CC BY
148
УДК 528.8
ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ
ЛЕСНОГО ПОКРОВА ПО ДАННЫМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
Надежда Алексеевна Никитина
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, обучающийся, e-mail: nadezhda_n4913@mail.ru
В статье представлен обзор современных методов исследования лесного покрова по данным дистанционного зондирования. Рассмотрены характеристики ресурсов, предоставляющих данные в открытом доступе, а также технологий определения количества древесных насаждений на основе воздушно-лазерного сканирования и данных дистанционного зондирования Земли.
Ключевые слова: космические снимки, данные дистанционного зондирования, исследование лесного покрова.
REVIEW OF MODERN RESEARCH METHODS OF FOREST COVER BY REMOTE SENSING
Nadezhda A. Nikitina
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10, Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, Student, e-mail: nadezhda_n4913@mail.ru
The article presents a review of modern research methods of forest cover based on remote sensing data. The resources that provide open data, as well as tree plantation inventory technology based on laser scanning data and RSD are considered.
Key words: satellite images, RSD, forest cover.
Дистанционное зондирование Земли используется для мониторинга окружающей среды с конца ХХ века. Спутники, созданные для целей ДЗЗ, совершенствуются до сих пор. С помощью космических снимков можно оперативно получать достоверную информацию о различных средах, в том числе о лесной растительности. Это очень важно, так как леса занимают значительную площадь на территории России, поэтому своевременное выявление нарушенности лесного покрова имеет большое значение. Получение актуальных данных о гибели лесных массивов позволяет существенно снизить экономический и экологический ущерб, нанесённый лесному фонду.
Использование космических снимков для изучения растительного покрова может помочь в решении ряда задач:
- инвентаризация растительного покрова;
- количественная оценка на основе спектральных индексов;
- моделирование и прогнозирование распределения отдельных элементов растительного покрова;
- оценка и картографирование параметров окружающей среды;
- оценка пространственного распределения характеристик растительного покрова;
- мониторинг и оценка изменений характеристик растительного покрова;
- совместный ГИС-анализ данных дистанционного зондирования и других данных [4].
Доступность данных дистанционного зондирования позволяет оперативно получать информацию, развивать методы ее обработки, создавать информационные сети, без ограничения по территориальной или ведомственной принадлежности.
При решении вопросов мониторинга наземных экосистем, в частности лесов, используются снимки низкого и среднего разрешения.
На сегодняшний день в открытом доступе предоставляются данные Terra-MODIS, Aqua-MODIS, Landsat-TM/ETM+, Sentinel-2, которые отвечают следующим требованиям:
- наличие устойчивых технических условий,
- регулярное обновление архивов спутниковых данных,
- высокое качество данных,
- наличие многолетних рядов данных охватывающих всю поверхность Земли.
Оперативность обработки данных зависит не только от их доступности, но и от частоты их обновления, то есть от частоты съёмки. Данные MODIS -2 раза в сутки, Landsat - 16 дней, Sentinel - 5 дней.
Снимки MODIS c пространственным разрешением 250 м и 500 м используются для изучения биологических и физических процессов, а также для исследования растительного покрова. Полоса охвата составляет 2330 км, а данные измерений покрывают всю территорию России. Архив снимков MODIS содержит материалы наблюдений, выполнявшихся ежедневно на протяжении 15 лет. Анализ этой информации можно использовать для изучения и мониторинга растительного покрова. В частности, данные MODIS, используются для распознавания различных групп пород леса, определения параметров лесного покрова, оценки возрастной структуры лесных насаждений [1].
Также в свободном доступе находятся снимки Landsat в исходном виде. Исследование этих снимков является источником информации для проведения лесоустройства и лесной инвентаризации. Большое количество исследований подтверждает возможность дешифрирования среднего возраста, высоты и сомкнутости полога лесных насаждений. Также снимки Landsat применяются для оценки продуктивности растительного покрова, для мониторинга за состоянием процессов лесовозобновления и лесовосстановления, для выявления нарушений в лесном покрове [5].
Например, по данным космосъемки Landsat были проанализированы изменения, произошедшие за 20 лет в лесном покрове на территории Волжско-Камского государственного природного биосферного заповедника [2].
Следует обратить внимание на то, что 4 декабря 2015 года для пользователей стали открыты данные спутника Sentinel-2. Камеры спутника охватывают полосу шириной 290 км, что на 65 км больше, чем у Landsat, а цветные изображения имеют лучшее разрешение.
Снимки Sentinel-2 расширили возможности мониторинга растительного покрова. Дешифрирование снимков среднего разрешения делает возможным получение достоверной информации о структуре и площади выбранных категорий земель. На примере Шебекинского муниципального района Белгородской области специалистами западного филиала государственной инвентаризации лесов - филиал «Рослесинфорг» методом автоматизированного дешифрирования снимков среднего разрешения Sentinel-2 определена лесистость и количественные характеристики лесов [6].
Для определения характеристик лесных ландшафтов и рационального использования лесных ресурсов большой потенциал имеют технологии воздушного лазерного сканирования. Они позволяют определять степень деградации лесов и изменения в землепользовании. Технология воздушного лазерного сканирования наиболее эффективна на больших площадях, а также обладает высокой точностью и быстротой сбора данных для инвентаризации лесов [7].
Ещё одной интересной технологией является обработка космических снимков с помощью нейронных сетей. Исследование проводилось на территории тестового участка в районе с. Половодово. Его целью была разработка технологии таксации лесов на основе объединения данных воздушного лазерного сканирования и данных дистанционного зондирования Земли. Полученные в ходе работы растры могут быть использованы в различных сферах лесного хозяйства [3].
Обработка данных дистанционного зондирования Земли - это мощный инструмент, позволяющий упрощать работу и получать информацию, которую практически невозможно собрать другими способами.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С. А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. - М.: ИКИ РАН, 2016. - С. 208.
2. Бунтова О.Ю., Мухарамова С.С. Детектирование изменений лесного покрова по данным дистанционного зондирования земли. // Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. - 2016. - Т. 25, № 4. - С. 130-135.
3. Кедров А.В., Тарасов А.В. Классификация лесной растительности методом нейронных сетей // ВЕСТНИК ПНИПУ - 2017. - № 22 - С. 44-54.
4. Комарова А. Ф., Журавлева И. В., Яблоков В. М. Открытые мультиспектральные данные и основные методы дистанционного зондирования в изучении растительного покрова // Принципы экологии. - 2016. - № 1. - С. 40-74.
5. Курбанов Э. А., Воробьев О. Н., Губаев А. В. Лежнин С. А., Полевщикова Ю. А., Демишева Е. Н. Четыре десятилетия исследований лесов по снимкам Landsat // Вестник
Поволжского государственного технологического университета. Сер.: Лес. Экология. Природопользование. - 2014. - № 1(21). - С. 18-32.
6. Перепечина Ю. И. Определение лесистости и количественных характеристик лесов по космическим снимкам Sentinel-2 (на примере Шебекинского муниципального района Белгородской обл.) [Электронный ресурс] / Ю. И. Перепечина, О. И. Глушенков, Р. С. Корсиков // Лесохоз. информ. : электрон. сетевой журн. - 2017. - № 4. - С. 85-93. URL: http://lhi.vniilm.ru/
7. Технология воздушного лазерного сканирования (LIDAR) для целей таксации леса [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.ecogeoproject.com/o-kompanii/publikatsii/ lazernoe-skanirovanie/44-lesnaya- otrasl.
© Н. А. Никитина, 2018
