CC BY
31
УДК 551.351:551.435.36:528.8(268.46)
ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ БЕРЕГОВ БЕЛОГО МОРЯ
© 2009 г. А.Е. Цыганкова1, П.А. Украинский 2, О.В. Цыганкова1, С.В. Бердников3
Южный федеральный университет, ул. Зорге, 40, г. Ростов-на-Дону, 344090, [email protected]. ги
2Белгородский государственный университет, ул. Победы, 85, г. Белгород, 308015, Ukrainski@bsu. в^. ги
3Южный научный центр РАН, ул. Чехова, 41, г. Ростов-на-Дону, 344006, berdnikov@mmbi. кгтс. ги
1Southern Federal University, Zorge St., 40, Rostov-on-Don, 344090, ScienceDep@mmbi. krinc. ru
2Belgorod State University, Pobeda St., 85, Belgorod, 308015, Ukrainski@bsu. edu.ru
3Southern Scientific Center RAS, Chekhov St., 41, Rostov-on-Don, 344006, [email protected]. ru
При использовании компьютерной программы ENVI 4.4 была проведена обработка многоспектральных растровых изображений, которыми являются спутниковые данные дистанционного зондирования Земли. В качестве исходных данных использовались мозаики снимков Landsat 5TM и 7ETM+. Получены оценки скоростей современной абразии и сопоставлены со среднеголоценовым темпом абразии Белого моря. Рассчитаны и проанализированы по выделенным участкам Канинско-Конушинского берега объёмы терригенного обломочного материала, который поступает от абразии в прибрежную зону моря.
Ключевые слова: Белое море, абразия, спутниковые снимки, дистанционное зондирование, дешифрирование.
By means of the computer programme ENVI 4.4 the processing of multi-spectral bitmapped images — satellite data of remote sensing of the Earth — has been conducted. Mosaics of Landsat 5TM and 7ETM+ shots were used as the starting data. Estimates of modern abrasion rates are obtained and compared to middle Holocene rate of abrasion of the White Sea. Volumes of terrigenous detrital matter coming from the abrasion to the coastal zone of the sea are computed and analyzed by the marked parts ofKaninsko-Konushinsky coast.
Keywords: White Sea, abrasion, satellite data, satellite monitoring, recognition.
Колебания климата и антропогенная нагрузка приводят к изменениям в морских экосистемах, для понимания природы которых и их прогнозирования необходима широкая программа исследований, основанная на сборе информации о состоянии окружающей среды и разработке новых методов её анализа с
применением математического моделирования, данных дистанционного зондирования Земли из космоса (ДДЗЗ) и геоинформационных технологий.
Для изучения пространственной неоднородности в распределении компонентов экосистемы Белого моря разработана мультикомпартментальная модель [1-4],
с помощью которой показано, что основные закономерности регионального распределения тяжёлых металлов в воде, взвеси и донных отложениях Белого моря могут быть объяснены влиянием гидродинамических и литодинамических процессов с учётом пространственной локализации источников поступления. Таким образом, поступление металлов с частицами взвеси из абразионных берегов может существенно определять их распределение в растворённой и взвешенной формах, влиять на уровни накопления в донных отложениях не только в районах активной абразии, но и в достаточно удалённых областях Белого моря [4].
Последние фундаментальные работы по оценке абразии берегов относятся к концу 70-х гг. [5, 6], а все более поздние работы [7-10] в целом основываются на приведённых в монографии [6] сведениях.
Цель настоящей статьи - применение новых информационных технологий и спутниковых снимков для оценки динамики береговых процессов Белого моря в современный период.
Материалы и методы
В качестве исходных используются ДДЗЗ, полученные из общедоступного некоммерческого архива в сети Интернет на сайте http://glcfapp.umiacs. umd.edu:8080 (программа Global Land Cover Facility Мерилендского университета). ДДЗЗ представляли собой мозаики снимков Landsat 5TM (пространственное разрешение 28,5 м/пиксель) и Landsat 7ETM+ (пространственное разрешение 14,25 м/пиксель) размером 5 ° широты х 6 ° долготы. Данные получены из Интернета с географической привязкой в проекцию UTM (зона 37N, WGS-84). На мозаике из Landsat ЕТМ+ северная половина исследуемого участка -снимок от 15 июня 2002, южная половина - 2 сентября 1999 г. На мозаике из Landsat TM северная и южная половина исследуемого участка - снимки 10 июля 1988 г.
Мозаики представляют собой RGB-композиты с комбинацией каналов Landsat 7:4:2 соответственно. В каналах 7 и 4 съёмка ведется в ближнем инфракрасном диапазоне (2,09-2,35 и 0,75-0,90 мкм соответственно). Излучение ближнего инфракрасного участка спектра практически полностью поглощается тонкой плёнкой воды, не проникая в глубину. Этим акватория резко отличается от объектов суши. В данном диапазоне четко выделяется береговая линия [11]. В диапазоне 0,525-0,605 мкм (зелёная часть спектра, 2-й канал) свет проникает в толщу воды на глубину до 720 м в зависимости от свойств вод. В этой части спектра обнаруживаются мутьевые потоки.
Морская акватория в данной цветовой комбинации выглядит чёрной, с фиолетовым оттенком. У берега вода отображается темно-синим цветом, что указывает на наличие в воде взвешенных частиц, а также на уменьшение глубин. Воды темно-синего цвета приурочены к устьям рек и к абразионным берегам. Территории осушек имеет более светлый синий цвет, что связано с постоянной их переувлажненностью. Обнажения пород на побережье выглядят белесыми и розовыми (рис. 1А).
Рис. 1. Алгоритм обработки спутниковых снимков
Для обработки многоспектральных растровых изображений в настоящее время применяются программы ENVI 4.4 и MultiSpec, в которых предусмотрено два алгоритма кластеризации: простой одношаговый алгоритм и неадаптивной классификации итерационного типа (наиболее широко применяемый метод - ISODATA [12]. Целью этого анализа является определение различимых кластеров данных в и-мерном пространстве значений пикселей. После этого кластеры идентифицируются с определёнными классами путём сравнения с контрольными значениями.
В результате предварительного анализа космос-нимков выделены основные типы поверхностей в прибрежной зоне (водная поверхность, поверхность осушек, поверхность обнажений горных пород и поверхность суши, покрытая растительностью), которые достаточно чётко различаются в пространстве спектральных признаков, поскольку соответствующие им области не пересекаются (рис. 15).
С использованием классификации ISODATA были построены карты кластеров, в которых пиксели были разделены на 4 класса: 1 - обнажения пород; 2 - поверхность суши (покрытая растительностью); 3 - территория осушек; 4 - водная поверхность. Затем 1 и 2-й класс объединены в объект «суша», а водная поверхность и осушки, которые косвенно учитывают при-ливно-отливные явления, характерные для Белого моря, - в объект «вода». Граница между этими объектами соответствует положению береговой линии в рассматриваемый период времени.
После перевода результатов классификации в векторную форму с помощью ArcGIS 9.2 в базе геоданных «Белое море» [13] они были совмещены с соответствующими космоснимками (рис. 1В, 1Г) и наложены друг на друга. При этом можно определить изменения береговой линии за 1988 - 2002 гг. в результате абразии и аккумуляции материала (рис. 1Д).
В качестве второго метода обработки космосним-ков использовалось визуальное дешифрирование в сочетании с векторизацией растровой подложки. Это обусловлено тем, что на используемых материалах космической съёмки граница воды и суши чётко об-
наруживается благодаря отражательным свойствам водной поверхности в используемой комбинации каналов ЬаМБа!
Полученные при классификации изображения с использованием встроенных в АгсвШ 9.2 оверлейных процедур был проведён анализ данных за 1988 и 1999-2002 гг.: для выделенных участков абразии и аккумуляции рассчитаны площади, на отдельных участках оценены скорости отступания берегов.
Результаты и их обсуждение
По последним данным [10], протяжённость абразионных берегов разного типа на материковом побережье Белого моря составляет 1265 км, около 40 % от общей длины береговой линии. Эта особенность объясняется своеобразием геологического строения - одна его часть находится на северо-восточной окраине Балтийского щита, а другая - в пределах собственно Русской платформы. В основном это абразионные берега восточной части моря - Горла (Зимний берег), Мезенского залива (Абрамовский и Конушинский берега) и восточной части Воронки (Канинский берег) (рис. 2).
Рис. 2. Схема и оценки скоростей абразии берегов Белого моря
Особенностью пород, слагающих абразионные участки Зимнего берега и представляющих основной источник обломочного материала, поступающего в море, является преобладание песчаников и аргиллитов, перекрытых ледниковыми песчано-глинистыми отложениями палеозойского возраста. Берега Мезенского залива и Канинского полуострова сложены рыхлыми песчано-
глинистыми четвертичными отложениями и торфом. На участке развития торфяников обнажаются многолетне-мерзлые породы с линзами льда.
Разрушение берегов Канинского полуострова и Мезенского залива - наиболее активный современный геоморфологический процесс. Этому благоприятствует, прежде всего, их геологическое строение. Литоло-гический разрез рыхлых береговых отложений начинается с поверхности мощными торфяниками. Ниже залегает толща песков и глин. Рыхлая толща осадков, слагающая берега Мезенского залива, хранит в верхней части следы многолетней мерзлоты, которые представлены в виде псевдоморфоз по повторно-жильным льдам, а на Канинском берегу в ряде мест встречаются в виде линз и жильных льдов толщиной до 2 м и более.
В зимнее время насыщенные влагой торфяники промерзают, и оттаивание их происходит почти всё лето. В результате таяния сезонной и многолетней мерзлоты песчано-глинистые породы постепенно пропитываются влагой, что вызывает развитие склоновых процессов (оползание, обрушивание и др.). В целом климатические и геологические факторы в Ка-нинско-Мезенском районе исключительно благоприятны для интенсивного развития абразионных процессов. На участке от долины р. Несь в Мезенском заливе до мыса Канин Нос берега следует считать термоабразионными, которые являются экзотикой для Арктики [14].
Однообразный Канинский берег тянется от мыса Канин Нос до мыса Конушин почти на 180 км, из которого 120 км является выровненным абразией. Прибрежная суша представляет собой ровную поверхность заболоченной тундры высотой от 10-20 м на юге до 60-80 на севере. В связи с этим в зависимости от высоты берегового уступа и состава пород, которые его слагают, Канинский берег (2 район) был условно разделён на 3 подрайона: северный, средний и южный.
Первый (северный) подрайон протяжённостью от мыса Канин Нос до устья р. Месны имеет высоту клифа в среднем 60 м и выработан в метаморфических сланцах палеозоя, образующих цоколь четвертичных морских террас [6].
Второй (средний) подрайон с протяжённостью берега около 60 км располагается между долинами рек Месны, Торны, Шойны и Кии, несколько понижен, имеет высоту 40 м. Здесь находится аккумулятивный участок Канинского берега, отмеченный полосой дюн.
Третий (южный) подрайон расположен между долиной р. Кии и Абрамовым мысом. Он сложен четвертичными осадками преимущественно глинистого состава, которые активно абрадируются. В этом подрайоне интенсивны обвально-оползневые склоновые процессы. На участках развития торфяников под ними в клифе обнажаются многолетнемёрзлые породы с линзами чистого льда. Здесь же идут процессы, близкие к термоабразионным. Средняя высота клифа в этом подрайоне составляет 15 м.
Берега Мезенского залива (Конушинский и Абра-мовский) на всём протяжении являются абразионными. Для Конушинского берега характерны обширные
пространства илистых и песчано-илистых осушек -ваттов и лайд. Абрамовский берег не имеет обширных илистых ваттов, их место занимают широкие (до 22,5 км) ступенчатые бенчи, выработанные в пермских песчаниках и известняках.
Наряду с различиями устойчивости пород против абразии на интенсивность абразионных процессов влияют различия гидродинамической активности прибрежных вод. Специфика механизма абразии берегов северной части Белого моря заключается в том, что из прибрежной зоны уносится почти весь материал, поступающий в результате разрушения берегов, согласно особенностям литодинамики прибрежной зоны приливного моря по сравнению с бесприливным. Скорость разрушения берегов неодинакова для разных районов моря и определяется особенностями протекания гидродинамических и литологических процессов. Наиболее характерны скорости современной абразии для открытой части Канинско-Мезенского района порядка 5-10 м/год, для кутовой, более закрытой части Мезенского залива, куда волны подходят ослабленными, потеряв часть энергии над обширным мелководьем, темп абразии не превышает 1-5 м/год.
Таким образом, восточное побережье Белого моря по геологическому строению и гидродинамической обстановке исключительно благоприятно для развития абразионных процессов как в настоящее время, так и в геологическом прошлом, и здесь можно ожидать высоких темпов абразии.
По материалам космической съёмки за 1988 г. и 1999-2002 гг. выполнены оценка скоростей абразии для Воронки, Мезенского залива и Горла Белого моря и сопоставление их со среднеголоценовым темпом разрушения берегов на данных участках (см. рис. 2, таблица). Отмечается, что Канинско-Конушинский участок берега является наиболее достоверным для оценки скоростей абразии, хотя их значения варьируют в широком диапазоне от 0,4 до 6,5 м/год. Расчётные оценки в целом сопоставимы, но примерно в 3 раза выше для района мыса Канин Нос, а также в 2-3 раза для мысов Воронов (Абрамовский берег), Вепревский, Зимнегор-ский и Керец (Зимний берег). Кроме этого, более чем в 2 раза расчётная скорость абразии выше для среднего подрайона, в котором в большей степени развиты аккумулятивные процессы из-за значительного количества устьев малых рек, а также на участке Конушинского берега ближе к устью р. Мезень.
Поступление обломочного материала в Белое море при абразии
Район, источник № района № подр-на Высота клифа, м Скорость абразии, м/с Поступление, млн т/год
1 2 3 1 2 3
Воронка 1, 2, 3 27 (0,4-6,5) (1,4-5,5) 44 (1,3-6,3) 24 70,0 53,2
Канинский берег 2 1 60 2,0 2,6 2,3 24 37,0 26,8
2 40 >2,0 4,9 6,3 28,0 20,8
3 15 5,8 5,2 4,7 3,5 4,2
Мезенский залив 5 4 15 29 (1,6-4) 41 (3,2-5,1) 44 (3,6-5,5) 35,2 45,7 23,9
Конушинский берег 32 (1,6-3) 46 (4,1-5,1) 44 (3,6-5,5) 28,0 45,7 23,9
Абрамовский берег 2,5 (1,6-4) 3,6 (3,2-3,8) 7,2
Всего 59,2 114 76
Примечание. Рассчитано: 1- по [6]; 2 - при автоматической классификации; 3 - при ручной оцифровке. В числителе 2,7 -среднее значение, в знаменателе (0,4-6,5) - размах значений (мин.-макс.).
Такие различия, возможно, требуют специальной настройки алгоритмов распознавания для мысов и участков, близких к дельтам рек. Вместе с тем в современный период климатические изменения (повышение температуры воздуха, сокращение продолжительности ледостава, частота сильных штормов летом) могут способствовать увеличению скоростей разрушения берегов, и этот вопрос требует тщательного анализа.
Анализ полученных скоростей абразии и их сравнение с литературными данными подтверждает ранее сформулированные выводы [6] о том, что интенсивнее всего разрушаются берега Канинско-Мезенского района, менее интенсивно - берега Горла. Различия в темпе абразии берегов разных районов определяются, прежде всего, различиями в геологическом строении берегов, т.е. устойчивостью рыхлых пород против абразии.
На основании скоростей разрушения берегов можно сделать грубую оценку общего объёма терригенно-
го обломочного материала, который в современный период ежегодно поступает от абразии в прибрежную зону моря Канинско-Мезенского района.
Для расчёта использованы площади отступания берегов за соответствующий период: Канинский берег -за 14 лет (1988-2002 гг.), Конушинский - за 11 лет (1988-1999 гг.) при соответствующей высоте клифа для каждого подрайона. С Канинско-Конушинского берега в береговую зону ежегодно поступает 57 млн м3, или учитывая объёмный вес (2 г/м3), более 100 млн т рыхлого материала (см. таблицу).
По оценкам В.С. Медведева [6] с рассматриваемых участков в Белое море из-за разрушения берегов поступает около 60 млн т твёрдого вещества в год при средней высоте клифа Канинско-Конушинского берега 20 м и Абрамовского берега - 12 м. При этих же высотах клифа наши расчёты показывают близкий результат 68 и 44 млн т при автоматической и ручной оцифровках. С учётом высоты берегов по участкам объёмы
терригенного обломочного материала возрастают до 115 млн т при автоматической векторизации и до 80 млн т при ручной оцифровке. Такая разница объясняется различными погрешностями, которые возникают в обоих случаях, однако более точный результат получился при помощи ручной оцифровки. На сегодняшний момент у алгоритмов неконтролируемой классификации точность хуже, чем у визуального дешифрирования, поскольку возможности опытного специалиста анализировать изображение пока еще превосходят возможности компьютерной техники. В качестве компромиссного варианта обычно используют контролируемую классификацию (классификацию с обучением), в которой роль дешифровщика сводится к созданию обучающих выборок (пользовательских эталонов). Однако спектральные свойства акваторий по сравнению с сушей гораздо меньше меняются в пространстве, т.е. акватории более однородны. Поэтому субъективный фактор при создании обучающих выборок в ходе классификации с обучением вносит гораздо больше ошибок, чем статистические особенности классификации без обучения. Практика показывает, что для морских акваторий неконтролируемая классификация дает результат наиболее близкий по качеству к ручной векторизации [15]. Хотя ручная векторизация более трудоёмкая, перспективным может быть подход, когда результат автоматической классификации будет корректироваться с учётом ручной. Здесь требуется поиск эффективных алгоритмов.
Из вышеизложенного можно сделать вывод, что использование геоинформационных технологий и данных дистанционного зондирования в исследовании пространственно-временной изменчивости береговых процессов Белого моря позволит уточнить объёмы материала, поступающие при абразии в соответствии с меняющимися климатическими и гидрологическими условиями.
Работа выполнена при поддержке ФЦП «Мировой океан», госконтракт № 01.420.1.0008.
Литература
1. Бердников С.В., Цыганкова А.Е. Применение балансовых моделей для оценки седиментации терригенного материала в Белом море и его выноса в арктический
бассейн // Экол. вестн. науч. центров Черноморского экономического сообщества (НЦ ЧЭС). 2004. № 3. С. 29-41.
2. Цыганкова А.Е., Бердников С.В. Масс-балансовый под-
ход к изучению крупномасштабного водообмена и его влияния на формирование гидрохимического режима в Белом море // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Естеств. науки. Приложение. 2003. № 12. С. 31-44.
3. Цыганкова А.Е., Бердников С.В. Моделирование перено-
са и седиментации взвешенного вещества в Белом море // Изучение зообентоса шельфа. Информационное обеспечение экосистемных исследований. Апатиты, 2004. С. 316-330.
4. Бердников С.В., Цыганкова А.Е. Математическое моде-
лирование влияния гидрологических и литодинамиче-ских процессов на перенос и накопление химических соединений в Белом море // Коплексные исследования процессов, характеристик и ресурсов российских морей североевропейского бассейна. Вып. 2. Апатиты, 2007. С. 334-380.
5. Суздальский О.В. Литодинамика мелководья Белого,
Баренцева и Карского морей // Геология моря. Л., 1974. Вып. 3. С. 27-33.
6. Невесский Е.Н., Медведев В.С., Калиненко В.В. Белое
море: седиментогенез и история развития в голоцене. М., 1977. 235 с.
7. Берега / под ред П.А. Каплина [и др.]. М., 1991. С. 79-85.
8. Геоэкология шельфа и берегов морей России. М., 2001.
427 с.
9. Лукьянова С.А., Сафьянов Г.А., Соловьева Г.Д. Некото-
рые оценки размыва морских берегов России // Водные ресурсы. 2002. Т. 29, № 4. С. 389-394.
10. Геоэкологическое состояние арктического побережья
России и безопасность природопользования / под ред. Н.И. Алексеевского. М., 2007. 585 с.
11. Лабутина И.А. Дешифрирование аэрокосмических
снимков. М., 2004. 184 с.
12. Замятин А.В. Анализ динамики земной поверхности по
данным дистанционного зондирования Земли. М., 2007. 176 с.
13. Цыганкова О.В., Цыганкова А.Е. Новые подходы для
изучения процессов абразии в Белом море // Материалы V Междунар. науч.-практ. конф. (7-10 сентября 2008, СОЛ «Лиманчик»). Ростов н/Д, 2008. С. 491-495.
14. Арэ Ф.Э. Термоабразия морских берегов. М., 1980. 159 с.
15. Украинский П.А. Сравнение эффективности различных
алгоритмов классификации при выделении природных объектов на космических снимках // Инновационные проекты в охране окружающей среды: тез. докл. Все-рос. науч.-техн. конф. Тула, 2008. С. 235-239.
Поступила в редакцию_2 апреля 2009 г.
