CC BY
102
ОПЫТ ЛЕСНОГО СТЕРЕОДЕШИФРИРОВАНИЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ СПЕЦИАЛЬНОГО ПРОГРАММНО-АППАРАТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ И ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТ ПО ГОСУДАРСТВЕННОЙ ИНВЕНТАРИЗАЦИИ ЛЕСОВ В ОБЪЕКТАХ С НАЛИЧИЕМ ТРУДНОДОСТУПНЫХ ТЕРРИТОРИЙ
Виктор Иванович Березин
Филиал ФГУП «Рослесинфорг» «Севзаплеспроект», 196084, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Коли Томчака, 16, зам. руководителя отдела развития новых технологий, тел. (812) 387-03-33, e-mail: berezin.vi@yandex.ru
Дмитрий Михайлович Черниховский
ФГУП «Рослесинфорг», 196084, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Коли Томчака, 16, ведущий инженер отдела по науке и инновациям, тел. (812) 387-03-33, e-mail: cherndm2006@yandex.ru
В статье предлагается методика работ по государственной инвентаризации лесов на труднодоступных территориях с применением специального программно-аппаратного обеспечения и космической стереосъемки сверхвысокого пространственного разрешения.
Ключевые слова: стереодешифрирование, программно-аппаратное обеспечение, государственная инвентаризация лесов, данные дистанционного зондирования.
THE EXPERIENCE OF INTERPRETATION OF FOREST STEREO IMAGES USING SPECIAL SOFTWARE, HARDWARE AND GIS-TECHNOLOGIES FOR THE EXECUTION OF STATE FOREST INVENTORY IN OBJECTS WITH REMOTE AREAS
Victor I. Berezin
Branch «Roslesinforg», «Sevzaplesproject», 196084, Russia, Saint-Petersburg, Kolya Tomchak Street, 16, deputy head of the department of development of new technologies, tel. (812) 387-03-33, e-mail: berezin.vi@yandex.ru
Dmitry M. Chernihovsky
FSUE «Roslesinforg» 196084, Russia, Saint-Petersburg, Kolya Tomchak Street, 16, leading engineer of department of Science and Innovation, tel. (812) 387-03-33, e-mail: cherndm2006@yandex.ru
In the article is shown a possible methodology of work by execution of State forest inventory in objects with remote areas using special software, hardware and space stereoimages ultra-high spatial resolution.
Key words: stereo interpretation, software, hardware, State forest inventory, remote sensing.
Необходимость развития дистанционных методов и безальтернативность применения материалов дистанционных съемок в качестве информационно -технической основы лесоучетных работ в Российской Федерации очевидна. К сожалению, несмотря на значительный прогресс в сфере дистанционных методов в целом, в части их применения в лесном хозяйстве Российской Федерации отмечается многолетний застой: используется ограниченный состав материалов ДЗЗ, технологии и инструменты лесного дешифрирования не меняются с 1980 -х
гг., процессы обработки и представления материалов аэрокосмосъемки во многом несовершенны [1]. Среди современных материалов ДЗЗ, широко представленных на рынке, особый интерес для лесоучетных работ представляет космическая цифровая стереосъемка сверхвысокого пространственного разрешения с явными ее преимуществами [2-4].
Задачи исследования по использованию материалов ДЗЗ и ГИС -технологий заключались в разработке методических подходов и практических рекомендаций по лесному дешифрированию, в том числе анализу информационных возможностей и признаков дешифрирования таксационных характеристик лесов по цифровым космическим стереоизображениям сверхвысокого пространственного разрешения для целей государственной инвентаризации лесов в объектах с наличием труднодоступных территорий.
В вегетационный период 2012 года выполнена космическая спектрозональная сверхвысокого разрешения стереоскопическая цифровая съемка территорий (фрагменты сцен 10*10 км) одного учебно-тренировочного и шести тренировочных таксационно-дешифровочных полигонов в объектах работ государственной инвентаризации лесов 2012 года. Цифровые изображения получены сенсором GeoEye-1. Тип изображения GeoEye-1 GeoStereo. Число спектральных каналов - 4, в том числе ближний инфракрасный. Радиометрическое разрешение - 11бит/пиксел. Уровень предварительной обработки изображений
- Standard Geometrically Corrected. Средствами программ Scanex и Photomod выполнена первичная обработка и подготовка сканерных изображений к лесному контурному, аналитическому и измерительному дешифрированию (табл.1).
Таблица 1
Последовательность (схема) работ по лесному стереодешифрированию с применением специального программно-аппаратного обеспечения и ГИС-технологий для целей выполнения работ по государственной инвентаризации лесов в объектах с наличием труднодоступных территорий
Этап работ Содержание Программное обеспечение Результат
Заказ, получение, первичная обработка и подготовка сканерных изображений сверхвысокого пространственного разрешения на таксационно-дешифровочные полигоны Радиометрическая коррекция, формирование псевдоцветных изображений, подготовка изображений к лесному контурному, аналитическому и измерительному дешифрированию. ScaneEx IMAGE Processor v.3.0, Inpho, Photomod Наборы файлов данных дистанционного зондирования, проекты в программах Inpho, Photomod
Наземные работы по изучению таксационных и дешифровочных признаков с выбороч- Измерение таксационных и дешифро-вочных показателей модельных деревьев Результаты лесоизмерительных работ по изучению признаков дешиф-
Этап работ Содержание Программное обеспечение Результат
но-измерительной таксацией выделов в выделах рирования
Анализ признаков дешифрирования с применением специально разработанного программного обеспечения Разработка классификации признаков с их ранжированием. Оценка вероятностей появления признаков с составлением таблиц пошагового процесса дешифрирования преобладающих и сопутствующих пород ForestDescript1, программы обработки данных дистанционного зондирования (Inpho, Photomod) Классификации признаков дешифрирования, таблицы распределения вероятностей признаков дешифрирования, таблицы пошагового процесса дешифрирования
Определение взаимосвязей между таксационными и дешифро-вочными признаками и вероятностная оценка их информативности Определение параметров, значимости и информативности регрессионных зависимостей, построение графиков и номограмм MS Excel 2G1G, Statgraphics Plus 5.1 Уравнения взаимосвязей, графики и номограммы зависимостей
Контурное дешифрирование страт ГИЛ с выделением полигонов страт на основе Единой схемы стратификации лесов Формирование векторных слоев с контурами страт ГИЛ по стереопарам космических снимков с применением специального программноаппаратного обеспечения программы обработки данных дистанционного зондирования (Inpho, Photomod) Векторные слои с полигонами лесных страт
Экспорт результатов в ГИС Экспорт результатов в ГИС, поиск и исправление ошибок, окраска и оформление карт лесных страт Photomod 5.24, WinGIS 2003 Карты лесных страт ГИЛ
В 2012 г в каждом экспериментальном полигоне выполнена реласкопиче-ская таксация с анализом признаков дешифрирования 50 таксационных выде-лов в 1-2 кварталах. На пробных реласкопических (постоянного радиуса) площадках измерялись таксационно-дешифровочные показатели модельных деревьев (без их рубки) с целью последующего установления зависимостей меж-
1 Разработано специальное программное обеспечение по автоматизированной обработке данных анализа признаков дешифрирования на основе вероятностных методов оценки с их формализацией и ранжированием по классам (ForestDecript V 1.0).
ду таксационными и дешифровочными показателями древостоев. Общее количество измеренных деревьев на каждой площадке составляло 100 деревьев. У каждого модельного дерева измеряли: диаметр (Д1,3), высоту (Н), высоту до основания кроны (Нок), диаметр кроны в направлениях С-Ю, В-З с вычислением среднего (Дк). В целом по выделу выполнялось измерение сомкнутости полога точечным способом (200 точек визирования). Результаты измерения так-сационно-дешифровочных показателей модельных деревьев фиксировались в Карточках реласкопической таксации выдела.
Одним из ключевых этапов работ был анализ признаков дешифрирования, проводимый по материалам ДЗЗ сверхвысокого разрешения на основе данных наземных работ с использованием специального программно-аппаратного обеспечения. В процессе стереоскопического анализа визуально оценивались изображения объектов анализа - отдельных деревьев конкретного насаждения, определялись его формализованные и ранжированные по классам фотометрические, морфологические характеристики и измерялись количественные параметры.
На заключительном этапе по преобладающим и составляющим породам составлялись описательные таблицы признаков дешифрования с указанием вероятностей значений признаков, пошаговой последовательности использования признаков в процессе дешифрования и вероятностей ошибок распознавания соответствующей древесной породы. Фрагмент описательной таблицы, составленной в процессе настоящих исследований по результатам автоматизированного интерактивного анализа признаков дешифрирования и процесса распознавания древесных пород учебно-тренировочного полигона, приводится ниже (табл. 2).
Фрагмент таблицы признаков дешифрирования и пошагового процесса распознавания древесных пород по материалам сканерных стереоскопических изображений пространственного разрешения 0,4 м (Учебно-тренировочный таксационно-дешифровочный полигон: Волховское лесничество, Загубское участковое
лесничество Ленинградской области)
Преобладающая порода или категория земель Признаки дешифрирования и вероятности их значений Пошаговый процесс распознавания древесных пород (дешифрирования) и его достоверность
Ель Цвет: Зеленый-4 (23) - Р = 0,37, Зеленый-З (22) - Р = 0,27, Зеленый-5 (24) - Р = 0,13, Зеленый-2 (21) - Р = 0,10, Зеленый-1 (20) - Р = 0,08. Проекция крон в плане: Неправильно-округлая - Р = 0,65, Эллипсовидная - Р = 0,24, Округлая - Р = 0,08. Собственная тень: Треугольная - Р = 0,86, Овальная - Р = 0,10. Выпуклость кроны: Остроконечная - Р = 0,92. Размеры проекций кроны: 6,5-7,5 м - Р = 0,24, 5,5-6,5 м - Р = 0,22, 4,5-5,5 м - Р = 0,17, 7,5-8,5 м - Р = 0,16, 3,5-4,5 м - Р = 0,10, 8,5-9,5 м - Р = 0,08. Форма промежутков: Неправильно округлая - Р = 0,54, Однобоковытянутая - Р = 0,22, Узорчатая - Р = 0,19. Размер промежутков: 1,5-2,5 м - Р = 0,24, 2,5-3,5 м - Р = 0,22, 0-1,5 м - Р = 0,19. Просматриваемость в глубину: Просматриваемость средняя - Р = 0,52, Просматривается хорошо - Р = 0,25, Полог плотный - Р = 0,22. Отличается от: Береза: Цвет - Q = 1,00. Осина: Цвет - Q = 1,00. Сосна: Выпуклость кроны - Q = 0,68, Собственная тень - Q = 0,89, Размер промежутков - Q = 0,95, Цвет - Q = 0,97, Просматриваемость в глубину -Q = 0,98, Проекция крон в плане - Q = 0,99, Форма промежутков - Q = 0,99.
Береза Цвет: Желтый-4 (39) - Р = 0,34, Желтый-3 (38) - Р = 0,28, Желтый-5 (40) - Р = 0,28. Проекция крон в плане: Неправильно-округлая - Р = 0,77, Округлая - Р = Отличается от: Ель: Цвет - Q = 1,00. Осина: Выпуклость кроны - Q = 0,97,
Преобладающая порода или категория земель Признаки дешифрирования и вероятности их значений Пошаговый процесс распознавания древесных пород (дешифрирования) и его достоверность
0,15, Однобоко-вытянутая - P = G,GB. Собственная тень: Овальная - P = 0,91, Серповидная - P = G,G6. Выпуклость кроны: Ясно выражена - P = G,94. Размеры проекций кроны: З,5-4,5 м - P = G^G, 5,5-6,5 м - P = G,25, 4,5-5,5 м - P = G,21, 6,5-7,5 м - P = G,G9, 2,5-3,5 м - P = G,GB, 7,5-8,5 м - P = G,G6. Форма промежутков: Неправильно округлая - P = G,75, Узорчатая - P = 0,11, Однобоко-вытянутая - P = G,G9. Размер промежутков: G-1,5 м - P = G,6B, 2,5-3,5 м - P = G,^, 1,5-2,5 м - P = G,11. Просматриваемость в глубину: Просматриваемость средняя - P = G,B1, Полог плотный - P = 0,11, Просматривается хорошо - P = G,GB. Цвет - Q = 1,00. Сосна: Цвет - Q = 1,00.
Полученные данные автоматизированной статистической обработки признаков дешифрирования позволяют оценить информационные особенности используемых материалов съемки в отношении дешифрирования различных категорий лесных насаждений в зависимости от преобладающей породы, групп или классов возраста, полноты, категорий площадей.
На основании данных наземных работ по анализу признаков дешифрирования на территориях экспериментальных (опытных) полигонов оценивались статистические зависимости между таксационными и дешифровочными показателями лесных насаждений.
Средствами программ MS Excel и STATGRAPHICS Plus for Windows оценивали статистические характеристики таксационных и дешифровочных показателей (средние значения, коэффициенты варьирования, ошибки, регрессионные зависимости). Оценивались зависимости между отдельными деревьями по выделам и в целом по стратам. В табл.3 показаны результаты многофакторного регрессионного анализа таксационных и дешифровочных показателей лесных страт на примере экспериментального полигона в Междуреченском лесничестве Вологодской области.
Таблица 3
Параметры многофакторных регрессионных зависимостей между таксационно-дешифровочными показателями насаждений внутри страт ГИЛ экспериментального полигона Междуреченского лесничества (Вологодская область) вида Ц 3 = a + b * Dk + c * H , где a, b, c - параметры, D13 - диаметр
на высоте груди, Н - высота дерева, Dk- средний диаметр кроны. В скобках приводятся уровни значимости параметров
№ страты ГИЛ число модельных деревьев Название страты ГИЛ (Единая схема стратификации лесов), преобладающая порода a b c Коэффициент детерминации, R2
4 277 Светлохвойные средневозрастные высокопроизводительные, сосна 2,67 0,53 95,10
-11,09 5,54 0,87 73,28
5 662 Светлохвойные средневозрастные среднепроизводительные, сосна 4,08 0,48 97,45
-5,77 4,31 0,74 80,83
7 178 Светлохвойные приспевающие высокопроизводительные, сосна 2,88 0,66 97,67
-25,87 3,25 1,71 74,25
8 274 Светлохвойные приспевающие среднепроизводительные, сосна 3,90 0,55 98,29
-6,29 4,24 0,80 65,32
№ страты ГИЛ число модельных деревьев Название страты ГИЛ (Единая схема стратификации лесов), преобладающая порода a Ь c Коэф-фици-ент детермина-ции, R2
11 Светлохвойные спелые и пе- 2,77 0,88 97,07
297 рестойные, сосна -13,51 3,10 1,71 70,92
20 Темнохвойные спелые и пе- 2,69 0,53 99,09
90 рестойные среднепроизводительные, ель -14,82 2,51 1,15 71,27
37 Мелколиственные спелые и 2,78 0,48 98,14
2498 перестойные высокопроизводительные, береза -6,95 2,81 0,75 68,83
Рис. 1. Карта лесных страт учебно-тренировочного полигона (Волховское лесничество Ленинградской области): а - космическое спектрозональное изображение сверхвысокого разрешения на территорию учебнотренировочного полигона с контурами лесных страт, б - тематическая
карта лесных страт ГИЛ
Выходным материалом по лесному стереодешифрированию с применением специального программно-аппаратного обеспечения и ГИС-технологий для целей выполнения работ по государственной инвентаризации лесов в объектах с наличием труднодоступных территорий являются карты лесных страт (рис. 1).
В настоящее время в рамках исследования получены следующие предварительные результаты:
- проведен обзор существующего на рынке программно-аппаратного обеспечения для обработки данных ДЗЗ, оценены возможности ряда программ для задач лесного стереодешифрирования;
- определены критерии и выбрано, на наш взгляд, оптимальное программно-аппаратное обеспечение для лесного стереодешифрирования;
- оценены возможности использования предшествующего опыта разработок технологий и программных продуктов обработки данных ДЗЗ для целей идентификации характеристик лесов на цифровых космических изображениях при государственной инвентаризации лесов на труднодоступных территориях;
- подготовлена нормативно-справочная атрибутивная и картографическая информация на территорию учебно-тренировочного и тренировочных полигонов, а также материалы ДЗЗ с их геореференцированием и контурным дешифрированием, с реласкопической таксацией лесотаксационных выделов для целей натурных исследований информационных возможностей и признаков дешифрирования характеристик лесов на цифровых космических изображениях сверхвысокого пространственного разрешения;
- разработано и находится в стадии отладки, апробирования и подготовки к внедрению специальное программное обеспечение по автоматизированной интерактивной обработке данных анализа признаков дешифрирования и автоматизированному пошаговому процессу дешифрирования преобладающих и сопутствующих пород на основе вероятностных методов оценки признаков с их формализацией и ранжированием по классам;
- подготовлены предложения по принципам зонирования территории лесного фонда Российской Федерации на доступные и труднодоступные объекты;
- подготовлены предложения по принципиальной технологической схеме государственной инвентаризации лесов в труднодоступных объектах, основанные на методе рационального сочетания наземных пробных площадей и фотопроб;
- выполняются работы по освоению технологии получения стереоизображений и изучения признаков дешифрирования на основе вероятностных методов их оценки с составлением таблиц признаков дешифрирования и оценкой их информативности;
- предложена и апробируется на примере шести полигонов технология стереодешифрирования лесных страт ГИЛ и фотопроб-фотосцен (лесотаксационных выделов) по материалам космической стереосъемки Оеоеуе-1 с использованием программы РИо1;ошоё.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Сухих В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве: Учебник. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. - 392 с.
2. Болсуновский М.А. Уровни обработки данных ДЗЗ сверхвысокого разрешения // Геоматика 2009. - №2. - С.20-23.
3. Аш Е.В. Возможности космической стереосъемки в России // Геопрофи. - 2007. -№3. - C. 26-26.
4. Matthew Faganand, Ruth De Fries. Measurement and Monitoring of the World’s Fo rests. A Review and Summary of Remote Sensing Technical Capability, 2009-2015. - 2009. 592 p.
© В.И. Березин, Д.М. Черниховский, 2013
