Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Совершенствование мониторинга лесопользования на основе материалов космических съёмок в условиях Республики Марий Эл

ВАК РФ 06.03.02, Лесоустройство и лесная таксация

Автореферат диссертации по теме "Совершенствование мониторинга лесопользования на основе материалов космических съёмок в условиях Республики Марий Эл"



На правах рукописи

з

Ануфриев Максим Александрович

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МОНИТОРИНГА ЛЕСОПОЛЬЗОВАНИЯ НА ОСНОВЕ МАТЕРИАЛОВ КОСМИЧЕСКИХ СЪЕМОК В УСЛОВИЯХ РЕСПУБЛИКИ МАРИЙ ЭЛ

Специальность 06 03 02 «Лесоустройство и лесная таксация»

Автореферат диссертация на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук

Йошкар-Ола 2007

003070705

Работа выполнена на кафедре лесной таксации и лесоустройства Марийского государственного технического университета

Научный руководитель

доктор сельскохозяйственных наук, профессор Сухих Василий Иванович

Официальные оппоненты

доктор сельскохозяйственных наук, профессор Алексеев Иван Алексеевич

Ведущая организация

кандидат сельскохозяйственных наук, доцент Боровиков Николай Захарович

Федеральное государственное унитарное предприятие «Поволжский Леспроект»

Защита состоится «31» мая 2007 года в 13 00 часов на заседании диссертационного совета Д 212 115 02 в Марийском государственном техническом университете по адресу 424000, Республика Марий Эл, г Йошкар-Ола, пл Ленина, 3, факс (8362) 410872

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Марийского государственного технического университета

Автореферат разослан «27 » апреля 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор биологических наук, профессор

Демаков Ю П

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Леса России испытывают возрастающее антропогенное воздействие, поэтому важнейшей задачей является переход к устойчивому управлению лесами, при котором обеспечивается многоцелевое лесопользование, охрана, защита и воспроизводство лесов Для эффективного управления лесами необходима объективная информация о состоянии и динамике лесных экосистем, порядке ведущегося в лесном фонде лесопользования Наиболее эффективным средством получения такой информации являются материалы аэрокосмических съёмок В России в настоящее время поэтапно создается система космического мониторинга лесов, важным сегментом которой должен стать мониторинг порядка лесопользования

В 2005-2006 гг в таежных районах страны начались работы по оценке состояния и порядка лесопользования на основе дешифрирования материалов дистанционных съемок, преимущественно аэрофотоснимков Космические снимки, особенно получаемые с космических аппаратов (КА) нового поколения, использовались недостаточно по ряду организационных и технологических причин, а также по тому, что отсутствуют достаточно полные данные по оценке точности определения по снимкам при их дешифрировании параметров и других характеристик вырубок

Однако проблема дистанционного контроля за порядком лесопользования, а также динамикой лесного фонда, особенно в условиях арендных отношений, актуальна не только для таежных районов, но и для лесов зоны интенсивного ведения лесного хозяйства Поволжья, в том числе и Республики Марий Эл В этих условиях, в виду более мелких размеров вырубок и более дробной структуры лесного фонда, должны применяться более информативные материалы космических съемок, чем те, которые могут применяться в таёжных районах

Поэтому необходимо продолжить исследования информативности современных материалов дистанционных съемок, оценки точности по ним параметров и характеристик вырубок, изучение взаимосвязей между таксационными и дешифровочными показателями насаждений и Разработке рекомендаций по применению дистанционных методов в системе контроля порядка лесопользования применительно к условиям Среднего Поволжья

Этой актуальной задаче и посвящена диссертационная работа Работа выполнялась в рамках программы «Развитие научного потенциала высшей школы», раздела «Развитие системы научно-исследовательской работы молодых преподавателей и научных сотрудников,

аспирантов и студентов» № 27/НТП Министерства образования и науки РФ

Цель диссертационной работы - исследование информативности материалов дистанционных съемок для мониторинга порядка лесопользования в условиях Республики Марий Эл

Основные задачи исследования

оценить тематическую информативность материалов космиче-1 ских съемок для картографирования лесного фонда и мониторинга порядка лесопользования, применительно к условиям Республики Марий Эл, ^ исследовать точность определения параметров вырубок по материалам космических и аэросъемок, ^ выявить взаимосвязи между таксационно-дешифровочными

показателями сосновых древостоев Республики Марий Эл, / разработать рекомендации по организации системы космического мониторинга лесопользования на территории Республики Марий Эл

Материалами для исследований являлись космические снимки, полученные отечественными и зарубежными спутниковыми системами (Ьагк^а^?, 1118-1, Псопоэ, Монитор - Э), спектрозональные аэрофотоснимки масштаба 1 10000, планы лесонасаждений, данные лесоустройства (таксационные описания 109480 выделов) и результаты наземных обследований В ходе полевых работ были измерены параметры 60 вырубок, заложены 40 таксационных и таксационно-дешифровочных пробных площадей, обследованы 30 типичных выделов. Наряду с этим использовались материалы пробных площадей, заложенных кафедрой лесной таксации и лесоустройства МарГТУ

Основные методы исследования: метод пробных площадей, аппарат теории баз данных, аналитико-измерительные, автоматизированные (интерактивные) и автоматические методы дешифрирования, методы математической статистики, метод пространственного анализа

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1 Тематическая информативность материалов космических съёмок для картографирования лесного фонда и мониторинга порядка лесопользования

2 Данные о точности определения параметров вырубок по материалам космических съемок нового поколения в условиях Республики Марий Эл

3 Математические модели для дешифрирования и актуализации таксационных показателей древостоев сосны искусственного и естественного происхождения по аэрокосмическим снимкам

Достоверность и обоснованность полученных результатов доказана представительностью и репрезентативностью экспериментального материала, использованием современных методов обработки и анализа данных, проверкой результатов посредством использования различных источников информации

Методологически проведенные исследования базируются на достижениях отечественной школы аэрокосмических исследований лесов, основанной Г Г Самойловичем и развитой в работах его учеников и последователей С В Белова, И Д Дмитриева, В С Моисеева, В И Сухих, Е П Данюлиса, В М Жирина, Н Г Харина, А С Исаева, Д М Ки-реева, В И Березина, И М Данилина, Н 3 Боровикова, С В Вавилова, А В Любимова и других исследователей

Научная новизна работы заключается в следующем.

1 Оценена тематическая информативность данных дистанционного зондирования (Ikonos, IRS, Landsat) для картографирования лесного фонда районов интенсивного лесопользования

2 Выявлены взаимосвязи между дешифровочными и таксационными показателями сосновых древостоев Республики Марий Эл, позволяющие проводить актуализацию лесоустроительной информации по данным дистанционного зондирования

3 Исследована возможность применения материалов космических съемок для решения задач мониторинга лесопользования Республики Марий Эл оценена достоверность определения параметров сплошноле-сосечных вырубок по космическим снимкам, получаемым космическими системами нового поколения (IRS-1, Ikonos, Монитор-Э), оценено влияние опыта дешифровщика на точность определения параметров лесосек

Практическая значимость работы заключается в разработанных рекомендациях производству по организации системы дистанционного мониторинга лесопользования с учетом особенностей лесного фонда Республики Марий Эл Результаты исследований внедрены в учебный курс «Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве» в Марийском государственном техническом университете, вошли составной частью в отчет по НИР (Федерального агентства лесного хозяйства) по теме «Разработка методических рекомендаций по инвентаризации лесов при повторном лесоустройстве (лесоинвентаризации) с учетом структуры

лесов, интенсивности лесного хозяйства и лесопользования» (лот 1, M -2006)

Личный творческий вклад автора. Непосредственно автором и под его руководством осуществлен сбор полевого материала, его обработка, проведены эксперименты, проанализированы полученные результаты и сделаны выводы

Апробация работы. Основные научные результаты диссертационного исследования представлены автором на международных и всероссийских конференциях Международная научно-практическая конференция «Кадровое и научное сопровождение устойчивого управления лесами состояние и перспективы» (Йошкар-Ола, 2005), III Международная научная конференция «Биоразнообразие и биоресурсы Урала и сопредельных территорий» (Оренбург, 2006), Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы лесного комплекса» (Брянск, 2006), IV Всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2006), Межвузовская заочная научно-практическая конференция «Лесной комплекс состояние и перспективы» (Сыктывкар, 2006), Конференция профессорско-преподавательского состава МарГТУ «Наука в условиях современности» (Йошкар-Ола, 2006), IV Международная конференция «Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве» (Москва, 2007)

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, 5 глав и заключения Работа содержит 136 страниц текста, 26 иллюстраций и 32 таблицы Список литературы включает 158 источников Диссертация имеет 4 приложения на 7 страницах, включая 2 иллюстрации

Диссертация подготовлена в 2003-2006 гг на кафедре лесной таксации и лесоустройства факультета лесного хозяйства и экологии Марийского государственного технического университета

1. СОСТОЯНИЕ И ЗАДАЧИ АЭРОКОСМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ЛЕСОПОЛЬЗОВАНИЯ

Вопросами применения материалов аэрокосмических съемок для решения задач лесного хозяйства занимались многие исследователи Работы проведенные в 20 - 30-х г г прошлого столетия А Е Новосельским, А К Прониным, П А Цейтлиным, К И Григорьевым, С Ф Николаевым, Г Г Самойловичем и рядом других исследователей позволили еще в довоенный период разработать теоретические основы лесного дешифрирования аэрофотоснимков В 50 - 60 х годах ЛТА им С M Кирова, В/О «Леспроект», Лаборатория аэрометодов АН СССР,

ЛенНИИЛХ выполняли научно-исследовательские и производственные работы по изучению информационных возможностей цветных спектро-зональных аэрофотоснимков, исследовали взаимосвязи таксационно-дешифровочных показателей, усовершенствовали технологию лесоин-вентаризационных работ на основе рационального сочетания наземных работ с камеральным аналитико-измерительным дешифрированием цветных спектрозональных снимков С начала 70-х г г развернуты широкомасштабные работы по внедрению в лесное хозяйство материалов аэрокосмических съемок Исследован весь доступный комплекс аэрокосмических изображений, развиты теоретические основы применения аэрокосмических методов в лесном хозяйстве страны, разработана методология аналитико-измерительных и автоматизированных методов тематической обработки информации и создания лесохозяйственных геоинформационных систем, обоснована функциональная структура комплексной системы мониторинга лесов (В И Сухих, 1987, 2005, А С Исаев, 1999, 2003, Д М Киреев, 1992, 2003, Е С Арцыбашев, 1997, Е П Данюлис, 1989, В М Жирин, 2001, Р И Эльман, 1990, В И Березин, 1995 и другие)

В последние годы появились космические системы нового поколения Поэтому возникает необходимость оценки тематической информативности изображений, с целью уточнения перечня и содержания задач, которые могут быть решены, в интересах лесного хозяйства, на основе тех или иных данных

В 2005 году Агентством лесного хозяйства РФ разработаны «Методические рекомендации по аэрокосмическому мониторингу порядка лесопользования», которые предусматривают использование при мониторинге порядка лесопользования в многолесных районах страны материалы космических съемок с разрешением на местности от 5-10 м до 100 - 150 м или аэрофотоснимков в масштабах 1 50000 и мельче

Данные рекомендации относятся к таежным лесам страны, в условиях Среднего Поволжья, к которому относится и Республика Марий Эл, аэрокосмический мониторинг лесопользования будет иметь свои особенности, поскольку лесной фонд имеет более дробную структуру.

2. ПРОГРАММА, МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ И ХАРАКТЕРИСТИКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО МАТЕРИАЛА

В исследованиях использовались материалы лесоустройства Республики Марий Эл 1994 -1995 г г, натурные измерения на вырубках и типичных выделах, материалы заложенных таксационных и таксационно-

дешифровочных пробных площадей, кроме того, использованы материалы кафедры лесной таксации и лесоустройства МарГТУ

Исследование информативности аэрокосмических съемок проводилось по данным, полученным с космических аппаратов (КА)

1) Landsat-7 (ЕТМ+) - пространственное разрешение (R) используемых каналов видимого, ближнего и среднего инфракрасного диапазонов 30 м, панхроматического - 15 м,

2) 1RS (PAN) — панхроматический канал, R=5,8 м,

3) Ikonos - каналы видимого диапазона и ближнего инфракрасного, R=2,5 м,

4) Монитор-Э - панхроматический канал, R=8 м

Кроме этого использовались аэрофотоснимки масштаба 1 10000

Обработка данных дистанционного зондирования и их классификация осуществлялась в программах MultiSpec и ENVI, для классификации использовались контролируемые алгоритмы В среде Maplnfo 7 8 на территорию Республики Марий Эл и Кокшайского лесничества Кок-шайского лесхоза, а также Нолькинского лесничества Учебно-опытного лесхоза были созданы геоинформационные системы (ГИС), содержащие информацию последней лесоинвентаризации этих территорий Полученные ГИС характеризуют

1) территориальное размещение лесов по их функциональному значению с выделением особо-охраняемых территорий и особо-защитных участков, рекреационных лесов, территорий эксплуатационного фонда,

2) распределение лесов по группам преобладающих пород и группам производительности, возрасту, составу

Созданные ГИС использовались для подбора обучающих выборок и тестовых участков при классификации данных дистанционного зондирования, а также для интерпретации полученных результатов

Измерения параметров вырубок и оценка порядка лесопользования осуществлялась в интерактивном режиме, в пакете Maplnfo 7 8с привлечением созданных баз данных

Для расчёта статистик и построения моделей, отображающих взаимосвязи дешифровочных и таксационных признаков сосновых древо-стоев, использовалась программа STATISTICA 6 0

3. ИССЛЕДОВАНИЯ ВОЗМОЖНОСТЕЙ КЛАССИФИКАЦИИ ЗЕМЕЛЬ ЛЕСНОГО ФОНДА ПО MAÏЕРИАЛАМ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЕМКИ

Исследование возможностей классификации лесов Республики Марий Эл нами выполнено по летним многоспектральным изображениям

с KA «Landsat-7» (ETM+), панхроматическим снимкам с KA 1RS и многоспектральным изображениям с KA Ikonos, полученным ранней весной (апрель 2004 г) Поскольку практически все современные спутниковые сканерные системы повторяют наиболее информативные спектральные каналы сканера ЕТМ+, поэтому результаты исследований информативности комбинаций спектральных диапазонов и методов классификации, проведенные по снимкам с KA Landsat-7, могут быть отнесены к большинству изображений, получаемых современными сканерными системами

Большую часть территории республики занимают лесные насаждения с нечеткими границами, что определяется разным процентным содержанием преобладающей породы Размер анализируемых таксационных выделов находится в пределах от 0,1 до 50 га Эти особенности обусловили выбор попикселыюго метода классификации

Анализ литературы позволил выделить наиболее информативные для дешифрирования покрытых лесом земель комбинации спектральных каналов 4-3-2 (Fatima V, 2000), 4-5-3 (Ardo J , 1992, Coleman T, 1990, Lenco M , 1988), 3-2-1 И наиболее часто используемые обучаемые алгоритмы классификации

» maximum likelihood (метод максимального правдоподобия - ML),

■ fisher linear discriminant (метод линейного дискриминантного анализа (Фишера) - FL),

■ mm Euclidean distance (метод минимального расстояния - ME),

■ ECHO (метод спектрально-пространственной классификации)

Для изучения достоверности дешифрирования категорий земель

и групп пород выделены следующие тематические классы

1) свежие вырубки (СВ),

2) вырубки с возобновлением, возраст до 20 лет (ВВ),

3) дороги (Дор),

4) водные поверхности (Вода),

5) болота (Бол),

6) насаждения с преобладанием сосны (С),

7) насаждения с преобладанием березы (Б),

8) насаждения с преобладанием дуба (Д),

9) насаждения с преобладанием ели (Е),

10) насаждения с преобладанием липы (Лп),

11) насаждения с преобладанием осины (Ос)

Покрытые лесом земли разделены на классы по преобладающей породе, так как лучшую достоверность дешифрирования лесов по нашим исследованиям обеспечивает выделение максимального количества

классов с последующим их объединением Из не покрытых лесом земель на территории объекта исследований наиболее представлены дороги и болота

Для оценки точности классификации выделенных тематических классов использовались матрицы классификации тестовых участков В таблице 1 приведена достоверность классификации тестовых участков Кокшайского лесничества по изображению с КА Landsat (комбинация 43-2 спектральных каналов) по алгоритму ECHO

Таблица 1

Матрица достоверности классификации тестовых участков_

Классы после генерализации Достоверность класс Классы после классификации (%)

СВ вв Дор Вода Бол Е С Б Д Лп Ос

СВ 90 90 7 2 0 1 0 0 0 0 0 0

вв 83 12 83 0 0 1 0 4 0 0 0 0

Дор 86 11 2 86 0 0 0 0 0 1 0 1

Вода 99 0 0 0 99 0 1 0 0 0 0 0

Бот 93 0 0 0 0 93 0 5 1 0 0 0

Е 76 0 0 0 0 0 76 11 7 4 0 1

С 80 0 2 0 0 0 15 80 2 1 0 0

Б 13 0 1 0 0 1 22 6 13 12 46 1

Д 78 0 1 2 0 ] 4 4 1 78 8 1

Лп 73 0 1 0 0 0 9 1 6 8 73 1

Ос 9 0 1 5 0 2 0 2 4 10 67 9

В приведенной матрице количество пикселей попавших в тематический класс переведено в проценты, в исходном варианте указывается количество пикселей, что позволяет объединять классы и вычислять достоверность их классификации

При 100% достоверности дешифрирования тестовых участков всех классов, значения будут расположены по диагонали, это свидетельствует о том, что все пиксели тестовых участков тематического класса были к нему отнесены в результате классификации Ошибки возникают тогда, когда пиксели тестового участка попадают при классификации в другие тематические классы

Наилучшие результаты при классификации категорий земель и групп пород достигаются при использовании космического изображения синтезированного из 4, 3 и 2 спектральных каналов

Высокая достоверность классификации растительности по каналам 4, 3,2 объясняется их следующими особенностями

- 2 канал (зеленый) охватывает пик отражательной способности поверхностей листьев,

- 3 канал (красный) чувствителен в зоне сильного поглощения хлорофилла,

- 4 канал (ближний инфракрасный) отражательная способность в этом канапе в первую очередь зависит от характера растительности, он наиболее чувствителен к различиям породного состава

Насаждения с преобладанием хвойных пород выделяются точнее лиственных и твердолиственных, что обусловлено близкими спектральными яркостями лиственных пород, сложным составом насаждений Поэтому требуется группировка по группам преобладающих пород, которая позволяет увеличить достоверность классификации насаждений с преобладанием хвойных пород до 95%, лиственных - 69% и твердолиственных - 78% соответственно С высокой точностью классифицируются свежие вырубки (90%)

При классификации летних панхроматических изображений с КА IRS с наибольшей достоверностью дешифрируются не покрытые лесом и нелесные земли Точность дешифрирования свежих вырубок достигает 96% при использовании алгоритма спектрально-пространственной классификации (ECHO) Покрытые лесом земли по панхроматическим изображениям IRS практически не подразделяются по преобладающим породам и группам пород Насаждения с преобладанием хвойных пород дешифрируются с достоверностью 51%, лиственных пород - 48 %

Результаты классификации снимков с КА Ikonos, полученных ранней весной, позволяют сделать вывод, что они могут использоваться в качестве вспомогательных для классификации хвойных насаждений, не покрытых лесом земель, а также выявления наличия и пространственного размещения хвойного подроста на вырубках и в лиственных насаждениях

Тип лесорастительных условий является важным таксационным показателем, который влияет на порядок лесопользования. Учитывая, что на спектральные характеристики древостоев оказывают влияние подрост, подлесок, напочвенный покров, а на их формировании сказывается плодородие почв - можно предположить возможность классификации по данным дистанционного зондирования типов лесорастительных условий (ТЛУ) Поэтому на втором этапе исследовалась достоверность классификации изображений по ТЛУ.

В качестве тематических классов выбирались типы лесорастительных условий

Анализ результатов классификации показал что, ошибки возникают из-за перепутывания пикселей внутри групп типов лесорастительных условий, вследствие чего они были объединены Достоверность класси-

фикации по изображениям с КА Landsat тематического класса бор (А) составила 77,9%, суборь (В) - 60,1%, сурамень (С) - 86,3% Следовательно, по космическим снимкам пространственного разрешения 30 м могут быть классифицированы группы типов лесорастительных условий

При классификации групп ТЛУ наибольшей информативностью обладают изображения, синтезированные из 4-5-3 спектральных каналов

Лучшую достоверность дешифрирования категорий земель лесного фонда и таксационных характеристик обеспечивают методы максимального правдоподобия и спектрально-пространственной классификации

4. ИССЛЕДОВАНИЯ МАТЕРИАЛОВ КОСМИЧЕСКИХ СЪЁМОК ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ЗАДАЧАМ МОНИТОРИНГА ЛЕСОПОЛЬЗОВАНИЯ В РЕСПУБЛИКЕ МАРИЙ ЭЛ

Для выявления размеров вырубок в лесах Республики Марий Эл были проанализированы лесорубочные билеты, выписанные в период с марта 2005 года по март 2006. За этот период было отведено 1484 лесосеки Средняя площадь вырубки по республике за рассматриваемый период составляет 5,1 га при диапазоне от 0,05 до 60,0 га

Для оценки точности измерений по космическим изображениям, полученным со спутников нового поколения Landsat-7, IRS, Ikonos, Мони-тор-Э и аэрофотоснимкам масштаба 1.10000, длины и ширины вырубок и определения их площади проведен цикл работ. В качестве контроля служили данные наземных измерений. Измерения проводились на территории Кокшайского лесничества Кокшайского лесхоза и Нолькинско-го лесничества Учебно-опытного лесхоза МарГТУ.

Данные о точности определения по снимкам линейных параметров вырубок (ширины и длины) представлены в табл 2, где с - систематические погрешности, о - стандартное отклонение

Таблица 2

Погрешности измерения линейны! параметров вырубок, %_

Источники информации Ширина (длина) лесосеки, м

35-50 50,1-100 100,1-200 200,1-250 250,1 >

с о с о с о с о с а

АФС +1,1 ±4,7 +1,1 ±2,9 +2,2 ±3,3 -0,5 ±1,3 -0,5 ±1,3

Ikonos -1,2 ±5,0 -2,4 ±4,4 -0,3 ±1,1 -0,1 ±1,4 -0,7 ±1,4

IRS -0,3 ±9,0 -3,6 ±9,8 -2,7 ±3,2 -1,3 ±4,3 -0,8 ±2,5

Landsat (pan) -8,8 ±16,9 +2,8» ±10,7* -4,0 ±5,9 -3,7 ±4,3

♦Диапазоны 50-100 и 100,1-200 для снимков с Landsat были объединены

Проанализировав полученные результаты можно сделать следующие выводы

■S при измерениях линейных параметров вырубок по всем типам космических снимков наблюдается их систематическое занижение, а при использовании аэрофотосъемки при ширине (длине) вырубки до 200 м происходит их завышение, •S относительная погрешность измерения линейных параметров по

аэрокосмическим снимкам при увеличении длины снижается, ■S пространственное разрешение материалов аэрокосмической съемки - основной фактор, влияющий на точность измерения параметров вырубок

Характер изменения погрешностей при использованием космических снимков и аэрофотосъемки можно объяснить следующим фактором У космических снимков и аэрофотоснимков различная площадь покрытия и если территорию лесничества покрывает один космический снимок, то аэрофотоснимков может быть от десятков до сотен, в зависимости от масштаба, размера кадра, высоты съемки и других факторов Поэтому привязка космического снимка или геометрическая коррекция осуществляется единожды и погрешность, обусловленная точностью привязки, будет одинакова для всех измерений Аэрофотоснимки имеют некоторую разномасштабность даже если они сделаны при одном залёте, а при использовании интерактивного метода измерений каждый снимок отдельно привязывается, что добавляет новый фактор, влияющий на точность измерений параметров лесосек по различным снимкам

Для изучения влияния пространственного разрешения на точность измерения линейных параметров вырубок на базе аэрокосмического изображения с ИСЗ Ikonos путем увеличения размера пикселя были получены изображения с пространственным разрешением от 2,5 до 30 м, с шагом в 2,5 м При измерении линейных параметров вырубок по полученным изображениям длины более 100,1 м были объединены в один диапазон, в результате чего было выделено три диапазона, в каждом из которых проведено 20 измерений

На рис. 1. графически отображено влияние пространственного разрешения аэрокосмического изображения на относительную погрешность определения длины (ширины) вырубки, в трех выделенных диапазонах

Полученные результаты подтверждают ранее сделанный вывод о том, что с увеличением длины линии величина относительной ошибки становится меньше, а также происходит систематическое занижение длины (ширины) вырубки при использовании материалов космической съемки Кроме этого, построенные логарифмические тренды позволяют нам подобрать разрешение материалов аэрокосмической съемки для

измерения линейных параметров определенной длины с заданной точностью

Пространственной разрешение,м

]-»— 35-50 -»-50,1-100 -*—100,1-400 |

Рис 1 Зависимость относительной погрешности от пространственного разрешения материалов аэрокосмической съёмки

Увеличение относительной погрешности с ухудшением разрешения происходит с разной скоростью в разных диапазонах длин С наибольшей скоростью погрешность увеличивается при длине (ширине) от 35 до 50 м При пространственном разрешении снимка хуже 7,5 м линейные параметры в этом диапазоне возможно измерять только у свежих вырубок, полностью лишенных растительного покрова при наличие чёткой границы Следовательно, при длине (ширине) вырубки менее 50 м аэрокосмические снимки разрешением хуже 7,5 м использовать не целесообразно При этом погрешность измерения ширины (длины) лесосеки превышает 10%.

При длине (ширине) вырубки до 100 м необходимо использовать материалы дистанционного зондирования с пространственным разрешением не хуже 25 м

Кроме пространственного разрешения на точность определения линейных параметров вырубок влияет стадия лесовозобновления Исследовано влияние лесовозобновления на вырубке возрастом до 20 лет на точность измерений Результаты представлены в табл 3

При определении линейных параметров зарастающих вырубок систематические погрешности, а также их стандартное отклонение возрастают С ухудшением пространственного разрешения влияние степени

лесовозобновления на точность измерения линейных параметров возрастает

Таблица 3

Погрешности опредстения линейных параметров вырубок находящихся иа разных стадиях лесовозобновления (в числителе %, в знаменателе, га)

Источники Систематическая Стандартное Случайная

информации погрешность отклонение погрешность

свежие зарастающие свежие зарастающие свежие зарастающие

АФС 0,5/-0,5 0,6/0,2 ±2,7/±2,3 ±3,6/±3,9 2,8 3,7

IRS -0,8/-1,3 -1,4/-2,2 ±6,0/±5,1 ±6,7/±7,9 6,8 6,2

Landsat (pan) 2,0/1,3 -3,7/-3,4 +9,4/12,9 ±11,7/+13,6 9,8 12,0

При использовании аэрофотоснимков с пространственным разрешением 1 м, относительная погрешность определения линейных параметров зарастающих вырубок увеличивается на 0,1%, При пространственном разрешении 6 м (IRS) погрешность измерения зарастающих вырубок увеличивается на 0,6%.

В ходе исследований, проведенных на территории Учебно-опытного лесхоза МарГТУ Республики Марий Эл, была исследована точность определения площадей по аэрофотоснимкам масштаба 1 10000 и космическим снимкам Ikonos, IRS, Landsat (pan) Результаты представлены в табл 4

Табтаца 4

Значения систематических погрешностей и стандартных отклонений измерения

площадей вырубок находящихся в разной степени зарастания, %

Источники информации Систематическая погрешность Станда ртное отклонение

зарастающие свежие по всем участкам зарастающие свежие по всем участкам

АФС 0,3 0,6 ±4,8 ±4,6 ±4,6

Ikonos - - -2,3 - - ±4,6

IRS -6,2 -1,9 -3,7 ±8,9 +7,3 ±8,5

Landsat (pan) -11,8 4,1 -4,9 +18,3 ±14,1 ±18,0

Наблюдаемая систематическая погрешность в большинстве случаев отрицательная, за исключением АФС. Это свидетельствует о систематическом занижении площади при дешифрировании космических снимков Абсолютное значение систематической погрешности при использовании всех типов снимков находится в пределах 10 %

Изображения с КА Монитор-Э исследовались отдельно и сравнивались со снимками IRS, они дают среднюю погрешность относительно снимков IRS - -0,2%, при измерении линейных параметров и площадей Следовательно, снимки с КА Монитор - Э, по своим характеристикам близки к изображениям, получаемым с КА IRS

Таким образом, при измерении длин линий вырубок и определении их площадей как свежих, так и зарастающих и возобновившихся (с возрастом молодняков до 20 лет) величина систематических и случайных погрешностей при использовании космических изображений Ikonos и IRS существенно не отличаются друг от друга При использовании снимков Landsat величина погрешностей возрастает на б - 10 % Все это предопределяет нецелесообразность применения в условиях Республики Марий' Эл для целей измерения параметров вырубок изображений Landsat Предпочтение должно быть отдано космическим снимкам с ИСЗ Ikonos При площади вырубок более 0,5 га возможно применение снимков полученных с ИСЗ 1RS и Монитор-Э в панхроматическом канале (разрешение соответственно 5,8 и 8 м) или их аналогов

Минимальная площадь сплошной вырубки, которая может быть выявлена при разрешении снимков не хуже 5 м - 0,1 га, 8м- 0,2 га Снимки с разрешением хуже 10 м возможно применять для выявления мест рубок, определения их площадей, оценки пространственного размещения лесосек на соответствие их планам рубок

Спектрозональная съемка является более предпочтительной и позволяет получать более точные результаты Использование интерактивного метода дешифрирования в целом дает некоторое уменьшение величины погрешности по сравнению с визуально-инструментальным методом Кроме того, заметно уменьшается и среднеквадратическое отклонение Это улучшение является следствием использования простейших программ обработки изображений Проведенное с их помощью подчеркивание цветотоновых различий и масштабирование в значительной степени улучшает качество дешифрируемого изображения и позволяет получить более высокие результаты.

На точность определения параметров лесосек, несомненно, влияет множество факторов и одним из них является человеческий К этому фактору следует отнести опыт работы с аэрофотоснимками и космическими снимками, опыт работы с ГЙС, в которой производятся измерения

В целях исследования влияния человеческого фактора на точность измерения параметров вырубок по аэрокосмическим изображениям были отобраны 15 лесосек и 40 человек с различным уровнем подготовки Первая группа не имели опыта работы с данными дистанционного зондирования и в среде ГИС, вторая группа имела опьгг работы в Maplnfo с аэрофотоснимками, третья группа имела опыт работы в ГИС с различными данными дистанционного зондирования Были подготовлены следующие материалы план лесонасаждений, на котором были отмечены

выбранные для измерения вырубки и порядок измерения их параметров. Снимки были предварительно привязаны и приведены к масштабу. Все вырубки были измерены в натуре, их ширина колеблется в пределах 35 - 50 м, а длина от 242 до 275 м (рис.2).

*) 6) с)

Рис. 2. Фрагменты а'фофот«снимка (а), изображении полученного с КА Ikonos (б) н IRS (с)

В табл. 5 представлены средние относительные погрешности и стандартные отклонения измерений ширины и длины лесосек по аэрофотоснимкам выделенными группами участников эксперимента.

Таблица 5

Погрешности намерения линейнь» параметров вырубок раинчньи исполнителей

Источник информации Исполнители

первая группа вторая группа третья группа

С о с а с а

АФС 1,1 ±9,0 0,7 ±7,1 0,3 ±6,2

Ikonos -1,8 ±11,0 -1,3 ±9,3 -1,0 ±7,0

IRS -3,4 ±П,3 -1,8 ±9,1 -1,3 ±7,2

Человеческий фактор оказывает существенное влияние на точность определения параметров лесосек. Поэтому к проведению измерений параметров лесосек по аэрокосмическим снимкам следует привлекать специалистов, прошедших обучение и подготовленных к работе с аэрокосмическими изображениями различных типов в среде ГИС. При измерении необходимо учитывать время проведения съёмки, степень возобновления на лесосеке и преобладающую породу (группу пород) лесного массива, в котором находится лесосека. Перед началом работ исполнители должны пройти тренировку, по результатам которой решается вопрос о их допуске к работе.

5. ВЗАИМОСВЯЗИ МЕЖДУ ТАКСАЦИОННО-ДЕШИФРОВОЧНЫМИ ПОКАЗАТЕЛЯМИ СОСНОВЫХ ДРЕВОСТОЕВ ТЕРРИТОРИИ РЕСПУБЛИКИ МАРИЙ ЭЛ

Выявлению взаимосвязей между таксационными показателями сосновых насаждений Среднего Поволжья посвящены исследования В И Березина и В И Сухих, на территории Марий Эл - М Л Дворецкого, А В Зорина, И В Мамаева, В Л Черных, А В Поповой, А П Чернова и Э А Курбанова

В ходе исследований изучены следующие взаимосвязи-

о13^/(н), о1,з=т р, к),

А,з=УГАь В), о, 3=/(ок, в, Р), в, 3=/(пь в, р, II), Ьк=/(Н), Ьк £>*), ЬЛ=/(Н), М=/(Н), М=/(Н, Р), М=/(Н,Р,К), М=/(Н,Р,В), А =/(Н, Р), А=/(Н,Р,К), Р=/(7У, где В13 - средний диаметр на высоте 1,3 м, Дь - средний диаметр кроны, Н- средняя высота, Р - относительная полнота, К - коэффициент состава, В - класс бонитета, Ьк - длина кроны,

А« - расстояние до наибольшего диаметра кроны, М- запас древостоя, А - возраст,

Р$ - сомкнутость полога

В исследованиях были использованы 2 источника информации база данных лесоустройства лесов Республики Марий Эл 1994 - 1995 годов и материалы натурных измерений на таксационных, таксационно-дешифровочных пробных площадях и типичных выделах Для получения материалов лесоустройства в программе «ГИС Лесфонд» (Лабма-стер, Екатеринбург) сделана выборка насаждений с преобладанием сосны естественного и искусственного происхождения Объем выборки по сосне естественного происхождения составил 58211 выделов, искусственного происхождения 49904 После чего была сформированы исходные файлы для среды «Рго^ог» (В Л Черных, Д М Ворожцов, Йошкар-Ола), где было осуществлено отсеивание резко выделяющихся наблюдений, вычисление основных статистических показателей средне-квадратических отклонений, изменчивости, точности оценок и средних таксационных показателей по классам возраста и сортировка их по классам бонитета

Проанализировав матрицы можно сделать следующие выводы: различия между средними таксационными показателями сосняков естественного и искусственного происхождения не значительны. Высота сосняков искусственного происхождения в целом на 1,5...2,0% больше, диаметр больше на 2...4%, По запасу различий между сосняками различного происхождения не наблюдается.

В целом сравнение моделей построенных для древостоев сосны по материалам глазомерной таксации демонстрирует, что соотношение Н и О и для сосняков различного происхождения совпадают. Это связано с ошибками, допущенными при таксации.

5 7 9 11 13 17 19 21 23 25 27 29

Н,м

• искусственного происхождения И— естественного происхождения

Рис. 3. Зависимость Б^з от Н для древостоев сосны различного происхождения выявленные по материалам пробных площадей

Сравнение моделей построенных для древостоев сосны естественного и искусственного происхождения по материалам пробных площадей и модельных деревьев показывают, что соотношение И и В!3 для сосняков различного происхождения имеют значимые различия, при одинаковой высоте в диаметрах они достигают 3 см (рис. 3).

Значимость различий средних диаметров для сосняков различного происхождения доказана с вероятностью 0,95 по 1 критерию Стьюдента (4,21 >2,0).

Исходя из всего выше перечисленного, было принято решение о выявлении взаимосвязей отдельно для сосняков естественного и искусственного происхождения.

Ниже представлены наиболее корректные и адекватные модели для исследованных взаимосвязей в сосняках искусственного происхождения

Яу =7,137-8,717/1^-0,055 боя-2,415 /' + 0,889 Я>

1<А<5,1 Л=0,899, D = 0,808 Л - коэффициент корреляции, D — коэффициент детерминации

£>1>3= 80 [1-ехр(- 0,03248 Я)]2'014586 + 0,314 bon, #=0,881, £> = 0,775 = 20 [l-exp(-0,010228 Я)]0,777001 + 0,917 Я=0,753, D = 0,567 Л/=370 [l-ехр(-0,067191 я)]2'426О8+90,783 Ps~5,526 2?,

/?= 0,915, D = 0,837 /1 = 150 [l-exp(-0,061783-Я)]1'364089-66,598 i>+7,682 А". Д= 0,965, £> = 0,931 Р = 0,26+ 0,686 Д= 0,738, D = 0,545 В заключение отметим, что между сосняками естественного и искусственного происхождения имеются значимые различия При дешифрировании материалов аэрокосмической съемки и актуализации таксационных характеристик рекомендуем пользоваться моделями, учитывающими происхождение древостоев Для получения точных уравнений необходимо использовать материалы натурных обследований Материалы массовой таксации могут использоваться для изучения динамики процессов, модели, полученные по этим данным, при использовании завышают таксационные характеристики на 10 20%

В целом все рассмотренные взаимосвязи тесные и очень тесные, как парные, так и множественные Во многих случаях в модели были включены таксационные характеристики, которые не могут быть непосредственно по снимку определены, например класс бонитета Такие модели целесообразно использовать при актуализации таксационных характеристик, когда эти параметры известны

6. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ОРГАНИЗАЦИИ II ПРОВЕДЕНИЮ МОНИТОРИНГА ЛЕСОПОЛЬЗОВАНИЯ

Устойчивое многоцелевое лесопользование в условиях Республики Марий Эл должно предусматривать обеспечение рационального не ис-тощительного пользования всеми видами лесных ресурсов без ущерба для их экологических свойств

В работе рассматривается проблема, связанная с древесинопользо-ванием, за которым в практике нашей страны закрепился термин «лесопользование»

Предлагается, прежде всего в пределах лесничеств, административных районов и Республики сформировать по материалам лесоустройства в среде ГИС базы данных, характеризующие территориальное размещение лесов по их функциональному значению с выделением особо-охраняемых территорий и особо-защитных участков, рекреационных лесов, территорий эксплуатационного фонда и пр В пределах эксплуатируемых лесов и участков лесного фонда, переданных в долгосрочную аренду дополнительно должны быть сформированы базы данных по группам преобладающих пород (хвойные, мягколиственные, твердоли-ственные) и группам производительности (высокопроизводительные и низкопроизводительные - насаждения Va - V6 классов бонитета) Кроме того составной частью базы данных геоинформационных систем должны бьггь планы рубок лесничеств (лесных участков) и лесорубочные билеты (декларации арендаторов участков лесного фонда) Полученная ГИС будет являться основной составной частью системы мониторинга лесопользования

В процессе мониторинга лесопользования (древесинопользования) предлагается с использованием созданной ГИС и материалов аэрокосмических съёмок решать следующие основные задачи

1 Контроль наличия плана рубки в лесничествах и лесных участках, переданных в долгосрочную аренду Данная работа должна осуществляться один - два раза за ревизионный период после составления плана рубки в процессе проведения его экспертизы при участии службы мониторинга лесопользования, при этом должны использоваться базы данных ГИС В качестве дополнительного материала могут быть привлечены материалы космических съёмок с пространственным разрешением не хуже 30 м (типа IRS, Монитор-Э, SPOT, Landasat-7), по которым можно проследить соответствие составленных планов рубок структуре лесного фонда и ландшафтной структуре местности

2 Выявление мест сплошнолесосечных рубок Рекомендуется осуществлять на основе совместного использования данных о функциональных зонах (лесах различного назначения), планов рубок и многоспектральных космических снимков, полученных в год проведения мониторинга Возможно использование разновременных космических снимков - на начало и конец ревизируемых периодов Космические снимки должны иметь разрешение не хуже 30 м (типа IRS, Монитор-Э, SPOT, Landasat-7) Снимки должны обеспечивать выявление вырубок площадью 0,2-0,5 га и более. Данный вид работ может проводиться ежегодно или с заданной периодичностью в 2-3-4-5 лет

3 Контроль за соблюдением основных положений рубок главного пользования число зарубов в квартале, размеры вырубок, направление длинных сторон вырубок, направление рубки, сохранность семенных куртин, наличие компактных недорубов и завизирной рубки, технологии организации и проведения лесозаготовительных работ При решении данной задачи рекомендуется использовать информацию ГИС о планах рубок и лесорубочных билетах (декларациях арендаторов участков лесного фонда) и материалы многоспектральных космических съемок, полученных в год проведения работ, с пространственным разрешением 1-5 м (типа Ikonos, QuickBird) или материалы мелкомасштабной аэрофотосъемки с разрешением не хуже 3 м Минимальная площадь выявляемой вырубки и завизирной рубки 0,2 га

4 Детальная оценка мест рубок - характеристика расстроенных недорубов, количества и качества сохраненного подроста, степени повреждения почвенного покрова, количество и качество невывезенной древесины и пр При необходимости места рубок могут быть оценены или по данным выборочной крупномасштабной аэросъёмки (лучше цифровой) с разрешением не хуже 10 см, или на основе натурных обследований В условиях Республики Марий Эл при наличие-транспортной сети второй способ является предпочтительнее Обобщенные менее точные характеристики по данным показателям могут быть получены и при дешифрировании космических снимков с разрешением 0,5 - 1 м (типа Ikonos, QuickBird)

5 Оценка динамики хода воспроизводства и состояния молодого поколения леса на площадях сплошнолесосечных рубок Решение данной задачи может быть обеспечено средствами ГИС с привлечением материалов лесоустройства лесничеств (арендованных лесных участков) и материалов многоспектральных космических съёмок с разрешением не хуже 1-5 м (типа Ikonos, QuickBird, IRS) В результате должна быть получена информация о характере лесовосстановления, доле хозяйст-

венно-ценных пород в составе молодняков, их средней полноте, доле низкополнотных насаждений (0,5 и менее) в пределах типов леса и групп преобладающих пород

б Слежение за состоянием и динамикой эксплуатационного фонда Данная задача предусматривает проведение мониторинга за сохранностью приспевающих, спелых и перестойных насаждений и их динамикой Она может решаться средствами ГИС на основе актуализированных баз данных лесоустроительной информации и данных дешифрирования многоспектральных космических снимков с разрешением не хуже 30 м

Для проведения мониторинга в республике должна быть сформирована специализированная группа, оснащенная соответствующими техническими средствами и обеспеченная необходимой информацией

Выводы

В соответствии с целью диссертации и поставленными задачами получены следующие научные выводы

1 Обоснован выбор комбинации спектральных каналов и алгоритмов для автоматизированной классификации материалов космических съемок с целью картографирования земель лесного фонда Рекомендуются комбинации каналов следующих спектральных диапазонов зеленого (0,53-0,61 мкм), красного (0,63-0,69 мкм), ближнего инфракрасного (0,78-0,90 мкм) Наиболее достоверные результаты дешифрирования лесов получены при использовании алгоритмов максимального правдоподобия и спектрально-пространственного

2 Выявлено, что по многозональным космическим снимкам с пространственным разрешением - 30 м, с достоверностью более 90%, могут дешифрироваться только укрупнённые классы покрытые и непокрытые лесом земли, группы преобладающих пород, водные объекты, болота и населённые пункты

3 По материалам космических съёмок, полученных зарубежными и отечественными спутниковыми системами нового поколения (Landsat-7, IRS, Ikonos, Монитор-Э), могут быть обнаружены вырубки размером от 0,1 га и более, при интерактивном измерении параметров лесосек по изображениям с ИСЗ Ikonos погрешность определения площадей вырубок составляет -2,3%, что соответствует требованиям предъявляемым к крупномасштабным и среднемасштабным аэроснимкам методическими рекомендациями по аэрокосмическому мониторингу порядка лесопользования Точность определения параметров вырубок по космическим

изображениям, полученным с ИСЗ IRS и Монитор-Э, составляет соответственно -3,7% и -3,9%

4 Построены математические модели взаимосвязей дешифровоч-ных и таксационных показателей для древостоев сосны естественного и искусственного происхождения Республики Марий Эл Из них выявлены наиболее адекватные и корректные, которые могут быть применены для дешифрирования аэрокосмических изображений и актуализации таксационных показателей сосновых насаждений

Список работ опубликованных по теме диссертации

1 Ануфриев, М А Изучение динамики покрытых лесом площадей Республики Марий Эл с применением дистанционных методов зондирования Земли / М А Ануфриев// Кадровое и научное сопровождение устойчивого управления лесами состояние и перспективы материалы международной конференции - Йошкар-Ота МарГТУ, 2005 -С 231-235

2 Ануфриев, М А Мониторинг лесного покрова Республики Марий Эл по данным дистанционного зондирования, полученным с космического аппарата «Landsat 7»/ М А Ануфриев, В И Сухих// Биоразнообразие и биоресурсы Урала и сопредельных территорий материалы III международной научной конференции - Оренбург Принт-сервис,2006 -С 145-147

3 Ануфриев, М А Оценка параметров и размеров вырубок по космическим снимкам высокого разрешения/ М А Ануфриев, А А Домрачев, А. С Елсуков, Д В Черных // Актуальные проблемы лесного комплекса материалы международной научно-технической конференции Выпуск 13 - Брянск БГИТА,200б -С 3-4

4 Ануфриев, М А Информативность материалов, полученных с КА IRS для целей мониторинга лесопользования/ М А Ануфриев, В И Сухих // Наука в условиях современности Сб статей студентов, аспирантов, докторантов и профессорско-преподавательского состава МарГТУ в 2006 г -Йошкар-Ола МарГТУ, 2006 - С 33-35

5 Ануфриев, М А Особенности строения древостоев сосны искусственного происхождения в Среднем Поволжье/ В Л Черных, А В Попова, О Н Бажин, М А Ануфриев, Н Н Охотин // Наука в условиях современности Сб статей студентов, аспирантов, докторантов и профессорско-преподавательского состава МарГТУ в 2006 г - Йошкар-Ола МарГТУ, 2006 - С 3942

6 Ануфриев, М А Оценка параметров вырубок по данным с космического аппарата «Монитор-Э» в условиях Республики Марий Эл / МА Ануфриев, А А Домрачев, Д В Черных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса Четвертая всероссийская открытая конференция - Москва ИКИ, 2006 http // <3902 iki rssi ru/theses-cgi/thesis pl?id=663

7 Ануфриев M А Возможность классификации лесов Республики Марий Эл по изображениям с КА «Landsat 7»/ М А Ануфриев // Лесной комплекс состояние и перспективы Сб материалов I межвузовской заочной научно-практической конференции для преподавателей, студентов и аспирантов - Сыктывкар СЛИ, 2006 - С 7-9

8 Ануфриев МА Об информативности материалов космических съёмок применительно к задачам мониторинга лесопользования Республики Марий Эл / М А Ануфриев // Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве IV международная конференция -М ОБНРАН, 2007 -С 88-90

9 Ануфриев М А Оценка точности определения параметров сплошнолесосечных вырубок по аэрокосмическим изображениям высокого пространственного разрешения / МА Ануфриев//Лесное хозяйство -2007 -Ks 2 -С 38-39

Подписано в печать 24 04 2007 Бумага офсетная Печать офсетная Уел п л 1,0 Тираж 100 экз Заказ №934

Редакционно-мдателыжнй центр Марийского государственного технического университета 424006 Йошкар-Ола, ул Панфилова, 17

Отпечатано в ООО «Стринг» 424002 Йошкар-Ота, ул Коммунистическая, 31

Содержание диссертации, кандидата сельскохозяйственных наук, Ануфриев, Максим Александрович

ОСНОВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА.

2. ПРОГРАММА, МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЙ И ХАРАКТЕРИСТИКА ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО МАТЕРИАЛА.

2.1. Программа исследований.

2.2. Методика исследований.

2.3. Характеристика использованных в работе материалов дистанционного зондирования.

2.4. Природные условия и лесной фонд объекта исследований.

3. ИССЛЕДОВАНИЯ ВОЗМОЖНОСТЕЙ КЛАССИФИКАЦИИ ЗЕМЕЛЬ ЛЕСНОГО ФОНДА ПО МАТЕРИАЛАМ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЁМКИ.

3.1. Достоверность классификации по космическим снимкам категорий земель лесного фонда и таксационных характеристик.

3.1.1. Классификация по космическим изображениям не покрытых лесом земель и насаждений по группам пород.

3.1.2. Исследование достоверности автоматизированной классификации типов лесорастительпых условий по космическим изображениям Landsat-7 (ЕТМ+).

3.1.3. Исследование возможности дешифрирования по космическим изображениям Landsat-7 (ЕТМ+) групп возраста.

4. ИССЛЕДОВАНИЯ ТОЧНОСТИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ

СПЛОШНОЛЕСОСЕЧНЫХ ВЫРУБОК ПО МАТЕРИАЛАМ КОСМИЧЕСКИХ СЪЁМОК

4.1. Параметры вырубок в лесном фонде Республики Марий Эл.

4.2. Исследование точности определения линейных параметров лесосек по аэро - и космическим снимкам.

4.2.1. Влияние пространственного разрешения материалов дистанционного зондирования на точность измерения линейных параметров вырубок.

4.2.2. Влияние стадии лесовозобновления на точность измерения линейных параметров вырубок.

4.3. Исследование точности определения площади лесосек по космическим снимкам.

4.4. Точность определения параметров лесосек по космическим снимкам полученным с КА Монитор-Э.

4.5. Влияние человеческого фактора на точность определения параметров лесосек по аэрокосмическим снимкам.

4.6. Нарушения порядка лесопользования, выявление которых возможно по материалам аэрокосмических съёмок на территории Республики Марий Эл.

5. ВЗАИМОСВЯЗИ МЕЖДУ ТАКСАЦИОННО-ДЕШИФРОВОЧНЫМИ ПОКАЗАТЕЛЯМИ СОСНОВЫХ ДРЕВОСТОЕВ НА ТЕРРИТОРИИ РЕСПУБЛИКИ МАРИЙ ЭЛ.

5.1 Особенности роста сосновых древостоев естественного и искусственного происхождения на территории Республики Марий Эл.

5.2 Взаимосвязь диаметра ствола на высоте 1,3 м с другими таксационными показателями.

5.2.1. Парные взаимосвязи между диаметрами деревьев на высоте 1,3 м, диаметром кроны и высотой ствола.

5.2.2. Множественные корреляционные зависимости диаметра ствола на высоте 1,3 м от других таксационных показателей.

5.3. Взаимосвязи длин крон и высот до наибольшего диаметра крон со средними высотами в сосновых насаждениях.

5.4. Зависимости запаса сосновых насаждений от высоты деревьев, полноты и класса бонитета.

5.5. Зависимость между средним возрастом и другими таксационными показателями древостоев.

5.6. Соотношение между полнотой и сомкнутостью полога сосновых древостоев.

6. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ОРГАНИЗАЦИИ И ПРОВЕДЕНИЮ МОНИТОРИНГА

ЛЕСОПОЛЬЗОВАНИЯ.

ВЫВОДЫ.

Введение Диссертация по сельскому хозяйству, на тему "Совершенствование мониторинга лесопользования на основе материалов космических съёмок в условиях Республики Марий Эл"

Актуальность темы. Леса России, площадь которых составляет 1179 млн. га (45,4%территории страны), имеют исключительно важное средозащитное и социально-экономическое значение. Однако в последнее время они испытывают возрастающее антропогенное воздействие, поэтому важнейшей задачей является переход к устойчивому управлению лесами, при котором обеспечивается многоцелевое лесопользование, охрана, защита и воспроизводство лесов. Наибольшее антропогенное воздействие испытывают леса Европейской части России; именно здесь в последнее время происходит рост объёма лесозаготовок, что связано с транспортной доступностью лесосырьевых ресурсов.

Для эффективного управления лесопользованием необходима объективная информация о состоянии, динамике лесных экосистем и хозяйственной деятельности человека. Аэрокосмические снимки являются источником наиболее объективной и актуальной информации, так как натурная инвентаризация лесов проводится с периодичностью в 10-15 лет.

В России в настоящее время поэтапно создается система космического мониторинга лесов, важным сегментом которой должен стать мониторинг лесопользования. С вступлением в силу нового Лесного кодекса, роль системы дистанционного мониторинга порядка лесопользования возрастает.

Однако современные средства и данные дистанционного зондирования (ДДЗ) значительно различаются по своим характеристикам: оперативности, пространственному и спектральному разрешению, стоимости съемочных материалов и др. Средства дистанционного зондирования постоянно развиваются, создаются и вводятся в эксплуатацию новые съемочные системы с более высоким пространственным разрешением. С увеличением количества систем дистанционного зондирования данные, получаемые ими, становятся более доступными, расширяются их возможности, в том числе их применение становится целесообразным не только в многолесных таежных районах, но и в зоне интенсивного лесного хозяйства, где лесной фонд преобразован и имеет дробную структуру. Таким районом, в частности, является Республика Марий Эл.

Республика Марий Эл расположена в центре Европейской части России, общая площадь её лесов, по данным Государственного учёта лесного фонда на 01.01.2003 года, составляет 1414, 6 тыс.га. Она относится к регионам с интенсивным лесопользованием, в результате которого ежегодно происходит обезле-сивание значительных площадей. Кроме сырьевых, леса Марий Эл выполняют множество социально-экологических функций, 42% лесов относятся к I группе, леса III группы отсутствуют, всё это накладывает заметный отпечаток на порядок лесопользования. В связи с этим проведение работ по оценке информативности данных дистанционного зондирования, получаемых с различных съёмочных средств, для мониторинга лесопользования на территории Республики Марий Эл является актуальной для лесного хозяйства задачей. Решение её соответствует разделу 4.5 «Научное и кадровое обеспечение развития лесного хозяйства» Концепции развития лесного хозяйства Российской Федерации на 2003-2010 годы.

Работа выполнялась в рамках программы «Развитие научного потенциала высшей школы», раздела «Развитие системы научно-исследовательской работы молодых преподавателей и научных сотрудников, аспирантов и студентов» № 27/НТП Министерства образования и науки Российской Федерации.

Цель и задачи исследования. Изучение информативности материалов дистанционных последнего поколения применительно к задачам мониторинга лесопользования и лесного картографирования в условиях Республики Марий Эл. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• оценить тематическую информативность данных дистанционного зондирования для картографирования лесного фонда и мониторинга порядка лесопользования;

• исследовать точность определения параметров вырубок по материалам космических съёмок;

• выявить взаимосвязи между таксационно-дешифровочными показателями древостоев сосны естественного и искусственного происхождения произрастающих на территории Республики;

• разработать рекомендации по организации системы космического мониторинга лесопользования на территории Республики Марий Эл.

Основные методы исследования. Метод пробных площадей, аппарат теории баз данных, методы математической статистики и дешифрирования данных дистанционного зондирования.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту.

1. Тематическая информативность данных дистанционного зондирования для картографирования лесного фонда и мониторинга порядка лесопользования.

2. Точность определения параметров вырубок по материалам космических съёмок нового поколения на примере Республики Марий Эл.

3. Математические модели для дешифрирования и актуализации таксационных показателей древостоев сосны искусственного и естественного происхождения по аэрокосмическим снимкам.

Достоверность и обоснованность полученных результатов доказана представительностью и репрезентативностью экспериментального материала, использованием современных методов обработки и анализа данных, проверкой результатов посредством использования различных источников информации.

Материалами для исследований являлись космические снимки, полученные отечественными и зарубежными спутниковыми системами (Landsat-7, IRS-1, Ikonos, Монитор-Э), спектрозональные аэрофотоснимки масштаба 1:10000, планы лесонасаждений, данные лесоустройства (таксационные описания 109480 выделов) и результаты наземных обследований. В ходе полевых работ были измерены 60 вырубок, заложены 40 таксационных и таксационно-дешифровочных пробных площадей, обследованы 30 типичных выделов. Наряду с этим использовались материалы пробных площадей кафедры лесной таксации и лесоустройства Марийского государственного технического университета.

Методологически проведённые исследования базируются на достижениях отечественной школы аэрокосмических исследований лесов, основанной Г.Г. Самойловичем и детально разработанной в работах его учеников и последователей С.В. Белова, И.Д. Дмитриева, B.C. Моисеева, Д.М. Киреева, В.И. Сухих, Е.П. Данюлиса, В.М. Жирина, Н.Г. Харина и других исследователей.

Научная новизна работы заключается в следующем.

1. Оценена тематическая информативность данных дистанционного зондирования нового поколения для картографирования лесного фонда районов интенсивного лесопользования с высокой дробностью покрытых лесом земель.

2. Выявлены взаимосвязи между дешифровочными и таксационными показателями сосновых древостоев Республики Марий Эл, позволяющие проводить актуализацию лесоустроительной информации по данным дистанционного зондирования.

3. Исследована возможность применения материалов космических съёмок для решения задач мониторинга лесопользования в условиях Республики Марий Эл: оценена достоверность определения параметров сплошнолесосечных вырубок по космическим снимкам, получаемым космическими системами нового поколения (IRS-1, Ikonos, Монитор-Э), оценено влияние опыта исполнителя измерений на точность определения параметров лесосек; разработана геоинформационная система контроля параметров и размещения сплошнолесосечных рубок, с учётом преобладающей породы, группы лесов и категории защитное™ лесов; разработаны предложения по особенностям проведения мониторинга на территории Республики Марий Эл.

Практическая значимость работы в разработке рекомендаций по организации и проведению мониторинга лесопользования на территории Республики Марий Эл. Результаты исследований внедрены в учебный курс по дисциплине «Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве» в МарГТУ, а также вошли составной частью в отчёт по НИР (Федерального агентства лесного хозяйства) по теме «Разработка методических рекомендаций по инвентаризации лесов при повторном лесоустройстве (лесоинвентаризации) с учётом структуры лесов, интенсивности лесного хозяйства и лесопользования» (лот 1, М. - 2006).

Личный творческий вклад автора. Непосредственно автором и под его руководством осуществлён сбор полевого материала, его обработка, проведены эксперименты, проанализированы полученные результаты и сделаны научные выводы.

Апробация работы. Основные научные результаты диссертационного исследования представлены автором на международных и всероссийских конференциях: Международная научно-практическая конференция «Кадровое и научное сопровождение устойчивого управления лесами: состояние и перспективы» (Йошкар-Ола, 2005), III Международной научной конференции «Биоразнообразие и биоресурсы Урала и сопредельных территорий» (Оренбург, 2006), Международной научно-технической конференции «Актуальные проблемы лесного комплекса» (Брянск, 2006), 4 Всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2006), Межвузовской заочной научно-практической конференции «Лесной комплекс: состояние и перспективы» (Сыктывкар, 2006), Конференции профессорско-преподавательского состава МарГТУ «Наука в условиях современности» (Йошкар-Ола, 2006), IV Международная конференция «Аэрокосмические методы и геоинформационные технологии в лесоведении и лесном хозяйстве» (Москва, 2007).

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, 6 глав и заключения. Работа содержит 136 страниц текста, 26 иллюстраций, 32 таблицы. Список литературы включает 158 источников. Диссертация имеет 4 приложения на 7 страницах, включая 2 иллюстрации.

Заключение Диссертация по теме "Лесоустройство и лесная таксация", Ануфриев, Максим Александрович

выводы

В соответствии с целью диссертационной работы и поставленными задачами получены следующие научные выводы.

1. Обоснован выбор комбинации спектральных каналов и алгоритмов для автоматизированной классификации материалов космических съёмок с целью картографирования земель лесного фонда. Рекомендуются комбинации каналов следующих спектральных диапазонов: зелёного (0,53.0,61 мкм), красного (0,63.0,69 мкм), ближнего инфракрасного (0,78.0,90 мкм) для дешифрирования покрытых лесом земель, групп преобладающих пород, вырубок, классов возраста, при распознавании групп типов лесорастительных условий необходимо добавлять инфракрасный канал (1,55. 1,75 мкм). Наиболее достоверные результаты дешифрирования лесов получены при использовании алгоритмов максимального правдоподобия и спектрально-пространственного.

2. Выявлено что, по многозональным космическим снимкам среднего пространственного разрешения могут с достоверностью более 90%, дешифрироваться только укрупнённые классы: покрытые и непокрытые лесом земли, группы преобладающих пород, водные объекты, болота и населённые пункты.

3. По материалам космических съёмок, полученных зарубежными и отечественными спутниковыми системами нового поколения (Landsat-7, IRS, Ikonos, Монитор-Э), могут быть обнаружены вырубки размером от 0,1 га и более, при интерактивном измерении параметров лесосек по изображениям с ИСЗ Ikonos погрешность определения площадей вырубок составляет -2,3 %, что соответствует требованиям предъявляемым к крупномасштабным и среднемасштабным аэроснимкам методическими рекомендациями по аэрокосмическому мониторингу порядка лесопользования. Точность определения параметров вырубок по космическим изображениям, полученным с ИСЗ IRS и Монитор-Э, составляет соответственно -3,7% и -3,9%. Выявлены зависимости относительной погрешности от пространственного разрешения изображения для разных диапазонов линейных параметров вырубок (рис.4.2).

4. Оценена степень влияния на точность измерения параметров вырубок стадии лесовозобновления и опыта дешифровщика. Стадия лесовозобновления не имеет существенного влияния, а для снижения влияния человеческого фактора к проведению измерений параметров лесосек по аэрокосмическим снимкам следует привлекать специалистов, прошедших обучение и подготовленных к работе со съёмочными материалами различных типов в среде ГИС.

5. Построены математические модели взаимосвязей дешифровочных и таксационных показателей для древостоев сосны естественного и искусственного происхождения Республики Марий Эл. Выявлены наиболее адекватные и корректные из них которые могут быть применены для дешифрирования аэрокосмическим изображениям и актуализации таксационных показателей сосны.

Библиография Диссертация по сельскому хозяйству, кандидата сельскохозяйственных наук, Ануфриев, Максим Александрович, Йошкар-Ола

1. Аглиуллин, Ф.В. Ход роста сосняков липовых Среднего Поволжья/Ф.В. Аглиуллин// Jle-сохозяйственная информация. 1969. -№23, - С. 7-8.

2. Аглиуллин, Ф.В. Лоскутов С.П. Естественное возобновление под пологом сосняков и на вырубках в Республике Марий Эл/ Ф.В. Аглиуллин, С.П. Лоскутов// Лссн. хоз-во Поволжья.-1995.-№.1.-С. 11-14.

3. Ануфриев, М.А. Оценка точности определения параметров сплошнолесосечных вырубок по аэрокосмическим изображениям высокого пространственного разрешения / М.А. Ануфриев // Лесное хозяйство.-2007. -№ 2. -С.

4. Артемьев, О. С. Методические основы таксации городских насаждений с применением материалов дистанционных съемок: автореф. дис.д.с.-х.н.: 06.03.02/ О.С. Артемьев. Красноярск, 2004. - 35 с.

5. Архипов, В.И. Российско-Финский проект мониторинга состояния лесов/ В.И. Архипов, Ю.И. Агапов, И. Лумме, Э. Мялкенеп//Лесное хозяйство. -1994,- № 2. С. 12-14.

6. Арцыбашев, Е.С. Наблюдение за лесом с помощью средств телевидения/ Е.С. Арцыба-шев, В.И. Челпанов, Н.А. Малюкова// Лесное хозяйство. -1996. -№3. С. 18-19.

7. Аэрокосмический мониторинг лесов / А.С.Исаев, В.И.Сухих, Е.Н.Калашников и др.-М.: Наука, 1991.-241 с.

8. Барталев, С.А. Сравнительный анализ данных спутниковых систем "Космос-1939",SPOT и "Landsat-TM" при изучении бореальных лесов/ С.А. Барталев, В.М. Жирин, Д.В. Ер-шов//Исслед. Земли из космоса.-1995. -№ 1. С. 101-114.

9. Батвенкина, Т.В. Актуализация запаса древостоя/ Т.В. Батвенкина, В.В Гончарук, В.Н. Немич, И.А. Турин// Лесн. таксация и лесоустройство. -Красноярск, 2000.- С. 131-136.

10. Березин, В.И. Инвентаризация гидролесомелиоративных систем на основе материалов аэрокосмических фотосъемок/ В.И. Березин// Лесн. хоз-во,- 1995. № 6.- С. 28-30.

11. Березовская, Ф.С. Моделирование динамики древостоев: эколого-физиологический подход / Ф.С. Березовская, Г.П. Кареев, А.З. Швиденко.- М. 1991. 84 с.

12. Березовская, Ф.С. Компьютерная модель кроны дерева как фрактального объекта/ Ф.С. Березовская, Г.П. Кареев, О.Ф. Кислюк, Р.Г. Хлебопрос, Ю.Л. Цельникер// Леса Рус. равнины: тез. докл. -М., 1993. С. 21-25.

13. Брейдо, М.Д. Регистрация по космическим изображениям пространственных изменений в бореальпых лесах России, вызываемых сплошными рубками/ М.Д. Брейдо, В.И. Сухих // Исслед. Земли из космоса.- 1995. № 4. - С. 80-90.

14. Вайс, А.А. Взаимосвязь площади роста с морфологическими признаками дерева/А.А. Вайс // Лесн. таксация и лесоустройство. -Красноярск, 1998. С. 89-92.

15. Вайс, А.А. Динамика и взаимосвязь размеров кроны с диаметром на высоте груди / А.А. Вайс// Лесн. таксация и лесоустройство. -Красноярск, 1999. С. 51-55.

16. Вайс, А.А. Роль морфологических параметров дерева в определении площади роста/ А.А. Вайс//Леси, таксация и лесоустройство. -Красноярск, 1996. С. 41-44.

17. Вайс, А.А. Высота показатель качества местообитаний древесных популяций/ А.А. Вайс, В.И. Пчелинцев, О.С. Артемьев// Пробл. регион, экологии. - Новосибирск, 2000.- №8. -С. 62-63.

18. Васильев, П.П. Динамика сосновых лесов Кокшайского лесхоза (Республика Марий Эл)/ П.П. Васильев, А.С. Яковлев// Соврем.пробл.учета и рацион, использ. лесн. ресурсов. -Йошкар-Ола, 1998. С. 125-127.

19. Верхунов, П.М. Закономерности строения разновозрастных сосняков/ П.М. Верхунов. -Новосибирск: Наука, 1976. 253 с.

20. Верхунов, П.М. Товарная структура разновозрастных соспяков/П.М. Верхунов. Новосибирск: Наука, 1980. - 208 с.

21. Виноградов, Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем /Б.В. Виноградов// Сов. ком. по прогр. ЮНЕСКО "Человек и биосфера",- М.: Наука, 1984. 320 с.

22. Вуколова, И.А. Оценка лесовосстановления на вырубках с помощью дистанционных средств/ И.А. Вуколова, О.Л. Орлова// Пробл. орг. многоцелевого лесопользования. -М., 1997.-С. 93-99.

23. Газизуллин, А.Х. Почвенно-экологические условия произрастания высокопроизводительных культур сосны и ели в лесостепи Среднего Поволжья/А.Х. Газизуллин, В.И. Пче-лин// Лесоводство, лесные культуры и почвоведение. Л., 1986. - С. 26-31.

24. Газизуллин, A.X., Особенности роста высокопроизводительных культур сосны в Среднем Поволжье в зависимости от почвенно-грунтовых условий и первоначальной густоты/

25. A.Х. Газизуллин, А.Т. Сабиров// Лесоводство, лесные культуры и почвоведение. Л., 1990. -С. 79-85.

26. Гарбук, С.В. Космические системы дистанционного зондирования Земли/ С.В. Гарбук,

27. B.Е. Гершензон. М.: Издат. А и Б, 1997. - 296с.

28. Данилин, И.М. Определение параметров надземной растительной массы древостоев по аэроснимкам (На примере фитоценозов лиственницы сибирской подтаежного лесного пояса Восточного Хэнтэя,МНР)/И.М. Данилин // Лесн. хоз-во. 1993.- № 1. - С.35-36.

29. Данилин, И.М. Взаимосвязи таксационных показателей в лиственничниках Южной Эвсикии/ И.М. Данилин, И.И. Красиков// Лесн. таксация и лесоустройство. -Красноярск, 1997.-С. 78-85.

30. Данилин, И.М. Изучение структуры лесного покрова методом лазерной аэросъемки/ И.М. Данилин, Е.М. Медведев // Лесн. таксация и лесоустройство. -Красноярск, 2000. С. 157-166.

31. Данилин, И.М. Метод лазерного зондирования для целей таксации и мониторинга лесов (На примере Красноярского края)/И.М. Данилин, Е.М. Медведев, Т. Сведа// Классификация и динамика лесов Дал. Востока. -Владивосток , 2001. С. 144-147.

32. Данилин, И. М. Лазерное профилирование лесного полога / И. М. Данилин, Т. Сведа. // Лесоведение. 2001. - № 6. - С. 64-69.

33. Данилин, И.М. Оценка структуры и состояния лесного покрова на основе лазерного сканирования и цифровой аэро- и космической съемки/И.М. Данилин, Е.М. Медведев// География и природ. Ресурсы. 2005. - № 3. - С. 109-113.

34. Демаков, Ю.П. Влияние сосновой вершинной смолёвки на динамику отпада в сосновых насаждеииях/Ю.П. Демаков//Лесовед. и лес. хоз-во. 1994. - №4. - С. 54-60.

35. Демаков, Ю.П. Структура древесного отпада в сосновых лесах Республики Марий Эл и прогнозирование его величины/ Ю.П. Демаков// Экология и леса Поволжья. Йошкар-Ола: МарГТУ, 1999.-С. 157-160.

36. Демаков, Ю.П. Математические модели возрастной динамики древостоя в культурах сосны разной исходной густоты (В условиях Республики Марий Эл)/Ю.П. Демаков// Соврем, пробл. создания молодых лесов в Сред.Поволжье. -Йошкар-Ола, 1999. С. 127.

37. Димитров, Е. Т. Моделирование строения по высоте сосновых, еловых и пихтовых дре-востоев/Е.Т. Димитров// Лесовед. и лес. хоз-во. 1992. - №6. - С. 87-90.

38. Дистанционное зондироваиие в лесном хозяйстве/ Е.П. Данюлис, В.М. Жирин, В.И. Сухих, Р.И. Эльман. М.: Агропромиздат, 1989. - 223 с.

39. Доев, С.К. Опыт изучения взаимосвязей между кронами деревьев и таксационными признаками дубняков Приморского края/С.К. Доев// Классификация и динамика лесов Дал.Востока. -Владивосток , 2001. С. 213-215.

40. Доев, С.К. Лесотаксационное дешифрирование аэроснимков на Дальнем Востоке: Учеб. пособие / С.К. Доев, Н.М. Глазов. Уссурийск, 1990. - 38 с.

41. Доев, С.К. Особенности лесоучетных работ на Дальнем Востоке с использованием материалов аэросъемки/С.К. Доев// Леса и лесообразоват.процесс на Дал.Востоке. -Владивосток, 1999.-С. 91-93.

42. Жирин, В.М. Динамические значения вегетационного индекса и ландшафтные особенности растительного покрова/ В.М. Жирин, В.И Сухих, С.П. Эйдлина// Исслед. Земли из космоса. 1996. - № 4. - С. 29-41.

43. Жирин, В.М. Оценка порядка лесопользования и лесовосстаЕЮВления на вырубках на основе данных дистанционного зондирования/ В.М. Жирин, В.И. Сухих, А.В. Шаталов// Науч. тр. Моск. гос. ун-та леса.-2001. -№314. С. 18-35.

44. Жирин, В.М. Возможности создания карт разного вида для лесного массива "Лосиный остров"/ В.М. Жирин, С.В. Князева, С.П. Эйдлина// Лесн. стационар, иеелед.: методы, результаты, перспективы. -Тула, 2001. С. 134-136.

45. Запуски спутников съёмки Земли в 2006 году: итоги 8 месяцев Электронный ресурс./ СканЭкс. Режим flocTyna:http://www.scanex.com/ru/news/, свободный. - Загл. с экрана.

46. Зорин, А.В. Таблицы хода роста сомкнутых сосеювых древостоев 1 и 3 классов бонитетов Марийской АССР/А.В. Зорин// сб. по обмену произв. и научн. опытом. Йошкар-Ола, 1976. -№8.-С. 41-43.

47. Исаев, А.С. Изучение характеристик лесов по данным съемки с космических систем национальной безопасности/ А.С. Исаев, В.И. Сухих, Э. Джанетос, X. Шугарт и др.// Аэро-косм.методы и геоинформ.системы в лесоведении и лесн.хоз-ве. -М., 1998. С. 129-131.

48. Исаев, А.С. Концепция мониторинга лесов/А.С. Исаев, В.И. Сухих// Леса Рус. равнины: тез. докл. -М, 1993.-С. 67-71.

49. Казанкин, А.А. Накопление углерода фитомассой крон в лесных культурах сосны Республики Марий Эл/ А.А. Казанкин//Соврем. пробл. учета и рацион, использ. лесп. ресурсов. -Йошкар-Ола, 1998. С. 55-57.

50. Калинин, К.К. Комплексная оценка сосняков сложных и производных от них березняков в лесном Среднем Заволжье/К.К. Калинин// Сосновые леса России в системе многоцелевого лесопользования. -Воронеж, 1993. С. 21-23.

51. Калинин, К.К. Товарность сосновых древостоев под влиянием пожаров в лесном Среднем Заволжье/ К.К. Калинин// Сосновые леса России в системе многоцелевого лесопользования. -Воронеж, 1993. С. 24-25.

52. Каплунов, В. Я. Сопряженность распределений деревьев по поперечнику крон и диаметру стволов/ В. Я. Каплунов // Лесоведение. 2001. - № 3. - С. 63-69.

53. Кареев, Г.П. Системное моделирование лесных сообществ/ Т.П. Кареев// Сиб. экол. журн. -2001.-№ 5. С. 519-528.

54. Кармазии, А.У. Авиация в лесном хозяйстве/ А.У. Кармазин. М.: Агропромиздат, 1986. -168 с.

55. Кармазин, А.У. Таксационно-измерительное дешифрирование крупномасштабных аэроснимков/ А.У. Кармазин, М.В. Дворяшин// Лесн. хоз-во. 2000. - № 2. - С. 39.

56. Константинов, В.К. Применение материалов аэрокосмических съемок при изысканиях и проектировании лесоосушсния/В.К. Константинов, В.И. Березин, В.Н. Кирюшкин. М., 1984. - 15 с.

57. Киреев, Д.М. Ландшафтно-морфологическое картографирование лесов/ Д.М. Киреев,

58. B.Л. Сергеева,- СПб., 1992. 59 с.

59. Киреев, Д.М. Ландшафтные идеи в лесоведении и дистанционных методах/Д.М. Киреев// Изв. С.-Петерб. лесотехн. акад. СПб. 2003. № 170. - С. 31-38.

60. Князева, С.В. Картографо-аэрокосмический мониторинг лесов национальных парков: автореф. дис.канд. геогр. наук: 25.00.33/Князева Светлана Владимировна. Москва, 2006. -26 с.

61. Котов, М.М. Засухоустойчивость и быстрота роста сосны в Среднем Поволжье/М.М. Котов // Лесное хозяйство. 1981 .-№ 2. - С. 47-50.

62. Котов, М.М. Изменчивость соспы обыкновенной по адаптивным признакам в связи с условиями произрастания/ М.М. Котов// Лесоведение. -1997. №3. - С. 51-60.

63. Крснев, И.А. Актуализация материалов лесоустройства на основе дешифрирования аэрокосмических фотоснимков/И.А. Кренев// Науч.-техн. разработки пробл. лесн. Комплекса. -1992.-С.45-47.

64. Кузьмичев, В.В. Регрессионные модели прогноза роста древостоев/ В.В. Кузьмичев, Т.Н. Миндеева, Г.Б. Кофман// Лесн.хоз-во. 1996. - № 4. - С. 43-45.

65. Кузьмичев, В. В. Связь горизонтальной структуры и динамики состава сосново-лиственничных культур / В. В. Кузьмичев, О. П. Секретенко. //Лесоведение. 2001. - № 5.1. C. 60-67.

66. Курбанов, Э.А. Древесный детрит в сосновых насаждениях Среднего Заволжья/ Э.А. Курбанов, О.II. Крапкина // Лесной журнал. 2001. - №4. - С. 27-32.

67. Курбанов, Э.А. Бюджет углерода сосновых экосистем Волго-Вятского района/Э.А. Курбанов. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2002. - 300 с.

68. Курбанов, Э.А. Методические подходы к оценке углерода древесного детрита в сосновых насаждениях Республики Марий Эл/ Э.А. Курбанов, О.Н. Воробьев// Глобал. потепление и леса Поволжья. -Йошкар-Ола, 2001. С. 154-156.

69. Лесной кодекс РФ. Новая редакция. -М: ВЕЛБИ, 2007.-64с.

70. Луганский, Н.А. Структура и динамика сосновых древостоев на Среднем Урале/Н.А. Луганский, З.Я. Нагимов.- Екатеринбург: Урал, ун-т, 1994. 140 с.

71. Мазуркин, П.М. Изменение площади места произрастания лидирующего дерсва/П.М. Мазуркин//Лесп. журн.-2001,-№ 1.-С. 14-20.

72. Минаев, В.Н. Возможности использования АФС для оценки выборочных рубок в ельниках (Ленинградская обл)/ В.Н. Минаев,С.В. Тетюхин, А.В. Любимов// Аэрокосм, методы и геоинформ. технологии в лесоведении и лесн. хоз-ве. -М., 2002. С. 281-283.

73. Миндсева, Т.Н. Динамика роста деревьев в высоту в сосновом молодняке/ Т.Н. Миндее-ва, В.Я. Каплунов// Лесоведение. 1993. - № 6. - С. 86-90.

74. Минкевич, С.И. Моделирование взаимосвязей таксационных показателей сосновых древостоев/ С.И. Минкевич//Тр. Белорус, гос. технол. ун-та. Сер. 1.Лесн.хоз-во, 2001. -№9. С. 119-122.

75. Нагимов, З.Я. Возраст крон деревьев и его применение при оценке фитомассы крон в сосняках Среднего Урала/ З.Я. Нагимов, И.С. Сальникова// Леей, таксация и лесоустройство. -Красноярск, 1997. С. 48-55.

76. Нагимов, З.Я. Моделирование роста сосновых древостоев (В условиях Зауралья)/З.Я. Нагимов//Лесн.журн.- 2000. № 5-6. - С. 31-36.

77. Наставление по отводу и таксации лесосек в лесах Российской Федерации / Федеральная служба лесного хозяйства России. М : ЮНИФИР, 1993. - 72 с

78. Нефедьев, 10. В. Совершенствование системы лесных карт при лесоустройстве / Ю. В. Нефсдьев. //Лесное хозяйство. 2001. - N 5. - С. 40-41

79. Общесоюзные нормативы для таксации лесов: Справ/ В.В. Загреев, В.И. Сухих, А.З. Швидепко, Н.Н. Гусев, А.Г. Мошкалев. -М.: Колос, 1992. 495 с.

80. ОСТ 56-69-83. Площади пробные лесоустроительные. Метод закладки. М.: Издательство стандартов: 1981. -61 с.

81. Ромасько, В.Ю. Послепожарпая инвентаризация лесных территорий по спутниковым данным/ В.Ю. Ромасько, В.Б. Кашкин, А.И. Сухинии// Исслед. Земли из космоса. 1998. - № 6.-С. 99-103.

82. Седых, В.Н. Аэрокосмический мониторинг лесного покрова /В.Н. Седых. Новосибирск: Наука, 1991.- 238 с.

83. Семенов, В.И. Принципы автоматизации картографирования и мониторинга лесов/ В.И. Семенов, В.И. Сухих// Аэрокосм, методы и геоинформ. системы в лесоведении и лесн.хоз-ве. -М„ 1998.-С. 87-90.

84. Соколов, П.А. Строение древостоев сосны естественного происхождения Марийского Заволжья/П.А. Соколов, Э.А. Курбанов, И.В. Мамаев. МарПИ. М., 1994. 3 с. - Деп. В ВИНИТИ 28.06.94, № 901-лх92.

85. Спутниковый мониторинг лесных пожаров в России. Итоги. Проблемы. Перспективы: Аналит. обзор / Отв. ред. В.В. Белова. -Новосибирск, 2003. 134 с.

86. Сухинин, А.И. Система космического мониторинга лесных пожаров в Красноярском крае/ А.И. Сухинин//Сиб. экол. журн. 1996. Т.З. -№ 1. - С. 85-91.

87. Сухих, В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве/ В.И. Сухих. -Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. 390 с.

88. Сухих, В.И. Виды и материалы дистанционных съемок, используемые в лесном хозяйстве, и их дешифровочные свойства/В.И. Сухих. М., 1984. - 17 с.

89. Сухих, В.И. Комплексный ресурсный и экологический мониторинг лесов/В.И. Сухих// Лесн.хоз-во. 1995. - № 1. - С. 5-7.

90. Сухих, В.И.; Жирин В.М.; Зиемелис Т.А.; Шаталов А.В. Оценка информативности космических фотоснимков высокого разрешения для инвентаризации лесов/В.И. Сухих, В.М. Жирин, Т.А. Зиемелис, А.В. Шаталов// Исслед. Земли из космоса. 1996. - № 2. - С. 45-56.

91. Сухих, В.И. Структура и функции геоинформационпой системы непрерывного лесоуст-ройства/В.И. Сухих// Лесн. хоз-во. 1996. - № 5. - С. 40-44.

92. Сухих, В.И. Вклад аэрокосмических методов в развитие лесного хозяйства России/В.И. Сухих// Лесн. хоз-во. 1998,- № 3. - С. 34-37.

93. Сухих, В.И. Лесопользование в России в начале XXI в/В.И. Сухих// Лесн. хоз-во.1999.-№6.-С. 8-13.

94. Сухих, В.И. О совершенствовании системы учета лесного фонда России/В.И. Сухих, А.И. Уткин//Лесп. хоз-во. 2000. - № 2. - С. 36-39.

95. Сухих, В.И. Аэрофотосъемка в современном лесоустройстве/В.И. Сухих// Лесн. хоз-во.2000.-№4.-С. 35-38.

96. Сухих, В.И. Функциональная структура космического сегмента мониторинга лесов России/В.И. Сухих// Исслед. Земли из космоса. 2001. - № 3. - С. 61-76.

97. Сухих, В. И. Структура и техническая основа системы мониторинга лесов / В. И. Сухих // Лесное хозяйство. 2001. - № 6. - С. 6-9.

98. Сухих, В. И. Становление космических методов в лесном хозяйстве России / В. И. Сухих // Лесное хозяйство. 2001. - №2. - С. 6-11.

99. Сухих, В.И. Об информативности материалов космических съемок, получаемых с современных гражданских космических аппаратов/В.И. Сухих// Аэрокосм, методы и геоин-форм. технологии в лесоведении и лесн. хоз-ве. -М., 2002. С. 207-213.

100. Сухих, В. И. Памяти Г. Г. Самойловича: (К 100-летию со дня рождения Георгия Георгиевича Самойловича, выдающегося ученого, заслуженного лесовода и географа)/ В. И. Сухих // Лесное хозяйство. 2002. - № 3. - С. 18-19.

101. Сухих, В. И. Совершенствование системы сбора информации для мониторинга лесов / В. И. Сухих // Лесное хозяйство. 2002. - № 5. - С. 2-4.

102. Сухих, В. И. О концепции лесоустройства в современной России / В. И. Сухих // Лесное хозяйство. 2003. -№ 2. - С. 31-34.

103. Сухих, В. И. Георгий Георгиевич Самойлович (к 100-летию со дня рождения) / В. И. Сухих // Лесоведение. 2003. - № 2. - С. 77-80.

104. Сухих, В. И. Информационно-инвентаризационные проблемы лесного фонда России в связи с экологизацией лесного хозяйства / В. И. Сухих, А. И. Уткип // Лесоведение. 2003. -№ 1.-С. 3-15.

105. Сухих, В.И. Проблема незаконных рубок в России и пути ее решения / В. И. Сухих // Лесное хозяйство. 2005. - № 4. - С. 2-8.

106. Третьяков, Н.В. Справочник таксатора/Н.В. Третьяков, П.В. Горский, Г.Г. Самойлович. -Л.: Гослесбумиздат, 1952. 854 с.

107. Хамарин, В.И. Интерактивное распознавание кедровых насаждений по данным аэрокосмического зондирования/ В.И. Хамарин, А.У. Кармазин, Г.И. Головин// Кедрово-широколиств. леса Дал. Востока. -Хабаровск, 1996. С. 135-136.

108. Харин, Н.Г. Применение дистанционных методов для изучения процессов опустынивания в аридной зоне/ Н.Г. Харин. М., 1984. - 15 с.

109. Харин, Н.Г. Попиксельный анализ сканериых изображений МСУ-Э для целей классификации и дешифрирования лесов/ Н.Г. Харин, О.Б. Бутусов// Аэрокосм.методы и геоинформ. системы в лесоведении и лесн. хоз-ве. -М., 1998. С. 159-161.

110. Черных, В.Л. Шкала разрядов сосновых древостоев горного Урала после подсочки/В.Л. Черных// Экол. и леса Поволжья. 2002. - № 2. - С. 237-241.

111. Черных, В.Л. Производительность сосновых древостоев в связи с почвенно-экологическими условиями Марийского Низменного Заволжья/В.Л. Черных, Р.Н. Шарафут-дипов //Сосновые леса России в системе многоцелевого лесопользования. -Воронеж, 1993. -С.112-113.

112. Черных, В.Л. Автоматизированная актуализация лесотаксационных нормативов: Дисс. на соискание учёной степени д-ра с.-х. наук. Йошкар-Ола, 2002. - 611 с.

113. Черных, В.Л. Информационные технологии в лесном хозяйстве/ В.Л. Черных, В.В. Сысуев. Йошкар-Ола: МарГТУ, 1999. - 378 с.

114. Черных, В. Л. Таксация леса. Нормативно-справочная информация/В .Л. Черных, П.М. Верхунов, А.В. Попова, О.Н. Бажин. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2006. - 188 с.

115. Черных, В.Л. Автоматизированная актуализация лесотаксационных нормативов (на примере лесов Урала): дис.докт. с.-х. наук: 06.03.02/ Черных Валерий Леонидович. Йошкар-Ола, 2002.-401 е.

116. Шаталов, А.В. Выявление вырубок по данным различных спутниковых систем/ А.В. Шаталов, С.А. Артамонов, С.В. Князева// Аэрокосм, методы и геоинформ. системы в лесоведении и лесн. хоз-ве. -М., 1998. С. 167-169.

117. Шведов, Е.И. Формирование крон и некоторые анатомо-физиологичсские особенности сосны обыкновенной на лесосеменных участках в Среднем Поволжье: дис.канд. с.-х. наук. Йошкар - Ола, 1975.- 170 с.

118. Эльман, Р.И.; Боданский Е.Д. Автоматизированное картографирование земель по аэро- и космическим снимкам/Р.И. Эльмам, Е.Д. Боданский// Аэрокосм, методы в почвоведении и их использ. в сел. хоз-ве. -М., 1990. С. 232-235.

119. Ardo J. Volume quantification of coniferous forest compartments using spectral radiance recorded by Landsat Thematic Mapper/ J Ardo // Int. J. Demote. Sens. 1992. 13, № 9, C. 1779-1786.

120. Borry, F.C. Assessing the value of monotemporal SPOT-1 imagery for forestry applications under Flemish conditions / F. C. Borry, B. P. De Roover, R. R. De Wuef, R. E. Goossens //Photogramm. Eng. and Remote Sens. -1990/ -№ 8/ -С. 1147-1153.

121. Brockhaus J. A. A comparison of SPOT and Landsat-TM data for use in conducting inventories of forest resources/ J. A. Brockhaus, S Khorram // Int. J. Remote Sens. 1992. 13, №16, C. 3035-3043.

122. Cohen, Warren B. Image spatial and spectral models for estimating conifer forest structural attributes / Warren B. Cohen, Thomas A. Spies //Proc. 14th Can. Symp. Remote Sens., Calgary, 610 May, 1991.-Ottawa, 199l.-C. 212-215.

123. Coleman T. L. Monitoring forest plantations using Landsat thematic mapper data/ T. L. Coleman, L. Gudapati, J Derrington // Remote Sens. Environ. 1990. 33, №3, C. 211-221.

124. Dixon, R. Grant. Remote Imaging Keeps an Eye on Forest Conditions / R. Grant Dixon //Photonics Spectra .-1991. -№ 8.-C. 87-88.

125. Foody G.M. Classification of tropical forest classes from Landsat TM data/ G.M. Foody, R.A. Hill // Int. J. Remote Sens. 1996.17, № 12, C. 2353-2367.

126. Gemmell, F.M. Investigation of Remotely Sensed Data tor Eliminating Forest Stand Attributes / F.M. Gemmell, D.G. Goodenough, C. Kushigbor, J. F. Meunier, R. Wiart //Proc. 14th Can, Symp. Remote Sens., Calgary, 6-10 May, 1991.-Ottawa,1991.-C. 223.

127. Hl.Heikkonen, J. Forest change detection applying landsat thematic mapper difference features: a comparison of different classifiers in boreal forest conditions / J. Heikkonen, J. Varjo //Forest Sc., 2004; Vol. 50,-№5.-P. 579-588.

128. Hewitt Mason J. Synoptic inventory of riparian ecosystems: The utility of Landsat Thematic Mapper data/ Hewitt Mason J// Forest Ecol. and Manag. 1990. 33-34, №1-4, C. 605-620.

129. Hildebrandt, Gerd. Fernerkundung in der Forstwirtschaft /Hildebrandt Gerd //ZPF :Z. Photo-gramm und Fernerkund. -1993.-№ 4.-C. 135-138.

130. Jaakkola, S. Р/ Applicability of spot for forest management /Jaakkola S. P. //Adv. Space Res. -1989 .-№ 1 ,-C. 135-141.

131. Koch, B. Vergleichende Auswertung unterschiedlicher Bildverarbeitungsalgorithmen fur ei-ne Waldkartierung auf der Basis von multispektralen SPOT-l-Daten / B. Koch, B. Forster, M. Munsterer//ZPF :Z. Photogramm und Fernerkund. -1993.-№ 4.-C. 143-149.

132. Lai, J. R. Effect of scale on vegetation mapping by remote sensing / Lai J. R., Prajapati R. C// Indian Forest. 1989.115, №6, C. 372-377.

133. Maniere, R. Comparative performance results between LANDSAT Thematic Mapper and SPOT 1 high resolution visible imagery for Mediterranean forest inventory / R. Maniere, J. Cour-boules //Adv. Space Res. -1989 .-№ 1 ,-C. 125-134.

134. Maplnfo Professional полнофупкциональная геоинформационная система Электронный ресурс./ Maplnfo Professional. - Режим доступа: http://www.esti-map.ru/Пpoдyкты/Пpoгpaммы MapInfocorporation/MapInfoProfessional/, свободный. - Загл. с экрана.

135. Naesset, E. Positional accuracy of boundaries between clearcuts and mature forest stands delineated by means of aerial photointerpretation / E. Naesset //Canad. J. Forest Res., 1998; Vol.28, -№ 3,- P. 368-374.

136. Natarajan, T. Applicability of IRS-1A data for mapping of forests in Western Ghats: A case study / T. Natarajan, V. Nagarathinam, K. Padmavathi, R. Selladurai, K. Hamsanandam //Natur. Resour. Manag. :Nav Perspect. -Bangalore, 1992. -C. 320-324.

137. Scheer, L. Growing stock assessment and regionalization employing IKONOS satellite data / L. Scheer, R. Sitko // Schriften aus der Forstlichen Fak. der Univ. Gottingen. -Frankfurt am Main, 2005. Bd. 138.-P. 303-31 1.

138. Sulong, I. Classification of mangrove forest by using 1:40 000-scale aerial photographs /I. Su-long, I. Hashim//Forest Ecol. and Manag. .-1990.- № 1-4 .-C. 583-592.

139. Varjo, J. Change detection and controlling forest information using multi-temporal Landsat TM imagery / J. Varjo. Helsinki, 1997. - 64 c.

140. Vogelmann J. E. Use of thematic mapper data for the detection of forest damage caused by the pear thrips/ J. E. Vogelmann, Rock Barrett N// Remote Sens. Environ. 1989. №3. - C. 217-225.

141. Фрагмент изображения полученного с ИСЗ «Landsat-7» на территорию Кокшайского лесничества

142. Кокшайского лесхоза, комбинация 4-3-2

143. Фрагмент изображения полученного с ИСЗ «Landsat-7» на территорию Кокшайского лесничества

144. Кокшайского лесхоза, комбинация 4-5-3о

145. Примечание: А возраст, В - класс бонитета (по порядку за исключением 16), К - коэффициент состава, Н - средняя высота, D - средний диаметр, Р - относительная полнота, М - средний запас на 1 га, N - количество наблюдений в классе.

146. Средние таксационные показатели сосняков искусственного происхождения