ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ АВТОМАТИЧНИХ ПАТЕРНОВИХ МОРФОМЕТРИЧНИХ КЛАСИФІКАЦІЙ ФОРМ РЕЛЬЄФУ НА ОСНОВІ ЦИФРОВИХ МОДЕЛЕЙ ВИСОТ

О.В. Сизенко

doi:10.32999/ksu2413-7391/2023-18-7

О.В. Сизенко https://orcid.org/0000-0002-9158-1693

DOI: https://doi.org/10.32999/ksu2413-7391/2023-18-7

Ключові слова: форма рельєфу, геоморфометрія, індекс топографічної позиції, геоморфон, FABDEM

Анотація

У статті проведено порівняльний аналіз автоматичних геоморфометричних класифікацій на основі цифрових моделей висот з використанням різних методів, зокрема методу класифікації форм рельєфу на основі індексу топографічної позиції (ТРІ) та методу геоморфонів. З метою порівняльного аналізу результатів класифікацій означені методики були апробовані на двох орієнтованих за основними сторонами горизонту ключових ділянках квадратної конфігурації з різною морфологією рельєфу в межах Дніпропетровської області. У результаті дослідження було встановлено, що патерни топографічної поверхні, виділені за методом геоморфонів, забезпечують більш точні й достовірні результати у великомасштабних дослідженнях порівняно з використанням ТРІ. Виявлено, що метод, заснований на індексі топографічної позиції, є найбільш придатним для середньо- та дрібномасштабного картографування, оскільки при однакових параметрах зовнішнього радіусу пошуку він показав меншу деталізацію. Основною проблемою геоморфометричного аналізу є те, що чітке розмежування форм рельєфу часто неможливе, оскільки вони не мають чітких меж, відповідно, інтерпретація цих форм, незважаючи на математичну основу класифікацій, все ще залишається досить суб’єктивною. Вперше в Україні для великомасштабного геоморфометричного аналізу на ключових ділянках було апробовано нову цифрову модель висот FABDEM з просторовою роздільною здатністю 1 дугова секунда, виявлено її переваги і недоліки порівняно з іншими аналогічними глобальними моделями. В дослідженні було уточнено базову термінологію геоморфометричних досліджень, запропоновано україномовні відповідники розробленим у зарубіжній літературі класам форм рельєфу на основі TPI та геоморфонам, обґрунтовано необхідність розмежування різновидів цифрових моделей, а саме цифрової моделі рельєфу (ЦМР) і цифрової моделі поверхні (ЦМП) у контексті розуміння рельєфу топографічної поверхні як організації поля висот. Результати дослідження можуть бути використані для вирішення різноманітних задач, пов’язаних з вивченням та аналізом рельєфу території.

Посилання

1. Gawrysiak, L., & Kociuba, W. (2020). Application of geomorphons for analysing changes in the morphology of a proglacial valley (case study: The Scott River, SW Svalbard). Geomorphology, 371, 107449. URL: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2020.107449.
2. Gioia, D., Danese, M., Bentivenga, M., Pescatore, E., Siervo, V., & Giano, S. I. (2020). Comparison of Different Methods of Automated Landform Classification at the Drainage Basin Scale: Examples from the Southern Italy. Lecture Notes in Computer Science. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58802-1_50.
3. Gioia, D., Danese, M., Corrado, G., Di Leo, P., Amodio, A., & Schiattarella, M. (2021). Assessing the Prediction Accuracy of Geomorphon-Based Automated Landform Classification: An Example from the Ionian Coastal Belt of Southern Italy. ISPRS International Journal of Geo-information, 10(11), 725. URL: https://doi.org/10.3390/ijgi10110725.
4. Guth, P. L., Van Niekerk, A., Grohmann, C. H., Muller, J., Hawker, L., Florinsky, I. V., Gesch, D. B., Reuter, H., Herrera-Cruz, V., Riazanoff, S., López-Vázquez, C., Carabajal, C. C., Albinet, C., & Strobl, P. (2021). Digital Elevation Models: Terminology and Definitions. Remote Sensing, 13(18), 3581. URL: https://doi.org/10.3390/rs13183581.
5. Hawker L. & Neal J. (2021): FABDEM V1-0. URL: https://doi.org/10.5523/bris.25wfy0f9ukoge2gs7a5mqpq2j7.
6. Hawker, L., Uhe, P., Paulo, L., Sosa, J., Savage, J. L., Sampson, C., & Neal, J. (2022). A 30 m global map of elevation with forests and buildings removed. Environmental Research Letters, 17(2), 024016. URL: https://doi.org/10.1088/1748-9326/ac4d4f.
7. Jasiewicz, J., & Stepinski, T. F. (2013). Geomorphons – a pattern recognition approach to classification and mapping of landforms. Geomorphology, 182, 147–156. URL: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2012.11.005.
8. Jenness, J. (2006). Topographic Position Index (tpi_jen.avx) extension for ArcView 3.x, v. 1.3a. Jenness Enterprises. URL: http://www.jennessent.com/arcview/tpi.htm.
9. Liao, J., Zhou, J., & Yang, W. (2021). Comparing LiDAR and SfM digital surface models for three land cover types. Open Geosciences, 13(1), 497–504. URL: https://doi.org/10.1515/geo-2020-0257.
10. Mashimbye, Z. E., & Loggenberg, K. (2023). A Scoping Review of Landform Classification Using Geospatial Methods. Geomatics, 3(1), 93–114. URL: https://doi.org/10.3390/geomatics3010005.
11. Mokarram, M., Roshan, G., & Negahban, S. (2015). Landform classification using topography position index (case study: salt dome of Korsia-Darab plain, Iran). Modeling Earth Systems and Environment, 1(4). URL: https://doi.org/10.1007/s40808-015-0055-9.
12. Pál, M., & Albert, G. (2021). The use of geomorphons in geodiversity assessment. EGU General Assembly Conference Abstracts. URL: https://doi.org/10.5194/egusphere-egu21-1363.
13. Polidori, L., & Hage, M. E. (2020). Digital Elevation Model Quality Assessment Methods: A Critical Review. Remote Sensing, 12(21), 3522. URL: https://doi.org/10.3390/rs12213522.
14. Siervo, V., Pescatore, E., & Giano, S. I. (2023). Geomorphic analysis and semi-automated landforms extraction in different natural landscapes. Environmental Earth Sciences, 82(5). URL: https://doi.org/10.1007/s12665-023-10823-4.
15. Stoker, J. M. (2020). Defining technology operational readiness for the 3D Elevation Program – A plan for investment, incubation, and adoption. U.S. Geological Survey Open-File Report. URL: https://doi.org/10.3133/ofr20201015.
16. Veselský, M., Bandura, P., Burian, L., Harciníková, T., & Bella, P. (2015). Semi-automated recognition of planation surfacesand other flat landforms: a case study from theAggtelek Karst, Hungary. Open Geosciences, 7(1). URL: https://doi.org/10.1515/geo-2015-0063.
17. Weiss, A. (2001). Topographic position and landforms analysis. Poster Presentation. ESRI Users Conference, San Diego, CA. URL: http://www.jennessent.com/downloads/tpi-poster-tnc_18x22.pdf.
18. Yamazaki, D., Ikeshima, D., Tawatari, R., Yamaguchi, T., O’Loughlin, F., Neal, J., Sampson, C., Kanae, S., & Bates, P. D. (2017). A high-accuracy map of global terrain elevations. Geophysical Research Letters, 44(11), 5844–5853. URL: https://doi.org/10.1002/2017gl072874.
19. Горішний, П. (2018). Класифікація рельєфу кар’єрів. Проблеми геоморфології і палеогеографії Українських Карпат і прилеглих територій, 8(1), 144–154. [Horishnyj, P. (2018). Classification of relief of quarries. Problems of Geomorphology and Paleogeography of the Ukranian Carpatians and Adjacent Areas, 8(1), 144–154. (In Ukrainian)]. URL: https://doi.org/10.30970/gpc.2018.08.2024.
20. Савка, Г., & Шушняк, В. (2019). Морфотипи рельєфу Розточчя. Проблеми геоморфології і палеогеографії Українських Карпат і прилеглих територій, 2(10), 52–72. [Savka, H., & Shushniak, V. (2019). Roztochia landform morphotypes. Problems of Geomorphology and Paleogeography of the Ukranian Carpatians and Adjacent Areas, 2(10), 52–72. (In Ukrainian)]. URL: https://doi.org/10.30970/gpc.2019.2.3063.