Статья: Картографирование типов наземных покровов субсредиземноморских низкогорных ландшафтов средствами геоматики (на примере Юго-Восточного Крыма)

Ввиду того, что территория имеет очень высокое ландшафтное разнообразие, разнообразие типов наземного покрова также высоко. Это значит, что схожее спектральное значение может иметь несколько таких типов, но будет выделяться автоматически в один. Для исправления такой ситуации были задействованы данные с натурных наблюдений по 106 точкам. Имеет смысл разбить каждый тип наземного покрова на отдельный полигон и работать уже не с группами, а с отдельными единицами. Для этого растровый слой классифицированных типов был переведен в полигональную форму с помощью функции Raster to Polygon. В таблицу атрибутов отдельных полигонов заносили значения принадлежности к конкретному типу наземного покрова, опираясь на данные полевых исследований. После проведения процедуры корректировки отдельные полигоны с заданными классами необходимо было вновь сгруппировать. Помимо этого, было необходимо элиминировать и генерализировать объекты меньше рабочего масштаба с площадью менее 10 га при помощи функций инструмента Generalization: Majority Filter, Boundary Clean, Region Group, Nibble. Затем с помощью функции Dissolve полигоны объединили по принадлежности к определенному типу. В результате проведенной операции получили скорректированную карту по заданным новым классам.

Большинство типов наземного покрова представлены объектами площадного характера распространения и занимают площадь не менее в несколько десятков пикселей. Однако есть и такие типы, которые представлены относительно тонкими линейными объектами: реки и дороги, часто их размер менее размера пикселя (30 м). При автоматической классификации такие объекты часто дешифрируются в виде пунктирной линии. В связи с этим дороги были векторизованы вручную при помощи Google снимков, а реки -- при помощи функций инструмента Hydrology: Fill, Flow Direction, Flow Accumulation, Stream to Order, Stream to Feature и также Google снимков. Векторизация дорог проводилась исключительно вручную, а водотоки изначально были выделены автоматически и затем скорректированы вручную. Весомым недостатком автоматического выделения водотоков стало несоответствие некоторых объектов, выделенных в такой способ реальным объектам, так как используя группу инструментов Hydrology, мы можем выделить абсолютно все математически, а не реально существующие объекты. Таким образом, лишние несуществующие объекты нужно элиминировать по принципу отсекания водных объектов, имеющих самые низкие классы иерархической классификации. Для этого была использована функция CON, при помощи которой убрали водотоки до четвертого класса включительно (классификации Страллера), элиминировали минимальные, несуществующие в реальности водные объекты (балки, рытвины).

Результаты исследований и их обсуждение

Итогом проведенного моделирования стала карта наземного покрова ЮгоВосточного Крыма (рис. 2).

Рис. 2. Типы наземного покрова Юго-Восточного Крыма (Types of land cover of the South-Eastern Crimea)

Легенда карты насчитывает 11 типов наземного покрова. Точность данной карты составляет 80% при использовании жесткой классификации и 90% при использовании скользящей классификации. Данными для валидации модели послужили космические снимки Google, а также данные полевых наблюдений по 106 точкам. В процессе проверки точности модели использовалась нежесткая классификация, суть которой заключалась в следующем: при помощи инструмента рандомного распределения сгенерировали 200 точек. Каждой точке был присвоен свой атрибут типа наземного покрова. Под слой точек был подгружен космический снимок Google, на основании которого и проводилась валидация.

Для проверки создана структура бальной оценки ошибок. Типы наземного покрова сгруппировали на схожие (степные сообщества, сельскохозяйственные угодья и т.д.) и весьма различные (водные объекты, лес и т.д.). При несоответствии типа в рамках схожей группы ставилась ошибка 0,5, при несоответствии типа наземного покрова в рамках несхожей группы ставилась ошибка 1. В конечном счете все ошибки суммировались и делились на общее число точек (таблица).

Таблица

Пример оценки точности модели (An example of the accuracy evaluation of the model)

В ходе проведения валидации не было выявлено грубых ошибок. Основной причиной такого точного расклада, скорее всего, послужило выделение небольшого числа типов наземного покрова и предварительное исправление ошибок по 106 точкам натурных экспедиций. Негрубые ошибки составили около 10% от общего количества точек, т.е. 22 точки. Так как большая часть таких неточностей приходилась на стыки близких по спектральному значению классов, модель можно считать репрезентативной для 90% территории исследования.

Выделенные нами типы наземного покрова обоснованы рядом функциональных необходимостей: минимально необходимым количеством типов для выбора площадок под размещение систем возобновляемой энергетики. Такое сочетание типов не является единственно возможным и, более того, максимальным при использовании указанных методов. Методы удобны тем, что в зависимости от потребностей исследователя можно выделить необходимые типы наземного покрова в количестве, желательно не превышающем 10--15 типов. Чисто технически возможно выделить и более 15 типов, однако такая классификация будет содержать слабовалидированную нерепрезентативную информацию, так как снимки Landsat 8 не дают возможности по использованию настолько детализированной спектральной информации. Снимков Google недостаточно для проверки более 15 классов. В таком случае натурные наблюдения должны охватывать всю территорию классификации с большой плотностью отбора данных.

Выводы

В работе проведено картографирование наземного покрова субсредиземноморских низкогорных ландшафтов на примере территории Юго-Восточного Крыма методами геоматики. Полученная карта имеет большой спектр применения как в теоретическом, так и в практическом плане. Данная карта является статической для определенного момента времени, если строить подобные карты каждый год, можно сделать серию карт по изменению наземного покрова, по которой было бы видно развитие территории.

Построение карт по выбранной методике может быть полезным при осуществлении территориального планирования, оценки экологической ситуации, изучении структуры, функционирования и динамики ландшафтов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

[1] Бобра Т.В., Лычак А.И. Карта современных ландшафтов Крыма // Геополитика и экогеодинамика регионов. 2010. Т. 6. Вып. 1-2. С. 101--104.

[2] Боков В.А., Бобра Т.В., Лычак А.И. Геоэкологическая ситуация в Крыму// Культура народов Причерноморья. 1998. № 3. С. 13--18.

[3] Лычак А.И., Бобра Т.В. Новые подходы к геоэкологическому анализу и прогнозу антропогенной трансформации ландшафтов Крыма // Ученые записки Таврического национального университета имени В.И. Вернадского. Серия «География». 2012. Т. 25 (64). № 1. С. 146--154.

[4] Лычак А.И. Некоторые аспекты разработки методики оценки геоэкологических ситуаций в Крыму на ландшафтной основе // Культура народов Причерноморья. 1998. № 5. С. 398-- 399.

[5] Позаченюк Е.А. Введение в геоэкологическую экспертизу. Междисциплинарный подход, функциональные типы, объектные ориентации. Симферополь: Таврия, 1999.

[6] Позаченюк Е.А. Ландшафтное разнообразие Крыма // Ученые записки Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. География. Геология. 2015. Т. 1. № 4. С. 37--50.

[7] Позаченюк Е.А. Экологическая экспертиза: природно-хозяйственные системы. Симферополь: Таврический экологический институт, 2003.

[8] Современные ландшафты Крыма и сопредельных акваторий: монография/ под ред. Е.А. Позаченюк. Симферополь: Бизнес-Информ, 2009.

[9] Трансформация водного баланса в Крыму в ХХ веке -- начале XXI века / под ред. В.А. Бокова. Симферополь: ДОЛЯ, 2011.

[10] Экология Крыма / под ред. Н.В. Багрова, В.А. Бокова. Симферополь: Крымское учебнопедагогическое издательство, 2003.

[11] Яковенко И.М., Дугаренко И.А. Горный Крым: эволюция и география рекреационных функций. Симферополь: Ариал, 2014.

[12] Малеев В.П. Растительность Южного Крыма // Труды Никитского ботанического сада. 1948. Т. 25. Вып. 1-2. С. 29-48.

[13] Fisher P.F. Comber A., Wadsworth R. Land Use and Land Cover: Contradiction or Complement // Fisher P.F., Unwin D.J., editors. In Re-presenting GIS. London: John Wiley, 2005. P. 85--98.

[14] Геоинформационный портал ГИС-Ассоциации -- геоматика. Режим доступа: http://www. gisa.ru/13078.html. Дата обращения: 10.04.2016

[15] Круглов І.С., Божук Т.І. Геоекологічна інтерпретація рослинного покриву Українського Мармарошу за космічним зображенням ASTER VNIR // Вісник Геодезії та Картографії. 2004. № 3 (34). С. 48--52.

[16] Berberoglu S, Lloyd C.D., Atkinson P.M., CurranP. J. The integration of spectral and textural information using neural networks for land cover mapping in the Mediterranean // Computers & Geosciences. 2000. Vol. 26, 4. P 385--396.

[17] Blaschke T., Lang S., Lorup E., Strobl J., ZeilP. Object-oriented image processing in an integrated GIS/remote sensing environment and perspectives for environmental applications // Environmental Information for Planning, Politics and the Public. 2000, Vol. 2. P. 555--570.

[18] Steele B.M. Combining multiple classifiers. An application using spatial and remotely sensed information for land cover type mapping // Remote Sensing of Environment. 2000. Vol. 74, 3. P. 545--556.

REFERENCES

[1] Bobra T.Y, Lychak A.I. Karta sovremennykh landshaftov Kryma // Geopolitics andEcogeodynamics of Regions. 2010. Vol. 6. №. 1-2. P. 101-104. (In Russ).

[2] Bokov V.A., Bobra T.Y, Lychak A.I. Geoekologicheskaya situatsiya v Krymu// Kul'tura narodov Prichernomor'ya. 1998. № 3. P. 13-18. (In Russ).

[3] Lychak A.I., Bobra T.Y Novye podkhody k geoekologicheskomu analizu i prognozu antropogennoi transformatsii landshaftov Kryma // Scientific Notes of Taurida V.I. Vernadsky National University. Series: Geography. 2012. Vol. 25 (64). № 1. P 146-154. (In Russ).

[4] Lychak A.I. Nekotorye aspekty razrabotki metodiki otsenki geoekologicheskikh situatsii v Krymu na landshaftnoi osnove // Kul'tura narodov Prichernomor'ya. 1998. № 5. P 398-399. (In Russ).

[5] Pozachenyuk E.A. Vvedenie v geoekologicheskuyu ekspertizu. Mezhdistsiplinarnyi podkhod, funktsional'nye tipy, ob”ektnye orientatsii. Simferopol: Tavriya, 1999. (In Russ).

[6] Pozachenyuk E.A. Landscape Diversity of Crimea // Scientific Notes of V.I. Vernadsky Crimean Federal University. Series: Geography. Geology. 2015. Vol 1. № 4. P 37-50. (In Russ).

[7] Pozachenyuk E.A. Ekologicheskaya ekspertiza: prirodno-khozyaistvennye sistemy. Simferopol: Tavricheskii ekologicheskii institut, 2003. (In Russ).

[8] Modern Landscapes of the Crimea and Adjacent Water Areas: Monograph / E.A. Pozachenyuk, editor. Simferopol: Biznes-Inform, 2009. (In Russ).

[9] The Transformation of the Water Balance in the Crimea in the XX century -- beginning of the XXI century / YA. Bokov, editor. Simferopol: DOLYA, 2011. (In Russ).

[10] Ekologiya Kryma / Bagrov N.V., Bokov V.A., editors. Simferopol: Krymskoe uchebno- pedagogicheskoe izdatel'stvo, 2003. (In Russ).

[11] Yakovenko I.M., Dugarenko I.A. Gornyi Krym: evolyutsiya i geografiya rekreatsionnykh funktsii. Simferopol: Arial, 2014. (In Russ).

[12] Maleev V.P Rastitel'nost' Yuzhnogo Kryma // Trudy Nikitskogo botanicheskogosada. 1948. Vol. 25. № 1-2. P 29-48. (In Russ).

[13] Fisher P.F. Comber A., Wadsworth R. Land Use and Land Cover: Contradiction or Complement // Fisher PF, Unwin D.J., editors. In Re-presenting GIS. London: John Wiley, 2005. P 85-98.

[14] Geoinformatsionnyi portal GIS-Assotsiatsii -- geomatika. Available from: http://www.gisa. ru/13078.html. Accessed: April 10, 2016. (In Russ).

[15] Kruglov I.S., Bozhuk T.I. Geoekologichna interpretatsiya roslinnogo pokrivu Ukrai'ns>kogo Marmaroshu za kosmichnim zobrazhennyam ASTER VNIR // Visnik Geodezii ta Kartografii. 2004. № 3 (34). P 48-52. (In Ua).

[16] Berberoglu S., Lloyd C.D., Atkinson PM., CurranP J. The integration of spectral and textural information using neural networks for land cover mapping in the Mediterranean // Computers & Geosciences. 2000. Vol. 26, 4. P. 385-396.

[17] Blaschke T., Lang S., Lorup E., Strobl J., Zeil P. Object-oriented image processing in an integrated GIS/remote sensing environment and perspectives for environmental applications // Environmental Information for Planning, Politics and the Public. 2000, Vol. 2. P 555-570.

[18] Steele B.M. Combining multiple classifiers. An application using spatial and remotely sensed information for land cover type mapping // Remote Sensing of Environment. 2000. Vol. 74, 3. P. 545-556.