Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Состояние изученности проблемы. Цель исследования
1.1. Основные этапы развития системы учета лесов России
1.2. Обзор систем мониторинга, связанных с оценкой состояния окружающей среды
1.3. Дистанционные методы и оценка состояния окружающей среды
1.4. Цель исследования и пути ее реализации
Глава 2 Программа и методика исследования. Объем и характеристика исходных материалов
2.1. Программа исследования.
2.2. Характеристика аэрокосмического полигона и опытных участков
2.2.1. Лисинский аэрокосмический и ГИС-полигон
2.2.2. Гатчинский таксационно-дешифровочный полигон
2.2.3. Нижнесвирский государственный заповедник
2.2.4. Стационар «Вепсский» (Сондальский участок)
2.3. Оценка состояния окружающей среды в Ленинградской области
2.4. Методика полевых работ и первоначальной обработки данных
2.5. Объем и характеристика исходных материалов
Глава 3 Исследование информационных возможностей современных материалов ДЗЗ и их пригодности для оценки состояния лесных экосистем
3.1. Калибровка материалов дистанционного зондирования с
оценкой их пригодности для экологического мониторинга
3.1.1. Преобразование изображений и снимков в единые форматы растров
3.1.2. Геометрическая коррекция изображений
3.1.3. Коррекция цветопередачи КФС в интерактивном режиме в программном комплексе ENVI (Использование модуля FLAASH)
3.1.4. Выравнивание яркостных характеристик изображений
3.2. Рекомендуемые приемы калибровки цифровых и оцифрованных аналоговых аэрофотоснимков и материалов аэровидеосъемки методами коррекции качества изображений
3.3. Определение спектральных оптических характеристик исследуемых объектов 5
3.4. Эталоны для оценки изменений скорости роста насаждений под воздействием природных и техногенных факторов
3.4.1. Модели насаждений 83
3.4.2.Выводы: определение основных таксационных показателей совокупностей насаждений по дешифровочным (Т =
f(DT))
Глава 4 Дешифрирование объектов мониторинга и определение их морфологических показателей по МДЗЗ разных масштабов и разрешения
4.1 Использование моделей отражения и спектральных индексов для определения характеристик лесов южной и средней тайги
4.2. Выявление и оценка изменений характеристик лесов по временным сериям АКФС высокого разрешения
4.3. Особенности использования АКФС среднего разрешения для картографирования и оценки состояния лесов крупных регионов
4.4. Результаты оценки достоверности и точности дешифрирования земель различных категорий по МДЗЗ
Выводы и рекомендации по оценке состояния окружающей среды на основе дистанционного мониторинга за лесной растительностью
1. Наземная основа дистанционного мониторинга 124
2. Компонента МДЗ 134
3. ГИС - составляющая обработки, анализа и представления результатов
Библиографический список
- Дистанционные методы и оценка состояния окружающей среды
- Стационар «Вепсский» (Сондальский участок)
- Коррекция цветопередачи КФС в интерактивном режиме в программном комплексе ENVI (Использование модуля FLAASH)
- Особенности использования АКФС среднего разрешения для картографирования и оценки состояния лесов крупных регионов
Введение к работе
Актуальность темы определяется необходимостью разработки новой технологии дистанционного мониторинга за лесной растительностью природных территориальных комплексов разных рангов для оценки состояния окружающей среды по результатам ранней диагностики проявлений воздействия природных и техногенных факторов. Результаты исследования создают основу для организации системы всероссийского дистанционного мониторинга за состоянием природных растительных покровов, непрерывного пополнения баз картографических и атрибутивных данных о состоянии окружающей среды в ее динамике и статике. Оперативная и достоверная информация будет использована для разработки мероприятий по сохранению и улучшению экологической обстановки в регионе, а также государственной и региональной политики природопользования. Разработка такого рода технологий соответствует концепции развития российских регионов, позволяет решить такие масштабные задачи, как кадастровая оценка земель (включая земли лесного фонда) и определение экологического и ресурсного потенциала лесов. Полученные результаты позволят обосновать выбор особо ценных насаждений для дополнения сети особо охраняемых природных территорий.
Цель работы: разработка рекомендаций по организации дистанционного экологического мониторинга с использованием биоиндикационных методов и геоинформационных технологий. Работа базируется на картографическом методе исследования окружающей среды, ландшафтном методе классификации территории изучаемого объекта, аналитической оценке формализованных признаков дешифрируемых объектов по материалам ДЗЗ и ГИС - анализе взаимосвязей объектов, явлений и процессов в пространстве изучаемого полигона.
Объект исследования: лесные экосистемы южной и средней тайги, включая их наиболее физиономичную часть - полог насаждений основных лесообразу- ющих пород Северо-Запада России.
Предмет исследования: фитоиндикационные свойства и параметры древо- стоев и полога насаждений для диагностики состояния окружающей среды под воздействием естественных и антропогенных факторов.
Основные задачи исследования:
-
Изучить разработанные к настоящему времени системы экологического мониторинга, включая системы, основанные на биоиндикационных и геохимических принципах;
-
Проанализировать материалы дистанционного зондирования ландшафтной оболочки Земли с оценкой их пригодности для определения формализованных морфологических показателей, которые можно было бы использовать для характеристики состояния и динамики лесных экосистем разных рангов;
-
Подобрать и модифицировать геоинформационные системы и технологии, оптимальные для дистанционного мониторинга;
-
Разработать методику и технику оценки плотности и цветности фотоизображений объектов для автоматизированного дешифрирования показателей насаждений и их полога по оцифрованным аналоговым АКФС и нефотографическим цифровым снимкам;
-
Сформулировать и обосновать рекомендации по дистанционному мониторингу состояния лесонасаждений с учетом сезонности наблюдений и продолжительности воздействия природных и техногенных факторов;
Научная новизна результатов исследования состоит в рекомендациях по организации дистанционного экологического мониторинга, базирующегося на оценке дехромации, дефолиации и деградации лесонасаждений с использованием интерактивного дешифрирования оцифрованных аналоговых и нефотографических цифровых АКФС. Для достижения цели исследования впервые были совместно проанализированы совокупности кривых спектральной яркости, коэффициентов оптической плотности и вегетационных индексов насаждений южной и средней тайги на примере лесов Ленинградской области. Впервые был разработан алгоритм дешифрирования уровней воздействия природных и техногенных факторов на древостои южной и средней тайги по материалам дистанционных съемок среднего, высокого и сверхвысокого разрешения; техника определения степени влияния отдельных факторов и их совокупностей на лесные массивы на протяжении периодов разной продолжительности. Составлены эталоны для количественной оценки морфологических показателей насаждений и их образов на материалах дистанционных съемок для объективного определения степени воздействия различных факторов на лесные массивы. Разработаны методика и техника использования результатов исследования с применением ГИС-технологий.
Положения, выносимые на защиту:
-
-
Методика и техника определения состояния древостоев по уровням дехромации, дефолиации и деградации (отпада), в результате одномоментных и продолжительных воздействий естественных и техногенных факторов с использованием визуального, интерактивного и автоматизированного дешифрирования материалов дистанционного зондирования и геоинформационных технологий.
-
Эталоны, показатели, коэффициенты и вегетационные индексы в цифровой, образно - знаковой и табличной форме для определения степени воздействия природных и техногенных факторов на состояние насаждений и их полога по материалам ДЗЗ и выборочных наземных обследований.
-
Рекомендации по организации дистанционного экологического мониторинга и результаты его опытно-практического применения на примере Тосненской промышленной зоны Ленинградской области.
Практическая значимость работы. Результаты исследования могут быть использованы при организации экологического мониторинга на всей территории Российской федерации, в деятельности экологических организаций, лесоустроительных предприятий и организаций, связанных с изучением и использованием лесных ресурсов. Особое значение имеют разработанные рекомендации для охраняемых природных территорий, лесов повышенной природоохранной ценности, при совершенствовании охраны лесов от пожаров, энтомологических вредителей и болезней.
Личный вклад. Все этапы исследования выполнены с личным участием автора. Автор лично участвовал в сборе полевого материала. Классификация, обработка, анализ данных и их представление были выполнены лично автором с использованием математико-статистических методов и оформлены в картографической и описательной форме.
Обоснованность и достоверность результатов исследования подтверждаются высокой степенью совпадения результатов дешифрирования с наземными данными, полученными на пробных площадях, в выделах уточненной таксации и ландшафтных профилях, заложенных на полигоне в качестве «наземной правды». Использование современных методов сбора и обработки информации, объема исходных данных, необходимого и достаточного для обеспечения заданной точности результатов исследования, позволили получить обоснованные и достоверные результаты.
Апробация и публикация результатов работы. Основные положения диссертации изложены в 13 печатных работах, из них 5 статей опубликованы в журналах из перечня ведущих периодических журналов. Результаты исследований доложены, обсуждены и получили положительную оценку на 6 научно- практических конференциях разного уровня. Для выполнения научно- исследовательского проекта были получены гранты от Правительства Санкт- Петербурга в 2007 и 2008 годах, в 2009 г. - грант Шведского университета сельскохозяйственных наук (научно - исследовательская лаборатория SLU в Алнарпе), а также Начальный Грант от Cross - Border University при Университете Восточной Финляндии в 2010 году.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения и четырех глав, включая выводы и практические рекомендации. Объем работы составляет 165 страниц, в том числе 24 таблицы и 31 рисунок. Библиографический список включает 205 наименований, в том числе 18 статей, опубликованных автором.
Дистанционные методы и оценка состояния окружающей среды
Первые упоминания о попытках организации учета лесов относятся к началу XVIII века. В 1703 году был опубликован подписанный Петром I Указ о необходимости обследования лесов России для выявления отборной древесины, необходимой для постройки военных и торговых кораблей. Однако научно обоснованные рекомендации по устройству лесов и организации хозяйства в них были изложены только в 1826 году.
Разработанная к середине 80-ых г. XX века за почти двухсотлетний период система учета российских лесов соответствовала государственной лесной политике, методам управления хозяйством и уровню производственных отношений того времени [Моисеев, 1993; Писаренко, Страхов, Филипчук, 1995; Филипчук, 1998]. Эту систему можно считать лесным мониторингом: учеты были построены на использовании единой совокупности методик и заданной повторяемости. Их результаты были сопоставимыми и предоставляли возможность оценивать динамику лесных ресурсов на локальном, региональном и национальном уровнях
На современном этапе социально - экономического развития России должна быть предложена другая система инвентаризации ресурсов лесных экосистем, которая учитывала бы новые реалии экономических отношений.
На разных этапах лесохозяйственной наукой и лесоустроительной практикой были рекомендованы методы и технологии учета лесных ресурсов в зависимости от целей, условий и особенностей их проведения [Федосимов, 1986]. Абсолютное большинство из них было направлено на оценку главного ресурсного компонента лесных экосистем - древесины. Другие ресурсы оценивались по упрощенным методикам или ими пренебрегали вообще [Дмитриев, Мурахтанов, Сухих, 1989]. На протяжении всего периода развития лесоустройства, в России так и не были разработаны научно обоснованные методы и технологии комплексной инвентаризации растительных природных ресурсов и отслеживания динамиуи их состояния.
Наиболее развитыми и пригодными к практическому применению являются методы и технологии, основанные на использовании аэрофотоснимков и сплошной повыдельной инвентаризации с разной степенью генерализации результатов. Правомерность их использования обоснована результатами многочисленных исследователей [Дмитриев, Мурахтанов, Сухих, 1989; Мошкалев, 1986] и закреплена действовавшей в 2000 - г. лесоустроительной инструкцией [ВНИИЦлесресурс, 1995]. Такой подход к инвентаризации лесов был обусловлен гарантированным бюджетным финансированием и долго сдерживал развитие малозатратных выборочных методов лесоинвентариза-ции даже для труднодоступных лесов Сибири и Дальнего Востока.
Выборочные методы инвентаризации лесов разрабатывались в СССР с 20-ых годов прошлого века. Их разработкой в разное время занимались такие исследователи, как С.А. Богословский, Н.П. Курбатский, Н.П. Анучин, B.C. Чуенков, А.Н. Федосимов, К.Е.Никитин, А.З. Швиденко, Б.И. Подмаско и др.
В ряде стран Европы и Америки все сведения о лесах страны получают практически полностью на основе выборочных инвентаризаций. Фактически: малозатратного мониторинга.
На протяжении ряда лет НИИЛХ с ВО "Леспроект" применяли и анализировали различные схемы выборки (систематическую с одинарным и групповым размещением площадок, стратифицированную до проведения и после проведения инвентаризации лесов); различные методы измерений, различные размеры выборки и единицы выборки. По результатам их анализа разработаны методики и технологии выборочной инвентаризации леса.
В Институте леса СО АН СССР был разработан ландшафтно - статистический метод инвентаризации лесов [Калашников Е.Н., Киреев Д.М., 1978], а НИЧ ВО "Леспроект" [Данюлис, Осипенко, 1979] в 70-х годах про 13 шлого столетия разработал фотостатистическую инвентаризацию резервных лесов в удаленных и труднодоступных районах страны, при которой получение всех необходимых данных базируется на дешифрировании АФС и КФС.
Одной из главных задач всех выборочных методов является стратификация территории объекта. Стратификацией достигается разделение лесного фонда на однородные части. Количество возможных страт может исчисляться сотнями. В пределах страт осуществляется пропорциональная выборка или оптимальная выборка (доля от всей совокупности в объекте, пропорциональная численности, изменчивости страт и веса единицы выборки в страте).
У. Кокрен [1976] показывает, что общая дисперсия изучаемого признака при пропорционально стратифицированной выборке может возрастать по сравнению со случайной, если дисперсия признака между стратами а пгх меньше средней из дисперсий внутри страт а ах. Иначе говоря, если общая дисперсия
При стратификации преследуется цель разложить общую дисперсию определенного признака в объекте наилучшим образом, максимально сократив дисперсию признака в стратах за счет увеличения дисперсии между стратами а1ПХ. Это допустимо лишь до определенного предела, после которого эффект от стратификации снижается.
Е. П. Данюлис и Г. С. Осипенко [1979] приходят к выводу о том, что на основе полученной ими зависимости объема выборки от числа страт, можно определить число страт (174), до которого общий объем выборки снижается.
По способам отбора (систематический или случайный) наибольшее распространение получил систематический отбор, который используется во всех странах. Он часто используется при двойной стратифицированной выборке из фотопроб с обследованием части из них в натуре. Н.П.Анучин [1977] отмечал, что инвентаризация по стратам дает лучшие результаты, чем при случайной выборке, а систематическая выборка дает еще лучший результат, чем инвентаризация по стратам.
У. Кокрен [1976] в связи с более равномерным распределением систематической выборки по совокупности находит, что этот отбор является более репрезентативным и точным по сравнению с простым и стратифицированным случайным отбором.
Систематический отбор проводится площадками, число которых определяется изменчивостью объекта. Шощадки размещаются в одиночку или группами (кластерами) с равномерным расположением по площади. Группировкой площадок сокращает затраты, связанные с переходами между площадками [Никитин, Швиденко, 1978; Федосимов, Чуенков, 1968].
Оценка влияния группировки на выборочную дисперсию запасов, точность результатов инвентаризации, оптимизация элементов выборки и ее размещения, повышение эффективности учета лесов являются вопросами первостепенной важности, требующими детального рассмотрения.
По принципу получения данных о лесном фонде методы учета можно разделить на две группы - аналитические и статистические [Вагин, 1966; Архипов, Березин, 2006].
В аналитических методах первичной единицей инвентаризации является выдел. Лесной фонд объекта расчленяется на выделы, устанавливается характеристика каждого из них, и для получения итоговой характеристики объекта данные выделов суммируются.
Стационар «Вепсский» (Сондальский участок)
Ленинградская область является неоднородным объектом практически по всем оценочным показателям. Восточные и западные районы области настолько отличаются состоянием окружающей среды, что для их оценки можно было бы предложить совершенно разные показатели, критерии и рассчитанные на их основе индексы. Северные и южные районы в меньшей степени отличаются уровнем хозяйственного освоения и степенью промышленного загрязнения, но и этот вектор требует дифференцированных методов оценки. Общая характеристика экологического состояния ЛО приведена на рис. 5.
Приоритетными объектами дистанционного мониторинга в Ленинградской области являются все особо охраняемые природные территории. Кроме того, к приоритетным объектам относятся не включенные в список, но экологически значимые особо - защитные участки (ОЗУ) лесохозяйственного назначения и воспроизводственные участки (ВУ), организованные в охотничьих хозяйствах на временной и постоянной основе. В дополнение к перечисленным объектам, на рис. 4 позиционированы еще четыре объекта, которые можно отнести к категории «охраняемый ландшафт»: Выборгский, То-сненско-Волховский, Тихвинско-Бокситогорский и Подпорожский.
Особый режим ведения хозяйственной деятельности в пределах выделенных территорий позволил бы сохранить исторический облик типичных для Ленинградской области ландшафтов.
Кроме ООПТ разного ранга, объектами первоочередного внимания следует считать территории, примыкающие к промышленно развитым центрам. Особое внимание следует уделить урбанизированным территориям с развитыми экологически опасными производствами. Именно в этих регионах сеть эталонных точек «наземной правды» должна быть максимально густой и создаваться в первую очередь.
К приоритетным полигонам дистанционного мониторинга относятся Кингисеппско - Сланцевский, Усть-Лужский, Тосненский, Приморский, Вы-боржско - Высоцкий, Бокситогорский, Киришский и др. Наиболее проблемным регионом исследуемой территории является пригородная зона Санкт -Петербурга, в которой тесно переплелись проблемы промышленного и рекреационного характера. Их решение еще более усложняется желанием общественности сохранить объекты культурного и исторического значения при обеспечении максимальной комфортности проживания.
Полевые работы состояли в организации первоначальной сети наземных эталонов мониторинга для обеспечения достоверности результатов дешифрирования материалов дистанционных съемок, настройки и калибровки спектральных яркостных характеристик на материалах цифровой съемки и оптической плотности - на аналоговых фотографических.
В качестве эталонов использованы постоянные и временные пробные площади, выдела уточненной измерительно-глазомерной и выборочно - перечислительной таксации, а также ландшафтные профили, характеризующие связь морфологических показателей насаждений и рельефом.
Закладка полевых объектов производилась в соответствии с разработанной Г. Г. Самойловичем [1966] и И. Д. Дмитриевым [1989] методикой, с дополнениями и изменениями, обусловленными спецификой данной темы.
В частности, все пробные площади и выделы уточненной таксации на территории Лисинского учебно-опытного и Гатчинского лесхозов были заложены без отступлений от классической методики, тогда как в Нижнесвир-ском государственном заповеднике и природном парке «Вепсский лес» (Сон-дальский участок) пробы закладывались с набором деревьев методом «полярной засечки» [Любимов, 1999].
Использованная методика дает возможность оценить не только структуру насаждения в ее «наиболее типичной части», но исследовать все пространство насаждения, как в центральной части, так и пограничной с соседними насаждениями. Данный тип пробной площади сочетает все положительные качества геометрически правильных прямоугольных проб и круговых площадок. Одновременно с этим, закладка круговых проб требует меньших трудозатрат [Любимов, 1999].
На всех пробных площадях были определены такие основные морфологические и дешифровочные показатели, как: средние диаметры, высоты и абсолютные полноты элементов леса; состав, средние высоты, абсолютные и относительные полноты ярусов; их запасы, классы бонитета и типы леса исследуемых насаждений. Кроме того, были определены все доступные дешифровочные показатели исследованных насаждений. К ним относятся: высоты и диаметры крон по элементам леса, сомкнутость полога и средние расстояния между деревьями, их густота и, главное, дешифровочный состав насаждений. Для всех пробных площадей были посчитаны количества деревьев, формирующих видимый на аэрофотоснимках определенного масштаба полог и их распределение по ступеням толщины, высоты и диаметров крон.
Такого рода полевые работы предоставили возможность вычислить «видимые на снимках» средние диаметры элементов леса, высоты, диаметры крон и другие дешифровочные аналоги таксационных показателей, которые позволяют вычислить переходные коэффициенты от дешифровочных показателей к таксационным.
В процессе полевых работ были использованы современные измерительные инструменты, соответствующие стандартам и обеспечивающие высокое качество измерений.
Для обработки полевых материалов были использованы возможности, предоставляемые программной оболочкой Microsoft Excel, совокупностью программ STATISTICA и программой графического представления результатов математико-статистической обработки CurveExpert .
Картографическое оформление и представление материалов было выполнено с использованием оболочки профессиональной ГИС "MapInfo-7.5", а обработка графических изображений в растровых форматах - с использованием научно-исследовательской ГИС "IDRISI for Windows".
Презентация иллюстраций-растров производилась с использованием оболочек Paint Shop Pro, Photoshop и CorelDraw! Синтез и анализ материалов дистанционных съемок выполнялся с помощью программы "Image Analyst", MatLab и стандартного набора программ STSTISTICA. Все программные средства являются сертифицированными и по результатам калибровки обеспечивали заданную достоверность и точность результатов.
Коррекция цветопередачи КФС в интерактивном режиме в программном комплексе ENVI (Использование модуля FLAASH)
Традиционными моделями совокупностей насаждений, сгруппированных в соответствии с какими-либо классификационными категориями являются таблицы хода роста [Бурневский, 1968; Высоцкий, 1962; Горский, 1962; Загреев, Сухих, Швиденко, Гусев, Мошкалев, 1991; Козловский и Павлов, 1967; Моисеев, Мошкалев, Нахабцев, 1968; Мошкалев и др., 1965; Третьяков, Горский, Самойлович, 1965]. В них приведены предполагаемые значения основных таксационных показателей: средних высот и диаметров древостоев, абсолютных и относительных полнот, сомкнутости полога, диаметров крон основных и сопутствующих элементов леса, таксационного состава и т.п. Обычно насаждения группируются в пределах естественно - исторических рядов (по классам возраста и группам производительности: классам бонитета, типам леса, классам бонитета в пределах групп типов леса и т.п.).
Простота использования таблиц обусловила их широкое распространение, но к настоящему времени они в значительной степени утратили свои преимущества в связи с развитием информационно-вычислительных комплексов, способных прямо реализовать математико-статистические модели любой сложности. Простейшими математико-статистическими моделями роста являются функции роста, воспроизводящие динамику основных таксаци-онно-дешифровочных показателей по классам или группам возраста и системы корреляционных уравнений, позволяющих связать важнейшие показатели древостоев элементов леса, насаждений и их групп.
Для моделирования роста исследованных насаждений были использованы следующие функции роста: линейные по параметрам, дробных преобразований, степенных и экспоненциальных преобразований, преобразований Митчерлиха, степенно-показательные и особые функции (табл. 5.2). Возможности и особенности применения данных функций были проанализированы в обзоре А. К. Кивисте «Функции роста леса» [Кивисте, 1988].
Связи между таксационными (D1;3, G, Ро и М) и дешифровочными (hm, Ps, Dk, lk, lm, N) показателями древостоев успешно используются при аналитическом и измерительном дешифрировании крупно- и среднемасштабных аэрофотоснимков [Белов, 1959; Вавилов, Дмитриев, Любимов, 1980; Да-нюлис, Жирин, Сухих, Эльман, 1989; Киреев, 1977; Любимов, 1999; Сухих В. И., Гусев Ы. Ы., Данюлис, 1977; Филипчук, 1995; Manual of Remote Sensing, 1984].
Современная концепция развития российского лесоустройства и охраны окружающей среды базируется на более активном использовании МДЗЗ высокого пространственного разрешения [ФСЛХР, 1999]. Реализация данной концепции должна сопровождаться дальнейшей разработкой математико -статистических моделей отдельных насаждений и их совокупностей, объединенных в соответствии с различными принципами группировки. Одним из вариантов объединения насаждений в совокупности, является использование естественных ландшафтных закономерностей строения территории регионов [Исаченко, 1995; Киреев, 1999; 2008]. Их применение позволило бы решить проблему достоверности и точности аналитико-измерительного дешифрирования в принципе, обеспечивает универсальный подход к классификации насаждений в зависимости от разряда лесоинвентаризации, типа и величины объекта лесоустройства: с использованием всего спектра единиц иерархии природных территориальных комплексов.
При проработке вопросов исследования были использованы следующие традиционные способы группировки насаждений: Таблица 7. Функции роста (ФР), использованные для моделирования динамики ТДП насаждений Северо-Запада России и Восточной Финляндии. п/п Название ФР Вид функции
В публикациях ряда исследователей убедительно доказана необходимость использования естественной, ландшафтной классификации территории объектов инвентаризации [Романюк, 1994; Громцев, 1993; Исаченко, 1996; Калашников, Киреев, 1979, 1999, 2000; Любимов, 1999; Сухих, 1999].
Для решения поставленной задачи исходные данные были сгруппированы следующим образом.
AVHRR): По классификационным категориям, сформированным в соответствии с методикой стратификации объектов ландшафтной оболочки Земли на снимках из космоса высокого и среднего разрешения.
Так, в соответствии с принятой классификацией ландшафтов [Исаченко, 1995; Киреев, 1999, 2000], для характеристики лесного фонда Ленинградской области были сформированы перечисленные выше совокупности для двух ландшафтных провинций (Южно-карельской провинции Балтийского щита и Северо-Западной таежной провинции Русской равнины), трех подпровинций (двух южно-таежных и одной среднетаежной), трех ландшафтных округов и 34 ландшафтов. Их границы приведены на рис. 1 [Исаченко, 1995].
Для решения задач учета лесных ресурсов на региональном, межрегиональном и национальном уровнях могут быть сформированы совокупности насаждений, в основу которых были бы положены компоненты ландшафтной классификации высших рангов: провинции, подзоны, зоны и секторы. Таким образом, удалось практически объединить методы группировки исходного материала, традиционно используемые в лесной таксации и современный ландшафтно-типологический подход к обобщению данных, используемый в географических исследованиях. Перечень показателей и типов использованных уравнений приведен в табл. 7.
В таблице 4.4 приведены уравнения регрессии, вычисленные для определения таксационных показателей по дешифровочным для сосняков пониженной производительности Ижорского ландшафта Ленинградской области. Отдельные простые и множественные уравнения регрессии проиллюстрированы на рис. 8 и 9.
Особенности использования АКФС среднего разрешения для картографирования и оценки состояния лесов крупных регионов
Для использования картографического метода анализа состояния природных территориальных комплексов и окружающей среды можно рекомендовать следующие компоненты геоинформационных технологий:
Любая оболочка профессиональной полнокомпонентной ГИС может быть принята за основу информационного обслуживания дистанционного мониторинга. Современные ГИС потенциальных пользователей имеют возмож 137 ность экспорта - импорта текстовых, растровых и векторных форматов, включая И - нет и Медиа.
Обязательным компонентом аппаратного комплекса дистанционного мониторинга является информационный блок, предназначенный для обработки растровых изображений и материалов дистанционного зондирования Земли. В настоящее время для решения задач дистанционного мониторинга можно рекомендовать такие программные оболочки, как «IDRISI» (в версиях «For Windows». «Kilimanjaro» и «Taiga»), GeoDraw - GeoGraph и др.
Необходимость совместной обработки больших массивов картографических и атрибутивных данных, зарегистрированных в специфических форматах, предполагает организацию внешней картографической объектно - ориентированной базы данных [Никишин, 2005].
В связи с принципиальными различиями в организации массивов данных основной и внешней БД необходим инструмент для координации их работы - системы управления базами данных, которые формируются под конкретные конфигурации геоинформационных систем. Алгоритмы выполнения этих работ разработаны и могут быть модифицированы в соответствии с требованиями конкретных БД.
Каждая из ГИС содержит стандартный набор картографических слоев, является открытой и может быть дополнена любыми картографическими и атрибутивными таблицами с возможностью их редактирования и многоаспектного представления.
Внешние картографические объектно - ориентированные базы данных должны быть достаточно полными как для автономного функционирования, так и совместной работы с ГИС административных, экологических, землеустроительных и кадастровых органов управления на локальном и региональном уровне.
Стандартные запросы, оформленные в форматах Access, обеспечивают эффективное использование геоинформационных ресурсов независимо от уровня подготовки пользователя. Подготовленным пользователям обеспечена возможность редактирования запросов и получения широкого спектра дополнительной информации. Обработка растров и сшшков
Обработка растров (карт в растровых форматах, отдельных снимков и т.д.) и МДЗЗ, приведенных к единым форматам заключается в калибровке к одному уровню качества, одинаковой плотности и цветности. На синтезированных условно цветных изображениях цвета объектов ландшафтной оболочки Земли должны соответствовать стандартам (в том числе и разработанным в процессе данного исследования). Существенные отклонения от стандартов являются сигналами для детального анализа с выявлением уровня воздействия, его характера, возможных последствий и выбора обоснованных путей нормализации обстановки.
Для выявления отклонений в состоянии объектов предлагается использовать методы оценки их спектральной яркости и оптической плотности. Оба метода направлены на раннюю диагностику нарушении в состоянии насаждений и основаны на определении уровней дехромации и дефолиации полога насаждений. Оба метода прошли опытно - производственную проверку и могут быть использованы для практического использования в таежных лесах Северо -Запада России.
Методы дефолиации и дехромации являются эффективными в случае залповых выбросов промышленных поллютантов и интенсивных воздействий других неблагоприятных факторов. Количественная оценка уровней воздействия должна производится сопоставлением хода роста стандартных (нормализованных) насаждений и реальных насаждений - объектов воздействия. Для количественной оценки воздействия в процессе данного исследования были составлены таблицы хода роста «стандартных насаждений» южной и средней тайги.
С их помощью можно оценить влияние различных факторов на все основные оценочные показатели насаждений: средние диаметры и высоты, абсолютные и относительные полноты, сомкнутость полога, запасы древостоев, а также и производные показатели: состав древостоев, классы состояния и бонитета.
Таким образом, предлагаемый метод предоставляет возможность количественного определения ущерба лесным экосистемам, который наносится в результате (или в процессе) воздействия различных факторов. Снижение темпов роста приводит к уменьшению скорости накопления запаса и увеличению отпада, что можно оценить в объемных показателях и денежном выражении. Аналогичный подход можно использовать не только для лесонасаждений, но и для оценки растительных объектов Северо-Запада России.
Похожие диссертации на Дистанционный мониторинг состояния лесных экосистем южной и средней тайги с использованием ГИС-технологий
-
