Спутниковые технологии для оценки лесных ресурсов
Спутниковые технологии для оценки лесных ресурсов
Темы
- Технология исследования
- Определение характеристик лесного участка
- Выделение участков леса, однородных по основной преобладающей породе
- Актуализация породного состава повыдельной базы
Управление лесными ресурсами – важная составляющая устойчивого развития территорий. Грамотное ведение лесного хозяйства возможно при точной оценке лесных ресурсов, их надлежащей охране, своевременном уходе и лесовосстановлении. Рослесхоз ежегодно следит за эффективностью лесного хозяйства в регионах страны.
Как восстанавливают леса после рубок: пример Новгородской области
Традиционно информацию о лесных выделах получают путем проведения таксации лесов. Таксация лесов проводится в границах лесничеств, участковых лесничеств, лесных участков в целях получения актуальных и достоверных сведений о лесах и лесных ресурсах, об их состоянии, о количественных и качественных характеристиках, используемых в качестве информационной основы для осуществления мероприятий по сохранению лесов, лесного планирования, для ведения государственного лесного реестра, оценки лесов, для обеспечения устойчивого управления лесами, многоцелевого, рационального, непрерывного, неистощительного использования лесов, для улучшения их качества и повышения их продуктивности. При таксации лесов осуществляются:
-
выделение совокупностей лесных насаждений, однородных по породному составу, возрасту и продуктивности
-
определение местоположения границ лесотаксационных выделов
-
определение преобладающих и сопутствующих древесных пород, лесорастительных условий, состояния, диаметра, высоты и запаса лесных насаждений, состояния естественного возобновления древесных пород и подлеска, а также других характеристик лесных ресурсов
Специалисты АО «Терра Тех» провели исследование возможностей оценки лесного покрова по космическим снимкам и сравнили полученные данные с материалами таксации лесов 2005 года.
Технология исследования
Исследование проводилось на общей площади 54000 га. Основой для анализа были материалы современной российской высокодетальной космической съемки и сверхвысокодетальной космической съемки с космических аппаратов дружественных государств. Также использованы модели высот древесного покрова, полученные по космической съемке, цифровая модель местности, спутниковые снимки из открытых источников за период с 1973 по 2023 года и материалы лесоустройства 2005 год.
<Специалистами «Терра Тех» разработана технологическая цепочка, позволяющая актуализировать данные о породном составе, высоте, запасах и состоянии древостоя на повыдельном уровне.
Алгоритм обработки данных
Алгоритм обработки данных
Анализ ряда разновременных космических снимков позволил уточнить границы гарей, заболоченных земель, непокрытых лесом участков, водных объектов, сухостоев.
Территории, пройденные огнем
Заболоченные земли
По данным ДДЗ 2023 года площадь территорий, пройденных огнем, составила 11859 га, в то время как было 2229 га. А площадь заболоченных территорий – 2008 га, ранее было 734 га. Анализ показал, что площадь пройденных огнем территорий увеличилась на 18 % (с 4% до 22%) от общей площади, а площадь заболоченных территорий на 2,3% (с 1,3% до 3,6%).
Ограничения рубок леса
Выявлены неучтенные ранее земли, на которых ограничена возможность рубок. В частности, уточнены контуры водоохранных зон. По результатам исследования земель с ограничением рубок стало больше.
Определение характеристик лесного участка
Крутизна склоновСовременные данные дистанционного зондирования (ДЗЗ) из космоса позволяют получать информацию о рельефе с точностью, достаточной для предварительной оценки территории лесозаготовки. Информация о рельефе местности позволяет:
- Определить оптимальные маршруты для транспортировки лесопродукции, учитывая особенности рельефа и наличие естественных препятствий.
- Прогнозировать на основе анализа ЦМР возможные последствия изменения климата и стихийных бедствий, таких как наводнения, оползни.
- Повысить безопасность работников лесозаготовительной отрасли, учитывая особенности рельефа при планировании маршрутов и размещении объектов для лесной инфраструктуры.
Можно предложить следующую классификацию склонов по крутизне, привязанную к особенностям лесозаготовки:
- 0°-10° — пологие
- 11°-20° — покатые
- 21°-30° — крутые
- более 30° — очень крутые
Цифровая модель местности
Крутизна склонов
При планировании лесозаготовок необходимо учитывать рельеф местности, который может повлиять на безопасность лесозаготовки. На участке исследования зафиксированы перепады высот от 340 до 700 м над уровнем моря. Большая часть склонов являются пологими и покатыми. Выделены наиболее опасные территории, где не рекомендуется проводить работы по лесозаготовке.
Опасные зоны
Водоохранные зоны
Водоохранные зоны водных объектов являются зонами с особыми условиями использования, устанавливаемыми с целью охраны водных объектов. Сплошная рубка в пределах водоохранных зон является незаконной (за исключением случаев, предусмотренных частью 3 статьи 111 Лесного кодекса РФ). Поэтому крайне важно получать актуальную и достоверную информацию о появлении новых водоохранных зон. По материалам ДЗЗ дешифрированы водные объекты, которые отсутствовали в материалах лесоустройства 2005 года. По сравнению с 2005 годом площадь актуализированных водоохранных зон была увеличена на 3422га и составила 9143га в 2023 году.
Водоохранные зоны
Усыхание деревьев
Технологии дистанционного анализа лесных насаждений позволяют своевременно и с большой точностью оценить масштабы усыхания древостоя в пределах выделов. Для обнаружения сухостоя специалистами разработан специализированный алгоритм, основанный на анализе снимков сверхвысокого разрешения, данных о распространении лесного покрова и вегетационных индексов. Массовое усыхание деревьев может свидетельствовать о наличии вредителей, процессах заболачивания, лесных пожаров или изменении условий местопроизрастания.
Индекс NDVI от 12.06.2023
Сухостойные деревья
Высота древостоя
Высота леса – важная таксационная характеристика. Для ее определения по данным ДЗЗ создана модель высот лесного покрова. В основе алгоритма — слияние оптических снимков среднего и высокого разрешения с данными высокоточного космического лидара (прибора, который предоставляет информацию о высотах земной поверхности). Средняя ошибка определения высот таким методом составляет -1,8 метра. При этом, для высот леса 15-20 метров точность определения высоты составляет 7-10%, а для высот леса 30-35 метров — 3-5%.
Выделение участков леса, однородных по основной преобладающей породе
Данные дистанционного зондирования Земли позволяют достаточно подробно классифицировать однородные участки леса по преобладающей породе.
Специалистами АО «Терра Тех» проведена классификация леса для выявления участков, однородных по породному составу. Для обучения алгоритма классификации использована собственная база спектральных эталонов компании, которые были получены летом 2023 года. специалистами АО «Терра Тех» в Красноярском крае, каждый из которых соответствует определенной древесной породе или их совокупности. Спектральные эталоны сравнивались с полевыми данными о породном составе выделов из таксационного описания 2005 года и корректировались в соответствии с ними.
В результате сопоставления данных таксационного описания 2005 года и данных классификации лесного покрова с использованием данных ДЗЗ 2023 года выявлены участки леса, где под влиянием тех или иных факторов произошла смена преобладающей породы. Факторами возникновения отличий, может быть: неточность таксационного описания, естественное развитие лесной растительности, изменение лесорастительных условий, природные или антропогенные воздействия.
Актуализация породного состава повыдельной базы
Технология обработки данных дистанционного зондирования предполагает следующий ход обработки:
-
Выделение участков леса однородных по сочетанию преобладающих пород.
-
Наполнение получившихся контуров информацией о породном составе.
-
Актуализация повыдельной базы на основе выделенных однородных участков леса с одинаковым сочетанием преобладающих пород.
Усредненный по таксационным выделам породный состав леса по ДЗЗ
Лесной массив попиксельно классифицирован по сформированному композиту космических снимков за 2020-2023 года c исключением водоохранных зон и зон, пройденных огнем.
Разделение на хвойное и мягколиственное хозяйства
Соответственно, на площади 21,2 тыс. га преобладающая порода за 18 лет не изменилась, а на остальных 14,4 тыс. га преобладающая порода оказалась отличной от таксационных данных 2005 года. В 2005 году для хвойного хозяйства общий запас составил 6169572 куб. м., а в 2023 году - 5702345 куб. м. Сопоставление обозначенных данных помогло актуализировать тип породного состава и выявило изменения на 40% территории.
Разделение на хвойные и мягколиственные хозяйства
Запас древостоя
Данные о запасе были актуализированы на 2023 год по данным о возрасте и высоте с помощью таблиц хода роста, принятых в регионах для разных типов древостоя. Для расчета запаса была построена регрессионная модель, где в качестве независимых переменных использовались высота, тип древостоя, индекс NDVI, а в качестве зависимого параметра – таксационные данные о запасе в м3/га.
Классификация запаса по категориям
Категория запаса | Минимальное значение (м3/га) | Максимальное значение (м3/га) |
---|---|---|
Очень высокая | 371 | более 371 (максимальное - 486) |
Высокая | 271 | 370 |
Выше средней | 171 | 270 |
Средняя | 101 | 170 |
Ниже средней | 51 | 100 |
Низкая | 0 | 50 |
Полученные в результате расчетов данные о запасе были сопоставлены с данными таксационного описания 2005 года. Таблица позволяет оценить распределение запаса древесины по различным категориям и породам, что является важным пунктом при планировании лесозаготовок.
С учетом исключения водоохранных зон, общий запас древесины на участке по данным составляет 6 731 970 м3, а по уточненным с помощью спутниковой информации за 2023 год. данным — 8 406 047 м3. Таким образом, разница между общим запасом древесины, полученным по данным ДЗЗ, и запасом из таксационной информации составляет 1 674 077 м3.
Результаты исследования
В результате сравнения актуальных данных ДЗЗ 2023 года с материалами таксации лесов 2005 года была актуализирована информация о породном составе, высоте, запасах и состоянии древостоя на участке перспективной лесозаготовки. Полученные данные позволяют создать более точную и актуальную картину состояния лесных ресурсов, выявить участки, требующие особого внимания при проведении сплошных рубок (появление новых водоохранных зон), что важно при планировании заготовки леса. Сопоставление данных 2005 и 2023 годов помогло установить, что породный состав изменился на 40% исследуемой территории: отмечена смена хозяйственных пород в сторону уменьшения хвойного запаса.
Современные геотехнологии позволяют оптимизировать планирование лесохозяйственной деятельности, повысить эффективность управления лесными ресурсами и сократить воздействие на экосистемы за счет целенаправленного и обоснованного выбора участков для будущих лесозаготовок. Это, в свою очередь, будет способствовать сохранению биоразнообразия, поддержанию устойчивости лесных экосистем и оптимизации использования лесных ресурсов на основе актуальных данных.