Радиолокационные данные для характеристики состояния залежей в дельте волги

      Комментарии к записи Радиолокационные данные для характеристики состояния залежей в дельте волги отключены

Радиолокационные данные для характеристики состояния залежей в дельте волги

Е.А. Балдина

Дельта Волги — неповторимый регион по природным изюминкам ландшафт, что благодаря собственному интразональному значительным размерам и положению прекрасно выделяется на космических снимках кроме того довольно низкого разрешения, как оазис среди полупустынь и пустынь. Тут пересекаются интересы различных видов применения территории: сельскохозяйственного, рыбопромыслового, нефтегазодобывающего, помимо этого, особенное значение получает повышение рекреационной активности [3], развитие экологического и этнотуризма.

С середины 1960-х гг. на данной территории взяло широкое развитие орошаемое земледелие — были обвалованы и распаханы громадные площади. В условиях орошения возделывались овощные, кормовые, бахчевые культуры, широкое распространение взяло рисосеяние. Потом по многим причинам большая часть полей было закинуто, на данный момент обрабатываются только маленькие площади.

Обвалованные не обрабатываемые поля не промываются водами половодья, благодаря этого они представляют собой залежи с засолившимися землями, в различной степени заросшие травянистой и древесно-кустарниковой растительностью, подверженные процессам опустынивания (рис. 1). При зарастании неиспользуемых земель галофитной растительностью процессы засоления активизируются, что требует намного больших упрочнений при возвращении их в обработку.

Поселения находятся кроме этого на обвалованных участках, прилегающие к ним пустоши засолены, луговая растительность очень сильно деградирует впредь до полного исчезновения.

Рис. 1. Кое-какие основные виды залежей в дельте Волги

Опись залежных земель, поиск оптимальных дорог их рекультивации с учетом географических изюминок нужны для действенной и динамичной совокупности управления земельными ресурсами [1].

Прекрасно известны преимущества радиолокационной съемки: возможность получения изображений местности в условиях постоянной облачности, независимость от внешнего освещения, предоставление информации о физических особенностях поверхности. Но современные возможности получения радиолокационных данных опережают их применение в научных и практических целях. Среди обстоятельств этого и недостаточная осведомленность природоведов о возможностях радиолокационной съемки в сочетании с большой ценой данных и специальных программ для их обработки.

Догадка о целесообразности применения радиолокационных и, например, всецело поляризованных данных для оценки состояния необрабатываемых земель в дельте Волги основывается на том, что известна сообщение состояния растительного покрова (обилия биомассы) с чертями объемного рассеяния. Растительность залежей, расположенных в полупустынной территории, существенно отличается от лесной растительности, картографирование и оценка состояния которой на базе радиолокационных способов ведется уже много лет [2].

Для залежей характерна большая неоднородность растительного покрова. вид и Обилие растительности зависит от длительности периода, за который каждое конкретное поле не подвергалось обработке либо орошению, от условий увлажнения территории, которое местами зависит от степени сохранности валов, защищавших поля от половодья, характера современного применения. Предполагается, что эти радиодиапазона, более «чутки» к присутствию различных видов растительности, степени увлажнения и проявлениям процессов засоления на закинутых почвах, чем эти видимого диапазона.

Для экспериментальных работ компанией «Совзонд» были предоставлены эти, полученные спутниковой совокупностью RADARSAT-2 в следствии трехкратной съемки в осеннюю пору 2011 г. (11 сентября, 5 и 29 октября). Они включали многовременные амплитудные изображения большого разрешения с географической привязкой (SGF) в двойной поляризации (DualPol, VV, VH) и комплексные полнополяризованные эти (QuadPol, HH, HV, VV, VH) с уровнем обработки SLC (Single look complex) от 11 сентября; режим съемки WideFine.

Эти, прошедшие лишь стадию начальной обработки непригодны для дешифрирования из-за большого уровня спекл-шума. Улучшение изобразительных качеств радарных снимков — ответственный этап их подготовки для дешифрирования, в связи с чем громадное внимание уделялось выбору способов фильтрации. Обработка проводилась средствами модуля SARscape программного комплекса ENVI раздельно для всецело поляризованных и разновременных данных.

Разновременные эти. Для совместной обработки эти различных сроков съемки были взаимно согласованы как геометрически, так и по уровню шума (многовременная фильтрация). Синтез цветного изображения (RGB-композит) из трех разновременных снимков различной поляризации выявляет различия в цвете исследуемых объектов, обусловленные их изюминками, и характером трансформации их состояния между сроками съемки (рис.

2).

Рис. 2. Радиолокационное RGB синтезированное изображение, компоненты: R — снимок 11 сентября, VV поляризация; G — 5 октября, VH поляризация; B — 29 октября, VH поляризация

Цветовой синтез, выполненный из разновременных снимков раздельно для согласованной вертикальной и кросс-поляризаций, разрешает показать влияние поляризации радиолокационного сигнала на особенности изображения местности.

Сравнение увеличенных фрагментов многовременных композитов (рис. 3) говорит о том, что при согласованной вертикальной поляризации интенсивность обратного сигнала выше, чем при кросс-поляризации. Радиолокационные изображения, полученные при кросс-поляризации, передают более «узкие» различия в особенностях объектов, но ослабление принимаемого сигнала может сделать неразличимыми объекты с ровной ровной поверхностью.

Неспециализированный зеленый цвет изображений разъясняется повышенным уровнем яркости снимка 5 октября, что при синтезе окрашивается зеленым. Съемка проводилась по окончании продолжительного дождя, и повышенная увлажненность территории в целом оказала влияние на интенсивность обратного рассеяния.

Рис. 3. Фрагмент RGB синтезированного многовременного снимка (R —11 сентября, G — 5 октября, B — 29 октября): левый — VV-поляризация, правый — VH поляризация

При сопоставлении многовременных изображений с данными наземных обследований и снимками видимого диапазона было обнаружено, что самый конкретно определяются обрабатываемые в этом году почвы (броские, практически белые участки с прямолинейными границами). Необрабатываемые поля — долгие залежи — различаются по яркости главного цвета на многовременном радиолокационном изображении в зависимости от зарастания и степени увлажнения. На участках, недавно перешедших в категорию залежей, еще читаются границы полей в виде броских линий — растительности на протяжении оросительных каналов.

По изюминкам радиолокационного изображения возможно поделить долгие залежи на две группы:

  1. залежи сухие, практически лишенные в осенний период растительности. Темперамент отражения радиосигнала от поверхностей для того чтобы типа близок к характеру отражения от бугров Бэра либо водной поверхности (на изображении они самые тёмные);
  2. залежи более мокрые, неравномерно заросшие травянистой растительностью с различным кустарниками и проективным покрытием (тамарикс, лох). Растительность выделяется на неспециализированном чёрном фоне более яркими пятнами.

По окончании дополнительно совершённой фильтрации выяснилось вероятным совершить обработку многовременного снимка способами, принятыми для обработки многозональных снимков, например, кластеризацию с применением метода ISODATA. Итог значительно зависит от количества задаваемых кластеров. При задании 8 и больше кластеров итог получается тяжело трактуемым без дополнительных сведений о настоящем состоянии местности в момент каждой из съемок.

Задание меньшего числа кластеров, к примеру, 6 (рис. 4) дает возможность приобрести итог, что возможно проинтерпретирован с выделением сведений о состоянии местности. На фрагменте к первому кластеру отнесены все участки, характеризующиеся

Рис. 4. Фрагмент результата кластеризации. Объяснения обозначений в тексте

фактически неизменно большим уровнем обратного рассеяния во все три срока съемки и при обеих поляризациях: им соответствуют обрабатываемые между съемками сельскохозяйственные поля, поселения, и маленькие участки галерейных лесов на протяжении проток. 2 и 3 кластеры соответствуют участкам с большим уровнем интенсивности обратного рассеяния и его четко выраженным трансформациям между съемками, что говорит о присутствии растительности в различном состоянии и с различным количеством биомассы; 4 кластер кроме этого соответствует растительным сообществам, но в отличие от 2 и 3 кластеров растительность возможно разрежена.

Для участков, отнесенных к 5 и 6 кластерам, характерен стабильно низкий уровень обратного рассеяния, свидетельствующий о фактически полном отсутствии растительного покрова, такие же характеристики имеют и довольно спокойные водные поверхности. В целом результат подтверждает тот факт, что обработка радиолокационных изображений дает возможность приобрести сведения, недоступные при обработке снимков в других диапазонах спектра.

Поляриметрические эти. самый информативный с позиций получения информации о состоянии залежей способ обработки комплексных данных – поляриметрическая декомпозиция, в частности запрограммированный в SARscape, способ Паули. Он разрешает поделить поверхности по преобладающему механизму рассеяния сигнала, зафиксированного при различных поляризациях.

Три приобретаемых наряду с этим преобразовании изображения воображают преобладающие механизмы рассеяния: однократное (плоскость), двойное (строения, вертикальные объекты, не меняющие поляризации) и объемное (растительный покров, меняющий поляризацию на противоположную). На каждом из результирующих изображений самые яркими выясняются участки с преобладанием соответствующего механизма рассеяния (рис. 5).

Всецело возможности этого способа изучены не были, потому, что для охваченной поляриметрической съемкой территории отсутствуют материалы наземных обследований, а сами залежи имеют тут маленькие размеры и распространены в меньшей степени, чем на основной части дельты Волги. Но и по маленькому фрагменту возможно делать выводы о том, что самые крупные залежи в южной части территории прекрасно разделяются по обилию и наличию растительности.

Рис. 5. Итог применения декомпозиции Паули к полнополяриметрическим данным: 1 — однократное рассеяние; 2 — двойное рассеяние; 3 — объемное рассеяние; 4 — синтез трех изображений

По итогам совершённых работ возможно выделить два перспективных для географических изучений направления обработки уникальных радиолокационных изображений. Первое из них – исполнение преобразований, нацеленных на улучшение изобразительных особенностей радиолокационных снимков (разные способы синтеза и фильтрации) с целью получения производных изображений, пригодных для дешифрирования либо обработки совместно со снимками видимого диапазона.

Второй путь — преобразования, вероятные лишь для радиолокационных данных: к примеру, поляриметрические декомпозиции. Использованный в отечественной работе способ Паули в сочетании с кластеризацией разрешил поделить залежи по степени развития на них растительности. Не все узнаваемые возможности обработки радиолокационных данных [4] и комбинирования их с данными оптического диапазона были использованы, работа будет продолжена.

направляться подчернуть, что поставленная задача – оценка и выявление состояния залежей — не разрешиться применением какого-либо одного типа данных, и более того, для обнаружения состояния залежей нужно большое участие эксперта-природоведа. Последнее событие обусловлено тем, что само понятие «заброшенности земель» есть относительным, потому, что в сухостепных районах выведение земель из сельскохозяйственного оборота время от времени употребляется как агротехнический прием, содействующий восстановлению плодородия земель. Серьёзным моментом есть да и то, что для верной интерпретации радиолокационных результатов и изображений их обработки нужно хорошее знание изюминок территории.

ПЕРЕЧЕНЬ ЛИТЕРАТУРЫ

  1. перспективы использования и Агроэкологическое состояние земель России, выбывших из активного сельскохозяйственного оборота // М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2008.
  2. Бондур В.Г., Чимитдоржиев Т.Н., Дистанционное зондирование растительности с применением космических радиолокационных и многоспектральных оптических изображений / // Известия Институтов. аэрофотосъёмка и Геодезия. – 2008 г. № 6. – C. 112-121.
  3. Иванов А.Н., Лабутина И. А. Эколого-рекреационное зонирование дельты Волги // Вестник Моск. Ун-та. Сер. 5. География. 2006. №4. С. 61-67
  4. Кантемиров. Ю.И. Обзор современных радиолокационных данных и методик их обработки с применением ПК SARscape//Геоматика, 2010, №3, с. 44-55.

Планета рыбака — Рыбалка в дельте Волги в половодье


Подобранные по важим запросам, статьи по теме: