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.