Почвенное картографирование по космическим изображениям. Состояние почвенного покрова характеризуется многими параметрами, которые связаны с типами почв, определить границы которых возможно по данным спутниковых наблюдений. При анализе космических изображений, полученных в оптическом диапазоне, наряду с отражательными характеристиками (альбедо, коэффициент спектральной яркости и др.) используются и параметры, учитывающие качественное состояние почвенного покрова (цвет почвы, зависящий от химического и минерологического состава, ее эродированность, засоленность, заболоченность и др.). Текстура космических снимков открытых участков почвы отражает следы обработки, результаты эрозионных процессов, выходы солей, различие свойств компонентов комплексных почв.
Традиционной является классификация типов почв по их отражательным характеристикам с целью оценки состояния растительных объектов. Растительность, закрывая земную поверхность, мешает непосредственному изучению почв по космическому изображению и одновременно способствует выполнению этого процесса, будучи тесно связанной с почвами и являясь их индикатором. Отражательная способность почв зависит от содержания в них гумуса (пере-гнойных веществ), соединений железа и других химических соединений, а также от влажности, механического (дисперсного) и минералогического состава, горизонтальной и вертикальной неоднородности строения земной поверхности. Качественные различия проявляются в значениях спектрального и пространственного распределения комплексной диэлектрической проницаемости — основной характеристи-ки состояния почв. На интенсивность и спектральный состав отраженного излучения оказывают влияние гумусовые вещества (слабое и равномерное отражение по спектру), соединения железа (неравномерное отражение различных соединений по спектру), светлоокрашенные со-единения— карбонаты, соединения кремния и алюминия, лишенные примесей (сильное и равномерное отражение по спектру излучения). Заметим, что оказывают влияние только те соединения, которые находятся на поверхности почвенных агрегатов. Значительное уменьшение отражательной способности почв наблюдается при повышении влажности и с увеличением размера почвенных агрегатов (механического состава почвы).
Эрозию — процесс разрушения почвенного покрова под воздействием поверхностных вод и ветра — обычно подразделяют на плоскостную (поверхностную) и линейную (овражного типа). Последняя хорошо дешифрируется на зимних снимках по характеру залегания снежного покрова: изображение имеет тонкий изрезанный рисунок, обусловленный неравномерным залеганием снега на вершинах и склонах оврагов (балок) и наличием древесно-кустарной растительности, покрывающей днища оврагов и имеющей на снимках темносерый тон. На плоских равнинных безовражных территориях снег залегает ровным слоем и изображение характеризуется белым тоном и бесструктурным рисунком.
Методика дешифрирования почв, подверженных плоскостной эрозии, основана на различии спектральных характеристик генетических горизонтов почв. Так, в инфракрасной области излучения спектральные коэффициенты яркости генетических горизонтов дерново-подзолистых почв изменяются от 0,4 для гумусового горизонта до 0,7 для подзолистого горизонта. Засоление почвы достаточно хорошо прослеживается на космических снимках. Летом на солончаках образуется селевая корка, а менее засоленная почва покрывается растительностью. Зимой и в переходные сезоны года засоленные почвы (соры) более увлажнены, а потому хорошо выделяются на окружающем фоне. На космических изображениях распознаются сухие солончаки, солевые коры, солончаки пухлые и гипсовые коры.
Состояние земельных угодий и ход сельскохозяйственных работ. Спектральные коэффициенты отражения сельскохозяйственных культур формируются под влиянием многих факторов (тип и состояние почв; вид, структурные характеристики и состояние самих культур; условия съемки, атмосферные влияния). Каждый вид сельскохозяйственных культур имеет свое собственное спектральное отражение или свой набор признаков, зависящих от морфологии растений, вегетационного периода, геометрии покрова. Точная классификация этих культур может быть получена на основе многоспектрального анализа излучения, особенно в зеленом, красном и ближнем инфра-красном участках спектра. Отраженный от посевов сигнал представляет собой сложную комбинацию отражения от почвы и элементов растительности, а потому с ростом и развитием культур будет меняться в зависимости от того, насколько элементы растительности будут закрывать почву. Направление гряд (рядков) растительности (восток-запад, север-юг) также сказывается на общей картине отражения в разное время дня. Наибольшее изменение спектральных коэффициентов яркости происходит в ближней инфракрасной области, где они существенно увеличиваются с увеличением площади листового покрытия, биомассы, проективного покрытия и достигают в общей сложности 70–80 %. Влияние различия почв учитывается посредством либо непосредственной специальной коррекции наблюдений из космоса (например, на основе картографических сведений), либо косвенно определенного выбора тестовых участков, который производится с учетом их репрезентативности для исследуемых ограниченных регионов. Биометрические характеристики растительного покрова точнее определяются путем измерения в красной и инфракрасной областях спектра. Для получения сведений о перезимовке, фазах развития сельскохозяйственных культур, объемах биомассы, фитопатологических состояний, повреждений вредителями, продуктивности пастбищной растительности, ходе агротехнических мероприятий и других работ используются космические изображения среднего и высокого разрешения. На этих снимках, например, поля подсолнечника и кукурузы, а также пашни имеют темный (черный) и темно-серый тон изображения и однородную текстуру. Яровые и кормовые культуры (ячмень, овес, просо и др.), а также смешанные культуры (кукуруза с сорго) –– однородный серый тон изображения. Светлым тоном отображаются стерня различных культур и посевы многолетних трав.
Оценка хода сельскохозяйственных работ производится путем сравнительного анализа космических изображений обследуемой территории. Дешифрирование вспашки и косовицы не вызывает особых затруднений (темный тон изображения). Повторную вспашку, полив, боронование, культивирование однозначно оценить трудно, требуются дополнительные сведения и тщательный анализ. Основу анализа составляют снимки среднего разрешения, так как снимки высокого разрешения обладают меньшим охватом территории и меньшей периодичностью съемки.
Оценка состояния пустынно-пастбищной растительности. Определение состояния пастбищ производится в основном фотометрическим способом, основанным на зависимости коэффициентов яркости растительного покрова от параметров его состояния (надземной растительной массы, площади листовой поверхности, густоты стояния растений). Для расчета таких параметров используют коэффициенты яркости в отдельных участках спектра, а также отношение или разность спектральных характеристик. Непосредственное использование фотометрического способа по данным наблюдений из космоса затруднено ввиду анизотропии отражательных свойств земных объектов, различной освещенности отдельных точек снимаемой территории и искажающего влияния атмосферы. Поэтому данный способ требует дополнительного обеспечения комплексом наземных и самолетных измерений в эталонных (тестовых) участках. Для космических систем, имеющих разрешение 1–3 км, элемент изображения соответствует на местности квадрату со стороной 30–50 км, что и определяет размеры эталонных участков. Максимальное удаление участков друг от друга выбирается так, чтобы разница в высоте Солнца на крайних тестовых участках не превышала 3°. Участки обычно намечаются в пределах полосы 100–500 км, вытянутой в широтном направлении. Их суммарная площадь составляет около 5 % обследуемой территории. Коэффициенты яркости этих участков должны охватывать весь диапазон, в котором может изменяться этот параметр по всей обследуемой территории. Измерения коэффициента яркости производятся при высоте Солнца большей 40°, что позволяет пренебречь флуктуациями коэффициента в течение дня.
По данным измерений строятся графики зависимости оптической плотности изображения эталонных участков местности от их коэффициента яркости. Точность определения растительной массы пастбища определяется коэффициентом яркости почвы под растениями, для учета которого используются почвенные карты с основными типами почв исследуемого района. По этим картам в эталонных участках определяются спектральные коэффициенты яркости почв в рабочих участках спектра спутниковой аппаратуры. Урожайность пустынно-пастбищной растительности на каждом эталоне обследуемой территории определяется по их коэффициентам яркости и градуировочным кривым, причем используется та градуировочная кривая, которая соответствует коэффициенту яркости почвы в данном эталонном (тесто-вом) участке.
Изучение состояния лесной растительности. Для физико-географического изучения района, картирования лесов, оценки общей залесенности местности, лесосырьевых запасов, пространственного распределения основных лесообразующих пород, определения положения крупных лесных массивов, состояния лесозащитных насаждений используется многозональная космическая информация. Характер кривой спектрального отражения зеленой массы (листьев) растений определяется взаимодействием их с падающей радиацией и зависит от пигментной системы листа, толщины, плотности и анатомической структуры листовой пластины. В видимом участке спектра электромагнитного излучения поглощение обусловлено пигментами растений (хлорофилл, каратин), а в инфракрасной области — молекулами воды. В последнем случае низкое отражение (высокая излучаемость) листьев характеризует излучение как функцию действительной температуры поверхности растительности. Сильное отражение в ближней инфракрасной области спектра определяется различиями преломляющего индекса на внутренних поверхностях составных частей клетки, ее стенках и др. В этой области отражение увеличивается по мере старения листа (увеличение воздушных камер внутри листа). Геометрия растений, являясь переменной величиной, также влияет на общее отражение, независимо от спектральной области. Доминирующее влияние оказывает высота растений, изменяющая процентное содержание почвенного покрова, находящегося в тени, и площади, освещенной солнцем.
Границы древесно-кустарниковой растительности довольно хорошо дешифрируются на космических снимках по тону (оптической плотности) изображения. Для решения других задач большие возможности предоставляют различные методы классификации и распознавания. Описание классов может производиться по опорным данным с тестовых участков (темнохвойные, еловые леса; светлохвойные, сосновые леса; лиственные древесные породы, залесенные болота).
(Космический снимок территории Алтая, «Салют-1», Спектрозональное изображение ленточного бора.
ИСЗ «Ресурс-Ф1М», сканерных изображениях МСУ-Э, МСУ-СК (систе-мы «Ресурс» и «Мир-Природа») и AVHRR NOAA)