Новые задачи морфометрии рельефа и автоматизированные морфологические классификации в геоморфологии
https://doi.org/10.31857/S043542812001006X
Аннотация
Несмотря на бурное развитие вычислительных технологий и методов, рост числа статей с применением морфометрического анализа рельефа, в этой ветви геоморфологии давно не выходило обобщений. В особенно остром виде эта проблема заметна в “русскоязычной” печати. Морфометрия рельефа иногда стала рассматриваться как полумаргинальная дисциплина, не имеющая особенной ценности в задачах познания рельефа. В статье рассматривается перечень основных препятствий для развития содержательного морфометрического анализа: геоморфологическая конвергенция и гомология, неинтерпретируемость сложных формальных моделей, слабая репрезентативность распространенных метрик для автоматизированного проведения геоморфологических границ и т.д. Намечены возможные пути решения этих проблем на пути к морфо-хроно-генетическому картографированию рельефа по ЦМР. Дан краткий обзор некоторых примеров кластеризации, классификации с обучением, распознавания визуальных образов, выработки и использования нетипичных морфометрических характеристик. Статья призывает геоморфологов активизировать усилия, а по возможности и возглавить изыскания по этим четырем методическим направлениям, чтобы предотвратить продолжающееся расслоение собственно геоморфологии и морфометрии рельефа.
Ключевые слова
При поддержке: Работа выполнения при поддержке гранта РНФ № 19-17-00181. Анализ номенклатуры фокальных характеристик рельефа выполнен при финансовой поддержке РФФИ по проекту № 1705-00765 а.
Об авторе
С. В. Харченко
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, географический факультет; Институт географии РАН
Россия
Россия
Москва
Список литературы
1. Борсук О.А., Спасская И.И. Математические методы в геоморфологии // Теоретические и общие вопросы географии. Т. 1. М.: ВИНИТИ, 1974. С. 65–153.
2. Симонов Ю.Г. Региональный геоморфологический анализ. М.: Изд-во МГУ, 1972. 251 с.
3. Симонов Ю.Г. Морфометрический анализ рельефа. М.–Смоленск: Изд-во СГУ, 1998. 272 с.
4. Симонов Ю.Г. Объяснительная морфометрия рельефа. М.: ГЕОС, 1999. 251 с.
5. Ласточкин А.Н. Морфодинамический анализ. Ленинград: Недра, 1987. 256 с.
6. Ласточкин А.Н. Общая теория геосистем. СПб.: Лема, 2011. 980 с.
7. Geomorphometry: Concepts, Software, Applications / Hengl T. and Reuter H.I. Ed. Amsterdam: Elsevier Science, 2009. 765 p.
8. Doornkamp J.C. and King C.A.M. Numerical analysis in geomorphology: an introduction. Nottingham: Edward Arnold, 1970. 385 p.
9. Spatial Analysis in Geomorphology / R.J. Chorley Ed. London: Methuen & Co Ltd, 1972. 394 p.
10. Scheidegger A.E. Theoretical Geomorphology. Heidelberg: Springer-Verlag, 1961. 346 p.
11. Krumbein W.C. and Graybill F.A. An Introduction to Statistical Models in Geology. McGraw Hill, 1965. 475 p.
12. Florinsky I.V. Digital Terrain Analysis in Soil Science and Geology. Amsterdam: Elsevier / Academic Press, 2016. 486 p.
13. Кошкарев А.В. Источники данных для цифрового моделирования рельефа в геоморфологических исследованиях // Мат-лы XXXVI Пленума Геоморфологической комиссии РАН. Барнаул: Изд-во АлГУ, 2018. С. 201–207.
14. Воскресенский С.С. Геоморфология СССР. М.: Высш. шк., 1968. 372 с.
15. Мартонн Э. Основы физической географии. Т. II. Геоморфология. М.: Гос. уч.-пед. изд-во, 1954. 556 с.
16. Хейфец Б.С. Аппроксимирование топографической поверхности ортогональными многочленами П.Л. Чебышева // Изв. ВУЗов. Геодезия и аэрофотосъемка. 1964. Вып. 2. С. 78–86.
17. Стругацкий А.Н., Стругацкий Б.Н. Полдень, XXII век (Возвращение). М.: Дет. лит., 1967. 320 с.
18. Николенко С.И., Кадурин А.А., Архангельская Е.О. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. СПб.: Питер, 2018. 480 с.
19. Phillips J. and O’Toole A.J. Comparison of human and computer performance across face recognition experiments // Image and Vision Computing. 2014. Vol. 32. Iss. 1. P. 74–85.
20. Phillips P.J., Yates A.N., Hu Y., Hahn C.A., Noyes E., Jackson K., Cavazos J.G., Jeckeln G., Ranjan R., Sankaranarayanan S., and Chen J.C. Face recognition accuracy of forensic examiners, superrecognizers, and face recognition algorithms // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. P. 201721355.
21. Bojarski M., Del Testa D., Dworakowski D., Firner B., Flepp B., Goyal P., Jackel L. D., Monfort M., Muller U., Zhang X. End to End Learning for Self-Driving Cars [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://arxiv.org/abs/1604.07316. Дата обращения: 01.12.2018.
22. Ананьев Г.С., Андреева Т.С., Варущенко С.И., Воскресенский С.С., Леонтьев О.К., Лукьянова С.А., Спасская И.И., Спиридонов А.И., Ульянова Н.С. Геоморфологическое районирование СССР и прилегающих морей. М.: Высш. шк., 1980. 343 с.
23. Тимофеев Д.А. О полиморфизме как общем свойстве земной поверхности // Геоморфология. 2006. № 2. С. 3–6.
24. Уфимцев Г.Ф. Геоморфологическая конвергенция // Геоморфология. 2009. № 4. С. 16–28.
25. Гаврилов А.А. О природе явлений геоморфологической конвергенции и гомологии // Вестн. Московского ун-та. Сер. 5. География. 2016. № 4. С. 3–12.
26. Берлянт А.М. Морфометрические исследования рельефа в СССР: состояние, проблемы, перспективы // Геоморфология. 1984. № 2. С. 15–24.
27. Ласточкин А.Н. Морфометрические исследования в геоморфологии. I. Классификация морфометрических построений и характеристик // Вестн. Лен. ун-та. Сер. 7. Геология, география. 1987. Вып. 3 (№ 11). С. 44–53.
28. Ласточкин А.Н. Морфометрические исследования в геоморфологии. II. Исследования морфологических особенностей земной поверхности // Вестн. Лен. ун-та. Сер. 7. Геология, география. 1988. Вып. 1 (№ 7). С. 37–50.
29. Ласточкин А.Н. Морфометрические исследования в геоморфологии. III. Исследования морфологии составных частей земной поверхности // Вестн. ЛГУ. Сер. 7. Геология, география. 1988. Вып. 3 (№ 21). С. 50–64.
30. Kuhn M. and Johnson K. Applied predictive modeling. New York: Springer, 2013. 615 p.
31. Шарапов И.П. Функции распределения высоты рельефа // Рельеф Земли и математика / Под ред. А.С. Девдариани. М.: Мысль, 1967. С. 72–79.
32. Tomlin D. Geographic information systems and cartographic modeling. Englewood Cliffs: Prentice Hall, 1990. 250 p.
33. Guisan A., Weiss S.B., and Weiss A.D. GLM versus CCA spatial modeling of plant species distribution // Plant Ecology. 1999. No. 143. P. 107–122.
34. Харченко С.В. К вопросу о применении гармонического анализа при количественной характеристике рельефа // Геоморфология. 2017. № 2. С. 14–24.
35. Skansi S. Introduction to Deep Learning. From Logical Calculus to Artificial Intelligence. Springer, 2018. 193 p.
36. Бронгулеев В.Вад. Современные экзогеодинамические режимы Русской равнины // Геоморфология. 2000. № 4. С. 11–23.
37. Морфоструктура и морфоскульптура платформенных равнин СССР и дна омывающих его морей. М.: Наука, 1986. 190 с.
38. Bugnicourt P., Guitet S., Santos V. F., Blanc L., Sotta E. D., Barbier N., and Couteron P. Using textural analysis for regional landform and landscape mapping, Eastern Guiana Shield // Geomorphology. 2018. Vol. 317. P. 23–44.
39. Guitet S., Cornu J-F., Brunaux O., Betbeder J., Carozza J-M., and Richard-Hansen C. Landform and landscape mapping, French Guiana (South America) // Journal of Maps. 2013. No. 9(3). P. 325–335.
40. Instituto Brasileiro de Geografia e estatistica (IBGE), 2004. Geomorfologia do Estado do Amapa, 1:750,000. Base Cartográfica de Informações Ambientais por Estado, Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão, Diretoria de Geociências [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://bit.ly/2RdkR5v. Дата обращения: 01.12.2018.
41. Burningham H. and French J. Understanding coastal change using shoreline trend analysis supported by cluster-based segmentation // Geomorphology. 2017. Vol. 282. P. 131–149.
42. Федосеев Г.С., Бабич В.В., Зайков В.В., Лебедев В.И., Плохих Н.А. Распознавание образов в задачах качественного прогноза рудных месторождений. Новосибирск: Наука. Сиб. отдние, 1980. 208 с.
43. Reichenbach P., Rossi M., Malamud B., Mihir M., and Guzzetti F. A review of statistically-based landslide susceptibility models // Earth-science reviews. 2018. No. 180. P. 60–91.
44. Pipaud I. and Lehmkuhl F. Object-based delineation and classification of alluvial fans by application of mean-shift segmentation and support vector machines // Geomorphology. 2017. Vol. 293. P. 178–200.
45. Rahmati O., Tahmasebipour N., Haghizadeh A., Pourghasemi H.R., and Feizizadeh B. Evaluation of different machine learning models for predicting and mapping the susceptibility of gully erosion // Geomorphology. 2017. Vol. 298. P. 118–137.
46. Jasiewicz J. and Stepinski T.F. Geomorphons – a pattern recognition approach to classification and mapping of landforms // Geomorphology. 2013. Vol. 182. P. 147–156.
47. Грейсух В.Л. Образное представление геоморфологической информации // Рельеф Земли и математика. М.: Мысль, 1967. С. 18–43.
48. Emami E., Ahmad T., Bebis G., Nefian A., and Fong T. Lunar Crater Detection via Region-Based Convolutional Neural Networks // Lunar and Planetary Science Conference. 2018. Vol. 49.
49. Li W. and Hsu C.Y. Automated terrain feature identification from remote sensing imagery: a deep learning approach // Int. Journ. of Geogr. Information Sci. 2018. P. 1–24.
50. Latifovic R., Pouliot D., and Campbell J. Assessment of Convolution Neural Networks for Surficial Geology Mapping in the South Rae Geological Region, Northwest Territories, Canada // Remote Sensing. 2018. No. 10(2). P. 307. https://doi.org/10.3390/rs10020307
51. Dyke A.S. and Campbell J.E. Surficial Geology, Abitau Lake, Northwest Territories, NTS 75-B; Canadian Geoscience Map 350 (Preliminary), Scale 1:100,000; Geological Survey of Canada: Ottawa, ON, Canada, 2018.
52. Gilbert J.T., Macfarlane W.W., and Wheaton J.M. The Valley Bottom Extraction Tool (V-BET): A GIS tool for delineating valley bottoms across entire drainage networks // Computers & Geosciences. 2016. Vol. 97. P. 1–14.
53. Micheal A.A. and Vani K. Automatic mountain detection in lunar images using texture of DTM data // Computers & Geosciences. 2015. Vol. 82. P. 130–138.
54. Euillades L.D., Grosse P., and Euillades P.A. NETVOLC: an algorithm for automatic delimitation of volcano edifice boundaries using DEMs // Computers & Geosciences. 2013. Vol. 56. P. 151–160.
55. Saha K., Wells N.A., and Munro-Stasiuk M. An object-oriented approach to automated landform mapping: A case study of drumlins // Computers & Geosciences. 2011. Vol. 37. No. 9. P. 13241336.
56. Златопольский А.А. Новые возможности технологии Lessa и анализ цифровой модели рельефа. Методический аспект // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 3. С. 38–46.
57. Farahbakhsh E., Chandra R., Olierook H.K., Scalzo R., Clark C., Reddy S.M., and Müller R.D. Computer vision-based framework for extracting geological lineaments from optical remote sensing data // arXiv preprint arXiv:1810.02320. – 2018.
58. Шарый П.А. Геоморфометрический анализ пространственной изменчивости почв и экосистем. дис. … докт. биол. наук. Ростов-н/Д: Юж. федер. ун-т, 2016. 319 с.
59. Shary P.A., Sharaya L.S., and Mitusov A.V. Fundamental quantitative methods of land surface analysis // Geoderma. 2002. No. 107. P. 1–32.
60. Olaya V. Basic land-surface parameters // Geomorphometry: concepts, software, applications. Developments in Soil Science. Vol. 33. Amsterdam: Elsevier, 2009. P. 141–169.
61. Minár J., Jenčo M., Evans I.S., Minár Jr. J., Kadlec M., Krcho J., Pacina J., Burian L., and Benová A. Third-order geomorphometric variables (derivatives): definition, computation and utilization of changes of curvatures // International Journal of Geographical Information Science. 2013. No. 27:7. P. 1381–1402.
62. Lecours V., Simms A., Devillers R., Edinger E., and Lucieer V. Finding the Best Combinations of Terrain Attributes and GIS software for Meaningful Terrain Analysis // Geomorphometry Geosci. 2015. P. 133–136.
63. Черваньов І.Г., Костріков С.В., Воробйов Б.Н. Флювіальні геоморфосистеми: дослідження й розробки Харківської геоморфологічної школи. Харків: РВВ Харківського національного університету імені В.Н. Каразіна, 2006. 320 с.
Рецензия
Для цитирования:
Харченко С.В. Новые задачи морфометрии рельефа и автоматизированные морфологические классификации в геоморфологии. Геоморфология. 2020;(1):3-21. https://doi.org/10.31857/S043542812001006X
For citation:
Kharchenko S.V. New Challenges of Geomorphometry and Automatic Morphological Classifications in Geomorphology. Geomorfologiya. 2020;(1):3-21. (In Russ.) https://doi.org/10.31857/S043542812001006X
Просмотров: 420
Послать статью по эл. почте 