1

Потенциал применения методов дистанционного зондирования из космоса для

совершенствования государственной инвентаризации лесов России

Барталев С.А., Гагарин Ю.Н., Ершов Д.В., Лукина Н.В., Лупян Е.А.

Всероссийское совещание по использованию материалов государственной инвентаризации лесов в интересах охраны окружающей среды (17 – 18 июля 2013 г., Брянск)

Федеральное агентство лесного хозяйства РФ

Институт космических исследований РАН

Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН

2

Ограничения реализуемых в настоящее время подходов при проведении ГИЛ

Реализуемая в настоящее время методология принципиально не позволяет обеспечить получение информации о лесах страны, удовлетворяющей требованиям:

– Достоверности– Актуальности– Пространственной однородности

При совершенствовании методологии ГИЛ необходимо учитывать следующие исходные условия и характерные особенности:

– Фактическое отсутствие достоверной, актуальной и однородной информации о лесах по территории страны

– Огромные размеры территории, значительная часть которой труднодоступна

– Целесообразность использования дифференцированного подхода при сборе информации о резервных и эксплуатационных лесах

– Наличие непрерывных крупномасштабных изменений в лесах под воздействием деструктивных факторов (пожары, насекомые-вредители, рубки и др.) и лесовосстановления

3

• Переход на технологию стратификация территории для проектирования сети постоянных пробных площадей на основе данных ДЗЗ

• Разработка и ввод в эксплуатацию технологии регулярной (ежегодной) оценки состояния и динамики лесов на всей территории страны на основе методов дистанционного зондирования (непрерывная дистанционная инвентаризация лесов)

• Оптимизация сети постоянных пробных площадей для наземных измерений характеристик лесов и их пространственной экстраполяции на основе данных ДЗЗ и геопространственного моделирования

Первоочередные направления использования спутниковых данных ДЗЗ

для ГИЛ

4

(i) Нарастающее развитие политики открытых спутниковых данных, включая:

– данные высокой периодичности (несколько раз в день) с пространственным разрешением 100-300 м (MODIS, VIIRS, Proba-V, Sentinel-1);

– данные средней периодичности (3-10 дней) с пространственным разрешением 10-30 м (Landsat-ETM+, LDCM, Sentinel-2);

(ii) Наличие многолетних глобальных архивов данных «глубокого» уровня предварительной обработки (атмосферная коррекция, «подпиксельная» точность географической привязки и т.д.);

(iii) Перспективы разработки специализированных спутниковых систем: Европейское космическое агентство приняло решение о разработке к 2015 году системы мониторинга запасов древесины лесов;

(iv) Реализация международных и национальных программ глобального спутникового мониторинга лесов (ФАО ООН, США, Европейский союз);

(v) Интенсивное развитие автоматических технологий обработки сверхбольших массивов спутниковых данных для решения задач глобального картографирования и мониторинга лесов.

Необходимость учета «мировых» тенденций развития методов ДЗЗ в

контексте ГИЛ

5

Существующие и перспективные спутниковые системы ДЗЗ

LandsatОбзорSentinel 2 10-30 м

Terra, Aqua Метеор-М, NPP100-300 м

Общедоступные системы (бесплатные):Terra, Aqua, NPP, Proba-V (250-300 м);Landsat-7 и -8, Sentinel-2 (2 КА 2014) (10-30 м)

Российские системы (доступные бесплатно для органов государственной власти):Метеор-М, Обзор О (2 КА, 2015) (10-100 м)Канопус В (2,5-10 м)Ресурс П (~1 м)

Коммерческие системы:Несколько десятков КА с разрешением выше 10 м

КанопусРесурс-П1-5 м

6

Композитное изображение Landsat-TM/ETM+

Технология автоматической обработки данных Landsat-TM/ETM позволяет ежегодно формировать безоблачные композитные

изображения.

2011

7

Фенологические особенности лиственницы в разные периоды вегетационного сезона позволяют распознавать ее на космических изображениях отдельно от хвойных вечнозеленых и лиственных пород.

На космическом снимке (справа), полученном спутником GEOEYE-1 (3 м) изображен лесной массив с лиственными породами без листвы, хвойными породами с зеленой окраской хвои и лиственницей с пожелтевшей хвоей.

Лиственница

Ель

Береза

30

40

50

60

70

80

90

100

МАЙ / MAY ИЮНЬ / JUNE АВГУСТ /AUGUST

СЕНТЯБРЬ / SEPTEMBER

Ближний инфракрасный канал (Near Infrared Band - 720 nm)

Лиственница (Larch) Ель (Spruce)

Береза (Birch) Сосна (Pine)

10

20

30

40

50

60

70

80

МАЙ / MAY ИЮНЬ / JUNE АВГУСТ /AUGUST

СЕНТЯБРЬ / SEPTEMBER

Средний инфракрасный канал (Medium Infrared Band - 1550 nm)

Лиственница (Larch) Ель (Spruce)

Береза (Birch) Сосна (Pine)

Динамика спектральных яркостей лесных пород в течение вегетационного сезона в ближнем и среднем инфракрасных диапазонах

Распознавание лесных пород по данным ДЗЗ

Карта лесов России, полученная по данным MODIS (230 м), отражает пространственное распределение преобладающих

древесных пород по состоянию на 2012 год

9

Фрагмент карты лесов на территорию

Красноярского края (получена по данным

Landsat, 28 м)

10

Карта запасов стволовой древесины создана на основе совместного использования радарных (ASAR-Envisat) и оптических (MODIS) спутниковых данных с пространственным разрешением 250 м по состоянию на 2010 год

11

Осина / БерезаЛиственница Ель

Фрагмент зимней мозаики и данные лесоустройства Красноярский Край, Чунское лесничество

Методика дистанционной оценки запасов

12

КАРТА ЗАПАСОВ СТВОЛОВОЙ ДРЕВЕСИНЫ

по данным LANDSAT (30 м)

13

Типы условий местопроизрастания лесов

Коровин Г.Н. и др., 2007

14

ПЕРИОД НАБЛЮДЕНИЯ LANDSAT (30 м)

2006 2002 1989

2007 2009 2010 2011

15

КАРТА ИЗМЕНЕНИЙ В ЛЕСАХ, ВЫЗВАННЫХ

РУБКОЙ, ПОЖАРАМИ и НАСЕКОМЫМИ ЗА

ПОСЛЕДНИЕ 25 ЛЕТ

(Разрешение 30 м)

16

Осина: возраст и спектральная яркость

23

566 66 66

78 88

12

8

1211

13

10

8

10

13

10

12 1211

22

14141313 13

15

2221

15

1716

2019

23

25

22212121

2323 23

26

24

27

25

y = 38,984e-4,4724x

R2 = 0,7311

0

5

10

15

20

25

30

0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500

1 этап: Используя данные

лесоустройства (или наземных обследований) с учетом породной структуры лесов оценивается уровень взаимосвязи спектральной яркости древостоя зимой с

его высотой

Осина: возраст и высота по таксационным данным лесничества

y = 3,91x - 8,26

R2 = 0,92

0

20

40

60

80

100

120

0 5 10 15 20 25 30

2 этап: Используя данные

лесоустройства с учетом породной структуры лесов

оценивается уровень взаимосвязи высоты

древостоя с его возрастом

Зимний снимок Ландсат

Спектральная яркость Высота, м

Вы

сота

, м

Воз

раст

Методика оценки возраста насаждений

17

КАРТА СРЕДНЕЙ ВЫСОТЫ

ЛИСТВЕННЫХ ЛЕСОВ

по данным LANDSAT (30 м)

18

КАРТА ВОЗРАСТНОЙ СТРУКТУРЫ ЛЕСОВ

по данным LANDSAT (30 м)

19

Зона дистанционной лесоинвентаризации включает резервные, низкопродуктивные и тяготеющие к ним защитные леса, расположенные на севере и северо-востоке страны с экстенсивным уровнем ведения лесного хозяйства и лесопользования (далее резервные леса), не имеющие тенденций повышения их интенсивности в ближайшие двадцать лет. Ориентировочная площадь зоны дистанционной инвентаризации 430 млн.га.

В.И. Сухих, М.Д. Гиряев, Е.М. Атаманкин, 2007

Зона дистанционной лесоинвентаризации

20

Предлагаемые лесные районы для стратификации лесов по данным ДЗЗ в 2014-

2015 годах

21

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Катангский Киренский Борский Туруханский Байкитский Тунгусско-Чунский Эвенкийский

Сосна Ель Пихта Лиственница Кедр Береза Осина Прочие

Среднесибирский плоскогорный таежный район

22

Схема стратификации лесов по данным ДЗЗ

Карта предварительных лесных страт

Границы однородных участков леса (выделов) по данным ДЗЗ

Таблицы хода роста насаждений

Выборочные данные лесоустройства

Карты лесов по данным ДЗЗ,

включая:• Породный состав• Запасы стволовой

древесины

Вспомогательные карты:

• Бонитет леса• Природные ландшафты

(ТУМ)

Уточнение карты стратификации лесов

Карта лесных страт

Выбор эталонных участков

Формирование базы опорных данных о

лесах

Предварительная стратификация лесов

23

Алгоритм локально-адаптивной классификации LAGMA

Технология включает несколько этапов:

• подготовка для каждого участка регулярной сети спектрально-временных сигнатур лесных пород на основе опорных данных (лесоустроительные данные о лесах: категории лесных и нелесных земель, преобладающие породы и т.п.)

• локально-адаптивная классификация лесов с использованием спектрально-временных признаков (весенние, летние, осенние и зимние спутниковые изображения)

Технология картографирования лесов по данным ДЗЗ

24

Карта растительного покрова России TerraNorte RLC (пространственное разрешение 250 м)

25

Динамическое картографирования растительного покрова России на основе

спутниковых данных

2000

2005

2012

Созданная автоматизированная технология позволяет проводить ежегодное картографирование растительного

покрова России на основе спутниковых данных MODIS.

26

Оценка изменений в лесах на основе временной серии карт TerraNorte RLC

2000 2001 2002

2005 2006 2008

Вырубка темнохвойных лесов60 55 С.Ш. 54 17 В.Д.

27

Динамика площади лесов по данным спутникового картографирования

(а) - динамика площади лесов (запас >= 30 куб. м.)

(б) - динамика общей площади древесно-кустарниковой растительности, включая леса, естественные редины и кустарники

685,00

690,00

695,00

700,00

705,00

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

По

кры

тая

лес

ом

пл

ощ

адь

(м

лн

. га

)

825,00

830,00

835,00

840,00

845,00

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

По

кры

тая

др

евес

но

-кус

тар

ни

ков

ой

р

асти

тел

ьн

ост

ью

пл

ощ

адь

(м

лн

. га

)

(а) (б)

28

Динамика площади лесов хвойных пород

График отражает относительное (%) изменение площади различных хвойных пород по отношению к их площади в 2000 году.

-8,0

-6,0

-4,0

-2,0

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012

% и

зме

не

ни

я п

ло

ща

ди

Темнохвойные породы Сосна Лиственица

29

Примерный состав данных, получаемых подсистемой дистанционной оценки

лесов• Структура покрытых и непокрытых лесом земель,

включая динамику покрытой лесом площади

• Породная структура лесов и динамика площади основных преобладающих пород

• Запасы стволовой древесины по преобладающим породам

• Площади гарей

• Площади сплошнолесосечных вырубок

• Площади усыхания лесов под воздействием болезней, вредных организмов и техногенных факторов

Подсистема статистической

оценки лесов (ГИЛ)

Подсистема дистанционной оценки лесов

Стратификация территории

Кросс-верификация

Взаимодействие компонентов системы сбора данных о лесах

31

1. С целью сокращения ошибок, вызванных непосредственным использованием материалов последнего лесоустройства для планирования закладки постоянных пробных площадей, осуществить переход на стратификацию лесов на основе данных ДЗЗ.

2. При совершенствовании системы государственной инвентаризации лесов для повышения актуальности получаемой информации о динамике лесного покрова на всей территории страны рекомендовать внедрить в систему методы ежегодного картографирования лесов на основе данных дистанционного зондирования, использующиеся в настоящее время в ИСДМ-Рослесхоз.

3. Провести оптимизацию сети постоянных пробных площадей при проведении ГИЛ на основе геостатистического моделирования и данных спутниковой оценки структуры и продуктивности лесов.

Предложения по использованию методов ДЗЗ для совершенствования

технологии ГИЛ(для включения в решение совещания)