Рибінське водосховище

Запровадження.

Мета работы.

Завдання роботи.

Стислий зміст роботи.

Деякі характеристики використаних технічних засобів.

Використані матеріали і кошти обробки I. Методика роботи.

1.1 Метод головних компонент і застосування.

1.2 Об'єднання знімків із різним дозволом.

1.3 Виділення об'єктів по яркостному порогу.

1.4 Метод обчислення вегетаційного індексу NDVI.

1.5 Основні поняття й методику кластерного анализа.

1.6 Методика проведення работыII. Физико-географическая і ландшафтна характеристика району Рыбинского водосховища 2.1 Климат.

2.2 Геолого-геоморфологическая структура.

2.3 Почвы.

2.4 Растительност.

2.5 Ландшафти.

2.6 Ландшафти Дарвинского заповедникаIII. Оцінка можливостей цифрових методів обробки космічних зображень при дешифрировании природних і антропогенних структур району Рыбинского водохранилища.

3.1 Аналіз результатів дешифрування зображень, отриманих шляхом обробки вихідних знімків методом головних компонент.

3.2 Аналіз результатів дешифрування зображення, отриманого шляхом обробки вихідних знімків методом «накладення» (merge).

3.3 Аналіз результатів дешифрування зображень, отриманих шляхом обчислення індексу NDVI по вихідним знімками.

3.4 Аналіз результатів дешифрування зображень, отриманих шляхом обробки вихідних знімків методом кластерного аналізу Укладання Список літератури Додатка.

Мета работы.

Нині новим етапом у розвитку методів дешифрування ландшафтів є методи, засновані на цифровому опрацюванні космічних зображень, які зменшують трудомісткість і збільшують ступінь об'єктивності дешифрування деяких характеристик ландшафтів та його компонентів проти візуальними методами. Чимало їх ми також дозволяють виявити особливості ландшафтів як на якісному, а й кількісному рівні.

Метою згаданої роботи є підставою оцінка застосовності при ландшафтних дослідженнях регіонального масштабу кількох таких методів, стають дедалі більше широко використовуваними, — методу головних компонент (МГК), методу «накладення» (merge), методу вегетационных індексів (зокрема NDVI), виділення об'єктів по яркостному порогу і методу кластерного аналізу. Зокрема, цікаво розглянути сукупне використання кількох методів, що веде до отриманню додаткової інформації, недоступною під час використання кожного з наведених даних методів по отдельности.

Завдання работы.

Для оцінки застосовності даних методів цифровий обробки космічних зображень при ландшафтних дослідженнях регіонального масштабу був обраний район Рыбинского водосховища (зокрема Молого-Шекснинский півострів). Досягнення даної мети довелося б вирішити такі задачи:

1. Виділення біля району Рыбинского водосховища тестового ділянки з проведеними у ньому ландшафтними исследованиями;

2. Дешифрирование космічних зображень завезеними на територію тестового ділянки з допомогою візуальних та на цифрових методів оброблення і порівняння результатів дешифрування з цими польових исследований;

3. Екстраполяція результатів дослідження тестового ділянки завезеними на територію району Рыбинского водосховища, охоплену снимками.

Стислий зміст работы.

Структурно справжня робота представляє собой:

— аналіз даних космічної зйомки, картографічних, фактичних, статистичних та інших матеріалів на цю тему, поданий у тексті;

— дешифрирование многозональных космічних знімків середнього та високого дозволу, отриманих зі супутника «Ресурс-03»;

— аналізують інформацію, отриманої з урахуванням обробки даних зображень цифровими методами, переліченими у Введении.

Текстова частина складається з запровадження, більшості і укладання. У запровадження зазначена мету й завдання роботи, характеристика її структури та використовуваних матеріалів. Більшість ділиться сталася на кілька глав.

У першій главі викладаються засадничі поняття і опис використовуваних методів цифровий обробки зображень, і навіть методика проведення роботи (принципи виділення тестового дільниці і послідовність дій при обробці зображень). У другій главі дається докладна физико-географическая і ландшафтна характеристики аналізованої території Франції і тестового ділянки. Результатом всієї хірургічної роботи стала третя глава, у якій наводяться результати цифровий обробки космічних зображень та власне оцінка можливостей використовуваних методик при ландшафтних дослідженнях регіонального масштаба.

Деякі характеристики використаних.

технічних средств.

Основним матеріалом щодо даної роботи були знімки, отримані з космічного апарату «Ресурс-03», який оснащений бортовий вимірювальної апаратурою високої професійності і середнього дозволу, які забезпечують зйомку Землі у кількох діапазонах видимої і інфрачервоної зони спектра і що включає в себя:

а) моноблок з цих двох многозональных оптико-електронних скануючих пристроїв високого дозволу МСУ-Э, встановлених на загальної поворотною платформе;

б) два комплекту многозонального оптико-механічного сканирующего устрою середнього дозволу з конічній розгорненням МСУ-СК.

Камера МСУ-Э має такі технічні характеристики, найважливіші для подальшого опрацювання изображений:

— робочі діапазони: 0.5−0.6, 0.6−0.7 і 0.8−0.9 мкм;

— просторова що дозволяє здатність у потрібний надирі: 45 м — впоперек напрями польоту і 35 м — вздовж напрямку полета;

— радіометрична точність: 256 рівнів квантування сигнала;

— ширина смуги огляду: 45 км.

і др.

Передбачено дві основні режиму передачі з камер МСУ#Э: детальний (передача даних повного просторового дозволу з одного камери), або оглядовий (передача даних із обох камер, але з ухудшенным вдвічі просторовим дозволом), у якому передається кожна друга рядок детального зображення. У оглядовому режимі забезпечується перегляд смуги шириною щонайменше 80 км, образующейся з допомогою об'єднання смуг огляду двох камер з 10-км перекриттям.

У камері МСУ-СК реалізований принцип конічного сканування, що полягає в переміщенні визирного променя поверхнею конуса з віссю, спрямованої на надир. МСУ-СК має такі технічні характеристики:

— робочі діапазони: 0.5−0.6, 0.6−0.7, 0.7−0.8, 0.8−1.1 мкм (видимі і ближні ІК ділянки спектра) і 10.4−12.6 мкм (теплової ІК участок);

— просторова роздільність: 140 м (в видимому і ближньому ІК ділянках) і 550 м (в тепловому ІК участке);

— радіометрична точність: 256 рівнів квантування сигнала;

— ширина смуги огляду: 600 км.

і др.

Передача відеоінформації зі скануючих пристроїв супроводжується передачею додаткової телеметричним інформації, що використовується як оперативного контролю деяких параметрів бортовий вимірювальної апаратури, так просторової прив’язки, геометричній і фотометрической корекції відеоінформації у її вторинної обробці на засобах потребителя.

Апаратура КА серії «Ресурс-0» задовольняє основним вимогам (що забезпечує просторова роздільність, використовувані спектральні діапазони, періодичність спостереження та ін.) до інформації для дистанційного зондування Землі на вирішення багатьох тематичних задач.

Використані матеріали і кошти обробки.

У цьому роботі використовувався один трехзональный знімок високого дозволу, отриманий сканером МСУ-Э на західну частина Рыбинского водосховища (Молого-Шекснинский півострів) від 13.04.97 і четырехзональный знімок середнього дозволу (сканер МСУ-СК) завезеними на територію всього району Рыбинского водосховища від 31.05.97. Уся обробка даних знімків проводилася в «ERDAS Imagine», ДВС «» ArcView'' і графічних редакторах «» Adobe Photoshop «», «Power Point» і «СorelDRAW».

Для проведення роботи також використовувалися такі картографічні материалы:

1. Ландшафтна карта Дарвинского заповідника. М-б 1: 50 000.

2. Карта ландшафтної структури Дарвинского заповідника. М-б 1: 100 000.

3. Карта земельних угідь СРСР. М-б 1: 4 000 000, 1989.

4. Ландшафтна карта СРСР. М-б 1: 4 000 000, ред. А. Г. Исаченко.

5. Карта рослинності європейської частини СРСР. М-б 1: 2 500 000, 1974.

6. Карта Ярославській області. М-б 1: 200 000, 1993.

7. Карта торф’яних родовищ Нечорноземної зони РРФСР. М-б 1: 1 500 000, 1980.

8. Комплексні атласи Ярославській і Вологодської областей.

9. Нечерноземная зона РРФСР. Карта використання земель. М-б 1: 1 500 000, 1976.

10. Нечерноземная зона РРФСР. Карта сільського господарства. М-б 1: 1 500 000, 1978.

11. Нечерноземная зона РРФСР. Карта меліорації земель. М-б 1: 1 500 000, 1978.

12. Нечерноземная зона РРФСР. Карта охорони рослинного світу. М-б 1: 1 500 000, 1980.

13. Нечерноземная зона РРФСР. Ґрунтова карта. М-б 1: 1 500 000, 1978.

I. МЕТОДИКА РАБОТЫ.

У цьому роботі використовувалося п’ять методів цифровий обробки космічних зображень, які можна підрозділити втричі основні групи (як, втім, та інші цифрові методи, не що використовувалися тут):

— методи поліпшення якості зображення (на подальше візуального дешифрування — метод головних компонент і метод «наложения»);

— інтерактивні методи (користувач бере участь у процесі обробки, задаючи певні умови — виділення об'єктів по яркостному порогу);

— автоматизовані методи (користувач мало бере участь у процесі обробки зображень, тільки останньому етапі ідентифікуючи виділені машиною об'єкти — кластерний аналіз стану та вегетаційний індекс NDVI).

1.1 Метод головних компонент та її применение.

Метод головних компонент (МГК) використовують як ефективний інструмент аналізу даних. Він дає змогу виявити основні закономірності аналізованих зображень, знаходячи й пригнічуючи помеховые сигнали. У остаточному підсумку, обсяг даних зменшується, які інформативність збільшується. Зображення, отримані з допомогою МГК, доповнюють друг від одного й зазвичай легше піддаються інтерпретації, ніж вихідні дані.

Процес обробки даних МГК можна пояснити з прикладу розподілу яркостей пікселів в двухканальном спутниковом зображенні. На рис. показано розподіл їх значень на плоскости.

Координатні осі відповідають яркостям пікселів у кожному каналі. Якщо є в обох каналах мають нормальні розподілу, то підсумкове розподіл має характерну форму еліпса.

У n-мерной системі координат еліпс (2 виміру), еліпсоїд (3 виміру) чи гиперэллипсоид (більш як 3 виміру) формуються, якщо розподіл у кожному каналі нормальне чи близький до нормальному. Для зручності використовуватимемо далі термін «еліпс» незалежно від кількості аналізованих каналов.

Основний ідеєю МГК є обертання осей спектрального простору в такий спосіб, аби домогтися максимальної некоррелированности координат аналізованих точок. Вочевидь, що заодно відбувається зміна координат кожного пиксела щодо нових осей, тобто. змінюються їх яркостные значення. Поздовжня секанс, що відповідає головною (найдовшої) осі еліпса, називається першим головним компонентом (ПГК) даних.

Напрям першим головним компоненти — перший власний вектор, та її довжина — перше (максимальне) власне число. Нова вісь спектрального простору визначається цієї першим головним компонентом, а точкам у системі координат, відповідної цієї осі, тепер присвоюються нові координаты.

Перша компонента показує напрям і довжину головною осі еліпса. Уздовж неї яскравості пікселів матимуть загалом найбільший діапазон мінливості, що полегшує поділ об'єктів різноманітні яркостным градаціям. На рис. то зрозуміло, перше власне число (довжина найбільшої осі еліпса) завжди буде більше, ніж дисперсії до вихідних каналах, оскільки гіпотенуза прямокутного трикутника завжди довші кожного з його катетів.

У двомірної системі координат друга головна компонента відповідає другий осі эллипса.

У вероятностном сенсі вона описує найбільший розкид даних вимірів, які враховує (через ортогональности) ПГК. У випадку в n вимірах є n основних компонент. Кожна наступна головна компонента:

— є найбільш довгою які залишилися віссю еліпса і ортогональна до попередніх компонентами в n-мерном просторі системи координат.

— її довжина кількісно відповідає дисперсії що залишилася (неврахованої попередніми основними компонентами) мінливості даних.

Після застосування МГК кількість каналів, дані яких аналізуються, залишається колишнім, т.к. поворот осей в n#мерном просторі не знижує його розмірності. Проте, кілька перших нових каналів враховують максимальний розкид даних — деяких випадках майже сто%, # тому даними інших каналів часто можна знехтувати без втрати корисною інформації. Отже, практично МГК дозволяє зменшити обсяг даних, і понизити кількість використовуваних каналов.

Окремий аналіз відмінностей другої і покладають наступним компонентами може виявити мінімальні відмінності даних основних складових каналів. За цією компонентами, після усунення впливу попередніх, можна назвати дуже тонкі деталі зображення, хто був затінені вищим контрастом у початковому зображенні. Нерідко вони можуть використовуватися, навпаки, з метою фільтрації, виключаючи характерний галасу даних (наприклад, перешкоди у цих, отриманих зі старих чи несправних сканеров).

Протилежне перетворення зображення, обробленого МГК, у початковий зі зниженням рівня шумів після видалення останніх головних компонент, містять ці шуми, називається інверсією головних компонент. Цей прийом використовується ще якісного і точного розпізнавання об'єктів та його властивостей іншими цифровими методами.

1.2 Об'єднання знімків із різним разрешением.

У ‘'ERDAS Imagine'' існує функція, що дозволяє об'єднати два знімка різного дозволу щоб одержати третього зображення, який володіє найкращими характеристиками обох вихідних знімків.

Ця функція хіба що «накладає» одне із каналів зображення з високим розрізненням за кожен канал зображення середнього дозволу, які можна наочно описати наступній формулой:

Є x (1S + 2S + 3S + 4S) = 1ES + 2ES + 3ES + 4ES, где.

Є - одне із каналів вихідного зображення з великим разрешением;

1S, 2S, 3S, 4S — канали вихідного зображення із середнім разрешением;

1ES, 2ES, 3ES, 4ES — утворені канали синтезованого зображення, мають високе просторова роздільність і колірну підкладку від знімка середнього разрешения.

1.3 Виділення об'єктів по яркостному порогу.

Він використовують у ситуаціях, коли відомий приблизний розкид яркостей який виділяється об'єкта у цьому чи іншому каналі аналізованого зображення. Цей розкид можна отримати роботу, використовуючи гистограмму та перебіг спектральних кривих об'єкта, отриманих по тестовим точкам (рис.). У разі користувач задає приблизні значення (пороги), у яких може коливатися яскравість який виділяється об'єкта, і виділити його із необхідною ступенем точности.

1.4 Метод обчислення вегетаційного індексу NDVI.

Методи обчислення вегетационных індексів (зокрема. індексу NDVI) полягають у виділенні зеленої рослинності з допомогою простої арифметичної перетворення і сягають до повністю автоматизованим методам, у яких участь користувача лише одним останнім етапом — ідентифікацією виділених об'єктів.

Використання вегетационных індексів можливим завдяки специфічного ходу спектральних кривих зеленої рослинності (рис.). Нормалізований вегетаційний індекс NDVI дорівнює відношенню різниці яркостей пиксела зображення на інфрачервоному і червоному діапазоні спектра до сумі,.

тобто. ІК — До .

ІК + До У цьому, що більше значення даного індексу, тим паче яскравою є розглянута рослинність і тих на більш стані вона.

1.5 Основні поняття й методику кластерного анализа.

Кластерний аналіз належить до цифровим автоматизованим методам обробки космічних зображень і дозволяє виділяти контуру з неконтрастной по спектральною яскравості структурою. Це може бути як безпосередньо виділені рослинність, відкриті грунту, вода, хмари й інші об'єкти (рис.), і деякі особливості території, які за непрямим ознаками, наприклад, зволоження, ступінь продуктивності грунтів, литологический склад порід тощо.

Алгоритм кластеризації виробляє спектральний аналіз вихідного многозонального растрового зображення перераховує їх у однозональное, розподіляючи все пикселы в кластери з їхньої яркостным характеристикам.

Метод кластеризації ISODATA використовує спектральні відстані є основою, але класифікує пикселы на кілька прийомів (ітерацій), переопределяя критерії кожному за класу тут і класифікуючи знову в такий спосіб, що спектральні відстані складових вихідних даних поступово уточнюються. Він також перераховує статистику.

Метод ISODATA використовує мінімальне спектральне відстань, щоб визначити відповідний кластер кожному за пиксела. Процес починається з призначення випадкового (наближеного) середнього значення кластера і повторюється до того часу, це тільки значення не досягне величини середнього кожному за кластера вихідних даних. Початкові середні значення кластерів розподіляються рівномірно вздовж центрального вектора спектрального простору. Кількість кластерів задається польз.

Протягом першої ітерації простір рівномірно розбивається на області, центром кожної серед яких є середні значення кластерів (рис.). Пикселы аналізуються з лівого верхнього кута зображення до нижньому правому, блок у блоку. Обчислюється спектральне відстань між пикселом та середнім значенням кластера. Пикселы призначаються на той кластер, де цей період мінімально (рис.). У цьому призначені центри кластерів зміщуються, т.к. їх середні значення змінюються залежно від переважаючих яркостей яких спіткало них пікселів. А, щоб визначити розташування нових центрів, виробляється другий перерахунок. У процесі другий ітерації знову визначаються мінімальні спектральні відстані між точками і «новими середніми значеннями кластерів. Внаслідок цього пикселы знову перераспределяются.

Такі перерахунки повторюються до того часу, доки всі точки з 95%-й ймовірністю не потраплять у будь-якій кластер (рис.). Користувач може сам поставити якомога більше итераций.

Результатом кластеризації методом ISODATA є тематичний растровий шар й створили набір статистик, які включають середні значення кластерів, мінімальні і максимальні значення яркостей вхідних пікселів, середнє квадратическое відхилення і ковариационную матрицю між спектральними каналами. Також, використовуючи даний метод, користувач може оцінити просторові характеристики різних об'єктів, проте, у своїй він повинен переводити зображення у якусь рівновелику чи равнопромежуточную картографічну проекцію, що дозволить розраховувати площади.

У цьому роботі було використано проекція Меркатора для країн широт Північної Америки. Функція самоорганізації дозволяє обмежитися мінімальною втручанням людини у процес розподілу кластерів, користувачеві лише що необхідно дати кольору кожної получившейся градації і ідентифікувати их.

1.6 Методика проведення работы.

А, щоб оцінити можливості цифрових методів при дешифрировании та їх обробки зображень, отриманих зі супутника, було взято два знімка високої професійності і середнього врегулювання район Рыбинского водосховища. На значну частину цього району, зайняту Дарвінівським Державним заповідником, внаслідок тривалих польових досліджень було накопичено дуже великий фактичний, картографічний і статистичний матеріал. Це зіграло певну роль виборі території дослідження, і заповідник був обраний як тестового участка.

Робота складалася з кількох етапів. Перший був у дешифрировании природних і антропогенних структур району Рыбинского водоймища і, зокрема, Молого-Шекснинского півострова по вихідним космічними знімками. По знімку середнього дозволу від 31.05.97, як у більш інформативному для візуального дешифрування і охоплює територію, було створено схема дешифрування і легенда до таку схему.

З другого краю етапі проводили обробку вихідних знімків цифровими методами і аналіз отриманих результатів.

Останній, третій, етап був у безпосередньому аналізі можливостей цифрових методів обробки при дешифрировании природних і антропогенних структур району Рыбинского водоймища і їх властивостей. Він здійснювався з допомогою переказаних у Запровадження тематичних і загальгеографічних карт даний район.

II. ФИЗИКО-ГЕОГРАФИЧЕСКАЯ І ЛАНДШАФТНА ХАРАКТЕРИСТИКА РАЙОНА РЫБИНСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА.

2.1 Климат.

Ця територія міститься у західної подобласти атлантико-континентальной лісової кліматичної області й характеризується достатнім і стійким зволоженням. Річна сума інсоляції становить 78−80 ккал/см2 на рік. Радіаційний баланс становить 19−20 ккал/см2 на рік. Значний радіаційний баланс (19−20 ккал/см2 на рік) сприяє трансформації (прогреванию і зволоженню) повітряних мас і зумовлює недостатньо повне випаровування випадаючих опадів, що становить 500−600 мм на рік, в окремі сезони і два-три роки спостерігається надлишок вологи. Таке надлишкове зволоження території пов’язані з циклоническим режимом погоды.

Середня температура у грудні становить близько -10о З, у липні +17…+18о З. Сума активних температур становить приблизно 1800о З, безморозный період триває 120 днів. Взимку встановлюється сніжний покрив, предохраняющий грунт від сильного промерзания.

Рыбинское водосховище, що займає найбільш знижену частина Молого-Шекснинской низовини і має площа — близько 4.5 км2, може вважатися великим місцевим чинником, впливає на клімат. Велике водне простір сприяє підвищенню вітру і деякому зменшенню добових коливань температури і вологості повітря на літні месяцы.

2.2 Геолого-геоморфологическая структура.

Відповідно до физико-географическому районування Нечерноземного центру (1963) район дослідження входить у Молого-Сарагожский зандрово-болотный, Рыбинский і Пошехоно-Тутаевский холмисто-равнинный райони южно-таежной подпровинции Верхневолжской провінції. Вона займає переважно полого-холмистые піднесені моренні і моренно-эрозионные рівнини у сфері среднечетвертичного зледеніння й великі ниці озерно-ледниковые піщані рівнини з возвышающимися з них «островами» моренних гряд і горбкуватостей. Перші характеризуються приуроченностью до пластовим рівнинам, складеним пермскими і мезозойскими переважно пестроцветными відкладеннями. Дочетвертичные породи перекриті московської (рідше дніпровської) мореною, зазвичай розмитою і малопотужній. Внутрішні площі вододілів часто заболочені. Озерно-ледниковые піщані рівнини зазвичай присвячені широким, часто долинообразным понижениям в корінних породах. Складено пісками і супесями, зазвичай малопотужними, подстилаемыми мореною, ленточными глинами чи дочетвертичными породами. Рельєф слабко террасированный, дренаж недостатній (4). Эрозионное розчленовування рівнини пов’язано із розвитком річковий мережі басейну верхньої Волги.

На самому аналізованої території із північного сходу до Рыбинскому водоймищу підходить піднесена моренно-эрозионная рівнина (Карта ландшафтів СРСР, прил.), перекрита важкими покровными суглинками і глинами, і навіть середніми та легенями моренними завалуненными суглинками (Ґрунтова карта, прил.). Її абсолютні висоти збільшуються із Заходу Схід убік Рыбинско-Сухонской зони підняттів від 130−140 до 200−250 м. Усю решту території займає озерно-ледниковая низовинна піщана рівнина, куди входять практично цілком Молого-Шекснинский півострів і окаймляющая водосховище зусебіч, крім північно-східного узбережжя, з абсолютними висотами трохи більше 150 м. Вона складена аллювиально-зандровыми і озерно-ледниковыми піщаними відкладеннями, перекритими вздовж південно-західного узбережжя водосховища середніми та легенями покровными суглинками, сформованими в південній частині, в закруті Волги, змінюються завалуненными озерними і аллювиальными супесями. До північного сходу від р. Рибінськ з наближенням до долині р. Согожи починають зустрічатися території, перекриті важкими глинами і суглинками, як і весь територія на схід від водосховища. У районі р. Череповця картина більш мозаїчна, місто знаходиться безпосередньо з кінця ареалів подстилающих порід кількох типів: середні й легкі карбонатні моренні каменисто-валунные суглинки, озерні і алювіальні супеси і суглинки. Долини річок Мологи і Суди виконані аллювиальными і озерними пісками. Молого-Андожское межиріччі, як і Молого-Шекснинский півострів, характеризується дуже низькими абсолютними висотами місцевості, слабко розчленованим рельєфом і слабким рівнем дренированности.

2.3 Почвы.

Ґрунтова структура цій території оцінювалася по грунтової карті Нечорноземної зони РРФСР (прил.) У цілому нині, на аналізованої території поширені суглинистые і супесчаные дерново-підзолисті грунту різного рівня оподзоливания, часто оглеенные. Дуже поширені різні типи болотних почв.

У в східній частині цій території переважають глинисті і суглинистые дерново-сильноподзолистые грунту, переважно, масивами на междуречьях, і навіть присутні невеликими острівцями на захід від водосховища. На території аналізованого району, крім Звано-Андожского межиріччя і Молого-Шекснинского півострова, переважають суглинистые і супесчаные дерново-среднеі слабоподзолистые грунту. Долинні комплекси річок, які впадають у водосховище із півночі, мають песчанистые слабо-дерново-подзолистые иллювиально-железистые грунту, але в їх междуречьях й у центральній частині Молого-Шекснинского півострова поширені торф’яні і торфяно-глеевые грунту верхових боліт. На півострові широко представлені торфянисто-глеевые иллювиально-гумусовые подзолы і дерново-подзолисто-глеевые і глееватые грунту, що зустрічаються окремими вкрапленнями і решти аналізованої території. Рыбинское водосховище відіграє вельми значної ролі в поступове зміну умов почвообразования на те, які територіях, викликану їх підтопленням (наприклад, тенденція посилення процесу оглеения почв).

2.4 Растительность.

Ця територія майже зовсім лежить у подзоне південної тайги, лише невелика значна її частина південніше р. Волги належить подзоне змішаних лісів. Рослинність цього району значною мірою змінена людської діяльністю, корінні хвойні лісу на більшу частину лісових площ замінені вторинними мелколиственными модифікаціями. Максимальне поширення условно-коренная рослинність тримає в Молого-Шекснинском півострові, невеликі масиви збереглися північніше р. Череповец і зажадав від р. Рибінськ, і навіть на межиріччі річок Великий Південь і Согожа. У більшості інших місцях природні лісу займають дуже незначні площі (Карта охорони рослинного світу, прил.). Лісистість території коштує від 30% до 55% (14).

Структура лісів району Рыбинского водосховища дуже мозаїчна разом й характеризується мелкоконтурностью (Карти лісів Вологодської і Ярославській областей, прил. і). Основними корінними породами, произрастающими на цій території, є ялина і сосна, причому у їх розташуванні видно чітка залежність від складу почвообразующих порід: сосна приурочена переважно до піщаним і супесчаным субстратам, на неї припадає найбільші площі на Молого-Шекснинском півострові, у районі р. Череповец, в долині Волги Півдні аналізованої території. Ялина поширена у меншою мірою, її основні масиви перебувають у межиріччі Согожи і Великого Півдня і межиріччі Ухры і Волги. Набагато більші території зайняті вторинними березовими і осиновыми лісами, вони зустрічаються практично повсюдно, проте найбільше в в східній частині аналізованого района.

Болотна рослинність характеризується набагато меншою измененностью, ніж лісу, вона докорінно змінена лише районах торф’яних родовищ (Карта торф’яних родовищ, прил.). У структурі рослинності найпоширеніших на низинних територіях Молого-Шекснинского півострова, і у районі р. Череповця комплексів верхових боліт переважає сфагнум (Sphagnum angustifolia, P. S. obtusum, P. S. medium та інших.), присутні болотні кустарнички (кассандра, багно, морошка, лохина, журавлина). Часті болота з розвиненою ярусом з сосни і берези. Для перехідних боліт, розміщених по околиць більшості верхових, характерно поєднання сфагновых мохів з пушицей, шейхцерией, осоками чи гипновыми мохами. Більше рідкісні цій території низинні болота (єдине, але досить велике болото розміщено зі сходу р. Рибінська) характеризуються сильним зарастанием травами (осоки і влаголюбивое різнотрав'я) і гипновыми мохами, а місцями чорної вільхами і верболозом (14).

Про поширення та професійно-кваліфікаційний склад культурної рослинності цій території дають певне уявлення карти використання земель і сільського господарства (прил. і). На цій території найбільші площі зайняті під посіви зернових і кормових культур, льону, посадки картоплі і овочів, і навіть під рослинністю природних кормових угодий.

2.5 Ландшафты.

Більшість території району Рыбинского водосховища належить до Пошехоно-Тутаевскому холмисто-равнинному району, розташованому зі сходу водосховища, Рыбинскому району, включающему у собі безпосередньо водосховище і оцінили оточуючі його ниці простору, і Молого-Сарагожскому зандрово-болотному району (14, 1963). Вони ставляться до южно-таежной подпровинции Верхневолжской провінції, представленої переважно ландшафтами полого-холмистых піднесених моренних і моренно-эрозионных рівнин у сфері среднечетвертичного зледеніння й великими низинними озерно-ледниковыми піщаними рівнинами, з возвышающимися з них «островами» моренних гряд і горбкуватостей, зі змішаними лісами на дерено-підзолистих і подзолисто-болотных грунтах. Перші характеризуються приуроченностью до пластовим рівнинам, складеним пермскими і мезозойскими переважно пестроцветными відкладеннями. Дочетвертичные породи перекриті московської (рідше дніпровської) мореною, зазвичай розмитою і малопотужній. Внутрішні площі вододілів часто заболочені. Озерно-ледниковые піщані рівнини зазвичай присвячені широким, часто долинообразным понижениям в корінних породах. Складено пісками і супесями, зазвичай малопотужними, подстилаемыми мореною, ленточными глинами чи дочетвертичными породами. Рельєф слабко террасированный, дренаж недостатній (4). Значне місце посідають природні кормові угіддя й пашни.

2.6 Ландшафти Дарвинского заповедника.

Дарвинский заповідник належить до ландшафтам ницої озерно-ледниковой піщаної рівнини й у перехідною смузі між зонами випуклих олиготрофных торфовищ і эвтрофных і олиготрофных сосново-сфагновых торфовищ, що зумовлює тут стала вельми поширеною як грядово-мочажинных олиготрофных боліт, і сосново-сфагновых болотних массивов.

На території заповідника виділили два ландшафту: ландшафти древньої озерно-водноледниковой рівнини й молодий прибережній абразионно-аккумулятивной рівнини (5). Другий ландшафт включає у собі зону тимчасового затоплення з абсолютними оцінками 100−102 м, періодично звільнену з-під води, і аквальные комплекси, є невід'ємною частиною прибережній смуги (лагуни, гирла річок); він входить у територію заповідника і окаймляет з заходу, півдня, сходу і північного сходу ландшафт озерній водно-ледниковой равнины.

Уся водораздельная частина Дарвинского заповідника є ландшафт пласкою слабодренированной (на більшу частину території) озерно-водноледниковой рівнини, складеній потужними тонкозернистыми пылеватыми пісками, подстилаемыми малопотужними моренними відкладеннями, з дерново-подзолистыми і подзолисто-болотными ґрунтами під ялиновими і сосновими переважно заболоченими лісами і системами великих олиготрофных боліт. У цьому вся ландшафті виділяються вісім місцевостей, котрі за ступеня дренированности їх можна зарахувати до трьом видам (рис.). Ступінь дренированности обумовлена особливостями геолого-геоморфологического будівлі местностей.

Найбільш дренированной є місцевість Большедворской гряди, що у центральній частині Молого-Шекснинского півострова, але розташованої поза території заповідника. Це висока (114#118 м) щабель озерно-водноледниковой рівнини, складена малопотужними (4#6 м) пылеватыми пісками, подстилаемыми моренними відкладеннями. Ця гряда пов’язані з місцевим підвищенням покрівлі моренних відкладень, майже всюди подстилающих водно-льодовикові піски біля заповедника.

Тут виділяються фонові складні урочища основний поверхні водно-ледниковой рівнини, які характеризуються переважанням ялинових, соснових і березових зеленомошных або смешанно-травных лісів, під якими сформувалися дерново-підзолисті грунту. Уся основна поверхню озерно-водноледниковой рівнини добре дренируется урочищами неглибоких лощин. Сорно-травная рослинність займає тут панування, грунту смыто-намытые дерново-підзолисті різного рівня оглеенности.

Другий вид місцевостей — щодо дренированные низькі (102#108 м) озерно-водноледниковые рівнини, складені пылеватыми пісками, у яких часто зустрічаються прослои супесей і суглинков. Покрівля моренних відкладень тут залягає щодо близько. Територія добре дренируется розвиненою річковий мережею (нині подтопленной). Цей вид біля заповідника представлений двома місцевостями: Захарьинской і Осиновиком.

Захарьинская місцевість розташований у центральній частині заповідника і охоплює долину р. Искры та її притоки р. Санжевы, і навіть дренируемые ними простору водораздельной озерно-водноледниковой рівнини.

Домінантні урочища цієї місцевості є основні поверхні озерно-водноледниковой рівнини з сосняками зеленомошными на слабоподзолистых грунтах. Цей тип урочищ набув значного поширення переважають у всіх місцевостях водораздельной рівнини. Субдоминантными є урочища вологих і сирих грив, що у перехідною зоні від гряд до болотним масивам. Тут ростуть сосняки і ялинники долгомошные (заболачивающиеся), сформовані на торфянистоі торфяно-подзолисто-глеевых грунтах. Тут частенько зустрічаються своєрідні урочища з багатим рослинним покривом, що займають також основні поверхні водно-льодовикових гряд. Рослинний покрив цих урочищ представлений ялинниками складними (липняковыми) на дерено-підзолистих почвах.

Головною особливістю цього виду місцевостей служить наявність долин річок. У долині річок Іскри і Санжевы на надпойменной терасі переважають вторинні березові зеленомошные лісу на окультурених среднеподзолистых глееватых грунтах. Тераси давно використовуються людиною як сінокосів та пастбищ.

Місцевість Осиновик розташований у південній частині заповідника і охоплює долину р. Гілка і дренируемые нею прилеглі водно-льодовикові рівнини. Вона ідентична за складом домінантних і субдоминантных урочищ Захарьевской місцевості.

Третій вид місцевостей ландшафту озерно-водноледниковой рівнини характеризується слабкої дренированностью як наслідок, переважанням болотних комплексів. Цей вид представлений п’ятьма місцевостями. Вони характеризуються розмитістю, неконтрастностью рельєфу, невеликими перепадами висот. Диференціація ПТК тут переважно визначається умовами увлажнения.

Борокско-Хотавецкая місцевість міститься у південно-західній частині заповідника. Домінантними є урочища олиготрофных боліт. Переважають залісені болота, з сосняками сфагновыми, які ростуть на торфах незначною потужності з периферійним частинам болотних масивів; їх відкриті центральні частини характеризуються потужними торфами і переважанням сфагнума (Sphagnum fuscum).

Своєрідність даної місцевості залежить від щодо значне поширення урочищ водно-льодовикових гряд. Вони облямовують болотні масиви майже суцільна смуга із боку водоймища і мають багато різновидів — від найбільш сухих (з сосняками беломошными на підзолистих слаборозвинених грунтах) до сирих, заболачивающихся (з сосняками долгомошными на торфяно-подзолисто-глеевых грунтах). Останні займають перехідні до болотним масивам зоны.

Також, тут не водно-льодовикових грядах поширені вторинні березняки зеленомошные на окультурених підзолистих грунтах дома колишніх с/г угодий.

Бор-Тимонинская місцевість лежить у південній частині заповідника. Тут як і, як й у Борокско-Хотавецкой місцевості, домінантними є урочища болотних масивів з сосняками сфагновыми, субдоминантными — урочища відкритих боліт зі сфагновыми асоціаціями на потужних торфах. У цьому місцевості щодо поширені незаболоченные гряди водно-ледниковой рівнини. Особливістю цієї місцевості є найкраща виразність древніх еолових форм. Урочища найвищих поверхонь гряд представлені сосняками беломошными на слаборозвинених підзолистих грунтах, основні ж поверхні зайняті сосняками зеленомошными на слабоподзолистых грунтах, а перехідною зоні до болотним масивам — сосняки долгомошные на торфянисто-подзолисто-глеевых грунтах.

Мороцкая місцевість, розташована у в північно-західній частині заповідника, характеризується безліччю озер різних розмірів, що є всередині болотних масивів. Це залишкові первинні озера, нині інтенсивно заростаючи. Ця місцевість стосується основному до охоронної зони заповідника, а у сам заповідник входить лише її південна часть.

У цілому нині місцевість характеризується переважанням складних урочищ великих олиготрофных торфовищ. У південній частині зустрічаються переважно урочища перехідних боліт, які «вирізняються» витягнутими із заходу на південний схід урочищами незаболоченных останцов водно-льодовикових гряд. Там розвинені сосняки зеленомошные на слабоподзолистых грунтах. Часто зустрічаються заболачивающиеся сосняки і ялинники на торфянистоі торфяно-среднеі сильноподзолистых глеевых почвах.

Янско-Среднедворская місцевість займає крайню південно-східну частина заповідника і вирізняється максимальної заболоченностью, до 80−90% території. Болота представлені тут складними системами, які з зрощених великих олиготрофных і мезотрофных торфовищ (16−18 км протяжністю). Ці урочища є доминантными.

Особливість даної місцевості: фактичну відсутність гряд серед боліт: вони виявилися похованими під торфами. У Янско-Среднедворской місцевості сформувалася своєрідна добре розвинена система стоку з болотних масивів. У місцях стоку сформувалися урочища мезотрофных сфагновых драговин, є характерною рисою для даної местности.

Искрецкая місцевість, розташована у північній частині заповідника, також характеризується значним поширенням боліт. З їхнього поширенню на неї припадає проміжне місце між двома останніми місцевостями, однак ще сформувалася мережу мезотрофных драговин, а грядово-мочажинный комплекс розвинений недостатньо. У цьому місцевості серед болотних масивів і особливо вздовж берегової лінії водосховища зустрічаються також урочища незаболоченных водно-льодовикових гряд, у яких домінують сосняки зеленомошные на слабоподзолистых почвах.

Попри відзначене розмаїтість виділених місцевостей, вони мають значним подібністю по набору урочищ і за характером ландшафтообразующих процесів. У ландшафті молодий прибережній абразионно-аккумулятивной рівнини основними ландшафтообразующими чинниками служать переробка берегів і акумуляція донних наносів у зоні тимчасового затоплення. У ландшафті древньої озерно-водноледниковой рівнини таким процесом є заболочування вододільних гряд.

III. ОЦІНКА МОЖЛИВОСТЕЙ ЦИФРОВИХ МЕТОДІВ ОБРОБКИ КОСМІЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ ПРИ ДЕШИФРИРОВАНИИ ПРИРОДНИХ І АНТРОПОГЕННИХ СТРУКТУР РАЙОНА РЫБИНСКОГО ВОДОХРАНИЛИЩА.

Робота полягало у проведенні аналізу результатів цифровий обробки космічних зображень з метою ландшафтних досліджень. Як опорною інформації використовувалися дані наявні завезеними на територію Дарвинского державного заповідника (польові дослідження, картографічні матеріали, літописі природи), та був при паралельному розгляді картографічних матеріалів і результатів цифровий обробки зображень отримані висновки, які экстраполировались протягом усього аналізовану територію.

Нижче представлений аналіз результатів обробки вихідних знімків з кожного з використаних цифрових методів.

3.1 Аналіз результатів дешифрування зображень, отриманих шляхом обробки вихідних знімків.

методом головних компонент.

Метод головних компонент належить до групи цифрових методів, дозволяють підвищити якість зображення для візуального дешифрування. За результатами аналізу зображення, обробленого МГК, можна дійти невтішного висновку, що як перша головна компонента близька до найбільш яскравому каналу вихідного зображення навіть більше контрастна. Друга головна компонента підкреслює текстуру зображення, дозволяючи чітко розділити контуру і об'єкти, мають на знімку однорідну, рівну текстуру від об'єктів, що характеризуються зернистостью. У цьому можна спостерігати ефект псевдорельефа — об'єкти з більш зернистої текстурою здаються опуклими. Третя головна компонента розглядалася лише з зображенню середнього дозволу, але він містить переважно шум, лише болота і хмарність виділяються темним кольором.

Синтез трьох перших головних компонент травневого знімка середнього дозволу (див. додаток) є інформативним проти вихідним, оскільки б`ольшая контрастність синтезованого зображення на першому каналі дозволяє дуже чітко відокремити болотні масиви від лісових. Олиготрофные і мезотрофные болота (як залісені, і необлесенные) на торфах різною потужності на аналізований сезон характеризуються більшої яскравістю рослинності, ніж основні поверхні водно-льодовикових і моренних рівнин з сосновими і ялиновими переважно зеленомошными лісами, поширеними практично повсюдно на території - і з різної ступенем дренированности. Комплекси з лісами перезволожених местообитаний характеризуються темними квітами, що пов’язані з невисоким бонитетом таких лісів.

Ефект псевдорельефа, присутній на другий головною компоненті, мало проявляється цьому зображенні за його невисокого дозволу: завдяки такому вирішенню майже всі об'єкти мають більш-менш неоднорідною текстурою. Так, сільськогосподарські угіддя буде з культурною рослинністю на дерено-підзолистих окультурених грунтах і селитебные території на знімку середнього дозволу утворюють практично єдиний, дуже мозаїчний контур, у якого дуже великої зернистостью. У цьому с/г землі мають на синтезованому зображенні світло-жовтий відтінок тому, що молоді с/г культури мають високої отражательной здатністю. Території населених пунктів різко із нею контрастують і мають на зображенні червоний колір. Промислові зони міст Череповец і Рибінськ характеризуються більш темними відтінками, ніж інші селитебные території, через значної забруднення, що дається взнаки у зниженні отражательной здібності.

Слід зазначити, деякі об'єкти (наприклад, хмарність) незначно, але ускладнюють дешифрирование даного зображення, бо мають практично хоча б колір, як і селитебные території, а тіні хмар надають на нижележащие контуру затемняющее дію.

Синтез двох перших компонент весняного знімка високого дозволу (див додаток) показує зовсім іншу картину. Знімок було зроблено той час, коли на аналізованої території тримався стійкий сніжний покрив, і із-під льоду звільнилося лише русло р. Мологи і більшість зони тимчасового затоплення (що добре навіть на вихідному знімку). Це свідчить у тому, що дешифрирование цій території може здійснюватися переважно за присутністю і стану снігового покрову, і навіть наявності і щільність деревної рослинності, що його маскує.

Перша головна компонента, як вже описувалося вище, посилює контрастність зображення, що разом із псевдорельефом на другий головною компоненті створює дуже цікавий ефект. На знімку рівним бузковим кольором виділилися водні об'єкти під кригою, с/г угіддя й відкриті грунту під снігом, і навіть олиготрофные і олиготрофно-мезотрофные необлесенные болота на середніх і глибоких торфах. Комплекси, які мають розвиненим і щільним деревним ярусом (такі, як водно-льодовикові гряди з сосновими і ялиновими зеленомошными лісами на слабоподзолистых глееватых грунтах; долини річок з сосновоі елово-березовыми трав’янистими лісами на перегнойно-дерново-подзолистых грунтах; рослинність зони тимчасового затоплення (з переважно вербовими заростями) виділилися контрастним жовто-зеленим кольором і здаються опуклими. Комплекси олиготрофно-мезотрофных і мезотрофных залісених боліт на малих і середніх торфах (стоків з олиготрофных боліт) мають менш вираженим деревним ярусом і дешифрируются за кольором, перехідному від бузкової до желто-зеленому. Слід зазначити, що псевдорельефа значно покращує візуальне сприйняття зображення полегшує його дешифрирование, попри небагате колірну гамму.

Отже, по весняного знімку високого дозволу, обробленого методом головних компонент, чітко виділяються природні комплекси з деревної рослинністю, хоча визначення породного складу древостоя виглядає важким. З іншого боку, вербові зарості зони тимчасового затоплення зливаються з берегової деревної рослинністю, що робить практично невидимою берегову лінію і неможливим визначення розмірів зони тимчасового затоплення.

3.2 Аналіз результатів дешифрування зображення, отриманого шляхом обробки вихідних знімків.

методом «накладення» (merge).

Метод «накладення» можна також ознайомитися зарахувати до групі цифрових методів, що поліпшують якість зображення для візуального дешифрування. Поєднання однієї з каналів зображення високого дозволу з кожним каналом знімка середнього дозволу дозволяє практично вдвічі підвищити інформативність синтезованого зображення, яке має високий просторовим дозволом та кольорової основою від знімка середнього разрешения.

На синтезованому зображенні (див. додаток) добре різняться с/г і селитебные землі, оскільки колірні характеристики знімка середнього дозволу підкреслюються чітко вираженої структурою зображення високого дозволу. Також чіткіше видно та інші об'єкти антропогенного походження: просіки, шляхи і т.д.

З допомогою цього методу вдалося краще отдешифрировать структуру боліт: однозначно виділилися мезотрофные залісені стоки з нього, хоча вихідному знімку високого вирішення і за його обробці МГК вони погано дешифрировались через подібність з сосновими і ялиновими зеленомошными лісами водно-льодовикових гряд, але в зображенні середнього дозволу — через недостатність разрешения.

Поєднання обох зображень призвело до виявлення берегової лінії, що дозволило чітко вирізнити зону тимчасового затоплення, хоча, як зазначалося, на жодному із вихідних знімків окремо вона вже практично не виділяється. Ця територія тримає в синтезованому зображенні найтемнішу колір. Виділення цих комплексів сталося тому що за поєднанні двох разносезонных зображень чітко позначилися межі: одному з знімків рівень водосховища високий (не одразу після повені), і добре видно берегову лінію, але в іншому кордон снігового покрову позначає мінімальний рівень (після зимової обніжка). Для зручності подальшого аналізу зона тимчасового затоплення була відділена по яркостному порогу четвертим каналу синтезованого зображення (найбільш контрастному) і забарвлена в синій колір (див. додаток).

3.3 Аналіз результатів дешифрування зображень, отриманих шляхом обчислення індексу.

NDVI по вихідним снимкам.

Методи обчислення вегетационных індексів (зокрема. індексу NDVI) можна зарахувати до повністю автоматизованим методам, у яких участь користувача лише останнім етапом — ідентифікацією виділених об'єктів.

Знімок середнього дозволу (додаток) у наприкінці травня, коли вся рослинність перебуває у зеленому стані, на ньому територія дешифрируется переважно за присутністю (світлі відтінки сірого) чи відсутності (темний тон) рослинності. Там, де рослинність є, можна назвати її різне стан — молоді с/г культури на дерено-підзолистих окультурених грунтах характеризуються максимальної яскравістю, а різні болотні комплекси й захопити основні поверхні водно-льодовикових і моренних рівнин різного рівня дренированности з сосновими і ялиновими переважно зеленомошными лісами мало виділяються із загального фону. У цілому нині це зображення недостатньо інформативне, оскільки у ньому дешифрируется бонітет лісової рослинності і, отже, ступінь дренированности территории.

Знімок високого дозволу після обчислення індексу NDVI представляє з себе цікаву картину (див. додаток), оскільки у ньому яскраво виявляються лише хвойні лісу, що дозволяє їх легко дешифрировать. Давні горбисті сухі материкові дюни з сосновими беломошными і беломошно-зеленомошными лісами на слабоподзолистых грунтах, і навіть плоскі, місцями широкі свіжі і вологі водно-льодовикові гряди з сосновими і ялиновими зеленомошными лісами на слабоподзолистых і слабоподзолистых глееватых грунтах виділяються найбільш світлим кольором. Використовуючи метод виділення об'єктів по яркостному порогу, ці комплекси було пофарбовано червоним кольором (додаток).

3.4 Аналіз результатів дешифрування зображень, отриманих шляхом обробки вихідних знімків методом кластерного анализа.

Кластерний аналіз, як попередній метод, належить до автоматизованим цифровим методам обробки многозональных зображень. Ідентифікація виділених з його за допомогою об'єктів здійснюється з залученням наземної інформації, карт, спектральних кривих, і навіть інших методів обробки зображень. Порівняльний аналіз ландшафтної карта народження і кластерного зображення завезеними на територію заповідника показав, що у знімку середнього дозволу (додаток) бачимо різну яскравість лісів за тими чи інших местообитаниях, визначене бонитетом лісу, його сомкнутостью тощо., аж залежить та умовами зволоження території.

Серед урочищ гряд вододільних рівнин на знімку середнього дозволу добре виділяються що займають дуже незначні площі древні материкові дюни, горбисті, сухі зі слабоподзолистыми ґрунтами під сосновими беломошными і беломошно-зеленомошными лісами. На кластерному зображенні вони характеризуються помітним переважанням темно-зеленого кольору. Чітко виділяються плоскі, місцями широкі, свіжі водно-льодовикові гряди зі слабоподзолистыми ґрунтами під сосновими зеленомошными лісами, вони дешифрируются по переважанню синьо-зеленого кольору. Урочища пласких вологих водно-льодовикових гряд зі слабоподзолистыми глееватыми ґрунтами під ялиновими і березовими зеленомошными лісами дешифрируются менш однозначно, на кластерному зображенні вони у певних місцях виділяються як більше сирі місцеперебування, чому це має бути, судячи з карті. Цим урочищам відповідає переважання синьо-зеленого кольору ще на поєднанні з ясно-зеленими і коричневим. Урочища, перебувають у перехідною зоні від гряд до болотним масивам, представляють з себе сирі місцеперебування з торфяно-среднеі сильно-подзолистыми ґрунтами під сосновими, ялиновими і березовими заболачивающимися лісами. На кластерному зображенні вирізняються по поєднання ясно-зеленого і синьо-зеленого цветов.

Серед урочищ болотних масивів найчіткіше виділяються що займають великі території на Молого-Шекснинском півострові відкриті олиготрофные і олиготрофно-мезотрофные болота з грядово-мочажинным комплексом на глибоких торфах. Ці урочища визначаються по явному переважанню ясно-коричневого кольору. По околиць цих боліт (здебільшого місцях стоків з нього) темно-коричневим кольором позначаються мезотрофные відкриті й залісені болота на середніх і трохи дрібних торфах. Інші урочища болотних масивів виділяються гірше, наприклад, залісені олиготрофные болота на малих і середніх торфах читаються схоже ж, як і залісені мезотрофные стоки з боліт. Очевидно, це ж таки пов’язані з маскирующим ефектом деревної растительности.

Рослинність сільськогосподарських угідь наприкінці травня (яким датується знімок) характеризується дуже високою отражательной здатністю, що підтверджено її спектральним профілем на рис., і тримає в кластерному зображенні ясно-коричневий колір, як і рослинність боліт. Проте, ці контуру перемежовуються з контурами відкритих грунтів селитебных територій (блакитний колір кластерного зображення), із чого можна зрозуміти, що це і є культурна рослинність, або рослинність природних пасовищ (відокремити пасовища від ріллей знімками практично невозможно).

Антропогенні об'єкти, такі як населених пунктів, особливо великі, мають значної неоднорідністю отражательных властивостей у різних їх частинах. Так центри міст і особливо їхнього промислові території, які характеризуються підвищеної загрязненностью (металургійний на заводі Череповце, центр Рибінська), мають більш щільною забудовою, ніж околиці. Вона має на вихідному знімку значно більше темний відтінок, що виражається на кластерному зображенні темно-зеленим і навіть фіолетовим квітами.

При порівняльного аналізу різних карт, вихідного і кластерного зображень видно, що з малим винятком переважанню кожного кольору кластерного зображення середнього дозволу відповідають території з приблизно однаковим зволоженням, схожою структурою рослинного покриву чи однаковим типом землекористування. Так було в виділених по вихідному знімку лісових контурах на кластерному зображенні виділяються більш дробные градації за рівнем дренированности местообитаний: переважному темно-зеленому кольору відповідають сухі і свіжі дренированные місцеперебування з сосновими зеленомошными лісами та його похідними; переважному сине-зеленому — свіжі і вологі дренированные місцеперебування з сосновими і ялиновими зеленомошными і смешаннотравными лісами та його похідними; поєднання синьо-зеленого і ясно-зеленого — вологі й вогкі слабодренированные місцеперебування з хвойними зеленомошными і долгомошными лісами та його похідними; поєднання ясно-зеленого і темно-коричневого — сирі місцеперебування з заболоченими мелколиственными і сосновими лесами.

У межах болотних контурів вирізняються такі градації: переважанню ясно-коричневого кольору відповідають відкриті бані олиготрофных і олиготрофно-мезотрофных боліт з грядово-мочажинным комплексом; поєднання темно-коричневого зі світло-коричневим — мезотрофные залісені болота, зокрема на місцях стоку з олиготрофных болот.

По знімку високого дозволу (датируемому серединою квітня) (додаток), як зазначалося вище, дешифрирование території може здійснюватися переважно за присутністю і стану снігового покрову, і навіть наявності і щільність деревної рослинності, що його маскує.

Більшість природних об'єктів виділяється неоднозначно разом й характеризується поєднанням квітів. Більше темним градаціям яскравості відповідають древні материкові дюни, горбисті, сухі з сосновими беломошными і беломошно-зеленомошными лісами на слабоподзолистых грунтах і урочища пласких водно-льодовикових гряд, свіжих і вологих, з сосновими і ялиновими зеленомошными лісами на слабоподзолистых і слабоподзолистых глееватых грунтах. На кластерному зображенні вони характеризуються поєднанням переважно бузкової кольору ще на поєднані із зеленим. Мезотрофные залісені стоки з боліт на малих і середніх торфах виділяються по переважному зеленим кольором, тобто. також мають досить невисоку отражательную здатність через присутність деревної рослинності. Можливо, затемняющий ефект виявляється, і станом снігу, який місцях стоків з боліт сходить інтенсивніше і тому має високої яскравістю, властивій стійкого снігового покрову.

Безпосередньо болотні комплекси на знімку високого дозволу мають високої яскравістю. Залісені олиготрофные і олиготрофно-мезотрофные болота на малих і середніх торфах виділяються по поєднання ясно-зелених відтінків, але затемняющее дію деревної рослинності все-таки позначається, і вони поступаються за яскравістю олиготрофным відкритим болотам на глибоких торфах, що характеризуються поєднанням білого і ясно-рожевого цветов.

Слід зазначити, проте, що це метод має й певні особливості, які бажано враховувати під час подальшому використанні. Наприклад, потрібно понад детальне вивчення досліджуваної території чи залучення додаткових методів дешифрування у разі, коли яскравості різних за своїй — природі об'єктів схожі й програма кластерного методу відносить в те ж категорію. Так, на знімку високого дозволу рослинність зони тимчасового затоплення потрапила до одну групу з хвойними лісами, а с/г землі і відкриті грунту населених пунктів не відрізнити комплексів відкритих олиготрофных боліт. Для уточнення цих контурів на кластерну зображення високого дозволу було накладено виділені раніше комплекси з хвойними лісами і зона тимчасового затоплення (див. додаток).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Через війну зробленого було проаналізовано трехзональный знімок високого врегулювання Молого-Шекснинский півострів від 13.04.97 і четырехзональный знімок середнього врегулювання територію всього району Рыбинского водосховища від 31.05.97 і зображення, отримані шляхом обробки вихідних знімків різними цифровими методами при порівняльного аналізу даних зображень з фактичними, картографічними і літературними матеріалами. Це дозволило б зробити такі выводы:

1. Знімок високого дозволу весняного періоду дає змоги виявити динаміку стану снігового покрову біля, і навіть наявність деревної рослинності і щільність древостоя.

На травневому знімку середнього дозволу виділяються лісу за тими чи інших местообитаниях, їх бонітет тощо., аж залежить та умовами зволоження территории.

2. По весняного знімку високого дозволу, обробленого методом головних компонент, чітко виділяються природні комплекси з деревної рослинністю, хоча визначення породного складу древостоя виглядає важким.

Вербові зарості зони тимчасового затоплення зливаються з берегової деревної рослинністю, що робить практично невидимою берегову лінію і неможливим визначення розмірів зони тимчасового затоплення.

3. З допомогою методу «накладення» чіткіше дешифрируются структури болотних комплексів. Однозначно виділяються мезотрофные залісені стоки з боліт, хоча вихідному знімку високого вирішення і за його обробці МГК вони погано дешифрируются через подібність з сосновими і ялиновими зеленомошными лісами водно-льодовикових гряд, але в зображенні середнього дозволу — через недостатність дозволу.

Поєднання обох зображень дозволило виявити берегову лінію зоною тимчасового затоплення, хоча одному з вихідних знімків окремо вона вже практично не выделяется.

4. Оскільки вегетаційний індекс NDVI чутливий лише у зеленої рослинності, то його зображенню на весняний період чітко виділяються лише хвойні лісу.

Наприкінці травня, коли було зроблено знімок середнього дозволу, практично вся рослинність перебуває у зеленому стані, тому територія дешифрируется переважно за присутністю чи відсутності рослинності, і навіть її различному стану.

5. Метод виділення об'єктів по яркостному порогу зручний, оскільки це дозволяє назвати лише цікаві для дослідника об'єкти і накласти їх у інші знімки чи картографічну основу для наочності. З іншого боку, є можливість автоматичного підрахунку площ виділених об'єктів, що виключає участь людини у цієї трудомісткою процедуре.

6. При порівняльного аналізу різних карт, вихідного і кластерного зображень було встановлено, що з малим винятком переважанню кожного кольору кластерного зображення середнього дозволу відповідають території з приблизно однаковим зволоженням, схожою структурою рослинного покриву чи однаковим типом землекористування. Інколи справа, коли яскравості різних за своїй — природі об'єктів схожі й програма кластерного методу відносить в те ж категорію, потрібно понад детальне вивчення досліджуваної території чи залучення додаткових методів дешифрування. Так, на знімку високого дозволу рослинність зони тимчасового затоплення потрапила до одну групу з хвойними лісами, а с/г землі і відкриті грунту населених пунктів не від комплексів відкритих олиготрофных боліт. Проте, цю проблему практично знімається накладенням виділених раніше іншими методами комплексів з хвойними лісами і зони тимчасового затопления.

Цифрові методи обробки многозональных космічних зображень, оцінка можливостей яких проводилася у цій роботі, необхідні при уточненні ландшафтних контурів, виявленні динаміки і соціальної спрямованості різних природних процесів, вплив тих чи інших об'єктів друг на друга.

СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛИТЕРАТУРЫ.

1. Вікторів С.В., Востокова Е. А., Вышивкин Д. Д. Введення ЄІАС у индикационную геоботанику. — М.: МДУ, 1962. — 227 с.

2. Гарбук С. В., Гершензон В.Є. Космічні системи дистанційного зондування Землі. — М.: Видавництво Проте й Б, 1997. — 296 с.

3. Дистанційне зондування: кількісний підхід. / Під ред. Свейна Ф., Дейвіса Ш. — М.: Надра, 1983. — 415 с.

4. Девіс Дж.С. Статистичний аналіз даних в геології. Пер. з анг. — М.: Надра, 1990. — 427с.

5. Ісаєв О.С., Сухих В.І., Калашніков О.Н. та інших. Аерокосмічний моніторинг лісів. — М.: Наука, 1991. — 240 с.

6. Ісаченка О. Г. Ландшафти СРСР. — Л.: ЛДУ, 1985. — 320 с.

7. Калуцкова М. М. Ландшафтний кадастр заповідних територій: методика упорядкування та використання з організацією біосферних заповідників (дисертація). — М.: МДУ, 1985. — 214 с.

8.Книжников Ю. Ф. Основи аерокосмічних методів досліджень. — МДУ, 1980 — 137 с.

9. Книжників Ю.Ф., Кравцова В.І. Принцип множинності у сприйнятті сучасних аерокосмічних методах і знаходять способи дешифрування серії знімків при сільськогосподарських дослідженнях. // Аерокосмічні методи в почвоведении і їх використання сільському господарстві. — М.: Наука, 1990 — з. 47−54.

10.Кравцова В.І. Географічне дозвіл — новий показник географо-картографической оцінки знімків. // Аерокосмічні методи в почвоведении і їх використання сільському господарстві. — М.: Наука, 1990 — з. 34−46.

11.Кринов О. Л. Спектральна відбивна здатність природних утворень. — вид-во АН СРСР, М.Л., 1947 — 271 с.

12.Мильков Ф. Н., Гвоздецкий Н. А. Фізична географія СРСР. Загальний огляд. — М.: Державне видавництво географічної літератури, 1958. — 351 с.

13.Проблемы природного і сільськогосподарського районування і типології сільських місцевостей СРСР. / Під ред. Гвоздецкого Н. А., Крючкова В. Г. — М.: МДУ, 1989. — 287 с.

14Рачкулик В.І., Ситникова М. В. Відбивні властивості і моральний стан рослинного покриву. — Л.: Гидрометеоиздат, 1981. — 287 с.

15.Толчельников Ю. С. Оптичні властивості ландшафту. — Л.: Наука, 1974 — 252 с.

16 Фізико-географічне районування Нечерноземного центру. / Під ред. Гвоздецкого Н. А., Жучковой В. К. — М.: МДУ, 1963. — 451 с.

17. Фізико-географічне районування СРСР. Характеристика регіональних одиниць. / Під ред. Гвоздецкого Н. А. — М.: МДУ, 1968. — 576 с.

18.Щербенко Є.В., Асмус В. В., Андроников В. Л. Методика цифровий обробки аерокосмічній інформації упорядкування ґрунтових карт. //Дослідження Землі з космосу, 1990, #4. — з. 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.

ДОКЛАДАННЯ.

1. Знімок середнього врегулювання територію району Рыбинского водохранилища.

2. Схема дешифрування даного знімка з легендою.

3. Знімок високого врегулювання територію Молого-Шекснинского полуострова.

4. Карта ландшафтної структури Дарвинсого заповідника, сост. Калуцковой Н. Н.,.

м#б 1: 500 000.

Выкопировки завезеними на територію району Рыбинского водосховища з таких карт:

5. Карта торф’яних родовищ Нечорноземної зони РРФСР. М-б 1: 1 500 000, 1980.

6. Нечерноземная зона РРФСР. Карта використання земель. М-б 1: 1 500 000, 1976.

7. Нечерноземная зона РРФСР. Карта меліорації земель. М-б 1: 1 500 000, 1978.

8. Нечерноземная зона РРФСР. Карта охорони рослинного світу. М-б 1: 1 500 000, 1980.

9. Нечерноземная зона РРФСР. Карта сільського господарства. М-б 1: 1 500 000, 1978.

10. Нечерноземная зона РРФСР. Ґрунтова карта. М-б 1: 1 500 000, 1978.