О Загульська - Проблеми ландшафтної інтерпретації космозображень волинського полісся - страница 1

Страницы:
1  2 

ВІСНИК ЛЬВІВ. УН-ТУ

Серія геогр. 2008. Вип. 35. С. 87-93

VISNYKLVIV UNIV. Ser. Geogr. 2008. N 35. P. 87-93

УДК 911.5:528.5

ПРОБЛЕМИ ЛАНДШАФТНОЇ ІНТЕРПРЕТАЦІЇ КОСМОЗОБРАЖЕНЬ ВОЛИНСЬКОГО ПОЛІССЯ

 

О. Загульська

Львівський національний університет імені Івана Франка, вул. Н. Дорошенка, 41, м. Львів, 79000, Україна

Досліджено можливості автоматизованої ландшафтної інтерпретації космічних знімків тери­торії Волинського Полісся. Розглянуто переваги і недоліки автоматизованого опрацювання зоб­ражень. Означено проблеми, які виникають у процесі ландшафтного оконтурення за знімками.

Ключові слова: дистанційне зондування Землі, Волинське Полісся, ландшафтна інтерпрета­ція, автоматизована класифікація.

Останніми роками в Україні щораз більшого розмаху набувають дистанційні дос­лідження Землі (ДЗЗ). Цьому сприяє кілька чинників. По-перше, можливості самого методу одержання інформації, який забезпечує її об'єктивність, високу оперативність надходження та одночасне знімання великих за розмірами територій. По-друге, здат­ність постачати дані, необхідні для вирішення екологічних проблем та прийняття опти­мальних у природокористуванні управлінських рішень. По-третє, запуски вітчизняних літальних апаратів і створення відповідної наземної інфраструктури.

Водночас давно усвідомлено, що характер та інтенсивність будь-яких негативних явищ, у тому числі антропогенних, залежить від комплексу взаємопов' язаних природ­них чинників, локалізованих на певній території, тобто від властивостей ландшафтних систем (ЛС). Тому ландшафтний метод дослідження території та інтерпретації аерокос­мічної інформації актуальний сьогодні і має значні перспективи в майбутньому.

Методика ландшафтного картування (районування) на підставі аеро- чи космознім-ків ґрунтується на аналізі зображення і виявленні однакових за малюнком зображень ареалів. Лінію, яка розмежовує однорідності, приймають за межу ландшафтних утво­рень. На низьких ієрархічних рівнях ландшафтної диференціації (фації, рідше урочи­ща) вона, здебільшого, фіксує зміни оптичної щільності зображення, на вищих - струк­турно-текстурні відмінності. За цим підходом складено та уточнено безліч ландшаф­тних карт. Метод та одержані за його допомогою результати викладені в численних публікаціях [1, 3, 6, 8, 14 та ін.].

Автоматичне (автоматизоване) відтворення за даними дистанційних знімань геомет­ричного (просторового) та семантичного (елементного, функціонального) змісту об' єк-тів ґрунтується на теорії розпізнавання образів. Унаслідок розпізнавання відбувається їхня ідентифікація: визначення меж та присвоєння однозначної назви. Особливості ме­тоду висвітлені в працях [5, 7, 10, 15, 16, 18, 20].

З другої половини 90-х років ХХ ст. питання ландшафтних досліджень за матері­алами аеро- і космознімань та автоматизованого розпізнавання ЛС опановують уми віт­чизняних учених, передовсім у контексті вирішення природно-господарських та еколо­гічних проблем [12, 19]. Як наслідок, у Центрі аерокосмічних досліджень Землі розроб-

© Загульська О., 2008лено методи автоматизованого дешифрування ландшафтних систем на підставі прос­торово-частотного аналізу, марківських властивостей зображення, фрактальної геомет­рії [21-25].

Однак усі вони мають два суттєві недоліки. Перший - автори відходять від об' єкт-ної суті ЛС, зосереджуючись на окремих елементах (властивостях), до того ж, без огля­ду на просторову сумісність з комплексом як таким. Другий закономірно випливає з першого - поза увагою залишилась автоматизована ідентифікація природних меж. Ви­ділені на знімках ділянки зачислюють до тих чи інших ландшафтних комплексів, не за­даючись питанням про змістовну відповідність.

Оптичні структури на знімках не завжди збігаються з ландшафтними системами. Один фізіономічно однорідний елемент зображення може містити кілька ландшафтних утворень, причому не обов' язково в повному просторовому охопленні, або ж навпаки, - один природний комплекс може об' єднувати кілька фізіономічно відмінних структур. Які б математичні методи не застосовували, питання ідентичності виділеної структури реальній ландшафтній одиниці є відкритим. Навіть абсолютно точно обмежені окремі покриви зовсім не гарантують достовірної ландшафтної контурної ідентифікації. Ма­буть, саме тому В. І. Волошин, Є. І. Бушуєв зі співавторами [2] обмежились розробкою методики класифікації покривних елементів, не претендуючи на ототожнення їх з ландшафтними системами. Проте й самі покриви, здебільшого, неоднорідні, а отже, мультияскравісні від природи. Відтак запропоновані цими авторами операції оцінки точності класифікації і вилучення одиничних пікселів у кінцевому підсумку можуть призвести до зворотного ефекту: замість поліпшення якості виконаної роботи можна отримати хибний щодо конкретних об' єктів результат у вигляді щонайменше порушен­ня їхньої цілісності, не кажучи про те, що разом з шумами може відфільтруватись час­тина справжніх властивостей.

І безумовно набагато складнішими, ніж поверхневі покриви є ландшафтні утворен­ня. Вертикальна і горизонтальна гетерогенність, багатоманітність і багатоваріантність внутрішніх і зовнішніх зв' язків, висока типологічна різноманітність на низьких ієрар­хічних рівнях та індивідуальна неповторність на високих, широкий розкид варіацій розмірів, форм та орієнтацій, різна ступінь вираженості природних меж - їхня атрибут-на властивість [9]. Абстрагуватись від цих якостей - закладати програш уже на рівні за­думу будь-якого проекту.

Тому в разі комп' ютерного моделювання ЛС, у тому числі із застосуванням даних дистанційного зондування Землі, ландшафтознавці намагаються, по-перше, зафіксува­ти їхні реальні межі, а по-друге, максимально відтворити внутрішню різноманітність. Найпоширеніший прийом - синтез шарів просторової інформації на засадах гармоніза­ції, що випливає із взаємозв' язків і взаємовпливів [4, 11, 13].

Однак, як і будь-яка інша процедура формування цілого з частин, така багатошаро­ва архітектура просторової інформації приречена на похибки, що виникають унаслідок стикування різних тематичних шарів, і їхнє нагромадження зі збільшенням кількості елементів синтезу. Відповідно, найоптимальнішим методом є дедуктивний - рух від ландшафтних систем, як цілісних утворень, до окремих їхніх характеристик. Як прик­лад такого підходу, можна назвати працю географів з Московського університету, в якій вони виклали методику виявлення закономірностей організації ландшафтної структури, спираючись на багатовимірний просторовий аналіз із застосуванням теорії нелінійних коливань [17]. Отримані результати, окрім того, дали змогу виконати гене­тичне трактування виявлених ландшафтних ареалів.

Водночас відтворення ЛС на знімках в усій їхній просторовій визначеності і в ре­жимі візуального дешифрування, і в автоматизованому режимі наштовхується на низку перепон, першопричиною яких є завуальованість ландшафтної диференціації природ­ними чи природно-господарськими покривами. Труднощі, які виникають у разі ланд­шафтного опрацювання матеріалів дистанційних знімань на одній з частин Волинсько­го Полісся - предмет нашого дослідження.

Цифровий орторектифікований панхроматичний (чорно-білий) знімок з роздільною здатністю 10 м, обмежений 4800*4800 пікселями, методом контрольованої класифіка­ції опрацьований за допомогою програмного продукту ERDAS. Навчання класифіка­тора виконували за зображенням, яке опрацьовували. В систему координат знімок пе­реведений у середовищах Arc. View та Arc. Info. В основі роботи - порівняння складе­ної на ключову ділянку ландшафтної карти, космічного знімка і сформованого на його базі класифікованого зображення.

Отримані результати засвідчили, що найліпше достовірній автоматизованій класи­фікації піддаються водойми, зокрема, озера, чому сприяє їхня різко відмінна (найниж­ча) від інших елементів зображення відбивна здатність. Більшість з них відобразились у реальних контурах. У разі збільшення можна побачити ділянки з водяною рослинніс­тю. Місця їхньої локалізації чітко виділені завдяки іншій від води оптичній щільності. Правда, вона така ж, як у прилеглих лісів. Однак розміщення вглибині водойми переш­кодило формуванню спільного контуру, тобто об' єднанню різних рослинних об' єктів в одну оптичну структуру.

Труднощі в розрізненні існують, оскільки до класу лісів потрапили перезволожені ділянки відкритих торфовищ, таким же кольором відтворились і русла рік. Якщо ж на стадії навчання цим об' єктам задавати різну класову належність, то однаково будуть зображені інші комбінації географічних об' єктів, наприклад, до класу позбавлених рос­линності торфовищ автоматично зачислені надмірно зволожені фрагменти трав' яних боліт.

Зазначену проблему ідентифікації, проте, можна вирішити, взявши до уваги додаткові дешифрувальні ознаки: обриси, форму, місце розташування, сусідство. Русла рік на тлі лісів, наприклад, виділені звивистістю та розміщенням у межах заплави, яку, відповідно, легко впізнати за смугастою витягнутістю та іншим від межиріч набором кольорів. Ділянки відкритих торфовищ, на відміну від озер, здебільшого, прямокутно-кутові й порізані мережею осушувальних каналів.

До семантично і геометрично достовірно класифікованих, здебільшого, належать лісові масиви. Крім того, чітко виражена їхня внутрішня структура, яка є наслідком різної висоти, зрілості, густоти, компактності, вкраплень інших угідь. Натомість ліси з суцільним однаково високим пологом формують безструктурне зображення.

У вільшняках вкраплення, головно, утворюють надмірно зволожені місцеположення під мохово-трав'яною рослинністю, іноді вкриті водою. Чужорідні елементи зображен­ня в соснових лісах мають іншу природу й передусім це відкриті піски. Розрідженість сосняків найбільше виявляється на межирічних піщаних пагорбах або ж на борових те­расах рік, що цілком закономірно з огляду на погані умови їхнього живлення.

До чітко зображених на класифікованому зображенні належать і лінійні об' єкти: ґрунтові, автомобільні, залізничні дороги, лісові просіки, просіки з лініями електропе­редач, особливо в тих частинах, де вони перетинають лісові масиви. Тонально світлі, або завдяки субстрату, яким вкриті, або завдяки сухості, вони добре контрастують з темними за тоном лісами. Найпомітніші ґрунтові дороги прокладені по найвищих міс­цях, літологічною основою яких є піски. В межах населених пунктів, навпаки, в малюн­ку зображення вони часто губляться, оскільки мають ідентичну або близьку яскравість з іншими елементами, що формують поселення.

Завдяки специфічній внутрішній організації на менш структурованому тлі добре розпізнати населені пункти. Чималу роль у цьому відіграє прямокутно-кутова форма будівель та городів і мережа доріг, яка до них прямує або їх перетинає.

Зазначимо, що через складну колірну гаму детальність зображення поселень на кла­сифікованому зображенні значно більша, ніж на панхроматичному космічному знімку. Поєднання кольорів, до того ж, є ідентифікаційною ознакою природних умов та місце­положення території. Якщо на межиріччях домінують кольори торфовищ, лісів, лук і значно рідше трапляються кольори, що зафіксували різний ступінь гумусованості ор­них угідь, то на борових терасах Стиру співвідношення покривів, а отже, їхньої яскра­вості - інше. В другому випадку додатковими дешифрувальними ознаками поселень є великі розміри сільськогосподарських угідь, які їх оточують, тоді як на межиріччях вони дрібні.

На більшій протяжності добре простежені обриси долин великих рік, зокрема, Сто-ходу і Стиру. Менше впізнавані долини дрібніших рік, зокрема, Горбаха, Березини, Че-ревахи, Чернявки, Оконки. Відкриті русла зображені таким же кольором, як і ліси, що свідчить про їхню однакову відбивну здатність. Слабше поглинання сонячного про­міння руслами порівняно з іншими водоймами спричинене меншою глибиною, а відтак меншою потужністю водної товщі.

Дрібноплямисту мозаїку долини Стоходу формують кольори, вибрані для позначен­ня торфовищ і заплавних лук. За їхнім поєднанням досить добре виділена заплава. Від­криті перезволожені торфовища - добра маркувальна ознака долин. За цими ж озна­ками можна простежити долини малих річечок. Проте в окремих місцях вони виражені слабко, про їхнє місцезнаходження можна тільки здогадуватись.

За згрупованими в смуги дрібними плямами боліт і торфовищ можна розпізнати й інші зниження в рельєфі, навіть тоді, коли вони частково вкриті вільшняками, адже ві­льхові ліси через надмірну вологу тут часто розріджені. З іншого боку, оскільки на ана­лізованих чорно-білих знімках за тональними особливостями листяні й хвойні породи дерев не розрізнити, то заболочені ділянки в масивах лісів є індикаторами вільхових і березово-вільхових насаджень. Про місцеположення фрагментів борової тераси свідча­ть інші дешифрувальні ознаки - сільськогосподарські угіддя і населені пункти.

У долині Стиру зміна колірної гами збігається з різними висотними рівнями, які за­кономірно наростають від долини Прип' яті до півдня. На найнижчому з них (менше 160 м н. р. м.), який охоплює відтинок між населеними пунктами Кримно-Копачів, ма­люнок зображення формують заплавні лучні угіддя і відкриті торфовища. В цих вели-коплямистих поєднаннях домінування одних чи інших визначене геоморфологічними умовами. Набагато ліпше, ніж на космічному знімку, тут виражені ділянки вільхових лісів, оскільки вони передані відмінним від загального фону кольором.

На відтинку Сопачів-Кузнєцовськ, що припіднятий до 160-165 м, основу малюнка зображення становлять кольори лук, що є ознакою ліпшої дренованості цієї ділянки заплави. Тут площі відкритих боліт мізерні. По обидва боки простягаються широкі бо­рові тераси, на яких розташовані поселення. Прилеглі межиріччя високо підняті, вкриті ксерофітними сосняками.

У проміжку між Кузнєцовськом і Старим Чорторийськом долина Стиру зображена кольорами, які характерні для відкритих пісків або інших світлих об' єктів. На їхньомутлі особливо чітко виділене русло з дрібними меандрами. У внутрішній частині великої меандри Стиру велику площу займають піщано-супіщані ґрунти під сільськогосподар­ськими угіддями, а розташовані на захід від них сосняки переважно ксерофітні.

Досить велика площа на досліджуваній території є під безлісими, зокрема, трав' я-ними, моховими і чагарниковими болотами. В загальному малюнку зображення вони виділені великими плямами й відмінними від решти лісового оточення кольорами. На противагу космічному знімкові, де болота досить одноманітні за зображенням, на кла­сифікованій карті для них характерна складна структура, утворена плямами лук, мо­хів, місцями вкритих зверху водою, й іншої рослинності, у тому числі з відбивною здатністю, близькою до відбивної здатності пісків, тобто сухої.

Отож, попри додаткові критерії, що їх дають космічні знімки для визначення ланд­шафтних особливостей тієї чи іншої території, зокрема, компонентного наповнення ландшафтних контурів, що підсилює достовірність складеної легенди, вважати їх дос­татнім джерелом інформації для ландшафтного картування не можна. Передусім тому, що межі рослинних угруповань, які сприймаємо на знімках, не завжди збігаються з ме­жами форм рельєфу, які, зазвичай, беремо за основу проведення меж урочищ. Процеду­ру ускладнюють плями освоєних територій, які хоча й приурочені до певних місцепо-ложень, проте часто охоплюють кілька ландшафтних систем, і розділити їх за умови однакового малюнка зображення на чорно-білих знімках доволі важко. На панхрома-тичних зображеннях, окрім того, листяні й хвойні ліси показані одним тоном, і в разі розташування єдним масивом їх не розрізнити.

Ідентифікації всіх складових ектоярусу суттєво перешкоджає чинник подібності відбивних властивостей різних його елементів, що призводить до повторюваності одні­єї й тієї ж яскравості в різних фізіономічних структурах.

До переваг класифікованих зображень насамперед належить змога підібрати таку колірну гаму, яка б максимально забезпечувала контрастність окремих елементів зоб­раження. Одночасно збільшується кількість виділених географічних складових. У ме­жах заплав, наприклад, завдяки відмінній відбивній здатності різних рослинних угру­повань розрізняють ділянки різного ступеня перезволоження. Всередині населених пунктів простежують території з різними угіддями та забудовою. Сільськогосподарські масиви диференційовані за характером ґрунтового покриву, ступенем гумусованості, типом та проективним покриттям рослинності. А за варіаціями відбивної здатності різ­них відтинків ґрунтових доріг можна скласти уявлення про субстрат, по якому вони прокладені.

Зазначена вище детальність відтворення елементів зображення водночас ускладнює цілісність сприйняття, а отже, процедуру проведення реальних ландшафтних меж, особливо тоді, коли слабко виражені примежові природні контрасти. Тонально одно­рідний на космічному знімку ареал на класифікованій карті постає як складна мозаїка кольорів. Широкий розкид значень яскравості зумовлює різко відмінні показники від­биття мікроелементів, з яких складаються фізіономічні окремості.

Розділити окремі ландшафтні системи в такому разі можна лише тоді, коли вони сформовані контрастними щодо сусідніх кольорами. У контури структурованих еле­ментів зображення, до того ж, часто вкрадаються "чужі" покриви. З одного боку, це добре, оскільки відтворюється реальна природно-господарська ситуація. З іншого, - це може бути наслідком подібної відбивної здатності, а не ознакою саме того покриву, для якого колір вибрали, що, зрозуміло, веде до ідентифікаційних помилок.

Тому для достовірного ландшафтного картування, окрім знімків, треба використо­вувати інші джерела інформації, передусім топокарти та карти, які передають геологіч­ну будову, - корінні й четвертинні відклади.

1.Брюханов А. В., Господинов Г. В., Книжников Ю. Ф. Аэрокосмические методы в географичес­ких исследованиях. - М.: Изд-во Москов. ун-та, 1982. - 232 с.

2.Волошин В. І., Бушуєв Є. І., Наршина О. І., Федоров О. Н. Методика класифікації покривних елементів ландшафту // Косм. наука і технологія. - 2004. - №5/6. - С. 190-193.

3.Глушко Е. В. Опыт применения системного подхода к изучению современных ландшафтов по космических снимках // Исследование Земли из космоса. - 1990. - № 1. - С. 40-48.

4.Давидчук В., Сорокіна Л., Родіна В. Методи ландшафтного картографування з використанням ГІС та інших комп'ютерних технологій // Вісн. Львів. ун-ту. сер. геогр. - 2004. - Вип. 31. -С. 263-270.

5.Дистанционное зондирование: количественный подход. - М.: Недра, 83. - 415 с.

6.Дистанционные исследования ландшафтов. - Новосибирск: Наука, 1987. - 190 с.

7.Журкин И. Г., Цветков В. Я. Геоинформационное моделирование при обработке данных дис­танционного зондирования // Исследоавание Земли из космоса. - 1998. - № 6. - С. 66-72.

8.Загульська О.Б. Ландшафтна інтерпретація аерокосмічної інформації (на прикладі західних областей України): Автореф. дис. ... канд. геогр. наук. - К., 1996. - 24 с.

9.Загульська О. Б. Географічна інформативність зображення ландшафтних систем на космічних знімках // Геодезія, картографія і аерофотознімання - 2003. - Вип. 63. - С. 170-174.

 

10.Космические методы изучения среды. Автоматизированный аэрокосмический практикум. -М.: Идз-во Москов. ун-та, 1989. - 143 с.

11.Круглов І., Божук Т. Геоекологічна інформаційна система Українського Мармарошу: модель­на ділянка «Квасний» // Вісн. Львів. ун-ту. сер. геогр. - 2004. - Вип. 30. - С. 159-166.

12.Лялько В. І., Маринич А. М., Федоровський А. Д. Аерокосмічні дослідження ландшафтних комплексів України // Укр. геогр. журн. - 1994. - № 4. - С. 3-8.

13.Нотапенко В. Г. Типологія та ГІС-моделювання агро ландшафтів // Укр. геогр. журн. - 1998.

 

-  № 3. - С. 63-67.

14.Нлюснин В. М., Биличенко И. М. Дистанционные и количественные методы изучения ланд­шафтной структуры (на примере хребта Хамар-Дабан) // Геогр. и природн. ресурсы. - 2001. -

№ 2. - С. 127-136.

15.Нрэтт У. Цифровая обработка изображений. Кн. 2. - М.: Мир, 1982. - 480 с.

16.Распознавание образов: состояние и перспективы. - М.: Радио и связь, 1985. - 104 с.

17.Нузаченко Ю. Г., Хорошев А. В., Алещенко Г. М. Анализ организации ландшафта на основе космического снимка // Исследование Земли из космоса. - 2003. - № 3. - С. 63-67.

18.Светличный А. А., Андерсон В. Н., Нлотницкий С. В. Географические информационные сис­темы: технология и приложения. - Одесса: Астропринт, 1997. - 196 с.

19.Табачний Л. Я., Готинян В. С., Мельник І. В. та ін. ГІС-ДЗЗ технологія створення тематичних карт на територію радіоактивного забруднення // Матеріали Третьої укр. наради користувачів аерокосмічної інформації. - К.: Знання України, 2001. - С. 91-98.

20.Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. - М.: Мир, 1978. - 416 с.

21.Федоровский А. Д., Гриневецкий В. Т., Костюченко Ю. В., Кувшинов А. Ю. Ландшафтный подход при дешифрировании космическх снимков // Косм. наука і технологія. - 1998. - Т. 4. -

№ 1. - С. 39-45.

22.Федоровский А. Д., Суханов К. Ю., Якимчук В. Г. К вопросу оценки космических снимков для дешифрирования природных ландшафтов // Косм. наука і технологія. - 1999. - №1. - С. 24-31.

23.Федоровский А. Д., Якимчук В. Г., Новиков Р. И. и др. Дешифрирование космических сним­ков: распознавание ландшафтных зон на основе структурного анализа // Косм. наука і технологія.

-  2000. - Т. 6. - № 2/3. - С. 39-44.

24.Федоровский А. Д., Якимчук В. Г., Рябоконенко С. А. Дешифрирование космических снимков ландшафтных комплексов с использованием марковской модели изображения // Косм. наука і технологія. - 2001. - Т. 7. - № 5/6. - С. 80-84.

Страницы:
1  2 


Похожие статьи

О Загульська - Проблеми ландшафтної інтерпретації космозображень волинського полісся