Колхидский национальный парк: ГИС-анализ с использованием данных дистанционного зондирования

Гиорги Микеладзе,
Консультационный центр по геоинформационным системам и
дистанционному зондированию «ГеоГрафик», Грузия, Тбилиси,
E-mail: gmikeladze@geographic.ge, Web: www.geographic.ge

Колхидская низменность и расположенный на ней Колхидский национальный парк отличаются исключительным разнообразием растительного покрова и ландшафта в целом. Большой научный интерес вызывают сохранившийся здесь реликтовый лес и многообразие торфяных болот, уникальных с точки зрения эндемичных видов. К сожалению, в последние годы должный контроль над антропогенным фактором изменения границ и ландшафта национального парка почти не осуществлялся, что потребовало активных действий со стороны правительства Грузии и частных организаций. В результате был разработан проект, задачами которого являлись определение чётких границ национального парка и формирование баз геоданных на основе ландшафтных исследований с целью создания геоинформационных систем.

Фирма «ГеоГрафик» взяла на себя обязательства по изготовлению высококачественных цифровых аэроортофотографий и обработке космических многоспектральных снимков для построения ландшафтных карт.


Колхида, снимок Aster.

На первом этапе работы с помощью GPS-приёмника была создана сеть опорных точек, использованных впоследствии при изготовлении ортофотографий.

Фотограмметрический блок был создан с помощью программного обеспечения Leica Photogrammetry Suite (LPS). Лёгкость обработки данных в этом пакете позволила быстро и качественно создать цифровую модель рельефа (ЦМР) и ортофото, а средства редактирования ЦМР помогли достичь большей точности в ортотрансформировании. Процесс ортотрансформирования был проведён со снимками Aster, где для 3-го канала имелась стереопара. С ее помощью был трансформирован весь снимок. Были также трансформированы 270 аэрофотографий с пространственным разрешением 20 см и, при помощи ЦМР, снимки Landsat с разрешением 20 м. В итоге были получены цифровая модель и ортофотографии высокой степени точности. На этом первый этап работы был завершён.


Подготовка ортофото.

За ним последовали подготовка, а затем и ландшафтно-индикационный анализ многоспектральных данных дистанционного зондирования — космических снимков Terra Aster и Landsat TM. Для их обработки также использовалось программное обеспечение компании Leica Geosystems. Прежде всего, изображения были радиометрически скорректированы, что дало возможность перейти к следующему этапу корректировки.

Чтобы убрать искажения, возникающие в результате влияния атмосферы, нами были применены разные методы: как полностью автоматические, так и с использованием спектральных характеристик (Spectral Signature). На снимках были идентифицированы объекты с известными спектральными характеристиками, благодаря чему удалось достичь более точной атмосферной коррекции. Для снимков Aster была также сделана так называемая Cross-Talk Correction, помогающая исправить искажения блуждающего отражения, в основном от 4-го канала на 5-й канал.


Фрагмент цифровой модели рельефа.

После корректировки искажений на снимках группа из нескольких человек приступила к дешифрированию снимков по их спектральным характеристикам. В процессе дешифрирования был использован модуль Classifier пакета ERDAS IMAGINE, а для интерпретации снимков применён метод классификации с обучением. В ходе многоспектральной классификации было идентифицировано большое количество растительных популяций, охарактеризованы десятки типов других объектов, включая вырубленные и пострадавшие от пожаров лесные участки, зафиксированы незаконно используемые земельные участки и пастбища. Кроме того, при дешифрировании были использованы и панхроматические аэрофотоснимки с высоким пространственным разрешением.


Классифицированное изображение Aster.

Работа по дешифрированию проводилась совместно с сотрудниками Колхидского национального парка, что позволило дополнительно идентифицировать малоразмерные объекты, определить которые на космических данных затруднительно. Таким образом, нам удалось получить хорошо дешифрированные космические и аэрофотоснимки и преобразовать их в векторный вид. Полученные слои векторных данных были интегрированы в единую базу данных. В итоге мы получили полную базу геоданных всех необходимых в проекте объектов.

 


Идентификация и векторизация объектов.

В заключение следует сказать, что обработка огромного количества растровых и векторных данных стала возможной благодаря использованию программных продуктов Leica Geosystems. С их помощью можно достаточно легко создавать ортофото и цифровые модели рельефа, классифицировать и анализировать многоспектральные изображения. Всё это, в свою очередь, позволило эффективно и быстро добиться желаемых результатов и успешно завершить работу над проектом.