Регистрация / Вход
Прислать материал

14.613.21.0060

Аннотация скачать
Постер скачать
Общие сведения
Номер
14.613.21.0060
Тематическое направление
Рациональное природопользование
Исполнитель проекта
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Тихоокеанский институт географии Дальневосточного отделения Российской академии наук
Название доклада
Использование данных дистанционного зондирования при картографировании подводных ландшафтов береговой зоны залива Петра Великого (Японское море).
Докладчик
Жариков Василий Валерьевич
Тезисы доклада
Цели и задачи исследования
В прибрежных зонах морей и океанов сконцентрировано около 3/4 населения Земли. Эти области характеризуются интенсивным индустриальным развитием, активной добычей морских природных ресурсов, возрастанием количества промышленных и бытовых отходов. Именно здесь наиболее активны продукционные процессы, концентрируется разнообразие видов, местообитаний и ландшафтов. Изучение структуры и динамики донных природных комплексов базируется на трудоемких и дорогостоящих подводных работах. Оптимизация их объемов представляется возможной на основе методов картографирования с использованием данных дистанционного зондирования (ДДЗ). Реализация потенциала ГИС-технологий в этой области требует решения серии методических и практических задач, связанных со спецификой картографирования морских мелководий. В настоящей работе рассматриваются критерии подбора снимков, способы визуального дешифрирования и алгоритмы компьютерной обработки данных для выявления детальной пространственной структуры геосистем, приведены варианты решения этих задач и представлены результаты экспертного и автоматического дешифрирования ДДЗ.
Район исследований – акватории Восточного участка Дальневосточного морского биосферного заповедника, характеризуется минимальным уровнем антропогенного воздействия, поэтому динамика прибрежных геосистем определяется здесь главным образом природными факторами. В этой связи отметим, что картографирование охраняемых морских мелководий – перспективный подход к инвентаризации ландшафтов с целью долговременного мониторинга динамики прибрежных геосистем и анализу их трендов изменений, обусловленных как природным, так и антропогенным причинами.
Актуальность и новизна исследования
Применяемые в этой работе подходы, методы анализа и обработки данных, активно разрабатываются и используются сейчас во всем мире для изучения процессов трансформации береговой зоны и связанных проблем природопользования.
Настоящее исследование является одной из первых в нашей стране попыток применения ДДЗ в качестве основы картографического мониторинга изменений комплексов прибрежной зоны. Сопряженный анализ тенденций и трендов изменений природных и природно-антропогенных систем предоставляет новые возможности для понимания естественных и обусловленных хозяйственной деятельностью факторов их трансформации. Избранный подход обеспечивает слежение за трансформацией геосистем в береговых зонах, где реализуются крупные проекты развития. В подобных работах важнейшую роль играет наличие данных, традиционно получаемых методами полевых исследований. Очевидно, что создать общую картину распределения донных ландшафтов на протяженных участках береговой зоны только проведением водолазных маршрутных профилей и точечных погружений, практически невозможно. В перспективе, сбор полевых данных может осуществляться с помощью беспилотных летательных аппаратов, способных получать «привязанные» фотоснимки, дешифрирование которых на ключевых участках значительно сократит трудозатраты и приведет к удешевлению полевых работ. Таким образом, используемые подходы, разрабатываемые методы обработки данных и способы экспертного и автоматизированного дешифрирования космоснимков дают возможность получения «гибридной» экспресс-методики составления крупномасштабных тематических карт, детальных ландшафтных карт и среднемасштабных картосхем подводных геосистем.
Описание исследования

Полевые исследования проводились летом и осенью 2013-2016 гг. Схема подводных работ основывалась на методике ландшафтного картографирования с использованием легководолазного снаряжения, разработанной в лаборатории морских ландшафтов ТИГ ДВО РАН. Данные ландшафтных профилей были дополнены сведениями, полученными в точках погружений компактной кабельной видеокамеры BestWill CR110-7A. Позиционирование разрезов и точек наблюдений с использованием видеокамеры обеспечивалось картплоттером Garmin GPSmap 520s, совмещающим функции навигатора и эхолота. Все морские работы сопровождались эхолотным профилированием акватории. В итоге полевых исследований были получены необходимые для экспертного дешифрирования и обработки дистанционных данных сведения о локализации однотипных участков дна в пределах ключевого участка (бухта Средняя). По результатам эхолотных промеров построена цифровая модель рельефа (ЦМР) дна тестового полигона.

Экспертное дешифрирование данных КА IKONOS-2 выполнялось в среде программного комплекса ArcGIS 10.1.  При этом использовался синтез трех каналов (RGB), отображающий снимок с максимальным приближением к восприятию объектов человеческим глазом. Прямое дешифрирование объектов на снимке и ландшафто-индикационный анализ проведены с использованием результатов полевых исследований и опыта подводных работ в прилегающих районах. Кластеризация изображения проводилась методом K-средних, реализованным в программном комплексе ENVI 4.7. Статистическая информация о средних значениях спектральных яркостей для каждого класса в каждом канале визуализировалась в виде графиков. Далее проводилась группировка классов согласно топологической схожести графиков и пространственной корреляции пикселей.

Маскирование изображений обеспечивалось использованием каналов съемки в инфракрасной зоне спектра и ЦМР дна, что позволило провести четкую границу «суша-вода» и отделить глубоководные части акватории (районы с глубиной более 20 м).

При обработке спутниковых данных использовались два метода радиометрической коррекции, первый из которых предполагает расчет глубинно-инвариантного (Depth-Invariant Index), а второй, донного отражательного индекса (bottom reflectance index). Оба способа обработки основаны на модели «переноса излучения» (radiative transfer model), описывающей зависимость между спектральной яркостью и отражательной способностью дна (Lyzenga, 1981).

При расчете глубинно-инвариантного индекса использованы «синий» и «зеленый» спектральные каналы, обладающие наибольшей степенью проникновения в водную толщу. Значения донного отражательного индекса получены с использованием «зеленого» диапазона и ЦМР, построенной по данным эхолотных промеров.

Рассчитанные для ключевого участка значения индексов использовались для радиометрической коррекции всего полигона. При создании тематических карт, индексированные изображения проходили процедуру кластеризации с помощью алгоритмов классификации с обучением методом максимального правдоподобия. Для формирования обучающих выборок по трем классам картографируемых объектов (песчано-гравийные поверхности дна, плотные и разреженные заросли зостеры) использованы полевые данные ключевого участка.

Для оценки точности картографирования результаты тематической классификации сопоставлялись с набором полевых данных в виде точек подводных описаний. При этом полагалось, что проверяемый растр потенциально неточен, а полевые данные хорошо отражают реальную ситуацию. Точность классификации оценивали матрицей ошибок, включающей расчеты точности пользователя и производителя, общей точности и коэффициента Тау (Ma and Redmond, 1995; Mumby and Green, 2000).

В заключение мы оценили возможность анализа долговременных изменений распределения морских трав в районе исследований с использованием архива данных LANDSAT. Для сравнения отобраны снимки 2001 и 2013 гг., относящиеся к соответствующему сезону и максимально близкие по условиям съемки к данным 2014 -16 гг. Такой подход позволил обойтись без дополнительных процедур коррекции, приводящих архивные данные в сопоставимый вид и применяемых обычно при анализе их длинных временных рядов (Hedley, et al., 2005; de Vries et al., 2007; Lyons et al., 2013).

Результаты исследования

По материалам водолазных профилей описано семь типов подводных ландшафтов, экспертным дешифрированием снимка IKONOS-2 выделены 10 фаций. Кластеризация RGB-синтезированного изображения на заведомо избыточное число классов по сходству спектральных признаков также привела к выделению десяти групп пикселей (рис. 1). Анализ соответствий классов пикселей позволил очертить ареалы подводных ландшафтов и уточнить их контуры. Исследования показали, что при визуальном дешифрировании снимки сверхвысокого разрешения обеспечивают детальное картографирования подводных ландшафтов до глубин 8 м.

Рис. 1. Результаты анализа и обработки снимка КА IKONOS-2: А - карта подводных ландшафтов, построенная экспертным дешифрированием, Б – результат автоматической кластеризации. 

Методы коррекции дистанционных данных и анализ индексированных изображений с использованием классификации с обучением позволил получить два варианта карты распределения объектов картографирования в районе.

Рис. 2. Результаты радиометрической коррекции ДДЗ и классификации индексированных изображений

Построенные для оценки точности картографирования матрицы ошибок классификации основаны на мере соответствия проверяемого растра точкам полевых наблюдений. В случае использования глубинно-инвариантного индекса общая точность тематического картографирования (73%) и значение Тау коэффициента (0,57) позволяет оценить соответствие результатов полевым данным как удовлетворительное, а для карты, полученной с применением донного отражательный индекса как очень хорошее (90% и 0,83 соответственно). По результатам сравнения Тау коэффициентов различия между матрицами оказались статистически (P=0,05).

В ходе исследования удалось продемонстрировать, что применение избранных методов обработки космических изображений позволяет получить достоверные данные о распределении подводных ландшафтов и показать правомерность применения экстраполяции индексов радиометрической коррекции с хорошо изученного ключевого участка на весь район исследований. Результаты выполненных работ полностью подтвердили эффективность способа коррекции спутниковых изображений на основе донного отражательного индекса (Sagawa et al., 2010; Hossain et al., 2015). Напомним, что при обработке ДДЗ способом, показавшим лучшую точность тематической карты, в расчетах, использовался растр подводного рельефа. Как правило, для его построения недостаточно информации батиметрических, топографических и навигационных карт, поскольку их масштаб обычно не обеспечивает необходимой детальности ЦМР. В тех случаях, когда нет ни фондовых материалов, ни возможности проведения полевых батиметрических работ для создания кондиционной модели рельефа, целесообразно картографирование с применением глубинно-инвариантного индекса. Удовлетворительная точность этого метода делает его использование в такой ситуации вполне обоснованным.

При визуальной интерпретации данных заросли определялись на глубинах до 8 м, на картах полученных классификацией индексированного изображения, высшая растительность обнаруживалась на глубине до 12 м. Сравнение площадей, занятых высшей водной растительностью в районе исследований, по данным 2001, 2013 и 2014 гг. (рис 3), дает представление о перспективах анализа тенденций долговременной динамики изменений донных комплексов с использованием архива данных LANDSAT. 

Рис. 3. Карты распределения высшей водной растительности.

Практическая значимость исследования
Возможности ГИС-технологий, сводящих к общему знаменателю различную пространственную информацию, обеспечивают сопряженный анализ полевых и дистанционных данных, что повышает эффективность картографирования подводных ландшафтов в сравнении с «традиционными» методами. Использование методов обработки ДДЗ для изучения важнейших компонентов прибрежных геосистем открывает совершенно новые перспективы исследований динамики и возможности мониторинга структурного состояния береговой зоны. Если два десятилетия назад в обзоре публикаций, посвященных картографированию прибрежных морских районов с использованием ДДЗ (Mumby et al., 1998), отмечалось, что только в 4% исследований применяли алгоритмы анализа, связанные с радиометрической коррекцией, то к настоящему времени такие работы составляют уже более 30% и их доля продолжает увеличиваться (Hossain et al., 2015).
Использование ДДЗ позволяет: во-первых, значительно сократить объемы полевых работ по сравнению с традиционными методами картографирования; во-вторых, при наличии значительного архива космических изображений, проводить мониторинг и осуществлять ретроспективный анализ на основе временного ряда дистанционных данных.
Апробированные методы обработки ДДЗ показали пригодность для организации на их основе непрерывного мониторинга состояния прибрежных акваторий. Для этого необходимо отработать процедуры, приводящие архивные данные в сопоставимый вид и применяемые при анализе длинных временных рядов с использованием радиометрической коррекции. Процесс картографирования подводных ландшафтов, обеспеченный автоматизированными операциями, позволяет избежать ошибок пользователя при сопоставлении периодических данных и отследить динамику геосистем береговой зоны моря.
Использование открытых и бесплатных данных космического аппарата LANDSAT-8, делает возможным сезонный и многолетний мониторинг, что в свою очередь может вывести на прогнозы геосистемных изменений. Организация мониторинга на основе спутниковых данных будет способствовать выявлению закономерностей естественной и антропогенной динамики подводных ландшафтов, предоставляя ценную информацию для планирования морского природопользования и управления хозяйственной деятельностью в береговой зоне.