Краткий план приёмов и инструментов для выявления исчезнувших дорог, рекультивации земель и причин трансформации ландшафта при сопоставлении XIX‑в. топокарты и современной спутниковой съёмки.
1) Подготовка данных
- Геопривязка старой карты: выбор контрольных точек, выравнивание (аффинный, полиномиальный, thin‑plate spline). Оценка точности геопривязки через RMSE: $\mathrm{RMSE}=\sqrt{\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^n(x_i-x_i^{\prime }{)}^2+(y_i-y_i^{\prime }{)}^2}$.
- Ортокоррекция и приведение спутниковых изображений к одной системе координат и разрешению (резидентная интерполяция).
2) Детектирование исчезнувших линейных объектов (дорог, земляных валов)
- Цифровая оцифровка объектов с исторической карты (векторные слои).
- Сравнение векторов: пространственное наложение, поиск несоответствий (отсутствующие сегменты).
- Автоматическая фильтрация линейных признаков на спутниковых/ЛиДАР данных: фильтры для выделения линейных структур (Frangi, Sobel, Canny), морфологические операции.
- Использование LiDAR/DEM: анализ микро-рельефа (hillshade, slope, profile) для выявления старых насыпей/путей, которые могли заполниться растительностью. Анализ поперечного профиля — отличия в высоте показывают насыпи или выемки.
- Визуальные индикаторы на мультиспектральных снимках: последовательные полосы растительности, строки деревьев, отличия в культуре сельхозкультур.
3) Выявление бывших русел, пойм и гидрологических изменений
- Анализ DEM: вычисление кривизны, локального рельефа, модели аккумуляции потока (flow accumulation) для реконструкции старых стоков и междуречий.
- Индексы влажности: NDWI, MNDWI; сравнение временных снимков для обнаружения старых озёр/стариц.
- Анализ почвенно‑агрегатных аномалий и растительных масок (crop marks) на полях.
- LiDAR и гиперспектр для выявления залегающих песчано‑глинистых напластований, характерных для бывших русел.
4) Выявление рекультивации/антропогенных земляных работ
- Временной анализ серий спутников (Landsat, Sentinel): постклассовое сравнение (post‑classification change), image differencing по индексам (NDVI, NDBI). Пример: $\Delta NDVI=NDV{I}_{t2}-NDV{I}_{t1}$.
- Индикаторы рекультивации: резкое снижение NDVI с последующим возвращением растительности; увеличение площади голой почвы (bare soil); изменение топографии (выемки/насыпи) на DEM; появление ровных площадок, террас, изменённой дренажной сети.
- Использование многовременных алгоритмов/Change Vector Analysis: величина вектора изменения $\mathrm{CVM}=\sqrt{{\sum }_i(b_{i,t2}-b_{i,t1}{)}^2}$ по бэндам показывает интенсивность преобразований.
5) Установление причин трансформации
- Пространственно‑статистический анализ: корреляция изменений с расстоянием до дорог, населённых пунктов, карьеров, промзон; регрессия/логистическая модель (spatial regression, GWR).
- Сопоставление с архивными данными: кадастр, проекты мелиорации, планы дамб/каналов, сельскохозяйственная политика, горные разработки.
- Хронология: датирование изменений по временным снимкам; при необходимости — полевые датировки (просечки, керны, С14 для отложений).
6) Полевое подтверждение и геофизика
- Верификация на местности: позиционирование GPS, наблюдение растительности и рельефа.
- Геофизические методы: GPR для слоёв земляного полотна, магнито/электропрослеживание для выявления заполненных траншей, электрические методы для влажных каналов.
- Почвенные пробы для определения состава, уплотнения, следов заполнения.
7) Процедура анализа и проверка результатов
- Рабочий алгоритм: геопривязка → оцифровка исторических признаков → создание современного LULC → многовременный анализ индексов и DEM → автоматизированная детекция аномалий → ручная интерпретация → полевая верификация.
- Оценка достоверности через confusion matrix, Kappa и географические меры согласия; документирование погрешностей.
Полезные инструменты и данные: QGIS/ArcGIS/GRASS, PDAL/LAStools для LiDAR, SNAP/Google Earth Engine для временных рядов, Landsat/Sentinel, исторические архивы, кадастровые карты.
Коротко: геопривязка и цифровая оцифровка исторических данных → мультиспектральный и LiDAR/DEM‑анализ → многовременный change‑detection (индексы, CVA, post‑classification) → пространственно‑статистическая корреляция с архивами и инфраструктурой → полевая верификация и геофизика.