Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Состояние проблемы исследования лесных земель аэрокосмическими методами. анализ современных направлений космического мониторинга лесов 12
1.1 Современное развитие систем дистанционного зондирования Земли и их оценка для задач мониторинга лесных земель 12
1.1.1. Анализ современных систем дистат (ионного зондирования земной поверхности 12
1.1.2. Проблемы, связанные с исследованием лесов по данным дистанционного зондирования Земли 17
1.2 Особенности получения информации о параметрах и состоянии лесных экосистем по аэрокосмическим данным дистанционного зондирования 23
1.3 Анализ уровня современных технологий аэрокосмического исследования лесов 31
1.3.1. Отечественный опыт исследования лесов аэрокосмическими методами 31
1.3.2. Оценка зарубежных достижений в области обработки спутниковой информации для изучения состоянии лесных земель 39
Глава 2 Анализ природно-хозяйственных условий белгородской области и обоснование необходимости применения аэрокосмических методов для изучения лесных земель ее территории 48
2.1 Природные особенности территории Белгородской области.. 48
2.2 Физико-географическое районирование Белгородской области 50
2.3 Характеристика состояния и использования лесного фонда Белгородской области, задачи его мониторинга 56
2.3.1. Анализ проблемы кадастровой лесов и учета лесных земель 56
2.3.2. Общие сведения о лесном фонде Белгородской области 59
2.3.3. Хозяйственная деятельность в лесах, проблемы и задачи их мониторинга 62
Глава 3 Оценка состояния и динамики лесных земель по материалам космической съемки 67
3.1. Схема оценки влияния параметров лесного насаждения на его спектральные отражательные свойства 61
3.2 Атмосферная и радиометрическая коррекции спутниковых изображений 73
3.3 Анализ информативности спектральных диапазонов и ин-, дексов для определения таксационных характеристик, лесных насаждений .78
3.3.1. Выбор спектральных диапазонов и индексов 78
3.3.2. Выбор и обоснование объектов исследования 83
3.3.3. Данные лесотаксационных обследований и их анализ... 85
3.3.4. Статистический анализ данных спектральной обра
ботки снимков и данных лесотаксационных обследований... 90
3.4 Методика оценки связи между таксационными показателями насаждений и их спектральными отражательными свойствами 92
3.5 Картографирование лесопокрытых земель Белгородской области по материалам космической съемки 96
3.5.7. Особенности картографирования лесных земель по материалам ДЗЗ 96
3.5.2. Создание карты лесопокрытых земель способом дешифрирования снимков 98
3.6 Технология детектирования изменений в лесах Белгородской области по данным съемки Landsat ТМ 102
3.6. 1. Особенности детектирования изменений в состоянии лесных насаждений 102
3.6.2. Оценка многолетних изменений экологического состояния лесных массивов Белгородской области 103
Глава 4 Результаты исследования параметров. лесных насаждений по их спектральным отражательным свойствам 111
4.1 Информативность спектральных показателей для оценки параметров лесного насаждения 111
4.1.1, Результаты корреляционного анализа характеристик насаждения и спектральных показателей, направленные на выявление наиболее информативных диапазонов и индексов 111
4.1.2. Результаты дисперсионного анализа параметров насаждения и спектральных показателей, направленные на выявление наиболее информативных индексов и диапазонов. 117
4.1.3. Итоговые результаты, полученные на основании корреляционного и дисперсионного анализов 124
4.2 Оценка количественных связей между параметрами лесных насаждений и их спектральными отражательными свойствами 127
4.2.1. Анализ зависимости между параметрами лесных насаждений и их спектральными показателями : 127
4.2.3. Оценка уравнений зависимости по данным 2009-2010 годов 134
4.3 Картографирование таксационных характеристик лесных насаждений по материалам космической съемки 141
Заключение 146
Список литературы 148
- Проблемы, связанные с исследованием лесов по данным дистанционного зондирования Земли
- Оценка зарубежных достижений в области обработки спутниковой информации для изучения состоянии лесных земель
- Схема оценки влияния параметров лесного насаждения на его спектральные отражательные свойства
- Результаты корреляционного анализа характеристик насаждения и спектральных показателей, направленные на выявление наиболее информативных диапазонов и индексов
Введение к работе
Актуальность исследования. Лес как географический фактор оказывает влияние на компоненты окружающей средьъ и процессы, протекающие в ней. В условиях растущего антропогенного воздействия* леса часто остаются наименее измененными человеческой деятельностью экосистемами, сохраняющими свою первоначальную структуру и являясь одним из ключевых элементов экологического каркаса территории.
Площадь земель лесного фонда (1104,9 млн. га) составляет больше половины территории России (65%). Леса, произрастающие на них, содержат 22% мировых запасов древесины. Значительные лесные ресурсы в целях их рационального использования требуют управления, мониторинга и контроля, которые непосредственно связаны с применением современных технологий. Интенсивное развитие земельных отношений в условиях рыночной экономики обуславливает потребности в получении информации о характеристиках и состоянии лесных земель. Для устойчивого управления лесами необходима информация о состоянии лесных экосистем.
Получение сведений о лесохозяйственных показателях насаждений по схеме классического лесоустройства - долговременный, трудоемкий и дорогостоящий процесс. Поэтому необходимы способы, которые позволят облегчить его выполнение, посредством обеспечения предварительных оценок ряда характеристик насаждений, например, возраста, высоты и диаметра. В связи с этим встает проблема разработки технологических решений, позволяющих с учетом географических особенностей территории, обеспечивать необходимой информацией систему оценки и контроля лесных земель. Методы дистанционного зондирования и геоинформационные технологии, стремительно совершенствующиеся в настоящее время, должны способствовать решению этой проблемы.
Лесной кодекс, вступивший в действие в 2007 г., предусматривает более масштабное применение космических данных дистанционного зондиро- вания^ (ДДЗ)-Земли при проведении государственной инвентаризации лесов < [Лесной кодекс, 2006; Комментарий к Лесному кодексу, 2008], что стимулирует внедрение ДДЗ; в ее систему.
Объектом мониторинга земель лесного фонда; выступают, в первую очередь, лесные земли, занимающие свыше 72% его площади; Одной из ключевых и: наиболее сложных задач их оценки; и мониторинга является ^разработка количественных моделей; позволяющих с определенной точностью прогнозировать по спутниковым данным распределение конкретного таксационного (биометрического) показателя- лесного насаждения (возраста, высоты, диаметра). Наряду с этим необходимы способы, позволяющие с помощью ДДЗ-осуществлять контроль использования лесных земель и детектировать изменения, происходящие; в них. Проведение исследований; позволяющих решить указанные задачи, должно быть основано на географическомшодходе с учетом фактора природных условий, т.к. только в таком случае возможно полноценное обоснование И'применение полученных способов и результатов.
Особенно актуально внедрение современных технологий мониторинга и оценки в систему контроля лесных земель, на которых произрастают, особо ценные лесные породы, например, дуб черешчатый. Доля* дубравных экоси стем среди лесов России составляет не более 5% их общей площади. В то же время-в ряде областей, в том числе в Белгородской области, дуб является ос новной лесообразующей породой, занимающей 70% лесопокрытых площа дей. ;
Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки способов внедрения космических ДДЗ в систему мониторинга и оценки лесных земель.
Объект исследования — лесные земли Белгородской области.
Предмет исследования - состояние и методы оценки лесных земель по материалам многозональной космической съемки с учетом фактора региональных географических условий.
Основная цель исследования - повышение эффективности оценки и мониторинга лесных земель Белгородской области. Для достижения поставленной цели решались следующие задачи.
Проанализировать отечественный и зарубежный опыт исследования лесных земель аэрокосмическими методами.
Изучить природно-хозяйственные условия Белгородской области и обосновать необходимость применения аэрокосмических методов при оценке состояния лесных земель ее территории.
Обосновать спектральные показатели лесных массивов, наиболее информативные для оценки их важнейших таксационных характеристик.
Провести статистический анализ связей между таксационными показателями лесного насаждения и его спектральными отражательными свойствами.
Создать электронную карту лесопокрытых земель Белгородской области методом дешифрирования спектральных признаков на-космических снимках.
Разработать способ детектирования изменений в состоянии лесных земель Белгородской области с применением ДДЗ.
Теоретические основы исследования. Вопросы, связанные с аэрокосмическими исследованиями и дистанционной оценкой характеристик лесных насаждений, мониторингом лесных земель, рассмотрены во многих работах отечественных и зарубежных исследователей: С.А. Барталева, И.М. Данилина, Е.П. Данюлиса, И.Д. Дмитриева, Б.В. Виноградова, В.М. Жирина, А.С. Исаева, Е.Л. Кринова, Е.Н. Калашникова, В.В. Козодерова, Е.С. Мурахтанова, Г.Г. Самойловича, В.И. Сухих, Н.Г. Харина, М. Batistella, D.S. Boyd, W. Chen, G.M. Foody, F. Lambin, J. Landsberg, T. Kajisa, D.J. King, S. Franklin, R.J. Hall, S.A. Sader, D. Lu, E. Moran, B. Matsushita, M.L. Nordberg, J.A. Tullis, M. Tsutsumi, R. Virk, M. Phua, D.Lutz, M.A. Wulder, Y. Zhang и др. Работы перечисленных исследователей указывают на возможность использования методов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для оценки биофи- зических и таксационных показателей лесных насаждений, и картографиро вания лесных земель, а также на перспективы, дальнейших исследований в указанных направлениях. В то же; время! они- обозначают ряд нерешенных за дач, связанных с использованием; этих методов: " :
Материалыгшметоды;исследования;: В1исследованиишрименяли?сле-дующие, методы:: сравнительно-географический^,, обработки- данных дистанционного зондирования» Земли, геоинформационного анализам и моделирования; математико-статистической обработкишолученных материалов;
В; значительной степени- использован архива спутниковых; данных и программное обеспечение для обработки ДДЗ (ERDAS IMAGINE) и геоинформационного анализа: (ArcGIS) Федерально-регионального центра аэро-космического ишаземного мониторингаїобьектов и-природных ресурсовїБел-городскогогосударственногоуниверситета.
Вработе использовали: материальг многозональной космической съемки: со спутников; Landsat ТМі ЕТМтЬ, данные комплексных лесоустроительных работ Белгородской* области, собственных полевых обследований, проведенных с 2008 по 2010' гг.,. материалы интернет-архивов: Springer Eink, InterSciens^. изданий Canadian Journal; of Remote Sensing, Remote. Sensing of Environment, Indian; Society of Remote Sensing, Journal of Forestry Research: Привлекали; данные из ежегодных отчетов;о состоянии окружающей среды Белгородской области,, фондовые: данные по учету лесных,земель Белгородской области, информацию о ее физико-географических и лесорастительных условиях.
Достоверность результатов. Достоверность полученных результатов и выводов, подтверждается обширным фактическим (экспериментальным) материалом: обработана; информация с 1288 таксационных выделов; включающая: полное лесотаксационное описание насаждений, на 492 оценочных площадях, исследованы спектральные характеристики лесных массивов. Исследовательские полигоны были выбраны с: учетом географических и лесорастительных особенностей: Белгородской области. Для: используемых спут- никовых данных выполнена атмосферная и радиометрическая 'корректировки, обеспечивающие достоверность полученных результатов анализа спектра снимков. В работе применяли современные методы и средства обработки данных, в т.ч. программный пакет для анализа ДДЗ ERDAS IMAGINE, геоинформационные системы ArcGIS, БелГИС, пакет для статистической обработки STATISTICA.
Научная новизна. Разработан способ интеграции ДДЗ с материалами лесоустроительных работ и наземных обследований, позволяющий с учетом региональных природных условий проводить оценку количественных связей между таксационными характеристиками насаждений и их спектральными отражательными свойствами. Впервые для дубрав Белгородской области выявлены спектральные показатели, обоснованные автором как наиболее информативные для оценки важнейших таксационных характеристик: возраста, высоты и диаметра. Выявлены и проанализированы зависимости изменения спектральных отражательных свойств насаждений (оцененных через группу спектральных показателей) от их биометрических (таксационных) параметров. Разработана методика выявления многолетних изменений в сосновых насаждениях, основанная на использовании спектральных индексов.
Основные защищаемые положения
Результаты анализа природно-хозяйственных условий Белгородской области и обоснование необходимости применения аэрокосмических методов при оценке состояния лесных земель ее территории.
Способ выбора и обоснования спектральных показателей, наиболее информативных для оценки возраста, высоты и диаметра лесных насаждений с преобладанием дуба в качестве основной лесообразующей породы.
Результаты анализа количественных связей между таксационными показателями лесных насаждений и их спектральными отражательными свойствами.
Результаты картографирования лесопокрытых земель Белгородской области по материалам космической съемки со спутников - Landsat ТМ, ЕТМ+.
Обоснование возможности детектирования качественных многолетних изменений, происходящих в лесных землях, по материалам дистанционного зондирования Земли с применением спектральных индексов.
Практическая значимость и применение результатов исследования.
Результаты исследования влияния таксационных показателей лесных насаждений на их спектральную отражательную способность, а также методика детектирования многолетних изменений в сосновых лесах с помощью индекса EWDI могут быть использованы для совершенствования аэрокосмического мониторинга лесных земель. Предложенный способ интеграции данных дистанционного зондирования и материалов лесотаксационных работ может быть адаптирован для любого лесного региона в целях выявления наиболее информативных спектральных показателей и оценки таксационных характеристик насаждений. Полученная электронная карта лесопокрытых земель может стать геоинформационной основой для совершенствования управления и мониторинга лесных земель Белгородской области и анализа лесов как составляющей экологического каркаса региона.
Материалы диссертации вошли в отчеты по следующим проектам: гранту «Фундаментальные основы развития геоаналитических систем на базе научно-образовательного кластера «Геоинформатика и технологии дистанционного зондирования в естественных науках» аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 гг.)» (ГР №01200951916), гранту РФФИ «Мониторинг техногенного воздействия и рациональное природопользование в действующих и вновь создаваемых промышленных районах» на 2009-2011 гг. (ГР №01200953), гранту «Разработка ресурсосберегающей системы управления агроландшаф-тами Европейской лесостепи России на основе данных дистанционного зондирования Земли и геоинформационного моделирования» (ГР №01201057328), гранту Президента РФ (проект МК-1189.2010.5), государственному контракту «Разработка региональных компьютерных моделей для оценки сценариев развития и оптимизации природопользования в степной и лесостепной зонах Европейской территории России на основе глобальных моделей LPJ-DGVM и SEVER-DGVM», (2009-2010 гг.) (ГР №> 0120958260).
Апробация работы. Материалы диссертационной работы доложены автором на научных и научно-практических конференциях: Международной научно-практической конференции «Географические исследования: история, современность и перспективы» (Курск, 2010), Международных научно-практических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых Реги-он-2009, 2010 (Харьков, 2009, 2010), 12-й Международной научно-производственной конференции «Проблемы сельскохозяйственного производства на современном этапе и пути их решения» (Белгород, 2'009), Международной научной конференции ИнтерКарто-ИнтерГИС-16 (Ростов-на-Дону, Зальцбург, 2010).
Публикации. По теме диссертационного исследования автором опубликовано 10 научных работ, включая 2 из перечня ВАК, общим объемом 2,63 п.л., в том числе 2,11 авторских.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников из 230 наименований, включая 119 иностранных. Основной текст диссертации изложен на 147 страницах машинописного текста и содержит 28 таблиц и 32 рисунка.
Проблемы, связанные с исследованием лесов по данным дистанционного зондирования Земли
ДДЗ.находят применение в различных областях лесного хозяйства, таких как изучение экологического состояния лесных экосистем, инвентаризация и картографирование лесов, регистрация текущих изменений в лесном фонде, анализ; долговременной динамики лесного покрова оценка организации и порядка лесопользования, лесовозобновления на вырубках, состояний насаждений в зоне промышленного зафязнения [Владимирова, 2010]. Перспективными являются технологии дешифрирования лесов, позволяющие получать более глубокую;- информацию об их лесохозяйственных и биофизических параметрах, а также способы автоматизированного выделения лесопо-крьттых земель-по космическим снимкам. В то же время, при.каждом кон- . кретном; исследовании лесов по ДДЗ, начиная от выделения лесных земель и заканчивая анализом биофизических показателей лесных насаждений, необходимо формировать свой уникальный подход к решению конкретной задачи. В этом заключается одна из главных проблем исследования лесов дистанционными методами;;
На перечисленных выше, направлениях к настоящему времени сконцентрировано большинство исследований лесов с применением ДДЗ. Отдельно следует рассмотреть группу исследований нацеленных: на» анализ биофизических или таксационных признаков .лесных насаждений дистанци онными:; методами., Постоянно расширяющиеся возможности; спутниковых съемочных, систем и, совершенствование: средств? обработки? позволяют вы вести эту задачу на новый уровень., Существуют определенные требования KL материалам; космической? сьемкидляїрешенияітех илш иных задач: инвентаризации лесов; Вікниге! [Єухиху 2005]: приводится; оценка возможности дешифрирования- различных лесохозяйственных параметров по ДДЗІ Однако;, следует отметить, что эти» данные не окончательные, т.к. исследования по применению космических снимков; разного: пространственного разрешения для анализа характеристик лесных фитоценозов продолжаются и эта проблема: остается открытой. Применение ДДЗгдля оценки характеристик лесных массивов и состояния лесных земель, составляющих основу лесного фонда, достаточно; перспективно, но связано с рядом проблем, которые заключаются в: а) ограниченных возможностях оценки конкретного таксационного или: биофизического показателя (параметра) лесного насаждения по: материалам, космической съемки. Т.е.нет гарантии, что «по космическим данным возможна достоверная: оценка определенного лесного показателя; б)достоверности информации, извлеченной из материалов спутниковой съемки; , в) необходимости выбора: и обоснования: спектральных показателей, информативных для анализа; конкретного параметра лесного5 насаждения (состава, возраста, высоты и т.д.); г);необходимости поиска уравнений позволяющих прогнозировать параметры лесного массива по его спектральным характеристикам. Проблема возможности оценки показателей насаждений- по космическим снимкам1. Перед планированием исследования тех или иных характеристик насаждений по материалам; космической- съемки,, необходимо/ выбрать, спутниковые данные, теоретически позволяющие решить поставленную задачу. Это означает, что ДДЗ должны удовлетворять определенным критериям, к которым, относятся пространственное, спектральное, радиометрическое разрешения снимка, наличие на изображении эффектов спектрального шума. При4 выборе материалов-также следует учесть один важный момент — может оказаться, что съемка, теоретически удовлетворяющая кругу решаемых задач, фактически непригодна для их решения. Это может быть. обусловлено специфическими, особенностями конкретного вида- съемки. В отношенииv дистанционной оценки лесных земель таким примером могут служить данные со спутников IRS-1C и-IRS-lD, которые по совокупности перечисленных критериев-подходят для-решения задач оценки параметров лесных массивов и состояния лесных земель на региональном уровней рекомендованы Классификатором тематических задач [Классификатор, 2008] для этих целей. Однако, фактически они не пригодны для исследования спектральных характеристик лесных насаждений из-за наличия нерегулярной трудноустранимой полосатости на снимках.
Основное требование к применению ДДЗ в целях государственной инвентаризации лесов можно сформулировать следующим, образом: при использовании космических снимков в процессе подготовки лесных карт, необходимо применять данные такого разрешения, которое позволяло бы получать информацию о насаждении на уровне отдельного выдела. При составлении лесных карт по 1-2 разрядам лесоустройства планшеты должны иметь масштаб 1:10 000, а планы лесонасаждений лесничества составляются в масштабе 1:25 000 [Инструкция по созданию и размножению лесных карт, 1987]. Региональные карты лесопокрытых земель могут составляться в масштабах 1:50 000 - 1: 100 000. Снимки различного пространственного разрешения соответствуют картам с определенным масштабом (табл. 1).
Оценка зарубежных достижений в области обработки спутниковой информации для изучения состоянии лесных земель
С начала 1970-х гг. вместе с запуском, первого ресурсного спутника ERTS-1 (Landsat-І) за рубежом, в первую очередь в США и Канаде, ведутся исследования по изучению возможности использования многозональной космической съемки в.целях мониторинга компонентов.окружающей среды и, в том числе, лесной растительности» во всех природных и климатических зонах. При этом1 за прошедшие 40 лет наблюдается значительный прогресс в развитии методов дистанционного зондирования, направленных на повышение эффективности мониторинга лесов, получение информации об их состоянии и лесных ресурсах [Kohl, 2006]. Зарубежные исследования в области изучения лесных формаций по аэрокосмическим снимкам можно разделить на три группы, или триіуровня [Boyd, 2005]. 1. Уровень 1 - сведениям пространственном распределении лесов и динамике лесных площадей. 2. Уровень 2 - получение информации о типах леса (разделение по породному составу). 3. Уровень 3 - оценка лесных биофизических и таксационных показателей. Первый уровень лесной ресурсной информации - оценка территориального распределения лесов и динамика его изменений. Методы оценки лесных площадей и их динамики развиваются достаточно4 активно. Это направление начало развиваться ранее остальных по причине того, что ресурсные спутники 1970-х гг. давали снимки с пространственным разрешением не более 80 м, что ограничивало их использование для более глубокого анализа лесных характеристик. Однако, такое разрешение позволяло проводить эксперименты по разделению лесных и нелесных земель. Большая часть этих работ была сосредоточена на тропических лесах, площади которых изменяются очень интенсивно. В оценке динамики лесных площадей можно, в свою очередь выделить два направления: - отделение земель, покрытых лесом от непокрытых лесом земель; - детектирование лесных пожарови оценка площадей сгоревших лесов.
Оба этих направления обеспечивают всестороннюю оценку лесных площадей и ее динамику. Первоначально для разделения-лесных и нелесных земель применяли данные полученные отдельными сенсорами. Впоследствии в связи с увеличением количества ресурсных спутников, роста разнообразия космических данных, а также развития методов обработки ДДЗ полученных разными сенсорами, стали использовать комбинации разносенсорных данных. К обработке снимков, полученных оптическими системами, подключили анализ радарных данных, развиваются методы совместного использования снимков различного пространственного разрешения [Salajanu, 2001].
Ранние исследование по детектированию лесных земель концентрировались на визуальной интерпретации изображений, выполняемой специалистами в области дешифрирования лесов. Интерпретаторы полагались на знание спектральных особенностей лесных земель, выявленных по ключевым участкам. Визуальное дешифрирование проводили по отдельным каналам снимков, либо их комбинациям. Для дешифрирования использовали также текстурные признаки лесных земель на космических снимках высокого разрешения.
Визуальная интерпретация ДДЗ позволяет разносторонне использовать информацию с разных снимков, однако, она занимает много времени, трудоемка и часто субъективна. Недостатком этого метода является и то, что человек способен анализировать цветные комбинации, составленные только из трех каналов, что ограничивало возможности визуального дешифрирования с появлением многоканальных снимков, содержащих 4 и более каналов, как например, Landsat ТМ. Поэтому в настоящее время визуальное дешифрирование лесопокрытых земель за рубежом используется в основном для предварительного анализа снимков, либо в комбинации с другими методами. Значительно большее развитие получили методы цифровой обработки изображений, которые и в настоящее время продолжают совершенствоваться параллельно с развитием съемочных систем. Среди этих методов можно отметить бинарную классификацию признаков изображения, позволяющую отделять лесные земли от нелесных. Подходы, использующие классификацию спектральных и иных признаков изображения получили широкое применение для картографирования лесопокрытых земель [Sudhakar, 1999; DeFries, 2000; Stibig, 2004; Gunlu, 2009], оценке влияния сезонных различий в лесах на точность их детектирования [Murakami 2004], оценке изменений в. лесах после стихийных бедствий [Olthof, 2004; King, 2005], изменений, произошедших в результате антропогенного воздействия [Lambin, 1999; Kozak, 2005; Jha, 2005; Karia, 2006; Matsushita, 2010], мониторинга восстановления хвойных лесов [Pouliot, 2005]. Наиболее широкое применение для детектирования изменений, происходящих в лесах, получили снимки Landsat ТМ, ЕТМ+ [Sader, 1990; Bohlman, 1998; Nordberg, 2005; Virk, 2006; Trigg, 2006], в том числе для-изменений, произошедших за несколько десятилетий [Sivrikaya, 2007; Jupiter, 2008; Giri, 2008] и прогнозирования рисков возможных изменений [Batistella 2007; Munyati, 2009].
Отдельное направление в классификации лесных земель заключается в совместном параллельном использовании разновременных спутниковых данных на одну и ту же территорию. Однако развитие этой ветви работ напрямую зависит от уровня методов предварительной обработки космических данных - их радиометрической, геометрической и атмосферной коррекции [Song, 2001].
В последнее время интенсивное развитие получили методы, соединяющие в себе несколько подходов, например, сегментацию изображения и попиксельную классификацию [Lu, 2002; Kajisa, 2009], методы спектрального смешанного анализа [Могап, 2002; Lu, 2004] и текстурного анализа космических снимков [Lu, 2005]. Ряд работ посвящен оценки изменений в лесах [Lyon, 1998; Peterson, 1999; Woodcocck, 2001]
Схема оценки влияния параметров лесного насаждения на его спектральные отражательные свойства
До 1991 г. лесной фонд области был широко представлен эксплуатируемыми лесами II группы (43%), что давало возможность проводить рубки главного пользования. Приказом РСФСР от 06.11.1991 г. №187 все леса Белгородской области переведены в 1 группу, т.е. это леса, основным назначением которых является выполнение водоохранных, защитных, санитарно-гигиенических, оздоровительных функций, а также леса особо охраняемых природных территорий. Приказом Федеральной службы лесного хозяйства РФ от 19.10.1993 года №270 леса области отнесены к следующим категориям защитности: противоэрозионные леса, леса зеленых зон (лесопарковая хозчасть) и заповедные лесные участки. Таким образом, действующим законодательством в лесах области запрещены промышленные лесозаготовки.
В настоящее время лесопользование в области сводится к промежуточному и побочному видам лесопользования, т.е. пользование древесиной определяется в качестве сопутствующего фактора. Заготовка древесины в лесах на территории области производится при рубках промежуточного пользования (рубки ухода в молодняках, прореживание, проходные рубки, выборочно-санитарные рубки, рубки обновления) и прочих рубках.
Исходя из количественных и качественных характеристик лесного фонда, находящегося в ведении Управления лесами Белгородской области, установлены следующие основные виды использования лесов: - заготовка древесины; - заготовка и сбор недревесных лесных ресурсов (пни, береста, хворост, веточный корм, лесная подстилка и др.); - заготовка пищевых лесных ресурсов и сбор лекарственных растений; - ведение охотничьего хозяйства и осуществление охоты; - ведение сельского хозяйства; - выращивание лесных, плодовых, ягодных, декоративных и лекарственных растений; - осуществление рекреационной деятельности; - осуществление научно-исследовательской, образовательной деятельности. Основные виды рубок в лесах области устанавливаются в зависимости от возраста насаждений и природно-экономических условий региона по ле-сохозяйственным округам. Для области возрастные периоды древостоев по основным видам рубок ухода установлены следующие: осветление до 10 лет, прочистки 11—20 лет, прореживание 21-40 лет, проходные рубки свыше - 40 лет. По состоянию на 1.01.2010 г. передано в аренду 63 участка лесного фонда на площади 42394,5 га, в том числе: для заготовки древесины, ведения охотничьего хозяйства, осуществление охоты - 9 участков площадью 41987 га; ведение охотничьего хозяйства и осуществление охоты - 1 участок - 242, га; для осуществления рекреационной деятельности - 41 участок площадью 153 га; для ведения сельского хозяйства (пчеловодство) - 3 участка (4 га); выращивание лесных плодовых, ягодных, декоративных и лекарственных растений - 1 участок (2 га); для строительства и эксплуатации линии электропередачи, трубопроводов и других линейных объектов - 7 участков (6 га); переработка древесины и иных других ресурсов — 1 участок (0,5) га. Последнее лесоустройство в лесах области проведено в 1994 г., т.е. с момента его проведения прошло 17 лет. Таким образом, обновление информации о состоянии лесного фонда области является актуальной задачей. К числу основных проблем лесного фонда области можно отнести следующие: устаревание материалов лесоустройства и, как следствие, невозможность ведения грамотно-спланированного лесного хозяйства. По лесоустроительной инструкции лесоустройство на территориях с интенсивным ведением лесного хозяйства должно осуществляться не менее чем через 15 лет [Инструкция, 1994]. Большинство материалов лесоустройства области уже перевалило за этот срок; отсутствие системы оперативного контроля лесного фонда, следствием которого является распространение незаконных рубок. Особенно в лесах невысокой ценности, например, в искусственных сосновых насаждениях; отсутствие своевременного ухода за лесами. В значительном количестве лесных массивов Белгородской области полностью или частично заросли квартальные просеки, что способствует захламлению леса. Решению первых двух проблем во многом может способствовать внедрение технологий использования и обработки ДДЗ и ГИС-технологий в систему регионального мониторинга лесного фонда. Исходя из перечисленных проблем в лесном фонде региона можно обозначить задачи повышения эффективности мониторинга и учета лесных земель с применением ДДЗ. 1. Разработка методов актуализации данных о состоянии лесов на регио нальном уровне с помощью информации, извлекаемой из спутниковых ДДЗ. 2. Создание геоинформационной системы лесов Белгородской области, интегрирующей данные спектральной обработки космических изображений и материалы лесоустройства. 3. Мониторинг текущих изменений в лесном фонде. 4. Создание лесного реестра и растрово-картографической основы для рынка недвижимости.
Результаты корреляционного анализа характеристик насаждения и спектральных показателей, направленные на выявление наиболее информативных диапазонов и индексов
Спектральные индексы по способу расчета можно разделить на следующие группы [Lu, 2004]. 1.Простые отношения (Simple ratio) - ТМ 4/3, ТМ 5/3, ТМ /4, ТМ 5/7. 2.Нормализованные вегетационные индексы (Normalized vegetation indices) NDVI, ND53, ND54, ND57, ND32. 3.Комплексные вегетационные индексы (Complex vegetation indices) - ARVI, ASVI, SAVI, MSAVI, GEMI. 4.Индексы преобразования изображения (Image transform) - VIS23, MID57, KT1, KT2, KT3, PCI, PC2, PC3. Некоторые индексы можно успешно использовать для идентификации и объяснения изменений, происходящих в лесных массивах как естественным, так и антропогенным путем. К ним, в особенности, относится индекс EWDI (enhanced wetness difference index), который представляет разность разновременных значений индекса КТЗ (влажностная компонента преобразования Каута-Томаса Tasseled Cap) [Crist, 1984; Franklin, 2005; Schowengerdt, 2007; Шовенгердт, 2010].
Важнейшей задачей региональных исследований является подборка группы индексов, позволяющих максимально оценить состояние и изменение лесного покрова территории.
Руководствуясь результатами предыдущих исследований [Phua, 2003; Lu, 2004; Chen, 2007], для анализа предварительно выбрали 20 спектральных индексов, относящихся к разным группам по методике расчета или используемым каналам, а также все спектральные диапазоны, соответствующие каналам снимков Landsat (6 диапазонов), кроме теплового. Таким образом, было проанализировано 26 спектральных показателей (табл. 8). Стоит отметить, что спектральное разрешение Landsat ТМ не позволило включить в анализ ряд индексов, использующих узкие диапазоны спектра. Еще одно ограничение, связанное с характеристиками материалов съемки, заключалось в отсутствии некоторых спектральных диапазонов, что также не позволило проанализировать серию индексов, использующих некоторые участки среднего инфракрасного и других диапазонов.
Расчет картограмм спектральных индексов - заключительный шаг обработки ДДЗ. Он был реализован в программе ERDAS IMAGINE по формулам, приведенным в таблице 8. Чтобы ответить на вопрос, какой спектральный индекс или диапазон является наиболее информативным для оценки возраста, высоты или диаметра лесного насаждения, разработана и реализована последовательность действий, включающая следующие этапы. 1. Сбор информации о таксационных показателях лесных массивов и формирование на ее основании базы данных, привязанной к картографической основе. 2. Формирование на основе полученной базы данных выборки из лесных выделов, однородных по породному составу и типу лесорастительных условий, наиболее характерных для Белгородской области. 3. Создание оценочной площади в каждом выделе полученной выборки для последующего анализа в ней спектральных характеристик лесного насаждения. Совокупностью оценочных площадей был сформирован исследовательская сеть для анализа таксационных показателей насаждений и их спектральных характеристик. 4. Расчет растровых изображений спектральных индексов по снимкам, прошедшим этап атмосферной и радиометрической коррекции, и извлечение из них значений индексов в каждой оценочной площади. 5. Сведение полученных данных в таблицу и проведение их математической обработки, направленной на выявление наиболее информативных показателей. Математическая обработка состояла в корреляционном и дисперсионном анализе данных. Выполнение указанной последовательности начиналось с выбора тестовых лесных участков, расположенных на территории Белгородской области. Лесные массивы, используемые в качестве тестовых полигонов (табл. 9), были выбраны на основании разработанных нами критериев: 1. Лесные массивы должны быть типичными для региона исследования, что необходимо для того, чтобы установленные по ним связи между таксационными показателями насаждений и спектральными свойствами отражали характеристики подавляющего большинства лесов региона. 2. Необходимо, чтобы по выбранным лесным массивам можно было собрать репрезентативную выборку таксационных характеристик насаждений, наиболее широко представленных в области. Это насаждения, отвечающие следующим условиям: основная лесообразующая порода - дуб нагорный высокоствольный (дуб черешчатый), тип лесорастительных условий - дубрава свежая (по классификации Алексеева-Погребняка) [Колесниченко, 1981] . 3. Лесные массивы должны быть однородны по составу, но разнообразны по возрасту, высоте, диаметру. Это необходимо для того, чтобы можно было исследовать спектральные характеристики всех классов возрастов, высот и других таксационных показателей лесного насаждения-. 4. Выделы лесных массивов должны быть достаточного размера, чтобы пространственное разрешение снимков позволяло оценивать спектральные свойства насаждений. Исходя из того, что разрешение снимков Landsat ТМ составляет 30 м, установлено, что размеры выделов для достоверной оценки их спектральных отражательных свойств должны быть не менее 1,5-2 га. 5. На участках снимков, покрывающих исследуемые лесные массивы, не должно быть облачности и спектрального шума. Наилучшим вариантом является использование снимков, полностью свободных от облачности или с крайне незначительным ее процентом, т.к. наличие значительного количества облаков изменяет общий спектральный фон изображения и во многих случаях очень сложно поддается атмосферной коррекции.
