CC BY
92
СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СПРАВОЧНЫЕ СИСТЕМЫ ЗЕМЛИ ЛЕСОТАКСАЦИОННЫХ НОРМАТИВОВ - ОСНОВНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ АВТОМАТИЗАЦИИ КОМПЛЕКСНОЙ ИНВЕНТАРИЗАЦИИ ДРЕВЕСНЫХ РЕСУРСОВ
Виталий Константинович Хлюстов
РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева, Россия, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49; заведующий кафедрой кафедрой, доктор сельскохозяйственных наук, (499) 976-34-90,
vitakhlustov@mail. ru
Дмитрий Витальевич Хлюстов
ФГУП «Рослесинфорг», 109316, Россия, г. Москва, Волгоградский просп. д. 45; заместитель директора департамента - начальник отдела по науке и инновациям, кандидат сельскохозяйственных наук, (495) 642-97-89, [email protected]
В статье рассмотрена возможность автоматизации лесоинвентаризационных работ на основе информационно-справочной системы лесоводственно-таксационных нормативов текущей актуализации таксационных показателей древостоев по элементам леса с применением современных методов и технологий дистанционного зондирования Земли.
Ключевые слова: дистанционное зондирование Земли, лесотаксационные нормативы, информационная справочная система лесотаксационных нормативов, математическое моделирование основных таксационных показателей, автоматизация инвентаризации лесов.
MODERN TECHNOLOGIES OF THE EARTH REMOTE SENSING, AND REFERENCE INFORMATION SYSTEMS FOR FOREST INVENTORY STANDARDS AS BASIC ELEMENTS OF COMPLEX INVENTORY AUTOMATION
Vitaly K. Khlyustov
K.A. Timiryazev Russian State Agrarian University, Moscow Agricultural Academy, Russia, Moscow, 49 Timiryazev St., Ph.D., Head of the Department, phone: (499)9763490, e-mail: vitakhlustov@mail. ru
Dmitry V. Khlyustov
Ph.D., Deputy Director of the Department, head of the Department for Research and Innovation, Federal State Unitary Enterprise «Roslesinforg» 109316, Russia, Moscow, 45 Volgogradsky Prospect, phone: (495)6429789, e-mail: [email protected]
The possibility of forest inventory automation is considered. This is to be implemented on the basis of reference information system for forest inventory standards of current timber stand indices updating by forest elements using modern techniques of the Earth remote sensing.
Key words: Earth remote sensing, forest inventory standards, reference information system for forest inventory standards, mathematical modeling of basic inventory indices, forest inventory automation.
За последние годы методы и технологии дистанционного зондирования Земли достигли того уровня, когда их использование позволяет в оперативном режиме отслеживать текущие изменения в состоянии лесного фонда. На смену
аналоговой съемке пришла цифровая, появилась возможность осуществлять съемку в различных спектральных диапазонах, что позволяет существенно обновить методы дистанционного зондирования насаждений. В настоящее время активно развиваются технологии лидарной (сканерной) съемки, позволяющей
с высокой точностью определять параметры морфометрических показателей древесной растительности, совершенствуется технология радарной космической съемки, позволяющей получать необходимые данные вне зависимости от погодных условий.
Однако следует отметить, что, несмотря на стремительное развитие технологий ДЗЗ в технологическом процессе использования материалов космической и авиасъемки в области инвентаризации лесных ресурсов не наблюдается существенных изменений. Технология работ по таксации древостоев остается прежней - получение снимка, его камеральное дешифрирование с определением площадных и таксационных показателей древостоев с последующим выходом инженера-таксатора в натуру для получения более точной и детальной информации по таксируемым выделам. На заключительном этапе выполняется камеральная обработка полученных данных, подготавливаются таксационные описания и необходимый картографический материал, характеризующий объект проведения работ.
Современный уровень развития лесного хозяйства и условия, диктуемые рыночной экономикой, выявили в указанном технологическом процессе следующие недостатки:
- длительность технологического процесса (до 3-х лет);
- недостаточная точность и информативность выходных материалов таксации;
- высокая трудоемкость и стоимость полевых работ.
Устранить указанные недостатки позволяет автоматизация процесса инвентаризации лесов.
Процесс автоматизации инвентаризации лесных древесных ресурсов требует обязательного решения следующих задач:
1. Осуществить оценку возможности использования существующих лесотаксационных нормативов в технологическом процессе автоматизации.
2. Осуществить по материалам ДЗЗ достоверное определение доли участия древесных пород в составе древостоя, относительной полноты (сомкнутости полога) и верхней высоты древостоя в разрезе контуров площадей типов леса и типов лесорастительных условий.
3. Разработать математические модели взаимосвязи актуализируемых таксационных показателей по элементам леса с полнотой и верхней высотой древостоев по типам леса и типам лесорастительных условий.
При решении первой задачи был проведен детальный анализ действующих в настоящее время нормативно-справочных материалов. В результате было выявлено, что существующие лесотаксационные нормативы не отвечают необходимым технологическим требованиям автоматизированного учета и
оценки древесных ресурсов. Недостатки действующих нормативов для таксации лесов представлены в следующем порядке:
1. Таблицы хода роста (ТХР) отражают статичное состояние совокупности чистых по составу, нормальных (максимально сомкнутых) древостоев разного возраста. Доля таких древостоев занимает не более 10% площади лесов Российской Федерации.
2. ТХР не имеют экологической основы, так как построены по данным бонитеровочной шкалы и лишь условно увязаны с типами леса и типами лесорастительных условий.
3. ТХР не отражают возрастной динамики таксационных показателей конкретных древостоев разной полноты и густоты в начальном возрасте.
4. ТХР неприемлемы для актуализации таксационных показателей древостоев на заданный период упреждения (прогноза) от начального возраста.
5. Сортиментные таблицы построены по разрядам высот, которые приемлемы только для приспевающих, спелых и перестойных древостоев.
6. Разряды высот в сортиментных таблицах не отражают возрастной динамики изменения высот от диаметров деревьев от молодняков до спелых древостоев.
7. Таблицы распределения числа деревьев по ступеням толщины не охватывают всех возрастных групп древостоев.
S. Ряды распределения числа деревьев по толщине в сочетании с сортиментными таблицами позволяют получать товарные таблицы только для приспевающих, спелых и перестойных древостоев.
Указанные недостатки позволяют сделать следующие выводы:
1. Действующие нормативы имеют условный характер и не отражают возрастной динамики роста, строения, общей, товарной, биологической продуктивности древостоев разной породной, возрастной и пространственной структуры.
2. Действующие нормативы не учитывают экологических условий местопроизрастания древостоев.
3. Действующие нормативы взаимно не увязаны в единую нормативносправочную систему.
Таким образом, для решения задачи автоматизации древесных ресурсов необходимо разработать зональные комплексы взаимоувязанных лесоводственно-таксационных нормативов на экологической основе. Каждый такой комплекс должен представлять собой высокотехнологическую информационно-справочную систему лесоводственно-таксационных нормативов (ИССЛТН) и иметь возможность автоматической стыковки с таксационными показателями, определяемыми при дешифрировании материалов ДЗЗ.
Впервые такая информационно-справочная система была разработана в 2011 году на базе ФГУП «Рослесинфорг». В настоящее время она реализована в виде программного продукта (Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2011615418).
В процессе создания системы нормативов использован новый методический подход, основанный на современных методах статистического моделирования. В результате был получен комплекс взаимоувязанных лесоводственно-таксационных и экологических нормативов нового поколения.
В отличие от действующих нормативов разработанная ИССЛТН обладает более высокой информативностью и позволяет получать до 45 таксационных показателей, а также их распределения по классам (ступеням) толщины (рис. 1 ).
S Основные таксационные показатели
• Экспорт • I Строки - Столбцы » Графики »
Древостой
Регион: Московская область
Характеристика участка: Кл. бонитета -1; ТЛУ - СЗ; Полнота - 0.9 Состав: 5 Сосна [А=20,0=9.1] 3 Ель |А=20,0=0 Є) 2 Осина (А=20.
КаэФ. состава Порша В озраст. толщины Мин. диаметр, см Ср. диаметр, см Макс. диаметр, см Высота, Кол-во стволов, шт./га Сумма сечений. □бьем ствола, куб.м % деловой % крупной из деловой % средней и мелкой % дров и отКОД OB Деловая. Крупная из деловой, куб.м
Сосна 20 по эле... 1.7 9.1 21.2 10.4 1445 9.4 0.0373 53.9 Б2.9 0 100 37 0.0235 0
класс 1 1.7 2.Є 3.6 З.Є 121 0.0642... 0.0016 0.1936 1.1 0 NaN 100 0 0
класс 2 3.6 4.6 5.6 5.9 233 0.3872... 0.0065 1.5145 19.4 0 100 80 0.0013 0
класс 3 5.6 6.6 7.6 8 282 0.9647... 0.0161 4.5402 43.8 0 100 55.9 0.0071 0
класс 4 7.Є 8.6 9.5 9.9 285 1.6555... 0.0314 8.949 60.1 0 100 39.8 0.0189 0
класс 5 9.5 10.4 11.4 11.5 248 2.1067... 0.051 12.648 68.8 0 100 31.2 0.0351 0
класс 6 11.4 12.4 13.4 13 149 1.7893... 0.0791 11.78... 74.6 0 100 25.4 0.059 0
класс 7 13.4 14.4 15.4 14.3 76 1.2377... 0.1142 8.6792 78.1 0 100 21.9 0.0882 0
класс 8 15.4 16.4 17.3 15.5 35 0.7393... 0.1571 5.4885 80.3 0 100 19.7 0.1262 0
класс 9 17.3 18.2 18.2 16.5 14 0.3642... 0.2027 2.8378 81.7 0 100 18.3 0.1656 0
класс 10 19.2 20.2 21.2 17.5 4 0.1281... 0.261 1.044 82.7 0.3 88.7 17.3 0.2158 0.0006
3 Ель 20 по эле... 1.7 8.6 21.1 9.6 103Э 6.04 0.0309 32.1 64.4 0 100 35.6 0.0199 0
класс 1 1.7 2.65 3.6 3.5 143 0.0759... 0.0017 0.2431 6.5 0 100 94.1 0.0001 0
класс 2 3.G 4.6 5.6 5.7 184 0.3057... 0.006 1.104 30.2 0 100 70 0.0018 0
класс 3 5.G 6.55 7.5 7.7 213 0.7287... 0.015 3.195 51.1 0 100 48.7 0.0077 0
класс 4 7.5 8.5 9.5 9.5 193 1.0951... 0.0288 5.5584 83.9 0 100 36.1 0.0184 0
класс 5 9.5 10.45 11.4 11.1 141 1.1977... 0.0488 6.8908 71.9 0 100 28.1 0.0351 0
класс 6 11.4 12.35 13.3 12.5 61 0.9781... 0.0775 6.2775 77 0 100 23 0.0597 0
класс 7 13.3 14.3 15.3 13.8 43 0.6906... 0.1127 4.8461 80 0 100 20 0.0902 0
класс 8 15.3 16.25 17.2 14.9 23 0.4740... 0.15Є2 3.5926 81.9 0 100 18.1 0.1279 0
класс 9 17.2 1S.2 19.2 15.9 12 0.3121... 0.2107 2.5284 83.2 0 100 16.8 0.1753 0
класс 10 19.2 20.15 21.1 16.8 5 0.1602... 0.2737 1.3685 84.1 0.3 98.7 15.9 0.2302 0.0007
2 Осина 20 по эле 1.6 9.5 21 11.8 501 3.55 0 0411 20. Є 11.5 0 100 88.6 0.0047 0
класс 1 1.6 2.55 3.5 3.3 36 0.0191... 0.0017 0.0612 0 0 NaN 100 0 0
класс 2 3.5 4.5 5.5 6.3 67 0.1065... о.ооез 0.4221 0.1 0 NaN 100 0 0
класс 3 5.5 6.45 7.4 8.5 92 0.2959... 0.0149 1.3708 1.1 0 100 98.7 0.0002 0
класс 4 7.4 8.4 9.4 10.7 100 0.5541... 0.0292 2.92 6.1 0 100 93.8 0.0018 0
класс 5 9.4 10.35 11.3 12.6 85 0.7220... 0.0491 4.1735 17 0 100 83.1 0.0083 0
класс 6 11.3 12.25 13.2 14.1 60 0.7013... 0.0726 4.356 29.5 0 100 70.5 0.0214 0
класс 7 13.2 14.2 15.2 15.7 35 0.5542... 0.1053 3.6855 42.4 0 100 57.6 0.0446 0
класс 8 15.2 16.15 17.1 17 17 0.3504... 0.1446 2.4582 52 0 100 48 0.0752 0
класс 9 17.1 18.1 19.1 18.1 7 0.1801... 0.1891 1.3237 57.9 0 100 42.1 0.1085 0
класс 10 19.1 20.05 21 18.2 2 0.0628... 0.2403 0.4806 61.2 0 100 38.8 0.1471 0
Рис. 1. Таблица итоговых значений таксационных показателей и их распределение по элементам леса
Для решения второй задачи требуется достоверно определить:
1. Контуры типов леса и типов лесорастительных условий (возможно использование существующих электронных карт контуров типов леса и ТЛУ).
2. Сомкнутость полога. Сомкнутость полога является основным дешифрируемым показателем для определения относительной полноты древостоя.
3. Верхнюю высоту элементов леса. Верхняя высота является третьим таксационным показателем, включаемым в математическую модель в качестве независимой переменной, и достаточно точно определяется дистанционно современными методами фотограмметрической обработки снимков.
Для решения третьей задачи необходима разработка многомерных статистических моделей определения возраста и среднего диаметра элементов леса
в зависимости от верхней высоты элемента леса и полноты древостоя в разрезе либо типов леса, либо типов лесорастительных условий.
В процессе создания указанных моделей, характеристики типов леса и типов лесорастительных условий были выражены численными значениями путем построения смещенных матриц фиктивных блоковых переменных. В общем виде анализируемые данные были представлены в виде матрицы бинарных переменных (табл. 1).
Таблица 1
Матрица подготовки данных для статистического моделирования
ТЛУ Фиктивные блоковые переменные Независимые переменные Зависимая переменная
Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 А В С Б У
А1 0 0 0 0 0 а1 в1 с1 ¿1 У1
А2 1 0 0 0 0 а2 в2 с2 ¿2 У2
А3 0 1 0 0 0 а3 в3 с3 ¿3 У3
А4 0 0 1 0 0 а4 в4 с4 ¿4 У4
А5 0 0 0 1 0 а5 в5 с5 ¿5 У5
В2 0 0 0 0 1 а6 в6 с6 ¿6 У6
и т.д. и т.д. и т.д. и т.д. и т.д. и т.д. и т.д. и т.д. и т.д. и т.д. и т.д.
На примере елового элемента леса в различных типах леса показаны статистические модели определения возраста (А) и среднего диаметра (Б) древостоев от верхней высоты (Нв) и полноты (П) древостоев вида:
А = ехр(1,1607-0,1808Хг0,2018Х2+0,0743Х3+0,0235Х4+0,Ш8Х5-
-0,1777Х6-0,2780Х7-0,1979Х8+2,2773 * 1пНв-1,1660(1пНв)2+0,2236(1пНв)3 -
-0,15411пП);
Я2=0,895; Ст. ошибка=±0,089
В=ехр(2,1079-0,0812ХГ0,0467Х2-0,0368Х3+0,0274Х4+0,0006Х5-
-0,0578X6-0,1013X7-0,0564X8- 1,24261пНв+0,4781( 1пНв)2-0,14901пП);
Я2=0,913; Ст. ошибка=±0,076
Достоверность и высокая точность уравнений регрессии с коэффициентами детерминации Я =0,895-0,913 указывают на возможность успешного моделирования основных таксационных показателей древостоев.
Графическая интерпретация приведенных моделей представлена на рис. 2 и 3.
Рис. 2. Взаимосвязь возраста с верхней высотой и полнотой древостоя по типам леса (фрагмент при полноте от 0,6 до 0,8)
Рис. 3. Взаимосвязь среднего диаметра с верхней высотой и полнотой древостоев по типам леса (фрагмент при полноте 0,6-0,8)
Итак, результаты описанных методических решений позволяют сделать следующие выводы:
1. Применение современных технологий ДЗЗ и методов
фотограмметрической обработки снимков позволяют надежно дешифрировать таксационные показатели древостоев, необходимые для процесса
автоматизации инвентаризации древесных ресурсов.
2. Математическая обработка отдешифрированных таксационных показателей методами статистического моделирования позволяет с высокой степенью достоверности определить таксационные показатели древостоев, необходимых для запуска ИССЛТН.
3. Создание ИССЛТН позволяет получать таксационную характеристику древостоев по 45 таксационным показателям с возможностью их распределения по классам (ступеням) толщины.
Таким образом, изложенная последовательность методических решений позволяет автоматизировать процесс инвентаризации лесных ресурсов дистанционными методами зондирования Земли.
Наряду с этим, автоматизация процесса лесоинвентаризации позволяет исполнителю существенно снизить затраты и сократить время выполнения работ, а заказчику в лице государства, органов управления лесами и лесопользователей иметь достоверную информацию о состоянии лесных ресурсов.
© В.К. Хлюстов, Д.В. Хлюстов, 2013
