Способ картографирования затапливаемых пойменных водно-болотных угодий по спутниковым мультиспектральным данным среднего пространственного разрешения Российский патент 2025 года по МПК G01C11/18 

Изобретение относится к области исследований земной поверхности, в частности с помощью дистанционного зондирования Земли из космоса с использованием спутников.

Уровень техники

Достоверная информация о затапливаемых пойменных водно-болотных угодьях необходима для решения задач территориального планирования с учетом возможных рисков затоплений объектов инфраструктуры, деятельности в сфере экологии, охраны природы и смежных отраслей. Существующий уровень техники, используемой для определения площадей затапливаемых пойменных водно-болотных угодий, характеризуется их значительным недоучетом (около 20%), вызванным недостаточным временным разрешением применяемых средств дистанционного зондирования или недостаточным охватом инженерно-гидрологических изысканий.

Из уровня техники известны различные способы картографирования затапливаемых пойменных водно-болотных угодий.

Известно решение, представленное в источнике (Рулев и др. Оценка влияния гидрологического режима Волги на динамику затопления острова Сарпинский // Ученые записки Казанского ун-та. Сер.: Естественные науки. 2017. Т. 159. Кн. 1. С. 139-152.), для определения площади затопления с использованием метода классификации оптических спутниковых изображений Landsat 5, 8 в комбинации спектральных каналов «ближний инфракрасный-красный-зеленый».

Способ обладает существенными недостатками, в частности, трудоемкостью и необходимостью участия человека для обучения алгоритма классификации или эмпирического подбора пороговых коэффициентов.

Также известно решение «Global Surface Water» (Pekel et al. High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes // Nature. 2016. V. 540. P. 418-422. DOI: 10.1038/nature20584.) по картографированию частоты затоплений, где применяется вегетационный индекс NDVI по оптическим спутниковым данным космических аппаратов серии Landsat в сочетании с комбинацией спектральных каналов «коротковолновый инфракрасный-ближний инфракрасный-красный», преобразованной в цветовое пространство Оттенок-Насыщенность-Яркость (HSV) с последующим созданием уравнений для описания класса водной поверхности в указанном пространстве признаков.

Критическим недостатком этого решения является зависимость от наличия безоблачных спутниковых изображений из-за относительно низкого временного разрешения данных спутниковых систем Landsat. В результате величина площади затапливаемых пойменных водно-болотных угодий недооценивается на величину до 20%. Также получение результата на основе указанного решения сопряжено со значительной задержкой, которая составляет 2-3 года.

Также известен метод определения водной поверхности на основе водных индексов NDWI и MNDWI, рассчитываемых как нормализованная разность коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) в зеленом и ближнем инфракрасном диапазонах (NDWI (Gao NDWI-A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sensing of Environment. 1996. V. 53. No. 3. P. 257-266. DOI: 10.1016/S0034-4257(96)00067-3)), а также в зеленом и коротковолновом инфракрасном диапазоне (MNDWI (Xu Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery // International Journal of Remote Sensing. 2006. V. 27. No. 14. P. 3025-3033)) с последующим отнесением пикселей спутникового изображения к водной поверхности на основе порогового значения (например, более нуля), либо включения значений указанных водных индексов при обработке данных ДЗЗ различными алгоритмами классификаций спутниковых изображений.

Недостатки указанных решений на основе индексов NDWI, MNDWI по спутниковым данным высокого и сверхвысокого пространственного разрешения оптического диапазона не позволяют выявить максимальные площади водной поверхности из-за влияния облачности и низкого временного разрешения, что приводит к отсутствию данных в период максимальных уровней воды. Применение же этого решения с данными более высокого временного разрешения, например, MODIS или VIIRS сопряжено с падением пространственного разрешения до 500-1000 м в сравнении с данным КСЯ красного и ближнего инфракрасного диапазонов, что также существенно снижает точность картографирования затапливаемых пойменных водно-болотных угодий. Также указанные индексы чувствительны к переувлажненной поверхности почвы, из-за чего к затопленным водно-болотным угодьям могут относиться переувлажненные участки.

Также известен способ комплексного мониторинга природной среды (патент РФ RU 2680652 C2), который относится к области охраны окружающей среды, в частности для мониторинга использования и экологического состояния природной, а также техногенной сред: атмосферы, воды, недр, почв, биоресурсов, техногенных объектов, пересечений линейными объектами (нефтегазопроводами) водных преград: рек, водохранилищ, озер, болот с целью получения общей картины состояния контролируемой территории, раннего обнаружения и установления местоположения отклонений от существующих требований. Сущность изобретения заключается в том, что в отличие от аналогов предлагается технологическое решение, направленное на автоматизацию и автономность системы комплексного мониторинга природной среды. Целью изобретения является создание комплекса взаимообусловленных и взаимосвязанных мониторингов экологического состояния и использования природных территорий. Задача изобретения - проведение анализа и контроля за состоянием природной и техногенной сред для площадных и линейных объектов, расположенных на суше, под водой и на водной поверхности, посредством объединения информационных потоков в едином Центре комплексного мониторинга природной среды (ЦКМПС), функционирующего на основе использования современных методов дистанционного зондирования при использовании геопорталов и порталов метаданных. Для решения задачи разработан способ комплексного мониторинга природной среды (КМПС), отличающийся от аналогов тем, что при его применении однотипные циклы КМПС осуществляются не реже одного раза в пять лет на основе статистического анализа потоков комплексной информации, выявления наиболее информативных показателей наблюдений с целью актуализации, кластеризации в границах установленных территорий ПС и разработки программ КМПС, базирующегося на дистанционных методах и получении информации в режиме online.

Недостатком изобретения, представленного в патенте RU 2680652 C2 является отсутствие возможности определения площадей затоплений в оперативном режиме, а также получения данных чаще, чем раз в пять лет.

Известна полезная модель «Система мониторинга наводнений и датчик уровня воды» (патент РФ RU 115930 U1), которая содержит по крайней мере один пульт централизованного наблюдения, каждый из которых снабжен блоком коммуникаций, а блок управления снабжен устройством приема-передачи, при этом блок коммуникаций и устройство приема-передачи выполнены с возможностью обеспечения двусторонней беспроводной связи между пультами централизованного наблюдения и блоком управления и возможностью отправки информационных сообщений пользователям системы соответственно из пульта централизованного наблюдения и из блока управления, при этом к мультимедиавходам блока управления подключен по крайней мере один микрофон, а к сигнальным выходам блока управления подключено по крайней мере одно устройство оповещения. Сущность модели заключается в том, что система мониторинга наводнений содержит блок управления, к сигнальным входам которого подключены по крайней мере: один датчик уровня воды, один датчик несанкционированного доступа, один датчик температуры воды, один датчик температуры воздуха, один микрофон, одну видеокамеру с инфракрасной подсветкой, один источник питания, одно устройство оповещения, один пульт централизованного наблюдения.

Недостатком изобретения RU 115930 U1 является необходимость установки большого количества датчиков для мониторинга наводнений на значительных площадях, что приводит к росту трудоемкости и удорожанию построения системы картографирования затапливаемых пойменных угодий на больших площадях.

Также известно решение (Патент Китай CN 114359243 В) «Метод сезонного динамического мониторинга малых микро-водно-болотных угодий», которое относится к технической области динамического мониторинга водно-болотных угодий и раскрывает способ сезонного динамического мониторинга малых микро-водно-болотных угодий, который включает этапы получения ежегодных данных об отражательной способности поверхности Земли на оптическом спутниковом изображении, определения годовой максимальной дальности водного объекта с использованием метода многопороговой оценки индекса и объединения топографических данных, а также расширения приблизительно буферной зоны за пределами; в буферной зоне, основываясь на коэффициенте обратного рассеяния спутникового изображения радара с синтезированной апертурой, оценивая сухое и влажное состояние озера по максимальной дисперсии; выполняя пороговую сегментацию с использованием метода максимальной межклассовой дисперсии, извлекая диапазон водно-болотных угодий озера и выполняя проверку точности; метод объединяет данные изображений дистанционного зондирования с оптической и синтетической апертурой, позволяет судить о влажном и сухом состоянии озерных водно-болотных угодий и может осуществлять динамический мониторинг с высоким пространственным разрешением на сезонных водоемах.

Недостатком решения CN 114359243 В является относительно низкое временное разрешение, из-за чего велика ошибка при определении площадей затоплений.

Известен «Способ генерации карт деградации почвенного покрова» (патент РФ RU 2769575 C1), который относится к области сельского хозяйства, а именно к точному прецизионному координатному земледелию. Для генерации карт скачивают спутниковые снимки Landsat, отбирают снимки без дефектов с использованием нейросети, рассчитывают индекс NDVI для каждого пригодного снимка, рассчитывают с помощью принципа двоичной логики и частоты встречаемости двоичного атрибута среднюю встречаемость низких значений NDVI, производят суммирование значений бинарных карт для каждого пикселя и деление на количество сцен Landsat, причем значения полученной величины менее 0,5 принимают как зону проявления деградации почв. В указанном способе последовательно применяются принципы двоичной логики и измерения частоты встречаемости двоичного атрибута (низкого значения NDVI) в большом количестве спутниковых снимков. Проявление бинарного признака каждого конкретного спутникового снимка не является при таком подходе самостоятельной характеристикой.

Недостатком решения RU 2769575 C1 является использование спутниковых данных низкого временного разрешения Landsat, из-за чего велика роль мешающих факторов, например, облачного покрова. Также предложенный индекс NDVI чувствителен к состоянию почвенного покрова и влажности поверхности почвы. Способ позволяет получить бинарную карту деградации почвы, где пиксели разделены на две группы по наличию или отсутствию деградации, из-за чего невозможно определить степень деградации почвы или долю почвенного покрова с деградацией в каждом пикселе.

Прототипом предлагаемого решения, наиболее близким по технической сущности и составу выполняемых операций, является решение The MODIS Flood Map (MCDWD), известное из источника (Slayback et al. NASA's Updated Near Real-Time Global Flood Product // 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Pasadena, CA, USA, 2023, P. 1432-1435, DOI: 10.1109/IGARSS52108.2023.10282015) пространственного разрешения около 250 м в режиме близком к реальному времени, которое основано на отнесении к водной поверхности пикселей, удовлетворяющих условию: отношение суммы (КСЯ) в ближней инфракрасном канале и 0,00135 к сумме КСЯ в красном канале и 0,10811 должно быть меньше 0,7, при том что КСЯ в красном канале должен быть меньше 0,2027, а КСЯ в коротковолновом инфракрасном канале должен быть меньше 0,06757. Для устранения влияния облачности и теней от облаков предлагается создавать композитные изображения водной поверхности с периодичностью от одного до трех дней.

Прототип MODIS MCDWD обладает существенным недостатком: отнесение к водной поверхности всего пикселя спутникового изображения MODIS площадью около 5 га, в то время как покрытый пикселем участок земной поверхности может быть залит водой лишь частично, что приводит к неопределенностям при расчете площади водной поверхности.

Техническая проблема, решаемая посредством заявляемого изобретения, заключается в необходимости преодоления недостатков, присущих раскрытым выше аналогам и прототипу, за счет создания способа картографирования затапливаемых пойменных водно-болотных угодий на основе анализа изображений, ежедневно получаемых спутниковыми системами среднего пространственного разрешения (100-500 м) с определением доли водной поверхности в каждом пикселе, создании электронных растровых карт затапливаемых территорий с определением принадлежности каждого пикселя карты к одной из высотных ступеней поймы: низкой прирусловой, низкой, средней, высокой.

Краткое раскрытие сущности изобретения.

Технический результат, достигаемый при использовании заявляемого изобретения, заключается в упрощении технологии картографирования затапливаемых пойменных водно-болотных угодий с одновременным повышением точности определения площадей затопления за счет использование многолетнего архива мультиспектральных спутниковых данных среднего пространственного разрешения с устраненным влиянием облачности, определения доли водной поверхности в каждом пикселе, построении электронной растровой карты затапливаемых водно-болотных угодий с отнесением каждого пикселя к одной из высотных ступеней поймы: низкой прирусловой, низкой, средней, высокой.

Заявленный технический результат достигается тем, что способ картографирования затапливаемых пойменных водно-болотных угодий по мультиспектральным спутниковым данным среднего пространственного разрешения включает:

- использование изображений земной поверхности, получаемых космическими аппаратами, прошедших процедуры коррекции атмосферных искажений, устранения влияния облачности, радиометрической калибровки и нормализации;

- получение минимальных годовых значений КСЯ в красном и ближнем инфракрасном диапазонах спектра в каждом пикселе спутникового изображения для каждого года архива спутниковых данных;

- суммирование минимальных за год значений КСЯ в красном и ближнем инфракрасном диапазонах спектра в каждом пикселе спутникового изображения для каждого года архива спутниковых данных

- определение доли водной поверхности в каждом пикселе растра электронной карты на основе суммы минимальных значений КСЯ на каждый год архива спутниковых данных по формуле:

где: S - доля пикселя спутникового изображения среднего пространственного разрешения, заполненная водной поверхностью, R_RED - минимальное значение коэффициента спектральной яркости в красном спектральном канале; R_NIR - минимальное значение коэффициента спектральной яркости в ближнем инфракрасном красном спектральном канале, K_A, K_B - коэффициенты, которые зависят от гидрологических условий половодья;

- определение затапливаемых пойменных территорий на основе полученных растровых электронных карт, где каждый пиксель спутникового изображения относят к водной поверхности при покрытии водой более половины пикселя;

- расчет частоты наблюдения водной поверхности в каждом пикселе растровой электронной карты как отношение числа лет с водной поверхностью к общему числу лет архива спутниковых данных, выраженное в процентах;

- определение высотной ступени поймы для каждого пикселя электронной растровой карты по категориям частоты наблюдений водной поверхности: 100% - постоянные водоемы, 90-99% - низкая прирусловая пойма, 50-90% - низкая пойма, 10-50% - средняя пойма, 1-10% - высокая пойма, менее 1% - непойменные земли.

Краткое описание чертежей.

Заявляемое изобретение поясняется следующими изображениями, где

на фигуре 1 представлена визуализация электронной карты суммы минимальных КСЯ в красном и ближнем инфракрасном диапазонах спутниковой системы MODIS за 2016 г. Показаны пойменные земли Волги в ее нижнем течении - ниже Волгоградского гидроузла до впадения в Каспийское море. Более светлые участки соответствуют меньшей сумме КСЯ. Мультиспектральные спутниковые данные среднего пространственного разрешения, прошедшие процедуры коррекции атмосферных искажений, устранения влияния облачности, радиометрической калибровки и нормализации, получены в источнике (http://sci-vega.ru/);

на фигуре 2 представлен результат вычисления доли площади водной поверхности в каждом пикселей пойменных земель Волги в ее нижнем течении по формуле в многоводном 2016 г. Более темным тоном показаны пиксели электронной растровой карты с большей долей водной поверхности;

на фигуре 3 представлен результат вычисления частоты наблюдений лет с долей водной поверхности в каждом пикселе электронной карты более 0,5, которое представляет частное числа лет в каждом пикселе с долей площади водной поверхности более 0,5 к общему количеству лет анализируемого архива данных спутниковой системы MODIS за 2001-2022 гг. (22 года), выраженное в процентах. Более темным тоном показаны пиксели с большей частотой наблюдений водной поверхности;

на фигуре 4 представлен результат разделения пикселей электронной карты по высотным ступеням поймы на основе значений частоты наблюдений водного зеркала, где в зависимости от частоты пиксели распределены: 100% - постоянные водоемы, 90-99% - низкая прирусловая пойма, 50-90%о - низкая пойма, 10-50% - средняя пойма, 1-10 процентов - высокая пойма, менее 1% - непойменные земли. Более светлым тоном показаны ступени поймы с меньшей частотой наблюдений водного зеркала.

Осуществление изобретения.

При половодьях и паводках происходит подъем уровней воды в водоемах, что регулярно сопровождается выходом воды на пойму, в результате чего пойменные территории затапливаются. Наличие водной поверхности меняет спектрально-отражательные характеристики, что фиксируется космическими аппаратами дистанционного зондирования Земли из космоса и отображается на мультиспектральных спутниковых изображениях. В частности, минимум отражения солнечной радиации водной поверхностью находится в красной и инфракрасной областях спектра.

Способ картографирования затапливаемых пойменных водно-болотных угодий по спутниковым мультиспектральным данным среднего пространственного разрешения осуществляется следующим образом:

1. Используют многолетний архив (не менее 10 лет) мультиспектральных спутниковых изображений среднего пространственного разрешения (100-500 м), прошедшие процедуры коррекции атмосферных искажений, устранения влияния облачности, радиометрической калибровки и нормализации.

2. Для каждого пикселя спутниковых изображений многолетнего архива спутниковых данных рассчитывают минимальные значения коэффициентов спектральной яркости в красном и ближнем инфракрасном диапазонах за год.

3. Рассчитывают сумму минимальных значений КСЯ в красном и ближнем инфракрасном диапазонах за год, получая таким образом величину от 0 до 2 для каждого пикселя спутникового изображения.

4. Определяют долю водной поверхности S в пикселе на основе уравнения и суммы минимальных значений КСЯ в красном и ближнем инфракрасном каналах, получая ежегодные электронные растровые карты доли водной поверхности - от 0 до 1 по формуле:

5.

где: S - доля пикселя спутникового изображения, соответствующая водной поверхностью, R_RED - минимальное значение коэффициента спектральной яркости в красном спектральном канале; R_NIR - минимальное значение коэффициента спектральной яркости в ближнем инфракрасном красном спектральном канале, K_A, K_B - коэффициенты, характеризующие гидрологические условия половодья. Значения K_A, K_B приведены в таблице 1. При отсутствии данных о гидрологических условиях, применяются коэффициенты для среднего по водности половодья.

Определение коэффициентов K_A, K_B проведено на основе сопоставления суммы минимальных КСЯ красного и ближнего инфракрасного диапазонов для более десяти миллионов пикселей спутниковых изображений земной поверхности среднего пространственного разрешения с данными дистанционного зондирования более высокого пространственного разрешения 10-30 м, в том числе аналогу «Global Surface Water» (Pekel et al. High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes // Nature. 2016. V. 540. P. 418-422. DOI: 10.1038/nature20584.)) с использованием регрессии.

6. Относят к водной поверхности пиксели растровой электронной карты со значениями доли покрытия водой более половины, получая таким образом ежегодные электронные растровые карты площади водной поверхности.

7. Рассчитывают частоту наблюдений водной поверхности в каждом пикселе как отношение числа лет с водной поверхностью к общему числу лет проанализированных спутниковых наблюдений в пикселе, выраженное в процентах.

8. Разделяют пиксели по категориям частоты наблюдений водной поверхности: 100% - постоянные водоемы, 90-99%) - низкая прирусловая пойма, 50-90%) - низкая пойма, 10-50% - средняя пойма, 1-10 процентов -высокая пойма, менее 1% - непойменные земли.

Пример конкретного выполнения

Заявляемый способ протестирован на пойменных водно-болотных угодьях Нижней Волги (ниже Волгоградского гидроузла). Использовались ежедневные спутниковые данные системы MODIS с устраненным влиянием облачности пространственного разрешения 230 м за 2001-2022 гг., полученные с помощью интернет-ресурса «Вега-Science» (http://sci-vega.ru/). С применением геоинформационной программы с открытым кодом QGIS (https://www.qgis.org/) были определены минимальные значения коэффициентов спектральной яркости в красном и ближнем инфракрасном диапазонах по спутниковым данным MODIS за каждый год периода 2001-2022 гг. На фигуре 1 показана сумма минимальных значений коэффициентов спектральной яркости в красном и ближнем инфракрасно диапазонах в 2016 г.

Каждый год за период 2001-2022 г. был отнесен к одной из категорий по гидрологическим характеристикам: маловодный, многоводный, средний.

На примере 2016 г. показан процесс создания годовой электронной растровой карты доли водной поверхности в пикселях спутникового изображения. Так 2016 г. можно охарактеризовать как многоводный, поэтому использовались коэффициенты K_A=38,8 K_B=-4,85, в результате доля водной поверхности в каждом пикселе за 2016 г. рассчитывалась по формуле в геоинформационной программе QGIS: S=1/(1+ехр(38,8(R_RED+R_NIR)-4,85)). Итогом стала карта доли водной поверхности в пикселе за 2016 г. (фигура 2).

Аналогично были получены электронные растровые карты доли водной поверхности за каждый год на весь период наличия спутниковых данных MODIS - 2001-2022 г. После чего в геоинформационной программе QGIS была определена частота лет наблюдений водной поверхности в каждом пикселе электронной растровой карты при доле водной поверхности в пикселе не менее 0,5 (фигура 3) с последующим разделением пойменных территорий по частоте наблюдений водного зеркала на: 100% - постоянные водоемы, 90-99% - низкая прирусловая пойма, 50-90% - низкая пойма, 10-50% - средняя пойма, 1-10% - высокая пойма, менее 1% - не пойменные земли (фигура 4).

Заявляемый способ протестирован на пойменных водно-болотных угодьях Нижнего Дона (ниже Цимлянского гидроузла). Использовались ежедневные спутниковые данные системы MODIS с устраненным влиянием облачности пространственного разрешения 230 м за 2018 г., полученные с помощью интернет-ресурса «Вега-Science» (http://sci-vega.ru/). Были получены минимальные значения КСЯ в ближнем инфракрасном и красном каналах и их сумма. Поскольку данных о гидрологических условиях половодий для данной территории в наличии не было, при расчете доли водной поверхности по формуле использовались коэффициенты для среднего по водности года K_A=41,4 K_B=-6,47. В результате доля водной поверхности в каждом пикселе за 2018 г. для пойменных водно-болотных угодий Нижнего Дона рассчитывалась по формуле в геоинформационной программе QGIS: S=1/(1+exp(41,4(R_RED+R_NIR)-6,47)).

Была проведена оценка точности получаемых карт доли водного зеркала в пикселях спутникового изображения. Проведено сопоставление полученной карты с аналогом более высокого пространственного разрешения - 30 м/пикс. «Global Surface Water» (Pekel et al. High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes // Nature. 2016. V. 540. P. 418-422. DOI: 10.1038/nature20584.). Результат расчета доли водной поверхности в пикселях спутникового изображения, проведенный по заявляемому способу, характеризуется значимой связью в сравнении с аналогом с коэффициентом детерминации R²=0,72 и среднеквадратической ошибкой 0,14, что свидетельствует о надежности результатов расчетов доли водной поверхности.

Изобретение относится к области исследований земной поверхности, в частности с помощью дистанционного зондирования Земли из космоса с использованием спутников. Сущность изобретения заключается в определении по спутниковым мультиспектральным данным среднего пространственного разрешения затапливаемых пойменных водно-болотных угодий, при котором используют изображения земной поверхности, получаемые космическими аппаратами, прошедшие процедуры коррекции атмосферных искажений, радиометрической калибровки, проводят суммирование минимальных за год значений коэффициентов спектральной яркости в красном и ближнем инфракрасном диапазонах спектра в каждом пикселе спутникового изображения для каждого года архива спутниковых данных и определяют долю водной поверхности в каждом пикселе. Технический результат, достигаемый при использовании заявляемого изобретения, заключается в упрощении технологии картографирования затапливаемых пойменных водно-болотных угодий с одновременным повышением точности определения площадей затопления. 4 ил., 1 табл.

Способ картографирования затапливаемых пойменных водно-болотных угодий, при котором формируют многолетний архив мультиспектральных спутниковых изображений земной поверхности среднего пространственного разрешения, производят их радиометрическую калибровку, коррекцию от атмосферных искажений и влияния облачности, отличающийся тем, что для каждого пиксела спутникового изображения определяют минимальное годовое значение коэффициента спектральной яркости в красном спектральном канале (R_RED) и в ближнем инфракрасном спектральном канале (R_NIR), выбирают поправочные коэффициенты K_A и K_B, характеризующие гидрологические условия половодья из таблиц, полученных по многолетним спутниковым данным более высокого пространственного разрешения, результатам наземных гидрологических изысканий, аэросъемки или картографическим материалам с использованием регрессии для наблюдаемого региона, затем рассчитывают долю водной поверхности в каждом пикселе S на каждый год по следующей формуле: при этом пиксели спутникового изображения с долей покрытия водой более 0,5 относят к водной поверхности, определяют частоту наблюдения водной поверхности в каждом пикселе как отношение числа лет с водной поверхностью к общему числу лет архива спутниковых данных, выраженное в процентах, классифицируют пиксели на основе частоты наблюдения водной поверхности по категориям частоты наблюдений водной поверхности: 100% - постоянные водоемы, 90-99% - низкая прирусловая пойма, 50-90% - низкая пойма, 10-50% - средняя пойма, 1-10% - высокая пойма, менее 1% - непойменные земли и представляют полученные результаты в картографической форме.