Особенности мониторинга лесных территорий Красноярского края Текст научной статьи по специальности «Сельское хозяйство, лесное хозяйство, рыбное хозяйство»

УДК 630*584

В.П. Черкашин, П.В. Черкашин

ИЛ СО РАН им. В.Н. Сукачева, Красноярск

ОСОБЕННОСТИ МОНИТОРИНГА ЛЕСНЫХ ТЕРРИТОРИЙ КРАСНОЯРСКОГО КРАЯ

V.P. Cherkasin, P.V. Cherkahin

V.N. Sukachev Institute of Forest, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences Akademgorodok, Krasnoyarsk, 660036, Russian Federation

CHARACTERISTICS OF FOREST COVER MONITORING IN KRASNOYARSK REGION

The report emphasizes that successful forest use space-borne monitoring efforts have revealed a number of methodological monitoring problems, such as shortage of skilled specialists, insufficient soft tools, and the lack of an integral approach to satellite image classification.

V.N. Sukachev Institute of Forest has been fruitfully collaborating with the Regional Forest Inventory Enterprise regarding forest use and forest fire monitoring. However, forest pest monitoring from space is still underused. A methodology is proposed of GIS-based Siberian moth outbreak prediction using estimates of the pest population, its habitat conditions, and climatic changes.

Конец пошлого и начало нынешнего 1000-летия в России знаменуется не только развитием средств геоинформационных систем (ГИС), но и энергичным внедрением их в во многих областях науки, техники и производства, в том числе и лесного хозяйства. Программа мониторинга лесов, благодаря развитой с 2004 г подсистеме контроля за незаконными рубками, стала первой в стране действующей государственной программой дистанционного мониторинга (ДМ). По сути, ДМ является сейчас наряду с Государственной инвентаризацией лесов и лесоустройством основой организационной и технологической модернизации всего лесного хозяйства России, провозглашенной новым Лесным кодексом [1].

Крупные успехи и мелкие проблемы ДМ

Неожиданно и, вместе с тем, закономерно обнаружились диспропорции между возникшими, в основном, благодаря благоприятному финансированию (вместе с распространением компактных станций и центров приема и распространения космической информации), возможностями получать непрерывные покрытия больших территорий данными различных зарубежных сенсоров и количеством специалистов в регионах, способных эффективно выполнять цифровую обработку потока изображений, а также наличием акцентированных на лесные проблемы программных средств. Проблема профессиональных кадров, способных мыслить «многомерно» в соответствие со структурными особенностями мультиспектральных цифровых данных, вместе с проблемой организации работы региональных центров обработки информации, выходят на передний план в ДМ. Назрела

необходимости конкретизации имеющихся наработок в предприятиях и институтах, создания эффективных оценок качества исходных материалов и компьютерных технологий обработки многозональных цифровых изображений в сочетании с ГИС и GPS для инвентаризации и мониторинга лесов.

Обсуждаются также проблемы реализации системного подхода при лесоинвентаризации, лесоустройстве и ДМ, соблюдении основных его принципов (целесообразность, целостность, связанность, многоуровневость, оптимальность, управляемость и т. д.) [2], однако эти принципы часто не только не выполняются, но в основном по финансовым обстоятельствам заменяются на противоположные. Например, в ходе мониторинга за лесопользованием обнаружились недостатки чрезмерной централизации распределения космической информации: не всегда материалы представлены в фенофазе полного зеленения древесных пород, разрешающая и спектральная способность изображений не соответствует поставленным задачам, рациональное сочетание среднего (10-1 000 м) , высокого (2-10 м) и тем более сверхвысокого (< 2 м) разрешения даже не упоминается, не поступало ни одного полноценного 14-канального изображения датчика Aster/Terra, данные о параметрах орбит и координатной системе часто отсутствовали.

Об отсутствии комплексного использования одной и той же аэрокосмической информации для решения различных задач пишут уже давно [3], но система разрабатывается медленно, а на практике часто выбираются «гибкие» решения в форме представления, например, только черно - белых изображений. Очевидно, что эти частные проблемы будут успешно преодолены по мере формирования пакета задач для каждого вида мониторинга.

Инвентаризация защитных лесных насаждений с помощью аэрокосмических снимков

Ниже мы опишем один природный объект, на котором могут одновременно в системной форме решиться сразу несколько актуальных задач.

Институтом леса СО РАН им. Сукачева в 60-х годах ХХ века произведены посадки в Ширинской степи (Республика Хакассия) лесных полос разной конструкции и целевого назначения, чистых и смешанных разных лесных пород (сосна, лиственница, разные виды тополя, вяз, береза,ива и др.), за которыми ведутся постоянные наблюдения и выполняются экспериментальные измерения (картирование, перечет по диаметру и высоте, параметров кроны, оценка санитарного состояния, взятие моделей на ход роста, оценка прироста и биомассы). Ясно, что такие объекты представляют большую ценность для отработки методики дешифрирования не только лесных полос, но и пород деревьев в естественных насаждениях, произрастающих в аналогичных условиях.

В связи принятием нового Лесного кодекса и ориентацией на обеспечение устойчивого лесопользования приоритетами для развития лесного хозяйства страны в новых условиях, согласно доклада руководителя

Рослесхоза В.П.Росщупкина на Лесной коллегии МПР 27 февраля 2007 г., является среди 5 других и задача восстановление системы защитного лесоразведения в малолесных регионах России.

Эта задача природоохранного, некоммерческого плана вновь, как и в прежние годы, становиться важным государственным приоритетом. Разработка системы дистанционной индикации состояния существующих полос с использованием методов рационального сочетания данных сверхвысокого и среднего разрешения, а также оценка завершенности системы и проектирование экологического каркаса территории с успехом может быть выполнена на этих уникальных объектах, расположенных достаточно компактно на небольших площадях, и поэтому не требующих больших затрат на приобретение космоснимков.

Нужно отметить, что успехи мониторинга за лесопользованием и лесными пожарами в Красноярском крае во многом объясняются успешным сотрудничеством ИЛ СО РАН И ФГУП «ВОСТСИБЛЕСПРОЕКТ». Совместные работы этих организаций в перспективе ориентированы на создание информационной базы ГИС локального, субрегионального и регионального уровней, и разработку методов использования геоинформационных технологий для решения задач устойчивого управления лесами на примере отдельных лесничеств, лесопромышленных зон и в целом края, мониторинга лесных территорий, информационной поддержки исследований биосферных функций лесных экосистем, создания новых систем ведения лесного хозяйства, обеспечивающих экологически безопасное лесопользование.

О лесопатологическом мониторинге

Согласно новому Лесному кодексу лесоустройство и ГИЛ представляют собой два базовых источника информации о лесах, которая дополняется другими различными видами мониторинга - лесопатологическим, лесопожарным, радиационным и др. Очевидно, что третьей по значимости в настоящее время для лесного хозяйства является подсистема лесопатологического мониторинга, в частности повреждений лесов насекомыми и управления популяциями вредителей леса. Наибольшее внимание в Красноярском крае, естественно, уделяется наиболее хозяйственно значимому виду - сибирскому шелкопряду. Ниже мы приводим результаты, которые необходимо использовать при организации регионального мониторинга.

Разработано районирование лесов края по вероятности возникновения вспышек численности вредителя.

Разработана методика составления карт разных масштабов (от М 1 : 500 000 до М 1 : 50 000) по цифровым космическим сканерным изображениям среднего разрешения Landsat -7 ETM+ при наличии вспомогательной информации, представленной в различных формах: данных лесоустройства в форме ГИС; растровых картосхем лесхозов без атрибутивной информации; тематических карт прошлых лет.

На основе анализа 35 космических изображений на область наибольшей активности сибирского шелкопряда в лесах Красноярского края составлена актулъная карта лесной растительности и карта - мозаика космических изображений (М 1 : 500 000), представляющая собой естественную единую фотокарту тестовой территории с границами контуров карты растительности.

На территориях нескольких тестовых лесхозов, расположенных в районах возможных вспышек сибирского шелкопряда, по комплексу экологотаксационных характеристик (высота над уровнем моря, экспозиция, состав и полнота удаленность от старых шелкопрядников, и т. д.) выделены насаждения с различным риском возникновения вспышки. Созданные с использованием ГИС технологий крупномасштабные карты позволяют оптимизировать расположение учетных площадей при лесозащитном мониторинге и одновременно служат основой для пространственного прогноза вспышек численности.

Апробирована методика применения ГИС-технологий для автоматического оперативного учета изменений в лесном фонде, вызванных вспышкой сибирского шелкопряда (актуализации ГИС), через сопоставление векторных слоев карты насаждений базового лесоустройствам и карты пораженных древостоев.

К сожалению, интенсивность применение методов дистанционного зондирования в системе лесопатологического мониторинга в настоящее время низкая.

Космическая съемка применяется в основном для обнаружения и подсчета пораженных лесных площадей, причем с помощью сенсора Spot-Vegetation с разрешением 1 км на пиксел! Этот «посмертный» мониторинг иногда позволяет уточнить экологические характеристики местообитаний насекомого, но не позволяет предсказать, хотя бы вероятностно, время начала вспышки его численности. Моделирование на основе данных дистанционного зондирования позволит приблизить момент решения этой сложной задачи.

Один из важных этапов при ее решении состоит в адекватном выборе параметров, характеризующих состояние погоды. Для этих целей разумнее всего применять сочетание наземных и спутниковых данных, которые помогут устранить ограниченность каждого вида данных в отдельности (редкую сеть метеостанций и облачность при съемке из космоса). Основной приоритет в применении космической съемки должен быть связан с прогнозом изменения модифицирующих численность шелкопряда климатических факторов и оценки его состояния в резервациях на основе моделирования биологических особенностей разных стадий развития вредителя и актуальной масштабной оценки из космоса качества и состава кормовой базы.

Методика пространственного прогноза вспышек численности шелкопряда.

Исследования, проведенные в ИЛ СО РАН показали, что раннюю диагностику вспышек численности сибирского шелкопряда трудно

выполнять даже по дистанционным данным среднего разрешения спутника Landsat 7ETM+. Трудности обусловлены высокими скоростями протекания градационных процессов на разных этапах развития вспышек, связанными с внутрипопуляционными и межпопуляционными взаимоотношениями насекомых, а также с многообразием ландшафтных и экологических условий. Однако, данные высокого разрешения совместно с соответствующими метеоданными позволяют надежно локализовать территории возможного возникновения вспышек. Методическая схема локализации опасных территорий состоит из следующих этапов:

1. Выбор системы признаков (ландшафтных, экологических, лесотаксационных, климатических, погодных, исторических), определяющих готовность лесных массивов к возникновению вспышки численности;

2. Интерполяция данных метеостанций с учетом рельефа местности для определения критических значений гидротермических критериев потенциальной угрозы массового размножения сибирского шелкопряда (карт показателей засушливости);

3. Использование данных климатических спутников Terra и NOAA для уточнения интерполяции и пространственной локализации опасных участков лесных массивов;

4. Сопряженный анализ карт погодных параметров засушливости и карт оптимальности местообитаний шелкопряда;

5. Контроль результатов дистанционного мониторинга по данным наземного надзора;

6. Индикация стадий вспышки численности популяций и степени поражения лесных массивов по дистанционным данным разного уровня пространственного разрешения, в том числе с использованием дистанционных данных сверхвысокого разрешения Quick Bird-2 (разрешение на местности - R = 0.6 м) и IKONOS-2 (R = 1.0 м) в местах развития очагов шелкопряда.

Реализация методики требует разработки конкретных методов создания, организации и хранения следующих баз данных:

1. Данных лесоустройства и государственной системы лесоинвентаризации;

2. Данных дистанционного зондирования среднего разрешения (наилучший вариант - Terra/Aster)

3. Ежедневных данных метеостанций;

4. Ежедневных данных метеоспутников (Noaa/AVHRR, Modis/Terra);

5. Электронных актуальных карт оценок качества местообитаний вредителя;

6. Динамических электронных карт дифференциальных и интегральных оценок модифицирующих факторов (индексов текущей тепловлагообеспеченности территории);

7. Дистанционных данных сверхвысокого разрешения на территории, где вероятность возникновения вспышек численности вредителя особенно высока;

8. Данных наземного мониторинга;

9. Электронных топографических и тематических карт.

В 2007 году выполнен детальный анализ особенностей протекания вспышки численности сибирского шелкопряда 1989-1997 гг. в Приангарье, который позволил сформировать систему таксационных и экологических признаков, необходимых для долгосрочных пространственных прогнозов возникновения и развития этого явления.

Основной вывод проведенного анализа состоит в том, что необходимо создать гибкую экспертную систему, учитывающую не только интегральные характеристики модифицирующих факторов, но их внутрисезонную динамику. Сформирована пространственная база данных интегрального показателя засушливости на территорию Красноярского края, построенная на основе основных метеоэлементов 93 метеостанций на период с 1992 по 2005 год. По данным спутника NOAA подготовлена серия более чем из 100 изображений распределения метеоэлементов на территории Красноярского края и Иркутской области.

Алгоритмы обработки изображений.

За продолжительную практику цифровой обработки изображений лесных территорий с помощью коммерческих и оригинальных программных средств в совместных работах ИЛ СО РАН и ФГУП «Востсиблеспроект» были выработаны методические подходы к анализу ДДЗ разных масштабов.

1. Для оценки таксационных показателей на крупномасштабных аэрофотоснимках применяются методы улучшения изображений с помощью преобразования Фурье и других методов фильтрации с последующим полуавтоматическим оконтуриванием крон, определением центров крон, построением распределения диаметров крон, типа размещения стволов на площади, переходом затем к распределениям диаметров стволов и определению запасов.

2. При освидетельствовании мест рубок главного пользования также эффективны различные методы улучшения изображений для повышения качества аналитико-измерительного дешифрирования.

3. Методы цифровой фотограмметрии позволяют качественно улучшить результаты контурного и аналитико-измерительного дешифрирования, позволяют использовать бумажные стереоизображения в полевых условия.

4. При наличии достаточно «свежих» (менее 5 лет давности) данных лесоустройсва для актуализации информации можно эффективно применять классические методы распознавая образов (классификации изображений) с использованием современных средств обработки данных.

В докладе будут проиллюстрированы принципы, проблемы и результаты обработки аэро- и космических изображений при инвентаризации лесов Эвенкии.

1. Маслов А.А. Космический мониторинг лесов России: современное состояние, проблемы и перспективы // Лесной бюллетень. - 2006. - № 1. - С. 8-13.

2. Шведенко А.З. Какая система учета лесов нужна России // Лесоустройство и лесная таксация. - 2007. - № 1. - С. 128-156.

3. Сухих В.И. Совершенствование системы сбора информации для мониторинга лесов // Лесное хозяйство. - 2002. - № 5. - С. 2-5.

© В.П. Черкашин, П.В. Черкашин,2008