CC BY
27
ВЕСТНИК ЮГОРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА
2007 г. Выпуск 6. С. 83-87
УДК 528.8
ВОПРОСЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ ЛЕСНЫМ ФОНДОМ РЕГИОНА
В.А. Хамедов, С.В. Шимов, Ю.М. Полищук, И.В.Рощупкина
Введение
Изменения в лесном фонде Ханты-Мансийского автономного округа (ХМАО) - Югры, вызываемые стихийными природными и антропогенными факторами, в последнее время приобрели массовый характер. Земли лесного фонда составляют 92% территории ХМАО, где добывается около 60% российской нефти. Это обусловливает мощную техногенную нагрузку на лесной фонд. Ежегодно 30-35 тыс. гектаров лесного фонда используется в целях, никак не связанных с ведением лесного хозяйства и лесопользованием на территории округа, где основную часть хозяйствующих субъектов составляют предприятия нефтегазового комплекса. Лесные пожары, рубки главного пользования и прочие рубки при расчистке трасс коммуникаций и площадок для строительства, вдольтрассовые подтопления и осушения почв становятся причинами усыхания лесных массивов и кардинального изменения лесных и лесоболотных биогеоценозов. Негативно отражается на состоянии лесного фонда автономного округа также биологическое повреждение и усыхание лесных насаждений в результате химического загрязнения почв и атмосферного воздуха на территориях нефтедобычи, отклонения от проектных решений и ошибки проектирования при строительстве.
В связи с вышеизложенным важное значение приобретают вопросы оперативного учета нарушений в состоянии лесного фонда, количественной и качественной оценки первичных и вторичных изменений в его состоянии. Решение этих задач в настоящее время возможно только с использованием данных дистанционного зондирования, позволяющих принимать эффективные решения в управлении лесным хозяйством региона. В связи с этим целью работы явилось рассмотрение методических вопросов использования данных дистанционного зондирования для задач управления лесным фондом.
Выявление изменений в состоянии лесного фонда с использованием космических снимков территории
Изменения в структуре лесного фонда в основном связываются с появлением новых объектов на картах лесоустройства, которые могут возникать как в результате планового лесопользования и строительства, так и в различных случаях нецелевого использования участков лесного фонда. В качестве новых объектов можно рассматривать также лесные массивы, выгоревшие в результате лесного пожара. Обнаружение новых объектов основано на результатах сравнения разновременных космических снимков, полученных в течение определенного интервала времени. На первом этапе выбирается спектральный диапазон, в котором изменения наиболее заметны. Наилучший результат достигается при работе с летними снимками одного вегетационного периода. Ниже для иллюстрации приводится фрагмент космического снимка (рис. 1), на котором заметен «новый объект» в виде яркого пятна, обозначенного на рисунке буквой С и расположенного на линии АВ. Средствами ERDAS Imagine были определены зависимости яркости пикселов, расположенных на одной и той же линии АВ для изображений поверхности, полученных с аппарата «Метеор-ЗМ» в разных спектральных каналах: в 3-м (рис. 2 - а) и во 2-м (рис. 2 - б). Как видно из сравнения графиков этой зависимости на рис. 2, изображение «нового объекта» С во 2-м канале (рис. 2 - б) значительно более контрастно, что позволяет более точно выделить указанный новый объект во 2-м канале по сравнению с 3-им каналом.
Рис. 1. Фрагмент космического изображения лесной территории
lltf SPATIAL PROFILE «1 > View« »4 HRE3
Fie Ed* V*w Help
D & ® ф <zi \ H Ro,Layef I3 d
300
S petal ProHe lot 20040809.0844 mg
V
\ у, r _ _ J
200
150
50
0
A
5000
10000
r Distance (meters)
В
15000
a)
\lti SPATIAL PROFILE «1 -> Viewei 114 .in|x|
Fie Ecfct View Help
□ 3 ® <a a \ h pwL4>« V_ £
300
250
200
150
100
A
X
Cuso» X 3827 75. V 23 64
Spabal Prorte fof 20040809.0844 mg
Í I
5000
С
10000
Distance (metets)
В
15000
б)
Рис. 2. Графики изменения профиля яркости во 2-м (б) и в 3-м (в) спектральных каналах
Для наилучшего выделения новых объектов, как правило, имеющих на космическом снимке более высокую яркость по сравнению с яркостью окружающего фона, на основе вышеизложенного следует выбирать спектральный диапазон 0,61-0,69 мкм (2-й спектральный канал датчика МСУ-Э). Хотя яркость 1-го спектрального канала и достаточна для обнаружения новых объектов, однако глубина изменения яркости в нем ниже, чем во 2-м канале. В диапазоне волн 0,81-0,90 мкм техногенные объекты плохо различимы, поэтому 3-й спектральный канал МСУ-Э для выявления новых объектов использовать нецелесообразно.
В ходе проведения работ было выявлено, что использование зимних снимков для обнаружения новых объектов положительных результатов не дает. Объясняется это тем, что объекты, являющиеся, например, вырубками, неотличимы от покрытых снегом заболоченных открытых участков местности и участков пойм рек. Такие снимки можно использовать только для визуального обнаружения новых объектов, использовать их в автоматизированном режиме не представляется возможным. Выделение новых объектов путем сравнения космических снимков, полученных в разные сезоны года (осень-зима, весна-зима, осень-весна и др.), затруднено, хотя и возможно с применением средств ручной обработки. Результат сравнения разновременных снимков может быть представлен в виде слоев цифровой карты, отображающих превышение определенного яркостного порога, либо в виде изображения, получаемого путем вычитания яркости одного изображения из другого. Другой вариант отображения результатов сравнения может быть представлен в градациях серого, где наибольшие значения имеют яркости вновь появившихся объектов, а наименьшие - яркости объектов, не наблюдаемых на более позднем снимке. Например, это могут быть облака, заросшие гари, изменения в состоянии пойм рек и т. п.
Вопросы создания карт пространственной структуры ландшафтов и породного состава лесов
В условиях интенсивного лесопользования при быстром изменении состояния лесного фонда, вызванным различными факторами, актуальной задачей становится проверка достоверности картографических материалов о пространственном распределении лесного фонда по породному составу. Используемые в настоящее время материалы лесоустройства быстро устаревают и в ряде случаев не отражают фактического состояния лесного фонда. Эффективным средством для получения информации о текущем состоянии лесного фонда и его пространственного распределения являются оперативно принимаемые космические снимки.
Методические вопросы построения карт породного состава лесов на основе дешифрирования космических снимков изложены в [1]. Приведем несколько соображений по повышению достоверности информации, получаемой в результате обработки данных дистанционного зондирования. При использовании космических снимков среднего пространственного разрешения затруднено точное определение ландшафтного или лесотаксационного выдела. В частности, причиной этого является распределение спектральных характеристик отдельных пород деревьев на большой по площади участок, входящих в лесотаксационный выдел. В этом случае целесообразнее использовать снимки высокого пространственного разрешения.
Существенным препятствием для использования космических снимков высокого пространственного разрешения является их стоимость. Поэтому предлагается использовать снимки высокого пространственного разрешения для создания эталонов (сигнатур) классов на отдельно взятом участке, которые в дальнейшем будут использованы при классификации космических снимков среднего пространственного разрешения. Путем анализа спектральных свойств съемочной аппаратуры Метеор-3М, LandSat-7 и QuickBird (табл. 1) были определены каналы, схожесть спектральных характеристик которых позволила создать такие эталоны.
Таблица 1.
Характеристика съемочной аппаратуры разных космических аппаратов_____________
Спутник Съемочная аппаратура Номера каналов Спектральные диапазоны, мкм Пространственное разрешение, м
Среднее пространственное разрешение
Метеор-ЗМ МСУ-Э 1 0,500-0,590 32
2 0,610-0,690 32
3 0,810-0,900 32
ЬапёБа1;-7 ЕТМ+ 2 0,525-0,605 30
3 0,630-0,690 30
4 0,750-0,900 30
Высокое пространственное разрешение
ОшскВкё ВИЯС 3 0,520-0,600 2,44
4 0,630-0,690 2,44
5 0,760-0,900 2,44
На рис. 3 представлен фрагмент классифицированного космического снимка с наложенными на него границами кварталов и границами лесотаксационных выделов (черные контура), определенными из планов лесоустройства. Как видно из этого рисунка, в пределах обозначенных границ лесотаксационных выделов пространственная структура лесорастительного покрова поверхности является неоднородной. Следовательно, классификация космического снимка позволяет обнаружить в пределах границ лесотаксационного выдела более мелкие элементы пространственной структуры.
Рис. 3 Фрагмент классифицированного космического снимка LandSat-7 с наложенными на него квартальной сеткой лесов и границами выделов. Красноленинский лесхоз, 1 июля 2002.
Таким образом, карты ландшафтной структуры территории и породного состава лесов, созданные на основе классификации оперативно принимаемых космических снимков, дают более полное представление о пространственной структуре лесотаксационных выделов. Такие карты могут быть использованы при решении различных прикладных задач. Так, в [1]
рассмотрен пример использования карт в задачах оценки последствий лесных пожаров. Оценка последствий лесных пожаров основана на оперативном картировании выгоревших участков леса (гарей), определении площадей выгоревших участков леса разного породного состава, и последующего расчета экономического ущерба, который определяется в зависимости от площади участка выгоревшего леса и ценности пород деревьев и ландшафта.
Заключение
Известно, что в настоящее время космические снимки успешно применяются для своевременного обнаружения лесных пожаров. Приведенные в статье материалы показывают, что космические снимки могут быть использованы и для решения других задач лесной отрасли, что приобретает особую важность для лесных регионов Сибири, большая часть площади которых относится к труднодоступным территориям. Практическое применение разработанных в статье методических вопросов комплексного использования космических снимков различного пространственного разрешения, принимаемых в разных диапазонах волн, требует разработки новых или адаптации и совершенствования существующих геоинформа-ционных технологий. Применение таких технологий позволит повысить эффективность принятия решений по управлению лесным хозяйством в регионах, сократить время оценивания последствий от негативных воздействий на лесной фонд, проводить оперативные комплексные проверки целевого использования лесного фонда и, в конечном итоге, управлять эколо-го-экономическими рисками в лесопользовании региона.
ЛИТЕРАТУРА
1. Копылов В.Н., Полищук Ю.М., Хамедов В.А. Геоинформационная технология оценки последствий лесных пожаров с использованием данных дистанционного зондирования // Геоинформатика, 2006. - № 1. - С. 56 - 61.
2. Хамедов В.А., Полищук Ю.М. «Опыт разработки и применения информационно- космических технологий для управления охраной лесов» // Матер. докл. Междун. научно-практ. конф. «Лесопользование, экология и охрана лесов: фундаментальные и прикладные аспекты» (Томск, 21-22 марта 2005 г). - Томск: Изд-во STT, 2005. - С. 257 - 259.
3. Хамедов В.А. Применение геоинформационных технологий для оценки последствий лесных пожаров // Информационные технологии и космический мониторинг (сборник матер. научно-практ. конф). - Екатеринбург: Изд-во «Баско», 2004. - С. 50-53.
