Forest cover assessment of the Volzhsk forestry of Mari El Republic using methods of remote sensing

Лесной покров в Республике Марий Эл, представляяющий собой уникальный экологический каркас, занимает почти половину всей ее территории, что составляет около 1,2 млн. га. Значение леса в жизни человека ежегодно повышается, что обуславливается глобализацией экономики, изменением климата и рекреационными услугами. Поэтому исследование лесов и мониторинг их состояния имеют высокое научно-практическое значение. Для оценки и анализа лесных насаждений в современных исследованиях успешно используются данные дистанционного зондирования, которые также были использованы в нашей работе.

Одним из таких крупных проектов, который объединил специалистов, ученых и исследователей многих стран в области спутникового мониторинга, является проект NELDA (Northern Eurasia Land Dynamics Analysis). В центре научного исследования данного проекта ^[1] находится проблема мониторинга и динамики изменений растительного покрова с применением ГИС технологий и технологий дистанционного зондирования. Основное внимание уделено валидации данных и глобальной оценке типов растительного покрова Северной Евразии на основе сравнения карт грубого и среднего разрешений данных спутниковой съемки MODIS и Landsat. В результате работы была создана легенда растительности в соответствии с классификацией наземного покрова FAO LCCS (Land Cover Classification System), которая лежит в основе картирования растительного покрова исследуемых территорий. В рамках другого международного проекта Sib-TREES группа ученых из России и Италии ^[2] проводила научное исследование по мониторингу лесов Сибири. В лаборатории ДЗЗ и ГИС проведена оценка тематических продуктов с целью определения характера пространственного распределения и характеристик растительного покрова. Созданы карты лесного покрова на основе данных спутниковой съемки SPOT. Итогом работ по выявлению малонарушенных лесных территорий Европейской части России на основе анализа общегеографических карт и космических снимков высокого разрешения стал атлас по разграничению природных территорий ^[3].

В настоящее время существует ряд других исследований в области мониторинга растительного покрова на основе дешифрирования данных спутниковой съемки ^[4]. В различных источниках можно встретить разные аспекты описания и использования технологий и методов по оценке лесных экосистем, определения их распределения в пространстве и во времени. К ним относятся, в частности, использование определенных классификаторов, отношения индексов разнообразия растительного покрова, статистические показатели и другие факторы. Безусловно, они могут быть полезны для пролонгирования исследований на региональном уровне (мониторинг пожаров, отслеживание изменений в лесном покрове, определение состава древесных пород), а также для создания программных приложений и баз данных ГИС мониторинга растительного покрова, что является актуальным на сегодняшний день.

Целью нашего исследования является оценка лесного растительного покрова Волжского лесничества Республики Марий Эл на основе анализа разновременных мультиспектральных спутниковых снимков среднего разрешения Landsat с использованием ГИС технологий, для решения которой поставлены следующие задачи:

1. Подбор разновременных спутниковых снимков за последние 25 лет на территорию Волжского лесничества;
2. Формирование комплексного слоя лесного растительного покрова;
3. Создание тематической карты нарушенности (пожары 2010 г., вырубки) лесного растительного покрова на исследуемую территорию;
4. Оценка точности полученной тематической карты.

В центре научного исследования находится проблема оценки нарушенности лесного растительного покрова с применением геоинформационных технологий. Основное внимание уделено работе в программных пакетах ENVI 5.0 и ArcGIS 10.

В качестве материала исследования были использованы сцены разновременных спутниковых снимков Landsat TM (ETM+) за исследуемый 25-летний промежуток времени. Объект исследования представлен территорией Волжского лесничества Республики Марий Эл.

Выбор спутниковых снимков определялся равными временными промежутками; годом снимка, отвечающим данным лесоустройства; атмосферными и радиометрическами характеристиками (облака, дым, полосы). В результате детального анализа данных была подобрана серия спутниковых снимков за период 1985-2011 гг. Для устранения искажений (сбойные пиксли, полосы, неровновности рельефа, кривизна поверхности Земли и другие) и уменьшения облачности каждый спутниковый снимок прошел процедуру обработки уровня 1G и атмосферную коррекцию. С целью выравнивания спектральных показателей применялся алгоритм «Tasseled Cap», часто используемый российскими и зарубежными учеными в научных исследованиях ^[5,6].

Использование после обработки подобранной серии разновременных спутниковых изображений Landsat за 25 лет стало основой для дальнейшего исследования по формированию слоя лесного растительного покрова. С учетом накопленного международного опыта в проекте NELDA ^[7] была применена методика классификации FAO LCCS по извлечению необходимой информации о лесных классах на исследуемых изображениях. В работе использованы модули и алгоритмы пакета ENVI 5.0: множественная классификация, пиксельный анализ, выявление изучаемых классов лесных насаждений, извлечение необходимых слоев, построение масок и другие методы.

Оценка нарушенности лесных насаждений пожарами и вырубками проводилась на основе полученного лесного класса. С использованием спутниковых снимков высокого разрешения RapidEye, планов лесонасаждений и визуальной оценки сформирована база данных тестовых участков на нарушенные территории в среде ArcGIS. Дополнительным источником послужили статистические данные об экономическом состоянии лесного фонда Республики Марий Эл. Данные о местоположении гарей были выявлены в ходе полевых исследований и визуального анализа спутниковых изображений.

Создание тематической карты нарушенности лесного растительного покрова проводилось методом управляемой классификации с использованием набранной базы данных обучающих полигонов. Для оценки точности полученных результатов были использованы тестовые участки, полученные рандомным (случайным) способом.

В результате работы сделан обзор существующих ГИС проектов по тематическому картированию лесного растительного покрова на основе использования данных спутниковой съемки.

Разработана и применена методика мониторинга нарушенных лесных земель к данным дистанционного зондирования в среде ГИС. На основе сформированных спутниковых снимков «Tasseled Cap» (рис.1) сформирован класс лесного покрова за 1985-2011 гг. на изучаемую территорию (рис. 2).

Рис.1. Спутниковое изображение Landsat на территорию Волжского лесничества после применения алгоритма «Tasseled Cap»

Рис.2.Класс лесного растительного покрова 1985-2011 гг. (112614 га)

На основе подобранных тестовых полигонов создана база данных обучающих выборок нарушенных участков исследуемой местности. Проведено картирование нарушенности лесного растительного покрова территории Волжского лесничества за 25-летний временной период (рис.3).

Рис.3. Тематическая карта нарушенности лесного покрова Волжского лесничества 1985-2011 гг.

В результате оценки динамики нарушений лесного покрова площадь, занятая пожарами составила 15477 га (15,1 %), вырубками – 3940 га (3,8 %).

В статье рассмотрен подход к оценке нарушенных территорий методом картирования лесного растительного покрова на основе данных наземных наблюдений, классификации спутниковых снимков, программных пакетов ENVI и ArCGIS. Практическое использование разработанной методики может быть полезно при оценке лесного покрова на больших территориях. Кроме того, она может послужить основой для других проектов с целью прогноза динамики структуры и состояния лесного покрова.