CC BY
85
УДК 528. 71: 629. 773
Д.Ю. Блохин, В.И. Незамов
АЭРОКОСМИЧЕСКИМ МОНИТОРИНГ НЕГАТИВНЫХ (ВРЕДНЫХ) ВОЗДЕЙСТВИИ ПРИРОДНОГО И АНТРОПОГЕННОГО ХАРАКТЕРА НА ЗЕМЛЯХ ЛЕСНОГО ФОНДА В РАЙОНЕ МИНУСИНСКИХ БОРОВ
КРАСНОЯРСКОГО КРАЯ
В данной статье рассматривается возможность применения аэрокосмического мониторинга в борьбе с негативными (вредными) воздействия на земли лесного фонда. Разработаны необходимые мероприятия для предотвращения последствий их нарушения.
Ключевые слова: мониторинг, дистанционное зондирование, лесопатология, лесной пожар, коэффициент яркости, отражательная способность, земли лесного фонда.
D.Yu. Blokhin, V.I. Nezamov
AEROSPACE MONITORING OF NEGATIVE (HARMFUL) NATURAL AND ANTHROPOGENOUS CHARACTER EFFECTS ON THE LANDS OF FOREST RESOURCES IN THE AREA OF MINUSINSK PINE FORESTS
IN KRASNOYARSK REGION
Possibility of aerospace monitoring application in order toovercome negative (harmful) effects on the forest resource landsis considered in the article. The actions necessary to preventtheconsequences of theirdestruction are developed.
Key words: monitoring, remote sounding, forest pathology, forest fire, brightness factor, reflective ability, forest resource lands.
Введение
Оперативное слежение и контроль за состоянием окружающей среды и отдельных ее компонентов по материалам дистанционного зондирования и картам называют аэрокосмическим (или картографоаэрокосмическим) мониторингом.
Являясь высшей стадией развития дистанционных индикационных методов, космическая съемка по сравнению с наземными методами и аэрометодами обладает следующими преимуществами в интеграции изображения: территориальной (большая обзорность обширных и удаленных территорий), факторной (совмещение на одном снимке компонентов атмосферы, гидросферы, литосферы, биосферы и антропосферы), временной (повторная съемка одной и той же регистрирующей системой). При формировании изображения происходит и генерализация данных: спектральная (связана стромагнитного полем отражения и излучением с увеличением высоты съемки), геометрическая (определяется изменением размерности текстуры и структуры изображения, оптической фильтрацией деталей земной поверхности), тематическая (состоит в повышении классификационного ранга выделяемых природных объектов при переходе от наземного и аэросъемочного масштаба к более мелкому космическому масштабу изображения).
Указанные выше особенности материалов космической съемки, возможности многозональной съемки и результаты ее синтеза должны учитываться при дешифрировании и картографировании с целью обеспечения мероприятий по рациональному использованию природных ресурсов и охране окружающей среды [1].
Методика исследования
В задачу лесопатологического дешифрирования аэрокосмических снимков входит диагностика. Исследование поврежденных лесов с помощью фотографических систем стало возможным благодаря внедрению в практику спектрозональных пленок и новых дистанционных методов изучения земных ресурсов (в том числе и из космоса).
Важным преимуществом фотографирования в инфракрасных лучах является высокая проницаемость инфракрасного излучения через атмосферу по сравнению с видимым светом (табл. 1). Для чистой атмосферы дальность фотографирования в инфракрасной области в 4-8 раз больше визуальной, даже для задымленной атмосферы, содержащей частицы размером 0,01-0,1 мкм в концентрации, определяющей дальность визуальной видимости в 10 км, инфракрасное фотографирование увеличивает этот предел в 1,5 раза.
Фотографирование в инфракрасных лучах имеет перед съемкой в видимых лучах следующие преимущества [2]:
1. Возможность фотографирования удаленных объектов в условиях замутненной атмосферы (при воздушной дымке, слабом тумане, неплотных дымовых завесах и т.д.).
2. Возможность выявления различий в отражательной способности объектов, у которых такие различия при обычном фотографировании выявить нельзя.
3. Возможность фотографирования в полной темноте при инфракрасных источниках облучения.
Таблица 1
Изменение цвета объекта на цветной инфракрасной пленке
Видимый цвет объекта Цвет на пленке
при сильном поглощении инфракрасных лучей при сильном отражении инфракрасных лучей
Красный Зеленый Желтый
Зеленый Синий Красный
Синий Серый до черного Красный
Желтый Синий Серый до белого
Приемы инфракрасной фотографии, основанные на использовании негативных фотографических слоев (пластинок или пленок), почти ничем не отличаются от приемов фотографирования в видимых лучах, однако сам процесс съемки различен:
1. При фотографировании в инфракрасных лучах, как правило, используются светофильтры, поглощающие коротковолновые видимые лучи и пропускающие только инфракрасные лучи фотографического диапазона.
2. Негативные материалы, используемые в инфракрасной фотографии, обладают меньшей чувствительностью, чем обычные, что требует удлинения выдержки при съемке.
3. Стабильность негативных фотоматериалов для инфракрасной фотографии значительно ниже, чем обычных, что создает дополнительные трудности при хранении.
Особенности отражения инфракрасного излучения листьями (хвоей) при повреждении насекомыми и болезнями обуславливают широкое применение инфракрасной фотографии в лесоводстве и сельском хозяйстве.
Используемые в инфракрасной фотографии эмульсии чувствительны к ультрафиолетовому, фиолетовом, синему, а также инфракрасному излучениям. Поэтому необходимо принять меры, чтобы ограничить экспозицию только инфракрасной областью. Для этого используются фильтры, помещенные на объективе фотоаппарата [3].
Совершенствование методов лесопатологического обследования лесов с применением материалов аэрофотосъемки рассматривается в работах [4, 5]. Эти исследования выполнены в пихтовых лесах, поврежденных сибирским шелкопрядом. Ранее подобные исследования были выполнены в лиственничных шелко-прядниках. Учеными установлены принципиально новые возможности в оценке и диагностике болезней леса
в связи с широким внедрением в практику цветных спектрозональных пленок, новых методов изучения таких объектов (спектрофотометрический, микрофотометрический), материалов космической съемки, данных об оптических свойствах здоровой и поврежденной растительности и физиологических показателях поврежденных деревьев.
На землях лесного фонда в районе Минусинских боров было зафиксировано 12 очагов поражения растительности корневой губкой, общей площадью 7,8 га, а также один очаг поражения сосновой губкой на площади 2,7 га. Эти данные были нанесены на карту-схему Минусинского лесничества (рис. 1). После чего были отображены на фрагменте космического снимка (рис. 2), который был привязан по методу «естественных рубежей» [6].
Рекомендуемые мероприятия, необходимые для борьбы с очагами вредных организмов, - это проведение сплошных и выборочных санитарных рубок.
В пожаре можно выделить по крайней мере четыре изучающих компонента, имеющих различный спектральный состав излучения: раскаленную твердую поверхность горящей древесины, угли, пламя и дым. Все они вносят свой вклад в суммарный спектральный состав изучения лесного пожара, но вклад каждого компонента различен.
На материалах аэрокосмических съемок участки свежих гарей выделяют по сравнительно устойчивым дешифровочным признакам - темно-серому или темному тону изображения и зигзагообразному периметру выгоревших площадей. Однако различная разрешающая способность среднемасштабных аэрофотоснимков и космических мелкомасштабных снимков существенно влияет на объем извлекаемой таксационной информации о состоянии пожарищ [7].
Рис. 1. Карта-схема негативных (вредных) воздействий
Раскаленная поверхность горящей древесины (1400-1500К) и угли, имеющие различную температуру, - это источники с непрерывным распределением энергии излучения по спектру, т.е. по длинам волн. Пламя же пожара на землях лесного фонда имеет весьма сложный источник излучения, имеющий полосовую структуру распределения энергии по длинам волн. Излучаемая пламенем энергия приходится главным образом на длины волн, соответствующие полосам поглощения веществ, содержащихся в пламени. Продукты, выделяемые при сгорании древесины (в основном это водяные пары и углекислый газ), имеют в ближней инфракрасной (ИК) зоне спектра несколько характерных полос поглощения с центрами на длинах волн порядка 1,3; 1,87; 2,7; 3,6; 6,3 мкм для воды и 2,7; 4,3 мкм для углекислого газа.
ш т
/
Условные обозначения | - очаги верховых пожаров 2009 года
■ - очаги устойчивых низовых пожаров 2008 года
■ - очаги верховых пожаров 2007 года Н - очаги пожаров прошлых лет
- очаги повреждения корневой губкой
- очаги повреждения сосновой губкой
Рис. 2. Фрагмент космического снимка с очагами негативных (вредных) воздействий
Интенсивность каждой спектральной полосы меняется в зависимости от температуры пламени. Кроме того внутри пламени имеются несгоревшие частицы, дающие в дополнение к полосовой структуре непрерывную составляющую излучения как в видимой, так и в ИК-зонах спектра. Суммарный полосовой состав излучения пламени весьма сложен и непрерывно изменяется во времени, поскольку из-за турбулентности среды в зоне горения наблюдаются различные ее участки [8].
Таким образом, на непрерывную составляющую излучения раскаленной древесины и углей накладывается случайная полосовая составляющая пламени.
Для определения величины выгоревших площадей, в том числе лесной, а также видового состава насаждений, их возраста, преобладающих пород и возможности реализации древесины из поврежденных огнем древостоев, составляется схематический чертеж пожарища с привязкой его контура к ближайшим просекам и другим ориентирам. Вполне очевидно, что при таком методе учета выгоревших площадей сколько-нибудь высокая точность практически невозможна.
Еще большие трудности и ошибки появляются при попытке дать оценку потерь от погибших насаждений в случае охвата пожарами лесных участков на сотнях и тысячах гектарах. В этом случае обычными методами почти невозможно определить площадь и степень повреждения древостоев в целом на гари и различных ее участках.
На рисунке 3 приведены кривые спектральной яркости хвои сосны на гари текущего года, а в таблицах 2-3 дается анализ спектральных коэффициентов яркости контрольных и поврежденных деревьев.
Таблица 2
Спектральная яркость хвои сосны обыкновенной при повреждении низовым пожаром
Длина волны, нм Спектральный коэффициент яркости
Контроль Усохшие деревья Хвоя покрыта сажей Обуглившаяся кора
460 0,050 0,073 0,034 0,023
480 0,050 0,077 0,040 0,023
500 0,062 0,080 0,055 0,023
520 0,082 0,088 0,070 0,020
540 0,095 0,095 0,075 0,023
560 0,081 0,100 0,080 0,025
580 0,073 0,115 0,090 0,025
600 0,065 0,130 0,093 0,027
620 0,060 0,152 0,095 0,035
640 0,055 0,168 0,098 0,050
660 0,042 0,185 0,098 0,060
680 0,030 0,205 0,093 0,065
700 0,050 0,240 0,105 0,070
720 0,135 0,270 0,160 0,070
740 0,300 0,290 0,170 0,080
760 0,400 0,305 0,175 0,085
780 0,415 0,310 0,180 0,095
800 0,420 0,315 0,190 0,105
820 0,420 0,320 0,195 0,110
840 0,415 0,325 0,195 0,115
860 0,415 0,325 0,195 0,115
880 0,415 0,330 0,195 0,115
г
460 500 540 580 620 660 700 740 780 820 860 НМ
Рис. 3. Спектральная яркость хвои сосны обыкновенной при повреждении шейки корня низовым пожаром: 1 - контроль; 2 - усохшее дерево; 3 - хвоя покрыта сажей; 4 - обуглившаяся хвоя, сухостой
400 500 600 700
Рис. 4. Спектральная яркость листьев хвои при повреждении шейки корня низовым пожаром:
1 - береза; 2 - черемуха; 3 - пихта
Таблица 3
Информативные интервалы спектра для аэрокосмических съемок сосны при повреждении низовым пожаром
Длина волны,нм ВеличинаД Величина К
Усохшие деревья Кора, покрытая сажей Обуглившаяся, кора Усохшие деревья Кора, покрытая сажей Обуглившаяся, кора
460 -0,164 0^7 0,337 0,315 0,320 0,540
480 -0,188 0,097 0,337 0,351 0,200 0,540
500 -0,110 0,052 0,430 0,225 0,133 0,629
520 -0,031 0,069 0,613 0,068 0,146 0,756
540 0 0,103 0,616 0 0,211 0,758
560 - 0,092 0,005 0,511 0,190 0,012 0,691
580 -0,198 - 0,040 0,456 0,365 0,189 0,658
600 -0,301 -0,0156 0,382 0,500 0,301 0,585
620 -0,404 - 0,200 0,234 0,605 0,368 0,417
640 - 0,485 -0,251 0,042 0,673 0,439 0,091
660 -0,644 -0368 -0,155 0,773 0,571 0,300
680 - 0,835 - 0,491 - 0,336 0,854 0,677 0,538
700 -0,681 - 0,323 -0,146 0,792 0,524 0,286
720 -0,301 - 0,074 0,285 0,500 0,156 0,481
740 0,014 0,247 0,574 0,033 0,433 0,733
760 0,118 0,359 0,696 0,238 0,562 0,788
780 0,127 0,363 0,640 0,253 0,566 0,771
800 0,125 0,344 0,602 0,250 0,548 0,450
820 0,118 0,327 0,582 0,238 0,536 0,738
840 0,106 0,328 0,557 0,217 0,530 0,723
860 0,106 0,328 0,557 0,217 0,530 0,723
880 0,105 0,333 0,562 0,214 0,536 0,726
Как видно из таблиц 2 и 3, хвоя с дерева, усохшего в результате повреждений шейки корня низовым пожаром, резко отличается по спектрофотометрическим характеристикам от хвои контрольных деревьев. Эти различия более четко прослеживаются в диапазоне 640-700 нм. Наиболее информативными интервалами спектра являются: зона 680-700 нм с величиной К (0,854 и 0,792) и величиной ДД (0,835 и 0,681); зона 640-660 нм - как вторично выделенный интервал (0,673 и 0,773), и величиной ДД, равной 0,485 и 0,644. Характерная деталь кривых спектральной яркости хвои с поврежденных деревьев - отсутствие максимума в зеленых лучах.
Хвоя, покрытая сажей, существенно отличается по спектральной яркости от хвои контрольных деревьев и хвои усохших деревьев. Для такой кривой характерно постепенное увеличение величин спектральных коэффициентов яркости и изменение формы кривой. Третично выделенный интервал приходится на длину волны 680 нм (0,677); величина ДД наибольшая также в зоне 680 нм (0,491). Перспективна и съемка в ближних инфракрасных лучах.
Деревья с обуглившейся корой на фоне здоровых деревьев целесообразно снимать с учетом следующих спектрофотометрических характеристик: третично выделенные интервалы приходятся на зону 520 нм (0,756) и 540 (0,758), а также 760-800 нм (0,750-0,788); величина ДД наибольшая также в зоне 520 нм (0,613) и 540 нм (0,616), 760 нм (0,698), 780 нм (0,640) и 800 нм (0,602).
На рисунке 4 приведены кривые спектральной яркости хвои пихты сибирской, черемухи обыкновенной и березы бородавчатой. Характерной особенностью хвои и листьев поврежденных деревьев является отсутствие максимума в зеленых лучах и возрастание спектральных коэффициентов яркости в ближних инфракрасных лучах [3].
Наиболее информативными интервалами спектра для аэрокосмических съемок являются: поврежденная пихта диапазон 500-560 нм (третично и вторично выделенные интервалы) и ближний инфракрасный участок спектра, поврежденная черемуха - 520-560 нм (вторично выделенный интервал), 680 нм (третично выделенный интервал), 780-880 нм (вторично выделенный интервал), поврежденная береза - диапазон 620-720 нм (третично и вторично выделенный интервал).
Рис. 5. Карта-схема пожаров на землях лесного фонда, зафиксированных в 2008 г. на территории Минусинского лесничества
На землях лесного фонда Инского участкового лесничества Минусинского лесничества было зарегистрировано 27 очагов верховых пожаров в 2009 году общей площадью повреждения 46,6 га; 19 очагов устойчивых низовых пожаров в 2008 году общей площадью повреждения 26,76 га; 6 очагов верховых пожаров в 2007 году общей площадью 13,38 га. Эти данные были добавлены на карту-схему пожаров на землях лесного фонда, зафиксированных в 2008 году на территории Минусинского лесничества (рис. 1, 5) [8], также отображены на фрагменте космического снимка (рис. 2) [6]. После чего была создана цифровая модель рельефа Минусинского лесничества в трехмерном изображении (30) (рис. 6 и 7), для информационного обеспечения управления территории для принятия решений на профессиональном и должном уровнях.
Важнейшими качествами данных, используемых в процессе принятия решения, являются их актуальность, полнота и объективность. Данные аэрокосмического мониторинга обладают всеми этими качествами. Если попадающая на карту информация неизбежно проходит фильтр картосоставления, то данные аэрокосмического мониторинга содержат всю информацию о местности в пределах их разрешения и охвата. Если карты показывают лишь дискретные объекты, выбранные составителем и представленные условными знаками, то данные содержат непрерывное поле информации по всему охвату и все индивидуальные черты каждого объекта.
Аэрокосмический мониторинг позволяет получать наиболее свежую информацию, что особенно важно для проведения ситуационного анализа в целях выработки оптимального решения. Эти данные служат основой для создания актуальных топографических и тематических карт, и, в действительности, являются первичным источником всей современной картографической информации. Более того, современные технологии арокосмического мониторинга, дистанционного зондирования и компьютерной обработки ДДЗ существенно превосходят возможности традиционных бумажных карт - как в отношении содержания, так и в отношении разнообразия методов визуализации. По оценкам экспертов, в ближайшем будущем ДДЗ станут основным источником информации для ГИС, в то время как традиционные карты будут использоваться только на начальном этапе в качестве источника статичной информации (рельеф, гидрография, основные дороги, населенные пункты, административное деление). Можно также добавить, что практически весь компьютерный географический анализ выполняется с представлением данных в растровой форме, которая свойственна ДДЗ.
Рис. 6. Цифровая модель рельефа в 3D-изображении
Рис. 7. Цифровая модель рельефа в 3D-изображении южной части Красноярского края
Выводы
Из полученных данных и картографического материала в будущем возможно будет с прогнозировать и предпринять необходимые меры в борьбе с негативными (вредными) воздействиями на земли лесного фонда, а также получать необходимые данные и достоверную информацию в целях информационного обеспечения экологического менеджмента и ведения кадастра на территории Минусинских боров.
Все эти аспекты позволят правильно и на должном уровне проводить:
информационное обеспечение, которое как основа должно представлять систему сбора, контроля, преобразования, хранения, обновления, распределения и передачи информации от источников к потребителям. Должна осуществляться оптимальность объемов и распределения потоков информации во времени и в пространстве;
экологический аэрокосмический менеджмент;
адекватное и профессиональное государственное и муниципальное управление земельными ресурсами;
профессиональный государственный контроль за использованием и охраной земель; мероприятия, направленные на сохранение и повышение плодородия земель; инновационную и научную деятельность и внедрение ее результатов;
сохранение правового режима земли, а также профессиональную разработку законодательства, методик и методологий;
эффективное управление территорией и правильное принятие решений.
Литература
1. Блохин Д.Ю. Природоохранное дешифрирование и картографирование как элемент экологического менеджмента // Инновационные процессы в АПК: сб. ст. 2-й Междунар. науч.-практ. конф. преподавателей, молодых ученых, аспирантов и студентов, посвящ. 50-летию образования РУДН / под ред. В.Г. Плющикова. - М.: РУДН, 2010. - С. 349-352.
2. Левитин И.В. Фотография в инфракрасных лучах. - М.: Воениздат, 1961.
3. Незамов В.И. Аэрокосмические методы диагностики поврежденной растительности / Краснояр. гос. аграр. ун-т. - Красноярск, 2007. - 332 с.
4. Прокудин Ю.А. К методике лесопатологического дешифрирования спектрозональных аэрофотоснимков // Лесная таксация и лесоустройство. - Красноярск, 1972. - С. 93-97.
5. Лобанов А.В., Ямбург С.Е. Установление степени повреждения насаждений сибирским шелкопрядом по материалам аэрофотосъемки // Лесохозяйств. информ. - 1978. - № 22. - С. 22-23.
6. Блохин Д.Ю., Незамов В.И. Применение метода «естественных рубежей» для проведения геоинфор-мационных и дешифровочных работ на космических снимках // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. - М., 2010. - С. 75-78.
7. Дистанционное зондирование в лесном хозяйстве / Е.П. Данюлис, В.М. Жирин, В.И. Сухих [и др.]. - М.: Агропромиздат, 1989. - 223 с.
8. Блохин Д.Ю., Незамов В.И. Применение материалов дистанционного зондирования земли и географических информационных систем в борьбе с пожарами на землях лесного фонда на примере Минусинского лесничества // Вестн. КрасГАУ. - 2010. - № 1 (40). - С. 76-80.
