Картографирование растительных сообществ подзоны темнохвойных лесов юга Сахалина на основе космических съёмок

DOI: 10.35595/2414-9179-2020-4-26-60-72

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

А.А. Верхотуров

Институт морской геологии и геофизики Дальневосточного отделения Российской академии наук, Центр коллективного пользования,
ул. Науки, д. 1Б, 693022, Южно-Сахалинск, Россия,
E-mail: ussr-91@mail.ru

В.А. Мелкий

Институт морской геологии и геофизики Дальневосточного отделения Российской академии наук, Лаборатория вулканологии и вулканоопасности,
ул. Науки, д. 1Б, 693022, Южно-Сахалинск, Россия,
E-mail: vamelkiy@mail.ru

Аннотация

Авторами выполнены исследования с целью повышения эффективности тематического картографирования на основе распознавания растительных сообществ подзоны темнохвойных лесов юга Сахалина на разновременных спутниковых изображениях среднего пространственного разрешения Landsat 8. Для улучшения качества распознавания при автоматизированном дешифрировании использовались эталонные выборки участков, где были проведены геоботанические исследования. Проводились эксперименты по дешифрированию растительности на одноканальных, синтезированных многозональных изображениях, полученных в разные сезоны года. Спектральные характеристики позволяют выявить на снимках растительные сообщества по морфолого-физиологическим свойствам различных растений, которые количественно оценивались по отражению растительности на весеннем снимке, и интегральный показатель фотосинтетической активности растительности, которую оценивали по индексу NDVI, рассчитываемому по весенне-осенним снимкам. Рассмотрены концептуальные и методические аспекты прямого экспертного дешифрирования растительности по снимкам Landsat методами классификации с использованием инструментов растровой алгебры ESRI ArcGIS. На примере исследования растительных сообществ подзоны темнохвойных лесов юга Сахалина с достаточным уровнем достоверности выделены темнохвойные лесные массивы, каменноберезняки, формация кедрового стланика, долинные леса, заросли курильского бамбука, а также селитебные зоны, сельскохозяйственные угодья, участки, лишённые растительности в результате гравитационных склоновых процессов, заболоченные участки, ветровалы и техногенные пустоши. Дешифрирование растительного покрова по снимкам Landsat показало, что использование сезонного временного ряда позволяет существенно повысить достоверность дешифрирования большинства видов растительных сообществ на юге острова. Район исследований характеризуется значительным перепадом высот — от 0 до 1100 м, чем обусловлено наличие высотной поясности в растительном покрове, которую необходимо учитывать при дешифрировании. Картографирование завершается выполнением векторизации растровых слоёв и дальнейшей генерализации векторных полигонов в соответствии с выбранным масштабом карты.

Ключ. слова

дешифрирование аэрокосмических изображений, тематическое картографирование, спектральные диапазоны, пихтово-еловые леса, геодезическая привязка

Список литературы

  1. Баймаганбетова Г.А., Голубева Е.И. Космические снимки для картографирования и мониторинга состояния зелёного каркаса г. Астаны. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий в условиях глобальных изменений климата: Материалы Междунар. конф. М.: Издательский дом «Научная библиотека», 2016. Т. 22. Ч. 1. С. 370–380. DOI: 10.24057/2414-9179-2016-1-22-370-380.
  2. Барталёв С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А. Состояние и перспективы развития методов спутникового картографирования растительного покрова России. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2015. Т. 12. № 5. С. 203–221.
  3. Гаджимурадова З.М., Атаев З.В., Братков В.В. Влияние современных климатических изменений на динамику растительного покрова южной части предгорных ландшафтов Дагестана (по материалам дистанционного зондирования Земли). Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки, 2017. Т. 11. № 3. С. 95–103.
  4. Ершов Д.В., Гаврилюк Е.А., Карпухина Д.А., Ковганко К.А. Новая карта растительности центральной части европейской России по спутниковым данным высокой детальности. Доклады Академии наук, 2015. Т. 464. № 5. С. 639–641. DOI: 10.7868/S0869565215290289.
  5. Кабанов Н.Е. Ботанико-географические районы Сахалина. Сообщения ДВФ АН СССР, 1950. Вып. 1. С. 20–24.
  6. Кадочников А.А. Разработка программно-технологической платформы для комплекса оперативной обработки спутниковых данных. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. М.: Издательство Московского университета, 2019. Т. 25. № 1. С. 388–397. DOI: 10.35595/2414-9179-2019-1-25-388-397.
  7. Кадочников А.А., Якубайлик О.Э. Программно-технологическое обеспечение геоинформационной системы бассейна р. Енисей. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий в условиях глобальных изменений климата: Материалы Междунар. конф. М.: Издательский дом «Научная библиотека», 2016. Т. 22. Ч. 1. С. 111–119. DOI: 10.24057/2414-9179-2016-1-22-111-119.
  8. Корец М.А., Скудин В.М. Автоматизированное дешифрирование лесотаксационных выделов по материалам космической съёмки и цифровой модели рельефа местности. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2018. Т. 24. Ч. 2. С. 94–105. DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-94-105.
  9. Крестов П.В., Баркалов В.Ю., Таран А.А. Ботанико-географическое районирование острова Сахалин. Растительный и животный мир острова Сахалин. Материалы Международного сахалинского проекта. Владивосток: Дальнаука, 2004. T. 1. С. 67–92.
  10. Мелкий В.А., Марчуков В.С., Игрицов М.А. Методика автоматизированного ландшафтного дешифрирования космических изображений. Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъёмка, 1998. № 4–5. С. 68–82.
  11. Мелкий В.А., Верхотуров А.А., Сабиров Р.Н., Братков В.В. Анализ состояния лесных земель на острове Сахалин. Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М.К. Аммосова. Серия: Науки о Земле, 2019. № 2 (14). С. 68–73. DOI: 10.25587/SVFU.2019.14.35448.
  12. Побережная Т.М., Сабиров Р.Н., Копанина А.В., Нюшко Т.И., Шахов И.М. Организация экологического мониторинга в зоне воздействия завода СПГ на юге Сахалина. Вестник Дальневосточного отделения Российской академии наук, 2009. № 6 (148). С. 60–67.
  13. Рис У.Г. Основы дистанционного зондирования. М.: Техносфера, 2006. 336 с.
  14. Толмачёв А.И. Геоботаническое районирование острова Сахалина. М. — Л.: Изд-во АН СССР, 1955. 78 с.
  15. Gong P., Wang J., Yu L., Zhao Y.C., Zhao Y., Liang L., Niu Z.G., Huang X.M., Fu H.H., Liu S., Li C., Li X., Fu W., Liu C., Xu Y., Wang X., Cheng Q., Hu L., Yao W., Zhang H., Zhu P., Zhao Z., Zhang H., Zheng Y., Ji L., Zhang Y., Chen H., Yan A., Guo J., Yu L., Wang L., Liu X., Shi T., Zhu M., Chen Y., Yang G., Tang P., Xu B., Giri C., Clinton N., Zhu Z., Chen J., Chen J. Finer resolution observation and monitoring of global land cover: First mapping results with Landsat TM and ETM+ data. International Journal of Remote Sensing, 2013. V. 34. P. 2607-2654.
  16. Igarashi Y., Igarashi T. Late Holocene vegetation history in South Sakhalin, Northeast Asia. Japanese Journal of Ecology, 1998. V. 48. P. 231-244 (на японском языке).
  17. Igarashi Y., Igarashi T., Endo K., Yamada O., Nakagawa M., Sumita M. Vegetation history since the Late Glacial of Habomai bog and Ochiishi Cape bog, Nemuro peninsula, Eastern Hokkaido, North Japan. Japanese Journal of Historical Botany, 2001. V. 10. P. 67-79.
  18. Miyabe K., Tatewaki M. On the significance of the Schmidt Line in the plant distribution in Saghalien. Proceedings of the Imperial Academy, 1937. (Japan). V. 13. No 1. P. 24-26.
  19. Ohmann J.L., Gregory M.J., Henderson E.B., Roberts H.M. Mapping gradients of community composition with nearest-neighbour imputation: extending plot data for landscape analysis. Journal of Vegetation Science, 2011. V. 22. P. 660-676.
  20. Rogan J., Ziemer M., Martin D., Ratick S., Cuba N., De Lauer V. The impact of tree cover loss on land surface temperature: A case study of central Massachusetts using Landsat Thematic Mapper thermal data. Applied Geography, 2013. V. 45. P. 49-57.
  21. Schmidt F. Reisen im Amur-Lande und auf der Insel Sachalin, im Auftrage der Kaiserlich-Russischen geographischen Gesellschaft ausgefuehrt. Botanischer Theil. St.-Pétersbourg. Academie Imperiale Des Sciences, 1868. 227 s. (на немецком языке).

Для цитирования: Верхотуров А.А., Мелкий В.А. Картографирование растительных сообществ подзоны темнохвойных лесов юга Сахалина на основе космических съёмок. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Издательство Московского университета, 2020. Т. 26. Ч. 4. С. 60–72 DOI: 10.35595/2414-9179-2020-4-26-60-72

For citation: Verkhoturov A.A., Melkiy V.A. Mapping of vegetation communities of the subzone of dark coniferous forests of the South Sakhalin based on space surveys. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: Moscow University Press, 2020. V. 26. Part 4. P. 60–72. DOI: 10.35595/2414-9179-2020-4-26-60-72 (in Russian)