аспирант
Россия
Россия
Пушкино, Россия
УДК 63 Сельское хозяйство. Лесное хозяйство. Охота. Рыбное хозяйство
ГРНТИ 68.85 Механизация и электрификация сельского хозяйства
В статье приведены общие понятия радарной спутниковой съемки, возможные варианты ее использования в интересах лесного хозяйства. На основе анализа литературных источников сделаны выводы об основных ее преимуществах перед другими способами дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Обоснована необходимость более широкого распространения различных эффективных методик на базе радарных и других спутниковых данных для упрощения и увеличения оперативности оценки лесных насаждений, а также сбора уникальных прецизионных данных, который в наземных условиях невозможен. В южно-таежной природно-климатической зоне Республики Удмуртия в различных формациях лесов и лесорастительных условиях заложены 25 пробных площадей (ПП). Типичные насаждения района исследований имеют в основном смешанный породный состав. Преобладающее количество ПП заложено в сосняках и ельниках кисличниках (36 % и 20 % соответственно) Остальные были распределены в сосняках (черничниках, снытьевых, широкотравных, приручьевых) и ельниках (снытьевых, широкотравных, приручьевых). На долю средневозрастных и приспевающих насаждений приходится 48 % и 44 % ПП соответственно. Перестойные насаждения сосновых и еловых формаций не попадались. Молодняки оказались сплошь заросшими. Наибольшая часть изученных насаждений расположена в лесорастительных условиях С3 (64 % количества ПП), Д3 (12 %), а также Д2, Д4 и С4 (по 8 %). Результаты полевых исследований отражают общую динамику распределения лесов на территории Республики Удмуртия в подзоне южной тайги. Материал подготовлен для дальнейшего дешифрирования и разработки алгоритмов получения таксационных характеристик лесов с использованием радарных спутниковых снимков
таксационная характеристика лесов, дистанционное зондирование земли, радарная спутниковая съемка, дешифрирование
Введение. Использование аэро- (с 20-х гг.) и космической съемки (с 70-х гг.) входит в основу современных методов изучения лесов. За прошедшие годы собрано большое количество данных в самых разных диапазонах: в ультрафиолетовом, видимом (оптическом), инфракрасном, радио и микроволновом (СВЧ) с разрешением на местности от 0,1 м до 1000 м.
Один из методов дистанционного изучения земной поверхности и эффективный способ сбора информации о лесах на труднодоступных территориях – радиолокационная или радарная спутниковая съемка.
На сегодняшний день действует множество радарных спутников, решающих различные задачи, отличающихся по параметрам и диапазонам съемки. В основном они коммерческие, но есть и общедоступные радарные данные со спутника Sentinel-1, которые находятся в центре открытого доступа Copernicus [1].
Высокая периодичность космической съемки позволяет организовать круглогодичный мониторинг обширных территорий. Однако при этом возникает задача эффективной обработки большого объема информации, сбора максимально точных и оперативных данных [2].
Среди возможных вариантов использования материалов радарной съемки в интересах лесного хозяйства можно назвать следующие: всепогодный мониторинг природных воздействий (ветровалов и буреломов), сплошных и выборочных вырубок леса; картографирование почвенного покрова [3, 4], определение контуров выгоревших участков леса (гарей) [5] и отдельных таксационных характеристик насаждений [6, 7]. Предпринимались попытки разработки технологии использования радарных данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для картирования количественных параметров леса (высоты деревьев в метрах, диаметров стволов в сантиметрах, запасов древесины и хвойных/лиственных пород леса в кубометрах на 1 га) [4].
Для лесной таксации необходимы как можно более точные данные интересующего лесного массива при дешифрировании спутниковых радарных снимков.
Цель исследований – подготовить материал с признаками различия насаждений, необходимый для разработки алгоритмов получения таксационных характеристик лесов с использованием радарных спутниковых снимков.
Условия, материалы и методы исследований. Для достижения поставленной цели был организован комплекс полевых работ с закладкой стационарных участков в южно-таежной зоне Западной Сибири, проведен сбор материалов экспериментальных исследований с использованием признаков различия насаждений.
Исходными данными служили фондовые материалы результатов исследований, а также данные литературных и интернет источников по опыту использования космических снимков в области лесоучетных работ, материалы по инвентаризации лесов в районах исследований.
На первом этапе были проанализированы литературные источники, отражающие опыт использования космических радарных снимков в области лесоучетных работ. Их подбор осуществляли по результатам просмотра популярных научных сайтов и электронных библиотек с выбором наиболее часто встречающихся и высокоцитируемых авторов, деятельность которых непосредственно связана с исследуемой проблемой.
Для закладки пробных площадей (ПП) были выбраны выделы в Парзинском и Белорецком участковых лесничествах Глазовского лесничества Республики Удмуртия. Количество и место закладки ПП определяли с учетом анализа материалов лесоустройства на основании сведений о породном составе, классе возраста, лесорастительным условиям, доминирующих и коренных формациях лесов и степени воздействия на них природных и антропогенных факторов, а также результатов изучения топографических карт и оптических спутниковых снимков с геопорталов Яндекс и Googl.
ПП закладывали в насаждениях типичных для региональных природных условий в пределах выдела. Участки под них выбирали относительно однородные по почвенно-грунтовым и таксационным характеристикам насаждений, на которых проводили сходные мероприятия по использованию, охране, защите и воспроизводству лесов.
Закладку осуществляли реласкопическими круговыми площадками c использованием призмы Анучина, в соответствии с требованиями Лесоустроительной инструкции [8, 9]. Центры площадок и почвенные прикопки на них привязывали к системе координат с помощью навигационного приемника GPSMAP 66ST с минимальной погрешностью – 3 м.
Перечет деревьев проводили по ярусам и породам. Учет жизнеспособности деревьев осуществляли по 7 категориям [10].
В зависимости от расположения деревьев в пологе их относили к трем категориям: в зоне хорошей видимости, условной видимости и не в зоне видимости [11, 12].
Возраст деревьев определяли с использованием кернов, взятых приростным буравом около шейки корня или на высоте 1,3 м. Во втором случае к результатам измерений добавляли примерный средний возраст, в котором дерево достигает высоты 1,3 м.
Лесоучетные работы в молодняках, а также учет подроста, подлеска и живого напочвенного покрова проводили в соответствии с Лесоустроительной инструкцией [8, 9], методом круговых площадок постоянного радиуса 1,78 м (10 м2). Деревья в молодняках и подрост учитывали по высотным категориям. Показатель жизнеспособности определяли только у целевых пород. Учет второстепенных пород осуществляли только по количеству в высотных группах. На основе результатов учета определяли состав молодняков или подроста, количество деревьев различных пород на 1 га (тыс. шт.), среднюю высоту, возраст и категорию жизнеспособности целевых пород. При описании подлеска указывали основные виды кустарников, их густоту (количество на 1 га): густой – более 5 тыс. шт./га; средней густоты – 2…5 тыс. шт./га; редкий – до 2 тыс. шт./га.
Тип леса и лесорастительных условий устанавливали по таким диагностическим признакам, как рельеф, почвенно-грунтовые характеристики, наличие травянистых растений и кустарников. С целью точного определения лесорастительных условий в пределах каждой ПП закладывали прикопку с морфологическим описанием почвы. Исследование почвы осуществляли согласно методическим указаниям [13].
Обработку результатов исследований проводили в соответствии с действующими методиками [8, 9].
Анализ и обсуждение результатов исследований. Дистанционные методы сбора информации о лесах позволяют создавать системы быстрого мониторинга ситуации, особенно на территориях с интенсивным антропогенным и природным воздействием. Однако на сегодняшний день применение современных методов таксации лесов с использованием данных ДЗЗ в практике лесного хозяйства ограничено [14, 15]. Необходимо более широкое распространение различных эффективных методик дистанционного зондирования на основе радарных и других спутниковых данных для упрощения и увеличения оперативности оценки лесных насаждений, а также сбора уникальных прецизионных данных, который в наземных условиях невозможен.
На основании анализа литературных источников по использованию радарных спутниковых данных при инвентаризации и оценке леса, можно сделать следующие выводы.
Радиолокационную съемку можно проводить с постоянной периодичностью в любой сезон, при любой погоде и днём, и ночью, что очень важно при непрерывном или оперативном наблюдении. К положительным аспектам также относят возможность съемки без непосредственного полета над объектом, большую полосу захвата на местности при малой высоте полета, обнаружение объектов по их радиолокационным, а не оптическим контрастам [16].
Использование спутниковых радарных данных при определении количественных и качественных параметров леса позволяет сократить затраты и собирать необходимые сведения намного быстрее, чем при наземном обследовании [15].
Радарные спутниковые снимки в комплексе комбинаций разных диапазонов дают наиболее точную и достоверную информацию о лесных землях [17, 18, 19].
При анализе и дешифрировании радарных спутниковых снимков существует необходимость проведения натурного обследования исследуемых лесных насаждений, закладки пробных площадей и составления подробного таксационного описания. Это неотъемлемая часть конечных результатов [14, 20].
Дешифрирование спутниковых снимков для оперативного получения данных должен быть автоматизирован [21].
На сегодняшний день на основе результатов радарной спутниковой съемки определяют такие параметры насаждений, как полнота и запас, средняя высота и диаметр различных ярусов древостоя, класс бонитета, структура, сомкнутость, густота, породный состав [22, 23, 24].
Для достижения поставленной цели было заложено 25 ПП. На каждой из них делали несколько фотоснимков древостоя с разных ракурсов, подроста и подлеска, напочвенного покрова, а также почвенного разреза с мерной лентой, растянутой по профилю почв.
Результаты распределения участков по лесорастительным условиям и типам леса, а также их составу и запасам свидетельствуют о том, что преобладающее количество ПП заложено в сосняках и ельниках кисличниках (36 % и 20 % соответственно). Остальные были распределены в сосняках (черничниках, снытьевых, широкотравных, приручьевых) и ельниках (снытьевых, широкотравных, приручьевых) других типов.
Наибольшая часть изученных насаждений расположена в лесорастительных условиях С3 (64 %), Д3 (12 %), Д2, Д4 и С4 (по 8 %). Результаты полевых исследований отражают общую динамику распределения лесов на территории Удмуртской Республики в подзоне южной тайги.
Подавляющее большинство обследуемых участков относится к средневозрастной (48 %) или приспевающей (44 %) группе возраста. В чистых молодняках была заложена только одна площадка, это самосев сосны 25-летнего возраста на брошенных сельскохозяйственных угодьях. Все молодняки ели и сосны оказались заросшими второстепенными породами. Перестойные насаждения сосновых и еловых формаций не обнаружены. Заложен только один участок в перестойном березовом лесу.
Типичные насаждения района исследований имеют в основном смешанный породный состав, на которые приходится большая часть ПП, однородные по составу встречаются редко, в основном это культурные посадки или березняки.
Выводы. Применение спутниковых радарных данных в области изучения лесных ресурсов имеет большой потенциал. Преимущества этого вида съемки заключаются в независимости от времени суток и метеоусловий; большом охвате территории и постоянной периодичности, которые открывают возможности для непрерывного и оперативного мониторинга; уникальности данных, которые нельзя получить при других видах съемки. Однако наличие геометрических искажений и специфичность радарных снимков вызывают определённые затруднения при их обработке, они имеют большой объем, что затрудняет их дешифрирование. Известно много методик определения тех или иных лесных параметров на основе спутниковых снимков разных диапазонов и в различных сочетаниях, однако конкретных эффективных методов определения таксационных показателей по данным радарной спутниковой съемки не найдено.
В результате проведенных полевых исследований в целом удалось собрать необходимый материал с использованием признаков различия насаждений для дальнейшего дешифрирования. Однако в связи с давностью сроков лесоустройства (1996 г.), а также наличием ошибок и неточностей в таксационном описании выборка участков оказалась приблизительной. Поэтому после камеральной обработки выяснилось, что некоторые участки имеют схожие лесорастительные условия и тип леса, в отличие от того, что было указано в таксационном описании. В итоге несколько участков характеризовались одинаковыми условиями с некоторыми различиями в породном составе, полноте и запасах, что позволит подтвердить результаты дальнейшего дешифрирования.
Еще одним недостатком стало то, что практически не были охвачены молодняки, так как из-за отсутствия необходимых мероприятий по уходу они оказались заросшими. На этих участках также необходимо заложить пробные площади.
1. Copernicus Open Access Hub [Электронный ресурс], URL: https://scihub.copernicus.eu/ (дата обращения 19.03.2019).
2. Никитина Ю. В., Никитин В. Н. Разработка методики автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков среднего разрешения для определения породного состава лесных насаждений // ГЕО СИБИРЬ. 2011. Т. 3, N 2. С. 187-190.
3. Дворкин Б. А. Международный конкурс на лучший тематический проект по обработке и использованию радарных данных для решения задач в различных областях народного хозяйства // Геоматика: электрон. журн. 2012. N 1. С. 12-17. URL: https://sovzond.ru/upload/uf/3e5/3e59f9af3ac9cdafe5bf57046f2bdfc0.pdf (дата обращения 19.03.2019).
4. Разработка технологии использования радарных данных ДЗЗ для картирования количественных параметров леса и всепогодного мониторинга сплошных и выборочных вырубок леса. URL: https://sovzond.ru/projects/2066/ (дата обращения 20.03.2019).
5. Использование данных дистанционного зондирования в задачах лесной отрасли / В. А. Хамедов, В. Н. Копылов, Ю. М. Полищук и др.// Cовременные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2006. Т. 3. № 2. С. 380-387.
6. Технология количественной оценки высоты леса по данным космических радарных тандемных интерферометрических съемок со спутников TerraSAR-XTanDEM-X / Т. Н. Чимитдоржиев, М. Е. Быков, Ю. И. Кантемиров и др. // Геоматика. 2014. № 1. С. 72-79.
7. Определение биомассы леса с использованием спутниковых радарных данных / Б. З. Цыдыпов, И. И. Кирбижекова, Б. Ч. Доржиев и др. // Вестник Бурятской государственной сельскохозяйственной академии им. В. Р. Филиппова. 2010. № 3(20). С. 79-86.
8. ОСТ 56-69-83. Пробные площади лесоустроительные. Методы закладки, 1983. М.: ЦБНТИ лесхоз, 1984. 60 с.
9. Приказ Минприроды России от 29.03.2018 № 122 «Об утверждении лесоустроительной инструкции» (Зарегистрировано в Минюсте России 20.04.2018 № 50859). URL: https://minjust.consultant.ru/documents/39244 (дата обращения 23.03.2019).
10. Желдак В.И. Программа НИР по теме 3.1/1 «Разработка экологически безопасных и экономически эффективных региональных систем ведения лесного хозяйства и технологий, обеспечивающих повышение продуктивности и устойчивости лесов». Пушкино: ВНИИЛМ, 2001. 79 с.
11. Подмаско Б. И. Методическое руководство по закладке таксационно-дешифровочных участков для целей камерального дешифрирования аэрофотоснимков. М.: ВНИИЛМ, 1974. 28 с.
12. Самойлович Г. Г. Полевая практика работы с аэроснимками при таксации леса. Ленинград: Лесотехническая академия имени С.М. Кирова, 1967. 73 с.
13. Газизуллин А. Х. Методические указания к лабораторно-практическим занятиям по почвоведению. Казань: Казанский государственный аграрный университет, 2010. 27 с.
14. Архипов В. И., Черниховский Д. М., Березин В. И. Современная технология таксации лесов дешифровочным способом «от съемки - к проекту» // Известия СПбЛТА. 2014. № 3 (Вып. 208). С. 22-42
15. Швиденко А. З. Глобальные изменения и российская лесная таксация // Лесная таксация и лесоустройство. 2012. № 1(47). С. 52-76.
16. Виды съемок в зависимости от используемой аппаратуры и спектрального диапазона. URL: https://mylektsii.ru/2-7378.html (дата обращения 23.02.2019).
17. Fernandez-Ordonez Y., Soria-Ruiz J., Leblon B. Forest Inventory using Optical and Radar Remote Sensing. URL: https://www.intechopen.com/books/advances-in-geoscience-and-remote-sensing/forest-inventory-using-optical-and-radar-remote-sensing, (дата обращения 03.04.2019).
18. Никольский Д. Б. Методы обработки радиолокационных данных. URL: http://geomatica.ru/clauses/48/ (дата обращения 12.03.2019).
19. Хамедов В. А. Разработка методики мониторинга лесных земель на основе космических снимков оптического и радарного диапазонов: диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. Новосибирск, 2016.
20. Лабутина И. А., Балдина Е. А. Практикум по курсу «Дешифрирование аэрокосмических снимков»: учебное пособие. М.: Географический факультет МГУ, 2013. 168 с.
21. Хлюстов В. К., Хлюстов Д. В. Современные технологии дистанционного зондирования и иформационные справочные системы Земли лесотаксационных нормативов - основные элементы автоматизации комплексной инвентаризации древесных ресурсов // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2013. Т. 8. С. 29-35.
22. Persson Н. Estimation of Forest Parameters Using 3D Satellite Data. URL: https://pub.epsilon.slu.se/11658/1/persson_h_141119.pdf (дата обращения 29.03.2019).
23. Чинь Л.Х. Методы дешифрирования растительности на основе космических радиолокационных изображений // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2011. № 6. С. 238-242.
24. Polarimetric Decomposition of SAR Data for Forest Structure Assessment. URL: http://publications.lib.chalmers.se/records/fulltext/181947/181947.pdf (дата обращения 04.04.2019).
