Применение ГИС в анализе морфологической структуры ландшафтов

УДК 51-71, 528.854.4

А.А. Ямашкин, С.А. Ямашкин, А.А. Кликунов, А.Г. Акашкина, Ю.С. Шукшин ПРИМЕНЕНИЕ ГИС В АНАЛИЗЕ МОРФОЛОГИЧЕСКОЙ СТРУКТУРЫ ЛАНДШАФТОВ

Описана методика разработки синтетической ландшафтной карты территории Республики Мордовия. Проведено исследование ландшафтного разнообразия, основанное на изучении яркости пикселей космических снимков Landsat и выявлении закономерностей ее изменения путем расчета конечных разностей, градиента и лапласиана на примере тестового полигона.

Ключевые слова: ландшафтное разнообразие, яркость, конечная разность, градиент, лапласиан, численные методы.

Многие научно-прикладные разработки (создание схем районных планировок, экологическое обоснование градостроительной документации, разработка проектов особо охраняемых природных территорий и другие) сопряжены с реализацией ландшафтного подхода - выделением иерархической системы территориальных носителей информации, в которых наблюдаются определенная однородность физических и химических параметров среды, однотипность хозяйственного освоения и современного использования земель. С первых этапов развития комплексного картографирования ландшафтной оболочки развивается методология и методика: а) картографирование природных единств, б) картографирование антропогенных ландшафтов.

Первая ветвь, заложенная в трудах Г.Н. Высоцкого, Г.Л. Раменского, Л.С. Берга, разрабатывается в сфере структурно-генетического ландшафтоведения. Вопросам картографирования морфологической структуры ландшафтов посвящены работы Г.Н. Анненской, А.А. Видиной, И.И. Мамай, Н.А. Солнцева, типологическому картографированию ландшафтов - труды А.Г. Исаченко, А.А. Кра-уклиса, В.А. Николаева, В.Б. Сочавы и др.

Методология и методика картографирования антропогенных ландшафтов активно начинает развиваться с середины ХХ в. В основе выделения территориальных носителей информации лежат многочисленные классификации антропогенных ландшафтов: по генезису, содержанию, степени из-мененности и т.п. В настоящее время новый импульс развития исследований антропогенных ландшафтов получен в связи с вовлечением в науку и практику материалов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и геоинформационных систем (ГИС). Интересен в этом отношении опыт, заложенный в Европейской программе CORINE - методика и стандарты на так называемые карты land cover, содержащие данные о характере антропогенной трансформации природных ландшафтов.

Два выделенных направления ландшафтного картографирования являются взаимодополняющими. Целостное представление о территории можно получить при интегрированном рассмотрении природных единств и их антропогенного содержания. При таком подходе ландшафтные карты, считавшиеся на протяжении длительного времени традиционным результатом исследований, становятся отправной точкой региональных исследований. Такой подход четко формулирует В.А. Николаев: «Ландшафтная карта как научная модель должна не столько венчать исследование, сколько быть отправной базой для дальнейших изысканий» [1. С. 58]. Она должна являться основой для геоэкологического анализа, оптимизации использования, охраны и преобразования ландшафтов.

Материалы и методика исследований

Первый вариант среднемасштабной ландшафтной карты (1:200 000) на территорию Мордовии был разработан в 1985 г. [2], в процессе анализа отраслевых физико-географических карт, дешифрирования космических снимков Landsat с использованием прибора MSP 4C и маршрутных полевых исследований. В качестве основных объектов ландшафтного картографирования выступают ландшафты, местности и урочища. В выделах природных территориальных комплексов определяются особенности литогенной основы, почв, восстановленного растительного покрова, хозяйственного освоения и современного использования.

Многолетний опыт ландшафтных исследований для оценки геоэкологических ситуаций и планирования культурных ландшафтов показал, что на ландшафтных картах помимо морфологической структуры ландшафтов и характеристик свойств природных территориальных комплексов необходимо отображать: техногенные комплексы и объекты, оказывающие воздействие на природные терри-

БИОЛОГИЯ. НАУКИ О ЗЕМЛЕ

2013. Вып. 3

ториальные комплексы; характер техногенных воздействий на геосистемы; изменение геокомплексов под воздействием техногенных факторов, рекомендации по оптимизации природопользования и формированию культурного ландшафта.

Стремление охватить многообразие свойств современных антропогенных ландшафтов делает ландшафтные карты перегруженными и трудночитаемыми. Поэтому вся перечисленная выше информация отражается, как правило, на отдельных картах, что затрудняет комплексный анализ развития геоэкологических ситуаций. В середине 1990-х гг. стало очевидным, что перспективным направлением исследований является разработка электронных ландшафтных карт (ЭЛК), которые должны позволить неограниченно развивать количество тематических слоев и содержание легенд; производить сопряженный анализ природных и производственных элементов; моделировать развитие геоэкологических ситуаций; разрабатывать комплексы мероприятий по оптимизации функционирования культурных ландшафтов [3; 4].

Электронные ландшафтные карты призваны вобрать в себя достоинства аналитических и синтетических традиционных ландшафтных карт и стать центральными ядрами в региональных геоинформационных системах (ГИС). Они должны обеспечивать обобщение разноуровневой информации, выработку нестандартных научных концепций, обоснование решений по природопользованию. Таким образом, ЭЛК значительно превосходит традиционную ландшафтную карту по информативности и одновременно вбирает в себя лучшие свойства аналитического и синтетического ландшафтного картографирования.

Созданная в 1999 г. ЭЛК Республики Мордовия для более эффективного геоэкологического анализа была интегрирована с дополнительными базами данных ГИС «Мордовия». Программные модули, поддерживающие электронную ландшафтную карту, обеспечивают послойный вывод на экран дисплея карты или ее фрагментов в соответствующем масштабе, редактирование карты, вычисление отмеченных длин и площадей, вывод на карту информации из подключаемых баз данных, получение сведений по отдельным точкам из подключенной базы данных, статистическую обработку информации по группе точек, попадающих на отмеченную площадь, связь видов графической заливки с набором легенд, лексический поиск по подключенным базам данных и файлам легенд.

Основные режимы работы с электронной картой Мордовии - это «Карта» и «Картографический анализ». В режиме «Карта» производятся: запись текущих координат с комментариями пользователя в файл-дневник сеанса; нанесение на карту масштабной сетки; выбор базы данных; отбор графических слоев, выводимых на карту; отбор текстовых слоев, выводимых на карту; обновление текущего фрагмента карты; распечатка текущего фрагмента карты; настройка параметров редактирования карты; настройка параметров нанесения надписей на карту; нанесение графических элементов на карту; нанесение надписей на карту; выделение произвольных участков карты с целью их дальнейшего статистического анализа.

ЭЛК Мордовии обеспечивает следующие способы анализа геоэкологических ситуаций: точечный анализ, визуализацию на основе градуируемых пользователем шкал для различных показателей, статистический анализ по выделенным областям, комплексную характеристику отдельных видов ландшафта в рамках изучаемой территории. Указанные приемы анализа электронной ландшафтной карты весьма ценны, даже если используются в отдельности. Но еще большее значение имеет их комплексное применение, позволяющее при должном комбинировании этих приемов получить всестороннюю характеристику реальных процессов, протекающих на изучаемой территории. При этом значительно упрощается выявление сложных закономерностей и взаимосвязей между отдельными природными и социальными явлениями и оптимизируется составление рукописных аналитических карт, отражающих эти взаимосвязи и закономерности.

Современный этап развития ЭЛК для целей ландшафтного планирования территории заключается в целесообразности создания технических возможностей сопряженного использования общенаучной ландшафтной карты, характеризующей инварианты природных комплексов, с информацией о многочисленных антропогенных модификациях геосистем на локальном (топологическом) уровне. Решение таких задач в рамках ГИС «Мордовия» осуществляется с привлечением космических снимков.

Для разработки синтетической электронной ландшафтной карты Республики Мордовия и территориально смежной с ней Пензенской области используется комплекс программного обеспечения, включающий ArcGIS 9.3.1 и ERDAS Imagine 9.1. Дополнительно использовались статистические и картографические материалы ГИС «Мордовия» о населении и населенных пунктах, сельском хозяйстве, путях сообщения (автомобильных и железных дорогах), линиях электропередачи, нефте- и газопроводах и др.

Общая последовательность работ по созданию электронной синтетической ландшафтной карты.

Формирование баз данных: составление электронной топографической карты; подбор космических снимков; составление базовых тематических карт на основе анализа архивных, фондовых и литературных источников и приведение их к единой картографической основе; создание системы эталонных полигонов для дешифрирования космических снимков.

Формирование баз знаний: установление характерных типов взаимосвязей между природными компонентами (геологическое строение, рельеф, климат, поверхностные и подземные воды, почвы, растительность и животный мир); формулировка общих закономерностей пространственно-временной дифференциации ландшафтов; разработка легенды общенаучной ландшафтной карты.

Для детализации электронной ландшафтной карты использовались космические снимки спутника Landsat-7, которые представлены комбинацией 8 каналов, каждый из которых характеризуется своим спектральным диапазоном (табл. 1).

Таблица 1

Спектральные диапазоны (каналы) сенсора ETM+ спутника Landsat-7

Номер канала (спектральный диапазон) Применение в ландшафтных исследов аниях

1 - видимые синие (450-500 нм), а также отчасти зеленые (500-515 нм) оттенки («синий» канал) Изучение техногенного загрязнения атмосферы, воды, диагностика почв

2 - видимые зеленые (525-570 нм) и желтые (570-605 нм) оттенки («зеленый» канал) Выделение классов растительности, анализ мутности водоемов

3 - все видимые оттенки красного цвета (630-690 нм), за исключением самых темных Исследование почв, растительности, границ снежного покрова

4 - ближний инфракрасный (760-900 нм) Характеристика растительного многообразия, определение границ водных объектов, диагностика гидроморфности почв

5 - коротковолновый инфракрасный (1 550-1 750 нм) Варьирование влаги в растительности и почвах

6 - длинноволновый инфракрасный (тепловой) (10 400-12 500 нм) Измерение температуры поверхности, анализ влажности почв, выявление антропогенных источников загрязнения

7 - коротковолновый инфракрасный (2080-2350 нм) Изучение осадочных пород и сезонная динамика растительности и почв

8 - панхроматический (включает 4, 3, 2) (520-900 нм) Анализ структуры растительности и процессов землепользования

Изображение отдельного канала является черно-белым (монохромным) и яркость его пикселей описывает способность участка земной поверхности отражать или поглощать свет определенной длины волны, что является важной особенностью природных и антропогенных ландшафтов.

Кроме того, в процессе ландшафтных исследований необходимо учитывать, что при анализе морфологической структуры или характера антропогенной трансформации природных комплексов для анализа можно использовать комбинации каналов. Так, например, комбинация 4, 3, 2 информативна для изучения состояния растительного покрова; 3, 2, 1 дает возможность анализировать состояние водных объектов; 7, 4, 2 перспективна для изучения пирогенных антропогенных ландшафтов; 4, 5, 3 и 7, 5, 4 используются для картографирования почв и растительного покрова.

В качестве территориального носителя информации об особенностях развития ландшафтообра-зующих процессов и свойствах ландшафтов в процессе дешифрирования космических снимков выступает пиксель. Яркость пикселя - это относительная величина. Максимальную яркость Ттах имеет белый пиксель, а минимальную 1тт, равную нулю, - черный. Соответственно, чем темнее пиксель, тем ниже его яркость, и наоборот. Отрезок между двумя точками космического снимка представляет собой растровое изображение, содержащее линейную последовательность пикселей. Цвет каждого пикселя описывается последовательностью байтов, анализируя которую нетрудно получить множество значений яркостей каждого пикселя отрезка.

БИОЛОГИЯ. НАУКИ О ЗЕМЛЕ

2013. Вып. 3

На основании этих данных можно построить дискретный график зависимости яркости пикселя от его положения в исследуемом отрезке. Область определения функции представляет собой множество точек от 1 до п, где п - число пикселей в изучаемом отрезке. Зная масштаб космического снимка, можно соотнести между собой величины числа пикселей и реального расстояния. Область значений функции располагается в промежутке от 0 до 255, где максимальную яркость, равную 255, будет иметь белый пиксель, а минимальную, равную нулю, - черный. Если анализируется комбинация каналов, то результирующая яркость каждого пикселя этой комбинации будет равна яркости самого светлого из комбинируемых пикселей.

По амплитуде изменения яркости пикселей при движении вдоль изучаемого отрезка можно судить о степени ландшафтного разнообразия. На одних участках функция изменения яркости имеет достаточно сглаженный вид, в то время как на других наблюдаются резкие колебания ее значений.

Изменение яркости отражает конечная разность первого порядка, вычисляемая как разность значений двух соседних отсчетов функции [5]. Подсчет данного параметра для каждой последовательной пары значений позволяет получить вектор разностей соседних элементов. На графике зависимости значений элементов данного одномерного массива от их порядкового номера можно визуально выделить области, для которых свойственны резкие колебания яркостей соседних пикселей.

Для этих целей также информативен расчет значений лапласиана (в этом случае каждый элемент полученной последовательности равен разности среднего значения яркости соседних пикселей и яркости самого пикселя) и одномерного числового градиента.

В целях выделения интервалов выраженной неоднородности подстилающей поверхности имеет смысл взять по модулю значения обозначенных выше характеристик и провести их сглаживание, используя метод аппроксимации, основная задача которого заключается в построении приближенной функции, которая, во-первых, наилучшим образом сглаживает изучаемую зависимость и, во-вторых, максимально точно отражает ее тенденцию, исключая незакономерные отклонения.

Задача аппроксимации решается в два этапа. Сначала выбирается тип аппроксимирующей функции, которая наилучшим образом подходит для данного набора значений. Затем определяются неизвестные параметры выбранной функции, для которых приближение к заданной функции оказывается наилучшим.

В качестве аппроксимирующей функции в случае анализа последовательности яркостей целесообразно использовать полиномиальную функцию вида у = а0 + а^ + ... + а^+... + апхп, где а! - константы, а п - степень полинома. Этот выбор обосновывается наличием нескольких интервалов закономерного возрастания и убывания яркости на данном отрезке, причем степень полинома выбирается именно исходя из количества данных интервалов. Аппроксимирующая функция имеет интервалы возрастания и убывания, точки максимума и минимума (экстремумы), интервалы выпуклости и вогнутости.

При анализе степени ландшафтной неоднородности необходимо смотреть, превышает ли на данном участке полученная аппроксимированная последовательность определенное пороговое значение. Если это так, то можно считать, что данная часть отрезка обладает выраженной неоднородностью по отношению к более сглаженным участкам. Среднее значение характеризующих последовательностей можно принять в качестве порогового.

В качестве полигона для апробации методики синтетического ландшафтного картографирования использовалась система эталонных полигонов для дешифрирования космических снимков, в том числе бассейн р. Чеберчинка (левый приток Суры), расположенный в северной лесостепи Приволжской возвышенности. Географические координаты центральной части полигона 54° 26' с. ш., 45° 21' в. д.

Своеобразие развития лесостепных ландшафтов эрозионно-денудационных равнин полигона связано с активными тектоническими инверсиями в неоген-четвертичное время. Останцово-водо-раздельные массивы на дугообразном водоразделе Суры и Алатыря имеют максимальные абсолютные высоты на территории Мордовии - 280-320 м. Глубина эрозионного вреза достигает 100-120 м. Минимальные абсолютные высоты в устьевой части Чеберчинки 98 м. Густота линейных эрозионных форм на отдельных участках превышает 1 км/км2. Склоны и долины рек имеют асимметричное строение. Склоны западной и южной экспозиций крутые, а восточной и северной - пологие. В долине Чеберчин-ки фрагментарно выражена первая надпойменная терраса. В низовьях она имеет ширину до 1 км, вверх по течению ширина уменьшается. Высота террасы 3-5 м над уровнем поймы. По линии профиля максимальная отметка 278 м, минимальная - 131 м, средняя - 174 м.

Приводораздельные пространства сложены палеогеновыми опоками с прослоями (до 0,4 м) диатомитов, трепелов и глин. Склоны слагаются карбонатными породами туронского, сантонского,

кампанского и маастрихтского ярусов. Геологический разрез представлен мергелями желтовато- и зеленовато-серыми, мелоподобными, плотными, глинистыми, трещиноватыми, с ржавыми разводами и писчим мелом белого, желтовато-серого цвета, трещиноватым. К нижней части карбонатной толщи приурочены прослои песчаников и песков зеленовато-серых, глауконитовых, мелкозернистых, извест-ковистых, с включениями светло-коричневых галек фосфоритов. На нижних участках склонов они перекрыты маломощными (до 2-5 м) четвертичными образованиями, которые представлены суглинками, на крутых склонах - щебнем местных пород, преимущественно опок, опоковидных песчаников, мела, мергеля.

Литологический состав современного аллювия поймы Чеберчинки отличается пестротой: разрез начинается песками кварцевыми, в различной степени глинистыми, разнозернистыми, с включениями гравия и галек из местных осадочных пород и кварца, вверх по разрезу пески постепенно сменяются алевритами и суглинками иловатыми, которые замещаются по простиранию глинами.

Особенности литогенной основы обусловливают значительное разнообразие гидрогеологических условий. Воды палеогеновых отложений имеют спорадическое распространение и отмечаются на глубине до 40 м. Мощность обводненной толщи верхнемелового комплекса колеблется от 9,5 до 40 м. Водообильность обусловливается мощностью водосодержащей толщи, пористостью и степенью трещиноватости водосодержащих пород. Воды преимущественно гидрокарбонатные, кальциево-магниевые, слабоминерализованные (от 0,07 до 0,3 г/дм3). Питание комплекса осуществляется за счет инфильтрации атмосферных осадков. Воды комплекса дренируются сетью глубоко врезанных речных долин, балок и оврагов и большим количеством родников, пластовых выходов, мочажин.

В структуре почвенного покрова преобладают серые лесные почвы, которые на останцово-водораздельных массивах представлены родом неполноразвитых (слабо-, средне- и сильнощебнистых) серых лесных почв. На нижних участках склонов (в центральных частях речных бассейнов) распространены оподзоленные и выщелоченные черноземы.

Состав лесных массивов этой группы природных комплексов отличается значительным разнообразием: кроме дубовых лесов, значительна площадь липняков, ясенников. В виде вторичных лесов встречаются осинники, реже березняки, структура которых близка к коренным лесам. На участках с пастбищным использованием травянистый покров сильно изрежен и представлен дерновинками типчака, тонконога степного; типичны участки с разрушенным почвенным покровом, с выходами щебня опок и мергелей.

Результаты и их обсуждение

Анализ космических снимков показывает, что взаимодействие гидроклиматических условий и литогенной основы определяет обособление в пределах ландшафтного профиля в бассейне р. Чебер-чинка лесных и лугово-степных геокомплексов (рис. 1).

В зависимости от характера литогенной основы формируется следующая система геокомплексов.

1 - останцово-водораздельные массивы, сложенные элювием кремнисто-карбонатных пород со светло-серыми и серыми лесными щебнистыми почвами под широколиственными лесами, выборочно распаханные. Геокомплексы имеют сравнительно простую морфологию и легко опознаются на снимках по крупным эрозионным останцам, расчлененным узкими и глубокими эрозионными формами рельефа. Для плоских вершин с фрагментами олигоценовой поверхности выравнивания характерны высокие показатели яркости, особенно на участках выхода коренных отложений на дневную поверхность (крутых склонах останцово-водораздельных массивов, эрозионных бороздах). Широколиственные леса дешифрируются по темному тону, нечеткой микрозернистой структуре рисунка, на вырубках тон фотоизображения более светлый.

2 - пологоволнистые средние участки склонов, сложенные маломощными элювиально-делювиальными суглинками, подстилаемыми карбонатными породами верхнего мела с темно-серыми лесными почвами, оподзоленными и карбонатными черноземами под широколиственными лесами, преимущественно распаханные. Геокомплексы дешифрируются по общему уменьшению яркости мозаичного ландшафтного рисунка, формирующегося под влиянием неоднородности мощности делювиальных суглинков, сочетающейся с выходами на дневную поверхность светлоокрашенных карбонатных пород. Широколиственные леса, как правило, более остепненные, имеют ограниченное распространение.

БИОЛОГИЯ. НАУКИ О ЗЕМЛЕ

2013. Вып. 3

3-й канал

250 '200 150

300

4-й канал

600 рх

600 рх

100 200 300 400 £00 600 рх

Комбинация 4, 5Г 1-го каналов

600 рх

2 4 3 1

PiSZ * Pis;

Kil-sî—' •I ^—^Жз t-St

к,al и-/— к,ai

Рис. 1. Чеберчинский полигон: - альбский ярус нижнего мела - глины, алевролиты, пески, песчаники; K2t-st - туронский, коньякский и сантонский ярусы верхнего мела - мергели, мел, глины, песчаники, опоки; Р^ - сызранская свита палеогена - опоки, пески, песчаники, алевриты, диатомиты, трепела; 1 - 5 - географические урочища

3 - пологонаклонные и крутые склоны преимущественно южных и западных экспозиций, сложенные карбонатными породами, перекрываемыми маломощными суглинками с серыми лесными в различной степени смытыми почвами. Характерные черты ландшафтного рисунка формируются силь-норазветвленной эрозионной сетью, обусловливающей склоновую микрозональность на фациальном уровне и локальное проявление оползневых процессов, небольшими массивами лесов и кустарниковых зарослей, в совокупности определяющих значительное варьирование яркости фотоизображения.

4 - нижние придолинные склоны, сложенные делювиальными суглинками с выщелоченными и луговыми черноземами под луговыми степями, значительно распаханные. Для геокомплексов характерен наиболее темный тон изображения. Балки и долины малых рек корытообразные. Распространены неглубокие западины с неглубоким залеганием подземных вод и доминированием гигрофитной растительности. Они изображаются в виде очень темных пятен, обычно округлой формы. ПТК практически полностью распаханы. Естественная луговая растительность сохранилась на склонах балок и дешифрируется по светло-серому тону фотоизображения.

5 - пойменные геокомплексы обособляются по характерной форме речных долин и по рисунку фотоизображения, опознаются по характерному рисунку элементов строения поймы - русло, старич-ные понижения.

На основании анализа последовательностей конечных разностей первого порядка, градиента и лапласиана были выделены интервалы повышенного ландшафтного разнообразия. Исследования проводились в рамках 1, 2 и 3-го спектральных диапазонов (рис. 2).

5 И нанял

^ 1?0 101) и 33 £ е>и

* 23

гсз зсо эоа ¿со 5во

Кенечнан раэнмтъ первого порядка

&33 к!

^ 23

л 13

5 о

£ -13

^ -20

-33

•3

103

2С0

ЭОС

Градиент

¿СО

53С

&33 ш

* 1П

& А

о

- -13

о.

^ -20

.ш

1±:

С 103 ¿СО ЭЗО ¿СО 530

Аппроксимация лапласиана

&33 м*

и

Сг

О.

с;

750 150

Рис. 2. Выделение неоднородных участков на основании анализа последовательностей конечных разностей, градиента и лапласиана. 1-й спектральный диапазон

Высокий линейный коэффициент корреляции, близкий к единице, свойствен для каждой пары характеризующих последовательностей. Это показывает, что три используемых метода дают схожий результат при применении их в рамках трех спектральных диапазонов и позволяют выделить сходные результаты по оценке ландшафтного разнообразия.

Анализ свидетельствует, что ландшафтное разнообразие на локальном уровне зависит от особенностей литогенной основы и типа антропогенного воздействия. Наиболее высокие значения показатель приобретает в контрастных зонах границ лесных массивов и сельскохозяйственных земель на останцово-водораздельных массивах, крутых склонах с выходами карбонатных горных пород на дневную поверхность, селитебных ландшафтах.

Таблица 2

Коэффициент корреляции между последовательностями конечных разностей, градиента

и лапласиана

Канал Коэффициент корреляции между последовательностями

конечных разностей и градиента конечных разностей и лапласиана градиента и лапласиана

1-й 0,969 0,896 0,898

2-й 0,983 0,970 0,944

3-й 0,991 0,954 0,940

БИОЛОГИЯ. НАУКИ О ЗЕМЛЕ

2013. Вып. 3

Выводы

Эффективное развитие современного ландшафтоведения сопряжено с совершенствованием методологии и методики синтетического ландшафтного картографирования, основанного на использовании программных средств ГИС и многозональных космических снимков. Для отработки технологий картографирования необходимо создание системы эталонных полигонов для дешифрирования материалов дистанционного зондирования Земли, которые призваны обеспечить объективность выделения иерархической системы природных территориальных комплексов, ландшафтного разнообразия.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Николаев В.А. Классификация и мелкомасштабное картографирование ландшафтов. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1978. 62 с.

2. Ямашкин А.А. Ландшафты Мордовской АССР и их изменение в процессе хозяйственного освоения территории: автореф. дис. ... канд. геогр. наук. М., 1985. 20 с.

3. Ямашкин А.А. Геоэкологические основы исследования процессов хозяйственного освоения ландшафтов (на примере Республики Мордовия): автореф. дис. ... д-ра геогр. наук. Воронеж, 1999. 33 с.

4. Ямашкин А.А. Электронная ландшафтная карта как основа для геоэкологического анализа и ландшафтного планирования территории / Культурный ландшафт Мордовии (геоэкологические проблемы и ландшафтное планирование). Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 2003. С. 17-28.

5. Потемкин В.Г. Справочник по MATLAB. URL: http://matlab.exponenta.ru/ml/book2

Поступила в редакцию 15.04.13

A.A. Yamashkin, S.A. Yamashkin, A.A. Klikunov, A.G. Akashkina, U.S. Shukshin Application of GIS in the analysis of morphological structure of the landscape

The article describes a development technique for a synthetic landscape map of the Republic of Mordovia. The study of the landscape diversity, based on analyzing of pixel brightness in Landsat satellite images by calculating of finite differences, gradient and Laplacian on a sample test polygon is carried out.

Keywords: landscape diversity, brightness, finite difference, gradient, laplacian, numerical methods.

Ямашкин Анатолий Александрович, доктор географических наук, профессор декан географического факультета E-mail: yamash@smtp.ru

Ямашкин Станислав Анатольевич, аспирант E-mail: yamashkinsa@mail.ru

Кликунов Андрей Александрович, аспирант E-mail: alt_fan@list.ru

Акашкина Александра Геннадьевна, аспирант Шукшин Юрий Сергеевич, аспирант

ФГБОУ ВПО «Мордовский государственный университет» 430000, Россия, г. Саранск, ул. Большевистская, 68

Yamashkin A.A., doctor of geography, professor E-mail: yamash@smtp.ru

Yamashkin S.A., postgraduate student E-mail: yamashkinsa@mail.ru

Klikunov A.A., postgraduate student E-mail: alt_fan@list.ru

Akashkina A.G., postgraduate student

Shukshin U.S., postgraduate student

Mordovia State University

430000, Russia, Saransk, Bolshevistskaya st., 68