Итоги филологической вечеринки

Значения нормализованного вегетационного индекса сегодня служат главным показателем в дистанционной оценке растительности. С его помощью определяют тип сообществ, продуктивность, биомассу, фенологическую фазу, экологическое состояние и другие параметры с расплывчатыми определениями. Редкая публикация на тему дистанционной оценки растительного покрова обходится без упоминания, пережевывания или оправдания посредством этого индекса унылых и несостоятельных результатов. Индекс действительно связан с количеством фотосинтетически активной биомассы, прост в использовании, легко объясним и многократно проверен. Но если исследование начинают с расчета индекса, после чего выбирают подходящую шкалу, а в конце вспоминают о продромусе, то ничего полезного от такой работы не жди.

Любое растительное сообщество уникально по своей структуре: видовое разнообразие и неоднородность размещения растений отражаются во взаимном перекрытии вегетативных органов, а это ведет к более тонким последствиям, таким, например, как фототропизм. Но тонкости обсуждаются редко, гораздо проще на них внимание не обращать, счесть незначительными либо плюнуть. Тем более, что цель исследования часто расплывчата, а потому всегда можно подогнать методику к нужному выводу. В итоге: неоднозначные, сомнительные, бесполезные и глупые результаты.

Радует массовость подобных статей. Вполне может оказаться, что благодаря пренебрежению биологическим смыслом, именно при таком подходе будут найдены новые способы дешифрирования растительности. Да, применяемые методики сомнительны, но благодаря этому подобные исследования дешевы, а следовательно доступны большему числу людей, что увеличивает шансы случайно обнаружить важные закономерности. Массовость, низкий порог входа и проверенный способ научного тыка оставляют надежду, хоть она и выглядит больше как самообман и оправдание научного бессилия.

Вероятно вы уже догадались, что все написанное выше не имеет к вегетационным индексам никакого отношения. А это потому, что я не прекращаю традицию безумных вечеринок и в минувшие выходные поставил перед собой амбициозную цель: написать самый уродский наукообразный текст. По всем правилам «Вестника Тудымского Университета», но такой, что-бы от его чтения тошнило в физическом смысле.

Задача непростая, но я добился успеха: тошнотворные порывы при чтении слабее чем я ожидал, но у текста невероятная суицидально-депрессивная мощь. Публиковать в этой связи я пока его остерегаюсь, но любопытен результат сопутствующих размышлений.

В поисках самых ужасных словесных конструкций, которые обволакивали бы идейную пустоту я увлекся проблемой формализации предложений. Можно ли конструировать текст искусственно? С этой целью и были написаны три представленных абзаца о применении вегетационных индексов.

Технологию конструкции взял из кинематографа, выстроив каждое предложение в соответствии с одним из правил съемки или монтажа. В первом абзаце использованы принципы (по порядку): статической съемки, статической панорамы, динамической панорамы, объезда и следования. Во втором абзаце: наезд, ускорение, фокусировка и повышение насыщенности. В третьем: контрпункт, голландский угол, отъезд и замедление.

Результат получился топорный и очень обидно, что не доработаны всякие L-переходы. Но если в текст добавить смысл и разбавить его раз в пять с интерполяцией приемов, то результат получается довольно любопытный. Прекрасный бонус к развлечению выходного дня. Теперь можно и поработать.

Картографический экзерсис

Нет ничего сексуальнее тригонометрии в необычных местах. Например, представление двумерного массива в качестве суммы квадратов синуса и косинуса. Это позволяет извлечь угол, который мало что дает, но невероятно притягивает. Или взять индекс NDVI. В конце семидесятых Ричардсон и Виганд предложили перпендикулярный вегетационный индекс — по сути бесполезная фигня, но какой полет мысли!

Или взять перпендикулярную раскраску слоя в гисах. Обычно одноканальные растры красят примитивно: малые значения красненьким, а большие зелененьким или наоборот. Но иногда имеет смысл одним цветом выделить краевые значения, а другим центральные. Сделать это можно разными способами, начиная от ручного задания диапазона, заканчивая вычислением модуля разницы текущего и среднего пикселя. Но все это так грубо, что даже противно. Другое дело — подключить тригонометрию.

Представьте, что значения яркости в канале соответствуют величине некоторого мифического угла. Сам этот угол пусть никого не интересует, важно лишь то, что в прямоугольном равнобедренном треугольнике оба острых угла равны сорока пяти градусам. Это значит, что нормализовав значения яркости к диапазону 0-90, мы получим пересечение графика синуса и косинуса яркости для значения 45. Следовательно, чем ближе значения яркости к медиане, тем ближе значения тангенса яркости к единице.

В практическом смысле это дает возможность выделять объекты со средними значениями. Например, поля на растре вегетационного индекса. Более того, немного поиграв с настройками диапазона отображения или добавив в расчеты побольше степеней, мы можем неплохо отсеивать объекты с резко отклоненными значениями, например водоемы.

Много ли это дает в реальной работе? Да почти ничего. Но боже мой, как же это сексуально.

Полигоны и лесополосы

Разделение лесов, кустов и полей на старых ландсатах при помощи растра высот

Вот смотрите. Берем седьмой Ландсат за июль 1999 года на территорию Игнатьевского сельского поселения в Адыгее и строим по нему растр вегетационного индекса. Он же — стандартный NDVI, который считается по формуле (nir-red)/(nir+red), где nir — инфракрасный канал, а red — красный. В результате имеем вот такую хренотень:
NDVI-index

А теперь берем снимки Alos, которые улучшенный Астер, который, в свою очередь, отснял эту же территорию несколько месяцев спустя:
Alos

Теперь открываем JOSM и рисуем осевые линии лесополос:
JOSM

Которые затем буферизуем в QGis-e до ширины 100 м (что-бы ухватить разные пикселы Ландсата) и режем на стометровые отрезки поперек. Это в QGis требует особой акробатики, но мы справляемся. Самое главное, что-бы квадраты обязательно выходили за границы лесополосы:
лесополосы

Теперь считаем зональную статистику по двум растрам. С данных Alos снимаем размах, который соответствует разности максимальной и минимальной высоты в каждом полигоне (перепад высот). С растра NDVI снимаем среднее значение индекса в каждом полигоне. Экспортируем все это во внешнюю таблицу и строим примитивный график:
график

Благодаря тому, что полигоны превосходят по ширине лесные полосы, они захватывают области перепада высот между поверхностью земли и вершиной деревьев. Таким образом, мы делим область внутри полигонов на три нечеткие группы:
график с пояснениями

Остается только повторить процедуру в обратном порядке и получим простейшую карту растительности.

Уверен, что эти размышления уже много раз описаны, но как-то все описания мимо меня прошли. Но самое главное в другом. Даже если отмести всякий лженаучный бред про информационные поля, все-равно выходит, что информация очень тесно связана между собой. Остаточная информация хранит свойства объекта также, как ящик с песком из которого вытащили отлитую деталь. Собственно, из-за размышлений на эти философские темы, я и проебал заявку на тендер.