Автоматизированное ландшафтно-индикационное дешифрирование почв лесопокрытых территорий

В контексте широкого внедрения данных дистанционного зондирования в практику почвенного картографирования, особую актуальность приобретает проблема автоматизации обработки цифровой космической информации. Картографирование почв лесопокрытых территорий – одна из наиболее сложных задач дистанционного изучения почвенного покрова. Главной целью исследования является разработка технологии создания почвенных карт лесов с использованием многозональных космических снимков и автоматизированных средств обработки пространственной информации. Объект исследования – почвенный покров бас-сейна реки Березины (Неманской). Данные дистанционного зондирования представлены снимками, полученными со спутников Landsat ETM+ и Terra ASTER.
Исследование основано на применении при автоматизированном дешифрировании методов ландшафтной индикации и математической статистики. Согласно ландшафтно-индикационной концепции, определенному типу леса соответствуют определенные почвы. Характерные для изучаемого региона типы леса были разделены на классы породному составу и степени увлажнения почв. Данные классы явились базовыми единицами автоматизированного индикационного дешифрирования
Технология автоматизированной обработки снимков заключалась (помимо улучшающих преобразований) в выявлении и анализе наиболее информативных для изучения лесной растительности каналов многозональных изображений и их производных. На основе рассчитанных статистических показателей было установлено, что наилучшими возможностями для дешифрирования обладают инфракрасные каналы, изображения, полученные в ходе выполнения анализа по методу главных компонент (1-я и 2-я главные компоненты), а также вегетационный индекс (NDVI). Автоматизированное дешифрирование осуществлялось при по-мощи последовательной иерархической классификации. В результате классификации была создана карта типов леса, которая стала основой для создания карт структуры почвенного покрова (карта генетических типов почв и гранулометрического состава).
Созданные карты обладают высокой детальностью и позволяют уточнить имеющиеся картографические материалы. Очевидна целесообразность дальнейшего использования многозональных космических снимков для выполнения почвенных исследований на разных масштабных уровнях.