Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Дешифрирование типов леса в горных лесах Сибири и Монголии с целью их картографирования по аэрокосмическим снимкам

ВАК РФ 06.03.02, Лесоустройство и лесная таксация

Автореферат диссертации по теме "Дешифрирование типов леса в горных лесах Сибири и Монголии с целью их картографирования по аэрокосмическим снимкам"

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКАЯ ЛЕСОТЕХНИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ

Р Г Б ОД правах рукописи

~ 9 ОПТ 133э КРСПОВ Петр Александрович

ДЕШИФРИРОВАНИЕ ТИПОВ ЛЕСА В ГОРНЫХ ЛЕСАХ СИБИРИ И МОНГОЛИИ С ЦЕЛЬЮ ИХ КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ПО АЭРОКОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ

06.03.02. — Лесоустройство и лесная таксация

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук

Санкт-Петербург — 1995

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКАЯ ЛЕСОТЕХНИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ

На правах рукописи

КРОПОВ Петр Александрович

ДЕШИФРИРОВАНИЕ ШОВ ЛЕСА В ГОРНЫХ ЛЕСАХ СИБИРИ И МОНГОЛИИ С ЦЕЛЫ) ИХ КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ПО АЭРОКОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ

06.03.02 - Лесоустройство и лесная таксация

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук

Санкт-Петербург - 1995

Работа выполнена в Санкт-Петербургской лесотехнической академии

Официальные оппоненты:

академик ИА, доктор сельскохозяйственных наук, профессор

Е.С.Мурахтанов,

доктор географических наук, профессор Ал.А.Григорьев, доктор сельскохозяйственных наук В.К.Константинов

Ведущее предприятие БНИЩ лесоресурс Федеральной службы лесного хозяйства

Защита состоится

•¡¡С-

в

Ж.

часов на заседании диссертационного^овета Д 063.50.04 в Санкт-Петербургской лесотехнической академии (Институтский г.ер., 5, зал заседаний).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургской лесотехнической академии

¿>4?

Автореферат разослан Ур

Ученый секретарь диссертационного совета доктор сельскохозяйственных наук ^¿Р/^Полубояринов О.И.

I. ОБЩАЯ лАРАПдаСТЙКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Общеизвестно, что в настоящее время очень хорошо разработаны методы измерительной и глазомерной таксации одной из составляющих типа леса - древостоя. Сравнительно хорошо дешифрируются таксационные показатели древостоев по аэро- и космическим снимкам. Гораздо труднее определяется в натуре и дешифрируется до снимкам тип лесорастительных условий. А беа этого нельзя определить важнейшую природную характеристику лесных насаждений - тип леса. Типы лесораститеяьных условий и типы леса - это в конечном счёте научная основа всего лесохозяйст-венного производства. Знание планового положения и производительности типов леса позволяет более рационально планировать и осуществлять все виды лесохозяйсгвенной деятельности.

При такой, несомненной важности типов леса для большинства горных районов Сибири планово-картографических материалов о типах леса не существует. Оперативно создавать карты типов леса мойно только с помощью современных дистанционных средств, так как традиционные наземные методы съемок слишком медлительны и трудоемки. На решение этой, актуальной задачи и направлена данная работа.

цель работы заключалась в разработке научно обоснованных методов дешифрирования типов леса по мелкомасштабным самолётным и космическим снимкам в условиях горного рельефа с последующим использованием этих снимков для составления планово-картографических материалов по типам леса. 11ри этом важнейшая задача заключалась в изучении и систематизации ландшафтных признаков интерпретации исходных снимков.

На зациту выносятся методика изучения ландшафтных признаков, дешифрирования мелкомасштабных аэро-и космических снимков, а также- разработанные признаки дешифрирования типов лесорастительных условий по четырём, лесорастительным районам. Сибири и трём районам Монголии.

Новизна исследований, заключалась в следующем: I. Разработана методика изучения и систематизации ландшафтных признаков дешифрирования лесорастительных условии горных лесов.. 2» Изучены и составлены признаки дешифрирования, типов горных лесов. по семи лесорастительным районам.

3. Разработаны метод составления алгоритмов и сами алгоритмы дешифрования типов лесорастительных условий по указанным семи районам.

4. Дано теоретическое, обоснование возможностей, использования зимних снимков для дешифрирования древесных пород и типов леса.

Личный вклад автора состоит в разработке, методики и непосредственном участии в наземном изучении признаков дешифрирования во всех семи лесорастительных районах. Исходный материал собран во время работы автора в составе производственных и научных экспедиций Северо-бападного лесоустроительного предприятия ¿¡/О "Леспроект".

Апробация основных методико-технологических положении, данной работы выполнена при опытно-производственной проверке выборочно-статистического метода лесоинвенгаризации а 1977г., а также при отработке методики картографирования лесного фонда Монголии в 1978 году. Апробация показала возможность и перспективность использования предлагаемого ландшафтного подхода при дешифрировании горных лесов по мелкомасштабным самолётным и космическим

снимкам.

Практическая реализация представленной работы состоит в том, что предлагаемый метод изучения ландшафтных признаков дешифрирования мелкомасштабных самолётных и космических, снишов. был принят производственными экспедшцтш В/О "Леспроект" для решения следующих задача

1. Для инвентаризации горных лесов на основе рационального сочетания наземной таксации и камерального дешифрирования аэрсфэтосшшков.

2. При выборочно-статистической, инвентаризации лесов на основе аэрокосмических снимков.

3. При тематическом картографировании лесов на базе серийных., самолётных, и космических снимков. По данной, технологии в 1980г. была составлена Нарта, лесного фонда Монголии в масштабе 1:1000000. Указанная карта по договору передана монгольской стороне.

Публикации автора составляют 30 наименований:, в том числе 18 открытых публикаций непосредственно по теме диссертации.

Структура и объём работы. Диссертация изложена на 283 страницах, машинописного текста и состоит из введения, разделов, заключения, и списка литературы из 382 наименований. Диссертация включает 7 таблиц ландшафтных, признаков, и 7 алгоритмов, дешифрирования типов лесорастительных условий по семи изученным.лесорастительным районам. России, и Монголии.

2. ХОЗЯЙСТВЕННОЕ ЗНАЧЕНИЕ ТШОВ ЛЕСА а ШОДы ИХ ДЕШИФРИРОВАНИЙ В ПРОШЛОМ

Раздел состоит из трех подразделов, где даны принятые

определения типа леса и типа лесорастительных условий в соответствии с требованиями ГОСТ - 18485-73. Указывается, что в лесах Сибири использована в основном тшлогиа, разработанная. непосредственно В .Н. Смагиным /Дено-Ангарскш. десорастгтельный район/ или под его руководством /Енисейский края/» При изучении возможностей дешифрирования/ типов леса. Монголии приняты схемы типов леса, составленные ИЛ. Корогковым / Институт леса и древесины СО АН РФ/.

Фактически только при изучении Восточно-Саянского региона автор вынужден был заново составлять схему типов леса, так как. до наших исследований / 1971 год / лесоустройство здесь не проводилось, а при аэровизуальном обследовании: лесов типы леса не отмечались.

В других районах были приняты готовые схемы типов леса, составленные, слециалистами-лесотилологаш. При этом использовались также работы Г.В, Крылова, Б Л, Колесникова, Б.В. Виноградова, И.О. Мелехова, А.Г. Крылова, В.Б. Сочава, В.И. Орлова, и других авторов.

На основании анализа литературных источников делается заключение, что знание планового положения и производитель-

?

носги типов леса позволит повысить общую эффективность лесо-хозяйственной деятельности. Главная задача состоит в том, чтобы найти надёжные и сравнительно дешевые методы картографирования типов, лесораатительных. условий, и типов леса. Делается предположение, что на современном техническом уровне эту задачу можно решить на основе дешифрирования мелкомасштабных самолётных и космических снимков.

Далее рассматривается прежний опыт дешифрирования типов леса по сравнительно крупномасштабным самолётным снимкам» Излагаются достижения в этой, области таких исследователей, как. ±!.Л. Леонтьев, кЛ, Березин, Г.Г. Са>лойлови.чР Д»М» Ки-реев, И.А. Трунов, Н.Г. Харин. Рассматривается также опыт дешифрирования, типов леса в Австрии, Канаде, Финляндии я других странах.

3. ¡1РИР0ДО-ШГРА(ЖЖК02 РАЙОНИРОВАН®:

1№шжтно к лащщфТйо;*1У ¡адТОду дешмриромнш

АЭ?0- И КОСШШЖЙХ СНИМКОВ

Земная поверхность имеет сложную территориальную дифференциацию, которая зависит от климатических, почвенно-геологичес-ких, геоботанических и других природных факторов. Ео многим из этих факторов районирование земной поверхности ужа выполнено /Л.С.Берг» В.Б.Сочава, С.Б.Калесник, А.Й.Федина и др./.

Однако полагают, что только ландшафтно-географическое районирование учитывает все указанные, природные факторы,и на их основе выделяются природные территориальные комплексы/ГШ/ разно-

го ранга (Н.А.Солнцев, Ф.Н.Мильков, А.Г.Исаченко, Н.А.Гвоздецкий, К.И.Геренчук, Д.М.Киреев и .др.). Приводятся определения ПГК ранга ландшафт и его морфологической структуры - местность, урочище, фация.

Для целей дешифрирования самым важным является методический подход к выделению и характеристике ландшафтов, как наиболее однородных ПТК географического порядка, в пределах которого формируется определенный, присущий только данному ландшафту, набор лесорастительных условий и видового состава растительности.

В то же время специалисты геоботаники и лесотипологи по различным признакам и критериям уже выполняли отраслевое районирование (А.В.Белов, С.А.Дыренков, Г.В.Крылов, С.Ф.Курнаев, В.П.Кутафьев, Е.Ы.Лавренко, Н.Н.Лавренко, М.Д.Сибирякова, В.Н.Смагин, В.Н.Федорчук, А.С.Шейнг&уз). Нет оснований отрицать определенного сходства ландшафтных, геоботанических и лесо-типологическкх территориальных единиц. Такое отрицание ведет, по нашему мнению, к излишним затруднениям в использовании ландшафтных признаков и методов в деле изучения лесов по самолетным и космическим снимкам. Это справедливо и в том смысле, что требования к выделению различных ландшафтных и лесных территориальных единиц часто совпадают с нашими задачами лесного дешифрирования аэрокосмических снимков. Для целей дешифрирования типов леса важно, чтобы в пределах ландшафта или лесорастительного района был строго определенный набор типов лесорастительных условий, чтобы приурочены они были к определенным элементам рельефа, гидрографии и другим природным особенностям, а производительность каждого типа оставалась постоянной. Из этого не следует, что географический ландшафт всегда отождествляется с лесо-растительным районом, однако основные требования к их выделению часто остаются весьма близкими. Поскольку ландшафтное или лесо-

растительное районирование для данной работы не самоцель, а средство более точного дешифрирования типов леса, то мы использовали и те и другие территориальные единицы в зависимости от вида ранее выполненного районирования. Во всех случаях границы ранее выделенных ПТК уточнялись нами при стереоскопическом рассматривании аэрокосмических снимков и соответствующих топокарт. Основными демаскирующими признаками ландшафтов и лесорастительных районов служили характер рельефа местности и рисунок гидросети.

4. ПРИРОДНО-ГЕОГРАЭДЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ И ДЕШИФРИРОВАНИЯ ЛЕСОРАСТИТЕЛЬНЫХ УСЛОВИЙ

4.1. Принципы оптимизации типов леса

На основании анализа литературных источников (С.В.Белов, С.А.Дыренков, Н.А.Моисеев, А.В.Побединский, В.Н.Федорчук) делается заключение, что излишняя лесотипологическая детализация и выделение большого количества лесотипологических единиц в пределах одного лесорастительного района себя не оправдывают. Как в России, так и за рубежом (Швейцария, США) существует обоснованное мнение, что в пределах одного лесорастительного района должно быть порядка 6-10 лесотипологических единиц.

Как пример излишне .дробной лесотипологической классификации профессор С.В.Белов (1983) приводит данные по Архангельской области, где в сравнительно простых лесах было выделено 90 типов леса в ельниках и 70 - в сосняках, т.е. 160 типов только в хвойных насаждениях. Такая детализация лесотипологических единиц не различается не только на мелкомасштабных снимках, но с определенными трудностями распознается и в натуре.

При выполнении данной работы мы исходили из предположения, что для современной лесохозяйственной деятельности в бодьшинст-

ве горных районов Сибири и Монголии слишком подробные схемы типов леса не представляют никакой ценности. Большое количество лесотипологических единиц влечет за собой образование мелких таксационных выделов, что значительно удорожает лесоустройство и затрудняет использование машин и механизмов при выполнении ле-сохозяйственных мероприятий.

В этом плане нам представляется весьма перспективным метод оптимизации типов леса по лесорастительным районам, предложенный сотрудниками ЛенНИИЛХ 'Федорчук, Дыренков, 1975). Под оптимальной схемой типов леса они понимают выделение в пределах каждого лесорастительного района минимального числа лесотипологических единиц при максимальной их однородности по гидрологическим и почвенным условиям, а также производительности насаждений.

Исходя из этих предпосылок, при оптимизации типов леса в пределах каждого района мы старались выделить минимальное число лесотипологических единиц при заданной производительности каждого типа в пределах двух классов бонитета и заданных качественных признаках - однородности почвенных и гидрологических условий в соответствии с эдафоценотической сеткой В.Н.Сукачева.

4.2. Закономерности распространения типов леса в широтно-зональном направлении

Для отождествления лесорастительных условий по мелкомасштабным космическим фотоснимкам (К§С) используются в основном природные закономерности их распространения, а также взаимосвязи лесорастительных условий с .другими компонентами ландшафта. При этом имеются в виду прежде всего те компоненты, которые находят изображение на исходных мелкомасштабных снимках. Для установления этих закономерностей мы изучили распространение типов лесорастительных условий в широтном направлении от севера Иркутской обла-

сти (Киренский и Каэачинсно-Ленекий административные районы), через Восточный Саш вплоть до шной границы произрастания лесов в Монголии. Использован также опыт изучения типов леса в Красноярском крае и в отдельных районах европейской части СССР.

Во всех изученных районах как распространенность, так и приуроченность различных типов лесорастотельных условий к элементам ландшафта имеют свои особенности. Если черничные типы в европейской части РФ приурочены в основном к ровным несколько пониженным местоположениям, то в горных условиях Сибири они занимают преимущественно широкие водоразделы и реже пологие склоны теневых экспозиций. Багульниковые типы Карелии, Архангельской и Ленинградской областей занимают значительные понижения и связаны с застойным увлажнением. На севере Иркутской области и Красноярского края они занимают в основном северные склоны и формируются здесь прежде всего вследствие меньшей прогреваемости склонов и, как следствие этого, медленного оттаивания сезонно-мерзлотных почв. В отдельных случаях в пределах Ле-но-Ангарского плато лиственничники багульниковые У кл.бонитета занимают только нижние части пологих восточных склонов. Выше по склону здесь появляются сначала лиственнично-ке.дровые .древостой 1У кл. бонитета мшистых типов, затем кедрово-лиственничные древостой 1У-Ш кл.бонитета черничных типов. Такое, казалось бы анормальное, повышение производительности насаждений с увеличением высоты над уровнем моря связано здесь, очевидно, с относительно быстрым стоком холодных талых вод на склонах и их значительной застойностью в подножьях и нижних частях склонов. На юге Иркутской области в горах Восточного Саяна в связи с лучшей прогреваемостью такие пологие части склонов занимают преимущественно злаково-широкотравные типы лесорасгительных условий Ш-1У кл. бонитета.

Для дешифрирования типов леса представляют большую ценность закономерности их распространения на склонах световых и теневых экспозиций также в зависимости от широты местности. В пределах Лено-Ангарского плато Иркутской области пологие южные склоны занимают преимущественно злаково-иирокотравные типы, более крутые - брусничные типы. В условиях Восточного Саяна брусничные типы на пологих южных склонах с увеличением крутизны склонов и высоты над уровнем моря часто переходят в менее производительные баданово-каыенистые типы. Еще южнее, на территории Монголии, на южных склонах постепенно начинает преобладать степная растительность, а в Хангайском лесорастительном районе южные склоны совершенно лишены .древесной растительности.

Если в такой же последовательности проследить северные склоны, то в пределах Лено-Ангарского плато на них преобладают багульниковые типы, а на более крутых склонах - бадановые. Северные склоны Восточного Саяна также заняты преимущественно багульниковыми типами, а нижние части склонов - травяными. Северные склоны Хангайского района облесены также вследствие постепенного оттаивания сезонно-мерзлотных почв на верхних частях склонов и внутрипочвенного стока влаги вниз по склонам.

Несколько сложнее закономерности распространения типов леса в Хэнтэй-Чикойском лесорастительном районе МНР. По нашим исследованиям южные склоны безлесны здесь только до хребта Малый Хэнтэй. Южнее этого хребта произрастают только лиственничные .древостой травяно-злаковых типов на склонах теневых экспозиций. На сравнительно узких плакорах"хребта распространены кедровники брусничные и бруснично-злаковые, а севернее хребта Малый Хэнтзй-сосняки злаковые на южных склонах на один-два класса бонитета производительнее, чем сосняки и лиственничники северных склонов. Этот район оказался наиболее сложным для дешифрования и поэто-

му потребовал значительных маршрутных исследований.

Установлены также определенные закономерности распространения типов лесорастительных условий в зависимости от формы склонов и плакоров (вогнутые, выпуклые), а также от высоты над уровнем моря.

4.3. Природные закономерности распространения типов лесорастительных условий как признаки их дешифрирования

Изученные закономерности распространения типов лесорастительных условий в различных географических районах и встречаемость их в пределах этих районов позволили в дальнейшем разработать ландшафтные признаки дешифр^ования типов леса, а также идентифицировать их по КФС. Например, установлено, что по мере продвижения в южном направлении от Лено-Ангарского плато багульниковые типы встречаются все реже и совершенно отсутствуют у южной границы распространения хвойных пород в Хангайском нагорье. В то же время, встречаемость злаковых типов здесь постепенно возрастает вплоть до их доминирования в Хангае. Даже такие ограниченные сведения дают возможность оператору-дешифровщику не искать по КФС злаковые типы на севере, а багульниковые - на юге.

Для повышения точности дешифрирования большое значение имеет и процент распространенности тех или иных типов леса. Если мы знаем, что черничные типы лесорастительных условий в Ангаро-Иркинеевском районе встречаются единично, то, очевидно, не будет иметь практического значения тог случай, если эти участки не будут найдены по снимкам. Это же с известным приближением можно сказать о типах леса, которые составляют около 1% встречаемости. В то же время, черничные типы в пределах Лено-Ангарского лесорастительного района составляют 55% распространенности, что

может быть использовано как дополнительный признак их дешифрирования.

Распространенность или встречаемость типов леса в пределах региона являются как бы наводящими признаками, которые показывают, какие типы леса здесь можно искать, а каких нет вообще или они имеют крайне незначительную представленность. Знание встречаемости позволяет оценить пределы ошибок, которые могут быть при дешифрировании типов леса, а также уменьшить вероятность появления грубых ошибок.

Ландшафтные признаки по их значимости для дешифрирования имеют также региональное значение. В одном случае лесораститель-ные условия зависят в основном от экспозиции склонов (Хангайс-кий лесорастительный район), в .другом от крутизны склонов (Восточный Саян). В равнинных условиях ленточных боров Алтая на первое место выступают водотоки и водоемы. Однако, часто различные природные условия действуют комплексно и выделить какой-либо определяющий фактор не всегда возможно.

Очевидно, все признаки, которые могут быть в различных географических районах и которые обязательно найдут изображения на тех или иных снимках, заранее предусмотреть и перечислить невозможно. Однако: от полноты их использования зависит в конечном счете достоверность такеационно-картографического дешифрирования мелкомасштабных самолетных и космических снимков.

5. ПРОГРАММА И МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИИ

Прогаммой. исследований предусматривалось решить следующие узловые вопросы:

I. Разработать методику изучения закономерностей распространения типов леса в зависимости от различных ландша$тно-геогра~ фических условий.

2. Разработать принципы систематизации и представления этих закономерностей с тем, чтобы они могли служить признаками дешифрирования, мелкомасштабных салголёных и космических снимков.

3. Составить ландшафтные признаки дешифрирования аэро-. и космических снимков по четырём лесорастительным районам Сибири и трём районам Монголии.

4. Дать рекомендация по использованию этих признаков при дешифрировании типов леса в горных лесах Сибири и Монголии с целью их картографирования по азро-и космическим снимкам.

Методика изучения и разработки признаков дешифрирования состояла из трёх основных этапов.

5.1» Подготовительные работы проводились до выезда в натуру с целью решения следующих вопросов: уточнения ландшафтно-геог-рафической изученности и ландаафгно-лесорастительного районирования территории; выяснения, таксационно-лесотипологической изученности лесов и наличия разработанных схем типов леса; сбора планово-картографических материалов различных тематических направлений, а также подачи заявок на космические снимки и недостающие топокарты.

Десорастигельное районирование и схемы типов леса имелись фактически на все районы, кроме Восточно-Саянского. По Лено-Ангарскому району, южной части Енисейского кряжа и Монголии

за основу были приняты схемы типов леса, составленные Институтом леса и древесины АН РФ /В.Н. Смагин и И.А.Коротков/. Ландшафтное районирование Енисейского кряжа выполнено Д»М,Киреевым и Е.Н. Калашниковым.

В подготовительный период намечались также ключевые участки и маршуруты ландшафтно-лесотшологических исследований, в натура» При этом соблюдался основной- принцип, чтобы эти маршруты пересекали всё разнообразие морфологической, структуры ландшафтов к типов леса. Для. этого маршруты проектировались в меридиальном и широтном направлениях от одного водосбора /водотока/, через водораздел до следующего водосбора.

5.2. Полевые работы выполнялись для изучения закономерностей: распространения типов лесорастительных условий в зависимости от геоморфологических, гидрологических и других природных особенностей района с целью дальнейшего использования, этих закономерностей. в качес1ве дешифровочных признаков. В натуре закладывались также пробное площади и выдела перечислительной таксации. Эти материалы использовались для коллективной тренировки, а впоследствии для. оценки тематической, точности создаваемых карг. Цт статистической, достоверности по каждому лесорастигельному району выполнялось не менее 500 ландшафтно-лесотшологических описаний.

Во время, полевых работ проверялась, а при необходимости и уточнялась предварительная схема типов леса.

5.3. Систематицация признаков производилась в камеральных условиях. По данным полевых описаний, рассчитывалась общая, распространённость или встречаемость каждого из указанных типов лесорастительных условий. Малораспространённые типы

/ менее 1% встречаемости / чаще объединялись с доминирующими, близкими по производительности и почвенно-гидрологяческим условиям» Далее, все. укрупнённые типы лесорастительных условий. подразделялись по их приуроченности к основным наиболее выраженным элементам ландшафта. Для горных условий это прежде всего высота над уровнем моря, экспозиция, крутизна и форма склонов, расположение участков в других местоположениях - долины, плакоры, террасы и. т.д.

При гаком подразделении типов лесорастительных. условий, очень важно установить градации высотных отметок, крутизны склонов и количество румбов экспозиций,, которые существенно влияют на изменение лесорастительных. условий. Влияние этих факторов может быть самое разнообразное в зависимости от географического района. Поэтому чётких рекомендаций, здесь быть не может. Исходя из дешифровочных возможностей космических снимков можно сказать, что дифференциацию крутизны склонов следует выполнять не мельче, чем . .через 5°, а экспозицию «*■ на 4 или 8 румбов»

В соответствии с этим по всем указанным ландшафтным эль-ментам составлялись промежуточные таблицы. Помимо типов лесорастительных условий входами в эти таблицы в зависимости от региона были высоты'над уровнем моря, выбранные ступени крутизны и экспозиции склонов, принадлежность лесорастительных условий к водотокам, террасам, плакорам и т.д. На основании анализа промежуточных, таблиц и других полевых материалов по каждому району составлялись рабочие таблицы признаков дешифрирования. лесорастительных условий аналогичные табл.. - 6»1 автореферата. Признаки дешифрирования представлялись также в.

текстовой / описательной / форме.

Как показал опыт, текстовые описания признаков незаменимы в период обучения и тренировки операторов-дешифровщиков. Признаки в табличной форме используются при анализе фотоизображения насаждений как инструмент дешифрирования. В диссертации приводятся такие признаки по 4 лесорастительным районам Сибири и 3 районам Монголии.

6. ПРИЗНАКИ ДШМРИРОВАНИЯ ТИПОВ ЛЁСОРАСТИТЕЛЬНЫХ УСЛОВИЙ

Дешифрирование типов леса состоит фактически из двух этапов -определения преобладающей породы и установления типа лесорастительных условий. Можно считать, что методы дешифрирования древесных. пород и других, таксационных показателей по крупно- и среднемасштабным самолётным снимкам хорошо разработаны и не вызывают сомнений / .А.К.Пронин, Г.Г.Самойлович, С.В.Белов и др./. В то же время, несмотря, на сравнительно давнюю историю,. типы лесорастительных условий дешифрируются менее достоверно. Цельной и апробированной методики дешифрирования по КФС типов лесорастительных условий горных лесов не существует. Вследствие этого в данной работе предусматривалось изучить признаки и методы отождествления по мелкомасштабным аэро- и космическим снимкам прежде типов лесорастительных условий. Дешифрирование преобладающих древесных, пород рассматривается, здесь как вторичная и во многом уже решенная, задача. В разделе 7.1» излагаются только некоторые особенности опознавания древесной растительности,которые характерны дам дешифрирования космических и мелкомасштабных самолётных снимков ландшафтными методами.

Далее в подразделах 6.1 - 6.7 излагаются признаки дешифрирования по лесорастительным районам Восточно-Саянскому, Ангаро-Иркинеевскочу, Дено-Ангарскому, Енисейского кряжа - в РФ; Хэнтэй-Чикойекому, Хангайскому, Монгольского Алтая - в МНР. Здесь в качестве примера приводятся типы лесорастительных условий и признаки их дешифрирования только по Хэнтэй-Чикойекому району МНР, как наиболее сложному по ландшафтно-географическим и лесорастительным условия.!.

Изучение дешифрируемости лесорастительных условий в Хэнтэй-Чикойском лесорастительном районе, как и в других районах Монголии, выполнялось в связи с необходимостью разработки признаков таксационно-картографического дешифрирования КФС при создании Карты лесного фонда МНР. Хотя картографирование типов леса легендой карты непосредственно не предусматривалось, однако методический подход к дешифрированию групп запасов предполагал определение по КФС производительности насаждений, а следовательно, и типов лесорастительных условий. Это подтверждает известное положение, что в основе таксационного дешифрирования любых мелкомасштабных снимков лежат ландшафтные признаки определения типов леса и производительности насаждений,- как основные переменные для установления важнейшего таксационного показателя - запаса древостоя. Такое положение уже было доказано нами при разработке выборочно-статистического метода инвентаризации лесов на основе космических и мелкомасштабных самолетных снимков ПЗ],

Некоторые коррективы в схему типов леса И.А.Короткова по Хэнтэй-Чикойекому району были внесены после натурных исследований. Это относится прежде всего к высокопроизводительным (I кл. бонитета) типам леса, которые встречались нам очень небольшими участками. Последние не разрешались на К$С и не выражались в кар-

5

тографируемых масштабах вплоть до 1:10 . На этом основании в окон-

чательную схему типов леса такие насаждения не включены.

Полевые .работы в этом районе проводились по маршрутам на двух ключевых участках. В Центральном. Хэнтэе основной маршрут проходил от южной границы распространения лесов в районе г.Мун-гэн-Морьт, через истоки р.Тола, хребет Бага-Хэнтэй, до слияния рек Менза и Дзахрын-Гол. От этого основного маршрута закладывались боковые маршруты с ландшафтной таксацией насаждений на склонах и в распадках. Второй ключевой участок с сетью таких же маршрутов был заложен в западных отрогах хребта Бага-Хэнтэй. Различий в типах леса и производительности насаждений при этом не обнаружено. Установлено, что в отличие от других лесорасти-тельных районов Монголии южные склоны не облесены здесь только южнее хребта Бага-Хэнтэй. Севернее этого хребта южные склоны не только облесены, но производительность их, как правило, даже вы-ше^ чем северных.

В целом, несмотря на сравнительно большой объем полевых работ, этот район оказался наиболее сложным для дешифрирования не только среди лесорастительных районов МНР, но также в сравнении с другими изученными районами России. Ландшафтные закономерности распространения и признаки дешифрирования лесорастительных условий в этом районе имеют следующие особенности:

6.1. Злаково-широкотравные лесорастительные условия объединяют так называемые злаково-разнотравные, разнотравно-таежные и другие типы лесорастительных условий Ш - 1У кл. бонитета, в напочвенном покрове которых помимо типичных злаков были обильно представлены широкотравные виды травяных растений. Отдельные небольшие участки насаждений П кл. бонитета,близкие по описанию к осочково-разнотравным типам;мы относили к остепненным лесорасти-тельным условиям, поскольку в злаково-широкотравных типах встречаются только Ш - 1У классы бонитета.

Распространенность злаково-широкотравных типов составляет 28%, хотя все злаковые типы (злаково-широкотравные, бруснично-злаковые и собственно злаковые) в этом районе составляют 75%. Производительность всех злаковых типов находится в пределах 1У-Ш кл. бонитета. Поэтому при картографировании запасов древостоя эти три типа могут быть объединены в одну группу без существенного ущерба для точности дешифрирования. Однако, при картографировании типов леса эти лесорастительные условия были выделены-как самостоятельные. Они легко распознаются в натуре и могут быть выделены по КФС по ряду признаков.

Наиболее достоверным признаком отличия злаково-широкотравных типов от других злаковых является их местоположение. Злаково-широкотравные типы занимают либо вогнутые склоны, где меньше сказывается недостаток влаги, либо долины небольших водотоков. От собственно злаковых типов они отличаются также по высоте над уровнем моря. Злаково-широкотравные типы занимают более высокие местоположения, где лучшие условия увлажнения, очевидно, вследствие более позднего оттаивания мерзлотных грунтов. Дополнитель7 ным признаком дешифрирования злаково-широкотравных типов является их расположение на самых пологих склонах. Фактически на склонах до 5° включительно не формируются другие типы лесораститель-ных условий, кроме злаково-широкотравных. Строгой закономерности распространения этих типов от экспозиции склонов не установлено. Однако они чаще занимают1 северные и смежные с ними склоны, чем более освещенные юго-западные и юго-восточные.

До высоты порядка 1700 м преобладают чистые лиственничные, реже березовые древостой. С высоты 1700 м появляется кедр и получают распространение смешанные кедрово-лиственничные или листвен-нично-кедровые древостой с полнотой порядка 0,6-0,5. Производительность уменьшается с Ш до Ш класса бонитета по мере увеличе-

ния крутизны склонов и высоты над уровнем моря.

6.2. Бруснично-злаковые типы лесорастительных условий составляют 26$ общей встречаемости. В отличие от предыдущих злако-во-широкотравных типов они формируются на более крутых и выпуклых склонах, что является наиболее достоверным признаком их дешифрирования. Очевидно, более крутые и выпуклые склоны быстрее иссушаются, что приводит к появлению брусники в живом напочвенном покрове и формированию бруснично-злаковых лесорастительных условий. По высотной поясности они распространены преимущественно в пределах 1500-1900 м и не поднимаются выше 2000 м над уровнем моря. Как отмечалось, гас нет на пологих склонах до 5° и склонах круче 25°. Производительность бруснично-злаковых типов

1У - Ш кл. бонитета.

На южных и юго-восточных отрогах хребта Бага-Хэнтэй распространены в этих типах чистые разновозрастные лиственничные древостой. Севернее этого водораздела появляются смешанные кедрово-лиственничные древостой, а на южных склонах нередко встречается преобладание сосны также с примесью лиственницы. Полнота древостоя колеблется ,в пределах 0,6-0,5 и редко достигает до 0,7.

6.3. Злаковые типы лесорастительных условий составляют 21% встречаемости. Почвенные и гидрологические условия их являются как бы промежуточными между более увлажненными злаково-широко-травными и менее увлажненными - бруснично-злаковыми. Они формируются преимущественно на ровных пологих и средней крутизны склонах, занимая нередко их нижние части. Экспозиция склонов существенно не влияет на формирование злаковых типов, однако они чаше встречаются на склонах восточных и западных экспозиций, чем на южных и северных. По высотной поясности злаковые типы распространены преимущественно в пределах 1300-1700 м, значительно реже после 1700 м, а выше 2000 м злаковые типы не встречаются.

Эти природные условия распространения злаковых типов позволяют выделять их среди других лесораст«тельных условий.

Производительность насаждений 1У - Ш кл. бонитета. Преобладают лиственничные древостой полнотой 0,6-0,7; однако севернее хребта Бага-Хэнтэй нередко встречаются древостой с преобладанием сосны, кедра, а в нижних частях склонов иногда преобладает ель. Сосна чаще занимает южные склоны, кедр - небольшие ровные водоразделы. Эти закономерности являются дополнительными признаками уточнения типов леса.

6.4. Каменистые типы лесорастительных условий составляют 15% встречаемости и занимают самке крутые склоны преимущественно на высотах порядка 1800-2200 м. Каменистых типов нет на склонах до 10° и ниже 1600 м над уровнем моря. Крутые склоны ниже 1600 м они уступают бруснично-злаковым типам, а менее крутые склоны (5-10°) в пределах высот 1600-Т900 м, как правило, занимает собственно брусничные типы. От последних каменистые типы часто отличаются тем, что формируются также на более сухих и, собственно, менее производительных южных склонах. Можно считать, что на склонах круче 25° и при высотах местности более 200 м, не встречается других типов леса, кроме лиственничников или кедровников каменистых У-У-а кл. бонитета. Естественно, что каменистые типы не встречаются в долинах водотоков и днищах распадков. Древостой смешанные, разновозрастные кедрово-лиственничные или лиственнично-кедровые с полнотой не превышающей 0,6. По этим признакам каменистые типы сравнительно уверенно отличаются от других типов, кроме собственно брусничных. Последние иногда формируются на тех же высотах и склонах такой же крутизны. Как дополнительный признак различия этих типов использовалась высота древостоев. При некоторой тренировке, а тем более при близком расположении этих типов, в стереоскоп видна разновысотность спе-

лых древостоев каменистых и брусничных типов. Как отмечалось, каменистые типы в отличие от брусничных могут занимать южные склоны.

6.5. Брусничные типы лесорастительных условий составляют только общей встречаемости. Они не формируются на высотах ниже 1600 м и выше 2000 м, предпочитая высоты порядка 1700 -1900 м. Чаще встречаются на склонах теневых экспозиций крутизной 11-25°, редко 6-10°; их нет на пологих склонах до 6°.

По этим признакам брусничники сравнительно хорошо отличаются от типов лесорастительных условий с преобладанием злаковой растительности. Дополнительные признаки, отличающие брусничные типы от каменистых, изложены в &Л.

Древостой смешанные с преобладанием кедра или лиственницы и значительным участием сосны. Производительность насаждений 1У - Ш кл. бонитета.

6.6. Ерниковые типы лесорастительных условий составляют всего 1% встречаемости. Формируются они в сравнительно широких долинах рек и распадков, вследствие чего находят достаточно четкое изображение на КФС и могут быть выражены в масштабах картографирования. По расположению в пониженных ровных долинах ерниковые типы уверенно отличаются от других лесорастительных условий, сформировавшихся на склонах.

Насаждения У-У-а кл. бонитета с преобладанием кедра, реже лиственницы. Полноты, как правило, не превышают 0,5 и очень редко достигают 0,6. Чаще это очень редкие .древостой с полнотой 0,3-0,4.

6.7. Остепненные лесораетительные условия встречаются в виде узкой полосы у границы степи и леса. По своим размерам они редко находят изображение на КФС и без существенной генерализа-

24а

Таблица

признаков дешифрирования типов лесорастительньк условий Хзктэй-Чикойского лесорасгигельного

района МНР

Таблица 6,1

Тип лесорасти-тельных условия

Злаково-широ-кстравный

Бруснично-элаковый

Злакогый

Каменистый Брусничный

£рников«й Ос'гепненнай

Рас-про-странен-

НОСТ! %

Преобладающая порода

Класс | бонитета!

Полнота

Высота над уровнем моря, м

Положение

Встречаемость

•Крутизна склона

Экспозиция склона

частая

К,С

С,К,

Е

с,л

Уа

0,6

0,7

0,6

0,6

0,5 0,7

редкая

0,5

0,7 0,6

0,5

0,5

0,6 0,6

частая 10

1700-1900

1500-1Э00 и00-1700

1700-1900

редкая

до 1700 и вьде 1900

1о 1500 и [900-2000

1700-^000

1600-1800

1600-1700

Ровные склоны

Не зависит До 1600 м

частая

~1г~

вогнутые

склоны

редкая

т3

Долины быпуклие скло-

Ьижние части склонов

Только на крутых склонах

Аа склонах

частая

"II"

6-20

6-15 6-20

более Т5°

Н-25

редкая

15 до б

¿0°

11-То

Б долинах рек и распадках Узкая полоса на границе леса и степи

С.СЗ. Сй

й3-

Не зависит О.С

ыа.

з,3

с.сз, сЗ

с.св,

а

в.ш,

й

Ограничивающие факторы

Хецр появляется только с высоты 1700 и

..ет ыа склонах СО 6 и више £000 м

Нет вше 2000 м

Нет на склонах до 10° и ниже 1600 м

нет на склонах до о°, ниже 1600 м и вьце 200С м

По мелкомасштабна снимкам не выделяются

частая

В

2

3

4

6

9

К.Б

2

У

4

Л

в

ш

я

ции не изображаются в масштабах картографирования. Насаждения Ш - П кл. бонитета с преобладанием лиственницы. Общая распространенность их не превышает 1%.

В табл. 6.1 приводятся сводные признаки дешифрирования типов лесорастительных условий данного района.

7. ОСОБЕННОСТИ ДЕШИФРИРОВАНИЯ ДРУГИХ ТАКСАЦИОННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ

Как отмечалось, дешифрирование типа леса сводится к двум операциям: определению типа лесорастительных условий и определению преобладающей .древесной породы. По условиям оптимизации лесот¡отологических единиц производительность каждой из образованных групп типов не должна выходить за пределы двух классов бонитета, что является определенным количественным критерием правильности составления укрупненной схемы типов леса. Как следствие этого, помимо дешифрирования типа лесорастительных условий и преобладающей породы мы считали необходимым дать также признаки, уточняющие производительность насаждений в пределах каждой укрупненной группы типов.

В работе не воспроизводятся признаки идентификации древесных пород по средне- и крупномасштабным самолетным снимкам, как общеизвестные. Эти традиционные признаки базируются прежде всего на учете морфологических особенностей строения крон отдельных деревьев и полога древостоев в целом. С уменьшением масштаба изображения морфологические признаки постепенно теряют свою выразительность вплоть до полного исчезновения на КЗгС. На первое место здесь выступают структурные и цветовые (цвет, тон) признаки, а также ландшафтно-географические закономерности распространения различных древесных пород.

Использование этих признаков и дешифрирование древесных пород имели свои особенности в каждом из указанных семи лесорастительных районов, о чем подробно сказано в диссертации. Из закономерностей^ присущих для всех районов,здесь отмечается, что спек-трозональные КФС, как и самолетные,позволяют уверенно различать хвойные и лиственные древостой. Кедровые древостой дешифрируются по их преимущественной приуроченности к широким водоразделам -

плакорам. Помимо этого, кедровники отличаются от окружающих других хвойных по более темному изображению, которое связано с плотными падающими тенями от густых крон кедра.

На летних снимках труднее всего отличались сосновые древостой от лиственничных. Цвет и тон изображения этих пород практически одинаковый. Наиболее существенным признаком отличия сосновых древостоев от лиственничных следует считать структуру изображения полога древостоев. При расположений участков в пределах одной стереопары хорошо видно, что полог соснового .древостоя ровный, зернистость расположена равномерно, ощущается как бы общая приподнятость полога. У лиственничных .древостоев зернистость изображения неравномерная как по расположению, так и по размерам, что хорошо видно при увеличении стереоизображения порядка 4,5 и выше. При этом сравнительно уверенно воспринимается разновысотность полога.

Из лан.дшафтно-географических закономерностей, как признак дешифрирования этих пород(отмечается преимущественное расположение сосняков на более крутых южных склонах в пределах России и формированием лиственничных древостоев или полным отсутствием древесной растительности на таких склонах - в Монголии. В Ангаро-Иркинеевском районе сосняки преобладают в южной части вблизи Ангары и почти не поднимаются на водораздел к Подсменной Тунгуске. Признаки эти использовались как дополнительные.

Во всех районах встречались сравнительно небольшие участки с преобладанием других пород. Еловые древостой дешифрировались по очень темному тону изображения и приуроченности к долинам небольших водотоков. Лиственные (береза, осина) .древостой,как правило? послепожарного происхождения, что хорошо видно по характерным очертаниям гарельников, а также цвету изображения на спект-роэональных снимках. В районе Восточного Саяна (Нижнеудинский

лесхоз) березняки на старых вырубках опознавались по сравнительно прямолинейным границам вырубок и наличию старых лесовозных дорог. Правильность определения древесных пород была, естественно, тесно связана с точностью дешифрирования типа лесорасти-тельных условий, поскольку в пределах каждого лесорастигельного района существуют определенные закономерности приуроченности древесных пород к различным лесорастительным условиям. Установлено, например, что в пределах Лено-Ангарского района сосновых древостоев нет в злаково-широкотравных и прирученных типах, ельники отсутствуют в багульниковых, бадановых и брусничных типах, а кедровники не занимают брусничных типов лесорастительных условий. Таким образом, правильно отдешифрированные лесорасти-тельные условия являются в свою очередь признаком, уточняющим преобладающую породу.

Для разделения хвойных древесных пород в пределах Монголии большое значение имело то обстоятельство, что на Хэнтэй-Чикой-ский и Хангайский лесорастительные районы имелись мелкомасштабные аэрокосмические снимки зимней и позднеосенней съемки, когда лиственница и другие лиственные были в безлистном состоянии. До этого опьгга в таксационном дешифрировании зимних аэроснимков мелких и сверхмелких масштабов у нас не было, а литературные источники по этому вопросу относятся к аэроснимкам крупных масштабов 1:500 до 1:8400 (Ашмарин, 1927; 1930; Гордеев 1954; Кропов 1973). Это были наиболее удачные опыты использования зимних снимков. Многие, если не большинство, попыток зимней съемки лесов не дали желаемых результатов, вследствие чего материалы эти остались фондовыми. Обоснование возможностей зимней съемки смешанных лесов было сделано только после исследования спектральной отражательной способности древесных пород в различные сезоны года и в том числе в зимнее время (2; 3). На основании этих

данных было сделано заключение, что зону спектра между 560 и 700 нм можно считать наиболее пригодной для фотографирования леса в зимнее время с целью решения главной задачи - выделения по снимкам различных древесных пород. Для этого пригодны панхроматические и изопанхроматические фотопленки за желтым светофильтром.

На основании этих теоретических предпосылок нами были получены и исследованы зимние аэроснимки М 1:2000 и 1:5000. Очень низкое стояние Солнца в первом случае и наличие частичной облачности - во втором позволили получить бестеневые снимки с хорошей распознаваемостью как хвойных, так и лиственных древесных пород. На бестеневых снимках .древесные породы различались уверенно только по тону изображения, если под пологом основного .древостоя не было сомкнутого второго яруса или густого хвойного подроста. Вследствие большой разности контрастов на фоне белого снега получали очень четкое изображение кроны лиственных пород (береза, осина), у которых отчетливо различались даже отдельные ветви. Сосна от ели хорошо отличалась по формам крон и .другим морфологическим признакам.

Хвойные породы по этим признакам различаются на аэроснимках и при полном солнечной освещении. Однако в смешанных хвойно-лиственных насаждениях кроны осины и березы почти не находят изображения вследствие очень плотных падающих теней от деревьев хвойных пород. Более высокие дешифровочные возможности бестеневых зимних снимков были очевидны. Снежный покров на них не затенен и сильно контрастирует с древесной растительностью. Вследствие этого в смешанных хвойно-лиственных насаждениях темные кроны и хвойных, и лиственных пород получали очень четкое (контрастное) изображение. Было отмечено также преимущество зимних снимков при дешифрировании состава хвойно-лиственных молодняков.

На летних аэроснимках вследствие меньшей высоты хвойные породы в молодняках маскируются лиственными и не находят изображения. В зимний период, когда лиственные породы в безлистном состоянии, они не мешают просматриваемости всего древостоя и учету хвойных Гб].

Такое изучение дешифровочных свойств зимних крупномасштабных аэроснимков позволило более полно использовать информационные возможности зимних космических снимков. Мелкомасштабные космические снимки были получены также в позднеосеннее время при низких высотах Солнца, вследствие чего тени на них отсутствовали. Лиственничные и лиственные древостой были в это время в безлистном состоянии и на фоне снега уверенно отличались от древо-стоев с преобладанием .других хвойных пород. Таким образом, доказана возможность таксационного дешифрирования зимних бестеневых фотоснимков как крупных, так и мелких масштабов.

Собственно процесс дешифрирования начинается с выделения хорошо распознаваемых топографических объектов при стереоскопическом рассматривании КФС и оптическом увеличении около 2-3 крат. Лесопокрытая площадь по ландшафтным признакам разграничивается на участки в соответствии с образованными группами лесорасти-тельных условий. При этом используются региональные таблицы ландшафтных признаков типа 6.1. Дешифрирование типа лесорастительных условий с помощью этих таблиц выполнялось так называемым методом исключения. Из дальнейшего рассмотрения исключались прежде всего те лесорастительные условия, которые не могли сформироваться здесь по ограничивающим факторам. Если, например, испытываемый участок находился на склоне, то исключались типы лесорастительных условий, которые приурочены только к долинам или плакорам. Затем определялась крутизна и экспозиция склонов с дальнейшим исключением типов, которые не встречаются на склонах такой кру-

тизны и экспозиции. В большинстве случаев вследствие подобных исключений реальным оставался какой-то один тип лесораститель-ных условий, иногда - два. Для их уточнения использовались также и менее выразительные признаки - форма склонов и плакоров, наличие мелких или временных водотоков и пр.

Такой табличный метод дешифрирования можно считать уже традиционным, так как он разработан в 1971 г. и с 1972 - 73 гг. используется в практике таксационного дешифрирования горных лесов.

Производительность насаждения с точностью до одного класса бонитета определяется автоматически при условии правильного дешифрирования типа лесорастительных условий. Фактически же класс бонитета в пределах каждого типа уточнялся по ряду дополнительных признаков, которые имели региональное значение. Общая их закономерность такова, что при прочих равных условиях класс бонитета в пределах типа леса принимался низший в чистых насаждениях, на участках с большей крутизной склонов и с большей высотой над уровнем моря. На альтернативных местоположениях принимался более высокий класс бонитета. В пределах Восточно-Саянского района было установлено, что черничные типы 1У кл. бонитета занимают плакорные местоположения, а черничники Ш кл. бонитета - склоновые. Производительность лесорастительных условий в долинах связана с шириной долин и удалением' рассматриваемого участка от водотока. Как правило, чем дальше участок расположен от водотока, тем хуже условия .дренажа и ниже его производительность. Смежные заболоченные участки указывают на более низкую производительность, а пахотные земли - на более высокую. По этим признакам и при условии правильного дешифрирования типа лесорастительных условий определение класса бонитета практически не вызывало затруднений.

8. ПРОБЯйк ^ШИННЫХ А2Г0Д0В ДШШРЙРОВАНШ СШШОЗ

В 1970-80гг. во все отрасли народного хозяйства, объектом деятельности которых является земная поверхность, поступало большое количество аэро-и космических снимков. В это время остро ощущался: недостаток в специалистах, которые умели бы интерпретировать эти снимки. В связи с этим в объединении "Деспроекг", ЛенНИИЛХ и других организациях велись интенсивные поиски возможностей, и методов машинной /автоматизированной/ интерпретации аэро-и космической информации /Белов, 1974; ¿льман, 1ЭВ2/. За рубежом в этом направлении наиболее серьеа-ные исследования, проводились в Австрии, Канаде, США, ФРГ. Наш вклад в проблему машинных методов дешифрирования типов лесорас-тительных условий рассматривается в. данном разделе.

Известно, что процесс аналитического дешифрирования предъявляет высокие требования к исдолнигелям-дедшфровщикам. Сам по себе возникает вопрос о возможности и необходимости систематизации признаков и упорядочении всего процесса дешифрирования. Если имеющиеся признаки разложить в строгой последовательности их использования, то они будут доступны более широкому кругу исполнителей. Попытку такой, систематизации мы. сделали дай признаков дешифрирования, типов лесорастительных условий. При этом мы исходили из того, что процесс дешифрирования снимков чем-то напоминает определение неязвестного растения, энгомофа-уны или минерала по соответствующим определителям. Но ведь в определителях растений или насекомых признаки расположены не хаотично, а в виде двоичной /дихотомической/ системы. Очевидно, и дешифровочные признаки желательно расположить в двоичной, сис-

ДИХОТОМИЧЕСКАЯ США признаков дешифрирования типов лесорастительных условий (алгоритм дешифрирования)

Условные обозначения

Элементы рельефа | Типы лесорастительных условий Класс бонитета

скд - склоны I за-дар ааакоьо-йкрокотравкые Ш-1У

дол - долины Iбр-эл бруснично-злаковые 1У-Ш

С,£,3,В - ЭКСПОЗИЦИИ склонов [эд злаковые 1У-Ш

ров, вог, выл - ровные, вогнутые» выпуклые склоны |кам каменистые У-Уа

6°, 16° и т.д. - крутизна склонов, градусы |бр брусничные ЗУ-Д1

1500, 1700 и т.д. - высота над уровнем моря, к" |ер ерниковые У-Уа

Рис.вД

теме, как это сделано в определителях, т.е. теза-антитеза.

Такие дихотомические схемы признаков мы составили для всех семи исследованных районов. Здесь в качестве примера на рис.8.I приводится схема по Хэнтэй-Чикойскому лесорастительному району МНР, которая составлена на основании табл. 6.1. Из рис.6.I. видно, что разработанная схема определяет строгий набор признаков дешифрирования и строгую последовательность их использования. Принимая во внимание одно из определений алгоритма, как четкий набор правил, по которым решается задача данного класса, наша дихотомическая схема является в то же время алгоритмом дешифрирования типов лесорастительных условий. Если такую дихотомическую схему представить в виде блок-схемы, то по ней легко составить программу для машинной обработки данных. Тогда данный алгоритм может быть основой визуально-машинного метода дешифрирования. Оператор при этом рассматривает стереопару снимков, считывает признаки, а машина по соответствующей программе выдает ответ. Однако на данном этапе технического развития такой диалог человек-машина мы рассматриваем только как теоретически возможную предпосылку. Если дешифровщик в соответствии с дихотомической схемой правильно определит все признаки, то он же без помощи машины гораздо скорее даст правильный ответ о типе лесорастительных условий. Мы считаем, что машинный метод дешифрирования по данным схемам будет реален только после создания стереоприбо-ров, способных самостоятельно читать (анализировать) стереомо-дель или рельеф местности. До тех времен рассматриваемые проблемы автоматизации дешифрирования так и останутся "проблемами". Вследствие этого разработанные нами алгоритмы пока рекомендуются только как визуальные без переработки их в блок-схемы.

9. ПРАКТИКА. ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПРИЗНАКОВ И АЛГОРИТМОВ ДЕШИФРИРОВАНИЯ

Технология первичной обработки КФС (нанесение главных точек, отграничение рабочих площадей и пр.) и контурного дешифрирования типов леса ничем существенно не отличается от технологии этих работ при дешифрировании самолетных снимков. Изменяется только значимость признаков, по которым устанавливаются границы. К тому же КФС ориентируются относительно сторон света,и вне рабочей площади наносится стрелка север-юг, которая служит для определения экспозиции склонов.

Лесопокрытая площадь разграничивается прежде всего на генерализованные участки только по типам десорастительных условий, которые затем разделяются по преобладающим породам, а если нув-но, то и другим таксационным показателям. Например, по самолет-

5

ным снимкам М 1:10 лесопокрытая площадь помимо типов леса была разграничена далее по трем группам возраста и трем группам пол-

с

нот. По отдешифрированным таким образом аэроснимкам М 1:10 на часть Ангаро-Иркинеевского лесорастительного района нами был составлен не только план типов леса, но и план лесонасаждений ГШ.

Независимо от формы представления признаков (таблицы или алгоритмы) дешифрирование выполняется при стереоскопическом рассматривании снимков с учетом рельефа, гидросети и других природных особенностей, характерных для определенного лесорастительного района. При этом технология использования алгоритмов настолько проста, что даже начинающий дешифровщик после 2-3-часовой тренировки мог работать с ними самостоятельно. Наибольшие трудности встретились при определении крутизны склонов по Ж!. В порядке опыта и применительно в исходным снимкам различных масштабов градации крутизны по районам были не одинаковые. На этом

основании сделано заключение, что для целей дешифрирования типов леса градация крутизны склонов не должна быть мельче 5°. Наиболее эффективно тренировка в определении крутизны склонов производится по маршрутам наземной таксации, где оператор проходил сам и Определял крутизну склонов в натуре. Использовался также метод тренировки по стереопаре с изображением пирамид (Комаров, Павлов, 1964) и метода стабилизации стереомодели (Хаджет-лаше, 1964).

Для отработки комплексного подхода к использованию признаков и дешифрированию типов леса были проведены опыты по раздельному использованию таблиц признаков и алгоритмов исполнителями различной квалификации. Оказалось, что производительность труда при использовании алгоритмов повышается в среднем на 300?, однако в сложных насаждениях вероятность правильного распознавания типов лесорастительных условий даже у специалиста высокой квалификации снижается в среднем на 1С?£. Из субъективных факторов отмечено, что малоопытные дешифровавши увереннее и охотнее работали с алгоритмами, а квалифицированные - с таблицами признаков. Подтвердилось также ранее известное положение, что в любом сдучае операторы-дешифровщики должны пройти тренировку в натуре и в камеральных условиях.

10. КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ТИПОВ ЛЕСА

Можно считать, что наземные метода съемки и картографирования типов леса в данное время разработаны достаточно полно. Основной недостаток этих методов в том, что они слишком медлительны и трудоемки. Поскольку серийные мелкомасштабные снимки близки к плановым, то, очевидно, отдешифрированный снимок не

сложно превратить в план или карту типов.леса. Такой опыт был

\

проведен нами на территории Лено-Ангарекого, Ангаро-Иркинеевско-

го и части Хэнтэй-Чикойского лесорастительных районов (II, 15). На основании этого опыта сделано заключение, что в горных условиях современные серийные аэрокосмические снимки и предлагаемые метода их дешифрирования позволяют создавать планово-картографические материалы по типам леса без детальных наземных съемок.

Легенды карт связаны с оптимальными схемами типов лесорастительных условий и лесообраэующими породами данного района. В качестве примера приводится легенда карты типов леса Хэнтэй-Чикойского лесораститедьного района МНР.

1. Типы лесорастительных условий: злаково-внфокотравные, бруснично-злаковые, злаковые, каменистые, брусничные, ерниковые.

2. Преобладающие породы: лиственница, сосна, кедр, ель, береза.

3. Классы бонитета: П, Ш, 1У, У.

4. Нелесные и не покрытые лесом площади: гари, вырубки, болота, кустарники, скалы и каменистые россыпи, сельхозугодья.

5. Прочая нагрузка: границы административные, лесхозов, дороги железные (БАМ) и улучшенные грунтовые, воды, конторы лесхозов.

Масштабы карт определялись хозяйственными потребностями и дешифровочными возможностями исходных снимков. Поскольку планы лесонасаждений создаются в масштабах 1:50000 и 100000, то и картографирование типов целесообразно выполнять в таких же или близких масштабах. Возможности приведения масштабов исходных снимков и оценка точности созданных образцов карт позволяют считать для исследованных горных районов наиболее оптимальными масштабы 1:200000 и 1:100000. Масштабы карт 1:500000 и 1:1000000 дают слишком генерализованное изображение, а М 1:50000 требует дополнительных затрат на специальную аэрофотосъемку.

Раскрашивается карта по типам лесорастительных условий.

Преобладающие порода изображаются в условных знаках, принятых для планов лесонасаждений. Классы бонитета воспроизводятся штриховкой с различным наклоном, иная географическая нагрузка - в условных знаках, принятых для топокарт тех же масштабов. Тематическая достоверность карт оценивалась нами совместно с В.Н.Минаевым и С.В.Безруковым как процент безошибочного нанесения нагрузки в сравнении с данными наземной таксации. Достоверность картографирования групп типов леса на карте М 1:2.10 составила 75$, а преобладающей породы - 79%.

II. ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

На основании проведенных исследований делается заключение, что разработанная методика может быть использована для полевого изучения и систематизации ландшафтных признаков дешифрирования типов леса в горных лесах Сибири и Монголии. Признаки рекомендуется представлять в описательной (текстовой) и табличной формах, а также в виде алгоритмов дешифрирования. Текстовая часть используется на стадии изучения признаков и тренировки. Таблицы признаков являются основным дешифровочным инструментом, который используется для дешифрирования всех сколько-нибудь сложных насаждений. Алгоритмы привлекаются для тренировки малоопытных операторов, а также для дешифрирования простых насаждений с четко выраженными признаками или в районах с малым набором лесотипологических единиц.

Картографирование типов леса рекомендуется выполнять в масштабах порядка 1:200000 - 1:100000. Масштабы исходных снимков при этом приводятся путем фотоувеличения к масштабам создаваемых карт. В случае дефектности отдельных снимков или их частей (наличие облачности, механические повреждения и пр.) в ка-

честве основных картографических источников используются планы лесонасаждений и таксационные описания, или на эту территорию выполняется самолетная съемка в масштабе картографирования

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе выполнения программы данных исследований были решены все шесть узловых вопросов, перечисленных в подразделе "Новизна исследований". Как следствие этого теоретически обоснована и практически доказана возможность использования ланд-шафтно-географических закономерностей распространения типов лесорастительных условий .для их дешифрирования и картографирования в горных лесах Сибири и Монголии.

Мы надеемся, что решение этих вопросов в конечном счете позволит более рационально использовать потенциальную производительность лесных земель, и тем самым будет нашим посильным вкладом в дело повышения эффективности не только лесохозяйст-венной деятельности, но и сельскохозяйственного производства в пределах Гослесфонда.

По теме диссертации в открытой печати автором опубликованы следующие работы:

1. Опыт изучения выраженности границ таксационных участков в натуре и на аэроснимках при инвентаризации смешанных и сложных насаждений// Материалы научно-технической конференции 1966 г. Вып.2: Сб./ ЛоЛЛТА. Л., 1966. С.20-24.

2. Опыт измерения спектральных коэффициентов яркости лесных насаждений быстродействующим спектрометром//Доклады Комиссии аэросъемки и фотограмметрии ГО СССР, Ёып.З, Л., 1967X61-72.

("Совместно с К.Е.Мелешко^.

3. Некоторые закономерности варьирования спектральных коэффициентов яркости растений по сезонам года// Материалы научно-технической конференции 1968 гГ/ ЛТА. Л., 1968.С.78-80.

4. Выбор зон спектра для спектрометрической аэросъемки лесных насаждений// Доклады Комиссии аэросъемки и фотограмметрии

ГО СССР. Вып.7. Л., 1969. С.81-89. (Совместно с К'.'Е.Мелешко).

5. Возможности таксационного дешифрирования зимних крупномасштабных аэроснимков // Лесная таксация и лесоустройство.

Вып.2: Сб./Сибте. Красноярск, 1973. С.163-168.

6. Таксационное дешифрирование спектразональных аэроснимков в условиях горного рельефа// Лесное хозяйство. 1974.

# 3. С.41-43. (Совместно с Е.П.Данюлисом).

7. Возможности использования ландшафтных методов при таксационном дешифрировании аэроснимков // Сборник научных трудов ЛенНШЛХ. Вып. 22. Л., 1975. С.201-208.

8. Ланцшафтно-типологические исследования как фактор совершенствования методов лесоустройства // Пути совершенствования лесоустроительного проектирования: Сб./ ДЦ НТП. Л., 1975. С.38-41.

9. Лесная аэрофотосъемка и авиация / ЛТА. Л., 1976. 168 с. (Совместно с И.Д.Дмитриевьм и Е.П.Данилисом).

10. Ландшафтные методы таксационного дешифрирования горных лесов Восточного Саяна // Лесная таксация и лесоустройство. Вып.6: Сб./ СибТИ. Красноярск, 1977. С.88-97. (Совместно с

Е.П.Данюлисом).

11. Таксационное дешифрирование мелкомасштабных аэроснимков при выборочно-статистическом методе инвентаризации лесов// Лесоустройство, таксация и аэрометоды: Сб./ ЛенНИИЛХ. Л.,

1978.С.97-103. (Совместно с Е.А.Бабинской и Е.П.Данюлисом).

12. Исследование отражательной способности хвойных пород, поврежденных промышленными газами // Лесной журнал. № 2. Архангельск, 1978. С.149-152. (Совместно с В.М.Нириным и Ю.А.Кукуевым).

13. Современные лесные карты и их легенды // Лесная таксация

и лесоустройство: Сб./ СибТИ. Красноярск, 1980. С.132-137. (Совместно с В.Н.Минаевым).

14. Методика мелкомасштабного картографирования лесного фонда на основе космических снимков // Леспроект. М., 1981. (Совместно с В.И.Сухих и В.А.Максимовым).

15. Особенности дешифрирования и картографирования типов леса по аэрокосмическим снимкам // География и природные ресурсы. 1982. № 3. С.130-134.

16. Комплексные методы дешифрирования типов леса по аэро- и космическим снимкам // Лесная таксация и лесоустройство: Сб./ СибТИ. Красноярск, 1985. С.148-152.

17. Особенности изображения лесов в различных зонах спектра// География и природные ресурсы. 1992. № 4. С.166-167. (Совместно с С.А.Яковлевой).

18. Факторы, определяющие четкость границ территориальных

комплексов// География и природные ресурсы. 1995. № 2.

Ваш отзывы в двух экземплярах с заверенными подписями просим направлять по адресу: I940I8, С-Петербург, Институтский пер., 5, Лесотехническая академия, Ученый совет.

Подписано в печать с оригинал-макета

Формат 60x90 I/I6. Бумага Печать офсетная. Изд.№ 12. Уч.-изд.л. 2,0.Печ.л. йфаж 120 экз. Заказ №81 С 12. _____Редакционно-издательский отдел ЛТА_________