ЛЕСОВЕДЕНИЕ, 2015, № 5, с. 339-345
ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ
УДК 630.231528.854
ОПЫТ ОЦЕНКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЛЕСОВОССТАНОВЛЕНИЯ НА СПЛОШНЫХ ВЫРУБКАХ ПО ВРЕМЕННЫМ РЯДАМ
LANDSAT
© 2015 г. Е. И. Белова, Д. В. Ершов
Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН 117997 Москва, ул. Профсоюзная, 84/32 E-mail: belova@ifi.rssi.ru Поступила в редакцию 10.02.2015 г.
В статье изложены результаты исследования естественного лесовосстановления на вырубках, выполненные на основе многолетнего ряда ежегодных безоблачных композитных изображений Landsat и данных лесной таксации с целью определения момента перехода участков сплошных вырубок в покрытые лесом земли. Работы проведены на территории Усольского и Чунского лесничеств Красноярского края, которые находятся в Приангарском лесном таежном районе. Временной ряд безоблачных композитных изображений и рассчитанных по ним вегетационных индексов NDVI и SWVI охватывает период с 1999 по 2011 г. Данные таксации использованы для формирования аналитической выборки выделов с вырубками разной давности, переведенных на момент последнего лесоустройства лесничеств в категорию "насаждения естественного происхождения". Временные ряды вегетационных индексов на участках сплошных вырубок использовались для получения накопленных (аккумулированных) значений за весь период наблюдения. Изучение значений индексов заросших вырубок в двумерном пространстве (NDVI-SWVI) позволило оценить линейный вид их взаимосвязи, а также определить значение угла наклона линии регрессии и границы (пороговые значения) перехода вырубки в покрытые лесом земли. Апробация метода проведена на территории Большемуртинс-кого лесничества. С помощью установленных значений уравнения регрессии выполнена пороговая классификация выделов с категорией "вырубка" различной давности на два класса - покрытые и непокрытые лесом земли по состоянию на 2007 г. Доля правильно классифицированных выделов с вырубками, переведенных в категорию "насаждения естественного происхождения", составила 84%.
Спутниковые изображения, вегетационные индексы, сплошная вырубка, естественное лесовос-становление.
Современная мировая практика ведения лесного хозяйства, базирующаяся на принципах устойчивого управления лесами, требует оперативных знаний о состоянии древесной растительности на различных стадиях лесообразовательного процесса. В соответствии с Лесным кодексом Российской Федерации от 04.12.2006 г., статья 17, пункты 1 и 5, рубка лесных насаждений осуществляется в форме выборочных и сплошных рубок. Осуществление сплошных рубок на лесных участках, предоставленных для заготовки древесины, допускается только при условии последующего воспроизводства лесов на них. Это означает, что арендатор должен вести хозяйственную деятельность, направленную не только на рубку лесов, но и на их восстановление.
Однако в лесах Сибири и Дальнего Востока в условиях плохой доступности к местам сплошных рубок ведение лесного хозяйства в основном ориентируется на методы естественного возобновления лесов на вырубках и гарях. Выбор стратегии лесопользования с учетом потенциала естественного восстановления лесов должен быть подкреплен четким представлением особенностей процессов, протекающих в конкретных лесо-растительных условиях. Изучение лесовосстано-вительных процессов становится эффективным только на основе комплексного анализа спутниковых данных и наземных обследований или материалов лесной таксации (Титов, 1999).
Современные автоматизированные методы анализа данных многозональной космической съем-
339
2*
ки позволяют с высокой степенью надежности и оперативности обнаружить факт вырубки. В то же время процесс естественного восстановления древесной растительности на вырубках и мониторинг перехода вырубки из непокрытой лесом площади в покрытую по спутниковым данным по-прежнему недостаточно полно изучен.
В основе дистанционных методов анализа процессов восстановительной динамики растительности лежит изучение длительного временного ряда спутниковых данных (Frolking et al., 2009). В работах зарубежных исследователей часто используется метод, основанный на сравнительном анализе эталонных спектральных яркостей восстанавливающийся древесной растительности и фактических наборов временных рядов спутниковых изображений исследуемых лесных участков. Эталонные спектральные яркости формируются обычно при совместном анализе наземных и дистанционных данных (Барталев и др., 1995). По результатам этого сравнения делают вывод о происходящих процессах: восстановление или же деградация растительности (Kennedy et al., 2007). Также существуют методы, в основу которых положено определение пороговых значений яркостей пикселов для классификации изменений в лесных насаждениях. Для временного ряда спутниковых изображений рассчитывают DI (disturbance index, индекс нарушений), либо NDVI (normalized difference vegetation index, нормализованный разностный вегетационный индекс) (White et al., 1996) и исследуют их вариативность во времени (Masek et al., 2008). Эмпирическим путем определяются пороговые значения индекса, которые показывают, происходит ли восстановление растительности на территории исследования. Существующие методы, как правило, направлены лишь на процесс восстановления растительности, но не на переход исследуемых участков в покрытую лесом территорию.
Необходимость развития данного направления исследований обусловлена тем, что лес, как возобновляемый ресурс, необходимо использовать рационально, осуществляя процессы рубки и восстановления в комплексе, максимально сокращая период воспроизводства лесных насаждений. В практическом лесоводстве для улучшения прироста древостоя используют искусственное улучшение их освещенности путем рубок ухода, которые проводят в молодняках (Горшенин, Швиденко, 1977; Никонов, 2010; Мелехов, 1989). Для актуализации информации о состоянии лесов, восстановительных процессах на территориях рубок и дальнейшего планирования мероприятий по уходу за ними можно применять спутниковые данные
и автоматизированные алгоритмы, позволяющие определить необходимость мероприятий по уходу, базируясь только на дистанционной информации без дополнительной рекогносцировки на местности. Поэтому основной целью исследования является изучение возможности оценки естественного лесовосстановления на вырубках по спутниковым данным Landsat и создание соответствующего автоматизированного метода на основе полученных результатов выполненных исследований.
ОБЪЕКТ И ТЕРРИТОРИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
В качестве объектов исследования выбраны леса Усольского, Чунского и Большемуртинского лесничеств муниципального образования Красноярского края. Регион характеризуется активным лесопользованием. По данным Федерального агентства лесного хозяйства за 2013 г. (URL: http://www.rosleshoz.gov.ru/stat/), площадь земель, занятых лесом в Красноярском крае, составила 163944.0 тыс. га, или 44% от всех лесных площадей Сибирского федерального округа, а объем заготавливаемой древесины оценен в 13402.0 тыс. м3, что выводит данный субъект на 3-е место по стране по заготовке древесины. В то же время на территории субъекта ведутся лесовосстановительные работы; ежегодно площадь лесовосстановле-ния в Красноярском крае составляет в среднем 55.5 тыс. га (2009-2013 гг.). Наличие сплошных рубок разной давности, а также данных лесоустройства тестовых лесничеств определили выбор тестового региона.
Исходные данные
В качестве спутниковых данных выбраны изображения, получаемые в рамках научно-исследовательской программы Landsat, осуществляемой NASA с 1972 г. с помощью одноименных спутников.
Выбор обусловлен следующим рядом факторов:
• наличие долговременного постоянно пополняющегося архива спутниковых данных, что позволяет изучать динамику растительности на протяжении длительного периода времени в сравнении с данными, получаемыми другими современными спутниковыми системами;
• набор необходимых для изучения растительности спектральных каналов (табл. 1);
• высокое пространственное разрешение (30 м);
• открытость и доступность данных, которые бесплатно распространяются геологической службой США (URL: http://www.usgs.gov/) с 2006 г.
Таблица 1. Характеристики спутниковых систем Landsat-4, Landsat-5, Landsat-7, Landsat-8
Ьапёва^4-5-7 Диапазон, нм Разрешение, м Ьапёва^8 Диапазон, нм Разрешение, м
1 канал 450-520 30 1 канал 430-450 30
2 канал 520-600 30 2 канал 450-510 30
3 канал 630-690 30 3 канал 530-590 30
4 канал 760-900 30 4 канал 640-670 30
5 канал 1550-1750 30 5 канал 850-880 30
6 канал 10400-12500 120 6 канал 1570-1650 30
7 канал 2080-2350 30 7 канал 2110-2290 30
8 канал* 520-900 15 8 канал 500-680 15
9 канал 1360-1380 30
10 канал 1060-1119 100
11 канал 1150-1251 100
* Для Landsat-7
Для целей исследования сформирован архив изображений Landsat-TM/ETM+, отобранных по временному и пространственному признакам:
• пространственная принадлежность снимков к территории исследования;
• изображения получены за летние сезоны в период с 1999 по 2011 г.
Изображения подверглись предварительной обработке с целью маскирования облачности и теней от нее, преобразования значений яркости пикселов в коэффициенты спектральной яркости, перевода всех изображений в единую картографическую проекцию (Белова, Ершов, 2011). На основе очищенных от облачности и теней изображений построен временной ряд ежегодных безоблачных композитных изображений тестового региона. Каждое композитное изображение включает в себя три спектральных канала: красный (630-690 нм, RED), ближний инфракрасный (770-900 нм, NIR) и средний инфракрасный (1550-1750 нм, MIR). Временной ряд композитных изображений представлен 11 годами в период с 1999 по 2012 г. Пропуск нескольких лет в наблюдениях обусловлен отсутствием спутниковых данных в глобальном архиве геологической службы США вследствие технических сбоев прибора, а также из-за сплошной облачности на снимках, ограничивающих возможность формирования безоблачного композитного изображения.
В качестве наземных данных использованы материалы лесоустройства исследуемых лесничеств: для Усольского лесничества за 1
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.