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

Abstract

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. The paper presents a comparative analysis of automatic geomorphometric classifications based on digital elevation models using different methods, in particular, the method of classifying landforms based on the topographic position index (TPI) and the geomorphon method. For the purpose of comparative analysis of the classification results, these methods were tested on two key square-configured areas with different terrain morphology oriented along the main sides of the horizon within the Dnipro region. As a result of the study, it was found that the topographic surface patterns identified by the geomorphon method provide more accurate and reliable results in large-scale studies compared to the use of TPI. It was found that the method based on the topographic position index is the most suitable for medium- and smallscale mapping, since it showed less details with the same parameters of the outer search radius. The main problem of geomorphometric analysis is that a clear delineation of landforms is often impossible because they do not have clear boundaries, and thus the interpretation of these forms, despite the mathematical basis of classifications, is still quite subjective. For the first time in Ukraine, a new digital elevation model FABDEM with a spatial resolution of 1 arc second was tested for large-scale geomorphometric analysis in key areas, and its advantages and disadvantages were identified in comparison with other similar global models. The study clarified the basic terminology of geomorphometric research, proposed Ukrainian-language equivalents to the classes of terrain forms developed in foreign literature. The necessity of distinguishing between types of digital models, namely, digital elevation model (DEM) and digital surface model (DSM) in the context of understanding the terrain as an organization of the elevation field was substantiated. The application of automatic classifications will solve the problem of the high cost and complexity of manual analysis of landforms and will accelerate the creation of largescale geomorphological maps with nationwide coverage.