Долина Пуната-Клиза в Восточной Кордильере в районе города Кочабамба была когда-то одной из главных житниц Боливии. Теперь 44 тыс. гектаров в прошлом плодородных земель засолены, их продуктивность либо резко снизилась, либо вообще сведена к нулю.
Засоление развилось как естественным путем - под влиянием геологических, орографических, климатических и гидрологических особенностей территории, так и в результате неправильно проводившейся мелиорации. Для выработки мер по регенерации поврежденных земель необходимо, прежде всего, определить их пространственное распределение по степени засоления, выявить основные причины его возникновения и тенденции его распространения.
С этой целью было проведено специальное комплексное исследование, в котором средствами ГИС проведены классификация спутниковых изображений и их совместный анализ с данными наземных наблюдений. Полученные результаты были введены в базу знаний системы, построенной с использованием концепции нечетких множеств, и подвергнуты всестороннему анализу, что позволило идентифицировать и описать характеристики почв, а также дать прогноз развития процесса засоления.

Интеграция знаний о ландшафте

Люди, знакомые с проблемами засоления почв, знают, что это процесс сложный и многофакторный, а специфика ландшафта оказывает большое влияние на возникновение и расположение засоленных участков. Поэтому, для выработки методов борьбы с засолением важно понимать происхождение ландшафта, историю его развития и структуру взаимосвязи почв и форм рельефа. Например, знание особенностей почв и форм рельефа может помочь в идентификации типичных засоленных участков или для определения площадей, требующих срочного вмешательства, и разработке мер по повышению плодородия земель.
В соответствии с этими требованиями по спутниковым и самолетным снимкам методами визуального и цифрового дешифрирования были составлены карты форм рельефа, литологии и почв района. Полученные карты были введены в ГИС и использовались в качестве базовой информации для выработки многоуровневой схемы сбора дополнительных наземных данных и в качестве маски в процессе классификации изображений. Карты также использовались при моделировании связей между пространственным расположением засоленных земель и формами рельефа, для отображения степени опасности засоления почв.

Засоленные территории в долине Пуната-Клиза.

Картирование распространения засоления

Коррекция и классификация разновременных цифровых изображений Landsat ТМ проводилась в системе ERDAS IMAGINE с учетом характеристик почв и форм рельефа, данных полевых и лабораторных исследований, привязанных к географическим координатам с использованием системы GPS. Классификация изображений включала классификацию с обучением, использование эталонов, выбор наилучшей комбинации диапазонов и определение пикселов методом максимальное правдоподобия. На стадии обучения из почвенной базы данных были выбраны репрезентативные образцы отдельных классов. Однородные по спектральным характеристикам объекты были определены с использованием метода классификации с обучением. Для уменьшения источников спектральных помех маска изображения была преобразована с использованием карты форм рельефа. Полученные классификации были интегрированы на стадии, следующей после классификации. Для оценки точности классификации для каждого набора данных Landsat ТМ были подсчитаны матрицы ошибок. Соответственно, две карты, отображающие типы засоления, распределение и степень засоления за девятилетний период ( с 1986 по 1994 годы) были получены и использованы как входные данные для построения моделей, оценивающих природу, площадь, степень и достоверность изменений, проводившихся в этой области. Были выделены девять классов почв: от незасоленных до щелочных.

Моделирование засоления, распространения, встречаемости и степени засоления

Дополнительные оценки прироста площадей засоления земель, скорости распространения и степени засоления были получены по классифицированным спутниковым изображениям с использованием метода нечетких множеств. Язык графического пространственного моделирования (SML) программного обеспечения ERDAS - мощный инструмент, позволяющий комбинировать слои информации, формировать сценарий моделирования (например, опасности засоления) и осуществлять перекодировку, основанную на определенных правилах. В результате была создана модель мониторинга и прогноза засоления. Путем объединения классифицированных изображений 1986 и 1994 гг. была создана карта и таблица, содержащая все возможные изменения за этот период времени.
Для оценки достоверности, происхождения и величины изменений были созданы три экспертных системы. Используя метод нечетких множеств и экспертные оценки, вероятность текущих изменений была определена по cтепени подобия конкретному зафиксированному изменению. Это позволило объединить знания из многочисленных дисциплин (таких, как гидрология, геология, почвоведение и др.) в базовые наборы правил. Эксперты классифицировали вероятность изменений с использованием "коэффициента достоверности" в диапазоне от 0 до 1 как: абсолютно схожие (с достоверностью, равной 1), очень похожие (0,9), схожие (0,6), схожие и несхожие (0,5), несхожие (0,4), очень несхожие (0,2), абсолютно несхожие (0).
Эти вероятности были включены в ГИС c использованием правила "Если-То". Затем все изменения, полученные в результате сравнения данных 1986 и 1994 гг., были проанализированы и показаны на карте с помощью условного знака, определяющего сходство. Например, в использовавшейся модели изменения степени солености или щелочности на одну градацию рассматривались как крайне похожие, когда по характеристикам области было маловероятно, что почвы на данном участке могут меняться от незасоленных до сильносоленых в течение девятилетнего периода наблюдений. Так как модель классификации определяет различия между солеными и щелочными участками, можно выявить природу и тенденцию изменений засоленности, то есть, может ли какая-нибудь территория стать более соленой, более щелочной или иметь смешанные засоленно-щелочные характеристики. Такая информация важна для принимающих решения руководителей и органов планирования землепользования, так как мелиоративные меры должны применяться в зависимости от типа засоления.
Результатом моделирования явились три карты: "сходства изменений", "природы изменений" и "степени изменений". Эти карты были затем совмещены с информацией о ландшафте, и была получена карта "опасности засоления почв" (см. рис). ГИС обеспечила возможность анализа данных из многочисленных источников, таких как: концентрация солей и их состав в связи с расположением в ландшафте; распределение типов солей и степени засоления; состав анионов, реакция солей и электропроводность. Определение пространственного соответствия между этими параметрами улучшает точность прогноза. Высокое пространственное соответствие между ареалами параметров и признаками деградации почв, идентифицированными на местности, позволило установить вероятность распространения засоления на области, еще им не пораженные. Таким образом, итоговая карта прогноза опасности засоления показывает области, которые уже являются засоленными или щелочными и, в соответствии с моделью, имеют тенденцию к росту засоленности. Для отображения опасности засоления была построена непрерывная цветовая шкала в диапазоне от светло-желтого, соответствующего территориям со слабой опасностью к засолению, до темно-красного для областей с очень высокой степенью опасности засоления. Карта также отражает эволюцию процессов деградации земель, связанной с засолением почв, за период с 1986 по 1994 годы и распределение засоленности по территориям, сложенным одинаковыми материнскими породами и с одинаковыми типами рельефа.
Результаты исследования показали, что 70% сельскохозяйственных земель изменились в сторону щелочности, 15% - засоления, 12% - засоления/щелочности и 3% не затронуты этими процессами. Последние представляют собой освободившиеся из-под воды территории при снижении уровня водохранилища Ангостура. Наблюдается тенденция к увеличению щелочности, особенно на высоких равнинах Клизы. Это связано с природой осадочных отложений, сформированных карбонатными горными породами. Изменения в направлении засоленно-щелочных классов наблюдаются в пониженных частях ландшафта, таких как болотистые участки и относительно плоские формы рельефа. Наиболее деградированные области приурочены к низинным плоским участкам.
И, наоборот, слабо засоленные/щелочные области соответствуют относительно высоким равнинным формам рельефа, к которым по полевым и лабораторным данным приурочены почвы с грубой структурой. Результаты анализа показывают, что материнская порода, расположение в рельефе и сухой климат, который снижает выщелачивание, но увеличивает миграцию растворимых солей к поверхностным горизонтам, являются главными факторами, обусловливающими пространственное распространение солей и соды на исследуемых областях.

Карта опасности засоления почв.

Заключительная ремарка

Результаты, полученные за счет комплексного использованием ГИС и технологий обработки данных дистанционного зондирования, могут помочь правительству и местным управленцам предотвратить дальнейшую деградацию засоленных почв и, где это еще возможно, восстановить их плодородие. Представленный здесь подход является относительно дешевым и быстрым методом оценки распространения текущего и возможного будущего засоления почвы на региональном уровне, обеспечивает информационную поддержку при разработке планов эффективного управления территориями.


ИНФОРМАЦИЯ

Литература

			Литература по ГИС и документация …


		© 2008—2010 DATA+ (495) 662-99-79