CC BY
68
УДК 528.855, 581.526.42.
Н.В.Глушкова *, И.Д. Зольников *, В.А. Лямина *, Н.И. Макунина **
* ИГМ СО РАН, НГУ, Новосибирск ** ЦСБС СО РАН, Новосибирск
ПОСТРОЕНИЕ КАРТЫ-СХЕМЫ ЛЕСНЫХ МАССИВОВ ЦСБС ПО ОТНОСИТЕЛЬНОМУ СОДЕРЖАНИЮ ХВОЙНЫХ И ЛИСТВЕННЫХ ПОРОД ДЕРЕВЬЕВ
В работе рассмотрено использование методов ГИС и ДЗ для построения карты-схемы лесных массивов территории Центрального ботанического сада СО РАН по относительному содержанию хвойных и лиственных пород деревьев. В исследованиях использованы космические снимки высокого разрешения QuickBird летнего и осеннего сезонов съемки. Полученная карта-схема лесных массивов ЦСБС СО РАН позволила дать количественную оценку соотношения хвойных и лиственных деревьев.
N. V. Glushkova,* I.D. Zolnikov,* V.A. Lyamina,* N.I. Makunina **
* IGM SB RAS, Novosibirsk ** CSBG SB RAS, Novosibirsk
CONSTRUCTION OF MAP-SCHEME OF FOREST STANDS OF CSBG BY RELATIVE CONTENT OF CONIFEROUS AND DECIDUOUS TREES
In this work the use of GIS and RS methods for construction of map-scheme of forest stands of the central siberian botanic garden SB RAS territory by relative content of coniferouse and deciduous trees is considered. In the study the spaсe images of high resolution QuickBird of summer and autumn seasons is used. The resulted map-scheme of forest stands of CSBG SB RAS allowed to give the quantitative estimation of coniferouse and deciduous trees ratio.
Наличие космических снимков высокого разрешения QuickBird позволило посредством классификации с обучением выделить на территории Центрального сибирского ботанического сада (ЦСБС) СО РАН лесные массивы и отчленить их от безлесных территорий. Поскольку пространственное разрешение спектральных каналов космоснимка QuickBird, разрешенных к использованию, составляет 2,5 м (размер пикселя цифрового изображения 2,5x2,5 м), то на изображении в пределах площадей, занятых лесами, отчетливо выделяются залежи, пашни, лиственный лес, хвойный лес, газоны, лесные посадки, дороги и тени. Объединив пашни, залежи, газоны, дороги и тени в один класс, и распределив лесные посадки между разными породами леса, мы получили три типа объектов: кроны хвойных деревьев, кроны лиственных деревьев и открытые пространства. Уверенное различение хвойных и лиственных пород обеспечено октябрьским временем космической съемки, когда лиственные породы деревьев уже сбросили листву, а хвойные так и остались зелеными. Это позволило поставить задачу на оценку породного состава леса по процентному соотношению хвойных и лиственных пород. Кроме того, можно оценить плотность леса по соотношению площадей, занятых кронами деревьев и прогалинами с тенями.
Анализ космических снимков и результата классификации показал, что пиксели крон лиственного и хвойного леса с одной стороны не образуют сплошного контура, а с другой - равномерно распределены по территории. Поэтому, для оценки удельного вклада каждого типа объектов использовались плотностные сетки. Схемы плотностного распределения позволяют выделять интервалы процентного содержания для каждого компонента отдельно и оконтуривать комплексные выделы с определенными типами соотношения компонентов [1, 2, 3, 4]. Оценка процентного соотношения площадей, занятых кронами хвойных и лиственных пород деревьев, проводилась в несколько этапов. Сначала были построены две плотностные сетки по распределению: 1) крон хвойного и 2) крон лиственного леса (размер ячейки 2,5 м, радиус 50 м). Затем, суммированием этих двух сеток, получена общая плотность крон деревьев. Разделив сетку плотности крон хвойных деревьев на сетку плотности всех крон, получили схему, которая отражает изменение содержания леса по соотношению хвойных и лиственных пород (1-100 % хвойного леса; 0-0 % хвойного леса). По общепринятой классификации значения от 0 до 0,2 отнесены к лиственному лесу; от 0,2 до 0,5 - к хвойно-лиственному; от 0,5 до 0,8 - к лиственно-хвойному; от 0,8 до 1 - к хвойному. Для удобства представления в ГИС плотностные сетки, отражающие густоту крон деревьев и соотношения хвойных и лиственных пород, конвертировались в векторные слои с площадными объектами. После этого векторную схему густоты леса наложили на векторную схему состава пород леса и посредством оверлейной операции получили интегральную схему распределения лесов как по густоте-разреженности, так и по соотношению хвойных и лиственных пород. В результате комбинаторики трех классов леса по густоте крон и четырех классов леса по соотношению хвойных и лиственных пород получено 12 сочетаний. Однако, с учетом того, что расчеты проводились по октябрьскому снимку, то степень сомкнутости для лиственного леса оказалась заниженной по сравнению с летней.
Для получения полноценной картины распространения хвойных и лиственных лесов ботанического сада Академгородка были использованы летние снимки QuickBird. Вектор, полученный на основе классификации снимка методом максимального правдоподобия, представлен кронами как лиственных так и хвойных деревьев, поскольку на летнем снимке эти породы располагаются близко в пространстве признаков и тяжело поддаются автоматической классификации. Для того, чтобы отделить из вектора крон всего леса лиственные и хвойные деревья проводилась оверлейная операция - для этого вектор хвойных пород деревьев, полученного на основе осеннего снимка, наложили на весь лес летнего снимка. На основе полученных векторов были построены плотностные сетки хвойного и всего леса (размер ячейки 2,5 м, радиус 50 м). Разделив сетку плотности крон хвойных деревьев на сетку плотности всех крон, получили схему, которая отражает изменение содержания леса по соотношению хвойных и лиственных пород для летнего снимка. Полученная плотностная сетка была разделена на четыре интервала с последующей конвертацией в векторные слои: значения от 0 до 0,2 отнесены к
лиственному лесу; от 0,2 до 0,5 - к хвойно-лиственному; от 0,5 до 0,8 - к лиственно-хвойному; от 0,8 до 1 - к хвойному. Из полученных векторных слоев густоты леса и состава пород посредством оверлейных операций получили интегральную схему распределения леса по густоте-разреженности и соотношению хвойных и лиственных пород.
По данным полевого обследования лес данной территории в среднем обладает средней сомкнутостью, что подтвердилось полученной интегральной схемой. При анализе результата выяснилось, что разные сочетания занимают различные площади и, соответственно, имеют разное значение (таблица 1). Так, например, сочетания хвойный и лиственно-хвойный густой лес вообще отсутствует на изученной территории. Здесь же отметим, что густой лес других породных сочетаний в сумме не превосходит 0,9 % площади территории. Наибольшие площади на территории занимает лиственный лес средней сомкнутости (68,7 %), хвойно-лиственный лес средней сомкнутости (9,4 %), лиственный разреженный лес (9 %).
Таблица 1 Площади распространения различных типов леса в зависимости от
густоты (в процентах от общей площади)
Тип леса Отдельно стоящие деревья (0-20 %) Парковый разреженный лес (20-40 %) Нормальный лес (40-70 %) Густой лес (70100 %)
Хвойный 0,013 0,15 0,42 0
Хвойно- лиственный 0,410 2,50 9,40 0,001
Лиственно- хвойный 0,090 0,60 1,80 0
Лиственный 6,150 9,03 68,70 0,86
На рис. 1 представлена итоговая схема, отражающая густоту и породный состав леса ЦСБС СО РАН. Заметим, что площади распространения хвойного леса средней сомкнутости и разреженного весьма незначительны, поэтому они были объединены в один класс. Это же характерно для хвойно-лиственных и лиственно-хвойных пород деревьев.
На рисунке видны закономерности размещения сочетаний лесных пород разной густоты в зависимости от рельефа местности. Естественные лиственные леса (березовые, осиново-березовые) широко распространены на водоразделах, естественные массивы хвойных (сосновых) лесов занимают склоны больших оврагов и борта долины реки Зырянка. Их оконтуривают лиственно-хвойные (березово-сосновые) леса. Массивы хвойных лесов в долине р. Зырянка и на водораздельных пространствах представляет собой посадки различных хвойных пород. Таким образом, исследования показали, что обработка космических снимков высокого разрешения позволяет распознать хвойные и лиственные породы деревьев и густоту леса.
Рис. 1. Интегральная схема густоты и породного состава леса. В - лиственный лес, РВ - хвойно-лиственный, ВР - лиственно-хвойный, Р - хвойный. 0-3 -густота леса (0 - от 0 до 20 %; 1 - от 20 до 70 %; 2 - от 40 до 70 %; 3 - от 70 до
100 %)
Работа выполнена при финансовой поддержке интеграционного проекта СО РАН № 10 (Динамика экосистем Академгородка: мониторинг и разработка рекомендаций по рациональному использованию).
1. Зольников И.Д. Подход к моделированию региональной экосистемы и пространственных взаимосвязей ее компонентов на основе интеграции междисциплинарной информации [Текст] / Зольников И.Д., Айриянц А.А., Королюк А.Ю., Мартысевич У.В. // Сибирский экологический журнал. - 2005. - № 6. - С. 927-937.
2. Добрецов Н.Н. Разработка системы комплексного описания полигонов для интерпретации данных космической съемки [Текст] / Добрецов Н.Н., Зольников И.Д., Королюк А.Ю., Мистрюков А.А., Смоленцев Б.А., Смоленцева Е.Н., Мартысевич У.В., Макунина Н.И., Мальцева Т.В. // Сибирский экологический журнал. - 2005. - № 6. - С. 10311038.
3. Лямина В.А. Методика выделения гетерогенных ландшафтов методами ГИС и ДЗ
[Текст] / Лямина В.А. // Тез. докл. Четвертой Сибир. междунар. конф. молодых ученых по
наукам о Земле. - Новсибирск: ИГМ СО РАН, 2008. - С. 181-183.
4. Лямина В.А. Использование методов ГИС и ДЗ для картографирования и мониторинга гетерогенных ландшафтов. [Текст] / Лямина В.А., Зольников И.Д., Королюк А.Ю., Добрецов Н.Н., Смоленцев Б.А., Глушкова Н.В. // Сборник материалов V Междунар. конгресса «ГЕ0-Сибирь-2009». - Новосибирск: СГГА, 2009. - Т. 4. Ч. 1. - С. 171-175.
© Н.В. Глушкова, И.Д. Зольников, В.А. Лямина, Н.И. Макунина, 2010
