Розанов О.В., МУ «Комитет по управлению земельными ресурсами»
города Салехарда, E-mail: soil@salekhard.ru
Копин Ю.Е., Гречищев А.В., ДАТА+
Введение
1 января 2006 г. вступает в силу ряд статей федерального закон РФ (№ 131-ФЗ от 06.10.2003) «Об общих принципах организации местного самоуправления в РФ». Согласно этому закону, до 1 января 2007 г. границы муниципальных образований подлежат уточнению, описанию и утверждению в соответствии с требованиями градостроительного и земельного законодательства. В столь ограниченные сроки необходимо, в частности, проанализировать и оценить перераспределение земельного фонда России по категориям земель, уточнить местоположения границ и площади входящих в них угодий (водных, лесных, сельскохозяйственных и других) на основе корректировки описаний и создания более точного топографо-геодезического и картографического обоснования. Эта задача достаточно сложная для муниципальных образований, особенно с учетом того, что процесс образования новых и упорядочивания существующих землепользований и землевладений не завершен. Решение её весьма проблематично и практически невозможно без совершенствования методов сбора и обработки информации, без применения новых компьютерных технологий обработки данных дистанционного зондирования Земли и геоинформационных систем для анализа и моделирования геопространства.
Целый ряд существующих описаний местоположения границ муниципальных образований в разных регионах, особенно северных, выполнен по материалам и топографо-геодезическому обеспечению, не отвечающим современным требованиям земельного и градостроительного законодательства. Это относится и к описанию границ муниципального образования город Салехард. При переносе текста существующего описания границ на карту крупного масштаба было выявлено различие в площадях свыше 15 000 гектаров, что составляет более 17% от общей площади (84 542 га.) муниципального образования.
Технология и данные
Для уточнения площадей разных категорий земель муниципального образования город Салехард предложена технология, основанная на результатах обработки многоспектральных космических снимков. Эта технология разработана при участии специалистов отдела обработки данных дистанционного зондирования Земли ООО «ДАТА+» (г. Москва) и Ангарского землеустроительного проектно-изыскательского предприятия (г. Братск). В процессе работ выполнены:
- отбор и анализ существующих нормативных документов муниципального образования город Салехард;
- изучение имеющихся картографических материалов и каталогов, данных дистанционного зондирования территории, существующего описания границ муниципального образования и рынка приемлемого программного обеспечения;
- отработка технологии определения площади муниципального образования для последующей корректировки баланса земель;
- практическая реализация разработанной технологии на базе данных дистанционного зондирования и геоинформационных технологий.
В качестве исходных пространственных данных применялись:
- материалы геоботанического обследования территории;
- картографические материалы масштаба 1:100 000;
- снимки в разных спектральных каналах, полученные с космических аппаратов Landsat-7, QuickBird;
- планы и данные внутрихозяйственного землеустройства.
В результате подтверждена возможность использования космических снимков Landsat для оценки и уточнения карт землепользования муниципальных образований на основе откорректированного описания границ. Далее представлены лишь основные этапы обработки данных дистанционного зондирования.
Обработка данных дистанционного зондирования
Для выполнения работы были отобраны три космических снимка. Два сделаны со спутника Landsat-7 28.07.2001г. (стандартная сцена) и 17.09.2002г. (смещенная в южном направлении сцена, чтобы обеспечить информацией и небольшую часть территории, выходящей за рамки стандартной сцены). Эти снимки покрывают всю территорию муниципального образования город Салехард. Фрагмент одного из них с нанесенными на него границами муниципального образования показан на рис. 1. Для контроля результатов классификации использовался снимок более высокого разрешения QuickBird, полученный в августе 2003 года. Этот снимок покрывает лишь небольшую часть территории.
Рис. 1. Границы муниципального образования город Салехард.
Изучалась возможность заказа результатов съемки в летний период и со спутника SPOT. Но этот вариант был исключен по причине полного отсутствия таковых на высокоширотные территории в каталогах, а значит и отсутствия гарантии положительного результата съемки в короткий летний период. При отборе данных ДЗЗ обнаружено, что количество качественных снимков уменьшается пропорционально увеличению географической широты места. Помимо этого, определяющим фактором в работе оставалась и цена материалов.
Координатная привязка снимков, повышение разрешающей способности, классификация, анализ результатов обработки осуществлялись с помощью программного обеспечения ERDAS IMAGINE 8.7. Данный программный пакет поддерживает широкий спектр инструментов для обработки изображений и пространственного анализа, позволяет проводить интерактивное и комплексное дешифрирование снимков.
Координатная привязка снимков и преобразование в требуемую картографическую проекцию производились стандартным методом по опорным точкам, определяемым на топографических картах или трансформированных снимках.
Для повышения возможностей дешифрирования снимков при проведении исследований использовалось также и улучшение пространственных характеристик снимка, которое достигалось следующим способом. Основные спектральные каналы сенсора ETM+ спутника Landsat-7 имеют разрешение 30 метров. Разрешение снимков Landsat можно улучшить путем слияния основных 30–ти метровых каналов с 15-ти метровым панхроматическим. Специальный алгоритм позволяет получить итоговое многоканальное изображение с разрешением 15 метров. В ERDAS IMAGINE данная процедура выполняется с помощью специальной функции Resolution Merge.
В предложенном методе обработки выполнение классификации изображения на снимках Landsat является ключевым звеном. Классификация проводилась в два этапа:
1. Неконтролируемая классификация с большим количеством выходных классов и их последующей группировкой;
2. Экспертная классификация с получением итогового результата.
Неконтролируемая классификация реализована в ERDAS IMAGINE с применением алгоритма ISODATA. При этом предварительно создавалась маска, позволяющая отделить реку и пойменную растительность от остальной части суши. Дело в том, что водная поверхность и сильно увлажненные грунты могут быть дифференцированы по различиям в тепловых каналах, хотя в оптическом диапазоне отличия не выражены. Поэтому классификация изображения поймы и остальной территории выполнялась раздельно (рис. 2).
Рис. 2. Раздельная классификация в разных спектральных каналах.
Алгоритмом ISODATA является оптимальным инструментом классификации в случае, если мы не знаем точное количество классов, которые хотим получить на выходе, и не имеем достаточной информации о наземных объектах и их спектральных характеристиках. Данный алгоритм также позволяет выделить классы, которые могут быть малозаметны при визуальном дешифрировании. Использовался алгоритм ISODATA с большим числом выходных классов (около 50). В дальнейшем они были сгруппированы в несколько более крупных классов при помощи инструмента Grouping Tool.
В результате группировки было получено два классифицированных изображения: пойма и остальная часть суши. Далее они были объединены в итоговое изображение с помощью инструмента экспертной классификации.
При классификации лесных массивов существенной трудностью являлось проведение четких границ между лесом, кустарниковыми зарослями и отдельно стоящими группами деревьев. В условиях тундровой растительности эти границы весьма размыты. С антропогенными объектами также возникли определенные трудности, поскольку разрешение сенсора Landsat недостаточно для их четкого дешифрирования. Например, определить тип и покрытие дорог по снимку Landsat практически невозможно, вернее возможно, но с очень высокой вероятностью ошибки. Некоторые антропогенные объекты, такие как карьеры, сложно отличить от прочих участков открытого грунта, поэтому была использована дополнительная информация по изученности местности.
Два исходных снимка содержат участки с облачностью и атмосферной дымкой, которая затрудняет проведение классификации. Поэтому здесь также была применена раздельная классификация, то есть для классификации скрытых облаками участков были использованы вырезанные фрагменты другого снимка. Классы подбирались так, чтобы обеспечить максимальное совпадение контуров с исходным классифицированным изображением.
В итоге, после обработки снимков Landsat получена карта муниципального образования город Салехард, в которой классы сгруппированы по природно-территориальным комплексам. На ее основе были уточнены площади разных категорий земель (рис. 3).
Рис. 3. Результат классификации снимков Landsat.
Оценка точности классификации,помимо сопоставления с геоботанической картой, производилась визуально с привлечением данных ДЗЗ высокого разрешения. Последнее было крайне необходимо, поскольку существующие геоботанические и топографические карты не вполне годятся для этих целей. Во-первых, они показывают некоторые генерализированные интегральные характеристики, а во-вторых – устарели. Геоботаническое обследование территории не выполнялось уже 16 лет, а имеющиеся в наличии топографические карты датируются 1985 годом.
Некоторые результаты работ
По результатам обработки и анализа данных дистанционного зондирования и созданной на их основе электронной карты были уточнены границы муниципального образования город Салехард, а также распределение земель по категориям, угодьям и пользователям. В обобщающем отчете о наличии земель и их принадлежности, были, в частности, приведены следующие факты:
- общая площадь в административных границах муниципального образования увеличилась: вместо 84542 га, согласно государственному отчету по состоянию на 01.01.2004 г., она оказалась равной 101 752 га;
- площадь земель поселений муниципального образования составила 2520 га вместо 1928 га, согласно государственному отчету, и, соответственно, вместо 2300 га, согласно проекту городской черты в составе генерального плана города;
- в составе земель муниципального образования были выделены два участка земель лесного фонда общей площадью 653 га (в государственном отчете эти данные отсутствуют);
- к землям водного фонда отнесены 3984 га земель, покрытых водами реки Игорская Обь (в государственном отчете эти данные отсутствуют);
- и другие изменения.
Заключение
Таким образом, была предложена и реализована технология корректировки баланса земель, основанная на применении данных дистанционного зондирования и ГИС-технологий. Она позволила выполнить уточнение площадей угодий на основе откорректированного описания границ муниципального образования город Салехард в соответствии с требованиями градостроительного и земельного законодательства. На основе результатов новых расчетов были внесены предложения по изменению государственного отчета о наличии и распределении земель.
