Сезонные (подсезонные) состояния и природные ритмы геосистем

Многовременная космическая съемка Земли, проводимая с искусственных спутников типа «Метеор», "Космос", «Ландсат» спо­собна фиксировать природные состояния геосистем, свойственные их годичному динамическому ритму. Если американская систе­ма "Ландсат" обеспечивает получение повторных КС одной и той же территории через каждые 18 суток, то в течение года с ее помощью может быть получено более 20 КС, характеризу­ющих сезонные, подсезонные и погодные состояния геосистем. Выстроенные в последовательный ряд, они предстают как модель поведения ландшафта в течение годичного характерного времени, или так называемого годичного ландшафтного этоцикла (цикла поведения).

Известно, что каждый вид ландшафтов обладает достаточ­но своеобразной динамической структурой года. Поэтому они мо­гут быть различимы не только по структурно-генетическим, но и динамическим свойствам, по их поведению в определенных по­годных условиях, сезонах и подсезонах года. Отсюда напрашива­ется вывод: закономерные смены динамических состояний геосис­тем в течение определенных характерных времен (сезона, года, многолетних циклов) есть один из стецифических признаков их идентификации. Эти смены состояний, этоциклы, можно использо­вать в целях комплексного дешифрирования КС. Так, в сухостепных районах уже к середине лета типичные зональные геосистемы характеризуются прекращением вегетации растительных сообществ. Дерновинно-злаковые травостои к этому времени выгорают. Растительность же галофитно-луговых лима­нов, солонцово-солончаковых урочищ на низких речных и озерных террасах продолжает вегетировать. Названные группы природных геосистем, смежные территориально, оказываются в равных дина­мических состояниях, что находит яркое отражение в их косми­ческих и аэрофотоизображениях.

Выше было обращено внимание на то, что ландшафты, про­ходя через серию разных состояний в течение года, по-разному обнаруживают (маскируют или демонстрируют) свою структуру. Динамическое «мерцание» ландшафтных структур на КС и А4С вы­нуждает придти к выводу о необходимости ландшафтного дешифри­рования не одиночных (одномоментных) снимков, а материалов многовременной съемки. В противном случае вполне вероятна не­полнота дистанционного ландшафтного анализа.

Сошлемся в связи с этим на один из характерных примеров. А4С средней полосы России (южное Подмосковье, север Калуж­ской обл.) чаще всего изображают лесо-лугово-полевые агроландшафты моренных и водно-ледниковых равнин с дерново-подзолис­тыми почвами на покровных суглинках. Снимки, фиксирующие лет­ние состояния агроландшафтов, дают немалую информацию об их структуре, но далеко не всю. Любопытны в этом отношении снимки этих же объектов, выполненные в поздневесеннее, раннелетнее время (вторая половина мая - начало июня), когда на па­хотных угодьях уже прошла предпосевная обработка почвы, про­веден сев яровых культур, но их всходы еще не появились и не маскируют поверхность почвы. На таких снимках отчетливо чита­ется своеобразная пятнистость почвенного покрова пашни. Она была изучена почвоведами и палеогеографами и рассматривается как реликтовое образование палеомерзлотного генезиса. Унасле­дованная с перигляциальной эпохи позднего плейстоцена, она, од­нако, существенно сказывается на современных агропроизводственных свойствах пахотных земель. Во всех прочих состояниях, когда на полях размещаются сельскохозяйственные культуры или сохраняется пожнивная стерня, отмеченная структура почвенного покрова дистанционно не улавливается.

К сожалению, для большинства регионов пока нет хорошо подобранных рядов снимков сезонных и подсезонных состояний геосистем. Поэтому дистанционное изучение динамики природных ритмов продвинулось сравнительно недалеко. И все же некото­рый опыт подобного рода накоплен.

В течение 1980-1981 гг. у нас в стране была осуществле­на космическая съемка с помощью многозональной сканирующей системы "фрагмент" с ИСЗ «Метеор». Она позволила получить многовременные зональные КС, не уступающие по качеству аме­риканским снимкам системы «Ландсат». Увеличенные до масшта­ба 1:400 000, они стали объектами ландшафтно-динамического дешифрирования. Были проанализированы КС на один из степных районов Восточно-Европейской равнины, охватывающий террито­рию Калачской возвышенности, долины Среднего Дона и Нижнего Хопра.

Выполненные КС пред­ставляют местные ландшафты в трех резко отличных сезонных сос­тояниях: позднее-весеннем (середина мая), средне-летнем (конец ию­ля) и осеннем (начало октября). Дешифрирование производилось с использованием всей совокупности названных снимков - и в мно­гозональной, и в многовременной сериях. Помимо черно-белых зо­нальных снимков большую ценность представляли цветные, синте­зированные для каждого из указанных сезонов.

Распознавание ландшафтов по КС осуществлялось с учетом как неоднозначной спектральной яркости объектов дешифрирования, так и естественных и антропогенных смен их сезонных (подсезон­ных) состояний. Основная работа была выполнена по КС в красной зоне спектра, наиболее дифференцированно представляющей пахотные и пастбищные степные и лугово-степные земли. Цен­ная информация получена также со снимков в ближней инфракрасной и отчасти зеленой зонах, которые позволили выявить детали структуры пойменных - лесо-луговых урочищ и овражно-балочных - лугово-степных и байрачных (лесных).

Однако главное внимание было сосредоточено на другом аспекте проблемы - использовании в ландшафтном дешифрирова­нии преимуществ разносезонной космической съемки. Исследова­ние показало, что сельскохозяйственные степные ландшафты балочно-увалистой Калачской возвышенности выглядят на разносезонных КС в разной мере дифференцированно. Так, на майских снимках в оранжевой и даже красной зонах спектра возможнос­ти раздельного дешифрирования распаханных плакоров, прибалочных склонов, овражно-балочной сети, байрачных и нагорных дуб­рав сравнительно невысоки. В указанный сезон еще недостаточ­но ощущаются контрасты их спектральной яркости. Другое дело - космические изображения второй половины лета (конец июля). Они отлично дифференцируют многие морфологические элементы местного ландшафта. Например, на КС в оранжевой зоне байрачные леса и нагорные дубравы имеют темно-серый цвет, так как лиственные и кустарниковые породы сохраняют в это время го­да темно-зеленый аспект. Тогда как степной травостой и созрев­шие хлеба на полях уже подсохли и обусловливают светло-серый или серый тон космического изображения на степных увалах и ба­лочных склонах. На КС в ближней инфракрасной зоне того же времени года контраст между указанными природными и сольскохозяйственными объектами не менее значителен, но выражен об­ратным соотношением тонов: белый и светло-серый относятся к лесам, серый - степным пастбищам и посевам зерновых. Объяс­няется это тем, что в ближней инфракрасной зоне электромагнит­ного излучения вегетирующая растительность (в данном случае леса) достигает наивысших показателей коэффициента спектраль­ной яркости.

Наконец, на осенних (октябрьских) снимках как в оранжевой, так и красной зонах спектра овражно-балочная сеть, лесные и степные урочища просматриваются не' без труда, потому что леса лишились листвы, степной травостой усох, а покров озимых на па­хотных землях только формируется - контраст объектов дешифри­рования невелик. Осенняя съемка в ближней инфракрасной зоне да­ет снимки с немного более контрастной гаммой тонов.

Аналогичная сезонная (подсезонная) динамика свойственна ландшафтным аспектам песчаных надпойменных террас Дона и его притоков. Частично залесенные, но большей частью степные и даже опустыненные, с развеваемыми песками - кучугурами, они наиболее контрастны по своей морфологии и уверенно распозна­ются по летним снимкам в красной и ближней инфракрасной зо­нах. По КС в красной зоне легко различаются песчано-террасовыё урочища с сосновыми и березовыми лесами, пески, за­росшие степной растительностью и полуобнаженные подвижные. Наиболее достоверная идентификация террасовых - лесов по пород­ному составу обеспечивается летними снимками в ближней ин­фракрасной зоне.

Что касается пойменных ландшафтов, то самое лучшее пред­ставление об их морфологической структуре дают КС поздневесенней съемки - после схода половодья; особенно в зеленой и ближней инфракрасной зонах. В начале вегетационного периода весьма контрастные аспекты здесь создают лесные, луговые, лугово-болотные и лугово-степные урочища разных высотных уровней поймы. В разное время вышедшие из-под полых вод, они находятся в неодинаковых динамических состояниях, В то время весьма широк диапазон спектральных яркостей названных урочищ. Он заметно сужается летом, снова возрастая к началу осени.

Так, идентифицируя один ландшафт за другим с варьирова­нием зональных и многовременных разносезонных снимков, уда­лось выполнить ландшафтное дешифрирование Калачской возвы­шенности и смежных территорий с дробностью до географических местностей и урочищ. Одним из итогов работы стала серия среднемасштабных карт региона: ландшафтная, эрозии почв, агроландшафтная.

Как видно, ландшафтное дешифрирование на основе материа­лов многозональной и многовременной космической съемки пред­полагает двоякий подход. С одной стороны, идет поиск оптималь­ных для каждого ландшафта зон съемки, с другой - не менее оп­тимального в аспективном отношении сезонного (подсезонного) состояния ландшафтов. Когда удается найти наилучший вариант совмещения того и другого, тогда и достигается наибольший ус­пех. При этом каждый вид ландшафта предстает в своей особой яркостно-динамической специфике.

Сказанное позволяет заключить: 1) тоновая гамма косми­ческих изображений ландшафта зависит от спектральных яркостей слагающих его антропогенных и природных элементов, в свою оче­редь зависящих от их динамических (сезонных, подсезонных, погод­ных) состояний; 2) эталонирование КС ландшафтов нельзя ограни­чивать одномоментными снимками; оно должно включать многовременные дистанционные модели, выполненные на многозональной основе; 3) в целях структурно-динамического дешифрирования для каждого вида (группы видов) ландшафтов необходим оптимальный набор. КС, как определенных спектральных зон, так и сезонных (подсезонных) состояний.

При достаточно частой повторности аэрокосмической съемки возможно дистанционное слежение (мониторинг) за многими при­родными режимами, свойственными ландшафтам. Среди них: ста­новление и сход снежного покрова, ледостав и разрушение ледово­го покрова на реках и озерах, прохождение половодий и паводков, основные фазы вегетации естественного растительного покрова, технологические циклы обработки сельскохозяйственных земель и фенофазы возделываемых культур. Таким образом динамические ритмы жизни ландшафтов становятся вполне доступными объекта­ми дистанционного исследования в условиях многовременной аэро­космической съемки.