Непрерывная модель растительного покрова по данным дистанционного зондирования

Непрерывные карты, тематическая информация которых не классифицирована и распределена в пространстве равномерно [1], в отличие от дискретных, более информативны, но применяются только для одномерной информации. Исследование, проведенное ранее с использованием небольшого массива геоботанических данных, показали, что производные геоботанические переменные (главные компоненты) проявляют функциональную статистическую связь с переменными летних спектрозональных космических снимков [2]. Эта связь может быть использовано для создания непрерывной тематической карты, т.е. - пространственной модели растительности без применения классификации растительности и дистанционных данных, и без предварительного моделирования пространственного распределения факторов среды [3]. Кроме того, было определено, что статистическая связь улучшается при увеличении количества дистанционных переменных и учетом нелинейного характера зависимостей, например использованием полинома, по крайней мере, второго порядка.
Предметом настоящего исследования стало изучение характера функциональной связи главных компонент массива геоботанических описаний со спектральными снимками разных сезонов и их комбинаций.
В качестве исходного материала был использован массив из 170 геоботанических описаний, выполненных на ключевом участке северной тайги Западной Сибири. Из описаний были исключены виды, встречающиеся менее 5 раз, общее количество видов составило 81 вид. Из главных компонент, вычисленных для массива описаний, для дальнейших вычислений были использованы первые пять. В качестве дистанционных данных были использованы значения яркости в видимом и инфракрасном диапазоне (6 каналов) 11 снимков Landsat разных сезонов, в том числе и зимних. Статистическая связь (функции множественной регрессии) тематических (главные компоненты) и дистанционных переменных оценивалась коэффициентом детерминации (R2). Вычисления проводились средствами ArcGis, пакета Statistica и Microsoft Excel.
Как и ожидалось, наилучшую связь со значениями компонент проявляют переменные летних снимков (июль, август). С ними лучше связаны 2, 3, и 4 компоненты, ассоциирующиеся с трофностью местообитаний (2, 4 компоненты) и влажностью олиготрофных местообитаний в ряду от автоморфных сосновых кустарничково-лишайниковых лесов до верховых облесенных олиготрофных болот (3 компонента). Влажность олиготрофных местообитаний хорошо связывается и с переменными снежных (зимних) снимков, вероятно благодаря связи с плотностью древостоя, которая хорошо проявляется на этих снимках. Фактор увлажнения, резко выделяющий сильно обводненные болота (1 компонента), значительно хуже связан с переменными летних снимков, и проявляет сходную связь с переменными некоторых зимних снимков. Фактор поемности, индексирующий пойменные сообщества (5 компонента), наилучшую связь проявляет с переменными некоторых весенних снимков, вероятно, благодаря обводненности речных долин в половодье.
Различное комбинирование снимков показало, что использование переменных разносезонных снимков, например – весенних, летних и зимних, дает существенно лучшую связь с тематическими переменными, чем использование переменных такого же количества снимков одного сезона. В случае комбинации разносезонных снимков, как и при использовании летних снимков, наилучшую связь проявляют 3, 3 и 4 компоненты, но при этом связь с 1 и, особенно с 5 компонентами существенно улучшается. Улучшение связи с 5 компонентой, вероятно связано с учетом сильных различий изображений долин рек в разные сезоны.
При наилучшем подборе сезонной серии снимков, полученные прогнозные значения первых 5 компонент позволяют уверенно вычислить и прогнозные значения проективного покрытия около половины видов на всю территорию ключевого участка, т.е. непрерывную карту, представляющую прогнозные геоботанические описания с сокращенным флористическим составом.
Литература:
1. Лурье И.К. Геоинформационное картографирование методы геоинформатики и цифровой обработки космических снимков. М.: КДУ, 2008. 424 с.
2. Махатков И.Д. Опыт создания непрерывной геоботанической карты. Материалы IX научной конференции по тематической картографии «Тематическое картографирование для создания инфраструктур пространственных данных». (Иркутск, 9 – 12 ноября 2010 г.). 2010. т.1. С 50 – 52.
3. Савельев А.А. Моделирование пространственной структуры растительного покрова (геоинфомационный подход). Казань: Казанский государственный университет, 2004.-247 с.