Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Дистанционные методы оценки состояния лесов

ВАК РФ 06.03.02, Лесоустройство и лесная таксация

Автореферат диссертации по теме "Дистанционные методы оценки состояния лесов"

Р Г Б ОД - 8 ИЮН 1998

На правах рукописи ЖИРИН Василий Михайлович

ДИСТАНЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ЛЕСОВ

06.03.02. - Лесоустройство и лесная таксация

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук

Брянск-1998

Работа выполнена в Научно-исследовательской части ВО "Леспроект", во Всероссийском научно-исследовательском и информационном центре по лесным ресурсам и в Центре по проблемам экологии и продуктивности лесов Российской Академии наук (Москва).

Научный консультант - доктор сельскохозяйственных наук Сухих В.И.

Официальные оппоненты: доктор сельскохозяйственных наук Арцыбашев Е.С.

доктор сельскохозяйственных наук Мурахтанов Е.С.

доктор сельскохозяйственных наук Филипчук А.Н.

Ведущая организация: Всероссийский научно-исследовательский институт лесоводства и механизации лесного хозяйства (ВНИИЛМ).

Защита состоится 'ЬС^-ОК^ 1998 года в часов на заседании

диссертационного совета Д 064.08.01 по адресу: 241037, Брянск, проспект Ст. Димитрова, 3.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Брянской государственной инженерно-технологической академии.

Автореферат разослан

-/¿г

Ученый секретарь диссертационного совета Шошин В.И.

Общая характеристика работы

Актуальность темы. В лесном фонде России постоянно происходят изменения, характер которых зависит от интенсивности ведения хозяйства и влияния факторов среды, при этом наиболее динамичны земли, покрытые лесной растительностью.

Развитие производительных сил приводит к изъятию земель лесного фонда для нужд сельского хозяйства, промышленного и жилищного строительства, под объекты целевого назначения (водохранилища, трассы нефтегазопроводов, линий электропередачи и т.п.). На протяжении многих десятилетий в таежной зоне проводятся промышленные заготовки леса, после которых на значительной площади вырубок наблюдается смена хвойных лесов на лиственные. Заметные изменения в облик лесов и состав земель лесного фонда вносят лесные пожары, ураганные ветры, дендрофильные насекомые, промышленные выбросы, почвенные и атмосферные засухи и другие факторы среды.

Повсеместно возрастающее воздействие природных и антропогенных факторов, охватывающее большие площади лесов, способствует развитию нового направления лесобиологической науки, которое использует методы дистанционной диагностики и оценки изменений состояния лесного покрова.

Цель и задачи исследований. Цель настоящей работы заключалась в развитии нового направления в системе специальных видов обследования лесного фонда, связанного с разработкой дистанционных методов оценки состояния лесов и динамики лесных территорий.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1) выявлены преимущества дистанционной индикации лесных повреждений, земель лесного фонда и текущих изменений в составе лесного фонда;

2) проведен анализ информативности отечественных и зарубежных материалов аэрокосмических съемок различного спектрального и пространственного разрешения с целью выявления и оптимального сочетания признаков для распознавания лесов различного состояния, изучения по изображениям особенностей морфологии лесных насаждений, а также исследования пространственной структуры лесного (растительного) покрова;

3) разработаны на основе единообразных принципов методические рекомендации, методы, а также технологии по применению аэрокосмической информации для оценки состояния лесов и учету текущих изменений в составе лесного фонда.

Научная новизна. Заключается в том, что впервые обоснованы принципы применения новых дистанционных методов обследования состояния лесов. Выполнено разностороннее тематическое исследование информативных свойств материалов дистанционных съемок с помощью визуально-инструментальных и автоматизированных методов обработки аэрокосмических снимков. Развита классификация лесных повреждений, предназначенная для лесопатологического обследования лесов. Выявлены особенности сочетания различных признаков дешифрирования для определения категорий состояния деревьев и насаждений. Проверены новые подходы к изучению спектральной отражательной способности древесных растений при интерпретации морфологии кривых спектральной яркости. Исследованы возможности изучения восстановительной динамики таежных гарей в неохраняемой зоне лесов на основе результатов денситометрического анализа космических фотоизображений. Разработана концепция региональной оценки состояния лесного покрова на примере водоохранной зоны озера Байкал. Показаны возможности использования двухканальных спутниковых радиометрических данных для оценки фенологического состояния лесов, приближенного определения фитомассы и изучения растительного покрова лесных ландшафтов.

Разработаны новые дистанционные методы: учета текущих изменений в таежных лесах, вызванных лесными пожарами и стихийными бедствиями; оценки соблюдения правил рубок главного пользования; оценки хода лесовосстановления и формирования молодняков на вырубках таежной зоны; инвентаризации пастбищезащитных насаждений, а также оценки древесно-кустарниковой растительности и кормовых ресурсов пустынь.

Обоснованность выводов и предложений. Научные положения, выводы и предложения основаны на использовании больших массивов данных лесоустройства, а также значительного объема экспериментального материала, собранного автором и сотрудниками возглавляемых им научных подразделений во время экспедиционных работ в Архангельской, Вологодской, Иркутской, Костромской, Московской, Оренбургской, Рязанской, Самарской, Свердловской областях, в республиках Бурятия, Коми, Якутия, а также в Казахстане, Туркмении, Узбекистане, на Ермаковском стационаре ИЛ СО РАН (Красноярский край) и в лесном массиве Но\у1апс1 (штат Мэн, США).

Обоснованность выводов и предложений подтверждается также системным подходом к решению отдельных задач и проблемы в целом, применением материалов современных космических (в том числе конверсионных) съемок, последовательным и адекватным использованием математических методов обработки и анализа материалов, опытно-

производственной проверкой дистанционных методов оценки состояния лесов и продолжительностью периода производственного применения в лесоустроительном производстве разработанных нами технологий.

Практическая ценность и реализация работы. Сформулирована и обоснована методология аэрокосмической оценки состояния лесов, применение которой создает условия: для увеличения продолжительности ревизионного периода при своевременном учете текущих изменений в многолесных районах России; объективной оценки лесопатологического состояния преимущественно усыхающих и усохших насаждений; проведения контроля за порядком лесопользования в зонах промышленных лесозаготовок; оценки хода лесовосстановления и динамики зарастания мест рубок; изучения разнообразия лесов на экосистемном уровне; изучения фенологического состояния лесного покрова; комплексной инвентаризации пастбищезащитных насаждений и оценки кормовых ресурсов на примере зоны пустынь; оценки законченности систем полезащитных насаждений в лесостепной зоне.

По результатам исследований были подготовлены:

Технические указания по выявлению и учету на основе материалов космических съемок текущих изменений в лесном фонде многолесных районов, вызванных хозяйственной деятельностью и стихийными бедствиями (утверждены Гослесхозом СССР 20 июля 1982 г.).

Метод оценки соблюдения основных положений правил рубок главного пользования при сплошнолесосечной системе рубок на основе космических съемок (одобрен Ученым Советом ВО "Леспроект"; опытно-производственная проверка - в 1980-1985 гг.);

Метод оценки хода лесовосстановления и формирования молодня-ков на вырубках таежной зоны на основе материалов космической съемки и выборочной крупномасштабной аэрофотосъемки (одобрен Ученым Советом ВО "Леспроект" - в 1982 г.);

Технические указания по инвентаризации древесно-кустарниковой растительности пустынь на основе материалов аэрокосмических съемок (утверждены Гослесхозом СССР 30 марта 1984 г.);

Методические рекомендации по применению материалов аэрокосмических съемок при проведении единовременной инвентаризации защитных лесных насаждений, созданных на землях сельскохозяйственного назначения (одобрены Ученым Советом ВО "Леспроект" в 1984 г.);

Технические указания по комплексной технологии аэрокосмической инвентаризации древесно-кустарниковой растительности и оценки состояния кормовых ресурсов в пустынной зоне (утверждены Госкомлесом СССР в 1990 г.).

На основе анализа информативных свойств материалов крупномасштабной аэрофотосъемки проведена инвентаризация насаждений, паспортизация отдельных деревьев и описание мемориальных объектов музея-усадьбы Л.Н.Толстого "Ясная Поляна".

Защищаемые положения. На защиту выносятся следующие основные положения:

а) принципы и базовые рекомендации по разработке дистанционных методов определения типов лесных повреждений, а также оценки состояния земель лесного фонда в связи с различным характером проявления и интенсивностью воздействия на лес природных и антропогенных факторов среды;

б) результаты исследования информативных свойств материалов дистанционных съемок при определении биометрических параметров лесных насаждений и лесного (растительного) покрова, а также распознавания по ним земель лесного фонда;

в) новые виды обследования лесных территорий на детальном и региональном уровнях с помощью дистанционных методов оценки состояния лесов.

Апробация работы. Основные положения диссертации и результаты исследований докладывались во время работы: Международного учебного семинара ООН по применению дистанционного зондирования (Баку, 1977); 1-й и 2-й Всесоюзных школ "Опыт применения дистанционных средств и методов определения лесных ресурсов и оценки состояния лесов" (Москва, 1977; 1979); Международных учебных семинаров ООН и ЮНЕП по лесному хозяйству (Москва, 1984; 1986; 1987); Всесоюзной научно-технической конференции "Охрана лесных экосистем и рациональное использование лесных ресурсов" (Москва, 1987); Всесоюзной научно-практической конференции "Достижения науки и передового опыта защиты леса от вредителей и болезней" (Москва, 1987); Всесоюзного совещания "Аэрокосмический мониторинг лесных ресурсов зоны интенсивного ведения хозяйства" (Львов, 1988); Всесоюзной конференции "Аэрокосмический мониторинг таежных лесов" (Красноярск, 1990); научных семинаров в Мэнском, Нью-Хэмпширском и Мэрилендском университетах (США, 1990); научной конференции Московской сельскохозяйственной академии им. К.А.Тимирязева "Рациональное использование и охрана лесных экосистем" (Москва, 1991); Всероссийского совещания "Аэрокосмические методы и информационные системы в лесоведении и лесном хозяйстве" (Нижний Новгород, 1993); Всероссийской научно-технической конференции "Охрана лесных экосистем и рациональное использование лесных ресурсов" (Москва, 1994); научно-практического семинара пользователей природно-ресурсных и океанографических кос-

мических данных, Москва, 1997); 3-й Международной научно-практической конференции "Пилотируемые полеты в космос" (Звездный городок, Московская обл., 1997).

В 1978-1990 гг. технология выявления и учета на основе материалов космических съемок текущих изменений в лесном фонде многолесных районов, вызванных хозяйственной деятельностью и стихийными бедствиями, была применена на площади 455 млн га в районах Западной и Восточной Сибири, а также Дальнего Востока.

Технология инвентаризации древесно-кустарниковой растительности пустынь на основе материалов аэрокосмических съемок применена на площади 5.5 млн га.

Публикации. Материалы, положенные в основу диссертации, опубликованы в 42 работах, в числе которых три коллективные монографии.

Организация исследований и вклад автора. Работа выполнена в течение 1973-1997 гг. в составе подразделений Научно-исследовательской части ВО "Леспроект" (НИЧ ВО "Леспроект"), Всероссийского научно-исследовательского и информационного центра по лесным ресурсам (ВНИИЦлесресурс) Федеральной службы лесного хозяйства России, в соответствии с планами научно-исследовательских работ (НИР) этих учреждений, которые были составлены на основании целевых общегосударственных программ О.Ц.027, О.Ц.038, утвержденных ГКНТ СМ СССР, Госпланом СССР и АН СССР (проблема "Аэрокосмические исследования природных ресурсов"), а также в Центре по проблемам экологии и продуктивности лесов Российской Академии наук (ЦЭПЛ РАН) по темам НИР: "Разработка научных основ и методов мониторинга лесов" (регистрационный № 01.9.60 001283), "Изучение динамических процессов в бореальных лесах России и их продуктивности средствами дистанционного зондирования из космоса с использованием геоинформационных систем" (регистрационный № 01.9.60 001854), "Изучение динамики лесных экосистем методами дистанционного зондирования с целью оценки биосферных функций леса" (регистрационный № 01.9.70.005025).

В диссертацию включены результаты исследований, выполненные автором или сотрудниками лаборатории под его руководством. При участии диссертанта осуществлена научная постановка проблемы, разработаны программы и методики работ, определены объекты экспедиционных исследований. При непосредственном участии автора и его методическом руководстве проведена окончательная обработка, систематизация и тематическая интерпретация полученных данных.

Объем работы. Диссертация состоит из предисловия, введения, семи глав, заключения, изложена на 257 страницах, включая 78 таблиц, 65

рисунков, 8 цветных схем, 264 библиографических наименования (в том числе 54 - на иностранном языке).

1. Основные направления и методология исследований

Применение аэрометодов (аэрофотосъемка, аэровизуальные наблюдения) для изучения лесов в России началось в 20-х годах нашего столетия (Самойлович, 1964). К середине века оформились методы лесного дешифрирования аэрофотоснимков, которые стали технической основой современного лесоустройства. Появление космической информации потребовало систематизации исследований по изучению информативных свойств космических снимков и оценке точности классификации земель лесного фонда в разных географических регионах страны, а также разработки новых технологий инвентаризации лесов и оценки их состояния, основанных на комплексном использовании материалов аэрокосмических съемок различного пространственного и спектрального разрешения в сочетании с элементами наземных работ.

За последние четверть века проблема применения дистанционного зондирования в лесоводстве, лесоустройстве и лесном хозяйстве подробно освещалась в научных трудах А.С.Исаева, В.И.Сухих, П.И.Мороза, С.Г.Синицина, С.В.Белова, Н.Г.Харина, Е.С.Мурахтанова, Е.С.Арцыба-шева, Д.М.Киреева, И.Д.Дмитриева, А.М.Березина, И.А.Трунова, И.Н.Мажугина, А.Я.Жукова, Н.С.Кондаурова, О.А.Харина, Ю.С.Апосто-лова, А.С.Агеенко, Е.С.Демидова, Р.И.Эльмана, В.Н.Седых, В.К.Константинова, В.В.Кузмичева, Ф.И.Плешикова, В.В.Фуряева, В.И.Харука, Е.Н.Калашникова, С.М.Горожанкиной, А.И.Сухинина, Е.П.Данюлиса, А.У.Кармазина, В.М.Жирина, П.А.Кропова, А.В.Богачева, Ю.А.Проку-дина, В.М.Богданова, И.А.Кренева, В.И.Березина, Н.З.Боровикова, Л.М.Зайченко, С.Е.Ямбурга, Л.А.Кузенкова, М.Д.Брейдо, Е.Д.Бодан-ского, В.М.Пикалкина, А.В.Любимова, С.В.Вавилова, Т.И.Берестовой, М.Н.Михайлова, А.Н.Филипчука, О.А.Савельева, Н.В.Малышевой, Л.А.Берсневой, С.А.Барталева, С.И.Артамонова, В.М.Грачева, ВЛ.Чер-ных, М.В.Дворяшина, А.В.Шаталова, Н.В.Ястребовой, Е.В.Бахтиновой, О.Л.Орловой, И.А.Вуколовой, И.Е.Минченко и других.

Состояние лесов определяется степенью проявления свойств, характеризующих способность лесов воспроизводить древесину и недревесные продукты, поддерживать их роль в сохранении биоразнообразия и защитных функций.

Материалы дистанционных съемок рассматриваются в работе как основное техническое средство сбора информации при оценке состояния лесов. При проведении работ была исследована информативность аэро-

фотоснимков (АФС) различного масштаба, полученных разными аэрофотоаппаратами на различные типы пленок (СН-6М, СН-23, СН-15, ЦН-3, Т-17, Т-22, Т-42, И-840), зональные и многозональные изображения космических систем (ГПСК "Союз", ДОС "Салют" и "Мир", ИСЗ "Метеор-Природа", "Ресурс-Ф", "Ресурс-О", Landsat-TM, SPOT, NOAA), а также конверсионные отечественные и американские материалы космической фотосъемки (КВР) с разрешением на местности от 1 до 2 м.

При подборе объектов исследований применяли методологию выборочных наблюдений, при которой проводилось детальное обследование тестовых участков. Помимо данных полевых наблюдений, в работе были использованы материалы лесоустройства и других видов обследования лесов.

Оценка информативности аэрокосмических съемок проводилась по величине статистической вероятности распознавания земель лесного фонда, насаждений и деревьев различного породного состава и возраста, а также путем определения точности измерения площадей лесных участков и биометрических параметров древостоев. Такая оценка позволяет определить технологическое качество материалов съемок и их пригодность для разработки дистанционных методов обследования лесов.

Точность распознавания информационных классов зависит от формирования и сочетания исходных признаков дешифрирования изображений, которые коррелируют с основными биометрическими показателями насаждений и другими характеристиками земель лесного фонда. На рис. 1 показана связь типов структуры изображения древесного полога на КВР с классами возраста насаждений. Из другого примера видно, что вероятность распознавания категорий состояния деревьев пихты, ели и кедра (Байкальский заповедник) по АФС СН-15 (масштаба 1:4000,.. 1:5000) существенно различается (рис. 2). Здоровые (I), ослабленные (II), сильно ослабленные (III) и усыхающие (IV) деревья распознаются с невысокой точностью. Повышение распо-

Чксл» выделоа

Число виаслов

Тип прпглры фотыпобршжепя А - Мелкозернист»» В - Зеришга» С - Крупнозернистая D - Ме.1КФ1ер0всга» Е - Птастяя

Класс aoipacTt

Рис. 1. Связь классов возраста насаждений с типом структуры фотоизображения на снимках КВР

знавания деревьев достигается путем их объединения сначала в три класса (1...Н, III...IV и V... VI), а затем в два класса (1...Ш и IV... VI) состояния.

Категории состояния деревьев

Вероятность правильного распознавания

Категории состояния деревьев

Вероятность правильного распознавания

Категории состояния деревьев

Вероятность правильного распознавания

Рис. 2. Схема последовательного распознавания по АФС категорий или классов

состояния деревьев

Оценка информативности материалов съемок одной и той же лесной территории позволяет проводить сравнение в среде геоинформационных систем (ГИС) данных различных систем дистанционного зондирования. На рис. 3 показаны результаты распознавания одних и тех же насаждений с преобладанием хвойных (ель, пихта, хемлок), лиственных (береза, осина и другие листопадные породы) и смешанных хвойно-лиственных и лиственно-хвойных пород по летним космическим снимкам (КС) Landsat-TM и Космос-1939 (МСУ-Э), а также весенне-летним КС - SPOT, полученным при съемке лесного массива Howland (штат Мэн, США). Видно, что точность классификации зависит от сезона съемки, технических характеристик спутниковых систем и, возможно, других причин (Барталев, Жирин, Ершов, 1995).

Методология дистанционной оценки состояния лесов рассматривается как система наблюдения и контроля, включающая оперативный сбор на основе единообразных принципов данных о лесах с помощью методов аэрокосмической индикации (с элементами наземных наблюдений) и с привлечением фондовых лесоустроительных, ландшафтно-климатичес-ких и иных данных. Использование свойств обзорности и периодичности космических съемок способствует развитию специальных видов обследо-

I II Ш IV V VI

62.1% 48.9% 39.2% 59.3% 100% 85%

-5- "-Ч- -V

I...II Ш ...IV V...VI

79.5% 48.7% 86.7%

1...1П rv... VI

87% 84.2%

вания лесов. Сущность таких видов обследования заключается в избирательной регистрации текущих изменений в лесу и оценке состояния отдельных земель лесного фонда на значительной территории. При соблюдении принципа непрерывности и продолжительно-

Рис. 3. Вероятность распознавания насаждений различных групп преобладающих пород по данным спутниковых систем

сти наблюдений

создаются условия для сравнения повторной аэрокосмической информации разных лет съемки. Применение принципа сравнения позволяет, наряду с упрощением и удешевлением технологии работ, устанавливать направленность и скоротечность процессов модификации земель лесного фонда. Учет принципа дифференцированности позволяет локализовать районы преимущественного применения методов аэрокосмических наблюдений за состоянием лесов. Принцип сочетания обеспечивает получение информации о состоянии лесов разной степени детализации на основе комбинации материалов аэрокосмических съемок разного спектрального и пространственного разрешения, а также привлечения дополнительных данных (лесоустроительных, ландшафтно-климатических и ДР-)-

Критерием эффективного применения изложенных принципов служит наиболее полное использование информативных свойств материалов, обеспечивающих нормативную точность дистанционных методов оценки состояния лесов.

2. Оценка лесопатологического состояния насаждений по материалам съемок

Оценка лесопатологического состояния насаждений относится к сложным задачам лесного дешифрирования. Для повышения достоверности распознавания по материалам дистанционных съемок деревьев I... VI категорий состояния предложена классификация лесных повреждений: морфологические повреждения (типы А и В), связанные с изменениями в

строении формы крон и стволов деревьев (куртин), и физиологические повреждения (типы С и £>), которые заметны по изменению цветовой окраски хвои и листьев или связаны с аномалиями хода кривых спектральной яркости хвои (листьев) в видимой или в ближней инфракрасной зонах спектра.

На основе группировки лесных повреждений предложены материалы дистанционных съемок, которые обеспечивают успешное распознавание различных объектов лесопатологического дешифрирования (табл. 1). Для обнаружения незначительных лесных повреждений, а также определения числа ослабленных деревьев приходится пользоваться крупномасштабными АФС (масштаб 1:1 ООО и крупнее), на которых распознаются повреждения отдельных ветвей в кронах деревьев. При значительном повреждении крон деревьев (до 2/3 и более) масштаб АФС уменьшается до 1:5 ООО... 1:7 ООО. Пространственно выраженные участки поврежденного леса позволяют использовать среднемасштабные (1:10 ООО ...1:15 ООО) АФС, КВР, а в ряде случаев и КС с разрешением 7...20 м.

Дешифрирование основано на анализе изображений лесных повреждений, при котором информативность (/.) каждого г - го признака, входящего в систему дешифровочных признаков, оценивают по формуле:

/,.= k(l-s20/sf),

где: к - коэффициент; 5д - дисперсия ошибки определения категории состояния дерева при совместном использовании системы дешифровочных признаков; 5(2- дисперсия ошибки определения категории состояния дерева при исключении I -го признака из группы информативных.

В табл. 2 приведены результаты выполненных нами исследований, на основе которых в Инструкцию по экспедиционному лесопатологиче-скому обследованию лесов (1983) включено положение о целесообразности проведения лесопатологического дешифрирования АФС в лесах, подвергающихся длительному воздействию неблагоприятных факторов (промышленные выбросы, корневая губка в сосняках и т.п.) или воздействию фактора, повлекшего за собой массовую гибель древостоев на больших площадях (лесные пожары, бурелом и ветровал, подтопление лесов и др.), т.е. в тех случаях, когда не требуется оперативной лесопато-логической оценки лесов в реальном масштабе времени.

Важной проблемой лесозащиты остается выявление ранних стадий лесных повреждений (типа /)). Многие исследователи исходят из предпо-

Таблица 1

Сведения об объектах лесопатологнческого дешифрирования

Объекты дешифрирования Распознаваемые структурные детали изображения Минимальные размеры объектов на местности Необходимые материалы съемок

Незначительные повреждения (до 1/3 кроны) отдельных деревьев (ослабленные деревья) и куртин Ветви 0.1...0.3 м Крупномасштабные аэрофотоснимки масштаба 1:1 000... 1:3 000

Значительные повреждения (до 2/3 кроны и более) отдельных деревьев(сильно ослабленные, усыхающие и усохшие деревья) и куртин Ветви Кроны 0.3...0.5 м 2...4м Крупномасштабные аэрофотоснимки, масштаб 1:3 000... 1:5 000; 1:5 000 ...1:7 000 (конверсионные КС)

Насаждения разной степени повреждения: слабой и средней сильной (сплошной) Кроны, биогруппы Куртины, общий полог 5...Юм >0.25 га >10...20 га Среднемасштабные аэрофотоснимки, масштаб 1:10 000 (конверсионные КС); 1:10 000... 1:15 000 Увеличенные КС (с разрешением 7... 10 м)

Скопление мертвого леса независимо от происхождения: в лесах 1 и И группы в лесах III группы Выдел То же 3... 15 га 16...50 га Среднемасштабные аэрофотоснимки, масштаб 1:10 000... 1:15 000 (конверсионные КС) Увеличенные КС (с разрешением 7...20 м)

Таблица 2

Показатели оценки лесопатологического состояния деревьев н насаждений но аэрофотоснимкам

Параметры оценки лесопатологического состояния насаждений Аэрофотоснимки (тип пленки, масштаб)

СН-6М СН-23 СН-15 И-840

крупнее 1:10 00 1:10000 ( 1:16 000 I 1:30000 1:10 000 1:6 000 1:10 000

1. Вероятность распознавания деревьев: ослабленные (сосна), (кедр), (береза) сильно ослабленные (сосна), (кедр), (береза) (0.98), (0.84), (0.92) (0.95), (0.64), (0.83) Алгоритм: анализ изображений деревьев с учетом наличия сухих ветвей, нарушенности формы кроны, цвета, густоты и компактности крон

2. Вероятность оценки степени усыхания насаждений лиственницы и сосны с ошибкой: до ±5% (до ±15%) Таежные леса южной Якутии Причина усыхания: низовые пожары 0.42 (0.81) Алгоритм: подсчет 200-130 видимых крон внутри круговых площадок стандартного размера

3. Вероятность оценки степени усыхания насаждений сосны с ошибкой: до ±5%(до ±15%) Алгоритм: см. пункт 2 0.24 (0.76) Причина усыхания: промышленные выбросы 0.29 (0.79)

4. Вероятность машинного определения доли породы-индикатора повреждений с ошибкой: ±2ед. состава (±3ед. состава ) Ангоритм: цветовая селекция с привлечением дополнительных (ландшафтных и др.) признаков дешифрирования 0.83 (0.93) Порода-индикатор: сосна в смешанных лесах в зоне действия промышленных выбросов

5. Вероятность распознавания очагов корневой губки в сосняках: действующих (57 участков) возникающих (33 участка) Бузулукский бор: посадки сосны (>]5 лет) 0.97 0.57 Ал?орит.\г. камеральная индикация очагов в виде усохших куртин, "окон" в пологе; полевая проверка 0.97 0.96

6. Ошибки определения степени усыхания насаждений по разности машинного определения общего (Л/о6 ) и продуцирующего (М„г) запасов насаждений лиственницы и сосны Причини усыхания:таежные низовые пожары ±21,0... 23.5% при достоверности 0.68 Алгоритм: расчет А/^ и М,ч, по уравнению у = Ь0 с использованием комплекса фотометрических, текстурных, ландшафтных и других признаков дешифрирования

1. Ошибки машинного определения категорий состояния сосняков в зоне действия Братского алюминиевого завода (с использованием комплекса наиболее информативных фотометрических, ландшафтно-климатических и других признаков дешифрирования) 3 яр „ Алгоритм выбора признаков по встречаемости IV : 11' =- V V ■ / (- где1, р • число классов, на которые разбит интервал изменения показателя; Х1.ХЛ - средние 1 4 2 значения г-го признака для у-го и к -го классов; -дисперсии 1 -го признака для ) -го и к -го классов ±15... 17% при достоверности 0.68

ложения, что при детальном изучении морфологии кривых спектральных коэффициентов яркости древесной растительности с помощью спектрометров высокого спектрального разрешения (типа "Кварц 4") или видеоспектрометров с большим числом спектральных каналов можно обнаружить эффекты "голубого" или "красного" сдвига, которые рассматриваются в качестве индикаторов ранних стадий ухудшения состояния деревьев (Выгодская, Горшкова, 1987; Rock, Hoshizaki, Miller, 1988; Харук, Альшанский, Егоров, 1990; Жирин, Барталев, Ершов, 1995).

При проведении лесопатологического обследования лесов наиболее достоверные результаты получают при аналитическом дешифрировании АФС. Комбинация типов пленок и масштабов съемки, обеспечивающих сочетание наиболее информативных фотометрических и дополнительных признаков, позволяет также развивать и автоматизированные способы лесопатологической оценки состояния деревьев и насаждений.

3. Регистрация по аэрокосмическим снимкам текущих

изменений, вызванных лесными пожарами (стихийными бедствиями)

Традиционные методы лесной инвентаризации не обеспечивают оперативного получения информации о состоянии лесного фонда одновременно на больших площадях. После того, как обзорные материалы космической съемки стали доступны специалистам лесоустройства, была обоснована методология службы дежурных карт в системе лесного хозяйства (Жирин, 1977, 1982). Эта методология положена в основу разработанных нами Технических указаний по выявлению и учету на основе материалов космических съемок текущих изменений в лесном фонде многолесных районов, вызванных хозяйственной деятельностью и стихийными бедствиями (рис. 4).

В 80-х гг. по данной технологии ВО "Леспроект" проведены работы в лесном фонде Сибири и Дальнего Востока на площади 455 млн га. Трудовые затраты на выявление и учет текущих изменений в лесном фонде с помощью космической информации сокращаются в 1.5...2.0 раза, а продолжительность ревизионного периода может быть увеличена в 1.3... 1.5 раза, что соответственно снижает затраты на лесоустроительные работы. Основываясь на опыте использования космической информации при проведении работ по новой технологии, в лесоустроительные инструкции 1986 и 1995 гг. введено положение о возможности увеличения продолжительности ревизионного периода.

Современное развитие сканерных космических систем (Pecypc-Ol, SPOT, Landsat-TM) и ГИС-технологий позволяет усовершенствовать технологию и решить важную задачу по регулярному корректированию данных учета лесного фонда северных и северо-восточных районов страны.

Цель-. Своевременное выявление пространственных изменений в лес-

ном фонде

Задачи: Обновление статистических и картографических данных учета

лесного фонда, назначение хозяйственных мероприятий Информационная основа: Космические спектрозональкые фотоснимки Ресурс-Ф (разрешение на местности 7... 10 м, в ряде случаев до 20 м) Объекты обнаружения: Гари, ветровалы (буреломы), вырубки, горные разработки, нефте- и газопромыслы и т.п. Вероятность правильного распознавания измененных территорий не менее 0.8. Минимальный размер участков 5... 15 га.

Варианты решений-.

1.Космическая информация и материалы наземной инвентаризации

2.Космическая информация, полученная до и после изменений в составе лесного фонда_

3.Космическая информация и аэровизуальные наблюдения

Недостатки:

Отсутствие материалов наземной инвентаризации лесов на площади около 20% территории лесного фонда России

Неразвитая архивная база космических изображений прошлых лет

Высокая стоимость аренды летательных средств

Пути совершенствования:

1. Использование оперативной сканерной космической информации высокого пространственного разрешения.

2. Применение в производственных условиях элементов ГИС-технологии-

3. Создание баз цифровых космических изображений на районы Сибири и Дальнего Востока.

4. Завершение инвентаризации резервных лесов.

Рис. 4. Схема технологии учета текущих изменений в лесном фонде многолесных районов

Для изучения восстановительной динамики послепожарного состояния лиственничных лесов северной Якутии проведен денситометриче-ский анализ космической фотоинформации. Исследованы восстановительные ряды, представленные в виде значений оптической плотности изображения гарей разных лет давности, которые дополнены значениями оптической плотности изображения древостоев, соответствующих есте-

ственным рядам лиственничных насаждений различного возраста. В примере, приведенном на рис.5 для листвяга багульниково-мохового (БГМ), эколого-динамический ряд охватывал период от 0 (площади, пройденные пожарами в год космической съемки) до 180 лет (спелые и перестойные древостой). Для первой стадии (свежие пожарища) характерны минимальные значения оптической плотности, которые возрастают в течение 20...30 лет (вторая стадия) в результате вымывания осадками продуктов горения и формирования травяно-кустарниковых ассоциаций. Последующие модификации значений оптической плотности изображений связаны с возрастной и структурной динамикой насаждений и полога древостоев.

1*

о « a 3

..............;«...............г'о........................ 0____: - о о! 0 i

.........~........• • г ч•:• • • - ■■-■г........-г-р................. * /: ^«--Г'-' t:----1Г-*

f :

'Л: I Г ] ♦

*

-20 20 00 100 1« 130 220 - ^

Вгараы, пег

Рис. 5. Связь возраста гарей и насаждений типа леса Листвяг БГМ со значениями оптической плотности изображений, измеренных с использованием светофильтров: 1 - красного; 2 - голубого; 3 - зеленого.

На основе значений оптической плотности изображений, измеренных с использованием различных светофильтров, может быть вычислен возраст сукцессии в пределах эколого-динамических рядов листвягов со среднеквадратической ошибкой ±16... 17 лет.

Статистический анализ выборочных совокупностей значений оптической плотности, измеренных на АФС с помощью быстродействующего денситометра, позволяет выявить особенности изображений горельников с учетом почвенно-гидрологических условий, типа леса, состава пород, возраста насаждений до пожара (табл. 3).

Выборочные совокупности значений оптической плотности изображений были обработаны с помощью стандартных процедур. Среднее значение оптической плотности изображения гари участка 1 существенно

выше, чем других участков. На месте погибшего насаждения образовался валежник березы и сосны, причем стволы березы преобладали. Хотя для

Таблица 3

Характеристика участков горельннков (Бельковский лесокомбинат Рязанской обл.)

Номер участка Вид пожара Таксационная характеристика до пожара Вывал деревьев после пожара, %

Участие пород в насаждении, % Возраст (числитель), класс бонитета (знаменатель) Тип леса

1 Низовой устойчивый 70 береза 30 сосна 50/111 Сосняк зеле-номошный 90

2 Низовой устойчивый 100 сосна 50ЛУ Сосняк сфагновый 100

3 Верховой повальный 100 сосна ИО/У' Сосняк сфагновый 5

леса, пострадавшего от наземных пожаров, всегда характерно наличие черных обгорелых стволов, высота нагара при этом не превышает 2. ..4 м. Поэтому на участке I среди валежных деревьев оставалось немало частично белокорых стволов березы, наличие которых повлияло на общее повышение яркости фотоизображения. Общим для распределения яркостей изображения горельников является положительная асимметрия (а > 0). Фотоизображение гарей, возникших после лесных пожаров значительной интенсивности (повальные, верховые и устойчивые низовые), характеризуются одновершинными кривыми распределения значений оптической плотности (табл. 4).

Таблица 4

Основные статистики распределения значений оптической плотности

участков гарей

Номер участка Среднее значение В Мода 5 Основное отклонение Ос Коэффициент асимметрии а Эксцесс 1 Критерий выбора кривых к Тип кривой Пирсона Критерий X

1 37.9 32.90 12.2 +0.586 +0.081 -0.324 I 1.30

2 47.18 46.92 6.6 +0.065 -0.279 -0.006 1(11) 0.84

3 70.53 70.36 11.4 +0.026 -0.217 -0.001 1(11) 1.25

Анализ выделенных на АФС контуров старых и свежих гарей (южная Якутия), позволил провести на основе морфометрических признаков классификацию выгоревших участков по виду и сезонности прошедших пожаров (Аэрокосмические методы..., 1979). Развитие методов обработки информации в среде ГИС позволит применять элементы морфометрии при изучении особенностей формирования границ земель лесного фонда.

4. Дистанционное слежение в районах лесозаготовок

Одна из причин нерационального использования лесосырьевых ре. сурсов - несовершенство методов контроля за соблюдением правил ру. бок. Многолетнее изучение дешифровочных возможностей КС позволило разработать на их основе метод оценки соблюдения основных положений правил рубок в районах промышленных лесозаготовок.

Практическое применение метода основано на том, что характер границ, геометрические формы и тон (цвет) изображения лесосек на КС обеспечивают распознавание с вероятностью 0.85 и выше участков выру. бок с минимальной площадью 2...3 га. В сочетании с КС рекомендуется использовать материалы лесоустройства, планы рубок, данные отвода лесосек и топографические карты масштаба 1:25 ООО - 1:100 ООО (рис. 6).

Цель: Периодический контроль за соблюдением правил рубок главного пользования

Задачи- Оценка региональных нормативов проведения сплошных рубок,

способствующих непрерывному, неистощительному и рациональному освоению лесоэксплуатационного фонда, сохранению и усилению водоохранной и другой защитной роли лесов

Информационная основа:

Космические спектрозональные фотоснимки (разрешение на местности 2... 5 м, возможно 7... 10 м), материалы лесоустройства, отвода лесосек, планы рубок, топографические карты масштаба 1:25 ООО... 1:100 000

Объекты обнаружения-

Вырубки, недорубы, семенные группы, куртины, полосы, лесовозные дороги, волоки и пр. Вероятность правильного распознавания свежих вырубок не менее 0.85. Минимальный размер участков 2...3 га.

Параметры оценки-

•Ширина и длина вырубок (ст=±1СИ2%), площадь вырубок (и = ±15...17%)

•Год проведения рубки

.Направление лесосек и направление рубки

.Способ и сроки примыкания лесосек

.Число зарубов

.Число семенных куртин (полос), их размеры и расстояния между ними

Выходные документы-

•Дежурные карты в виде схем масштаба 1:100 000

•Альбомы поконтурного изображения мест рубок в масштабе планшетов

•Ведомости оценки соблюдения региональных правил рубок

Рис. 6. Схема дистанционного метода оценки соблюдения правил рубок главного пользования при сплошколесосечиом ведении хозяйства

Сочетание материалов съемок использовано в методе оценки лесо. восстановления на вырубках таежной зоны, оставленных под естествен, ное зарастание (рис. 7).

Рис.7. Схема метода аэрокосмической оценки лесовосстановления на вырубках

При разработке дистанционного метода оценки хода лесовосстанов-ления на вырубках европейской части таежной зоны учитываются особенности генетической связи типов леса и направление лесообразова-тельных процессов после рубок древостоев в различных подзонах тайги и характера смены пород (Побединский, 1983; Мурахтанов, Кишенков, Глушенков, 1983).

Разработан также вариант компьютерной экспертной системы, назначение которой состоит в информационной поддержке решений при назначении насаждений в рубку при лесоустройстве и последующей оценке соблюдения многочисленных нормативов рубок, содержащихся в региональных правилах рубок главного пользования. Это особенно важно в современных условиях меняющихся параметров лесопользования, например, возраста рубок (Багинский, 1990).

Применение описанных методов предоставляет возможность расширения состава, повышения полноты и достоверности информации, получаемой органами лесохозяйственного управления регионального и федерального уровней в целях повышения эффективности функционирования системы лесопользования и лесовосстановления на землях лесного фонда.

5. Аэрокосмическая оценка состояния защитных насаждений

Технология аэрокосмической инвентаризации древесно-кустарнико-вой растительности и оценки состояния кормовых ресурсов в пустынной зоне базируется на дешифрировании КС, выборочной крупномасштабной аэрофотосъемке и аэрофотометрической съемке (рис. 8). В песчаных пустынях типам рельефа свойственны определенные сообщества пустынной растительности. Это позволяет по КС разделить территорию на страты и определять таксационные характеристики древесно-кустарниковой растительности внутри страт на основе дешифрирования выборочных крупномасштабных фотопроб (1:1500... 1:2000). Оптимальное число фотопроб для объекта инвентаризации рассчитывают по удельному весу площадей страт, заданной точности определения среднего значения и дисперсии наиболее значимого профилирующего таксационного показателя, в качестве которого принимают абсолютную полноту (сомкнутость проекций крон). Точность определения ее установлена в ±5% при достоверности 0.95. Обеспечение требуемой точности достигается при систематическом размещении фотопроб через 2.5...3 км при расстоянии между маршрутами съемки 5... 10 км. Аэрофотометрическая съемка проводится одновременно с крупномасштабной аэрофотосъемкой. Суть аэрофотометрирова-

Космические снимки (с пространственным разрешением 7...20 м)

Крупномасштабные черно-белые аэрофотоснимки масштаба 1:1500 ...1:2000

1. Стратификация территории лесного фонда по типам рельефа песков

2. Уточнение продуцирующих площадей пастбищных угодий

3. Подготовка проекта размещения маршрутов выборочной аэрофотометрической и крупномасштабной аэрофо-

Таксационная характеристика древес-но-кустарниковой растительности (определяется с точностью): состав пород (+2...3 ед.) средняя высота (±0,5 м) диаметр крон (±12... 15%) сомкнутость крон (±14... 17%) возраст (± 2 класса) класс бонитета (±1 класс) запас при среднем значении до 5 м3/га - ±1 м3/га > 5 м'/га - ±20% запас фнтомассы ±20% Оценка:

сбитости травяного покрова степени нарушенности травяного покрова землероями

степени развития мохового покрова

Проект организации и ведения лесного хозяйства(таксаш»онно-пастбищные описания, планы лесонасаждений, схематические карты пастбищных угодий)

Выборочная наземная проверка на таксацнонно-дешифровочных пробных площадях

Рис. 8. Схема технологии аэрокосмической инвентаризации древесно-кустарниковой растительности и оценки состояния кормовых ресурсов

•Расчет числа фотопроб N производится по формуле дг _ ^^ ' где £ - число страт;

V2

5"а - дисперсия сомкнутости крон по стратам; - удельный вес площади страт в долях единицы; к - порядковый номер страт; V - точность определения сомкнутости крон (.5%).

ния при определении зеленой массы растений заключается в регистрации коэффициентов яркости в двух участках спектра, один из которых - -расположен в полосе поглощения хлорофилла (670...680 нм), а другой -Ят - в ближней инфракрасной зоне (760...780 нм), и последующим их

сопоставлении с яркостью эталона ЯЕ (Рачкулик, Ситникова, 1981). Для оценки урожая пастбищной растительности применяют переводные кривые связи величины К с объемом растительной массы в воздушно-сухом состоянии. Ошибка определения фитомассы на стратифицированных участках обычно не превышает+0.01 т/га.

При инвентаризации древесно-кустарниковой растительности и оценке кормовых ресурсов составляется набор карт, который образуют планы лесонасаждений и схематические карты различного содержания. Разработанная технология заменяет традиционную аэротаксацию при снижении затрат труда в 1.5...2.0 раза.

Системы защитных лесных насаждений образуют своеобразный ле-соаграрный ландшафт. Его своеобразие заключено в упорядоченной пространственной ориентированности защитных полосных насаждений среди редкостойной растительности в различных типах рельефа пустынь. Для повышения эффективности инвентаризации пастбищезащитных лесных насаждений нами разработан метод, технической основой которого являются АФС масштаба 1:30 000... 1:50 000, увеличенные до масштаба 1:15 000 и предназначенные для контурного дешифрирования и стратификации полосных насаждений с различной сомкнутостью крон, а также выборочные крупномасштабные АФС масштаба 1:1000...1:1500 (суммарная протяженность маршрутов съемки - 0.5... 1.0% общей длины полос), по которым проводят детальное аналитико-измерительное дешифрирование изображений пастбищезащитных полос. Материалы съемок используются также в сочетании с первичной проектной документацией по созданию полосных насаждений и данными ограниченных наземных наблюдений.

В результате обработки материалов съемок устанавливается фактическое размещение защитных полос, определяется их соответствие проекту создания и оценивается степень законченности и эффективности систем пастбищезащитных насаждений на территории хозяйств или при-родно-территориальных комплексов.

Пространственное размещение полосных насаждений с указанием таксационно-мелиоративной характеристики представляется на схемах масштаба 1:25 000... 1:50 000 для отдельных хозяйств, масштаба 1:100 000 и мельче - для районов или природно-территориальных ком-

плексов. Рекомендовано также составлять альбомы, в которых изображение лесных полос или их групп во взаимном расположении может быть представлено в более крупном масштабе 1:10 ООО...1:25 ООО.

В различных областях и республиках, расположенных в лесостепной зоне России, созданы агролесомелиоративные насаждения на землях сельскохозяйственных предприятий. Данные, полученные в процессе исследований, показывают, например, что по спектрозональным КС с разрешением 7...10 м определяются основные параметры защитных лесных насаждений с высокой степенью достоверности.

Естественные и искусственные лесные насаждения в пределах земель сельскохозяйственного пользования, а также дороги, гидрографическая сеть, включая овраги и каналы, пашни, пастбища, сады, питомники, распознаются с вероятностью 0.75...0.85. С увеличением возраста и густоты насаждений повышается точность их распознавания и классификации. Многократно увеличенные космические снимки (в 4...5 и более раз) позволяют надежно дешифрировать сомкнувшиеся лесные полосы из хвойных и лиственных пород, определять их длину и ширину, конструкцию насаждений.

Важно и то, что по КС безошибочно определяется местоположение лесных насаждений в системе аграрного ландшафта. По ним возможна также оценка соблюдения инструктивных указаний при создании полосных лесных насаждений: определение положения полос по отношению к вредоносным ветрам; измерение расстояний между основными и вспомогательными полезащитными полосами; оценка завершенности системы защитных лесонасаждений в пределах каждого хозяйства и уточнения экономической эффективности лесомелиоративных работ.

6. Особенности региональной космической оценки состояния лесного покрова водоохранной зоны озера Байкал

Эффективность системы управления устойчивостью лесами определяется ее способностью прогнозировать и оценивать условия возникновения зон экологической опасности, регулировать в соответствии с этими условиями структуру охранных служб в лесных районах страны, регистрировать процессы снижения экологической роли лесов.

Водоохранная зона озера Байкал - один из регионов, на примере которого создана экспериментальная база ландшафтно-экологических данных о состоянии лесного покрова. Водосборный бассейн озера на территории России занимает площадь, равную 28.9 млн га, из них в ведении государственных органов лесного хозяйства находится более 18 млн га

лесов. В составе лесов преобладают хвойные породы: сосна, ель, пихта, кедр, лиственница.

Основная задача лесного хозяйства, наряду с многоцелевым использованием лесных ресурсов, состоит в усилении водоохранных, защитных и климаторегулирующих свойств лесов. Оценка состояния лесного покрова, отражающая его функциональную роль в стабилизации ландшафтов водоохранной зоны, может выполняться на основе комплекса показателей, определяемых с учетом границ природно-территориального районирования, а результаты оценки представлены в виде карт различного содержания.

Ландшафтно-гидрологическое районирование, примененное в водоохранной зоне озера Байкал, позволяет осуществлять в пределах водосборных бассейнов контроль и лесохозяйственную деятельность по регулированию водоохранной роли лесов, которая зависит от общей лесистости территории, породного и возрастного состава насаждений, их пространственного размещения по отношению к определенным речным системам.

В водоохранной зоне было выделено, на основе сходства показателей водного и теплового балансов, 12 гидрологических районов, которые затем были подразделены на группы бассейнов малых рек или части крупных речных водосборов, сходных по условиям формирования стока с границами водосборных участков, которыми послужили водоразделы определенной размерности. Проведение границ по линиям водоразделов третьего порядка позволило выделить на всей территории водоохранной зоны 206 водосборных участков. Для детальных исследований в южной части водоохранной зоны был выделен полигон, на котором проведены границы по линиям водоразделов четвертого порядка и, таким образом, выделено 34 более мелких по площади водосборных участков (рис. 9).

Для территорий, охватывающих лесные и безлесные участки, целые водосборы или их части, предлагаются различные показатели оценки состояния лесного покрова (Фуряев, Киреев, Сухих, Жирин, 1983; Рожков, Козак, 1989; Жирин, Эльман, 1991).

Лесистость позволяет проводить экологическую интерпретацию роли лесов в стабилизации ландшафтов. Целостность лесов, которая определяется как отношение площади покрытых лесной растительностью земель к общей площади лесных земель, а также доля площади хвойных лесов, доля площади спелых хвойных лесов, доля площади редкостойных лесов характеризуют экосистемное разнообразие лесов, продуктивную способность и жизнеспособность лесных экосистем водосборных участков.

ГИДРОЛОГИЧЕСКИЕ РАЙОНЫ

1а,б Южно-Байкальский Хамар-Дабанский Верхне-Ангарско-Баргузинский Приморско-Байкальский Икатско-Баргузинский Гусино-Озерско-Темниковский ^На,б Селенгинская Даурия ^И1а,б Хабан-Дабано-Джидинский

Монгольская народная республика

Рис. 9. Схема размещения гидрологических районов и водосборных участков

Приведенные показатели уверенно определяются по спектрозональ-ным или многозональным КС. На основе обработки КС КФА-1000 с разрешением на местности 7... 10 м установлено, что более половины площади водоохранной зоны озера Байкал имеет лесистость 60...70% и только десятая ее часть - менее 40%. Ненарушенный лесной покров занимает 43% общей площади водоохранной зоны, остальные леса расстроены в разной степени в результате воздействия различных факторов среды и хозяйственной деятельности. В составе лесов преобладают хвойные насаждения (>60%). Доля площади спелых насаждений в большинстве водосборных участков колеблется от 50 до 75%, доля редкостойных насаждений не превышает 25%. Наряду с этим встречаются участки лесных массивов, в которых доля редкостойных насаждений достигает 30...45%, что может служить основанием для отнесения их к вероятным "зонам экологической опасности".

Полигон, выделенный в южной части водоохранной зоны и показанный на рис. 9, был обеспечен КС 1982 и 1993 гг. Анализ динамики показателей состояния лесного покрова водосборных участков за 11-летний период показал, что значения коэффициентов корреляции между показателями составили: для лесистости водосборов - 0.85; целостности лесов - 0.78; доли хвойных пород - 0.77; доли спелых лесов - 0.63; доли редкостойных насаждений - 0.47. Статистические характеристики показателей оценки состояния лесного покрова тестового участка приведены в табл. 5.

Изменения средних значений показателей оценки состояния лесного покрова за 11 -летний период (с вероятностью 0.95) составили: на 2% повысилась лесистость водосборов, на 2.9% - целостность лесов, на 1.7% -доля редкостойных насаждений, понизилась на 0.3% доля хвойных лесов и на 1% - площадь спелых лесов. Сопоставление коэффициентов вариации указывает на слабое разнообразие водосборных участков по параметру целостности лесного покрова, на среднее разнообразие по показателям лесистости и доли хвойных лесов и на сильное разнообразие площадей с участием спелых и редкостойных лесов.

На основе приведенных примеров можно сформулировать следующие выводы:

исследование с помощью КС состояния и региональной структуры лесного покрова позволяет оценивать устойчивость лесов и выявить зоны экологической опасности в лесных районах;

при организации слежения за состоянием лесного покрова важен правильный выбор объектов наблюдения, исходящий из конкретных задач лесоводства по сохранению устойчивости лесов на территории лес-

ного фонда; в горных лесах универсален принцип деления территории по границам водосборов, так как при этом возможно объединение или подразделение стокоформирующих поверхностей (различной по величине площади) по водораздельным линиям любого порядка;

Таблица 5

Характеристика показателей оценки состояния лесного покрова / на полигоне с границами водоразделов четвертого порядка

Показатели оценки состояния лесного покрова, установленные по КФС съемки 1982 и 1993 гг., % Среднее значение Минимальное значение Максимальное значение Коэффициент вариации, %

Лесистость 1982 г. 1993 г. Разность 85.0 87.7 (1.9*) 47.0 47.0 97.0 99.0 10.8 11.1

Целостность лесов 1982 г. 1993 г. Разность 92.6 95.5 (2.9*) 83.0 78.0 100.0 100.0 5.5 4.6

Доля хвойных лесов 1982 г. 1993 г. Разность 86.0 85.7 (0.3) 60.0 61.0 97.0 97.0 10.8 10.5

Доля спелых хвойных лесов 1982 г. 1993 г. Разность 28.8 27.8 (10*) 4.0 7.0 63.0 52.0 52.1 38.5

Доля редкостойных лесов 1982 г. 1993 г. Разность 6.1 7.8 (1.7*) 0 1.0 12.0 17.0 55.0 56.7

*) Достоверность разницы показателей при 5%-м уровне значимости.

основные показатели, используемые для оценки состояния лесного покрова, наряду с лесистостью территорий и нарушенностью лесов под влиянием антропогенных и природных факторов среды, характеризуют экосистемное разнообразие лесов;

для оценки рациональной структурно-функциональной организации лесных ландшафтов и выделения зон экологической опасности на территории лесного фонда необходимо определение пороговых значений показателей региональной устойчивости лесов;

результаты космической оценки состояния лесного покрова могут быть представлены в виде лесных карт экологического содержания.

7. Исследование свойств лесного (растительного) покрова с помощью спутниковой радиометрической информации

При изучении пространственной структуры растительного покрова с помощью данных дистанционного зондирования часто применяют комбинации зональных отношений яркости в виде вегетационных индексов (Виноградов, 1984; Tucker, Fung, Keeling, 1986; Антоновский, Бухштабер, Векслер, Малингро, 1992; Кондратьев, Козодеров, Косолапов, 1992; Gut-man, 1991; Townshend, 1992, Kasischke et al., 1993). Наибольшее распространение получил нормализованный дифференциальный вегетационный индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), характеризующий контраст зеленой вегетирующей растительности с другими природными образованиями, равный:

С2 -С, NDVI = ~— С2+С,

где С J - значение коэффициентов отражения в спектральном интервале поглощения радиации хлорофиллом 0.58...0.68 мкм; С2 - значение коэффициентов отражения в интервале спектра 0.73... 1.1 мкм.

Изучение свойств лесного покрова по значениям вегетационного индекса NDVI отличается своеобразием из-за сложной морфологии лесного полога и мозаичности лесорастительных условий категорий земель лесного фонда.

В задачу наших исследований входили:

оценка возможностей использования значений вегетационного индекса NDVI для изучения ландшафтных особенностей растительного покрова;

оценка особенностей формирования значений вегетационного индекса NDVI в зависимости от пространственной структуры земель лесного фонда и фенологического состояния лесной растительности.

Значения NDVI рассчитаны для элементов изображения (пикселов) с угловым размером 5' (по широте и долготе) с помощью стандартной процедуры максимизации данных измерений спектральной яркости за месячный период наблюдений, полученных радиометром AVHRR метеорологического спутника NOAA (США).

При решении первой задачи учитывалось, что современные методы изучения больших территорий, основываются на ландшафтных методах (Солнцев, 1963; Сочава 1978; Киреев, 1979; Кропов, 1985; Исаев, Плеши-ков, 1987; Калашников, 1987; Киреев, Сергеева, 1992; Жирин, Сухих, Эйдлина, 1996).

Для эксперимента использована часть ландшафтной карты трапеции 0-45 масштаба 1:1 ООО ООО, охватывающей Обь-Енисейское междуречье (Фуряев, Киреев, Сухих, Жирин, 1983).

Средние значения Ж)У1 и величины дисперсии дают представление о статистическом портрете различных видов местности по признаку вегетационного индекса. Низкие значения ИОУ1 формируются в мае во всех видах местности. Для мая характерна также незначительная дисперсия значений вегетационного индекса, что указывает на относительную однородность фенологического состояния растительного покрова. В летний период наблюдается рост значений КОУ1, однако изменение величины дисперсии вегетационного индекса в разных видах местности различается. В видах местности, представленных слабо возвышенными дренированными равнинами с преобладанием сосново-темнохвойных сложных суборей, а также приводораздельными равнинами с кедровыми и еловыми лесами (ландшафты Кетской и Улу-Юл-Чулымской равнин), значения дисперсии МОУ1, связанные, по большей части, с мозаичностью зеленения растительного покрова, достигают наибольших значений в июле.

В других видах местности с преобладанием южно-таежных ельников, кедрачей и пихтачей наибольшее развитие растительности наблюдается в июне; в июле заметно резкое снижение значений дисперсии вегетационного индекса. В августе, при сохранении достаточно высоких значений величины дисперсии продолжают практически повсеместно убывать, что указывает на продолжение летнего периода и устойчивое фенологическое состояние растительного покрова в течение последнего месяца лета.

Оценка ландшафтов с учетом фенологических сроков состояния растительного покрова полезна при проведении аэрокосмических съемок в сроки, обеспечивающие оптимальное информационное содержание материалов дистанционного зондирования.

При решении второй задачи изучение связи измеряемых значений NDVI с пространственной структурой лесной растительности различного фенологического состояния выполнено на примере лесов Депутатского лесничества Верхоянского лесхоза (Якутия) площадью примерно 2.4 млн га (Жирин, Ястребова, 1997).

Попиксельное процентное соотношение насаждений и редин лиственницы, кустарников (ерников), болот, участков горной тундры и гольцов, полученное в результате обработки представительного числа пикселов (более 500), использовано для приближенной оценки пространственного распределения фитомассы растительного покрова по июльским значениям ЫЬУ1 (табл. 6).

Таблица 6

Распределение значений фитомассы (тонн абсолютно сухого вещества на 1 га) и площадей основных земель лесного фонда (в скобках, %) по группам июльских значений ТТОУ!

Интервалы шольских значений МБ VI Насаждения лиственницы Естественные редины лиственницы Заросли ерника и другие кустарники Болота, водные поверхности Участки горной тундры Гольцы (каменистые россыпи) Всего тонн на 1 га (площадь,%)

0.И0... 0.285 1.26(4.2) 0.97(7.0) 0.26(8.5) 0.02(0.4) 3.26(25.1) 2.36 (54.8) 8.13(100)

0.286...0.355 1.82 (6.1) 1.32(9.5) 0.29 (9.6) 0.07 (1.3) 4.78(36.8) 1.58 (36.7) 9.86(100)

0.356 ...0.390 3.95 (13.2) 1.78(12.8) 0.42(14.0) 0.20(3.6) 4.32 (33.2) 1.0 (23.2) 11.67(100)

0.391 ...0.425 7.48 (25.0) 2.78 (20.0) 0.44(14.5) 0.20(3.6) 3.34(25.7) 0.48(11.2) 14.72 (100)

0.426 ...0.460 3.50(11.7) 2.50(18.0) 0.34(11.4) 0.28(5.0) 3.85 (29.6) 1.04(24.3) 11.51 (100)

0.461 ...0.495 2.75 (9.2) г40 (17.3) 0.43 (143) 0.20 (3.6) 4.73(36.4) 0.82(19.2) 11.33 (100)

0.496 ...0.530 1.70(5.7) 135 (9.7) 0.50 (16.5) 0 7.29 (56.1) 0.52(12.0) 11.36 (100)

Наименьшие значения фитомассы соответствуют группе пикселов с малыми значениями вегетационного индекса, в которых преобладают участки каменистых россыпей (гольцов). Наибольшие значения фитомассы соответствуют группе пикселов со средними значениями индекса ИБУ], в которых более 70% площади заняты насаждениями и рединами лиственницы и участками горной тундры. Четырем группам пикселов значений индекса соответствуют примерно одинаковые значения

фитомассы (более 11 т/та).

Алгоритм расчета фитомассы по значениям вегетационного индекса включает следующие этапы: районирование (стратификация) территории лесного фонда по сходству лесорастительных и метеорологических условий, выбор летних значений вегетационного индекса с наименьшей дисперсией, формирование выборочных совокупностей для определения соотношения площадей основных земель лесного фонда по группам значений №)У1, определение значений фитомассы и нахождение связи со значениями вегетационного индекса, классификация территории лесного фонда по продуктивности лесного и растительного покровов.

Заключение

По многолетним исследованиям установлено, что проблемы оценки состояния лесов в условиях России наиболее эффективно решаются на основе применения материалов аэрокосмических съемок различного спектрального и пространственного разрешения. Получены следующие основные результаты:

1. Развиты основные положения теории лесного дешифрирования аэрокосмических снимков, методологии их обработки и применения в новых методах дистанционной оценки состояния лесов. Проведены исследования тематической информативности материалов съемок большинства типов современных аэрокосмических систем на основе использования признаков дешифрирования и их оптимальной сочетаемости при распознавании земель лесного фонда, насаждений и деревьев различного состояния.

2. Разработана концепция и обоснованы принципы использования дистанционных данных при оценке состояния лесов: специализации, избирательности, сравнения, сочетания и дифференцированности аэрокосмической информации, а также непрерывности и продолжительности наблюдений за состоянием лесов. Исследованы возможности применения космической информации для изучения динамики лесов на основе сравнения материалов космических съемок разных лет с целью более глубокого понимания изменяющихся экологических условий в лесных регионах страны и повышения экономической эффективности применения дистанционных методов оценки состояния лесов.

3. Разработана классификация лесных повреждений, предназначенная для повышения достоверности распознавания по материалам дистанционных съемок деревьев различных категорий состояния, в основу которой положены морфологические и физиологические изменения древесной растительности, внешне проявляющиеся в изменении окраски хвои (листьев) и строении крон деревьев. Разработаны методические рекомендации по обследованию с помощью спектрозональных аэрофотоснимков состояния лесов в зоне действия промышленных выбросов. Космическая информация может быть использована для выявления участков сильно поврежденных лесов, занимающих значительные по площади территории.

4. Установлено, что развитие дистанционных методов регистрации ранних стадий лесных повреждений связано, в настоящее время, с накоплением научных данных по изучению морфологии кривых спектральных коэффициентов яркости древесной растительности, произрастающей в различных условиях воздействия на лесные экосистемы факторов природной среды и хозяйственной деятельности.

5. Разработана и применена в производстве технология космической регистрации текущих изменений в лесах, пострадавших от лесных пожаров и стихийных бедствий. Эффективность использования космической информации, особенно при учете текущих изменений в лесном фонде

многолесных районов страны, связана с возможностью продления в 1.3... 1.5 раза срока межревизионного периода лесоинвентаризации.

Разработаны методические подходы к денситометрическому анализу космических фотоизображений при изучении послепожарного восстановления лиственничников на неохраняемой территории лесного фонда (северная Якутия). Показана возможность использования статистического анализа значений оптической плотности изображения гарей и морфо-метрии их контуров для классификации свежих гарей по видам и срокам прохождения лесных пожаров.

6. Разработан и прошел опытно-производственную проверку метод дистанционной оценки соблюдения правил рубок леса. Показана возможность использования компьютерной экспертной системы, предназначенной для подбора насаждений в рубку по данным лесоинвентаризации и оценки соблюдения региональных правил рубок главного пользования. Разработан метод оценки лесовосстановления и формирования молодня-ков на вырубках таежной зоны на основе сочетания материалов космической съемки и выборочной крупномасштабной аэрофотосъемки.

7. Разработана и применена в производстве комплексная технология аэрокосмической инвентаризации древесно-кустарниковой растительности и оценки состояния кормовых ресурсов в пустынной зоне. Прошел производственную проверку метод инвентаризации пастбищезащитных лесных насаждений, основанный на использовании среднемасштабных и выборочных крупномасштабных АФС. Показаны возможности использования космической информации для оценки завершенности систем защитных лесных насаждений на землях сельскохозяйственных предприятий в лесостепной зоне страны.

8. Предложена концепция системы региональной космической оценки состояния лесного покрова на примере водоохранной зоны озера Байкал. Обоснован состав и показана динамика измеряемых по космическим снимкам показателей, характеризующих экосистемное разнообразие лесов в границах водосборных участков, а также нарушенность лесов под влиянием антропогенных и природных факторов. Описана структура ландшафтно-экологической базы данных о состоянии лесного покрова и особенности выделения зон экологической опасности на основе определения пороговых значений показателей устойчивости лесного покрова.

9. Исследованы статистические связи значений вегетационного индекса, полученных на основе двухканальных спутниковых радиометрических измерений, с фенологическим состоянием растительного и лесного покровов природно-территориальных комплексов. Учет фенологического состояния растительного покрова обеспечивает при организации и

проведении самолетных и космических съемок достижение оптимального информационного содержания материалов дистанционного зондирования.

По результатам исследования связи значений вегетационного индекса с пространственной структурой растительного покрова предложен алгоритм приближенной оценки фитомассы растительности в малообжитых и труднодоступных лесных регионах страны.

Совокупность выполненных исследований и научно-методических разработок, направленных на совершенствование методов оценки состояния лесов, позволяет повысить качественный уровень комплексного мониторинга лесов, организуемый Федеральной службой лесного хозяйства России.

Список основных публикаций по теме диссертации

1. Некоторые вопросы таксации пустынных лесов // Материалы науч.-техн. конф. Вып.2. Л.: ЛТА, 1966а. С. 42...48.

2. Обследование пастбищных угодий при аэротаксации пустынных лесов // Материалы науч.-техн. конф. Вып.2. Л.: ЛТА, 19666. С.52...56.

3. Применение аэрометодов при инвентаризации пустынных лесов // Вопросы лесоустройства. М.: ЦБНТИ Гослесхоза СССР, 1969. С. 70...74.

4. Распределение расстояний между деревьями в насаждениях аридной зоны // Совершенствование существующих и разработка новых методов инвентаризации лесов. Науч. тр. ЛТА. №131. 1970. С.122... 130.

5. К вопросу применения радиолокационной съемки для изучения лесов // Сб. науч. тр. Лесоустройство, таксация, аэрометоды. Вып.22. Л.: ЛенНИИЛХ, 1975. С. 177... 185. (в соавторстве с Б.А. Сошиным).

6. О развитии методов лесотаксационного дешифрирования аэрофотоснимков // Лесн. хоз-во. 1976. №3. С. 49...53. (в соавторстве с В.И.Сухих).

7. Методы определения состояния лесов по данным дистанционного зондирования // Материалы международного учебного семинара ООН по применению дистанционного зондирования. Баку: Элм, 1977. С. 365...377.

8. Результаты машинного определения запасов насаждений лиственницы по аэрофотоснимкам // Лесоустройство, таксация и аэрометоды. Л.: ЛенНИИЛХ, 1978. С. 128... 132. (в соавторстве с Р.И. Эльманом, B.H. Агеевым).

9. Исследование отражательной способности хвойных пород, поврежденных промышленными газами //Лесн. журн. 1978. №2. С. 149...152. (в соавторстве с П.А.Кроповым, Ю.А.Кукуевым).

10. Аэрокосмические методы в охране природы и в лесном хозяйстве. М.: Лесн. пром-сть, 1979. 288 с. (в соавторстве с В.И. Сухих, С.Г.Синицыным, Ю.С.Апостоловым, Е.П. Данюлисом, П.И.Морозом, Г.Н.Рукосуевым, Р.И.Эльманом).

11. Опыт цифровой обработки цветных спектрозональных аэроснимков леса // Геодезия и аэрофотосъемка. 1979. №3. С.75...79. (в соавторстве с Р.И.Эльманом, А.Н.Потаповым).

12. Выявление и картографирование участков свежих гарей по снимкам из космоса (практические рекомендации). М.: ЦБНТИ Гослесхоза СССР, 1980. 10 с. (в соавторстве с В.И.Сухих).

13. Оценка по спектрозональным аэрофотоснимкам санитарного состояния сосняков, поврежденных промышленными газами // Лесн. хоз-во. 1980. №11. С. 49...50. (в соавторстве с Е.В.Бахтиновой, О.Л.Орловой).

14. Дистанционное слежение за состоянием лесов // Дистанционные исследования природных ресурсов. М.: МФГО СССР, 1981. С.71...76.

15. Способ картографирования лесных гарей и вырубок по аэрокосмическим снимкам: А. с. №884393. 1981. (в соавторстве с Е.И.Паморозским, Р.И.Эльманом).

16. Основы космического слежения за динамикой лесного фонда // Лесн. хоз-во. 1982. №¡9. С. 53...55.

17. Результаты экспериментов на станции "'Салгат-6" в интересах лесного хозяйства // Исследование атмосферы и природных ресурсов Земли. Обьедин. науч. чтения по космонавтике, Москва, 11-15 января 1982. М. 1983. С. 116...121. (в соавторстве с В.И.Сухих).

18. Использование космических снимков для оценки нарушенное™ лесов пожарами // Исслед. Земли из космоса. 1983. № 2. С. 43...49. (в соавторстве с В.В.Фуряевым, Д.М.Киреевым, В.И.Сухих).

19. Аэрокосмические методы оценки состояния лесного фонда и последствий различных воздействий на лес // Междунар. учебный семинар ООН по прак-тич. применению данных дистанционного зондирования Земли в области лесного хозяйства. М.: ЦБНТИ Гослесхоза СССР, 1984а. 9 с.

20. Технология инвентаризации древесно-кустарниковой растительности пустынь // Междунар. учебный семинар ООН по практич. применению данных дистанционного зондирования Земли в области лесного хозяйства. М.: ЦБНТИ Гослесхоза СССР, 19846. 20 с.

21. Основные положения метода оценки лесовосстановления и формирования молодняков на вырубках таежной зоны с помощью материалов аэрокосмических съемок // Новые методы сбора и обработки информации при инвентаризации лесов. М.: ВНИИЛМ. 1985. С. 29...32. (в соавторстве с О.Л.Орловой).

22. Дешифрирование (статья в энциклопедии) // Лесная Энциклопедия, т.1. М.: Советская энциклопедия. 1985. 563 с.

23. Аэрокосмический мониторинг антропогенной деятельности в лесу // Применение аэрокосмических методов для изучения и контроля состояния земной поверхности. М.: МФГО СССР, 1986. С. 36...46. (в соавторстве с В.И.Сухих, В.А.Марковым, О.Л.Орловой, О.А.Савельевым).

24. Аэрокосмический метод инвентаризации защитных насаждений на пастбищных землях пустынь Средней Азии // Использование аэрокосмических съемок в целях охраны природы. М.: МФГО СССР, 1988. С.54...61. (в соавторстве с Е.В.Бахтиновой, С.И.Артамоновым).

25. Аэрокосмические методы инвентаризации защитных лесных насаждений // Применение дистанционных методов при лесоустройстве и инвентаризации лесов. Сб. лекций "Научно-технический прогресс в лесоустройстве". М.: Лесн. пром-сть, 1989. С. 115... 131. (в соавторстве с Н.З.Боровиковым).

26. Дистанционное зондирование в лесном хозяйстве. М.: Агропромиздат, 1989. 223 с. (в соавторстве с Е.П. Данюлисом, В.И. Сухих, Р.И. Эльманом).

27. Методы дистанционной оценки состояния лесов и соблюдения порядка лесопользования на основе аэрокосмической информации // Применение дистанционных методов при лесоустройстве и инвентаризации лесов. Сб. лекций "Научно-технический прогресс в лесоустройстве". М.: Лесн. пром-сть. 1989. С. 38...55.

28. Определение некоторых характеристик кормовых ресурсов пустынных пастбищ по аэрокосмческой информации // Исслед. Земли из космоса. 1989. № 3. С. 66...76. (в соавторстве с М.Д.Брсйдо, С.А.Барталевым, Е.В.Бахтиновой).

29. Аэрокосмический мониторинг состояния лесов водоохранной зоны оз. Байкал // Аэрокосмический мониторинг лесов. М.: Наука, 1991. С. 180... 189. (в соавторстве с Р.И.Эльманом).

30. Контроль за состоянием растительности пустынь // Аэрокосмический мониторинг лесов. М.: Наука, 1991. С. 218...231.

31. Технические указания по комплексной технологии аэрокосмической инвентаризации древесно-кустарниковой растительности и оценки состояния кормовых ресурсов в пустынной зоне / Составитель В.М.Жирин. М.: ВНИИЦлесре-сурс, 1991. 33 с.

32. Дистанционное зондирование при изучении динамики лесных экосистем за рубежом // Обзорн. информ. М.: ВНИИЦлесресурс, 1993. 40 с. (Лесоводство и лесоразведение, вып.2).

33. Основные направления исследований при разработке экологического мониторинга лесов // Охрана лесных экосистем и рациональное использование лесных ресурсов. Тез. докл. на Всерос. науч.-техн. конфер. М.: МГУЛ. 1994. Т.2. С. 9...12.

34. Применение ГИС-технологии в решении задач мониторинга лесов водоохранной зоны озера Байкал // Проблемы мониторинга и моделирования динамики экосистем. М.: Эколес, 1995. С. 59...76. (в соавторстве с С.А.Барталевым, Э.Н.Романовичем).

35. Спектрометрическая оценка состояния древесных растений при мониторинге лесов // Проблемы мониторинга и моделирования динамики экосистем. М.: Эколес, 1995. С. 24...42. (в соавторстве с С.А.Барталевым, Д.В.Ершовым).

36. Сравнительный анализ данных спутниковых систем "Космос - 1939", SPOT и "Landsat - ТМ" при изучении бореальных лесов // Исслед. Земли из космоса. 1995. № 1. С. 101... 114. (в соавторстве с С.А.Барталевым, Д.В.Ершовым).

37. Оценка информативности космических фотоснимков высокого разрешения для инвентаризации лесов // Исслед. Земли из космоса. 1996. № 2. С. 45...56. (в соавторстве с В.И.Сухих, Т.А.Зиемелисом, А.В.Шаталовым).

38. Динамические значения вегетационного индекса и ландшафтные особенности растительного покрова // Исслед. Земли из космоса. 1996. № 4. С. 29...41. (в соавторстве с В.И.Сухих, С.П.Эйдлиной).

39. Анализ значений вегетационного индекса и данных инвентаризации лесов Северной Якутии // Лесоведение. 1997. № 1. С. 35...44. (в соавторстве с Н.В.Ястребовой).

40. Контроль за состоянием лесных экосистем с пилотируемых космических аппаратов // Пилотируемые полеты в космос. Тез. докл. 3-ей международн. науч.-практ. конф. Звездный городок Моск. обл., 1997. С. 143... 144. (в соавторстве с В.И.Сухих).

41. Aerial survey and satellite-imagery methods of following up changes in forests and carrying out periodic revisions // Practical Application of Remote Sensing in Forestry. 1986. P. 169... 175. (англ. яз.).

42. Sayani'91: A joint United States/Commonwealth of Independent States field campaign to investigate forest decline damage in the Krasnoyarsk region of south-central Siberia // Proceedings of the IGARSS'92 Symposium held in Houston, Texas. May 26-29.1992. (в соавторстве с D.L.Williams, V.I. Kharuk, B.N.Rock, KJ.Ranson, C.A.Wessman, B.Curtiss, англ. яз.).

ВНИИЦлесресурс ЛР № 020906 КВЫ 5-7564-0194-6

Подписано в печать 29.04.98 Формат 60x90 1/16 Бумага офсетная Печать офсетная Печ. л. 2.5 Тираж 120 экз.

Изд. № 3 Заказ М^-Д?

Всероссийский научно-исследовательский и информационный центр по лесным ресурсам 117418, Москва, ул. Новочеремушкинская, 69А Издательский сектор, тел. 332-53-56, 332-53-11 Типография АО НПП "Сапфир" 105318, Москва, Щербаковская ул., 53, тел. 366-09-10

Текст научной работыДиссертация по сельскому хозяйству, доктора сельскохозяйственных наук, Жирин, Василий Михайлович, Брянск

H

т/ *■ с? . Я/.& т

/

Брянская государственная инженерно-технологическая академия

Жирин Василий Михайлович

Дистанционные методы оценки состояния лесов

06.03.02. - Лесоустройство и лесная таксация

Диссертация на соискание ученой степени доктора сельскохозяйственных наук

Брянск-1998

Содержание

Стр

Предисловие 4

Общая характеристика работы 5

Введение 10

Глава 1. Основные направления и методология исследований 12

1.1. Характеристика пространственно-временных изменений в составе лесов и 13 в лесном фонде

1.2. Объекты исследований и использованные материалы аэрокосмических 18 съемок

1.3. Принципы дистанционной оценки состояния лесов 21

1.4. Лесоводственная оценка информативности аэрокосмических изображений 26 Глава 2. Оценка лесопатологического состояния насаждений по материалам съе- 36 мок

2.1. Классификация лесных повреждений для проведения лесопатологического 36 дешифрирования материалов дистанционных съемок

2.2. Формирование признаков дешифрирования лесопатологических объектов 42

2.3. Оценка информативных свойств материалов съемок и комплексирование 54 признаков дешифрирования

2.4. Методические рекомендации по оценке лесопатологического состояния 76 насаждений с помощью аэрофотоснимков

2.5. Развитие методов изучения спектральных свойств отраженного излучения 79 древесных растений

Глава 3. Регистрация по аэрокосмическим снимкам текущих изменений, вызван- 92 ных лесными пожарами (стихийными бедствиями)

3.1. Применение космической информации для учета текущих изменений в 92 многолесных районах, вызванных лесными пожарами (стихийными бедствиями)

3.2. Анализ динамики зарастания гарей по космическим фотоснимкам 103

3.3. Особенности изображения гарей на среднемасштабных аэрофотоснимках 112

3.4. Исследование морфометрии контуров гарей 116 Глава 4. Дистанционное слежение в районах лесозаготовок 120

4.1. Особенности метода оценки соблюдения основных положений правил ру- 120 бок главного пользования при сплошнолесосечной системе рубок на основе космических снимков

4.2. Динамика зарастания мест рубок и ее связь с уровнем лесопользования 130

4.3. Особенности оценки лесовосстановления на вырубках по аэрокосмиче- 138 ским снимкам

Глава 5. Аэрокосмическая оценка состояния защитных насаждений 149

5.1. Технологическая схема аэрокосмической инвентаризации пустынной рас- 150 тительности

5.2. Особенности уточнения продуцирующих площадей пастбищных угодий 157

5.3. Особенности применения дистанционных методов при оценке состояния 162 пастбищезащитных лесных полос

5.4. Определение возможности оценки по космическим снимкам завершенно- 174 сти систем полезащитных лесных полос

Глава 6. Особенности региональной космической оценки состояния лесного по- 181 крова водоохранной зоны озера Байкал

6.1. Особенности оценки состояния лесного покрова на региональном уровне 185

6.2. Примеры оценки состояния лесного покрова 192

6.3. Анализ динамики показателей оценки состояния лесного покрова 200

Глава 7. Исследование свойств лесного (растительного) покрова с помощью спутниковой радиометрической информации

7.1. Динамические значения МБVI и природно-территориальные комплексы Западной Сибири

7.2. Связь значений №)У1 и пространственной структуры лесной растительности

Заключение Список литературы

Принятые сокращения

АФА аэрофотоаппарат

АФС аэрофотоснимок

ГИС географическая информационная система

гнтп Государственная научно-техническая программа

ДЗЗ дистанционное зондирование Земли

ик инфракрасная зона электромагнитного спектра

исз искусственный спутник Земли

КА космический аппарат

КВР космические фотографические снимки высокого разрешения

КМ АФС крупномасштабные аэрофотоснимки

КС космические снимки

КФА-1000 космический фотоаппарат, установленный на борту ИСЗ "Ресурс-Ф"

КФС космические фотографические снимки

МК-4М многозональный космический фотоаппарат, установленный на борту

ИСЗ "Ресурс-Ф"

МКС международная космическая станция

МСУ-СК сканер среднего разрешения, установленный на борту ИСЗ "Ресурс-О"

МСУ-Э сканер высокого разрешения, установленный на борту ИСЗ "Ресурс-О"

НИР научно-исследовательская работа

нич Научно-исследовательская часть Всесоюзного объединения "Леспроект"

опс орбитальная пилотируемая станция

Пиксел элемент изображения (от англ. "picture element")

птк природно-территориальный комплекс

РКА РФ Российское космическое агентство Российской Федерации

СКЯ спектральный коэффициент яркости

СН-6М, СН-10, типы отечественных спектрозональных фотопленок

СН-15 и т.п.

ско среднеквадратические ошибки

со систематические ошибки

эк коэффициент экономической эффективности

AVHRR радиометр, установленный на борту ИСЗ NOAA

CNES французское космическое агентство

DISP обозначение американских КФС (Declassified Intelligence Satellite Photo)

MSS сканерная система (Multispectral Scanner) ИСЗ Landsat (с 1972 года)

NASA Национальное управление по аэронавтике и исследованию космическо-

го пространства США

NOAA метеорологический спутник США

SPOT французский ИСЗ (Système Probatoire d'Observation de la Terre)

ТМ сканерная система (Thematic Mapper) ИСЗ Landsat (с 1982 года)

Стр 208

209

220

240 244

предисловие

С начала 70-х годов в различных научных и производственных организациях страны приступили к исследованию информативности материалов космических, а также нестандартных видов самолетных съемок с целью их использования в интересах лесоведения и лесного хозяйства. Термин "дистанционный" стали применять к средствам и данным тематической обработки, получаемым как при аэрофотосъемке, так и при других видах аэрокосмических съемок. С появлением новых данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в ряде случаев было пересмотрено содержание лесного дешифрирования, потребовались новые методы обработки изображений, а также изменилась организация сбора данных о лесах на основе различных нововведений.

Основные работы по проведению тематического анализа аэрокосмической информации, а также разработки дистанционных методов изучения лесов и оценки их состояния, были сосредоточены в двух научных организациях: в Институте леса и древесины Сибирского отделения Академии наук, который возглавлял академик А.С.Исаев, и в Научно-исследовательской части (НИЧ) ВО "Леспроект", которой руководил заместитель начальника Объединения, доктор сельскохозяйственных наук В.И.Сухих. В состав НИЧ входили также научные подразделения при Северо-западном, Поволжском и Восточносибирском лесоустроительных предприятиях. Кроме перечисленных организаций, исследованиями по изучению изобразительных и дешифровочных свойств космической информации занимались в ЛенНИИЛХе (Е.С.Арцыбашев и др.), в Институте пустынь АН Туркмении (Н.Г.Харин) и в других научных учреждениях.

С 1973 года автор принимал непосредственное участие в научных исследованиях по изучению информативных свойств аэрокосмических снимков, а также в разработке новых и усовершенствовании существующих методов оценки состояния лесов различных географических зон, проводимых в НИЧ ВО "Леспроект" (1973-1988 гг.), во Всероссийском научно-исследовательском и информационном центре (ВНИИЦлесресурс) (19881992 гг.), и в Центре по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН (с 1992 г.), работая старшим научным сотрудником, заведующим научной лабораторией, отделом, сектором.

В представляемой диссертации обобщены результаты исследований и опыт работы с материалами дистанционных съемок за 25 лет. Автор считает своим долгом выразить глубокую благодарность всем коллегам, с которыми приходилось сотрудничать в течение этих лет, а также академику РИА, доктору сельскохозяйственных наук В.И.Сухих за любезное согласие быть научным консультантом при подготовке диссертационной работы.

Общая характеристика работы

Актуальность темы. В лесном фонде России постоянно происходят изменения, в процессе которых отдельные стороны или качества лесов исчезают, возникают вновь, переходят из одного состояния в другое. Характер этих изменений зависит от интенсивности ведения хозяйства и степени проявления факторов среды, при этом наиболее динамичными оказываются покрытые лесом земли. Развитие производительных сил приводит к изъятию земель лесного фонда для нужд сельского хозяйства, промышленного и жилищного строительства, под объекты целевого назначения (водохранилища, трассы нефтегазопроводов, линий электропередачи и т.п.).

На протяжении многих десятилетий в таежной зоне проводятся промышленные заготовки леса, после которых на значительной площади вырубок наблюдается смена хвойных лесов на лиственные.

Заметные изменения в облик лесов и состав категорий земель лесного фонда вносят лесные пожары, ураганные ветры, дендрофильные насекомые, промышленные выбросы, почвенные и атмосферные засухи и другие факторы среды.

Повсеместное возрастающее воздействие природных и антропогенных факторов, охватывающее большие площади лесов, способствует развитию нового направления ле-собиологической науки, которое использует методы дистанционной диагностики и оценки изменений состояния лесного покрова.

Цель и задачи исследований. Цель настоящей работы заключалась в развитии нового направления в системе специальных видов обследования лесного фонда, связанного с разработкой дистанционных методов оценки состояния лесов и динамики лесных территорий. Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

1) выявлены преимущества дистанционной индикации лесных повреждений, земель лесного фонда и текущих изменений в составе лесного фонда;

2) проведен анализ информативности отечественных и зарубежных материалов аэрокосмических съемок различного спектрального и пространственного разрешения с целью выявления и оптимального комплексирования признаков для распознавания лесов различного состояния, изучения по изображениям особенностей морфологии лесных насаждений, а также исследования пространственной структуры лесного (растительного) покрова;

3) разработаны на основе единообразных принципов методические рекомендации, методы, а также технологии по применению аэрокосмической информации для оценки состояния лесов и учету текущих изменений в составе лесного фонда.

Научная новизна. Заключается в том, что впервые обоснованы принципы применения новых дистанционных методов обследования состояния лесов. Выполнено разностороннее тематическое исследование информативных свойств материалов дистанционных съемок с помощью визуально-инструментальных и автоматизированных методов обработки аэрокосмических снимков. Развита классификация лесных повреждений, предназначенная для лесопатологического обследования лесов. Выявлены особенности ком» плексирования различных признаков дешифрирования для определения категорий состояния деревьев и насаждений. Проверены новые подходы к изучению спектральной отражательной способности древесных растений при интерпретации морфологии кривых спектральной яркости. Исследованы возможности изучения восстановительной динамики таежных гарей в неохраняемой зоне лесов на основе результатов денситометрического анализа космических фотоизображений. Разработана концепция региональной оценки состояния лесного покрова на примере водоохранной зоны озера Байкал. Показаны возможности использования двухканальных спутниковых радиометрических данных для оценки фенологического состояния лесов, приближенного определения фитомассы и изучения растительного покрова лесных ландшафтов.

Обоснованы общие принципы организации и технологии работ по оценке состояния лесов на локальном и региональном уровнях. Разработаны дистанционные методы: учета текущих изменений в таежных лесах, вызванных лесными пожарами и стихийными бедствиями; оценки соблюдения правил рубок главного пользования; оценки хода лесо-восстановления и формирования молодняков на вырубках таежной зоны; инвентаризации пастбищезащитных насаждений, а также оценки древесно-кустарниковой растительности и кормовых ресурсов пустынь.

Обоснованность выводов и предложений. Научные положения, выводы и предложения основаны на использовании больших массивов данных лесоустройства, а также значительного объема экспериментального материала, собранного автором и сотрудниками возглавляемых им научных подразделений во время экспедиционных работ в Архангельской, Вологодской, Иркутской, Костромской, Московской, Оренбургской, Рязанской, Самарской, Свердловской областях, в республиках Бурятия, Коми, Якутия, а также в Казахстане, Туркмении, Узбекистане, на Ермаковском стационаре ИЛ СО РАН (Красноярский край) и в лесном массиве Но\у1апс1 (штат Мэн, США).

Обоснованность выводов и предложений определяется также системным подходом к решению отдельных задач и проблемы в целом, применением материалов современных космических (в том числе конверсионных) съемок, последовательным и адекват-

ным использованием математических методов обработки и анализа материалов, опытно-производственной проверкой разработанных методов и продолжительностью периода применения в лесоустроительном производстве разработанных нами технологий.

Практическая ценность и реализация работы. Сформулирована и обоснована методология аэрокосмической оценки состояния лесов, применение которой создает условия: для увеличения продолжительности ревизионного периода при своевременном учете текущих изменений в многолесных районах России; объективной оценки лесопато-логического состояния преимущественно усыхающих и усохших насаждений; проведения контроля за порядком лесопользования в зонах промышленных лесозаготовок; оценки хода лесовосстановления и динамики зарастания мест рубок; изучения разнообразия лесов на экосистемном уровне; изучения фенологического состояния лесного покрова; комплексной инвентаризации пастбищезащитных насаждений и оценки кормовых ресурсов на примере зоны пустынь; оценки законченности систем полезащитных насаждений в лесостепной зоне.

По результатам исследований были подготовлены:

Технические указания по выявлению и учету на основе материалов космических съемок текущих изменений в лесном фонде многолесных районов, вызванных хозяйственной деятельностью и стихийными бедствиями (утверждены Гослесхозом СССР 20 июля 1982 г.).

Метод оценки соблюдения основных положений правил рубок главного пользования при сплошнолесосечной системе рубок на основе космических съемок (одобрен Ученым Советом ВО "Леспроект"; опытно-производственная проверка в 1980-1985 гг.);

Метод оценки хода лесовосстановления и формирования молодняков на вырубках таежной зоны на основе материалов космической съемки и выборочной крупномасштабной аэрофотосъемки (одобрен Ученым Советом ВО "Леспроект" в 1982 году);

Технические указания по инвентаризации древесно-кустарниковой растительности пустынь на основе материалов аэрокосмических съемок (утверждены Гослесхозом СССР 30 марта 1984 г.);

Методические рекомендации по применению материалов аэрокосмических съемок при проведении единовременной инвентаризации защитных лесных насаждений, созданных на землях сельскохозяйственного назначения (одобрены Ученым Советом ВО "Леспроект" в 1984 г.);

Технические указания по комплексной технологии аэрокосмической инвентаризации древесно-кустарниковой растительности и оценки состояния кормовых ресурсов в пустынной зоне (утверждены Госкомлесом СССР в 1990 г.).

На основе анализа информативных свойств материалов крупномасштабной аэрофотосъемки проведена инвентаризация насаждений, паспортизация отдельных деревьев и описание мемориальных объектов музея-усадьбы Л.Н.Толстого "Ясная Поляна".

За разработку методов по применению аэрокосмической информации в лесоводстве автор был награжден двумя серебряными медалями ВДНХ СССР в 1979 и 1985 гг.

За разработку и внедрение в народное хозяйство специальной аппаратуры для исследования природных ресурсов Земли автору в числе других соискателей в 1981 году была присуждена премия Совета Министров СССР.

Защищаемые положения. На защиту выносятся следующие основные положения:

а) принципы и базовые рекомендации по разработке дистанционных методов определения типов лесных повреждений, а также оценки состояния земель лесного фонда в связи с различным характером проявления и интенсивностью воздействия на лес природных и антропогенных факторов среды;

б) результаты исследования информативных свойств материалов дистанционных съемок при определении биометрических параметров лесных насаждений и лесного (растительного) покрова, а также различных земель лесного фонда ;

в) новые виды обследования лесных территорий на детальном и региональном уровнях с помощью дистанционных методов оценки состояния лесов.

Апробация работы. Основные положени�