Инвентаризация лесов и информационное обеспечение

// Применение данных
дистанционного зондирования и
многомерного анализа в
лесотаксации и информационном
обеспечении лесного хозяйства
Исследования экосистем из космоса, а также планирование хозяйственной
деятельности по защите и освоению биологических ресурсов на основе данных
космического зондирования, являются необходимыми инструментами,
обеспечивающими устойчивое развитие современного общества.
В случае управления лесом,
основным источником информации
являются данные лесотаксации или
инвентаризации лесов.
Нынешнее состояние лесотаксации
не дает возможности эффективно
использовать ее в целях
современного лесоуправления.
Методические факторы, потенциально
снижающие качество таксации
Представления о существовании
однородного таксационного лесного
выдела с однородными
лесорастительными условиями
Практические факторы
Необходимость в большом количестве
человеко-часов для выполнения детальной
лесотаксации в современной социоэкономической действительности.
Новые технологические возможности позволяют привести информационное
обеспечение лесной промышленности в соответствие с теоретически более
реалистичными моделями организации ландшафтного и растительного покрова.
Рассматриваемый подход опирается на
следующие теоретические основания:
•
Преобразование потока солнечной радиации растительностью содержит
информацию о свойствах самой растительности, т.е. между
преобразованием энергии и растительностью имеется функциональная
связь.
•
Наличие функциональной связи приводит к изменению состава спектра
отраженной солнечной энергии в зависимости от состояния растительного
покрова (в данном случае деревьев), причем это состояние может быть
описано рядом характеристик – высота древостоя, состав древостоя,
возраст, и т.п.
•
Учитывая предполагаемую континуальность функции связи, задача точного
определения характеристик растительного покрова через отраженную
радиацию принципиально разрешима.
Предлагаемые материалы:
Выявление спектральных характеристик лесной
растительности возможно в трех режимах:
1
Детальная съемка (разрешение менее 5м)
- Вносит шумовой эффект и затрудняет выявление зависимостей на уровне
детализации > 0.5 га, высокая стоимость, необходимость распознания
отдельных деревьев.
+ Потенциально точность на уровне состояния отдельных деревьев.
2
Средне-детальная съемка (20-40м)
- Огрубляет границы условно гомогенных участков.
+ Позволяет взглянуть на зависимость между поглощением солнечной
радиации и растительностью на уровне группы деревьев, подходит для
масштабов инвентаризации лесов, относительно низкая стоимость.
3
Макросъемка (от 200м)
- Не соответствует детализации инвентаризации лесов
+ Позволяет быстро оценить общие зависимости и характеристики лесов на
больших пространствах, обширная база снимков, низкая стоимость
Предлагаемый алгоритм решения задачи:
Основные инструменты:
1 Классификация разнообразия спектральных
состояний рассматриваемой территории
2 Размещение точек полевых наблюдений
покрывающих выявленное разнообразие с
достаточной точностью и составление базы
лесохозяйственных характеристик и их
спектральных образов
3 Выявление формы функциональной связи между
лесохозяйственными характеристиками и
поглощением солнечной радиации
4 Интерполяция данных на всю территорию
Дихотомическая
классификация
Дискриминантный
анализ
Первый блок (классификация разннобразия территории и
размещения точек наблюдения) решается с помощью
дихотомической классификации.
Дихотомическая классификация
Процедура заключается в
последовательном беспороговом
разбиении всего множества значений по
основанию два.
...2^2
2^8
Данная процедура позволяет без
привлечения посторонних соображений
выделить всё разнообразие состояний
растительности на заданном уровне
детальности.
Размещене точек полевых наблюдений
Для охвата всего разнообразия лесной растительности полевыми
наблюдениями достаточно разместить эти точки внутри выделенных
дихотомией классов.
Для заданного порога точности число контрольных точек определяется
по соотношению Li=wlog2mi где mi – частота класса i во всей выборке, w
– коэффициент точности в зависимости от распространенности типа
ландшафтного покрова, а Li –количество контрольных точек внутри
класса i.
На практике, на 10 000 га, для достижения точности соответствующей
первой категории лесотаксации, приходится 150-200 описаний, что
значительно меньше, чем при использовании традиционных методов.
Второй блок (выявления зависимостей и интерполяция) решается
средствами дискриминантного анализа
Дискриминантный анализ строит линейные функции вида:
Xi = a1v1+ a2v2…..+ anvn
Где Xi - i-тое значение дискриминируемой переменной, anvn -n-ая внешняя
переменная (например, мультиспектральной дистанционной информации)
и ее коэффициент.
В результате дискриминантого анализа мы получаем линейные параметры
порядка (дискриминантные функции), описывающие свойства геосистемы
(в данном случае лесной) и вероятностную интерполяцию полевых
измерений в пространстве этих параметров порядка. Таким образом,
каждому пикселю соответствует набор значений лесотаксационных
характеристик и точность распознавания каждой из них.
Для неперерывных переменных (таких как запас) итоговое значение получается
методом биноминального сложения вероятностей различных состояний
умноженных на соответсвующее значение переменной.
Ошибки считаются так же.
Представленная методика позволяет распознавать лесотаксационные
характеристики (представленные через точки полевых измерений и
картографические образы существующих планшетов), и дополняет их
линейными функциями от внешних переменных (дистанционной
информации), которые позволяют выделить процессы,
определяющие пространственное распределение распознанных
образов (полевых данных).
Методика позволяет решать две принципиальные задачи:
1) Детальная инвентаризация леса, позволяющая планировать
лесохозяйственную деятельность на уровне лесничества (используется
среднедетальная съемка).
2) Быстрый мелкомасштабный анализ позволяющий оценивать
перспективность регионов и макродинамику состояний растительного
пкорова и лесной растительности (используется макросъёмка).
Заключение
•
Предлагаемое решение позволяет приступить к работе по
реинвентаризации лесов с качеством вплоть до первого класса
лесотаксации с распознаванием всех лесотаксационных характеристик.
•
Обширное применения этого метода позволит получить новую информацию
касательно преобразования солнечной энергией растительным покровом,
улучшить понимание причин обуславливающих динамику лесов.
•
Данное решение позволяет вести не только саму инвентаризацию, но и
мониторинг при весьма незначительных затратах.
•
Стоимость данного решения при точности 1-2 класса лесотаксации
составляет около 6 долл./Га.
•
Эффективное применение подобной технологии требует изменения
лесохозяйственной инструкции и пересмотра нормативных документов
управляющих планированием лесохозяйственной деятельностью.
Экспресс-анализ лесов для
территории Хабаровского края
11
Предварительный
анализ запасов
древесины
Хабаровского края
Запас м³/га
821
788
769
744
714
678
637
592
546
499
450
401
352
305
258
213
171
132
99
72
49
30
15
0
12
Предварительный
анализ типов лесов
Хабаровского края
Типы лесов
Водные обьекты
Хвойные леса
(ель, кедр, сосна)
Смешанные леса
(ель,
широколиственные)
Смешанные леса
(береза,
лиственница)
Лиственница
гари и вырубки
горные районы,
субальпика 13
Инвентаризация лесов для территории
центрально-лесного государственного
биосферного заповедника.
14
• Территория хорошо изучена.
• Более 1,5 тысяч полевых наблюдений за несколько лет.
• В данной работе использована часть этих описаний.
Текущая лесотаксация
территории демонстрирует ее
системные проблемы
• Затруднения при проведении
границ выделов;
• Неточность обновлений;
• Связанные с этим фактические
ошибки.
15
Запас
Ошибка
Общее распределение запасов и
ошибок на гектар
запас
ошибка
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 Группы возраста
I Бонитет II Бонитет III Бонитет IV Бонитет V Бонитет 1 - молодняки
2 - средневозрастные
3 - приспевающие
4 - спелые
5 - перестойные
16
запас
Запас
Ошибка
Распределение запасов и
ошибок по ели на гектар
ошибка
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 Группы возраста
I Бонитет II Бонитет III Бонитет IV Бонитет V Бонитет 1 - молодняки
2 - средневозрастные
3 - приспевающие
4 - спелые
5 - перестойные
17
запас
Запас
Ошибка
Распределение запасов и
ошибок по березе на гектар
ошибка
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 Группы возраста
I Бонитет II Бонитет III Бонитет IV Бонитет V Бонитет 1 - молодняки
2 - средневозрастные
3 - приспевающие
4 - спелые
5 - перестойные
18
Карта состояния лесов
(породы, категории
возраста)
•Точность соответствует
нормативам.
•Более реальная картина, чем
традиционная лесотаксация.
•Возможность ведения точного
лесного хозяйства.
19
//
117312, Russian Federation, Moscow, Vavilova st., 9A, bldg. 23
+7 (499) 135 66 31
info@nr-s.ru