Картографирование ареалов наркотических растений с использованием технологий ГИС и дистанционного зондирования

Огарь Н.П.¹, Гельдыев Б.В.¹, Битенбаев М.С.²,
ШкурычевД.С.¹, Поляков А.И.²,

¹Центр дистанционного зондирования и ГИС ”Терра”, г. Алматы, Казахстан, тел./факс: +7 (327) 293-94-27, e-mail: info@gis-terra.kz, Web: www.gis-terra.kz

²Физико-технический институт МОН РК, п. Алатау, Казахстан

Введение

В государствах Внутренней и Центральной Азии значительные площади заняты естественными зарослями наркотических растений, а их территории являются транзитным коридором контрабанды наркотиков. Кроме того, наблюдающиеся в большинстве стран региона социально-экономические трудности стимулируют незаконное культивирование наркотических растений и производство наркотиков на базе местного растительного сырья.

Серьезность и масштабность данной проблемы требует эффективных методов обнаружения и постоянного мониторинга ареалов наркотических растений. Сложность полевого картирования, как правило, заключается в труднодоступности объектов наблюдения и невозможности оперативной оценки различных по размеру разрозненных площадей. Представленные в данной статье результаты исследований по картографированию ареалов наркотических растений получены при выполнении проекта К-491 Международного научно-технического центра (МНТЦ) в Шуйской долине Казахстана (2001-2005 годы). Цель проекта заключалась в разработке методических подходов к картографированию ареалов наркотических растений на основе сопоставления данных дистанционного зондирования (далее ДДЗ), полевых и лабораторных спектрометрических исследований, организации накапливаемой информации в ГИС и базе данных. Полигон исследований, Шуйская долина, общей площадью 160 тыс.кв.км расположен на территории Казахстана в поясе предгорных пустынь Западного Тянь-Шаня.

Методические основы картирования

Исследования показали, что в Казахстане ареал дикой формы Cannabis ruderalis (Конопля сорная) приурочен к поясу предгорных пустынь с преобладанием сероземов в почвенном покрове [1]. Как сорное, дигрессионно-активное растение, конопля распространятся практически по всей территории. Лимитирующими факторами произрастания являются засоление и плохая влагообеспеченность почв. Полевые исследования проводились ежегодно в разные сезоны вегетации (весна, лето, осень), что позволило изучить сезонную и разногодичную динамику зарослей конопли и определить оптимальные сроки мониторинга по материалам ДДЗ.

Объектом полевых исследований являлись растительные сообщества с доминированием и участием конопли сорной и посевной (Cannabisruderalis, C.sativa), их структура, распространение, экологические условия мест произрастания, фенология, продуктивность модельных особейCannabis и сообществ в целом. Описание сообществ конопли проводилось по всей проектной территории с определением их координат на местности прибором GPS. Изучение эколого-биологических особенностей, продуктивности и крупномасштабное сезонное картирование осуществлялись на 3-х тестовых участках в различных экологических условиях: 1) «Моинкумы» – на сероземных песках массива Моинкумы; 2) «Таты» – на лугово-сероземных почвах в долине р.Курагаты; 3) «Саргоу» – на сероземах светлых в лессовых предгорьях.

Для построения картографических моделей использовались данные космической съемки с IKONOS, Landsat,ASTER. Графики спектральных подписей некоторых видов растений, полученные с космических снимков, мало различаются. Поэтому во время полевых работ проводились наземные спектрометрические измерения коноплив различных экологических условиях, а также других доминирующих видов растений, почвенного покрова и других объектов в области длин волн 375-1075нм портативным спектрорадиометром модели FieldSpec^®HandHeld (HH), UV/VNIR (рис. 1). При крупномасштабном картировании контрольные измерения спектров осуществлялись синхронно с циклограммой пролета спутника IKONOS. Спектры отражения регистрировались от полога растительности с учетом положения Солнца.

Рис. 1. Проведение наземных спектрометрических измерений.

Результаты проведенных работ

Анализ спектрометрических данных показал, что различные фазы фенологического состояния конопли и других растений хорошо проявляются в их оптических спектрах отражения солнечного излучения. Установлено, что спектры отражения солнечного излученияCannabis, в основном, заметно отличаются от спектров отражения сопутствующих растений. Это связано с тем, что на проектной территории в естественном растительном покрове преобладают виды пустынной флоры, заметно отличающиеся по зелености (индекс NDVI) от конопли, особенно в летне-осенний период. Конкурирующие по цвету листьев растения (солодка, лаватера, тростник и др.) приурочены к другим экологическим условиям и в одних сообществах с коноплей практически не встречаются. Поэтому на первом этапе работ по космическим снимкам и результатам эколого-биологических исследований были выявлены и отражены на карте участки, потенциально пригодные для произрастания конопли.

Помимо полевой спектрометрии велись и лабораторные спектрометрические измерения свежих проб различных морфологических органов конопли (листья, стебли, цветы, пыльца) в более широкой области длин волн (0.2-25мкм). Спектры отражательной и поглощательной способности регистрировались на спектрометрах FTIR 8300, UV-1601PCShimadzu (Япония), Specord М-80 (Германия), СФ-256 (Россия). Во избежание погрешности за счет подсыхания и деформации растительных проб под воздействием светового потока спектрометра экспериментально были подобраны условия (мощность излучателя и время записи спектров), при которых интенсивность отраженного сигнала не менялась за время, необходимое для одно- и многократной записи спектров. Для калибровки спектров отражения и поглощения от образцов конопли в видимом и ближнем ИК диапазонах нами были опробованы тонкие пластины из политетрафторэтилена. В образцах, приготовленных из этих материалов, толщиной более 2мм, коэффициент отражения оптического излучения в видимой области слабо зависит от длины волны. Поэтому образцы из этого материала использовались нами при калибровке спектров от листьев конопли в интервале длин волн 0.4?1.0мкм. Для калибровки измерений в среднем и дальнем ИК- диапазонах ( ~ 2 ?15мкм) выбран поликристаллический бромид калия (KBr), который обычно используется в лабораторных условиях при настройке режимов работы спектрофотометров и ИК спектрометров.

Анализ результатов лабораторных исследований показал, что каких-либо особых линий, характерных для спектров отражения конопли, в видимом и ближнем ИК- диапазонах длин волн нет. Однако следует отметить очень сильный эффект увеличения отражательной способности в пробах листьев созревшей конопли в области  ~ 4.5?5.0мкм. Этот эффект связан с появлением дополнительной линии отражения от пыльцы, которая при полном созревании высыпается из семенных коробок и оседает на листьях растений. В принципе, эта спектральная линия ( ~ 4.5мкм) могла бы использоваться как индикатор созревающей конопли.

По результатам исследований создана библиотека спектральных подписей, включающая спектры отражения солнечного излучения различных видов растений, поверхности почв и других объектов. На ее основе и разработанной по результатам полевого обследования классификации Landcover проводилась автоматизированная обработка ДДЗ различного разрешения в программах ERDASIMAGINE и ENVI по всей проектной территории и ключевым участкам, характеризующим разнообразие экологических условий мест произрастания конопли. В качестве исходных источников данных использовались:

• 4 сезонных снимка IKONOS (сцена 10 х10км, разрешение 1,0м);
• 3 сезонных снимка ASTER, сцена 60 х 60км, разрешение 15м);
• 2 сезонных снимка Landsat 7 ETM+, сцена 180 х180км, разрешение 23,5м).

Размер описываемых площадок для выделения объектных классов зависел от масштаба картирования и пространственного разрешения спутниковых данных (IKONOS – 4м; ASTER – 17м.; Landsat– 30м). Для дешифрирования данных IKONOS на местности закладывались площадки с преобладанием конопли площадью не менее 100кв.м. Подобный размер позволил достаточно точно выделить на снимке «Область интереса» (ROI), используя инструментарий ERDASIMAGINE [2] и ENVI для выполнения Классификации с обучением (Supervisedclassification). В качестве дополнительного признака ориентирования учитывались выявленные во время наземных полевых исследований закономерности произрастания конопли: приуроченность значительных по площади массивов к зимовкам, стоянкам скота и т.п. Данная закономерность подтверждена многочисленными маршрутными исследованиями по изучаемой территории. За период экспедиционных исследований первого года было выделено и детально обследовано (геоботанические описания, продуктивность, экологические условия) более 50 участков со значительными зарослями конопли. В последующие годы на них проводились повторные сезонные наблюдения, позволившие проследить динамику пространственной структуры зарослей и отразить изменения, используя методы классификации космических снимков.

Сравнительный анализ сезонных значений отражения выполнялся с использованием программного продукта ENVI по значениям всех точек с Cannabis на ключевых участках. В результате были получены числовые данные жизненного состояния конопли в зависимости от сезонных климатических изменений. Анализировались значения 4 и 3 каналов изображений IKONOS (0.63-0.69мкм / Near IR 0.76-0.90мкм), а также разница между значениями отражения в этих диапазонах. По результатам анализа сформирована таблица значений отражений Cannabis для мультиспектрального изображения IKONOS на весеннее-летне-осенний период. Эти результаты позволяют отслеживать жизненное состояние Cannabis в естественных (фоновых) условиях и прогнозировать количественные показатели фитомассы. Подобный анализ позволяет более детально классифицировать и отображать картографически (карты-маски) Cannabis и другие растения в зависимости от их участия и проективного покрытия на участке.

Важным практическим результатом анализа значений отражений на разносезонных данных IKONOS можно считать выделение участка незаконного выращивания Cannabisна площади 112кв.м по сентябрьскому мультиспектральному изображению. Данный вывод получен сравнительным анализом летних (период пика вегетации) и осенних (период окончания вегетации) значений. Для летнего периода абсолютные значения отражения в 4-м канале находятся в диапазоне между 600-900 по 13 точкам, а осеннего 300-500 по 17 точкам. Однако участок показал абсолютное значение 769, что свидетельствует о дополнительном уходе за Cannabis (полив, удобрение и т.п.) в осенний период. Результаты были подтверждены во время полевых исследований в октябре 2003г.

Полученные спектральные, картографические и полевые данные позволяют сделать вывод о предпочтительных периодах дистанционного мониторинга занятых Cannabis площадей с использованием ДЗЗ – апрель-начало мая и июль-сентябрь. Они наиболее эффективны для дешифрирования Cannabis, а также для проведения картометрических подсчетов площадей, определения биопродуктивности и т.п. Это обусловлено тем, что территория расположена в поясе предгорных пустынь, где в растительном покрове господствуют виды весенней вегетации (эфемеры и эфемероиды), которые к середине лета высыхают, а интенсивную зеленую окраску имеют только Cannabisи ряд других видов, не образующих сплошных зарослей размером больше пикселя. Ранней весной одной из первых начинает вегетировать конопля, она очень быстро отрастает и до середины мая господствует в аспекте в виде темно-зеленых пятен.

Для создания картографических моделей нами использовались два основных метода классификаций, а именно: «Классификация с обучением» (максимальные и минимальные дистанции) на основе классификации Landcover и метод «Поддержка спектрального картирования», основанный на формировании и использовании спектральной библиотеки, организованной в программе ENVI. Подобный подход позволил сравнить физические методы классификации природных объектов и определить предпочтительную методику картирования для решения основной задачи проекта. При обработке данных IKONOS чистота класса оценивалась с использованием инструмента спектрального анализа 2-D Scatter Plots и визуальной оценки полученного изображения (карты-маски) (рис. 2). Комбинация каналов в 2-D Scatter Plots следующая: канал по оси X – 3 по оси Y – 4. Диаграмма Z-профиль выделенного класса имеет близкие значения с полученной спектральной подписью одного пикселя Cannabis, что позволяет сделать выводы о корректности выделенного класса [3]. На основе автоматизированной обработки ДДЗ созданы следующие картографические модели:

• Карта основных типов растительности Шуйской долины (М 1:500 000);
• Карта ареала Cannabisв Шуйской долинеМ 1:200 000 (рис. 3);
• Крупномасштабные сезонные карты растительности трех тестовых участков;
• Сезонные карты-маски динамики Cannabisна трех тестовых участках (рис. 4).

Рис. 2. Выделение «чистого» класса конопли.

Рис. 3. Карта ареала Cannabisв Шуйской долинеМ 1: 200 000.

Рис. 4. Карта-маска деления Cannabis на чистый класс и в сочетании с другими видами.

Организация полученных материалов в ГИС

Результаты исследований по проекту организованы в геоинформационную систему (ГИС) на платформе ArcGIS. Классифицированные растровые изображения, такие как карта растительности, карты-маски Cannabis и т.п., экспортированы в GRID формат и добавлены в базу геоданных. Используемый формат позволил сформировать атрибутивную базу данных на каждый выделенный тип растительности и связать не пространственные данные полевых исследований с картографическим изображением. Приложения и модули разработаны в среде VisualBasic и Delphi с использованием базирующейся на COM технологии платформы ArcObjects. Разработанная ГИС включает 7 основных модулей:

• База данных биоразнообразия Шуйской долины – систематический список флоры, включающий 395 видов сосудистых растений (рис. 5);
• База спектрометрических данных, снятых с космических снимков (рис. 6);
• База данных спектров растений и конопли в различных экологических условиях произрастания, снятых спектрорадиометром при полевых исследованиях;
• База данных спектров конопли, полученных в лабораторных условиях, в том числе отдельно по мужским и женским особям растений в разные фазы фенологического развития (вегетация, цветение, плодоношение, отмирание), по пыльце, на разной высоте растений и т.п.;
• База данных точек полевых исследований, содержащая следующую информацию: название точки; координаты географические; участок; площадь описываемого массива; описание местности, рельеф, тип и физико-химические свойства почв, уровень и минерализация грунтовых вод, проективное покрытие почвы растениями; название растительных сообществ; процентное участие Cannabis; флористический состав сообществ с указанием обилия, размещения, высоты и фенологического состояния каждого вида; продуктивность надземной фитомассы сообщества и отдельно надземной и подземной частиCannabis; фотография и видеоизображение местности (рис. 7);
• База данных наиболее крупных по площади зарослей Cannabis, приуроченных к зимовкам (местоположение, координаты и площадь зарослей). Они рекомендованы в качестве объектов дальнейшего мониторинга.

Рис. 5. База данных по биоразнообразию.

Рис. 6. База спектрометрических данных, снятых с космических снимков.

Рис. 7. Приложение: точки мониторинга.

Необходимо отметить, что три года исследований существенно различались по погодным условиям как в целом (2003 – сильно влажный, 2004 – сухой и жаркий, 2005 – умеренно влажный), так и по сезонам. Таким образом, полученные спектрометрические характеристики отражают состояние растительности и сообществ конопли в различных метеорологических и экологических условиях, типичных для проектной территории в многолетнем аспекте. Поэтому они достаточно репрезентативны для дальнейшего мониторинга.

В ГИС создан модуль, выполняющий функции управления проектом, просмотра картографических материалов и баз данных. Его главное окно состоит из семи частей: меню, навигационное окно, рабочее окно (отображение карт), панель инструментов, таблица содержания и менеджер карт.

Результаты применения методического подхода

Разработанный в рамках проекта методический подход показал высокую эффективность при обнаружении зарослей конопли на основе сочетания методов эколого-геоботанических исследований, наземного и лабораторного спектрометрирования и автоматизированной обработки спутниковых данных. Наилучшие результаты получены при использовании данных высокого разрешения со спутника IKONOS.

Разработки проекта и библиотека спектральных подписей конопли и других растений могут служить основой дальнейшего мониторинга обширной территории, оперативного подсчета занятых коноплей площадей и определения их продуктивности на основе ДДЗ без специального полевого обследования. Результаты мониторинга востребованы государственным органам по борьбе с наркотиками, так как позволяют значительно повысить эффективность мероприятий по обнаружению очагов заготовки наркотического сырья в труднодоступных участках Шуйской долины и песков Моинкумы.

Литература

1.  Огарь Н.П., Бижанова Г.К. К вопросу об ареале видов рода конопля//Научный журнал «Терра», № 1, 2006, С170-175.

2.  McCloy, K.R.&Hall K.A. Mapping the density of woody vegetative cover using Landsat MSS digital data, International Journal of remote Sensing.-1991,12, pp.1877-1885.

3.  Paul J.Gibson and Clare H. Power. Introductory Remote Sensing. 1996, London.