УДК 004.9
Методика автоматизированной актуализации геопространственной информации об объектах сельскохозяйственного назначения.
,
научный руководитель канд. техн. наук
Институт космических и информационных технологий
Сибирский федеральный университет
В настоящее время в агропромышленном комплексе Российской Федерации продолжаются негативные процессы снижения плодородия почв, ухудшения состояния земель, предназначенных для ведения сельского хозяйства. Почвенный покров подвержен деградации и загрязнению, теряет устойчивость к разрушению, способность к восстановлению свойств и воспроизводству плодородия.
В связи с дроблением агропромышленного комплекса на мелкие предприятия и фермерские хозяйства, вопросы централизации управленческих функций по управлению оборотом земель сельскохозяйственного назначения стоят особенно остро, их эффективное решение невозможно без назначения осуществления государственного мониторинга сельскохозяйственных земель, что, в случае применения ГИС, требует разработки методик и алгоритмов актуализации геопространственной информации.
Задача актуализации геопространственной информации о наземных объектах по данным космической съемки носит характер существенной, многоцелевой задачи. Так, НАСА рассматривает задачу мониторинга изменений и трансформации наземных объектов земной поверхности в качестве одного из четырех основных научных приоритетов. Она используется в таких областях, как управление ресурсами, антикризисное управление, городское планирование, анализ состояния окружающей среды и др.
Решение этой задачи предполагает анализ динамики элементов земной поверхности. Под динамикой земной поверхности понимают изменение границ, площади, внутреннего содержания, состояния и других географических и биологических параметров объектов, расположенных на земной поверхности и отображенных на аэрокосмических снимках. При этом под анализом динамики объектов понимают действия, направленные на выявление и исследование закономерностей процессов, проистекающих на земной поверхности.
Осуществлен обзор подходов к анализу динамики земной поверхности. Показано, что существующие подходы обладают следующим общим недостатком: в них слабо представлена, либо вообще не представлена информация о семантике объектов земной поверхности. Между тем, современный уровень развития систем анализа и интерпретации изображений предполагает, помимо указанной информации, привлечение геометрических признаков, а также построения многослойных иерархических описаний изображений на основе, с одной стороны, комбинации яркостных, текстурных и геометрических признаков областей разного уровня иерархии модели синтаксиса изображений, с другой – расширенных моделей семантики, включая модели сегментов, классов сегментов, тематических карт. Это позволяет повысить точность и уровень автоматизации решения задачи интерпретации изображений, в частности – задачи анализа изменений объектов земной поверхности.
Применение указанного подхода в комбинации с технологиями ГИС к решению рассматриваемой в настоящей работе задачи позволило синтезировать методику автоматизированной актуализации геопространственной информации. Данная методика может быть представлена в виде следующей обобщенной схемы.
1. Целеуказание. Осуществляется построение иерархического описания системы объектов подстилающей поверхности, входящих в область интересов конечного пользователя системы. Задается система целей, включая указание искомых объектов (типов объектов), ограничения на значение их атрибутов, географическое положение и интервал наблюдения. При построении иерархической модели природно-территориального комплекса (ПТК) используются генетико-морфологический подход, позиционно-динамический подход, метод выделения парагенетической структуры ландшафтно-территориальной структуры (ЛТС), бассейновый подход. Комбинация указанных методов позволяет синтезировать комплексные модели структурирования территории по космоснимкам и данным топографической съемки. При этом выделяются уровень семантически значимых объектов таких как: поле под севооборотом, залежь, водный объект, лес и др., уровень фаций, уровень агрегатов фаций: ландшафтных полос, парагенетических ландшафтных комплексов, бассейнов рек. Применительно к сельскохозяйственно-геоморфологическому устройству территории в данной иерархии выделяются такие элементы, как сельскохозяйственная провинция, сельскохозяйственный округ и агроландшафтные области, агроландшафтные районы и системы агроландшафтов, агроландшафт (местность), агромассивы (ландшафтные урочища).
2. Подбор и обработка исходного картографического материала. Масштаб тематических карт определяется целям и задачами исследования. При этом ступенями масштабов для страны и провинции выступают физико-географические карты М 1::, зонального районирования 1::5000000; почвенные 1::5000000. Изучение распространения геосистем на уровне округа (ландшафта) и ландшафтного района целесообразно вести по картам М 1::1000000. На данном этапе осуществляется подбор исходного картографического материала на исследуемую территорию. При отсутствии электронных карт осуществляется комплекс мероприятий по отбору, оцифровке, географической привязке и векторизации объектов карт, представленных на твердом носителе.
3. Поиск и предварительная обработка космоснимков на указанную территорию. Для выяснения положения ландшафтных районов, ландшафтов и местностей, их взаимодействия и взаимообусловленности, наибольшую пригодность имеют снимки разрешением 15-150 м. на пиксель. Исследования компонентного состава геосистем, трансформации их подсистем и элементов целесообразно осуществлять по высотным материалам разрешением 1-10 м. на пиксель. На данном этапе осуществляется поиск совокупности сцен, удовлетворяющих вышеуказанным ограничениям. Глубина поиска определяется произведенными настройками. Так, например, - «искать в локальном хранилище», «искать в бесплатных репозиториях». Дополнительно указывается совокупность критериев по отбору сцен – таких, как процент облачности, угол наклона спутника и др. При этом используются данные архивной съемки и текущих наблюдений (Aqua Modis, Terra Modis, Landsat 5, Landsat 7), имеющиеся в открытом доступе, а также данные, накопленные в электронном хранилище космоснимков СФУ. В процессе предварительной обработки изображений осуществляется радиометрическая коррекция, географическая привязка, цветовая коррекция и формирование безоблачных композитов.
4. Структурно-геоморфологическое дешифрирование данных. Этап направлен на автоматизированное нахождение структуры агроландшафта. Границы стран, провинций, округов, областей, районов в большинстве своем проходят по разломам – эндотектонической трещиноватости мега, макро и мезоформ рельефа, оконтуривая их структурные формы. Границами ландшафтов, местностей и урочищ выступает эндотектоническая трещиноватость, но выположенная эрозией, дефляцией и скрытая под чехлом осадочных (четвертичных) пород и почвенно-растительным слоем.
Границами подсистем и элементов ландшафтной структуры выступают килевые (отрицательные) элементы рельефа – русла рек, речек, тальвеги логов, ложбин, лощин, линии сочленения склонов и их подошв мезоформ рельефа. В результате на снимках формируется ландшафтная сетка, которая необходима для составления морфотипической структуры ландшафта. Индивидуальность отдельных ячеек сетки позволяет установить физико-географические неоднородности, природные целостности и их повторяемость. Ландшафтная сетка отграничивает каждый агроландшафт и агромассив (местность) на отдельные положительные и отрицательные формы рельефа, тип которых определяется по рисунку гидросети. Проведенные исследования строения рисунка гидросети, обусловленного формой рельефа, обнаружили 9 типов агромассивов - систем урочищ и подурочищ (рисунок 1).
Рисунок 1 – Типы агромассивов
Осуществляется классификация элементов векторного изображения топографической карты. Анализируется взаиморасположение изолиний рельефа. В поле изображения выделяются кластеры изолиний, в зависимости от взаимоудаленности и направленности. Блок алгоритмов вычисления наклона плоскости определяет линии переломов поймы и днища рек, бровку склонов и их подошву, а также центральную часть водораздела и находит его среднюю линию на вершине. Боковые поверхности плоскости определяются по географической ориентации сторон, где боковая граница местности рассчитывается как средняя линия боковой плоскости. В случае сгущения горизонталей, боковые границы агроландшафта проводятся по боковой линии главной ориентации плоскости к стороне света. Пользователю системы предъявляются результаты автоматической классификации и предоставляются сервисы слияния-расщепления и локальной коррекции кластеров. По выделенным в интерактивном режиме агроландшафтам осуществляется их классификация в зависимости от наклона поверхности.
5. Локализация пашни, сенокосов и пастбищ. Полученные на предыдущих этапах данные позволяют осуществить предварительную (грубую) локализацию целевых объектов. Так, выделенные на этапе 4 методики агроландшафты хребтового березово-соснового низкогорья и хребтового лиственнично-соснового среднегорья исключают возможность нахождения сельскохозяйственных угодий. Полученные на этапе 2 картографические данные задают маски лесных объектов, застроек, водных объектов и др., которые также позволяют сократить область поиска. Территории, находящиеся под севооборотом, достаточно хорошо дешифрируются инструментально-визуальными методами, кроме того существуют методики автоматической дешифрации, в частности - на основе вычисления коэффициентов MVC (Maximum Value Composite), т. е. усредненных коэффициентов NDVI, рассчитанных по композитным изображениям с сериями за несколько недель или месяцев. Усредненные значения индекса NDVI позволяют избежать влияния случайных и некоторых систематических погрешностей и практически исключить влияние облачности на получаемый результат. В таблице 1 показан пример решающих правил для некоторых видов антропогенных и естественных объектов.
Таблица 1 - Соответствие объектов и значений MVC
Тип объекта | Значение MVC |
Лиственные и хвойно-широколиственные леса | ~0.7-0.8 |
Хвойные леса | ~0.65 |
Степи и луга | ~0.6 |
Разряженная растительность | ~0.5 |
Открытая почва | ~0.025 |
Объекты нерастительного происхождения (облака, бетон, лед, снег, вода) | <0.023 |
Результаты автоматической дешифрации формируют соответствующий слой. Он предъявляется эксперту, наряду с полученными ранее слоем объектов несельскохозяйственного назначения и другой картографической информацией. После интерактивной корректировки данных строится детализированная агроландшафтная космокартограмма. Все полученные данные поверяются по результатам наземных исследований на тест-полигоне.
6. Формирование системы результирующих слоев характеризации сельхозугодий. На основании проведенных выше операций создается слой специализации земель нескольких агромассивов, среди которых могут присутствовать все направления специализации агровыделов по ландшафтной системе земель – зерновая, животноводческая, техническая и смешанная или одна или две специализации. Данное положение обусловлено расположением аграрных земель по суровости климата, проявлением широтной зональности, высотной поясности и общим строением рельефа местности. Затем, накладывая слой специализации земель на слои, которые были получены ранее, по агроэкологическим параметрам определяются одно – три урочища полей, которые расположены на элементах одной мезоформы рельефа, тем самым создаем слой агровыделов. На основании экономических требований и агроэкологической адаптации культур к определенной ландшафтной системе (группе) земель осуществляются расчеты площадей под культуры или их смеси и создается слой рабочих участков. После определения наибольшей адаптации культур к выявленным агроэкологическим условиям и выяснения смены культур с целью сохранения наибольшего плодородия земель при выращивании различных культур, формируется карта размещения культур по площадям.
Резюме. Разработана методика автоматизированной актуализации геопространственной информации, позволяющая осуществлять комплексный мониторинг объектов сельскохозяйственного назначения на основе комбинации технологий ГИС и дистанционного зондирования Земли.
