География и мониторинг биоразнообразия
Подождите немного. Документ загружается.
150
151
РИС.29
152
Рис.29. Типы “ландшавтов” М осковской области по
классификации осенней и зимней сканерной съемки Landsat 7
Леса :1-5 - мелколиственные, 5 –10 – смешанные, 10 – 15 –
хвойные; Населенные пункты: 16 – 23 – окраины городов и
деревень, 24 –31 – малые города и окраины крупных городов, 32 –
44; Сельско-хозяйственные земли: 45 – 63 – брошенные. 64 – 75
переходные , 76 – 99 – пашни сельско-хозяйственные земли и луга
на песках: 100 – 111 – пашни и луга,127 – 148 – мелколесье.
Водоемы: 149 – 158 мелководья, 176 – 180 – основная часть
акватории
Рис. 40. Информативность на уровне элементарной территориальной единицы
по 10 уровню классификации
153
Рис. 30. Лесные типы элементарных территориальных единиц с
характеристиками, выведенными на основе соотношения яркостей.
Лист венные леса: 1 – 2 – высокосомкнутые с участием хвойных,
3 – среднесомкнутые, 4 – среднево зр ост ны е и молодые;
Сосново-мелколиственные: 5 – 17 (доля участия сосны
увеличивается от 5 к 17)
Сосновые: 18 – 20 – высокосомкнутые, 21 – 23 с участием
лист енных.
24 – 25 с участием ели,
Еловые: 26 – 31 – м елколист венные-со сно во -еловые, 32 – 37 –
мелколиственные-еловые,34 – 48 вы со ко сом кнуты е,
Опушки и прог алины:: 49 – 63; Безлесные - 0
Красный цвет – Границы регионов на пятом уровне
дихотомической классификации.
РИС.42.
154
Зеленый цвет - Границы регионов на 7 уровне
классификации.
Рис.42. Типы мозаич но сти. Выделенные на основе
классификации по спектральным характеристикам скользящим
квадратом со стороны 35 км
Рис.43.Калужская область
155
156
Рис.46. Типы элементарных территориальных
единиц, выделенные при одновременной,
классификации по трем каналам снимка, абсолютной
высоте, крутизне и форме поверхности (градиент и
лапласиан)
Лственные леса на дренированных водораздельных
поверхностях и склонах речных долин:
1 – высоко сомкнутые, обычно широколиственные
с участием ели,
2 – средневозростные широколиственные. 3 –
молодые лиственные.
Флювиогляциальные ложбины стока с
смешанными, сосновыми лесами
4 – сомкнутые сосновые леса, 5 – лиственно-
сосновые леса, 6 – мелколиственные леса
7 – 9 – кустарники и луга в плоских заболоченных
долинах рек и флювиогляциальных равнинах, 10 – 12
сельско-хозяйственные земли на дренируемых
водораздельных поверхностях и склонах. Луга и
кустарники : 13 -–на выпуклых крутых склонах, 14 –
вогнутых нижних частях склонв. 15 – поймы рек.
Рис.47.Местообитания по схеме EUNIS и ландшафтный покров
по классификации CORINE
157
158
Рис.49.Индекс разнообразия Н, расчитанный для двух масштабов.
Окно: 20км x 20км
Окно: 40 км x 40 км
159
необходимо перевести векторный формат в форму, доступную для
построения растровой поверхности триангуляционным методом, или
методом минимальной кривой. Наиболее удобно преобразование
векторного формата в растровый осуществлять в пакете программ
Surfer 7. Для экспорта в формат этой прог раммы данные должны
быть представлены в формате ASCII c расширением *.dat. Далее
осуществляется расчет растрового формата с разрешением,
соответствующим половине среднего расстояния между
горизонталями. Следует отметить, что только при таком и меньшем
разрешении можно получить непрерывную поверх ность в растровом
изображении без фальшивых уступов, наследующих положение
горизонтали.
В результате получаем изображение, напоминающее
фотографию рельефа.
На примере Калужской области коротко рассмотрим результаты
описанной операции и совместную классификацию изображения по
рельефу и космическому трехканальному снимку МКС Ресурс.
На рис. 41 приведены сканерное изображение и рельеф
территории в растровой форме с разрешением 600 м в пикселе. Это
наименьшее разрешение, которое можно получить при переводе в
растровой формат горизонталей оцифрованной карты масштаба 1:
200 000.
На рис. 42 приведен график преобразованных результатов
спектрального анализа рельефа с выделением основных уровней
иерархической организации.
В соответствии с ним градиент и лапласиан определяются для
окна в 5 пикселей (рис. 43). Расчет значений этих параметров
рельефа можно провести, например, в пакете программ IDRISI.
Значения трех каналов яркости и трех характеристик рельефа
объединяются в один файл. Каждая переменная стандартизуется по
среднеквадратическому отклонению, в результате чего все
переменные становятся соизмеримыми. Далее осуществляется
классификация по уже описанной схеме (рис. 44). По полу ченной
классификации, объединяющей свойства рельефа и отражения,
можно осуществлять все последующие оценки разнообразия
ландшафта. Следует отметить, что легенда к растровой карте типов
элементарных единиц приведена в сокращенном виде. В
действительности же на восьмом уровне классификации выделено
180 типов элементарных территориальных единиц. Сравнивая
результат классификации, исходное трехканальное изображение и
рельеф, легко увидеть, что их свойства достаточно гармонично
сочетаются в обобщенной классификации.
Точно тот же подход можно применить при оценке разнообразия