Дешифрирование геоморфометрических характеристик дневной поверхности покровных ледников по материалам дистанционного зондирования

Обеспечение жизнедеятельности Антарктической научной станции Восток осуществляется санно-гусеничными походами, отправным пунктом которых является станция Прогресс. Однако трасса следования санно-гусеничных походов является небезопасной из-за наличия на ее пути ледниковых трещин. В настоящий момент для оперативного выявления скрытых ледниковых трещин не существует однозначного решения. В работе предложена методика поиска скрытых ледниковых трещин с использованием цифровых моделей поверхности ледника. Суть заключается в расчете и интерпретации геоморфометрических характеристик, которые могут быть дополнены текстурными признаками Харалика. Полученные результаты показывают, что использование данных дистанционного зондирования Земли является не только безопасным, но и эффективным способом обнаружения ледниковых трещин.

ВВЕДЕНИЕ ……………………………………………………………………………………………………………………………… 3
ГЛАВА 1. СТАНЦИЯ ПРОГРЕСС И ЕЕ РОЛЬ В ИССЛЕДОВАНИИ АНТАРКТИДЫ ……………….. 5
1.1.История отечественных антарктических экспедиций …………………………………………………………… 5
1.2.Российская научная станция Прогресс ……………………………………………………………………………….. 8
ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЯ ЛЕДНИКОВЫХ ТРЕЩИН ………………………………………………………….. 12
2.1.Ледниковые трещины……………………………………………………………………………………………………… 12
2.2.Наземные способы изучения ледниковых трещин ……………………………………………………………… 15
2.3. Применение дистанционного зондирования Земли в исследовании ледниковых трещин ……… 17
ГЛАВА 3. МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ РЕЛЬЕФА МЕСТНОСТИ ……………………………………………………… 22
3.1.Геоморфометрический анализ рельефа …………………………………………………………………………….. 22
3.2.Текстура цифровых моделей местности ……………………………………………………………………………. 30
3.3. Методы текстурного анализа изображений ………………………………………………………………………. 33
ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ ……………………………………………………………………………………….. 41
4.1. Обоснование выбора методов анализа цифровой модели поверхности ледника …………………… 41
4.2.Используемые материалы и описание региона ………………………………………………………………….. 42
4.3.Анализ цифровой модели поверхности …………………………………………………………………………….. 46
4.3.1.Расчет локальных геоморфометрических характеристик ……………………………………………… 46
4.3.2. Расчет текстурных признаков Харалика …………………………………………………………………….. 49
4.4. Результаты практической части ………………………………………………………………………………………. 53
4.4.1.Оценка эффективности используемых методов …………………………………………………………… 53
4.4.2.Обнаружение новых трещин ……………………………………………………………………………………… 56
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ………………………………………………………………………………………………………………………. 60
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ………………………………………………………………………………………………………… 61
ПРИЛОЖЕНИЕ 1……………………………………………………………………………………………………………………. 65
ПРИЛОЖЕНИЕ 2……………………………………………………………………………………………………………………. 68

В работе предложена методика поиска скрытых ледниковых трещин с использованием
цифровых моделей поверхности ледника. Суть заключается в расчете и интерпретации
геоморфометрических характеристик. Поскольку в общем виде, морфометрические методы
исследования рельефа применяют количественные критерии к анализу форм, традиционные
морфометрические величины могут быть дополнены текстурными характеристиками,
которые по своей сути тоже основываются на анализе числовых данных. Данная идея и легла
в основу разработанной методики. Практической реализацией методики стали обнаруженные
скрытые ледниковые трещины.
Выполненный обзор существующих методов исследований ледниковых трещин
показал, что для изучения трещин как отдельных объектов наиболее подходящими являются
результаты аэрофотосъемки, выполняемые сегодня преимущественно БПЛА. Были
проведены геоморфометрический и текстурный анализ цифровых моделей дневной
поверхности покровного ледника участка СГП Восток-Прогресс с учетом географических
особенностей данного региона. Оценка эффективности применения обоих анализов показала,
что трещины удается распознать с вероятностью 73%, а также было найдено еще 18 скрытых
ледниковых трещин.
Полученные результаты показывают, что использование данных дистанционного
зондирования Земли, а именно аэрофотосъемки является не только безопасным, но и
эффективным способом обнаружения ледниковых трещин, в том числе скрытых.
Безусловно, предложенная методика может быть дополнена. Из многообразия методов
текстурного анализа был рассмотрен только один. В практической части участвовал
ограниченный набор данных ввиду отсутствия их разнообразия. Наконец, ледниковые
трещины движутся, и знание об их перемещении также может быть полезным для
проведения санно-гусеничных походов.

1. Астафуров В.Г., Аксёнов С.В., Евсюткин Т.В. Классификация перистой облачности
по данным MODIS с помощью нечеткой нейронной сети//Современные проблемы
дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014, Том 11, № 4. – С. 265–275
2. Батюков А.М., Разработка и реализация алгоритмов классификации изображений
биомедицинских препаратов: дис. к. ф.-м.н. СПбГУ, Санкт-Петербург, 2015 — С.107
3. Владов М.Л., Старовойтов А.В. Введение в георадиолокацию. Учебное пособие – М.:
Издательство МГУ, 2004. – С.153
4. ГрузманИ.С.,ПетроваК.Ю.Обнаружениеквазипериодических текстурс
использованием характеристик двумерного спектра мощности//Автометрия. 2015,
№2 – С. 4-11
5. Епифанцев О.Г., Плетенчук Н.С. Трещиноватость горных пород. Основы теории и
методы изучения. Методические рекомендации – Новокузнецк: СибГИУ, 2008 – С.41
6. Кизевальтер Д. С, Раскатов Г. И., Рыжова А. А. Геоморфология и четвертичная
геология. (Геоморфология и генетические типы отложений) – М.: Недра, 1981.- С.215
7. Конкин Ю.В., Колесенков А.Н. Распознавание изображений на основе текстурных
признаков Харалика и искусственных нейронных сетей // Известия ТулГУ.
Технические науки. 2016. №2. – С.117-123
8. Крылов Б.А. Фрактальный анализ полутоновых изображений // Научно-технический
вестник информационных технологий, механики и оптики.2003, Том 3, №5 – С. 112-
9. Лукин В.В, Клепиков А.В., Быстрамович А.А. Россия в Антарктике: современное
состояние и перспективы // Проблемы Арктики и Антарктики, 2010, Том 84, №1 – С.
53-66