CC BY
198
ЭКОЛОГИЯ И МОНИТОРИНГ ЛЕСА
5. Третьякова, И.Н. Пыльца сосны обыкновенной в условиях экологического стресса / И.Н. Третьякова, Н.Е. Носкова // Экология. - 2004. - № 1. - С. 26-33.
6. Шкарлет, О.Б. Влияние дымовых газов на формирование репродуктивных органов сосны обыкновенной: автореф. дис. ... канд. биол. наук. / О.Б. Шкарлет. - Свердловск, 1974. - 27 с.
7. Федорков, А.Л. Изменение в мужской генеративной сфере сосны при аэротехногенном загрязнении / А.Л. Федорков // Эколого-географические
проблемы сохранения и восстановления лесов Севера. - Архангельск, 1991. - С. 296-301.
8. Benoit, L.F. The influence of zone on Pinus strobes L. Pollen germination / L.F. Benoit, J. Scelly, L.D. Moora // Can. J. Forest Res. - 1983. - V. 13. - № 1. - P.184-187.
9. Houston, D .B. Effect of ambient air pollution on cone seed pollen characteristics in eastern white and red pines / D.B. Houston, L.S. Dochinger // Environment Pollut. - 1977. - V. 12. - P. 1 - 5.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СВОБОДНЫХ ГИС В СИСТЕМЕ ДИСТАНЦИОННОГО ЛЕСОПАТОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
А.М. КРЫЛОВ, начальник отдела дистанционного лесопатологического мониторинга ФГУ «Рослесозащита»,
Н.А. ВЛАДИМИРОВА, инженер отдела дистанционного лесопатологического мониторинга ФГУ «Рослесозащита», научный сотрудник сектора геоинформационных систем Отдела аналитических исследований лесоуправления и лесопользования ФГУ ВНИИЛМ,
Е.Г. МАЛАХОВА, инженер отдела дистанционного лесопатологического мониторинга ФГУ «Рослесозащита», аспирант ФГУ ВНИИЛМ
Использование ГИС в лесопатологическом мониторинге предлагается как более совершенная технология методология восприятия, представления, управления и анализа информации и сводных данных. Ведь кроме использования табличных данных - стандартного выражения показателей в лесопатологическом мониторинге, в геоинформационной среде возможно использование снимков, данных топографической съемки, пространственных объектов и их описания и множество других инструментов, позволяющих провести наиболее полный и разносторонний анализ ситуации.
Лесопатологические обследования предъявляют достаточно высокие требования к оперативности получаемых исходных данных. Поэтому внедрение в лесопатологию дистанционного зондирования - одна из насущных и перспективных задач.
В 80-е годы XX в. была разработана методика дистанционного лесопатологического мониторинга по данным спектрозональной аэрофотосъемки. Был проведен ряд экспериментальных работ, указания по применению аэрофотосъемки (АФС) вошли в Руководство по проектированию, организации и ведению
amkrylov@gmail.com; nadiopt@yandex.ru лесопатологического мониторинга. Отчасти работами по дистанционному зондированию можно считать аэровизуальные наблюдения за состоянием лесов.
Главными препятствиями на пути внедрения АФС в лесопатологические обследования явились высокая цена производства АФС, низкая оперативность и необходимость множества согласований для получения разрешения на АФС. Из-за этого к моменту поступления АФС необходимость в них отпадала из-за изменившейся ситуации или информация на них оказывалась устаревшей.
Альтернативой традиционной аэрофотосъемке является применение в дистанционном лесопатологическом мониторинге космических снимков. Космическая съемка обладает рядом преимуществ, таких как высокая оперативность, низкая стоимость по отношению к АФС (ряд данных доступен даже бесплатно) и возможность быстрой съемки огромных территорий.
В то же время большинство доступных данных космосъемки обладает низкой детальностью, и поэтому их дешифрирование и интерпретация - гораздо более сложный процесс. Кроме того, космические изображения,
148
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 1/2012
ЭКОЛОГИЯ И МОНИТОРИНГ ЛЕСА
в отличие от аэрофотоснимков, выглядят по-разному в зависимости от каждого конкретного аппарата, что затрудняет их визуальное дешифрирование. В свете этого необходимо применение современных компьютерных технологий и методов обработки цифровых изображений.
Спутниковые данные успешно применяются в различных проектах по мониторингу лесного покрова и лесопожарному мониторингу. При этом используются общедоступные и бесплатные данные, для обработки которых задействованы сложные алгоритмы. Наиболее успешные примеры приводятся ниже.
1) Мониторинг лесных пожаров в режиме, близком к реальному времени. Так, действует система лесопожарного и лесопатологического мониторинга ИСДМ-Рослесхоз (http://www.aviales.ru/default. aspx?textpage=25). Входная информация (данные от субъектов Российской Федерации, метеоданные, данные грозопеленгации и частично космическая съемка MODIS) поступают в управляющей сервер ИСДМ-Рослесхоз (г. Пушкино, ФГУ «Авиалесоохрана), в котором происходит основная тематическая обработка, а также управление всеми удаленными узлами системы. Для обеспечения надежности и устойчивости системы имеется полнофункциональный резервный управляющий сервер, физически расположенный в Москве (ИКИ РАН). Вся информация (в том числе и обработанные снимки, поступающие в узлы ИСДМ-Рослесхоз) структурируется, каталогизируется и архивируется в банк данных и доступна из геоинформационной системы, интегрированной в web-интерфейс.
В ИСДМ-Рослесхоз существует и блок лесопатологического мониторинга, но непирогенные повреждения детектируются намного менее надежно, чем лесные пожары.
Также на данных MODIS основан американский сервис глобального мониторинга лесных пожаров FIRMS (http://maps.geog. umd.edu/firms/). В тестовом режиме функционирует проект по спутниковому лесопожарному мониторингу ИТЦ «Сканекс», в котором кроме данных MODIS задействованы космические снимки Landsat и SPOT.
2) Глобальные карты лесов крупных регионов. Например, карта «Леса России», созданная совместно Гринписом России, Институтом космических исследований РАН, Центром по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, а также Всемирной лесной вахтой по спутниковым изображениям SPOT Vegetation и MODIS.
3) Глобальный мониторинг лесного покрова, проводимый FAO. Проводится с применением космических изображений MODIS, Landsat TM и ETM+, на некоторые эталонные участки также заказывается съемка сверхвысокого разрешения, например, ICONOS.
Обработка космических спутниковых изображений сходна с дешифрированием аэрофотоснимков только для сверхвысокого разрешения. При применении более мелких масштабов съемки наибольший успех имеют проекты, основанные на автоматических алгоритмах дешифрирования.
В сферу интересов лесопатологии входят очень разные повреждения растительности, неоднородные по своим спектральным и пространственным свойствам. Кроме того, на сегодняшний день не существует определенного аппарата, который мог бы удовлетворить все потребности лесопатологического мониторинга, и используется комбинация из снимков разных аппаратов, а именно MODIS (разрешение 250 м), Landsat (30 м), ALOS (2,5-10 м), SPOT (2,5-23 м), Rapid Eye (6 м). Наиболее крупные изменения в принципе заметны и на MODIS, но сложным является отделение их от краевых эффектов, фенологических изменений и участков рубок.
Существующие алгоритмы могут служить для сигнализации, что какие-то крупные изменения произошли. Для установления факта изменения, а также для его классификации могут использоваться снимки высокого разрешения. Мелкие изменения могут быть выявлены только по снимкам высокого разрешения.
Поэтому в БЛПМ используется MODIS для оперативной сигнализации крупных изменений для последующей их проверки по данным высокого разрешения и наземно. Данные высокого разрешения дешифрируются пока
ЛЕСНОИ ВЕСТНИК 1/2012
149
ЭКОЛОГИЯ И МОНИТОРИНГ ЛЕСА
вручную, но ведется работа над созданием алгоритма автоматического выявления изменений по таким данным.
Надежно детектируются крупные ветровалы, участки сплошного объедания, крупные усыхания в очагах стволовых вредителей. Надежность выявления мелких участков ветровала, несплошного ветровала оставляет желать лучшего.
Отделом ДЛИМ были проведены большие работы по картированию крупных участков ветровалов. Также совместно с ЦЭПЛ и ИКИ РАН были проведены работы по определению спектральных характеристик участков насаждений, в разной степени поврежденных огнем.
Полученные данные весьма информативны, однако для успешного применения для оперативного планирования ЛПО необходимо ускорить процесс выявления и картирования нарушений первой половины лета до 1-1,5 месяцев. Это возможно при условии массового заказа съемки высокого разрешения с аппаратов с высокой оперативностью (Rapid Eye) и повышения оперативности получения снимков с аппаратов Landsat 5/7.
Одним из видов деятельности ФГУ «Рослесозащита» является эксплуатация блока лесопатологического мониторинга информационной системы дистанционного мониторинга Рослесхоза и формирование архива пространственно позиционированной лесопатологической информации. Пространственной основой для всех видов обследований являются материалы лесоустройства, и поэтому необходимо внедрение геоинформационных технологий (далее ГИС-технологий) в практику организации и ведения лесопатологического мониторинга.
Внедрение компьютерных и ГИС-технологий в системе управления лесами началось в конце 1980 - начале 1990 гг. для производства лесоустроительных работ [1]. Исторически сложилось, что лесоустроительные предприятия сами принимали решения о том, какие компьютерные и ГИС-технологии использовать в производственном процессе. На момент, когда ГИС-технологии принимались на вооружение российского лесного хозяйства, ярко выраженных лидеров в отрасли
не было; выбор поставщика программного обеспечения зависел от цены, наличия/от-сутствия русификации, удобства и красоты оформления карт и отчетов. Каждое предприятие разработало собственные надстройки и расширения к имеющемуся программному обеспечению, в результате чего выходные документы стало затруднительно открыть даже в «официальной» версии того же программного обеспечения, в котором они были созданы. В результате предприятия используют и продвигают на рынок разные технологии, зачастую ограниченно совместимые между собой. Сложилась малопрозрачная, объемная, сложная и разнообразная система лесоустроительных документов и технологий, плохо поддающаяся унификации.
В таблице приведены данные о специализированном программном обеспечении, используемом в филиалах ФГУП «Рослесин-форг».
Перечисленные в таблице ГИС являются закрытыми по одному или двум параметрам: форматная закрытость и закрытость исходного кода программы.
Как видно из данной таблицы, все приведенные программы не могут напрямую взаимодействовать между собой, необходимо использование обменного формата (как правило, ESRI SHAPE или Mapinfo MIF/MID). Конечно, у всех этих программ есть свои плюсы, но серьезным минусом всех приведенных ГИС (кроме Mapinfo) является полная закрытость их формата, т.е. материалы лесоустройства без конвертации нельзя использовать, не имея программ, в которых они были подготовлены.
Для того чтобы работать с данными разных предприятий, можно воспользоваться такими широко распространенными ГИС, как Mapinfo или ArcGIS. Эти системы хорошо взаимодействуют между собой, имеют русскую документацию и техническую поддержку, и поэтому ныне активно внедряются в производственный процесс. Однако ограничивающим фактором перехода на любую из названных ГИС является их высокая стоимость и необходимость обращаться к разработчику за внесением необходимых изме-
150
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 1/2012
ЭКОЛОГИЯ И МОНИТОРИНГ ЛЕСА
Таблица
Лесоустроительные ГИС и СУБД, используемые в филиалах ФГУП «Рослесинфорг» [2, 3]
Название филиала ГИС и СУБД, используемые филиалом Разработчик, наличие поддержки, форматы данных
Северо-Западный филиал государственной инвентаризации лесов (Севзап-леспроект) Южный филиал государственной инвентаризации лесов (Воронежлеспро-ект) Карельский филиал государственной инвентаризации лесов (Кареллес-проект) WinGIS/ WinMAP - картография WinPLP - ведение баз данных ГИС: Progis, Австрия, в 2003 г. поддержка производителем прекращена, хотя сами предприятия систему поддерживают. СУБД: самостоятельно разработана на основе FoxPro (а именно, устаревшей его версии - Visual FoxPro 5). Векторные слои: собственный формат AMP, содержащий также и оформление карты; ни в одной другой программе не открывается. База данных: dbf (FoxPro) Импорт: MapInfo MIF/MID, ESRI SHAPE, AutoCAD DXF. Экспорт: MapInfo MIF/MID - только конвертером в составе самой программы. При этом топология не поддерживается
Поволжский филиал государственной инвентаризации лесов (Поволжский леспроект) Северный филиал государственной инвентаризации лесов (Севлеспро-ект) ГеоГраф/ GeoDraw Центр геоинформационных исследований Института географии Российской академии наук ЦГИ ИГ РАН, поддержка есть Векторные слои: собственный формат GeoDraw, GeoGraph cosmetic layer ни в одной другой программе не открывается Базы данных: Paradox .db (версии 3.5 и 4.0 для Windows) Импорт: любой формат, для которого разработан драйвер доступа. Драйверы форматов, входящие в поставку: GeoDraw, GeoGraph cosmetic layer, ESRI SHAPE, MapInfo MIF/MID (только точки и линии). Экспорт: ARCINFO - через формат GEN, MapInfo MIF/MID, AutoCAD DXF, IDRISI VEC - только конвертером в составе самой программы
Центральный филиал государственной инвентаризации лесов (Центрлеспроект) Московский филиал государственной инвентаризации лесов (Мослес-проект) TopoL (картография) с надстройкой Lesis (ведение баз данных) TopoL Software, Чехия Есть поддержка производителя и российского представителя Векторные слои: собственный формат BLK, содержащий также и оформление карты; ни в одной другой программе не открывается. Базы данных: открытый DBF Импорт: ESRI SHAPE, MapInfo MIF/MID, AutoCAD DXF Экспорт: эти же форматы - только конвертером в составе самой программы
Западно-Сибирский филиал государственной инвентаризации лесов (Запсиблеспроект) Восточно-Сибирский филиал государственной инвентаризации лесов (Востсиблеспроект) Mapinfo MapInfo Corp., США Есть поддержка производителя и российского представителя Векторные слои: Собственный формат TAB (открывается рядом других программ) Открытый формат MIF/MID Базы данных: Собственный формат TAB и открытый DBF Импорт: большое количество разных форматов, в т.ч. ESRI SHAPE, AutoCAD DXF. Экспорт: аналогично, в составе многих других ГИС есть собственные конвертеры.
нений. Обе системы закрытые, поэтому в их программный код нельзя вносить изменения самостоятельно, хотя расширения и инструменты писать можно.
Одним из альтернативных решений может стать использование свободных ГИС.
Свободное программное обеспечение [4] отвечает следующим принципам: программу можно свободно использовать с любой целью, можно изучать, как программа работает, и адаптировать ее для своих целей («первая свобода»). Условием этого является доступ-
ЛЕСНОИ ВЕСТНИК 1/2012
151
ЭКОЛОГИЯ И МОНИТОРИНГ ЛЕСА
ность исходного текста программы. Можно свободно распространять копии программы. Программу можно свободно улучшать и публиковать свою улучшенную версию - с тем, чтобы принести пользу всему сообществу. Условием этого является доступность исходного текста программы и возможность внесения в него модификаций и исправлений.
В качестве примеров распространенных свободных ГИС можно привести Geographic Resources Analysis Support System (GRASS), Quantum GIS (QGIS), User-friendly Desktop Internet GIS (uDig) и другие [5]. Нами было решено работать с Quantum GIS, поскольку эта система имеет дружелюбный графический интерфейс, сообщество ее разработчиков - одно из наиболее развитых в среде открытых ГИС и постоянно увеличивается, имеется хорошая документация по процессу разработки и по пользованию системой.
Выбор QGIS был также определен существующей в стране группой разработчиков, имеющих опыт программирования для этой ГИС, зарекомендовавших себя как постоянные участники в международной команде разработчиков и имеющих необходимые привилегии для внесения изменений в ядро программы. Опыт использования QGIS показал важность этого параметра, обусловленного быстрым процессом обмена мнениями между пользователями программы и разработчиками. Для других ГИС с открытым исходным кодом подобных организаций пока не существует.
QGIS доступна для большинства современных платформ (Windows, MacOSX, Linux) и совмещает в себе поддержку векторных и растровых данных, а также способна работать с данными, предоставляемыми различными картографическими веб-серверами и многими распространенными пространственными базами данных. Функциональность QGIS может быть развита посредством создания модулей расширения на C++ или Python [5].
На сегодняшний день QGIS (через модуль gdal/ogr) поддерживает такие форматы векторных данных, как ESRI SHP, Mapinfo TAB, Mapinfo MID/MIF, Google kml,
ESRI Personal GeoDatabase, Arcinfo ASCII Coverage и многие другие. При этом в одном проекте могут быть открыты векторные слои в разных форматах, хотя редактировать можно только ESRI Shape. Программа поддерживает топологическое редактирование. Модули расширения реализуют некоторые функции анализа и обработки векторных данных, а также их конвертацию и перепро-ецирование.
Поддерживаются и практически все распространенные растровые форматы (через модуль GDAL).
Функционал QGIS пока уступает коммерческим ГИС, но команда разработчиков выпускает все новые и новые модули. Кроме того, поскольку QGIS - система с открытым кодом, каждый сам может написать необходимое ему расширение или заказать его разработчикам. Таким образом, появляется возможность доработать программу для конкретного пользователя, что традиционно и делалось в лесном хозяйстве для других ГИС, но в закрытом порядке.
Таким образом, среди преимуществ QGIS можно назвать мультиформатность и мультиплатформенность, поддержку кор-рентного топологического редактирования, неограниченное количество возможных рабочих мест и возможность доработки под собственные задачи. К недостаткам можно отнести нестабильную работу (хотя регулярно выходят патчи исправления ошибок) и несколько уступающую коммерческим ГИС функциональность (основные функции, тем не менее, присутствуют).
В 2010 г. филиалами ФГУ «Рослесо-защита» были проведены пробные работы по созданию схем состояния насаждений и численности вредителей в среде QGIS. Работы включали следующие основные операции: сканирование и привязка картографической основы, векторизацию участков насаждений, в которых проводились работы по лесопатологическому мониторингу, и итоговое оформление карт-схем. Несмотря на многочисленные сложности, все 42 филиала успешно справились со своей задачей, показав тем самым, что в среде QGIS возможна организация
152
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 1/2012
