Ученые из Москвы и Тюмени разработали методику крупномасштабного дешифрирования арктических ландшафтов (1 : 10000), основанную на использовании открытых исходных данных и общедоступного программного обеспечения. При работе они определили интервалы значений базовых параметров классификации, которые непосредственно влияют на точность и достоверность результатов. Для апробации метода были привлечены полевые материалы, полученные сотрудниками ТюмГУ ранее в ходе многолетних исследований территории острова Белый.

Исследования на о. Белый проводились по инициативе правительства Ямало-Ненецкого автономного округа (ЯНАО) и при поддержке гранта РФФИ. Остров Белый был выбран в качестве тестового объекта решением правительства ЯНАО о создании научного стационара для планомерных фундаментальных исследований последствий антропогенного воздействия на арктические экосистемы.

Непосредственно для проведения тестового картографирования был выбран небольшой участок размером 3.6 × 2.3 км, распложенный в центральной части острова и примечательный тем, что здесь проходит сквозная долина рек Пахаяха и Нябилахаяха. Описание эталонов дешифрирования включало данные по формам рельефа, почвенному и растительному покрову, глубине сезонного протаивания грунтов и ландшафтные описания.

«В настоящее время в арктических регионах наблюдаются масштабные изменения природных условий. Их причинами являются глобальные климатические колебания и антропогенные воздействия, связанные с интенсификацией добычи углеводородов и традиционного природопользования, конкретно — оленеводства. Потому необходимо отслеживать состояние структуры и разнообразия ландшафтного покрова. Результаты нашего исследования показали, что апробированный способ позволяет более детально подходить к оценке ландшафтной дифференциации территорий, — сообщил заведующий кафедрой картографии и геоинформационных систем ТюмГУ Ильдар Идрисов.

Для территории острова Белый ученые впервые использовали высокодетальные снимки со спутника “Ресурс-П” и цифровые модели рельефа ArcticDEM. «Результаты исследования показали, что метод опорных векторов (SVM) для небольших территорий при оптимальном выборе параметров ядра, равномерной обучающей выборке и достаточном наборе признаков позволяет получить точность классификации более 90%. Это сопоставимо с уровнем точности нейронных сетей с современной архитектурой, требующих при этом трудоемкого обучения и значительных вычислительных ресурсов, — пояснил научный сотрудник АО «Российские космические системы» Олег Сизов. — SVM может рассматриваться как аналог простой двухслойной нейронной сети, где число нейронов на скрытом слое определяется автоматически как число опорных векторов».

Авторы работы намерены расширить набор исходных данных за счет материалов съемки с беспилотных летательных аппаратов, а результаты классификации метода опорных векторов (SVM) улучшить за счет дополнительных тематических слоев морфометрического анализа цифровых моделей рельефа.

С помощью предложенной технологии ученые планируют выполнить крупномасштабное ландшафтное картографирование всей территории острова Белый. Ожидается, что впоследствии технология станет рабочей для любого арктического ландшафта.