ЛЕСОВЕДЕНИЕ, 2015, № 3, с. 163-171
_ ОРИГИНАЛЬНЫЕ _
СТАТЬИ
УДК 630*, 528
ПЛОЩАДЬ ЛЕСОВ РОССИИ И ЕЕ ДИНАМИКА НА ОСНОВЕ СИНТЕЗА ПРОДУКТОВ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ*
© 2015 г. Д. Г. Щепащенко12, А. З. Швиденко13, М. Ю. Лесив14, П. В. Онтиков2,
М. В. Щепащенко5, Ф. Кракснер1
1 Международный институт прикладного системного анализа А-2361 Австрия Лаксенбург, Шлосплац, 1 E-mail: schepd@gmail.com 2 Московский государственный университет леса 141005 Мытищи Московской обл., Институтская 1 3 Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН 660036 Красноярск, Академгородок 50, стр. 28 4 Национальный университет "Львовская политехника " 79013 Украина Львов, Степана Бандеры 12 5 Всероссийский институт повышения квалификации лесного хозяйства 141200 Пушкино Московская обл., Институтская 17 Поступила в редакцию 20.01.2015 г.
Приведен обзор современных продуктов дистанционного зондирования земли (ДЗЗ), содержащих информацию о лесном покрове России и находящихся в свободном доступе. Получена карта распространения лесного покрова (гибридная маска лесов) методом географически взвешенной регрессии (ГВР) на основе продуктов ДЗЗ последних лет и данных краудсорсинга. Карта имеет пространственное разрешение 230 м и отражает распространение лесов по состоянию на 2010 г. По этой оценке, площадь лесов России согласно российскому национальному определению леса (без кустарников, учитываемых как покрытые лесом земли) составляет 711.3 млн га. По сравнению с официальными данными государственного лесного реестра (ГЛР), площадь лесов значительно больше в Европейской части (+12.2 млн. га или +8%) и существенно меньше в Азиатской (-39.8 млн га или -7%). Приведена динамика лесов России за десятилетие 2001-2010 гг. и обсуждаются ее причины, главными из которых являются лесные пожары и зарастание заброшенных сельскохозяйственных земель. Использованная методология и полученная карта лесного покрова может быть использована для оценки и мониторинга лесов в рамках совершенствования системы учета лесов России.
Леса России, дистанционное зондирование Земли.
Знание состояния и динамики лесов является необходимым условием состоятельной лесной политики и возможности перехода к устойчивому управлению лесами России. По официальным данным, около 50% российских лесов были учтены более 25 лет назад (Солонцов, 2010). В действительности ситуация более пессимистична, поскольку значительные площади лесного фонда были учтены весьма приближенными методами.
* Исследование выполнено при частичной поддержке европейских проектов AGRICISTRADE (612755), Independent monitoring GHG (CLIMA.A.2/ETU/2014/0008), ZAPAS (263271), а также NEFCA - с Национальным институтом исследования окружающей среды, Япония.
Вместе с тем, целый ряд факторов обусловливает значительную динамику лесного покрова в последние десятилетия. Изменение климата и ухудшение системы противопожарной охраны лесов способствует увеличению числа пожаров и площади, пройденной огнем (Швиденко и др., 2011; Швиденко, Щепащенко, 2013). Площадь пожаров на покрытых лесом землях оценивается в среднем в 5.0-5.5 млн га год1 за последние 10 лет, что приводит к гибели леса в первые три послепожарных года на площади свыше 2 млн га год-1 (Барталев, 2007, 2015; Аэрокосмический ..., 2009; Вивчар и др., 2010; Лаверов, Лупян, 2013; Кгу1оу et а1., 2014). Другие нарушения (рубка леса, вспышки
размножения насекомых и болезни) также имеют тенденцию к нарастанию.
Необходимость оперативной оценки состояния и динамики лесного покрова очевидна. Однако современное состояние лесоучетных работ в стране не позволяет удовлетворительно решать эту задачу. Государственная инвентаризация лесов пока не включает в свое содержание оценку всего лесного покрова страны на определенную дату, хотя понятно, что такая задача может быть решена только при помощи средств ДЗЗ из космоса.
В последние годы был опубликован ряд глобальных и региональных карт лесов, где представлена территория России. Они созданы на основе различных инструментов дистанционного зондирования в той или иной комбинации с наземными измерениями (обычно очень ограниченными). Различные продукты к тому же часто используют не совпадающие определения леса. При сравнении эти карты отличаются друг от друга и каждая, в свою очередь, от агрегированных данных государственного лесного реестра.
В настоящей работе мы продемонстрировали возможность создать агрегированную карту (новую гибридную маску) лесного покрова страны, используя имеющиеся продукты ДЗЗ и новые геоинформационные технологии, позволяющие извлечь максимум информации из имеющихся карт с тем, чтобы новая карта лучше отражала лесной покров, чем любой из исходных продуктов, и соответствовала национальному определению леса.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Двенадцать различных глобальных продуктов ДЗЗ были проанализированы и использованы для производства карты распространения лесного покрова России. Они представляют собой значительный спектр источников (Европейское, Американское, Китайское, Японское космические агентства), пространственного разрешения (от 30 м до 1 км) и спутниковых инструментов (мульти-спектральные, радарные). Ниже приводится краткое описание этих продуктов.
Карта наземных экосистем Северной Евразии -GLC2000 (Bartalev et al., 2003) относится к 2000 г. и имеет пространственное разрешение 1 км. Продукт получен на основе данных с инструмента VEGETATION спутника SPOT 4 с привлечением региональных экспертов для интерпретации классов земельного покрова. GLC2000 содержит 6 лесных классов и 2 мозаики. Несмотря на значи-
тельный "возраст", считается одним из наиболее валидированных продуктов ДЗЗ.
Карта земельного покрова GlobCover имеет разрешение 300 м (Defourny et al., 2006). Она выполнена по инициативе Европейского космического агентства на основе ENVISAT-MERIS для 2005 и 2009 гг. Продукт имеет легенду, состоящую из 22 классов, из которых 8 лесных и 5 мозаичных с участием леса.
Карта земельного покрова GlobLand30 (Jun et al., 2014) выполнена на базе мультиспектральных изображений с американского спутника Landsat и китайского HJ-1. Продукт имеет разрешение 30 м и относится к 2010 г. Легенда содержит 10 классов, включая только 1 лесной, объединяющий в себе леса и редины с сомкнутостью полога от 10%.
Еще одна серия глобальных карт земельного покрова MCD12Q1 создана на базе инструмента MODIS спутников Terra и Aqua и доступна на сайте американской геологической службы (https:// lpdaac.usgs.gov/data_access) за каждый год с 2001 по 2012 гг. Она имеет пространственное разрешение 463 м. Для нашей цели мы отобрали карты за 2001 и 2010 гг. с классификацией IGBP (Friedl et al., 2010), имеющей 6 лесных классов из 17.
Карта сомкнутости древесного полога MODIS VCF (DiMiceli et al., 2011) на базе MODIS/Terra доступна также на сайте американской геологической службы ежегодно за период 2000-2010 гг. Сомкнутость полога в процентах указана для каждого пиксела с разрешением 231 м.
Карта лесов ФАО представляет сомкнутость древесного полога в 2010 г. с пространственным разрешением 250 м. Она находится в свободном доступе по адресу http://www.fao.org/forestry/ fra/80298/en/. Основой при ее создании послужил MODIS VCF (Hansen et al., 2003), карты климатических зон, рельефа и водных объектов.
ФАО выпустила в 2014 г. еще один картографический продукт - GLC-SHARE (Latham et al., 2014), доступный по адресу http://www.glcn.org/ databases/lc_glcshare_en.jsp. Это гибридный продукт, собранный из нескольких региональных карт, имеющих, по сведениям ФАО, наилучшие показатели соответствия наземным данным. Данный продукт состоит из нескольких слоев, два из которых имеют отношение к лесу: 1) карта земельного покрова (11 классов, включая один лесной с сомкнутостью крон 10% и более); 2) карта сомкнутости древесного полога. Пространственное разрешение данного продукта составляет 1 км.
X Проверочный О Тренировочный
Рис. 1. Тренировочный (5300 пикселей) и проверочный (727 пикселей) наборы данных.
Европейское космическое агентство и Инициатива по изменению климата выпустили глобальные карты земельного покрова (ESA/CCI) для трех эпох: 2000, 2005 и 2010 гг. Каждая из этих карт построена на временных сериях изображений со спутников MERIS и SPOT-Vegetation, собранных на протяжении 5 лет: 1998-2002, 2003-2007 и 2008-2012 гг. Видимо, следствием такого усреднения являются слабовыраженные изменения земельного покрова от эпохи к эпохе. Пространственное разрешение составляет 300 м. Карты доступны по адресу http://www.esa-landcover-cci. org/?q=node/158.
Глобальная динамика лесов за 2000-2012 гг. на основе Landsat проанализирована М. Хансеном с соавт. (Hansen et al., 2013). Продукт содержит карту сомкнутости лесного полога в 2000 г., ежегодные карты потери лесов за период 2001-2012 гг. и карту появления новых лесов за этот период в целом. Эти карты имеют разрешение 30 м. Они доступны по адресу http://earthenginepartners. appspot.com/science-2013-global-forest.
Еще один продукт на основе Landsat и MODIS VCF опубликован Й.О. Секстоном с соавт. (Sexton et al., 2013). Карта представляет собой дезагрегацию MODIS VCF (231 м) до пространственного разрешения 30 м на основе изображений Landsat. Были составлены две карты для 2000 и 2005 гг.
Они содержат информацию о сомкнутости древесного полога и находятся в свободном доступе по адресу http://landcover.org/data/landsatTreecover/.
Созданная на основе радарного инструмента ALOS PALSAR серия лесных карт (Shimada et al., 2011) за 2007-2010 гг. имеет разрешение 100 м и 4 класса сомкнутости полога (10-25, 26-50, 5175, 76-100). Серия доступна на сайте японского космического агентства (http://www.eorc.jaxa.jp/ ALOS/en/palsar_fnf/fnf_index.htm).
Еще один продукт GSV 2010 построен на основе радарного инструмента Envisat ASAR Европейского космического агентства и содержит данные о запасе стволовой древесины в м3/га (Santoro et al., 2014). Он имеет разрешение 1 км, а базовым годом является 2010 г.
Все перечисленные выше карты были приведены к одинаковому разрешению (230 м) и результат конвертирован в вероятность наличия леса в данном пикселе.
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.