1:25 000.
Рис.1. Внешний вид базы геоданных
Дешифрирование данных космической съемки по структуре растительных сообществ горно-тундровой и лесолуговой территории выполнено для горных хребтов Чувал, Лиственничный и Тулымский камень.
В следствии дешифрирования территории хребта Чувал выделено 22 класса (табл.1, рис. 2).
Таблица 1. Черта выделенных классов на территории хребта Чувал
№ |
Наименование | Кол-во объектов | Площадь, га |
% площади |
1 | Смешанный лес, преобладание хвойных пород | 1600 | 946,2 | 6,0 |
2 | Смешанный лес, преобладание лиственных пород | 1091 | 838,9 | 5,3 |
3 | Лиственный лес | 582 | 687,6 | 4,3 |
4 | Елово-пихтовый лес | 867 | 1418,3 | 8,9 |
5 | Горный хвойный лес | 801 | 1743,7 | 11,0 |
6 | Горный смешанный лес | 2961 | 4907,1 | 30,9 |
7 | Криволесье, преобладание хвойных пород | 303 | 253,5 | 1,6 |
8 | Криволесье, преобладание лиственных пород | 1048 | 1108,5 | 7,0 |
9 | Сфагновое болото с древесной растительностью | 236 | 262,6 | 1,7 |
10 | Сфагновое болото | 101 | 55,4 | 0,3 |
11 | Редколесье хвойное | 316 | 359,8 | 2,3 |
12 | Высокотравный луг | 166 | 126,7 | 0,8 |
13 | Мелкотравный луг | 729 | 839,0 | 5,3 |
14 | Травяно-моховая тундра | 492 | 365,7 | 2,3 |
15 | Горная пустошь | 84 | 286,2 | 1,8 |
16 | Мелкорослые березняки | 288 | 255,4 | 1,6 |
17 | Кустарниковая тундра | 233 | 199,1 | 1,3 |
18 | Каменистые осыпи, покрытые мхами | 415 | 783,9 | 4,9 |
19 | Каменные осыпи с островками горных тундр | 221 | 266,7 | 1,7 |
20 | Холодные каменистые горные пустыни | 64 | 99,9 | 0,6 |
21 | Водные объекты | 1 | 55,3 | 0,3 |
22 | Галечные берега | 2 | 1,2 | 0,01 |
Всего | 12601 | 15860,8 | 100,0 |
Рис. 2. Итог дешифрирования космического снимка SPOT-5 на территорию хребта Чувал
Исходя из результатов дешифрирования, практически треть территории занимает горный смешанный лес. Горный хвойный лес — 11%, хороший елово-пихтовый лес — 9%. В зоне криволесья высокая часть лиственных пород — 9% от всей исследуемой территории.
В структуре растительных сообществ горно-тундровой территории преобладают мелкотравные луга (5,3%) и Каменистые осыпи, покрытые мхами (4,9%). Травяно-моховая тундра занимает 2,3% исследуемой территории.
ВЫВОДЫ
Совершён сбор пространственных данных Национального природного заповедника «Вишерский». Всего подготовлено 12 векторных и 7 растровых слоев в качестве базы геоинформационной базы данных. Подготовленные растровые и векторные слои внесены в базу геоданных.
Для части территории выполнено дешифрирование данных дистанционного зондирования Почвы. В следствии дешифрирования территории Тулымского камня выделено 17 классов, хребта Чувал — 22 класса, хребта Лиственничный — 11 классов.
Результаты работы станут базой для предстоящих дистанционных изучений заповедника.
ПЕРЕЧЕНЬ ЛИТЕРАТУРЫ:
Территория заповедника / Сайт национального природного заповедника «Вишерский». URL: http://vishersky.ru/territory
- Бузмаков С. А. Антропогенная изменение природной среды / Географический вестник. 2012. № 4 (23). С. 46–50.
- Бузмаков С. А., Овеснов С. А., Шепель А. И., Зайцев А. А. Методические указания «Экологическая оценка состояния очень защищаемых природных территорий регионального значения» / Географический вестник. 2011. № 2. С. 49–59.
- Бузмаков С. А., Зайцев А. А. Состояние региональных очень защищаемых природных территорий Пермского края / Вестник Удмуртского университета. 2011. № 6-3. С. 3–12.
- ENVI 5.1. Управление пользователя. М.: Компания «Совзонд», 2014. 242 с.
- Козодеров В. В. Кондранин Т. В. Способы оценки состояния почвенно-растительного покрова согласно данным оптических совокупностей, совокупностей дистанционного космического зондирования: учебное пособие. М.: МФИТИ, 2008. 222с.
BACK TO BASICS — How to Spot the Valuable 1970-S Small Date Lincoln Cent
Подобранные по важим запросам, статьи по теме:
-
Орторегион – новый продукт для создания топографических карт
№2(3), 2009 г. А. В. Беленов, Б. А. Дворкин Эксперты компании «Совзонд» завершили работу по созданию региональных ортомозаик на большую часть территории…
-
Построение полигона дзз для крупномасштабного топографического картографирования на украине
№2(3), 2009 г. А. В. Егоров, Е. В. Кобылинская, Ю. А. Карпинский, Л. А. Скакодуб Полигон дистанционного зондирования Почвы (ДЗЗ) создается как…
-
Инновационные возможности применения космических технологий в региональном управлении
М. А. Элердова, С. А. Дудкин На современном этапе развития регионального и муниципального управления громаднейшее внимание уделяется проблемам…
-
А. В. Гормаш, И. В. Оньков, В. А. Чернопазов, М. А. Кривенко Действенное управление развитием муниципального хозяйства, качественное ответ задач…
-
Новое в линейке программных продуктов envi: envi 4.8, серверное приложение envi for arcgis server
Н.Б. Ялдыгина Линейка программных продуктов ENVI, созданная компанией ITT Visual Information Solutions (ITT VIS) (США), является набором модулей и…
-
Использование по «геомонитор» при проектировании объектов единой системы газоснабжения
И. А. Прахов Современная Единая совокупность газоснабжения (ЕСГ) включает более 160 тысяч километров газопроводов (в однониточном исчислении, без…