Непосредственно болотные комплексы на снимке высокого разрешения обладают высокой яркостью. Облесенные олиготрофные и олиготрофно-мезотрофные болота на мелких и средних торфах выделяются по сочетанию светло-зеленых оттенков, но затемняющее действие древесной растительности все-таки сказывается, и они уступают по яркости олиготрофным открытым болотам на глубоких торфах, характеризующихся сочетанием белого и светло-розового цветов.
Необходимо отметить, однако, что данный метод имеет некоторые особенности, которые желательно учитывать при дальнейшем его использовании. Например, необходимо более детальное изучение исследуемой территории или привлечение дополнительных методов дешифрирования в случаях, когда яркости различных по своей природе объектов сходны и программа кластерного метода относит их в одну и ту же категорию. Так, на снимке высокого разрешения растительность зоны временного затопления попала в одну группу с хвойными лесами, а с/х земли и открытые почвы населенных пунктов неотличимы от комплексов открытых олиготрофных болот. Для уточнения этих контуров на кластерное изображение высокого разрешения были наложены выделенные ранее комплексы с хвойными лесами и зона временного затопления (см. приложение ).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В результате проделанной работы были проанализированы трехзональный снимок высокого разрешения на Молого-Шекснинский полуостров от 13.04.97 и четырехзональный снимок среднего разрешения на территорию всего района Рыбинского водохранилища от 31.05.97 и изображения, полученные путем обработки исходных снимков различными цифровыми методами при сравнительном анализе данных изображений с фактическими, картографическими и литературными материалами. Это позволило сделать следующие выводы:
1. Снимок высокого разрешения весеннего периода позволяет выявить динамику состояния снежного покрова на территории, а также наличие древесной растительности и плотности древостоя.
На майском снимке среднего разрешения выделяются леса на тех или иных местообитаниях, их бонитет и т.д., что прямо зависит от условий увлажнения территории
2. По весеннему снимку высокого разрешения, обработанному методом главных компонент, четко выделяются природные комплексы с древесной растительностью, хотя определение породного состава древостоя выглядит затруднительным.
Ивовые заросли зоны временного затопления сливаются с береговой древесной растительностью, что делает практически невидимой береговую линию и невозможным определение размеров зоны временного затопления.
3. С помощью метода “наложения” более четко дешифрируются структуры болотных комплексов. Однозначно выделяются мезотрофные облесенные стоки с болот, хотя на исходном снимке высокого разрешения и при его обработке МГК они плохо дешифрируются из-за сходства с сосновыми и еловыми зеленомошными лесами водно-ледниковых гряд, а на изображении среднего разрешения – из-за недостаточности разрешения.
Совмещение обоих изображений позволило выявить береговую линию и зону временного затопления, хотя ни на одном из исходных снимков по отдельности она практически не выделяется.
4. Поскольку вегетационный индекс NDVI чувствителен только к зеленой растительности, то по его изображению на весенний период четко выделяются только хвойные леса.
В конце мая, когда был сделан снимок среднего разрешения, практически вся растительность находится в зеленом состоянии, поэтому территория дешифрируется преимущественно по присутствию или отсутствию растительности, а также ее различному состоянию.
5. Метод выделения объектов по яркостному порогу удобен, поскольку позволяет выделить только интересующие исследователя объекты и наложить их на другие снимки или картографическую основу для большей наглядности. Кроме того, существует возможность автоматического подсчета площадей выделенных объектов, что полностью исключает участие человека в этой трудоемкой процедуре.
6. При сравнительном анализе различных карт, исходного и кластерного изображений было установлено, что за некоторыми исключениями преобладанию каждого цвета кластерного изображения среднего разрешения соответствуют территории с приблизительно одинаковым увлажнением, сходной структурой растительного покрова или одинаковым типом землепользования. В случаях, когда яркости различных по своей природе объектов сходны и программа кластерного метода относит их в одну и ту же категорию, необходимо более детальное изучение исследуемой территории или привлечение дополнительных методов дешифрирования. Так, на снимке высокого разрешения растительность зоны временного затопления попала в одну группу с хвойными лесами, а с/х земли и открытые почвы населенных пунктов неотличимы от комплексов открытых олиготрофных болот. Однако, эта проблема практически снимается наложением выделенных ранее другими методами комплексов с хвойными лесами и зоны временного затопления.
Цифровые методы обработки многозональных космических изображений, оценка возможностей которых проводилась в данной работе, необходимы при уточнении ландшафтных контуров, выявлении динамики и направленности различных природных процессов, влиянии тех или иных объектов друг на друга.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Викторов С.В., Востокова Е.А., Вышивкин Д.Д. Введение в индикационную геоботанику. - М.: МГУ, 1962. - 227 с.
2. Гарбук С.В., Гершензон В.Е. Космические системы дистанционного зондирования Земли. - М.: Издательство А и Б, 1997. - 296 с.
3. Дистанционное зондирование: количественный подход. / Под ред. Свейна Ф., Дейвиса Ш. - М.: Недра, 1983. - 415 с.
4. Дэвис Дж.С. Статистический анализ данных в геологии. Пер. с англ. – М.: Недра, 1990. – 427с.
5. Исаев А.С., Сухих В.И., Калашников Е.Н. и др. Аэрокосмический мониторинг лесов. – М.: Наука, 1991. – 240 с.
6. Исаченко А.Г. Ландшафты СССР. - Л.: ЛГУ, 1985. - 320 с.
7. Калуцкова Н.Н. Ландшафтный кадастр заповедных территорий: методика составления и использование при организации биосферных заповедников (диссертация). - М.: МГУ, 1985. - 214 с.
8. Книжников Ю.Ф. Основы аэрокосмических методов исследований. – МГУ, 1980 – 137 с.
9. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И. Принцип множественности в современных аэрокосмических методах и способы дешифрирования серии снимков при сельско-хозяйственных исследованиях. // Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве. – М.: Наука, 1990 – с. 47-54.
10. Кравцова В.И. Географическое разрешение – новый показатель географо-картографической оценки снимков. // Аэрокосмические методы в почвоведении и их использование в сельском хозяйстве. – М.: Наука, 1990 – с. 34-46.
11. Кринов Е.Л. Спектральная отражательная способность природных образований. – изд-во АН СССР, М.Л., 1947 – 271 с.
12. Мильков Ф.Н., Гвоздецкий Н.А. Физическая география СССР. Общий обзор. - М.: Государственное издательство географической литературы, 1958. - 351 с.
13. Проблемы природного и сельскохозяйственного районирования и типологии сельских местностей СССР. / Под ред. Гвоздецкого Н.А., Крючкова В.Г. - М.: МГУ, 1989. - 287 с.
14. Рачкулик В.И., Ситникова М.В. Отражательные свойства и состояние растительного покрова. - Л.: Гидрометеоиздат, 1981. - 287 с.
15. Толчельников Ю.С. Оптические свойства ландшафта. – Л.: Наука, 1974 – 252 с.
16. Физико-географическое районирование Нечерноземного центра. / Под ред. Гвоздецкого Н.А., Жучковой В.К. - М.: МГУ, 1963. - 451 с.
17. Физико-географическое районирование СССР. Характеристика региональных единиц. / Под ред. Гвоздецкого Н.А. - М.: МГУ, 1968. - 576 с.
18. Щербенко Е.В., Асмус В.В., Андроников В.Л. Методика цифровой обработки аэрокосмической информации для составления почвенных карт. //Исследование Земли из космоса, 1990, #4. – с. 102-112.
19. Billings W.D., Morris R.J. Reflection of visible and infrared radiation from leaves of different ecological groups. – Amer. J. Bot., 1951, vol. 38, № 5.
20. Coulson K.L., Reynolds D.W. The spectral reflectance of natural surfaces. – J. Appl. Met., 1971, vol. 10, № 6.
21. Erdas Field Guide. Fourth edition. – USA, 1997.
22. Tucker C.J. Photocombination for monitoring vegetation. – Remote Sensing of Environment, 1976.
ПРИЛОЖЕНИЯ
1. Снимок среднего разрешения на территорию района Рыбинского водохранилища
2. Схема дешифрирования данного снимка с легендой
3. Снимок высокого разрешения на территорию Молого-Шекснинского полуострова
4. Карта ландшафтной структуры Дарвинсого заповедника, сост. Калуцковой Н.Н.,
м‑б 1 : 500 000
Выкопировки на территорию района Рыбинского водохранилища из следующих карт:
5. Карта торфяных месторождений Нечерноземной зоны РСФСР. М-б 1 : 1 500 000, 1980.
6. Нечерноземная зона РСФСР. Карта использования земель. М-б 1 : 1 500 000, 1976.
7. Нечерноземная зона РСФСР. Карта мелиорации земель. М-б 1 : 1 500 000, 1978.
8. Нечерноземная зона РСФСР. Карта охраны растительного мира. М-б 1 : 1 500 000, 1980.
9. Нечерноземная зона РСФСР. Карта сельского хозяйства. М-б 1 : 1 500 000, 1978.
10. Нечерноземная зона РСФСР. Почвенная карта. М-б 1 : 1 500 000, 1978.