Способ определения состояния пастбищ, подверженных деградации

Способ определения состояния пастбищ, подверженных деградации

Реферат

Изобретение относится к области исследования земной поверхности, в частности, с помощью аэрокосмических снимков.

Из литературных источников [1, 2, 3] известны методы аэрокосмического мониторинга экосистем, изучения состояния почв и исследования состояния природных объектов, здесь приведены статистические данные по состоянию пастбищ, составу травостоя, продуктивности и связанной с ней площади проективного покрытия почвы [1, с.37-40], они выделяют [2, с.325] 4 градации состояния пастбищ в соответствии с нормами экологического состояния: несбитые и слабосбитые (норма), среднесбитые (риск), сильносбитые (кризис), очень сильно сбитые (бедствие) и устанавливают для них нормы относительной площади проективного покрытия [3, с.11, 12, 42, 44], таким образом, определяя по аэрокосмоснимкам пастбищ относительную площадь проективного покрытия, можно установить их состояние.

Известен способ оконтуривания территорий растительных покровов по космическим снимкам, включающий радиолокационное зондирование с летательного аппарата в СВЧ диапазоне, сопоставление характеристик отраженного сигнала с характеристиками зондируемого объекта и суждение по результатам о состоянии растительного покрова, при этом для каждого объекта растительного покрова определяют его объем, формирующий отраженный радиосигнал, а сопоставление характеристик этого сигнала осуществляют с характеристиками указанного объема объекта (SU 1379758, G01V 9/00, 07.03.1988). Недостатком этого способа является определение только объемных характеристик объекта исследований.

Известен способ определения состояния почвы, подверженной деградации, по аэрокосмическим снимкам, включающий аэрокосмическую съемку поверхности открытых участков почвы в ранний весенний или поздний осенний период, преобразование полученного изображения, оценку фототона этих площадей по уровням шкалы серого цвета, выделение контуров по уровням шкалы серого цвета, вычисление площадей выделенных контуров, привязку обработанного изображения к карте и его трансформацию, а оценку деградации проводят по содержанию гумуса в почвенном покрове (RU 2265839 C1, G01N 33/24, G01V 9/00, 13.04.2004).

Задачей изобретения является обеспечение дистанционного мониторинга состояния травяного покрова на земной поверхности, отнесенной к пастбищам, на основании аэрокосмической информации (оптических, спектро-зональных фотоснимков и электронных изображений).

Сущность изобретения заключается в выполнении аэрокосмической съемки земной поверхности, отнесенной к пастбищам, в поздний весенний или ранний летний период, в преобразовании полученного изображения в цифровой формат, компьютерной оценке распределения фототона этого изображения по 256 уровневой шкале серого цвета, вычислении количества пикселей каждого уровня, составляющих изображение пастбища, определении площадей участков пастбища по уровням шкалы серого цвета, при этом оценку деградации проводят по относительной площади проективного покрытия почвы травянистой растительностью, устанавливаемой по величине фототона в выделенном контуре аэрокосмического изображения. При этом относительная площадь проективного покрытия определяется по формуле:

где Snn - относительная площадь проективного покрытия, %, F - текущее значение уровня серого цвета по аэрокосмическому фотоснимку, А, В - коэффициенты, учитывающие влияния типа почвы на величину фототона.

При этом уровень деградации определяют по таблице 1

Таблица 1
Относительная площадь проективного покрытия, %	Уровень деградации кормовых угодий	Нормы экологического состояния
>50	Несбитые и слабосбитые	Норма
30-50	Среднесбитые	Риск
15-25	Сильносбитые	Кризис
<10	Очень сильно сбитые	Бедствие

Коэффициенты А, В для некоторых типов почв приведены в таблице 2.

Таблица 2
Тип почвы	Содержание гумуса, %	Гранулометрический состав	А	В
Темно-каштановые карбонатные	3,4	Глина	-8,34	0,095
Темно-каштановые карбонатные перерытые (сурчины)	2,68	Тяжелый суглинок	-7,42	0,073
Лугово-каштановые карбонатные	3,65	Глина	-8,59	0,101
Темно-каштановые легкого гранулометрического состава	1,41	Супесь	-9,63	0,125
Лугово-каштановые солонцеватые легкого гранулометрического состава	2,96	суглинок	-13,2	0,206
Темно-каштановые солонцеватые	2,67	суглинок	-10,5	0,144
Лугово-каштановые солонцеватые	3,42	суглинок	-12,3	0,187
Солонцы лугово-степные	2	Глина, суглинок	-7,97	0,086
Лугово-черноземные выщелоченные	7,43	Тяжелый суглинок	-17,9	0,312
Черноземы типичные, средне-эродированные	2,95	Тяжелый суглинок	-8,17	0,091
Светло-каштановые супесчаные	0,21	Супесь	-6,67	0,053
Терско-Кумские пески	0,1		-7,2	0,067
Калмыцкие пески	0,1		-7,61	0,077

Литература:

1. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем / Б.В.Виноградов. - М: Наука, 1984. - С.37-40.

2. Виноградов Б.В. Прогнозирование пространственно-временной динамики экосистем методом универсального кригинга. / Б.В.Виноградов, С.М.Кошель, К.Н.Кулик // Экология,- 2000. - №5. - С.323-332.

3. Кормовые ресурсы сенокосов и пастбищ Калмыкии. / Т.И.Бакинова [и др.]. - Ростов - на Дону: Изд-во СКНЦ ВШ, 2002. - 184 с.

Способ определения состояния пастбищ, подверженных деградации, отличающийся тем, что выполняют космическую съемку отнесенной к пастбищам земной поверхности в поздний осенний или ранний летний период, преобразуют полученное изображение в цифровой формат, производят компьютерную оценку распределения фототона этого изображения по 256-уровневой шкале серого цвета, выделяют контуры пастбищ, вычисляют количество пикселей каждого уровня, составляющих изображение пастбища, определяют площади участков пастбища, распределенные по уровням шкалы серого цвета, привязывают обработанное изображение к географическим координатам и трансформируют его, определяют тип почвы по почвенной карте, по относительной площади проективного покрытия почвы травянистой растительностью проводят оценку деградации пастбищ по формуле:

,

где Snn - относительная площадь проективного покрытия, %; F - текущее значение уровня серого цвета в выделенном контуре на аэрокосмическом изображении; А, В - коэффициенты, учитывающие тип почвы.