ГЛОБАЛЬНЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ ЗЕМЕЛЬНОГО ПОКРОВА И ПЕРСПЕКТИВЫ ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДЛЯ КАРТОГРАФИРОВАНИЯ СОВРЕМЕННЫХ ЛАНДШАФТОВ
https://doi.org/10.15356/0373-2444-2017-1-110-123
Аннотация
Базы данных о земельном покрове, полученные в результате обработки космических снимков с различных съемочных систем, широко используются в мире для картографирования ландшафтов/экосистем в глобальных и региональных масштабах. Для этих целей проанализированы базы данных: университета Мерилэнда (UMD Land Cover Classification) за 1981-1994 гг., DISCover land cover за 1992-1993 гг., Global Land Cover 2000, GlobCover за 2009 г. и MODIS Land Cover за 2001-2012 гг. На основе попиксельного и поклассового анализа классификаций UMD Land Cover Classification и Global Land Cover 2000 сделан вывод о том, что получение достоверных результатов об изменении состояния земельного покрова возможно только для их отдельных категорий. Для картографирования изменений землепользования современных ландшафтов лучше подходят данные MODIS Land Cover за период 2001-2012 гг., которые могут быть скомбинированы с данными AVHRR, доступными на период 1982-2006 гг. Рассмотрены ограничения и возможности применения указанных баз данных, в том числе для создания динамической классификации современных ландшафтов на основе типологии изменений землепользования за период 1980-2010 гг. Показано, что данные о земельном покрове хорошо отражают преобладающие геоэкологические функции геосистем: средорегулирующие (экосистемные), продукционные, производственные и селитебные, которые могут быть положены в основу новой системы классификации современных ландшафтов
Об авторах
Н. Н. Алексеева
Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова
Россия
географический факультет
Россия
географический факультет
О. А. Климанова
Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова
Россия
географический факультет
Россия
географический факультет
Е. С. Хазиева
Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова
Россия
географический факультет
Россия
географический факультет
Список литературы
1. Алексеев Б.А., Калуцкова Н.Н., Миланова Е.В., Солнцев В.Н. Ландшафтный подход к изучению динамики земельного покрова/землепользования//Вестник Моск. гос. ун-та. Сер. геогр. 2006. № 5. С. 36-41.
2. Географические пояса и зональные типы ландшафтов мира (карта)/Под ред. Е.Н. Лукашовой. М.: ГУГК, 1988.
3. Геоэкологическое состояние ландшафтов суши//География, общество, окружающая среда. Т. 2. Функционирование и современное состояние ландшафтов. Ч. 2. М.: Изд. дом "Городец", 2004. С. 299-476.
4. Климанова О.А. Выделение геоэкологических регионов в Африке как составляющая территориального планирования устойчивого развития//Региональная экономика: теория и практика. 2015. № 16. С. 34-45.
5. Николаев В.А., Копыл И.В., Сысуев В.В. Природно-антропогенные ландшафты (сельскохозяйственные и лесохозяйственные). М.: Географический фак-т Моск. гос. ун-та, 2008. 160 с.
6. Пузаченко Ю.Г., Санковский А.Г., Козлов Д.Н., Сиунова Е.В. Соотношение ландшафтообразующих факторов на уровне биосферы//Ландшафтоведение: теория, методы, региональные исследования, практика: Матер. XI Международ. ландшафтной конф. М.: Географический факультет Моск. гос. ун-та, 2006. С. 71-73.
7. Трапезникова О.Н. Геоэкологическая концепция агроландшафта//Изв. РГО. 2014. Вып. 1. С. 73-85.
8. Хазиева Е.С. ГИС моделирование изменений земельного покрова в лесостепной зоне Русской равнины на основе глобальных баз данных//Геодезия и картография. 2015. № 10. С. 43-50.
9. Bartalev S.A., Belward A.S., Erchov D.V., and Isaev A.S. A new SPOT4-VEGETATION derived land cover map of Northern Eurasia//International J. of Remote Sensing. 2003. № 9 (24). P. 1977-1982.
10. Bartholome E. and Belward A.S. GLC2000: A new approach to global land cover mapping from Earth Observation data//International J. of Remote Sensing. 2005. V. 26. P. 1959-1977.
11. Cabral A., de Vasconcelos M.J.P., Pereira J.M.C. Bartholome Ё, and Mayaux P. Multitemporal compositing approaches for SPOT-4 VEGETATION data // International J. of Remote Sensing. 2003. V. 24. P. 3343-3350.
12. Giria C, Zhub Z, and Reeda B. A comparative analysis of the Global Land Cover 2000 and MODIS land cover data sets//Remote Sensing of Environment. 2005. № 94. P. 123-132.
13. DISCover land cover http://daac.ornl.gov/. URL: http://glcf.umd.edu/data/lc/(date of access: 20.06.2014).
14. Forest Cover Mapping and monitoring with NOAA-AVHRR and other coarse spatial resolution sensors. Forest Resources Assessment Programme. 2000. Working Paper 29.
15. Freund Y. Boosting a weak learning algorithm by majority//Information and Computation. 1995. № 2 (121). P. 256-285.
16. Friedl M.A., McIver D.K., Hodges J.C.F., Zhang X.Y., Muchoney D., Strahler A.H., Woodcock C.E., Gopal S., Schneider A., Cooper A., Baccini A., Gao F., and Schaaf C. Global land cover mapping from MODIS: Algorithms and early results//Remote Sensing of Environment. 2002. № 1-2 (83). P 287-302.
17. GEOSS. The Global Earth Observation System of Systems GEOSS10-Year Implementation Plan. 2005 . URL: http://www.earthobservations. org (date of access: 20.05.2015).
18. Global Land Cover 2000 . URL: http://bioval.jrc.ec.europa.eu/products/glc2000/products.php (date of access: 20.05.2015).
19. GlobCover . URL: http://due.esrin. esa.int/page_globcover.php (date of access: 20.03.2015).
20. Hansen M.C., Defries R.S., Townshend J.R.G., and Sohlberg R. Global land cover classification at 1 km spatial resolution using a classification tree approach//International Journal of Remote Sensing. 2000. № 7 (216). P. 1331-1364.
21. Herold M., Mayaux P., Woodcock C.E., Baccini A., and Schmullius C. Some challenges in global land cover mapping: An assessment of agreement and accuracy in existing 1 km datasets//Remote Sensing of Environment. 2008. V. 112. P. 2538-2556.
22. Herold M. and Schmullius C. Report on the Harmonization of Global and Regional Land Cover Products. Workshop report at FAO, Rome, Italy, 14-16 July 2004. GOFC-GOLD report series. V. 20. URL: http://www. fao.org/gtos/gofc-gold/series.html (date of access: 20.05.2015).
23. Jansen L.J.M. Thematic harmonisation and analysis of Nordic data sets into Land Cover Classification System LCCS terminology/In: G. Groom (Ed.). Developments in strategic land-scape monitoring for the Nordic countries ANP. Copenhagen: Nordic Council of Ministers. 2004. V. 705. P. 91-118.
24. Latifovic R. and Olthof I. Accuracy assessment using subpixel fractional error matrices of global land cover products derived from satellite data//Remote Sensing of Environment. 2004. V. 90. P. 153-165.
25. Loveland T.R., Reed B.C., Brown J.F., Ohlen D.O., Zhu Z., Yang L., and Merchant J. W. Development of a global land cover characteristics database and IGBP DISCover from 1 km AVHRR data//International J. of Remote Sensing. 2000. 216-7. P. 1303-1330.
26. Milleniun Ecosystems Assessment. Ecosystems and Human Well-being: Synthesis. Washington, DC: Island Press, 2005. 153 p.
27. MODIS Land Cover . URL: http://glcf.umd.edu/data/lc/(date of access: 20.06.2015).
28. Mucher C.A., Klijn J.A., Wascher D.M., and Schamine'e J.H.J. A new European Landscape Classification (LAN-MAP): A transparent, flexible and user-oriented methodology to distinguish landscapes//Ecol. Indicators. 2010. № 10. P. 87-103.
29. Muchoney D., Strahler A., Hodges J., and LoCastro J. The IGBP DISCover Confidence Sites and the System for Terrestrial Ecosystem Parameterization: Tools for Validating Global Land Cover Data // Photogrammetric, Engineering and Remote Sensing. 1999. № 9 (65). P. 1061-1067.
30. Roy P.S. and Joshi P.K. Tropical Forest Cover Assessment using Wide Field Sensor IRS -1C//NNRMS(B). 2000. № 25. P. 22-29.
31. Sato H.P. and Tateishi R. Proposal for global land cover guideline legend based on FAO’s LCCS//Asian Journal of Geoinformatics. 2002. V. 3. № 2 (3). P. 35-45.
32. Sayre R., Dangermond J., Frye C., Vaughan R., Aniello P., Breyer S., Cribbs D., Hopkins D., Nauman R., Derrenbacher W., Wright D., Brown C., Convis C., Smith J., Benson L., Paco VanSistine D., Warner H., Cress J., Danielson J., Hamann S., Cecere T., Reddy A., Burton D., Grosse A., True D., Metzger M., Hartmann J., Moosdorf N., Dürr H., Paganini M., DeFourny P., Arino O., Maynard S., Anderson M., and Comer P. A New Map of Global Ecological Land Units -An Ecophysiographic Stratification Approach. Washington, DC: Association of American Geographers. 2014. 46 p.
33. Smith J.H., Wickham J.D., Stehman S.V., and Yang L. Impacts of patch size and land-cover heterogeneity on thematic image classification accuracy//Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 2002. V. 68. P. 65-70.
34. TEEB. The Economics of Ecosystems and Biodiversity: Mainstreaming the Economics of Nature. A synthesis of the approach, conclusions and recommendations of TEEB. 2010. 49 p.
35. Tropek R., Sedldcek O., Beck J., Keil P., Musilovd Z., Simovd I., and Storch D. Comment on "High-resolution global maps of 21st-century forest cover change"//Science. 30 May 2014. V. 344. Issue 6187. 981 p.
36. UMD Land Cover Classification . URL: http://glcf.umd.edu/data/landcover/(date of access: 20.04.2015).
37. Vancutsem C., Defourny P., and Bogaert P. Processing methodology for full exploitation of daily VEGETATION data//GLC2000 "first results" workshop. Ispra. 18-22 March 2002.
38. Walker D.A., Gould W.A., Maier H.A., and Reynolds M.K. The Circumpolar Arctic Vegetation Map: AVHRR-derived base maps, environmental controls, and integrated mapping procedures//International J. of Remote Sensing. 2002. V. 23. № 21. P. 4551-4570.
39. World Map of Present-Day Landscapes/Milanova E.V., Kushlin A.V., Middleton N.J. (Ed.). Moscow: Soyuzkarta Publishers, 1993.
Рецензия
Для цитирования:
Алексеева Н.Н., Климанова О.А., Хазиева Е.С. ГЛОБАЛЬНЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ ЗЕМЕЛЬНОГО ПОКРОВА И ПЕРСПЕКТИВЫ ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДЛЯ КАРТОГРАФИРОВАНИЯ СОВРЕМЕННЫХ ЛАНДШАФТОВ. Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2017;(1):110-123. https://doi.org/10.15356/0373-2444-2017-1-110-123
For citation:
Alekseeva N.N., Klimanova O.A., Khazieva E.S. Global Land Cover Data Bases and their Perspectives for Present-Day Landscapes Mapping. Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Seriya Geograficheskaya. 2017;(1):110-123. (In Russ.) https://doi.org/10.15356/0373-2444-2017-1-110-123
Просмотров:
19303
Послать статью по эл. почте 
+7-977-804-81-87