рус eng
««ИЗВЕСТИЯ ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА». СЕРИЯ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ»
«IZVESTIYA IRKUTSKOGO GOSUDARSTVENNOGO UNIVERSITETA». SERIYA «NAUKI O ZEMLE»
«THE BULLETIN OF IRKUTSK STATE UNIVERSITY». SERIES «EARTH SCIENCES»
ISSN 2073-3402 (Print)

Список выпусков > Серия «Науки о Земле». 2023. Том 43

Выявление уникальных озер с использованием геоинформационных систем на примере Ненецкого автономного округа

Автор(ы)
А. В. Измайлова, Н. Ю. Корнеенкова, А. М. Расулова
Аннотация
Продемонстрированы возможности применения геоинформационных систем и кластерных методов идентификации аномалий для выявления уникальных озер Ненецкого автономного округа по морфометрическим характеристикам с целью их дальнейшего изучения в полевых условиях и перспективой присвоения им особого охранного статуса. Тестовый регион исследования был ограничен особо охраняемыми природными территориями Ненецкого автономного округа. Актуальность работы определена обширностью и труднодоступностью северных регионов, что приводит к необходимости предварительного выявления объектов, наиболее интересных для экспедиционных исследований. Для определения морфометрических характеристик водоемов было проведено дешифрирование космических снимков с использованием геоинформационной системы QGIS. Выборка озер составлена с помощью геоморфологической схемы, на основе которой определялась принадлежность водного объекта к той или иной генетической категории поверхности. Для идентификации аномальных значений в выборке была использована модель двухэтапной кластеризации (TwoStep Cluster). В результате применения алгоритма TwoStep Cluster к выборке морфометрических параметров озер были выявлены 42 объекта. Озера, интерпретированные алгоритмом TwoStep Cluster как аномалии, проверялись с помощью экспертной оценки. Для малонаселенных и логистически сложных северных территорий применение подобного подхода является важным элементом планирования полевых работ.
Об авторах

Измайлова Анна Владиленовна, доктор географических наук, ведущий научный сотрудник, заведующий, лаборатория озер и водохранилищ, Государственный гидрологический институт Россия, 199004, г. Санкт-Петербург, 2-я линия Васильевского острова, 23, e-mail: ianna64@mail.ru

Корнеенкова Наталья Юрьевна, младший научный сотрудник, Институт озероведения РАН – обособленное структурное подразделение Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН, Россия, 196101, г. Санкт-Петербург, ул. Севастьянова, 9, e-mail: natta-@bk.ru

Расулова Анна Мурадовна, кандидат физико-математических наук, научный сотрудник, Институт озероведения РАН – обособленное структурное подразделение Санкт-Петербургского федерального исследовательского центра РАН, Россия, 196101, г. Санкт-Петербург, ул. Севастьянова, 9, e-mail: arasulova@gmail.com

Ссылка для цитирования
Измайлова А. В., Корнеенкова Н. Ю., Расулова А. М. Выявление уникальных озер с использованием геоинформационных систем на примере Ненецкого автономного округа // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2023. Т. 43. С. 30–45. https://doi.org/10.26516/2073-3402.2023.43.30
Ключевые слова
уникальные озера, поиск аномалий, выбросы, картография, методы машинного обучения, кластеризация.
УДК
[556.555:574.5]:51-7
DOI
https://doi.org/10.26516/2073-3402.2023.43.30
Литература

Гусев Е. А., Костин Д. А. Карта плиоцен-четвертичных образований // Цифровая модель листа Государственной геологической карты Российской Федерации масштаба 1:1 000 000. Третье поколение. Серия Северо-Карско-Баренцевоморская. Лист R-39,40 – о. Колгуев – прол. Карские Ворота. СПб. : Картограф. фабрика ВСЕГЕИ, 2014. 2 л.

Даувальтер В. А., Хлопцева Е. В. Гидрологические и гидрохимические особенности озер Большеземельской тундры // Вестник МГТУ. 2008. Т. 11, № 3. С. 407–414.

Зинченко А. Г. Геоморфологическая схема, 1:2 500 000 // Цифровая модель листа Государственной геологической карты Российской Федерации масштаба 1:1 000 000. Третье поколение. Серия Северо-Карско-Баренцевоморская. Лист R-39,40 – о. Колгуев – прол. Карские Ворота. СПб. : Картографическая фабрика ВСЕГЕИ, 2014a. 2 л.

Зинченко А. Г. Геоморфология // Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:1 000 000. Третье поколение. Серия Северо-Карско-Баренцевоморская. Лист R-39,40 – о. Колгуев – прол. Карские Ворота. Объяснительная записка. СПб. : Картограф. фабрика ВСЕГЕИ, 2014б. С. 228–248.

Измайлова А. В., Корнеенкова Н. Ю. Озера, обладающие охранным статусом // Заповедники и национальные парки – научно-исследовательские лаборатории под открытым небом : материалы Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. Петрозаводск, 12–14 окт. 2021 г. Петрозаводск, 2021. С. 176.

Особо охраняемые природные территории России : информационно-аналитическая система / ФГБУ ААНИИ, Лаборатория геоинформационных технологий. URL: http://oopt.aari.ru/ (дата обращения: 11.10.2020).

Лавров А. С., Потапенко Л. М. Неоплейстоцен Печорской низменности и Западного Притиманья (стратиграфия, палеогеография, хронология). М., 2012. 191 с.

Поздняков Ш. Р., Измайлова А. В., Расулова А. М. Уникальные озера как объект научного интереса // Известия РГО. 2020. Т. 152, № 3. С. 17–31.

Расулова А. М., Измайлова А. В. Применение алгоритма Isolation Forest для обоснования уникальности водоемов в группе карстовых озер // Бюллетень науки и практики. 2021. Т. 7, № 11. С. 63–79. https://doi.org/10.33619/2414-2948/72

Степунин А. В. Геоморфологическая схема, 1:2 500 000 / ред. К. Э. Якобсон // Государственная геологическая карта РФ масштаба 1:1 000 000 (третье поколение). Серия Мезенская. Лист Q-39 (Нарьян-Мар). СПб. : Картограф. фабрика ВСЕГЕИ, 2015а. 2 л.

Степунин А. В. Геоморфология // Государственная геологическая карта Российской Федерации. Масштаб 1:1 000 000 (третье поколение). Серия Мезенская. Лист Q-39 (Нарьян-Мар). Объяснительная записка / ред. К. Э. Якобсон. СПб. : Картограф. фабрика ВСЕГЕИ, 2015б. 517 с.

A Robust and Scalable Clustering Algorithm for Mixed Type Attributes in Large Database Environment / T. Chiu, D. Fang, J. Chen, Y. Wang, C. Jeris // Proceedings of the 7th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2001. P. 263–268.

Babu T. R., Murty M. N., Subrahmanya S.V. Data Mining Paradigms // Compression Schemes for Mining Large Datasets. Advances in Computer Vision and Pattern Recognition. London : Springer, 2013. P. 11–46.

Bacher J., Wenzig K., Vogler M. SPSS TwoStep Cluster – a first evaluation // Arbeits-und Diskussionspapiere. Universität Erlangen-Nürnberg, Sozialwissenschaftliches Institut, Lehrstuhl für Soziologie. 2004. 32 p.

Everitt B. S., Landau S., Leese M. Cluster Analysis. 5th ed. Chichester : Wiley, 2011. 352 p.

Google Earth Engine. URL: https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog (date of access: 20.09.2022).

Han J., Pei J., Kamber M. Data Mining: Concepts and Techniques. 3rd edition. Morgan Kaufmann Publisher, 2011. 744 p.

Hansen M. C. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change // Science. 2013. Vol. 342 (6160). P. 850−853.

Punj G., David W. S. Cluster Analysis in Marketing Research: Review and Suggestions for Application // Journal of Marketing Research. 1983. Vol. 20, N 2. P. 134–48. https://doi.org/10.2307/3151680

Ramadhani F., Zarlis M., Suwilo S. Improve BIRCH algorithm for big data clustering // IOP Conf. Ser.: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 725 (012090). 11 p.

Shih M.-Yi, Jheng J.-W., Lai L.-F. A Two-Step Method for Clustering Mixed Categroical and Numeric Data // Journal of Applied Science and Engineering. 2010. Vol. 13, N 1. P. 11–19. https://doi.org/10.6180/jase.2010.13.1.02

SPSS Modeler Algorithms Guide. IBM Corporation, 2020. P. 804.

Zhang T., Ramakrishnan R., Livny M. BIRCH: A New Data Clustering Algorithm and Its Applications // Data Mining and Knowledge Discovery. 2004. Vol. 1. P. 141–182.


Полная версия (русская)