Научная статья на тему 'Информационные технологии, используемые в дистанционном мониторинге пойменных лесов'

Информационные технологии, используемые в дистанционном мониторинге пойменных лесов Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
128
39
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
информационные технологии / ГИС / лесное хозяйство / дистанционное зондирование Земли(ДЗЗ) / пойменные леса / remote sensing / subsurface use / environmental monitoring / forestry LANDSAT / Isodata.

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Л. В. Тарасова

В статье рассмотрена функциональная структура системы спутникового мониторинга пойменных лесов. Проанализированы информационные технологии, применяемые на каждом этапе мониторинга. Сделан обзор программного обеспечения и ГИС, используемых для операций по обработке и анализу спутниковых данных, расчету основных показателей и моделированию процессов, происходящих в пойменной экосистеме.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

INFORMATION TECHNOLOGIES APPLICATION FOR FLOODPLAIN FOREST REMOTE MONITORING

The article analyzes the functional structure of floodplain forests satellite monitoring system. The information technologies applying in each monitoring stages are considered. A review of software and GIS for satellite data processing and analysis, key indicators calculation and floodplain development modeling is made.

Текст научной работы на тему «Информационные технологии, используемые в дистанционном мониторинге пойменных лесов»

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ДИСТАНЦИОННОМ МОНИТОРИНГЕ ПОЙМЕННЫХ ЛЕСОВ

Л.В. Тарасова, аспирант

Поволжский государственный технологический университет (Россия, г. Йошкар-Ола)

Б01:10.24411/2500-1000-2019-11631

Аннотация. В статье рассмотрена функциональная структура системы спутникового мониторинга пойменных лесов. Проанализированы информационные технологии, применяемые на каждом этапе мониторинга. Сделан обзор программного обеспечения и ГИС, используемых для операций по обработке и анализу спутниковых данных, расчету основных показателей и моделированию процессов, происходящих в пойменной экосистеме.

Ключевые слова: информационные технологии; ГИС; лесное хозяйство; дистанционное зондирование Земли(ДЗЗ); пойменные леса.

За последние десятилетия разнообразие, объем и качество данных ДЗЗ существенно возросли, что позволяет выполнять проекты в области мониторинга лесов на совершенно новом технологическом уровне [1]. Возрастающее антропогенное воздействие на пойменные леса привело к снижению выполнения ими своих функций, сокращению их площади, смене коренных типов производными, увеличению доли сорных видов, исчезновению и вымиранию некоторых видов.

Цель исследования состоит в рассмотрение основных информационных технологий, используемых при дистанционном мониторинге пойменных лесов.

Основными задачами исследования являются анализ пошагового алгоритма мониторинга пойменных лесов с использованием спутниковых данных и информационных технологий и возможных программных средств, применяемых на каждом этапе мониторинга.

Основываясь на исследованиях, посвященных проблеме мониторинга пойменных лесов с использованием данных ДЗЗ [1-4] в общем виде функциональную структуру системы спутникового мониторинга можно представить следующим образом (рис. 1).

Подсистема сбора спутниковых данных различного пространственного разрешения

I :

_Подсистема тематического анализа данных_

Картографирование пойменной экосистемы Оценка динамики поймы Оценка биофизических характеристик пойменной экосистемы

• определение категорий земель (лесные1' нелесные); • структурные характеристики по категориям земель, оценка ландшафтного разнообразия; • породная и возрастная структура пойменных лесов, оценка биологического разнообразия • выявление крупномасштабных изменений в пойме; • динамика структуры пойменной экосистемы; • оценка динамики пойменных лесов; • долгосрочные тренды состояния поймы в целом и пойменных лесов в частности • индекс листовой поверхности (LAI); • объем первичной продукции (NPP); • доля поглощенной фото синтетически активной радиации; • концентрация хлорофилла; • 3D структура лесного покрова • объем наземной биомассы • продуктивность лесов • оценка состояния водных объектов

Рис. 1. Структура системы мониторинга пойменных лесов с использованием данных ДЗЗ

Рассмотрим информационные технологии, которые могут использоваться в каждой из перечисленных подсистем.

Подсистема сбора предполагает получение и первичную обработку необходимых для мониторинга лесов данных ДЗЗ. Выбор спутниковых данных зависит от целей исследования и возможностей исследователя. В России и за рубежом существует большое число компаний, предоставляющих услуги по подбору обработанных материалов космических съёмок. Однако исследователь может самостоятельно подобрать необходимые снимки при помощи интернет-каталогов. Наиболее из-

В подсистему тематического анализа спутниковых данных входят блоки картографирования пойменной экосистемы, оценки её динамики и биофизических характеристик. Картографирование пойменной экосистемы предусматривает получение информации о пространственном распределении категорий земель, породной и возрастной структуре и других характеристиках пойменных лесов. Для обработки и тематического анализа данных ДЗЗ исследователями может использоваться различное программное обеспечение как свободно распространяемое, так и с платной лицензией. Наиболее используемыми программными пакетами по работе с данными ДЗЗ являются ENVI, ERDAS, PCI Geomatica, eCognition, среди отечествен-

вестные зарубежные и российские интернет-каталоги представлены в табл.1. Каталоги представлены в виде базы данных, содержащей информацию о разновременных снимках (спутник, координаты, разрешение, размер). Количество снимков, удовлетворяющих заданным критериям поиска, может оказаться достаточно большим. Для того чтобы отсеять максимум ненужных материалов, следует просмотреть отобранные сцены и исключить те из них, которые содержат какие-либо изъяны на изображении облачность; дым от природных пожаров; технический брак; климатические феномены) [5].

ных- Be6-CepBTO ВЕГА, Scanex Image Processor, PHOTOMOD, PLANETAMONITORING. Для работы с данными Sentinel Европейское космическое агентство (ESA) предлагает программное обеспечение - SNAP, Sentinel Toolbox (S1TBX, S2TBX, S3TBX), SMOS Box, PROBA-V Toolbox.

Такие программные средства как Fragstats и ArcGIS позволяют рассчитать ландшафтные метрики и провести анализ ландшафтный анализ территории, на основе которого исследователи могут оценить потенциальное воздействие фрагментации на биоразнообразие деревьев, птиц, млекопитающих и насекомых, а также на объем экосистемных услуг, оказываемых местному населению [3, 4]. Дальнейшая

Таблица 1. Интернет-каталоги спутниковых данных

Название каталога Описание каталога

USGS Earth Explorer каталог Геологической службы США (http://earthexplorer.usgs.gov)

Earthnet On Line Interactive Stand Alone client (EOLI-SA) программа, обеспечивающая поиск снимков, распространяемых под эгидой Европейского Космического Агентства (http://eoli.esa.int)

Gateway to Astronaut Photography of Earth, NASA Earthdata Search () базы данных НАСА (http://eol.jsc.nasa.gov https://search.earthdata.nasa.gov

Global Change Master Directory материалы НАСА для изучения глобальных изменений -(http ://gcmd. gsfc.nasa.gov)

ScanEx Satellite Image Catalogue интерактивный каталог снимков, получаемых на приемные станции российского ИТЦ «СканЭкс» - http://www.scanex.ru, https://search.kosmosnimki.ru

НЦ ОМЗ Генеральный каталог российского Научного центра оперативного мониторинга Земли (преимущественно данные российских съемочных систем) - http://www.ntsomz.ru;

Отдел «Технологии спутникового мониторинга» Института Космических Исследований http://smiswww.iki.rssi.ru

ГК СКАНЭКС, GeoMixer http://kosmosnimki.ru

оценка и анализ влияния факторов окружающей среды может проводиться с использованием метода дерева классификации и регрессии (CART), который реализован во многих современных пакетах для анализа данных: Salford Predictive Modelling Suite, SPSS, SAS, пакет анализа данных для проекта R.

Подсистема моделирования включает в себя, в частности, модели продукционных процессов в лесах и их сукцессионной динамики, природных пожаров, экосистем-ных услуг, взаимодействия лесных экосистем и климата. Интеграция получаемых по результатам спутниковых наблюдений данных в модели позволяет улучшить понимание взаимосвязей изменений экосистем с биотическими и абиотическими факторами. Например, для поддержки эффективной борьбы с природными пожарами к настоящему времени разработано большое количество информационных систем, позволяющих с различной степенью точности моделировать и прогнозировать поведение пожаров BehavePlus, FARSITE, WFDS и др. [6].

Информационная подсистема включает в себя базы данных, ГИС вместе с модулями пространственного анализа, и предусматривает возможности удаленного доступа пользователей на основе Интернет-технологий. ГИС обеспечивает доступ локальных пользователей к банку данных, итогам пространственного анализа и моделирования для получения информационных продуктов более высокого уровня [2]. Наиболее используемыми ГИС среди зарубежных являются ArcGIS, свободно распространяемые - Quantum GIS; MapGIS, GRASS GIS, российскими ГИС -Scanex Веб-ГИС, ГИС "Панорама".

Анализ современных информационных технологий для работы с данными дистанционного зондирования Земли свидетельствует о наличии широких возможностей для проведения спутникового мониторинга пойменных лесов в интересах решения задач оценки динамики лесных ресурсов и влияния антропогенной нагрузки, охраны и защиты леса, информационного обеспечения и исследования глобальных изменений климата и биосферы.

Библиографический список

1. Воробьев, О.Н. Дистанционный мониторинг восстановительной динамики растительности на гарях Марийского лесного Заволжья / О.Н. Воробьев, Э.А. Курбанов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2017. - № 2 (14). - С. 124-134.

2. Барталев, С.А. Разработка методов оценки состояния и динамики лесов на основе данных спутниковых наблюдений: автореф. дисс... д-ра тех. наук. - М., 2007. - 48 с.

3. Analysis of land-cover change (1963 - 2010) and environmental factors in the Upper Danube Floodplain / F. Xu, A. Otte, K. Ludewig et al. // Sustainability. - 2017. - Vol. 9 (943). -№ 6. - P. 1-37.

4. Escada, M. Forest Fragmentation in the Lower Amazon Floodplain: Implications for Biodiversity and Ecosystem Service Provision to Riverine Populations / V. Reno, E. Novo, M. Escada // Remote sensing. - 2016. - Vol. 8 (886) - №11. - P. 1-26.

5. Силкин, К.Ю. Работа с архивом материалов ДЗЗ через EarthExplorer. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://gis-lab.info/qa/earthexplorer-work.html. - 15.12.2018.

6. Доррер, Г.А. Агентное моделирование процессов управления борьбой с природными пожарами / Г.А. Доррер, С.В. Яровой // Информационные технологии в науке, образовании и управлении. - 2017. - №3 (3). - С. 25-33.

INFORMATION TECHNOLOGIES APPLICATION FOR FLOODPLAIN FOREST REMOTE MONITORING

L.V. Tarasova, Postgraduate Volga State University of Technology (Russia, Yoshkar-Ola)

Abstract. The article analyzes the functional structure of floodplain forests satellite monitoring system. The information technologies applying in each monitoring stages are considered. A review of software and GIS for satellite data processing and analysis, key indicators calculation and floodplain development modeling is made.

Keywords: remote sensing, subsurface use, environmental monitoring, forestry LANDSAT, Isodata.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.