автореферат диссертации по геодезии, 05.24.02, диссертация на тему:Использование материалов многозональной космической съемки для изучения водных проблем Республики Нигер

МИНИСТЕРСТВО ОБЩЕГО И ПРОФЕССИАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ГЕОДЕЗИИ И КАРТОГРАФИИ

На правах рукописи УДК 528.711.1(202)

КАРНЕ ХАМАДО

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕРИАЛОВ МНОГОЗОНАЛЬНОЙ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЕМКИ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ВОДНЫХ ПРОБЛЕМ РЕСПУБЛИКИ НИГЕР

05.24.02 - АЭРОКОСМИЧЕСКИЕ СЪЕМКИ, ФОТОГРАММЕТРИЯ, ФОТОТОПОГРАФИЯ

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

МОСКВА 1998

яг б

1 4 А

0,1

Работа выполнена на кафедре прикладной экологии Московского I осударственного университета геодезии и картографии

Научный руководитель - кандидат физико-математических наук,

профессор В.А. Малинников

Официальные оппоненты - доктор технических наук,

профессор С.А. Сладкопевцев

кандидат технических наук, нач. отдела ЦНИИ НПО "Комета" Н.И. Аржаненко

Ведущая организация - Госцентр "ПРИРОДА"

Защита состоится "Р.З■" 1998г. в О час, на заседании

специализированного Совета к.063.01.02 в Московском Государственном Университете геодезии и картографии по адресу: 103064, Москва, К-64, Гороховский пер., 4 (ауд.321).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИИГАиК.

Автореферат разослан

1998г.

Ученый секретарь диссертационного Совета _ ^^ Б.В. Краснопевцев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Сегодня космическая техника находит применение в различных областях деятельности человека, таких как астрокосмофизические, медикобиологические, технологические исследования; космическая межконтинентальная, дальняя радиосвязь и телевидение; навигация морских, воздушных судов и искусственных спутников; геодезические измерения, картографирование и изучение природных ресурсов; метеорологическое прогнозирование, экологическая экспертиза среды обитания, оказание помощи терпящим бедствие в отдельных районах и др. Из множества проблем, стоящих перед республикой НИГЕР, к категории важнейших следует отнести водную, включающую в себя: экологическую, эрозионную, проблемы опустынивания, затопления территорий и т.д. Эти проблемы всегда стояли перед мировым хюбществйм, но с течением времени обостряются и приобретают все большую актуальность. Неуклонно возрастает численность народонаселения и, как следствие, потребность в продуктах питания.

Упомянутые проблемы не являются непреодолимыми, решение их возможно 1ри условии эффективного использования достижений научно-технического фогресса.

Государственная программа развития водоснабжения предусматривает обеспечение всего населения к 2000 г. питьевой водой и сооружение в сельской местности современного колодца на каждые 300 - 400 жителей. Кроме того, фограмма предусматривает развитие орошаемого земледелия. Здесь упор ¡делан на так называемые микропроекты - создание малых плотин и юдохранилищ и простейших гидросооружений. Подчеркнем, что в настоящее >ремя эта программа далеко не завершена. Поэтому данная диссертационная >абота может приобретать огромный интерес по осуществлению данной фограммы.

Одним из важнейших направлений научно-технического прогресса следует читать изучение естественных ресурсов, среды обитания человека и кологических условий при помощи зондирования Земли из космоса. Лногозональные космические фотоснимки содержат большой объем [нформации, тематическая обработка которой позволяет решать шогочисленные водные и экологические задачи (выявление районов 'аспространения подземных вод, определение глубины их залегания; >контуривание очагов питания и разгрузки подземных вод; гидрогеологическое айонирование и картирование; выяснение характера и степени взаимосвязи одземных и поверхностных вод; оценка воздейст&ия антропогенных и стественных факторов на режим подземных вод и т.п.).

Решение этих вопросов возможно на основе комплексного использования датериалов космической съемки в видимом, инфракрасном (ИК) и шкроволновом диапазонах, которые в совокупности позволят судить о гекоторых физических характеристиках подстилающей поверхности.

Цель диссертационной работы. Разработка и практическая реализация :осмических технологий системного изучения подземных и поверхностных вод »еспублики НИГЕР на основе экспериментально установленных взаимосвязей 1ежду отражательными, гидролого-гидрогеологическими параметрами и арактеристиками линеаментной тектоники земных покровов. Для достижения той цели нами решались следующие задачи:

1. Анализ возможностей современных к'осмических систем дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и их аппаратное обеспечение для решения полных проблем, и выработка рекомендаций по их использованию.

2. Изучение и анализ существующих способов дешифрирования космических снимков (визуальный, визуально-инструментальный, автоматизированный, лпнеамснтный и спектральный анализ космических изображений).

3. Разработка • технологической схемы обработки космических фотоизображений в целях оценки закономерности распространения поверхностных и подземных вод.

4. Исследование статистических связей между различными, гидролого-гидрогеологическими параметрами и характеристиками линеаментной тектоники;

5. Разработка методики зонирования территории по глубине залегания грунтовых вод, метода прогноза уровня залегания подземных вод по материалам космических съемок, а также выработка рекомендаций по мониторингу гидромелиоративных систем в республике НИГЕР.

Общая методика работы. Методика исследований включила в себя анализ и научное обобщение мирового опыта использования материалов ДЗЗ для решения водных проблем, проведение на этой основе целенаправленной фотометрической обработки космических изображений при помощи цифровых способов, разработки системы классификации объектов, проведение корреляционного анализа, необходимого для прогнозирования уровней залегания подземных вод, между гидрогеологическими параметрами района и статистическими параметрами, полученными в результате автоматизированного линеаментного анализа, выявление перспективных областей накопления водных горизонтов и зон мелиоративных работ.

В процессе исследований использовались преимущественно многозональные черно-белые фотографические космические снимки. Космические снимки получены со спутника "Ресурс Ф-2" в период с 1989 по 1993 г. фотокамерой МК-4М в трех диапазонах электромагнитного спектра: 515 - 565 нм (зеленом), 635 -690 нм (красном) и 810 - 900 нм (ближнем инфракрасном). Описание системы "Ресурс-Ф" и технические характеристики фотокамеры МК-4 представлены в диссертационной работе.

В качестве картографических и литературно-справочных материалов использовались:

- общегеографическая карта республики НИГЕР, M. 1:2000000;

- общегеографическая карта республики НИГЕР M. 1:2500000;

- листы топографической карты республики НИГЕР М. 1:1000000, 1:200000, 1:50000;

- геологическая карта республики НИГЕР М. 1:2000000;

- гидрогеологическая карта республики НИГЕР М. 1:1000000;

- атлас <Jeune Afrique> НИГЕР, 1981;

- "Le Niger. Etudes et Documents de Geographie, 1978";

- "Geographie du Niger, 1975".

Цифровая обработка выполнена с помощью программных пакетов "IDRISI", "LESSA", "COR", "DESH", "WINCALC", "PHOTOSHOP", STATGRAF и др.

Научная новизна разработки состоит в том, что такой комплексный подход .к решению региональных водохозяйственных проблем на основе визуального и автоматизированного дешифрирования космических фотоснимков является первым теоретическим и экспериментальным исследованием, выполненным на территорию Республики НИГЕР в этой области науки. Разработанная методика позволит в кратчайшие сроки изучать и вырабатывать рекомендации для решения не только водных, но и других территориально-хозяйственных проблем. Например, рациональное использование и распределение природных ресурсов страны; контроль за состоянием всходов сельскохозяйственных культур и их развитием; контроль за динамикой эрозионных процессов, засоления почв; контроль за реализацией природоохранных мероприятий.

Практическая ценность состоит в том, что разработанные методы можно использовать во многих сферах науки: геологии, гидрологии, гидрогеологии, сельском хозяйстве, региональном экологическом мониторинге земных ресурсов и других тематических исследованиях земных ресурсов.

На защиту выносятся следующие результаты и разработки автора:

1. Технологическая схема обработки космических фотографических изображений в целях оценки закономерности распространения поверхностных и подземных вод.

2. Результаты линеаментного анализа космических фотоизображений.

3. Результаты спектрального анализа космических фотоизображений.

4. Автоматизированные методы зонирования территории по глубине залегания грунтовых вод по материалам космических съемок..

5. Метод прогноза уровня залегания подземных вод на территории республики НИГЕР.

Апробация работы. Основные результаты экспериментальных исследований и разработки, изложенные в диссертационной работе, доложены и получили одобрение на 51-й (МИИГАиК, 1996 г.) и 52-й (МИИГАиК, 1997 г.) научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых, на международном форуме по проблемам техники и образования, а также Опубликованы в трех научных статьях.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Ее полный объем составляет 186 страниц, включая 31 таблицу и 54 рисунка. Список литературы содержит 83 наименования, из них 9 - иностранных авторов.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение. Во введении обоснована актуальность темы диссертации, показано ее научное и практическое значение, сформулированы цели работы и задачи исследований.

Глава 1. Закономерности распространения природных вод на территории Республики НИГЕР

В этой главе рассматривается следующее:

- дано коротко геолого-геофизическое описание территории республики НИГЕР;

- отмечены существующие закономерности распространения поверхностных и подземных вод на территории страны;

- ¿пинии существующих экологических и водных проблем республики ННГЫ' п деятельность. направленная на их решения.

Основу i пдрог рафичсской сети составляют: на крайнем юго-западе река Ни/ер с несколькими постоянным п сезонными ирпгоками, на юго-востоке река Комадугу-Иобе и часть озера Чад. На остальной, большей части территории страны преобладают временные водотоки. Подземные воды являются основными источниками питьевой воды населению и для животноводства, особенно в пустынных районах страны.

Рациональное использование подземных вод, особенно в районах, лишенных постоянного поверхностного стока - очень важная задача для страны. По предварительным данным гидрогеологических обследований территории, специалисты говорят о больших запасах подземных вод, в частности о наличии водоносных горизонтов большей мощности в осадочных породах, в гранитах и в метаморфической платформе. Подземные воды в некоторых районах близки к поверхности (долинах сухих рек, оазисах).

В результате относительно интенсивного развития производительных сил и роста производства и населения в отдельных районах страны возрастает воздействие человека на окружающую среду, что проводит к значительным изменениям в прнродно-территориальных комплексах. Кроме глобальных проблем, в стране существуют немало региональных экологических проблем, таких как опустынивания. По официальным сообщениям в стране ежегодное продвижение пустыни составляет от 1,5 до 10 км. Рост процесса современного опустынивания в стране обусловлен взаимодействием двух групп факторов: природных (сухость климата, засоление, ветровая эрозия, водная эрозия, деградация растительного покрова, уплотнение почвы) и антропогенных (вырубка леса и кустарников неумеренный выпас скота, урбанизация, строительство технических сооружения, ирригация, промышленность, сельскохозяйственное освоение земельных ресурсов).

Серьезными препятствиями на пути развития сельского хозяйства Нигера являются климатические условия, скудость поверхностных вод и трудности ирригации, хрупкость почвенного покрова в районах земледелия, предопределяющая высокую степень риска при введении новых технологий, деградация травяного покрова в районах пастбищного и отгонного животноводства, чрезмерная эксплуатация пастбищ. В условиях усиливающейся засушливости региона, наступления песков, повторяющихся засух проблема развития сельского хозяйства приобретает приоритетный характер.

Процесс деградации почв характерен для Нигера, поэтому борьба за восстановление почв является важной составной частью деятельности по решению продовольственной проблемы. Среди факторов деградации почв можно подчеркнуть следующие.

а) Сухость климата. Она возникает, когда количество атмосферных осадков за год в несколько раз меньше испаряемости. В Нигере атмосферные осадки составляют до 800 мм в год при испаряемости от 2000 до 3000 мм в год. В этой связи и в результате и резкого колебания суточных температур, амплитуда, которых достигает 30" С в северном районе страны интенсивно идет физическое выветривание горных пород с образованием щебня и песка.

б) Засолении почв. Оно является одним из главных факторов опустынивания. Например, при накоплении токсичных солей в почве до 1% и более она превращается в обычный солончак, на котором культурные растения

существовать не могут. В стране интенсивный процесс засоления наблюдается в котловине Оз. Чад где распространены солончаки.

II) Эрозия почп. Процессом эрозии почв практически подвержены все ландшафтные зоны страны. На некоторых районах водная и ветровая эрозии действуют одновременно. Водная эрозия проявляется в трех видах: плоскостной смыв, овражная и русловая эрозии. Рельеф, атмосферные осадки в виде ливней, легкорастворимые породы, безлесье являются основными факторами, создающими благоприятные условия развития водной эрозии.

Ветровая эрозия - наиболее серьезные последствия ветровой эрозии встречаются в Сахарской, Субсахарской и Сахельской зонах страны. Естественный процесс ветровой эрозии может быть ускорен антропогенным воздействием. Скорость протекания процесса ветровой эрозии зависит от эродируемости почвы и эродующей способности ветра. Эродируемость почвы зависит от почвенной влаги, структуры почвы, содержания пыли и песка в почве, связывающих веществ образующиеся в результате разложения органического материала. Основным фактором, определяющим эродирующую способность ветра, служит его сила и состояние поверхности почвы (растительный покров, комки, рельеф и т. п.).

г) Деградация растительного покрова. Одной из основных причин прогрессирующей деградации растительного покрова является полное использование растительного покрова естественных ландшафтов в качестве пастбищ. В связи с этим, изменяются не только видовой состав растительности, обилие видов, структура и число ассоциаций, фитомасса, но и состояние почвенного покрова.

Антропогенные факторы опустынивания ландшафтов весьма многообразны. Они связаны с социально-экономической структурой и способами ведения хозяйства, использования природных ресурсов. Возникновению и развитию разных типов процессов опустынивания способствуют многие формы непосредственной хозяйственной деятельности человека. Это - сплошные вырубки древесной и кустарниковой растительности для заготовки топлива и расширения посевных площадей, неумеренный выпас скота, строительство сооружений, монокультура и т. д.

В связи с острым дефицитом водных ресурсов рациональное использование временных водотоков в южных земледельческих районах приобретает большое хозяйственное значение. Республика, придающая большое значение рациональному использованию своих водных ресурсов, входит в межгосударственную комиссию по освоению реки Нигер, объединяющую семь стран западной Африки, и в межгосударственную комиссию по освоению озера Чад, созданную четырьмя странами, расположенными на берегах этого водоема.

Деятельность, направленная на увеличение сельскохозяйственного производства, осуществляется в следующих направлениях: борьба с опустыниванием; совершенствование водоснабжения в земледельческих и скотоводческих районах; селекционная работа в растениеводстве и разработка агротехнических методов; расширение практики возделывания «межсезонных» культур.

Глава 2. Методы оценки состояния поверхностных и подземных вод с применением космических фотографических многозональных изображений

В этой главе рассматриваются следующие вопросы:

1. Анализ возможностей современных космических систем ДЗЗ й их аппаратное обеспечение для решения водных проблем. Здесь дается следующее.

- Виды современных методов ДЗЗ, используемых при гидрогеологических исследованиях, В настоящее время для изучения природной среды аэрокосмпческими методами используются наблюдения в разных диапазонах •шскфомаптшого спектра отражения ' солнечного света и собственною излучении 'Земли. В зависимости от используемой области спектра различают несколько видов съемок, из которых в настоящее время активно используются аэрокосмическая фотосъемка, телевизионная, тепловая, радиолокационная. мпо1 оспектральная и другие съемки. В связи с тем, что в ряде работ детально рассмотрены технические условия и возможности проведения этих съемок, в диссертации представлены кратко их основные особенности и технические средства, реализующие выше перечисленные дистанционные методы.

- Современные российские и зарубежные космические системы ДЗ и их аппаратурное обеспечение. Дистанционное зондирование (ДЗ) в целях исследования водных ресурсов и экологии в настоящее время ведется как бы на трех уровнях: наземном, самолетном и космическом. Поскольку космические системы ДЗ земной поверхности для изучения природных ресурсов и окружающей среды имеют ряд ценных свойств и преимуществ перед другими методами ДЗ в данной диссертационной работе рассматривались подробно именно эти системы. Даны характеристики фотографической аппаратуры устанавливаемой на искусственных спутниках Земли (ИСЗ) и орбитальных станциях, типы и характеристики аппаратуры пилотируемой орбитальной станции (ПОС) "Мир" охватывающей диапазон электромагнитных волн от 0,4 мкм до 23 см и основные требования к космической информации с целью изучения природных ресурсов и окружающей среды.

- задачи, решаемые с помощью материалов многозональной космической съемки в области гидрогеологии и рекомендации по использованию космической съемки.

2. Анализ существующих способов дешифрирования космических снимков (КС). В данном разделе рассматривали основные положения дешифрирования КС п общую предварительную обработку космических изображений. Основой классификации дешифрирования любых изображений являются средства считывания и анализа информации. Исходя из этого, выделяются следующие основные способы дешифрирования: визуальный, визуально-инструментальный и автоматический. Все эти способы и их анализ представлены в диссертации.

3. Линсаментный и спектральный анализ многозональных космических изображений.

При все более интенсивном развитии промышленности и сельского хозяйства, приводящему к возрастающему воздействию человека на окружающую среду, проблема оценки и учета роли разрывных нарушений при решении целого ряда гидрогеологических и инженерно-геологических задач становится все более актуальной.

В практике сегодняшнего дня линеаментный анализ лидирует как по общему объему произведенных работ, так и по широте областей применения. Линеаментный анализ может быть характеризован следующими областями применения: поисковые и прогнозные задачи, геологическое картирование разного масштаба, инженерно-геологические и гидрогеологические задачи охрана при роды, сейсмическое районирование, геодинамические исследования г др. Например, выявленные на основе линеаментного анализа структурные узль могут являться областями нарушения устойчивости порог, опасными дш строительства; наличие структурных узлов необходимо учитывать пр|

осуществлении природоохранных мероприятии и при выборе участков для захоронения радиоактивных отходов и вредных веществ. Кроме того, структурные узлы, в силу сильной раздробленности земной коры, могут обладать пониженной сейсмичности.

Особый интерес и, возможно, наибольшую эффективность, может дать при мелкомасштабных исследованиях, охватывающих большие, разнородные по своему тектоническому строению территории, количественный автоматизированный линеаментный анализ космических снимков.

Однако, до настоящего времени остается открытой проблема сопоставимости и информативности систем линейных элементов полученных при обработке многозональных космических изображений земной поверхности.

• Выделение линеаментов на космических фотоснимках возможно двумя способами: визуальным дешифрированием материалов и автоматизированным дешифрированием с необходимой статистической обработкой исходной информации.

По нашему мнению второй способ представляется более предпочтительным, так как позволяет в значительной мере избежать субъективности, хотя достоверность и этого способа зависит от качества признаковых характеристик и правильности составленных программ обработки материалов.

В данном разделе даны общее описание способа осуществления автоматизированного линеаментного анализа и краткое сведение о комплексе программ А2_ЬЕ88А, его реализующим.

Комплекс программ А2_ЬЕ88А предназначен для автоматизации анализа дистанционных данных - изображения, схемы, цифровые модели рельефа - в геологических целях.

Результатами работы комплекса являются изображения сквозных линеаментов, полей и диаграмм статистических характеристик, которые пользователь может просматривать в интерактивном режиме. Результаты можно сохранить для повторного просмотра или для дальнейшей обработки с помощью стандартных программ обработки изображений (таких, как сложение, вычитание, контрастирование, раскрашивание, синтезирование). Графические результаты - розы, вектора, линии - могут быть выделены в файл для плоттера. Графические результаты могут быть сохранены и в виде изображения.

Особенностью спектральной (энергетической) информации является ее слабая помехоустойчивость и зависимость от множества полезных и вредных факторов. Сами же параметры состояния зондируемых объектов также обладают стохастическими свойствами как в пространстве, так и во времени. Это свидетельствует о том, что для решения обратных задач ДЗ, возникающих при инструментально-автоматизированном дешифрировании ПО, надо уделить особое внимание определению инвариантных функций связи спектральных и предметно-специфических характеристик ПО, вопросам восстановления этих функций по материалам космофотосъемок.

В практике научных и прикладных исследований широко используются следующие типы спектральных признаков:

Характерные длины волн в спектральном распределении коэффициента яркости. Информативными признаками могут являться длины волн, на которых достигаются локальные минимумы или максимумы коэффициента спектральной яркости (КСЯ) или его производной.

Признаки, характеризующие спектральный контраст. Эти признаки являются количественными характеристиками спектрального контраста между двумя

спекфалып.шн зонами X/ и Xг и позволяют отделить влияние факторов, определяющих форму спектрального распределения КСЯ, от факторов, приводящих к его равномерному изменению.

Линейные комбинации зональных коэффициентов КСЯ. В настоящее время отчетливо выражена тенденция к переходу от комплексных спектральных параметров, основанных на простых комбинациях отражения в различных участка спектра, к более сложным преобразованиям в п-мерном пространстве, где спектральные данные удобно представить точкой или вектором, координаты которых суть значения отражения в п зонах спектра.

Концепция п-мерных индексов позволила связать спектральную информацию, содержащуюся в анализируемых зонах спектра в несколько параметров, имеющих определенный физический смысл.

Однако линейные комбинации КСЯ или СЯ имеют свои недостатки, например, чувствительность ко всем факторам, определяющим КСЯ. Поэтому, наряду с ними, нами рассмотрены нелинейные комбинации КСЯ или СЯ. В качестве примера нелинейных спектральных признаков ПАО рассчитываемых в пространстве {К, X ¡рассмотрим систему признаков Р (предложенных В. А. Малинниковым):

Р, = (11**Яо)/5, Рг = К№/Р0, Р3 = ((Зк/5У-+(}к1$У-)т, Ра = Ь2/ 5, Р5=Р*/Ь, Рй = Я0/Ь, (1)

Р7 = Лц Их.. Рк = 1к1 + Р9 = Ь 1(]*2 + V-)"2,

где, Я*», Яо - радиусы вписанной и описанной окружности вокруг спектрального треугольника, характеризующего геометрический образ ПАО в пространстве (Я, X);

К«. + ИнО^- ^¡+0] 12, Ь=£ [(Г*, - Ян!)1- + (X, - Хж)5]1'2,

1=1 1^1

Ь. = X - + ^ + (2)

.)[! = £ ((К - Я|+1 )(Х2; ^¡+1 + ^ 2|+1)/6,

Б, Ь - площадь и периметр спектрального треугольника, .Ь , .Гц - статистические моменты инерции треугольника в исходной системе координат, п - число вершин спектрального треугольника, равное числу спектральных каналов съемки, Я - нормированная спектральная яркость (или ее аналог) ПАО.

Как показано проведенное исследование из всех рассмотренных спектральных признаков, наиболее пригодными для тематического дешифрирования космических изображений, в случае отсутствия априорной информации о изучаемой территории и условии съемки, являются вегетационные и геометрические ( Р;) спектральные признаки. 4. Технологическая схема обработки космических фотографических изображений. С учетом, геолого-географических особенностей и природных условий (аридность) страны, а также решаемых задач разработана автором следующая технологическая схема обработки космических фотографических изображений в целях оценки закономерности распространения поверхностных и подземных вод на территории республики Н И ГЕР (рис. 1).

Рис. I. Технологическая схема обработки космических фотографических изображений в целях оценки закономерности распространения поверхностных и подземных вод

Гл аил 3. тематическая обработка космических снимков территории Республик» НИГЕР. Обрабатывались многозональные космические фотоснимки, полученные на три физически разных регионах южной части территории республики НИГЕР: восточном - МАНГА, центральном -ДА МАГА РАМ и западном - ЛИПТАКО. Исходные фотоснимки, полученные на этой территории (размер кадра 18 х 18 см, масштаб снимков 1:600 ООО— 1:900 ООО) не обладают высоким качеством. Поэтому нами было выполнена предварительная обработка изображений электронными методами, описанными в диссертационной работе, включающая в себя: контрастирование, фильтрация, сложение, умножение, вычитание, разделение и т.д.

1. Визуальное дешифрирование КФС. Особенности дешифрирования в природных условиях Нигера обусловлены засушливым (аридным) климатом. Последнее обусловливает слабое развитие растительного покрова и сухость горных пород. Данные обстоятельства способствуют хорошей обнаженности почв, горных пород и интенсивному развитию аллювий. Это позволяет широко использовать прямые дешифровочные признаки.

Район Мапга. Визуальное дешифрирование снимков направлено на зонирование ландшафтов, пригодных для сельскохозяйственного районирования территории. Конкретная ландшафтная интерпретация космических фотоснимков производилась только на уровне родов ландшафтов. Важнейшими диагностическими признаками ландшафтного дешифрирования черно-белых космических снимков были: тональность, структура и текстура фотоизображения, плановые очертания (геометрическая форма) природных территориальных комплексов, их географическое соседство (пространственные сопряжения).

Удалось выделить пять видов ландшафтов: прибрежные равнины, расположенные в окрестностях Оз. Чад и вдоль реки Комагугу Иобе, плоские песчано-глинистые равнины с солончаковым комплексом, равнина с массивами развеваемых песков, зона аллювиальных отложений древней долины и зона рек и водоемов. Эти зоны отражают современные условия ландшафтов. Данные результаты могут быть использованы для обновления тематических карт района. Изучение изменчивости тона и текстуры космических изображений и их сочетаний, связанных с рельефом и другими условиями почвообразования (растительность, почвообразующие породы, хозяйственная . деятельность человека), позволило разработать устойчивые дешифровочные признаки ландшафтов, на основе которых были составлены ландшафтные карты-схемы района.

При выделении однородных контуров ландшафтов таких, как, прибрежные равнины, зона аллювиальных отложений древней долины и др., учитывалась их генетическая самостоятельность по диагностическим признакам и свойствам и четкое отличие на космических снимках по фототону, рисунку и текстуре.

Район Дамагарам. Одной из острых проблем данного региона является проблема питьевой воды. По гидрогеологическому строению района подземные воды залегают очень глубоко, что затрудняет гидрогеологическое обследование традиционными методами. Поверхностные воды представляют собой некоторые временные русла рек, пересыхающие озера, переувлажненные впадины и т.д. На рис.2 представлен результат визуального дешифрирования космического снимка исследуемого района.

Известно, что комплексы и сочетания почв представляют собой группу почвенных образований, формирующихся вследствие неоднородности

почвообразующих факторов. В связи с этим на схеме визуального дешифрирования космического снимка исследуемого района отражены комплексы и современные аллювиальные равнины, например, песчаных аллювиальных отложений древней долины, древних озерных песчаников, песчаного аллювия с мелким гравием, песков с развитием низких и высоких дюн, выходов горных пород и др

Рис.2. Схема визуального дешифрирования космического фотоснимка

; -I 3 5(Ш бИШ тЕЗ

8в ю,*т) »Ез тгВ е

«ЕЗ

I—аллювиальная равнина древней долины с лугово-болотной и тугайной растительностью в сочетании с культурной растительностью; 2—низкое плато с древесно-кустарниковой степью на малосмытых песчаных и глинистых почвах; 3— субпесчаные эоловые равнины с древесно-кустарниковым и лугово-степным ландшафтом; 4—степная равнина древних озерных песчаников на железистых малосмытых песчаных почвах; 5—песчаная лугово-степная аллювиальная равнина с мелким гравием; 6—песчаный массив с развитием низких дюн; 7— песчаный массив с развитием высоких дюн; 8—переувлажненные впадины с влоголюбивой травянистой растительностью; 9—реки; 10—озера; 11—сухие русла рек; 12—обрывы; 13— населенные пункты; 14—достоверные границы ландшафтов; 15—предполагаемые границы ландшафтов.

Рчйок Лкшнако. Регион характерен своими многочисленными водными оГ)ьеки1Ми: реками, притоками рек, водоемами, переувлажненными геррнюриями. заливаемыми зонами и т.д. По геологическому строению в этот район размещены многие горные породы и металлические руды (золото, медь и т.п.). Визуальное дешифрирование снимков данного участка включает в себя зонирование территории по размещению горных пород. Основные дешифровочные признаки представлены в таблице 1.

Таб. 1. Дсшифровочные признаки горных пород

Горные породы Тон изображения Рисунок космического изображения •

Граниты сиитектонически е (серые) Средний серый , переходящий в светло-серый тон изображения Четко выраженная полосчатость, перекрытия местами рыхлыми отложениями, чередование скоплений мельчайших светлых пятен

Граниты сиитсктоническл е (белые) Слабый светло-серый, переходящий в белый тон изображения Перекрытие сплошным покровом рыхлых отложений. Чередование размытых серых и белых мельчайших пятен

Сланцы древние Серый, сильно насыщенный тон изображения Водораздельная часть. Четкие пятна белого и темно-серого тона. Густоразвитая, нередко дендритовидная эрозионная сеть

Кварциты, яшмы, известняки Темно-серый тон изображения Однородная текстура, с размытыми полосами, нередко с веерообразным рисунком эрозионной сети

Докембрийские метаморфически с породы Светло-серый, почти белый тон изображения Однородная структура с редкой эрозионной сетью

2. Автоматизированный линеаментный анализ космических изображений. Для автоматизированного линеаментного анализа (с помощью программного пакета ЬИББА) использовались многозональные цифровые изображения земной поверхности (территория республики Нигер) в красном и ближнем ИК диапазонах спектра. Полученные бинарные изображения систем линейных элементов, отображенных на обработанных космических снимках подвергали статистическому анализу с целью определения таких статистических характеристик систем линеаментов, как поля плотности линеаментов (Ь), поля степени вытянутости розы-диаграммы линеаментов (Е) и поля отличия розы-диаграммы от круга (О).

Отмстим, что в программном комплексе "ЬЕЗБА" в качестве количественной характеристики выявленных линеаментов используется степень выраженности линейного элемента (Б), которая показывает какая часть отрезка прямой в пределах изображения покрыта штрихами.

С помощью установления определенного порога Ъ показателя Б можно провести ранжирование линейных элементов по степени их выраженности на анализируемых космических изображениях. Если значение порога Т* принимается равным нулю, то при этом на бинарном изображении представляется полная система линеаментов, степень выраженности которых находится в пределах 0 - 200 у. е.

На рисунке 3 представлена система структурных линсаментов, выявленных при обработке космического снимка в ближней ПК зоне спектра при пороге по выраженности Т.ч = 98 для всех направлений.

Проведенный корреляционный анализ схем линеамеитов для красной и ближней инфракрасной (ПК) зон показывает, что они значительно отличаются друг от друга, особенно в высокочастотной области. Коэффициенты корреляции статистических характеристик систем линеамеитов, а именно: плотность линеамеитов; степень вытянутости роз-диаграмм линеамеитов; степень отличия роз-диаграмм линеамеитов от круга представленных на космических снимках красно)! и ближней ИК зон при размере корреляционного окна 20 х 20 элементов, соответственно составили: 0,087; -0,017; 0,104.

С целью выяснения возможности физической интерпретации систем линейных элементов выявленных при автоматизированном линеаментном анализе на изображениях земной поверхности в красной и ближней ИК зонах, нами был выполнен корреляционный анализ плотности данных линеамеитов (Ь) с двумя горизонтами подземных вод: близповерхностных грунтовых (Ь) и глубокозалегающих межпластовых (Н).

Полученные результаты позволили разработать метод прогноза уровни залегания подземных вод и исследовать статистические связи между различными гидролого-гидрогеологическими параметрами (в том числе между поверхностными и подземными водами).и характеристиками линеаментной тектоники

т

.у' -

»Линдеру <■ у ^

ч.Мирриа у ^

* - -г'- ' •

• - ■>. V, • 'л-• , '

V« • • / п__________'

, <

^ / г

^ 'Л

\

/ '■ч , ' \

/

' —Ч*". . ч

Ма'гар

\ • МаллаЗа ■ \

на

/

N

Рис.3. Система структурных линеамеитов, выявленных при обработке космического снимка в ближней ИК зоне. Порог по выраженности Т5 = 98 для всех направлений

3. Поточечная спектральная обработка космических многозональных фотографических изображений.

Проведено исследование статистической структуры и информативности СКЯ природных и антропогенных объектов (ПАО), а также соответствующих им геометрических спектральных признаков Pi. При этом использовался компьютерный банк спектральных характеристик ПАО, который включал в себя 576 реализаций значений СКЯ на длинах волн 400 - 2500 нм. В банк были включены результаты натурных (наземных и воздушных) измерений СКЯ различных ПАО, полученные в широком спектре условий освещенности и наблюдений. Также использовались многозональные космические изображения как исследуемой, так и других тестовых территорий. При выполнении работ использовались следующие статистические программные пакеты: STATGRAF 2.1+, STATISTICA/w 5.0, SPSS/w 6.1. В связи с тем, что российские космические системы дистанционного зондирования в основном используют спектральные диапазоны: 0,4-0,5; 0,5-0,6; 0,6-0,7; 0,8-0,9, то при исследованиях использовались значения СКЯ центрированные на длины волн: 450, 550, 650, 850, нм. Анализ полученных результатов показывает наличие нелинейной взаимосвязи между значениями СКЯ для различных ПАО в рассматриваемых спектральных диапазонах. Проведенный дискриминантный анализ показал, что вероятность правильного распознавания семи классов природных объектов' (пески, грунты, почвы, растительность, водные объекты, снег, облачность) по значениям непосредственно СКЯ или их линейных регрессий при использовании 4-х спектральных зон не превышает 74%, по 3-м зонам - 71%. Использование системы нелинейных признаков Pi позволяет значительно улучшить вероятность правильного распознавания ПО по их спектральным характеристикам в отдельных зонах спектра электромагнитных волн. Так например, совместное использование признаков Pi ,Рз Р4 ,Р7 ,Ра позволяет с 98% вероятностью распознать растительные и водные объекты, вероятность правильного распознавания остальных объектов не меньше 90%. В то же время следует отметить, что использование полной системы признаков Pi не всегда приводит к повышению вероятности правильного распознавания. Проведенный кластерный анализ показал, что помощью данной системы признаков можно достаточно эффективно проводить кластеризацию многозональных космических изображений, при этом выделяя не только рассмотренные выше классы ПО, но и их подклассы, например, типы растительности. В работе на основании детального рассмотрения информационных свойств системы признаков Pi приводятся наиболее оптимальные сочетания рассматриваемых признаков и рекомендации по их использованию при дешифрировании конкретных ПАО.

Глава 4. Методы оценки состояния поверхностных и подземных вод на территории Республики НИГЕР.

Метод прогноза уровня залегания подземных вод. Для отработки методики прогноза глубины залегания подземных вод изучены корреляционные связи глубины залегания вод с плотностью линеаментов (L), степенью вытянутости роз-диаграмм линеаментов (Е) и степенью отличия роз-диаграмм линеаментов от круга (D). Данные статистические характеристики линеаментной тектоники получены при автоматизированном линеаментном анализе космических изображений (масштаб 1: 800000) по программе "LESSA". Проанализированы линеаменты на космических изображениях красной и ближней инфракрасной (ИК) зон спектра. Изучены корреляционные связи линеаментов с двумя

горизонтами подземных код'. близпонерхностных грунтовых (Ь) и iлубокозалегающчч межпластовых (Н). Гидронзогинсы данных водоносных i ори ion ion получены из гидрогеологической карлы района Mam а.

Корреляционный анализ глубины залегания подземных вод и линеаментной тектоники выполнен по методу скользящего окна с постепенным изменением его размеров, т.е. с постепенным изменением радиуса осреднения. Минимальный размер окна 4x4 элементарные ячейки, что на местности отвечает площади 20 х 20 км2. Постепенное увеличение окна происходило с постоянным радиусом на 4 элементарные ячейки, т.е. па 20 км. Изучены корреляционные связи параметров при размерах окна 4 х 4, 8 х 8, 12 х 12, 16 х 16 и 20 х 20 элементарных ячеек, что отвечает площадям 20 х 20, 40 х 40, 60 х 60, 80 х 80 и 100 х 100 км2 соответственно.

Увеличение размера скользящего окна ведет к увеличению степени осреднения статистических характеристик исследованных параметров. Максимальное осреднение происходит при окне 20 х 20. Физический смысл увеличения степени осреднения - увеличение значения региональных корреляционных зависимостей параметров за счет подавления локальных. Другими словами, при малых размерах скользящего окна главное влияние на характер корреляционных связей оказывают локальные факторы, а при больших - региональные. Это позволяет изучить корреляционные связи исследуемых параметров разных иерархических уровней, начиная локальным и • заканчивая крупно-региональным. Анализ поля плотности линеаментов показывает, что минимальная плотность линеаментов преобладает в юго-восточной части района, а максимальная - в западной половине. При сопоставлении поля плотности линеаментов с гидрогеологической картой легко заметить, что постепенное увеличение плотности линеаментов к юго-востоку сопровождается подъемом уровня межпластовых вод. От этой общей закономерности есть отклонения . (северо-западная часть исследованной площади), но в целом она выдерживается достаточно уверенно.

Качественный анализ взаимосвязи поля степени вытянутости роз-диаграмм линеаментов и гидрогеологической карты не позволяет обнаружить зависимости глубины залегания подземной воды от степени вытянутости роз-диаграмм линеаментов, отражающих степень анизотропности (неоднородности) поля линеаментов. То есть отсутствует зависимость подземных вод с каким-либо преимущественным направлением линеаментов и анизотропией земной коры. Этот вывод подтверждает качественный анализ взаимосвязи поля плотности линеаментов и поля степени отличия роз-диаграмм линеаментов от круга.

К подобным же выводам приводит качественный анализ взаимасвязи h и Н с L, Е и D, полученными при автоматизированном анализе космического ■ изображения красной зоны спектра. Корреляционный анализ L, Е, D, h, Н позволил более детально изучить существующие между данными параметрами зависимости. Обобщены данные корреляционного анализа h и Н с L, Е и D, полученными при автоматизированной обработке космических изображений в красной и ближней инфракрасной частях спектра, в виде количества достоверных значений коэффициентов корреляции г в процентах (%) для различных корреляционных окон.

Минимальные достоверные значения парных коэффициентов корреляции (Гшт), рассчитанные по критерию Фишера составляют: при размере окна 4x4 r,„in = |0,5| для окон 8x8. 12 х 12, 16 х 16 rm¡n = |0,3|, для окна 20 х 20 rm¡n = |0,15|.

Наибольшее количество достоверных значений коэффициентов корреляции |г| > |гпнп| получено для параметров L, h, Н. Это касается полей плотности линеаментов, выявленных по космическим изображениям, полученным в красной и ближней инфракрасной зонах спектра.

Корреляция h, Н с Е, D значительно меньше. Число достоверных г лишь изредка превышает 50%. Некоторое исключение составляет корреляция h и Н с D, выявленного в красной зоне спектра. Это указывает на то, что в отдельных частях исследованной площади имеется зависимость глубины залегания грунтовых и межпластовых вод от поля степени отличия роз-диаграмм линеаментов от круга. Очень высокая корреляция - h и Н, т.е. разных горизонтов подземных вод друг с другом. Полученные коэффициенты корреляции между h и Н распределяются по отдельным интервалам.

Для связи L - h большинство достоверных значений г имеет отрицательную величину, а для L - Н характерны положительные значения г. Для h и Н явно преобладают отрицательные т. Все это хорошо согласуется с результатами качественного анализа полей L, h, Н.

Интересно, что корреляция L с h наиболее высокая, при получении L в результате обработки космического изображения в красной зоне спектра, L с Н - в ближней инфракрасной зоне.

В результате обработки созданы различные карты-схемы изокоррелят между различными параметрами. Изокорреляты проведены на основе центрированных значений коэффициентов корреляции, вычисленных для окон 16x16.

Таким образом, качественный и количественный результат параметров h, Н, L, Е, D показал, что наиболее устойчивой связью обладают параметры h, Н, L. При этом между глубиной залегания грунтовых вод (h) и плотностью линеаментов существует обратная зависимость, а между глубиной межпластовых вод (Н) и плотностью линеаментов - прямая. На этом основании можно делать прогноз на глубину залегания грунтовых и межпластовых вод по полю плотности линеаментов - чем больше плотность линеаментов, тем глубже залегают межпластовые воды и ближе к поверхности грунтовые воды и, наоборот, чем меньше плотность линеаментов, тем ближе к поверхности залегают межпластовые воды и глубже - грунтовые.

На основании данного исследования можно создать прогнозную карту-схему перспективных зон залегания близповерхностных грунтовых и глубокозалегающих межпластовых вод по полю плотности линеаментов на участке, где не имеются данные о гидрогеологическом условии. Так, например, для региона Дамагарам изученные статистические характеристики (L, Е, D) позволили создать прогнозную карту-схему на потенциально-перспективные участки обнаружения мест залегания близповерхностных грунтовых вод, а также область возможной разгрузки глубокозалегающих межпластовых вод (рис.4).

Область залегания грунтовых вод

Область возможной разгрузки межппастовых вод

Рис.4. Прогнозная карта-схема на потенциально-перспективные области залегания

подземных вод

Для контроля и повышения достоверности данного прогноза целесообразно проводить наземные исследования местности в контрольных участках. Но подобный прогноз, основанный только на величине Ь, может расцениваться лишь в качестве предварительного оценочного и не может служить строгим критерием определения глубины залегания подземных вод. Доля достоверности такого прогноза может оцениваться приблизительно в 0,7, исходя из среднего количества достоверных значений г, полученных для разных размеров скользящего корреляционного окна.

Методика зонирования переувлажненных участков Земли на базе автоматизированного дешифрирования. Задачей выполненных исследований являлась разработка технологии автоматизированной обработки материалов многозональной космической съемки для оперативной оценки уровня залегания грунтовых вод с целью определения и оконтуривания площадей зон подтоплений и высокого стояния грунтовых вод. Для экспериментальной проверки разработанной технологии зонирования территории по глубине залегания подземных вод по материалам космических фотографических съемок

I 1 I 1 I

был выбран наиболее неблагополучный (в смысле подтоплений) район - дельта реки Волга.

Для выявления и оконтуривания участков, характеризующихся разной глубиной залегания грунтовых вод в работе использовались как материалы многозональной космической съемки, так и материалы наземных измерений исследуемой территории. В частности, использовались многозональные фотографические космические снимки полученные со спутника "Ресурс-Ф2" (19.06.1991 года) в спектральных диапазонах: 0,5 - 0,6, 0,6 - 0,7 и 0,8 - 0,9 мкм. Кроме того, в качестве исходного (контрольного) материала использовались результаты наземных измерений уровня залегания грунтовых вод, по которым была составлена карта масштаба 1: 50000. Обработка многозональных космических изображений велась двумя методами: компьютерным и аналоговым.

При компьютерном методе дешифрирования космоснимков выполнялось с использованием прикладной программы "ОЕ8Н"по следующей схеме:

1. оцифровка космических снимков;

2. оцифровка карты;

3. трансформирование и привязка цифровых космических изображений;

4. улучшение цифровых изображений (контрастирование, подчеркивание контуров и др.);

5. кластеризация космических изображений в трехмерном, пространстве значений уровней серого тона.

Для кластеризации цифровых изображений нами был использован метод параллелепипеда. Кластеризации подвергались как исходные изображения, так и поля спектральных признаков рассчитанных по данным изображениям. При кластеризации с обучением на исследуемых снимках выделялись эталонные объекты с известной принадлежностью к разным классам (обучающая выборка). Поскольку спектральные характеристики объектов (в качестве которых принимались уровни серого тона) одного класса имеют некоторый разброс, то в качестве эталонных характеристик классов задавались значения уровня серого тона в границах интервалов, выделяемых дешифровщиком для этих классов в каждом спектральном диапазоне. В пространстве признаков (в данном случае , значений уровня серого тона), размерность которого рана числу съемочных спектральных зон многозонального снимка, эти интервалы определяют некоторую замкнутую область, которая имеет форму прямоугольника в случае анализа двух спектральных зон, параллелепипеда для трех, четырех и более зон, а значения уровней серого тона, соответствующие границам интервалов, задают вершины этих параллелепипедов.

После построения параллелепипедов для всех дешифрируемых классов объектов выполняется классификация всех пикселей анализируемого цифрового изображения. Исследуемый пиксель относится к тому классу объектов, в чей параллелепипед он попадает по своим значениям уровня серого тона. Для представления результатов кластеризации в условных цветах в конце процесса обработки выполнялось цветовое кодирование выявленных классов объектов.

Результаты компьютерной обработки анализируемых цифровых изображений представлены на рисунке 5.

щ

ЛК

щ

t-.fi!

¿Ж;

Р

'ш^'ЖШ,'

р

к" 1

Глубина до уровня грунтовых вод (м) I I 0-0.25 ЕЕЗ 0.25-0.5

дн 1.0-1.5

I I 2.0 - 3.0 (Э*)

\-1 2.0 - 3.0 0"*)

КМ 3.0-5.0

! | более 5.0

Рис.5. Карта-схема глубин залегания грунтовых вод, составленная по материалам космических съемок компьютерным методом (ОЕХН)

Следует отметить, что внутри класса объектов, соответствующим зонам с глубиной залегания грунтовых вод 2,0 - 3,0 м обнаруживается два подкласса ( обозначения: S - светлый и Т - темный). Эти два подкласса явно отличаются по фототону изображения даже при визуальном рассмотрении снимков. Возможно это связано с резкими различиями поверхностных покрытий (типом почв, растительностью и т.п.).

Корреляция контурных очертаний и размеров площадей различной глубины залегания грунтовых вод с картографическими материалами показывает их 90% совпадение, что позволяет сделать вывод о высокой эффективности используемой методики обработки и информативности космических снимков для решения поставленной задачи.

Аналоговое дешифрирование космических снимков проводилось на оптико-электронной установке УАР-2 поочередно в разных спектральных диапазонах и при совмещенном положении снимков.

При анализе отконтрастированного фрагмента космического изображения (диапазон 0.6 - 0.7 мкм) на экране дисплея прибора получено наиболее наглядное изображение, на котором отчетливо различаются контуры, зафиксированные на карте, созданной по материалам полевых измерений, кроме 2 - х последних ступеней шкалы глубин. Цвета участков на экране монитора распределяются следующим образом: 0 - 0.25 м - ярко синий, 0.25 - 0.5 м - синий, 0.5 - 1.0 м - голубой, 1.0 - 1.5 м - темно-зеленый, 1.5 - 2.0 м - бледно-пурпурный и 2.0 - 3.0 м - пурпурный. Гидрография - зеленый.

Некоторое несовпадение окраски участков на изображении и карте наблюдается в пределах орошаемых земель и рыбеовхозов, очевидно за счет поверхностного переувлажнения. Коэффициент корреляции с картографическими материалами составил 0,83.

При анализе фрагментов космических изображений в спектральном диапазоне 0.8 - 0.9 мкм изображение на экране монитора слабо идентифицируется с контурами на карте. Наилучшим образом выявляются объекты гидрографии - синий цвет, орошаемые земли - пурпурный цвет, рыбхозы и первая ступень шкалы (0 - 0.25 м) - синий цвет.

При совместном анализе снимков в различных спектральных зонах изображение получается аналогичное диапазону 0.6 - 0.7 мкм, т.е. принципиально новой информации совмещение не дает.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ '

В ходе диссертационной работы изучены закономерности распространения природных вод на территории Республики НИГЕР, проанализирован мировой опыт по использованию современных космических систем дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и их аппаратное обеспечение с целью решения водных проблем, изучены и проанализированы существующие способы дешифрирования космических снимков, линеаментный и спектральный анал'из космических изображений, освоена работа на ЭВМ с использованием программных пакетов "IDRISI", "LESSA", "DESH", "COR", "ADOBE PHOTOSHOP", "WINCALC", "MAPINFO", "STATGRAF" и т.д.

На основании результатов проведенных исследований можно сделать следующие выводы:

1. Несмотря на разное время съемки, разные высоты съемок и разные природно-региональные условия районов исследований водные объекты на многозональных космических снимках дешифрируются с высокой достоверностью. Наиболее пригодными для дешифрирования являются спектральные диапазоны 635 - 690 и 810 - 900 нм.

2. В условиях сухости климата, практического отсутствия растительного . покрова и интенсивного развития процессов опустынивания, почвы и многие

горные породы хорошо дешифрируются преимущественно по прямым дсшифровочным признакам. Наиболее хорошо дешифрируются на космических снимках: глинистые, песчаные и засушливые (обнаженные) почвы; среди горных пород можно перечислить метаморфические породы, кварциты, граниты и т.п. Это объясняется тем, что данные породы обладают повышенной прочностью, мощностью, характерными текстурными особенностями и контрастом цвета по отношению к другим породам.

3. Для контроля и повышения достоверности визуального дешифрирования целесообразно проводить визуально-инструментальное дешифрирование при помощи синтезирующих приборов (таких как МСП-4), автоматизированное с использованием программных пакетов (таких как IDRISI), а также проводить наземные исследования местности в контрольных пунктах.

4." Полученные результаты визуального дешифрирования снимков целесообразно использовать в качестве ориентиров для детального наземного обследования территорий. Они также служат научной основой для обновления тематических карт различных назначений.

5. Использование многозональных космических снимков для выявления систем линейных элементов позволяет более полно выявлять присущую данному региону систему линеаментов, так как имеет место сильная зависимость степени выраженности линеаментов от зоны спектра.

6. На базе систем линеаментов, выявленных на многозональных космических изображениях земной поверхности, возможно построение более эффективных методов анализа особенностей линеаментной тектоники и ее взаимосвязи с характеристиками геологической среды.

7. Для оперативной оценки зон подтопления и высокого уровня грунтовых вод целесообразно использование многозональных космических изображений.

8. Результаты обработки космических изображений позволяют не только оперативно и на больших площадях провести оценку уровня залегания грунтовых вод, но и провести уточнение и объективизацию информации, полученной в ходе полевых и камеральных работ и показанную на гидрогеологических картах. Качественный и количественный результат параметров h, Н, L, Е, D показал, что наиболее устойчивой связью обладают параметры h, Н, L. При этом между глубиной залегания грунтовых вод (h) и плотностью линеаментов (L) существует обратная зависимость, а между глубиной межпластовых вод (Н) и плотностью линеаментов - прямая: чем больше плотность линеаментов, тем глубже залегают межпластовые воды и ближе к поверхности грунтовые воды и, наоборот, чем меньше плотность линеаментов, тем ближе к поверхности залегают межпластовые воды и глубже -грунтовые.

9. Для обработки космических изображений возможно использование как компьютерного, так и аналогового метода. Однако, как показали исследования предпочтительнее использование компьютерного метода, в связи с его более высокой точностью. Для предварительной обработки целесообразно

использование аналогового метода, особенно учитывая его большую оперативность.

ОПУБЛИКОВАННЫЕ ТРУДЫ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Исследование взаимосвязи глубины залегания подземной воды и статистических параметров линеаментной тектоники, полученных при автоматизированном анализе космических изображений юго-восточной части республики НИГЕР. Известие вузов, "Геодезия и аэрофотосъемка", №6, М. 1997г., (соав. Зверев А.Т., Малинников В.А.)

2. Выделение линейных элементов на многозональных космических снимках. Известие вузов, "Геодезия и аэрофотосъемка", №1, М. 1998г., (соавт. Малинников В. А.)

3. Зонирование территории по глубине залегания грунтовых вод по материалам космических съемок.. Труды международного форума по проблемам техники и образования. Выпуск II, М. 1997г. с. 18-19, (соавт. Малинников В. А.)

Подп. к печати 11.03.98 Формат 60x90 Бумага офсетная Печ. л. 1,5 Уч.-изд. л. 1,5 Тираж 80 экз. Заказ № 58 Цена договорная

МосГУГиК 103064, Москва К-64, Гороховский пер., 4