КОМБИНИРОВАНИЕ МЕТОДОВ СПУТНИКОВОЙ РАДИОЛОКАЦИИ И СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ЛЕСНЫХ РЕСУРСОВ РЕСПУБЛИКИ БУРЯТИЯ

Полный текст

Раздел 1. Радиолокационная поляриметрия и интерферометрия. Радиометрия земных покровов В настоящее время для эффективного решения самого широкого круга задач в сфере лесного хозяйства необходима достоверная информация о распределении, состоянии и динамике лесных ресурсов. Для инвентаризации лесного фонда, планирования развития лесного хозяйства и использования лесных ресурсов необходимы лесные карты [1]. В 2010 г. в России инициирована Государственная программа инвентаризации лесов (ГИЛ) на основе внедрения современных методов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Использование космических снимков позволяет оперативно обновлять картографические материалы различных масштабов и значительно сократить стоимость их обновления. В настоящее время в ДЗЗ возрастает роль аэрокосмических информационных технологий, основанных на применении радиоволно-вых систем [2; 3]. В 2012 ИФМ СО РАН, Бурятский филиал ФГУП «Рослесинфорг» и НЦ ОМЗ ОАО «Российские космические системы» провели совместные работы по созданию и верификации базовых продуктов ДЗЗ межведомственного использования. В том числе, решалась задача разработки методики комплексирования оптических мультиспектральных и радиолокационных данных дистанционного зондирования в целях картографирования лесов. Верификация данной методики производилась с использованием наземных данных. В данной статье приведены некоторые результаты упомянутых работ. Характеристика лесов Республики Бурятия. Республика Бурятия расположена в центре Азиатского континента. Практически на всей территории преобладают сильно расчлененные горы, равнинные поверхности встречаются лишь в тектонических впадинах и долинах крупных рек. Площадь гор более чем в 4 раза превышает площадь, занимаемую низменностями. Для РБ характерна значительная приподнятость над уровнем моря от 456 до 3 491 м. Площадь земель, на которых расположены леса, по состоянию на 1 января 2012 г. составляет 29 638,11 тыс. га. Общая площадь лесов на землях лесного фонда 27 010,40 тыс. га, в том числе: защитных - 34,4 %, эксплуатационных - 33,9 %, резервных лесов - 31,5 %. Фонд лесовосстановления насчитывает 1,5 % от общей площади. В фонде лесовосстановления наибольшую площадь занимают гари - 64,3 %, вырубки -23,8 %, пустыри и прогалины - 9,7 %, погибшие дре-востои - 2,1 %. В организационном плане лесной фонд РБ разделен на 37 лесничеств и 88 участковых лесничеств. Расчетная лесосека (ежегодный допустимый объем изъятия древесины) по всем категориям рубок (ликвидная древесина) составляет 10 203,0 тыс. м3, фактическое использование - 25,5 %. Согласно данным таксации по тестовым лесничествам (Мухоршибирскому и Куналейскому) породный состав отдельных участков леса варьируется от чисто лиственных березово-осиновых (Б-Ос) до хвойных, сосново-лиственничных (С-Лц). В основном на территории РБ произрастают смешанные леса с преобладанием одной из пород: сосны, лиственницы, березы, осины. Кедр, пихта и др. обычно составляют не более 40 % или отсутствуют. Полнота изменяется от 0,15 до 1. Запасы древесины - от 20 до 330 м3/га. Распределение лесов по породному составу на основе мультиспектральных данных. Для классификации лесных массивов Мухоршибирского и Куналейского лесничеств были привлечены муль-тиспектральные и панхроматические снимки с разрешением 10 и 2,5 м, полученных с французского спутника SPOT5 в сентябре 2011 г. На рисунке представлен фрагмент панхроматического изображения для квартала 151 Мухоршибирского лесничества. Наиболее эффективные методы классификации отбирались по совокупности критериев: сходимость процесса кластеризации, контроль совпадения границ лесных кварталов и выделов с границами полученных кластеров, соответствие данным таксации отдельных лесных кварталов и панхроматическому снимку. При классификации использовались от 2 до 30 итераций. Наиболее эффективным оказалось комбинирование неконтролируемых методов с привлечением элементов спектрального анализа. Первоначально по каждому снимку было выделено 25 кластеров, но затем произведено слияние 2-3-х групп кластеров близких по спектральным характеристикам, так что общее количество уменьшилось до 13-15 для разных территорий. В дополнение к классификационной карте методом субпиксельного спектрального анализа были составлены карты распределения некоторых пород лесной растительности. Метод линейного смешивания предполагает, что спектральный профиль каждого пикселя мультиспектрального изображения формируется за счет суммирования вкладов нескольких объектов пропорционально своему присутствию на земной поверхности. Метод очень чувствителен к набору эталонных спектров отдельных компонент. Основной критерий при составлении такого комплекса - малые значения ошибок rms. Результаты оказались чувствительны к методу трансформации изображений при геопривязке. Меньше всего искажений привносит метод «ближайшего соседа». Каждая порода или вид определялся по нескольким компонентам: древесине, коре, листьям, шишкам, иголкам. распределение сосны и березы-осины по кварталу 151 представлено на рисунке (б, в). Яркость пикселей пропорциональна вкладу каждой породы в общий спектр. Проверка результатов классификации осуществлена в два этапа - во время обработки снимков посредством сверки с данными таксации и завершающая проверка проведена в полевых условиях совместно представителями Бурятского филиала ФГУП «Росле-синфорг», ИФМ СО РАН, лесничеств и арендаторов в сентябре - октябре 2012 г. В результате проверки установлены две характерные для оптического диапазона ошибки: при многоярусной структуре лесного полога на полученной карте отобразился только верхний ярус, а 4-5-летние гари, поросшие густым молодняком, классифицировались как полноценные участки леса. 71 Вестник СибГАУ. N 5(51). 2013 а б в г Панхроматическое изображение SPOT5 (а); распределение сосны по данным SPOT5 (б); распределение березы/осины (в); биомасса по данным ALOS PALSAR (более плотная штриховка соответствует большей биомассе) (г) для 151-го квартала Мухоршибирского лесничества Оценка биомассы по радиолокационным данным. Радиоволны сантиметрового и дециметрового диапазона обладают большой проникающей способностью, благодаря которой можно изучать скелетную структуру лесного полога (стволы, крупные ветви и т. п.) [4, 5]. При недостаточно густом лесном покрове (для лесов РБ средняя сомкнутость 0,6) радарный сигнал проникает вплоть до почвенного покрова. Исследование перспектив использования спутниковой радиолокационной информации на примере радарных данных L-диапазона ALOS PALSAR 2006-2010 гг. и С-диапазона Radarsat-2 2012 г. показало, что большинство поляриметрических характеристик могут служить индикаторами лесной и нелесной территорий, но многие из них коррелируют с гористым рельефом местности и зависят от геометрии радиолокации. В результате качественного анализа выделены поляриметрические характеристики, мало зависящие от топографии, такие как радарный вегетационный индекс, поляризационное отношение, отношение интенсивностей радарного отражения на кросс и согласованной поляризации. Все они в определенной степени зависят от «плотности» рассеивающей среды или биомассы лесной растительности и были применены для предварительной оценки распределения биомассы, запасов древесины и уточнения классификационных карт, полученных на основе оптических данных. На рисунке (г) представлено распределение биомассы лесной растительности, полученное на основе данных ALOS PALSAR. Большей биомассе соответствует более густая штриховка. Очевидно, что для определения точных количественных биометрических показателей лесной среды необходимы фундаментальные исследования закономерностей процессов отражения и рассеяния радиолокационного сигнала в сложных условиях гористой местности. На примере Куналейского и Мухоршибирского лесничеств Республики Бурятия разработана, верифицирована и апробирована методика комплексирования оптических мультиспектральных и радиолокационных данных ДЗЗ высокого разрешения для картирования леса. Отобраны наиболее эффективные для решения поставленных задач методы обработки данных ДЗЗ; определена структура картографической продукции, которую можно получить при использовании радиолокационных и мультиспектральных данных. Для тестовых лесничеств составлены карты топографических особенностей местностей, лесных и нелесных территорий, оценочного распределения запасов древесины и биомассы, классификационные карты кластеров в соответствии со спектральными характеристиками и карты распределения хвойного и лиственного леса.

Об авторах

Т. Н. Чимитдоржиев

Институт физического материаловедения Сибирского отделения Российской академии наук

Email: tchimit@ipms.bscnet.ru
Россия, 670047, Улан-Удэ, ул. Сахьяновой, 6

А. М. Гармаев

Бурятский филиал ФГУП «Рослесинфорг»

Email: kingartur@mail.ru
Россия, 670034, Улан-Удэ, ул. Тобольская, 63

И. И. Кирбижекова

Институт физического материаловедения Сибирского отделения Российской академии наук

Россия, 670047, Улан-Удэ, ул. Сахьяновой, 6

К. С. Емельянов

Научный центр оперативного мониторинга Земли ОАО «Российские космические системы»

Россия, 127490, г. Москва, ул. Декабристов, 51/25

М. А. Гусев

Научный центр оперативного мониторинга Земли ОАО «Российские космические системы»

Email: gusev_ma@ntsomz.ru
Россия, 127490, г. Москва, ул. Декабристов, 51/25

А. В. Базаров

Институт физического материаловедения Сибирского отделения Российской академии наук

Россия, 670047, Улан-Удэ, ул. Сахьяновой, 6

Список литературы

Дополнительные файлы