Transcript 08. Барталев. Потенциал применения методов дистанционного

Потенциал применения методов дистанционного
зондирования из космоса для совершенствования
государственной инвентаризации лесов России
Барталев С.А., Гагарин Ю.Н., Ершов Д.В., Лукина Н.В., Лупян Е.А.
Федеральное агентство лесного хозяйства РФ
Институт космических исследований РАН
Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН
Всероссийское совещание по использованию материалов государственной инвентаризации лесов в
интересах охраны окружающей среды (17 – 18 июля 2013 г., Брянск)
1
Ограничения реализуемых в настоящее время
подходов при проведении ГИЛ
Реализуемая в настоящее время методология принципиально не
позволяет обеспечить получение информации о лесах страны,
удовлетворяющей требованиям:
– Достоверности
– Актуальности
– Пространственной однородности
При совершенствовании методологии ГИЛ необходимо учитывать
следующие исходные условия и характерные особенности:
– Фактическое отсутствие достоверной, актуальной и однородной
информации о лесах по территории страны
– Огромные размеры территории, значительная часть которой
труднодоступна
– Целесообразность использования дифференцированного подхода при
сборе информации о резервных и эксплуатационных лесах
– Наличие непрерывных крупномасштабных изменений в лесах под
воздействием деструктивных факторов (пожары, насекомые-вредители,
рубки и др.) и лесовосстановления
2
Первоочередные направления использования
спутниковых данных ДЗЗ для ГИЛ
• Переход на технологию стратификация территории для
проектирования сети постоянных пробных площадей на основе
данных ДЗЗ
• Разработка и ввод в эксплуатацию технологии регулярной (ежегодной)
оценки состояния и динамики лесов на всей территории страны на
основе методов дистанционного зондирования (непрерывная
дистанционная инвентаризация лесов)
• Оптимизация сети постоянных пробных площадей для наземных
измерений характеристик лесов и их пространственной экстраполяции
на основе данных ДЗЗ и геопространственного моделирования
3
Необходимость учета «мировых» тенденций
развития методов ДЗЗ в контексте ГИЛ
(i) Нарастающее развитие политики открытых спутниковых данных, включая:
– данные высокой периодичности (несколько раз в день) с пространственным
разрешением 100-300 м (MODIS, VIIRS, Proba-V, Sentinel-1);
– данные средней периодичности (3-10 дней) с пространственным
разрешением 10-30 м (Landsat-ETM+, LDCM, Sentinel-2);
(ii) Наличие многолетних глобальных архивов данных «глубокого» уровня
предварительной обработки (атмосферная коррекция, «подпиксельная» точность
географической привязки и т.д.);
(iii) Перспективы разработки специализированных спутниковых систем:
Европейское космическое агентство приняло решение о разработке к 2015 году
системы мониторинга запасов древесины лесов;
(iv) Реализация международных и национальных программ глобального
спутникового мониторинга лесов (ФАО ООН, США, Европейский союз);
(v) Интенсивное развитие автоматических технологий обработки сверхбольших
массивов
спутниковых
данных
для
решения
задач
глобального
картографирования и мониторинга лесов.
4
Существующие и перспективные спутниковые
системы ДЗЗ
Terra, Aqua
Метеор-М, NPP
100-300 м
Landsat
Обзор
Sentinel 2
10-30 м
Канопус
Ресурс-П
1-5 м
Общедоступные системы
(бесплатные):
Terra, Aqua, NPP, Proba-V (250-300 м);
Landsat-7 и -8, Sentinel-2 (2 КА 2014) (1030 м)
Российские системы (доступные
бесплатно для органов
государственной власти):
Метеор-М, Обзор О (2 КА, 2015) (10-100
м)
Канопус В (2,5-10 м)
Ресурс П (~1 м)
Коммерческие системы:
Несколько десятков КА с разрешением
выше 10 м
5
Композитное изображение Landsat-TM/ETM+
2011
Технология автоматической обработки данных Landsat-TM/ETM позволяет
6
ежегодно формировать безоблачные композитные изображения.
Распознавание лесных пород по данным ДЗЗ
Фенологические
особенности
лиственницы
в
разные периоды вегетационного сезона позволяют
распознавать ее на космических изображениях
отдельно от хвойных вечнозеленых и лиственных
пород.
На космическом снимке (справа), полученном
спутником GEOEYE-1 (3 м) изображен лесной
массив с лиственными породами без листвы,
хвойными породами с зеленой окраской хвои и
лиственницей с пожелтевшей хвоей.
Лиственница
Динамика спектральных яркостей лесных пород в течение вегетационного сезона в
ближнем и среднем инфракрасных диапазонах
Ближний инфракрасный канал
(Near Infrared Band - 720 nm)
Средний инфракрасный канал
(Medium Infrared Band - 1550 nm)
100
80
90
70
80
60
70
50
60
40
50
30
40
20
Береза
10
30
МАЙ / MAY
Ель
ИЮНЬ / JUNE
АВГУСТ
/AUGUST
СЕНТЯБРЬ /
SEPTEMBER
МАЙ / MAY
ИЮНЬ / JUNE
АВГУСТ
/AUGUST
Лиственница (Larch)
Ель (Spruce)
Лиственница (Larch)
Ель (Spruce)
Береза (Birch)
Сосна (Pine)
Береза (Birch)
Сосна (Pine)
СЕНТЯБРЬ /
SEPTEMBER
7
Карта лесов России, полученная по данным MODIS (230 м), отражает
пространственное распределение преобладающих древесных пород по
состоянию на 2012 год
Фрагмент карты лесов на
территорию Красноярского
края (получена по данным
Landsat, 28 м)
9
Карта запасов стволовой древесины создана на основе совместного
использования радарных (ASAR-Envisat) и оптических (MODIS) спутниковых
данных с пространственным разрешением 250 м по состоянию на 2010 год
10
Методика дистанционной оценки запасов
Фрагмент зимней мозаики и данные лесоустройства
Красноярский Край, Чунское лесничество
Лиственница
Осина / Береза
Ель
11
КАРТА ЗАПАСОВ
СТВОЛОВОЙ
ДРЕВЕСИНЫ
по данным LANDSAT (30 м)
12
Типы условий местопроизрастания лесов
Коровин Г.Н. и др., 2007
13
ПЕРИОД НАБЛЮДЕНИЯ LANDSAT (30 м)
2006
2007
2002
2009
1989
2010
2011
14
КАРТА ИЗМЕНЕНИЙ В
ЛЕСАХ, ВЫЗВАННЫХ
РУБКОЙ, ПОЖАРАМИ и
НАСЕКОМЫМИ ЗА
ПОСЛЕДНИЕ 25 ЛЕТ
(Разрешение 30 м)
15
Методика оценки возраста насаждений
Зимний снимок Ландсат
1 этап:
Используя данные
лесоустройства (или
наземных обследований) с
учетом породной структуры
лесов оценивается уровень
взаимосвязи спектральной
яркости древостоя зимой с
его высотой
2 этап:
Используя данные
лесоустройства с учетом
породной структуры лесов
оценивается уровень
взаимосвязи высоты
древостоя с его возрастом
Осина: возраст и высота по таксационным
данным лесничества
Осина: возраст и спектральная яркость
30
y = 38,984e-4,4724x
Высота, м
20
25
24
23
22
20
2323
23
21
21 21
21
100
22
17
13
11
16
12 12
13
10
8
15
14
131313
11
10 10
8
15
12
14
12
8
6
5
6
7
8
0,100
0,200
0,300
Спектральная яркость
0,400
R2 = 0,92
80
60
40
8
66 6
20
5
3
2
0
0,000
y = 3,91x - 8,26
22
19
15
10
120
R2 = 0,7311
Возраст
25
26
25
27
0
0,500
0
5
10
15
20
Высота, м
25
30
16
КАРТА СРЕДНЕЙ
ВЫСОТЫ
ЛИСТВЕННЫХ ЛЕСОВ
по данным LANDSAT (30 м)
17
КАРТА ВОЗРАСТНОЙ
СТРУКТУРЫ ЛЕСОВ
по данным LANDSAT (30 м)
18
Зона дистанционной лесоинвентаризации
Зона дистанционной лесоинвентаризации включает резервные,
низкопродуктивные и тяготеющие к ним защитные леса,
расположенные на севере и северо-востоке страны с экстенсивным
уровнем ведения лесного хозяйства и лесопользования (далее
резервные леса), не имеющие тенденций повышения их
интенсивности в ближайшие двадцать лет. Ориентировочная площадь
зоны дистанционной инвентаризации 430 млн.га.
В.И. Сухих, М.Д. Гиряев, Е.М. Атаманкин, 2007
19
Предлагаемые лесные районы для стратификации
лесов по данным ДЗЗ в 2014-2015 годах
20
Среднесибирский плоскогорный таежный район
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Катангский
Киренский
Сосна
Ель
Борский
Пихта
Туруханский
Лиственница
Байкитский
Кедр
Береза
Тунгусско-Чунский
Осина
Эв енкийский
Прочие
21
Схема стратификации лесов по данным ДЗЗ
Таблицы хода роста
насаждений
Карты лесов по данным
ДЗЗ, включая:
• Породный состав
• Запасы стволовой
древесины
Вспомогательные карты:
• Бонитет леса
• Природные ландшафты
(ТУМ)
Границы однородных участков
леса (выделов) по данным ДЗЗ
Предварительная
стратификация лесов
Карта предварительных
лесных страт
Выбор эталонных
участков
Уточнение карты
стратификации лесов
Формирование базы
опорных данных о лесах
Карта лесных страт
Выборочные данные
лесоустройства
22
Технология картографирования лесов по
данным ДЗЗ
Алгоритм локально-адаптивной классификации LAGMA
Технология включает несколько этапов:
•
подготовка для каждого участка регулярной сети спектрально-временных
сигнатур лесных пород на основе опорных данных (лесоустроительные
данные о лесах: категории лесных и нелесных земель, преобладающие
породы и т.п.)
•
локально-адаптивная классификация лесов с использованием спектральновременных признаков (весенние, летние, осенние и зимние спутниковые 23
изображения)
Карта растительного покрова России TerraNorte RLC
(пространственное разрешение 250 м)
24
Динамическое картографирования
растительного покрова России на основе
спутниковых данных
2012
2005
2000
Созданная автоматизированная технология позволяет проводить
ежегодное картографирование растительного покрова России на основе
25
спутниковых данных MODIS.
Оценка изменений в лесах на основе
временной серии карт TerraNorte RLC
2000
2001
2002
2005
2006
2008
Вырубка темнохвойных лесов
60 55 С.Ш. 54 17 В.Д.
26
705,00
Покрытая древесно-кустарниковой
растительностью площадь (млн. га)
Покрытая лесом площадь (млн. га)
Динамика площади лесов по данным
спутникового картографирования
700,00
695,00
690,00
685,00
2000
2002
2004
2006
(а)
2008
2010
2012
845,00
840,00
835,00
830,00
825,00
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
(б)
(а) - динамика площади лесов (запас >= 30 куб. м.)
(б) - динамика общей площади древесно-кустарниковой растительности,
включая леса, естественные редины и кустарники
27
Динамика площади лесов хвойных пород
8,0
% изменения площади
6,0
4,0
2,0
0,0
-2,0
-4,0
-6,0
-8,0
2000
2002
2004
2006
Темнохвойные породы
2008
Сосна
2010
2012
Лиственица
График отражает относительное (%) изменение площади различных
хвойных пород по отношению к их площади в 2000 году.
28
Примерный состав данных, получаемых
подсистемой дистанционной оценки лесов
• Структура покрытых и непокрытых лесом земель,
включая динамику покрытой лесом площади
• Породная структура лесов и динамика площади
основных преобладающих пород
• Запасы стволовой древесины по преобладающим
породам
• Площади гарей
• Площади сплошнолесосечных вырубок
• Площади усыхания лесов под воздействием болезней,
вредных организмов и техногенных факторов
29
Взаимодействие компонентов системы сбора
данных о лесах
Подсистема
дистанционной оценки
лесов
Кроссверификация
Стратификация
территории
Подсистема
статистической оценки
лесов (ГИЛ)
Предложения по использованию методов ДЗЗ
для совершенствования технологии ГИЛ
(для включения в решение совещания)
1. С целью сокращения ошибок, вызванных непосредственным
использованием материалов последнего лесоустройства для
планирования закладки постоянных пробных площадей, осуществить
переход на стратификацию лесов на основе данных ДЗЗ.
2. При совершенствовании системы государственной инвентаризации
лесов для повышения актуальности получаемой информации о
динамике лесного покрова на всей территории страны рекомендовать
внедрить в систему методы ежегодного картографирования лесов
на основе данных дистанционного зондирования, использующиеся в
настоящее время в ИСДМ-Рослесхоз.
3. Провести оптимизацию сети постоянных пробных площадей при
проведении ГИЛ на основе геостатистического моделирования и
данных спутниковой оценки структуры и продуктивности лесов.
31