Геоинформационное картографирование земельных ресурсов

- в космосе трудно реализовать  размещение некоторых средств  зондирования ;

- недостаточная оперативность  при выполнении заявок, объясняющееся  строгой зависимостью выхода  космических аппаратов на район  съемки баллистическими параметрами  рабочей орбиты;

- высокие затраты на  создание и развертывание космических  аппаратов.

Проанализировав эти данные можно заключить что использование космических снимков для ГИС-картографирвания хоть и имеет недостатки, но является предпочтительным по сравнению с другими видами исследований.

 

 

 

 

 

 

 

2.4 Перспективы  развития использования космических  снимков при картографировании  земельных ресурсов для Российской Федерации

Развитие отечественных космических технологий выступает неотъемлемой частью курса на инновационное развитие, выбранного нашей страной. Данные съёмки Земли из космоса и специализированные продукты, полученные на её основе, находят всё более широкое применение для решения повседневных практических задач. Оценка хода строительства, экологической обстановки в регионе, ведения сельского хозяйства, оценка инвестиционной привлекательности территорий и т.д. Широкий спектр вопросов требует для продуктивного решения объективной и актуальной информации, единственным источником которой нередко выступают данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).

Увеличить оперативность работы со спутниковой информацией позво- ляют связанные с приёмными станциями геосервисы, которые на основе технологии ScanEx Web GeoMixer® обеспечивают быструю визуализацию космической и аналитической информации и передачу готовых продуктов. Геопортальные технологии подтвердили свою продуктивность при проведении оперативного спутникового мониторинга экологического состояния и судовой обстановки в морских акваториях, наблюдении за ходом половодья и паводков и др. [10].

Базовой технологией увеличения доступности космической информации выступает разработка Центра «СканЭкс» — универсальные аппаратно-программные комплексы «УниСкан», которые в настоящее время принимают данные от 17 современных спутников данных земельного зондирования.

Расширяется применение данных космической съёмки в сельскохозяй- ственной отрасли для решения задач инвентаризации угодий, контроля со- стояния посевов, выделения участков эрозии, слежения за качеством и своевременностью проведения различных агротехнических мероприятий. Повторяемость съёмок позволяет наблюдать за динамикой развития сельскохозяйственных культур, прогнозировать урожайность.

Технология ScanNet может быть использована для контроля нелегальной хозяйственной деятельности, несанкционированного рыболовства, загрязнения суши и водной среды и других задач. Её адаптация и организация спутникового мониторинга проводится с учётом индивидуальных требований заказчика [5].

Для достижения действительно мирового конкурентоспособного уровня в отрасли, являющейся катализатором современных геоинформационных процессов во всех развитых странах, требуются скоординированные действия всех заинтересованных участников: как органов государственной власти, так и представителей частного сектора. |

 

Глава 3 Картографирование растительности для кадастровой оценки земли на примере Лапландского заповедника

3.1 Особенности кадастровой оценки  земельных ресурсов

С появлением поручения Президента России о проведении кадастровой оценки всех земель России весьма остро стал вопрос об анализе земель особо охраняемых природных территорий (ООПТ). Кадастровая оценка стоимости земель ООПТ необходима при расчете ущерба землям этой группы, оценке экономических решений, связанных с переводом земель из этой группу или в эту группу, а также для сравнения с экономическими затратами, возникающими при отказе от хозяйственного использования земли.

Статьей 390 НК РФ определено, что кадастровая стоимость земельного участка определяется в соответствии с земельным законодательством России. Во исполнение п.2 ст. 66 ЗК РФ для определения кадастровой стоимость проводится государственная кадастровая оценка земельных ресурсов. Постановлением Правительства РФ от 08.04.2000 N 316 утверждены Правила проведения государственной кадастровой оценки земель, определяющие порядок проведения государственной кадастровой оценки земель всех категорий на территории Российской Федерации для целей налогообложения и иных целей, установленных законом. Для проведения указанных работ привлекаются оценщики или юридические лица, имеющие право на заключение договора об оценке, в соответствии с требованиями, установленными Федеральным законом от 21.07.2005 N 94-ФЗ "О размещении заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг для государственных и муниципальных нужд" (ред. от 11.07.2011) [7].

Государственная кадастровая оценка земель основывается на классификации земель по целевому назначению и виду функционального использования, проводится для определения кадастровой стоимости земельных участков различного целевого назначения не реже одного раза в пять лет. Органы исполнительной власти субъектов Российской Федерации по представлению территориальных органов Росреестра утверждают результаты государственной кадастровой оценки земель. Методические указания по государственной кадастровой оценке земель и нормативно-технические документы, необходимые для проведения государственной кадастровой оценки земель, разрабатываются и утверждаются Минэкономразвития России по согласованию с заинтересованными федеральными органами исполнительной власти.

Методические рекомендации по государственной кадастровой оценке земель особо охраняемых территорий и объектов, утвержденные приказом Минэкономразвития России от 23.06.05 г. № 138, применяются только для определения кадастровой стоимости земельных участков рекреационного назначения в составе ООПТ и земель лечебно-оздоровительных местностей и курортов.

Эффективная экономическая оценка стоимости земель ООПТ усложняется разнообразием причин, по которым необходима организация ООПТ. Они могут быть подразделены на функционально- биосферные, ресурсно-экономические и морально-этические.

Методы к оценке стоимости земель ООПТ с заповедным режимом принимают во внимание эффективность экосистем, ценность и уникальность разнообразия экосистем и другие показатели. Анализ земель заповедников дается с учётом капитализации объема недополученной продукции затрат на восстановление нарушенных экосистем на период средней длительности периода восстановления экосистем в естественных условиях. ценности. Чёткая формулировка природоохранной ценности дана С.Е. Журавлевой [3], предложившей на основе синтаксономического анализа учитывать редкость, естественность, уязвимость, флористико-фитоценотическую значимость растительных сообществ, их близость к границе ареала. Методические подходы к оценке природоохранной значимости лесных сообществ подробно рассмотрены в работе Л. Андерсена и др. [1].

Кадастровая оценка земель предполагает их картографирование с учётом их типологической принадлежности, определяющей стоимостную оценку конкретных участков. Таким образом, кадастровая оценка земель ООПТ предполагает картографирования растительности ООПТ с учетом динамического состояния, продуктивности, редкости, естественности, уязвимости, флористико-фитоценотической значимости растительных сообществ, их близости к границе ареала. Динамические категории растительности нарушенных экосистем должны характеризоваться средней длительностью периода восстановления, что является необходимым условием расчета стоимости земель с учетом капитализации.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3.2 Особенности картографирования  растительности на примере Лапландского  заповедника при использовании  космической съемки

В своей курсовой работе остановила свой выбор на исследовании картографирования при использовании космических снимков такого объекта Российской Федерации, как Лапландский заповедник, потому как он являет собой уникальный шедевр, созданный самой природой, и потому представляет огромную ценность для нашего государства, и его изучение более, чем обосновано.

Расположен Лапландский заповедник на территории горных массивов Мончетундра и Чунатундра, на берегах озера Имандра в Мурманской области Через заповедник проходит водораздел Белого и Баренцева морей. Площадь заповедника огромна и равняется 278438 гектар, 8574 из которых составляет водная территория озер и рек. На рисунке 1 показан снимок из космоса на этот уникальный заповедник.

 

Рисунок 1- Лапландский заповедник. Снимок из космоса

 

Ландшафт заповедника очень разнообразен от лесов до тундр и горных вершин. Самая высокая точка – 1140 метров над уровнем моря, средняя высота горного массива 470 м.

Заповедник занимает четвертое место по величине в европейской части России, его уникальная особенность в том, что не его территории никогда не проживали люди, не занимались производственной деятельностью, поэтому территория заповедника сохранила свою целостность.

Основная цель и направление научной деятельности заповедника это поддержание и увеличение популяции северного оленя на территории Кольского полуострова. Также работники следят и изучают влияние расположенных поблизости промышленных предприятий на окружающую среду, климатические изменения. Богатый животный и растительный мир делает этот заповедник интересным для изучения и сбора данных местом.

Объектом картографирования для курсовой работы являлась растительность Лапландского государственного заповедника. Площадь территории для создания карты составляет- 161241 га.

Способ изучения растительности основан на использовании данных, которые получаются с топографических карт и оценке коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) космических снимков (КС), полученных спутником Landsat-7 с разрешением 30 м на местности. Для определения взаимосвязи между коэффициентом яркости и единицами растительного покрова, точности картографирования экологических систем использовали данные постоянных опытных площадей, основанных в 1986 году и описанные более широко в 2008 г.

Основной характеристикой взаимодействия излучения в оптическом диапазоне с зондируемой средой является коэффициент спектральной яркости (КСЯ), так как экспериментально измеряют именно коэффициенты яркости, а не коэффициенты отражения. Коэффициент спектральной яркости ρ - величина, характеризующая пространственное распределение спектральной яркости отражающей поверхности, равная отношению яркости данной поверхности в заданном направлении В(λ) к яркости идеально рассеивающей поверхности В0(λ) с единичным коэффициентом отражения и освещенной так же, как и данная поверхность

ρ(λ)= В(λ)/В0(λ)

 В качестве идеального рассеивателя  обычно принимают поверхности, обладающие  равномерно рассеивающим отражением  для всех длин волн спектра, например пластинки покрытые барием [12].

Поверхность суши отличается большим разнообразием типов подстилающей поверхности, характеризующихся различными интегральными коэффициентами яркости, и, в еще большей степени, различными спектральными зависимостями КСЯ, обусловленными, в первую очередь, специфическими спектрами поглощения различных объектов. Однако для ряда различных типов подстилающей поверхности значения интегральных КЯ могут практически совпадать, поэтому надежная идентификация таких объектов возможна лишь на основе использования:

- структурных дешифровочных признаков;

- многозональной съемки.

Отражательные характеристики растительного покрова зависят от:

- оптических свойств фитоэлементов (листьев, стеблей, веток, стволов, цветов, плодов);

- архитектуры растительного покрова (формы, взаимного расположения и  ориентации фитоэлементов);

- коэффициента проективного покрытия (количества растительности на  единицу площади).

Основной вклад в формирование КСЯ сплошного растительного покрова вносит отражение света листьями.

 Применяя космические снимки в инфракрасном диапазоне, определили значения КСЯ, соответствующие пяти классам степени увлажнения почв. С помощью нормализованного вегетационного индекса (NVI), учитывающего соотношение КСЯ в красном и зеленом диапазонах, выделили 6 типов категорий растительности:

- водная растительность акваторий;

- еловые леса;

- лиственные и сосновые леса;

- редколесья и кустарники;

-моховая, кустарничковая, травяная растительность

- разреженный растительный покров.

Отличие КСЯ лиственных и хвойных лесов в ближнем инфракрасном диапазоне позволило создать карту хвойных лесов. Для обработки космических снимков использовали графический пакет ImagePals2Go, оригинальные программы на языке C++. В результате обработки космических снимков получены следующие растровые изображения:

- карта увлажнения;

- карта типов структур растительного покрова;

- карта хвойных лесов.

 Компьютерное совмещение этих  трёх карт позволяет построить геоботаническую карту. Геоботаническая интерпретация контуров, возникающих при совмещении всех трёх карт, представлена в таблице 1.

 

Таблица 1- Признаки дешифрования растительности

Структура растительного покрова	Степень увлажнения почв по результатам космических снимков
	мокрые	сырые	влажные	свежие	сухие
еловые леса		ельники фагновые, болотнотравные	ельники чернично-вороничные	ельники бруснично-вороничные	ельники зелемномошно-лишайниковые
сосновые леса и редколесья	сосново-кустарничково-сфагновые сообщества	сосновые редколесья сфагновые	сосняки чернично-вороничные	сосняки зеленомошно-лишайниковые, воронично-брусничные	Сосняки, сосновые редколесья лишайниковые
лиственные леса	березняки травяно-сфагновые, болотнотравные	березняки долгомошные, чернично-сфагновые	Березняки чернично-вороничные	березняки зеленомошно-лишайниковые, воронично-брусничные	березняки, березовые редколесья лишайниковые
криволесья и кустарники лиственные	ивняки болотнотравные, березовые криволесья болотнотравные	березовые криволесья долгомошеные, дереные	березовые чернично-вороничные	березовые криволесья зеленомошно-лишайниковые	березовые криволесья
моховая, кустарниковая, травяная растительность	травяно-сфагновые, травяные гирофильные сообщества болот	кустарничково-сфагновые сообщества болот	кустарничково зеленомошные тундры и пустоши луга	лишайниково-кустарничковые тундры и пустоши	лишайниково-кустарничковые тундры и пустоши в сочетании с эпилитнолишайни-ковыми агрегациями
разреженный растительный покров	гигрофитые агрегации на болотах	гигрофитые агрегации заболоченных гарей	мезофитные агрегации на потенциально лесных землях	Эпилитнолишайни-ковые и моховые агрегации	Эпилитнолишайни-ковые агрегации