Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 1. С. 105-117
Использование данных дистанционного зондирования в изучении перестроек речной сети (на примере верхней Камы)
Н.Н. Назаров
1 , С.В. Копытов
1 1 Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
Одобрена к печати: 30.11.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-1-105-117
Современная ландшафтная структура Верхнекамской депрессии, читающаяся на многоканальных космических снимках Landsat, выглядит довольно сложно. «Рисунок» геосистем данной территории является отражением истории формирования гидросети в бассейне верхней Камы. Изучение перестройки речной сети в этом регионе является важным элементом в понимании хода природных событий приледниковой зоны востока Русской равнины. На фоне типичных болотных урочищ, отличающихся разнообразием ландшафтной структуры, располагается несколько видов «не болотных» геосистем, конфигурация и разнообразие цветов которых косвенно указывают, во-первых, на их генетическую неоднородность, во-вторых, на принадлежность к образованиям (геосистемам) различного времени заложения и последующего развития. Установление местоположения древних русел — пространственно-временных реперов перестройки гидросети в неоплейстоцене и голоцене — осуществлялось с использованием снимков Landsat-8 OLI 2017 и 2018 гг. съёмки. Процесс определения следов руслового воздействия на поверхность озёрной террасы включал в себя выбор комбинаций каналов, наилучшим образом «показывающих» контуры отдельных эрозионных систем. Дешифрирование космических снимков позволило установить в Верхнекамской депрессии несколько генераций озёрной (первой надпойменной?) террасы. Роль отдельных генераций в её пределах кроме современной камской поймы играют три русловых системы и одна болотно-русловая. По результатам анализа космических снимков наилучшее геоморфологическое выражение эрозионного рельефа было получено для комбинаций каналов ближнего ИК — 7–6–5 (индикация песчаных валов и грив, индикация степени увлажнённости фаций верхового болота) и ближнего, коротковолнового ИК и красного видимого каналов — 5–6–4 (индикация видового состава растительности и степени увлажнённости пойменных и болотных торфяных геосистем).
Ключевые слова: многоканальные космические снимки, Landsat, цифровые модели рельефа, поздний плейстоцен, голоцен, перестройка речной сети, Верхнекамская депрессия, верхняя Кама
Полный текстСписок литературы:
- Карпухина Н. В. Особенности деградации осташковского ледникового покрова в пределах Чудско-Псковской низменности // Геоморфология. 2013. № 4. С. 38–47.
- Книжников Ю. Ф., Кравцова В. И. Многозональная аэрокосмическая съемка и ее применение при изучении окружающей среды. Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД, 1978. 47 с.
- Корниенко С. Г. Вариации коэффициентов отражения в красной, ближней инфракрасной области спектра и индекса NDVI образцов тундровой растительности в зависимости от влажности субстратов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 3. С. 225–234.
- Кравцова В. И. Космические методы исследования почв. М.: Аспект Пресс, 2005. 190 с.
- Краснов И. И. Четвертичные отложения и геоморфология Камско-Печорско-Вычегодского водораздела и прилегающих территорий // Материалы по геоморфологии Урала. М.-Л.: Изд-во Мин. геол. СССР, 1948. Вып. 1. С. 47–88.
- Лавров А. С., Потапенко Л. М. Неоплейстоцен северо-востока Русской равнины. М.: Аэрогеология, 2005. 348 с.
- Лавров А. С., Потапенко Л. М. Неоплейстоцен Печорской низменности и Западного Притиманья (стратиграфия, палеогеография, хронология). М.: ОАО «Можайский полиграфический комбинат», 2012. 191 с.
- Лямина В. А., Королюк А. Ю., Зольников И. Д., Смоленцев Б. А., Лащинский Н. Н. Генерализация ландшафтных обстановок в спектральных характеристиках космических снимков различного пространственного разрешения // Исследование Земли из космоса. 2010. № 4. С. 77–84.
- Назаров Н. Н. Плейстоценовые перестройки речных русел и современное развитие пойменно-русловых комплексов верхней Камы // Геоморфология. 2017. № 3. С. 88–100.
- Назаров Н. Н., Чернов А. В., Копытов С. В. Перестройки речной сети Северного Предуралья в позднем плейстоцене и голоцене // Географический вестник. 2015. № 3. С. 26–34.
- Рябков Н. В. Древние приледниковые бассейны междуречья Камы, Печоры, Вычегды и их реликты // Бюллетень Комиссии по изучению четвертичного периода. 1976. № 45. С. 94–105.
- Сладкопевцев С. А. Изучение и картографирование рельефа с использованием аэрокосмической информации. М.: Недра, 1982. 216 с.
- Судакова Н. Г., Карпухин С. С., Алтынов А. Е. Палеогеографические реконструкции ледниковых морфолитоструктур Подмосковья с использованием космической информации // Бюллетень Комиссии по изучению четвертичного периода. 2015. № 74. С. 76–89.
- Amer R., Kolker A. S., Muscietta A. Propensity for erosion and deposition in a deltaic wetland complex: Implications for river management and coastal restoration // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 199. P. 39–50.
- Boles S. H., Xiao X., Liu J., Zhang Q., Munkhtuya S., Chen S., Ojima D. Land cover characterization of temperate East Asia using multi-temporal VEGETATION sensor data // Remote Sensing of Environment. 2004. V. 90. P. 477–489.
- Breeze P. S., Drake N. A., Groucutt H. S., Parton A., Jennings R. P., White T. S., Clark-Balzan L., Shipton C., Scerri E. M. L., Stimpson C. S., Crassard R., Hilbert Y, Alsharekh A., Al-Omari A., Petraglia M. Remote sensing and GIS techniques for reconstructing Arabian palaeohydrology and identifying archaeological sites // Quaternary Intern. 2015. V. 382. P. 98–119.
- Ceccato P., Gobron N., Flasse S., Pinty B., Tarantola S. Designing a spectral index to estimate vegetation water content from remote sensing data: Part 1 // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 82. P. 188–197.
- Ghoneim E., Benedetti M., El-Baz F. An integrated remote sensing and GIS analysis of the Kufrah Paleoriver, Eastern Sahara // Geomorphology. 2012. V. 139–140. P. 242–257.
- Grosswald M. G. Late Weichselian Ice Sheets of Northern Eurasia // Quaternary Research. 1980. V. 13. P. 1–32.
- Harris J. R., Wickert L., Lynds T., Behnia P., Rainbird R., Grunsky E., McGregor R., Schetselaar E. Remote Predictive Mapping 3. Optical Remote Sensing — A Review for Remote Predictive Geological Mapping in Northern Canada // Geoscience Canada. 2011. V. 38(2). P. 49–83.
- Larsen E. Fredin O., Jensen M., Kuznetsov D., Lysa A., Subetto D. Subglacial sediment, proglacial lake-level and topographic controls on ice extent and lobe geometries during the Last Glacial Maximum in NW Russia // Quaternary Science Reviews. 2014. V. 92. P. 369–387.
- Lysa A., Jensen M. A., Larsen E., Fredin O., Demidov I. N. Ice-distal landscape and sediment signatures evidencing damming and drainage of large pro-glacial lakes, northwest Russia // Boreas. 2011. V. 40. P. 481–497.
- Lysa A., Larsen E., Buylaert J.-P., Fredin O., Jensen M., Kuznetsov D. Late Pleistocene stratigraphy and sedimentary environments of the Severnaya Dvina-Vychegda region in northwestern Russia // Boreas. 2014. V. 43. P. 759–779.
- Mangerud J., Jacobsson M., Alexanderson H., Astakhov V., Clarke G. C. K., Henriksen M., Hjort C., Krinnerm G., Lunkkja J.-P., Moller P., Murray A., Nikolskaya O., Saarnisto M., Svendsen J. I. Ice-dammed lakes and rerouting of the drainage of northern Eurasia during the Last Glaciation // Quaternary Science Reviews. 2004. V. 23. P. 1313–1332.
- Peltier W. R. Global glacial isostasy and the surface of the ice-age Earth: the ICE-5g (VM2) model and GRACE // Annual Review of Earth and Planetary Sciences. 2004. V. 32. P. 111–149.
- Roy D. P., Wulder M. A., Loveland T. R. Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research // Remote Sensing of Environment. 2014. V. 145. P. 154–172.
- Skakun R. S., Wulder M. A., Franklin S. E. Sensitivity of the thematic mapper enhanced wetness difference index to detect mountain pine beetle red-attack damage // Remote Sensing of Environment. 2003. V. 86. P. 433–443.
- Veremeeva A. A., Glushkova N. V. Relief formation in the regions of the ice complex deposit occurrence: remote sensing and GIS-studies in the Kolyma lowland tundra // Earth’s Cryosphere. 2016. V. 20(1). P. 15–25.
- Wilson E. H., Sader S. A. Detection of forest harvest type using multiple dates of Landsat TM imagery // Remote Sensing of Environment. 2002. V. 80. P. 385–396.
- Xu H. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensing imagery // Intern. J. Remote Sensing. 2006. V. 27. P. 3025–3033.