ЭлБиб

Многомерный анализ почвенного покрова на основе полевой и дистанционной

информации

261

Так как территория исследований расположена на нескольких снимках,

в программе ERDAS IMAGINE были созданы три мозаики различных сезон-

ных состояний (май, сентябрь, октябрь). Также в работе использованы трех-

канальные (средний инфракрасный, ближний инфракрасный и зеленый кана-

лы) мозаики GeoCoverTM (состояние мая 1990+

3 года) и GeoCoverETM (со-

стояние сентября 2000+

3 года), построенные на основе снимков LandsatTM

и LandsatETM (Архив GeoCover).

При создании мозаик итоговый размер точки (пикселя) грид опреде-

лялся в соответствии с масштабом исследования (площадью территории) и

кратным исходному размеру для снимков Landsat (28.5-57 м). Таким образом,

линейный размер элемента определен равным 114 м.

Для повышения информативности снимков на основе спектральных

каналов рассчитаны индексы, представляющие собой в большинстве случаев

нормализованные значения разностей или отношения каналов. Для каждого

индекса существует общая физическая интерпретация, которая не всегда аде-

кватна конкретной ситуации для исследуемой территории.

Информация о рельефе получена на основе векторизации изогипс, то-

пографических пунктов и урезов водоемов для 21-ого листа топографических

карт масштаба 1:100 000. Построение цифровой модели рельефа (ЦМР) про-

водилось в программе ErdasImagine методом нелинейной интерполяции с

размером ячейки грид 114 м (рисунок 1а). На основе ЦМР в программе ENVI

рассчитаны характеристики рельефа (уклон, освещенность, минимальные,

средние и максимальные кривизны) для различных иерархических уровней

его организации, задаваемых через размер скользящего окна. Также для каж-

дого иерархического уровня в программе ImageJ рассчитаны относительные

высоты. Для проведения статистического анализа полевые описания совме-

щаются с дистанционной информацией и рельефом в среде ГИС и преобра-

зуются в формат дальнейшей обработки.

Результаты

Рассмотрим результаты анализа в рамках структурно-функциональных

блоков характеристик и почвенного покрова в целом. Относительное качест-

во дискриминантного анализа в рамках структурно-функционального блока,

объединяющего характеристики цвета, составило от 33% до 63%. Хуже всего

Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека