Математико-статистический анализ геоизображений для изучения пространственной организации геосистем

Важное направление ландшафтных исследований – разработка новых методов количественного анализа пространственной информации на развивающейся теоретической основе, в данном случае – теории сложных геосистем-комплексов, их моделей линейной упорядоченности и связности различных частей территориального целого. Метод основан на процедурах касательного расслоения геосистемных функций связи географических характеристик и их преобразовании, позволяющем выделять генетическую основу (геоном) ландшафтной структуры и организации по космическим снимкам. Растровые геоизображения развертываются в линейную последовательность пикселов, и проводится расчет линейной зависимости значений яркости этих элементов в разных каналах снимка методом скользящей регрессии. Выделен геоном и проведено растровое картографирование коэффициентов регрессии как параметров порядка горных ландшафтов южного макросклона Тункинских гольцов Восточного Саяна. Вычисленная по пространственным данным многолучевая функция геонома отображает скрытую сущность исходного геоизображения, которое может быть восстановлено по этой функции с 88%-ной точностью. Каждый луч выделяет геоном соответствующего геомера, по которому появляется возможность сравнивать и типизировать геосистемы, а также прослеживать их пространственную и временную изменчивость. Высокие значения параметров порядка связности относятся к геосистемам высокогорья, северных склонов и речных долин, а также они выделяют точечные границы ядер геомеров и линеаменты территориальной структуры.

1. Авдеев В.А., Яблонский Л.И. Обеспечение геоинформационной связности территории на основе развития инфраструктуры пространственных данных // Вест ник СГУГиТ. 2022. Т. 27. № 3. С. 30–39.

2. Варшанина Т.П., Плисенко О.А., Зорин В.П. и др. ГИСНИ самоорганизации геосистем // Материалы Между народной конференции «ИнтерКарто. ИнтерГИС». 2013. Вып. 19. Т. 1. С. 94–99.

3. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: Изд-во Политех. ун-та, 2005. 520 с. Гомология и гомотопия географических систем / под ред. А.К. Черкашина, Е.А. Истоминой. Новосибирск: Гео, 2009. 351 с.

4. Инькова О., Манзотти Э. Связность текста. Мереологические логико-семантические отношения. М.: Языки славянской культуры, 2019. 376 с. Иоффе А.Д., Тихомиров В.М. Двойственность выпуклых функций и экстремальные задачи // УМН. 1968. Т. 23. Вып. 6. С. 51–116.

5. Истомина Е.А. Геоинформационное картографирование ландшафтов Тункинской котловины на основе метода факторально-динамической классификации // Геодезия и картография. 2012. № 4. С. 32–39.

6. Истомина Е.А., Черкашин А.К. Математические модели географического комплекса и их применение для анализа космической информации // Известия РАН. Сер. географическая. 2005. № 2. C. 103–113.

7. Истомина Е.А., Черкашин А.К. Выделение границ функционально однородных ареалов на космических снимках на основе вычисления определителя Якоби // География и природные ресурсы. 2013. № 1. С. 157–165.

8. Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю., Федяева М.В. и др. Отображение пространственного варьирования свойств ландшафтного покрова на основе дистанционной информации и цифровой модели рельефа // Известия РАН. Сер. географическая. 2008. № 4. С. 112–124.

9. Комиссарова Т.С., Скупинова Е.А., Титова О.В. Геоэкологический каркас территории как пространственная совокупность геосистем разного типа // Вестник ЛГУ им. А.С. Пушкина. 2013. Т. 3. № 1. С. 7–17.

10. Макунина Г.С. Три составляющие системной организации ландшафта в концепциях Ф.И. Козловского, А.А. Крауклиса и В.Н. Солнцева // География и при родные ресурсы. 2010. № 1. С. 18–23.

11. Солнцев В.Н. Системная организация ландшафтов (проблемы методологии и теории). М.: Мысль, 1981. 239 с. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978. 318 с.

12. Хакен Г. Тайны природы. Синергетика: наука о взаимодействии. М.; Ижевск: Ин-т компьютерных исследований, 2003. 320 с.

13. Хорошев А.В. Полимасштабная организация географического ландшафта. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2016. 416 с.

14. Хорошев А.В., Пузаченко Ю.Г., Дьяконов К.Н. Современное состояние ландшафтной экологии // Известия РАН. Сер. географическая. 2006. № 5. С. 12–21.

15. Черкашин А.К. Полисистемное моделирование. Новосибирск: Наука, 2005. 280 с.

16. Черкашин А.К. Метатеоретическое семиотическое моделирование в науке и технике // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2022. № 2(26). С. 5–23.

17. Черкашин А.К., Распутина Е.А. Комплексная география как направление теоретических исследований и моделирования // Географический вестник. 2022. № 1(60). С. 6–22.

18. Bittner T. Towards a Quantum Theory of Geographic Fields, 13th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT 2017), Leibniz International Proceedings in Informatics, Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, Dagstuhl Publishing, 2017, Article no. 5, р. 5:1–5:14.

19. Morozov A.S., Kontsevik G.I., Shmeleva I.A. et al. Assessing the transport connectivity of urban territories, based on intermodal transport accessibility, Frontiers in Built Environment, 2023, vol. 9, DOI: 10.3389/fbuil.2023.1148708.

20. Remote Sensing and GIS for Ecologists: Using Open Source Software, M. Wegmann, B. Leutner, S. Dech (еds.), Pelagic Publishing Ltd, 2016, 352 p.

21. Yarham R. How to Read the Landscape, A Crash Course in Interpreting the Great Outdoors, Ivy Press, 2018, 256 p.