Оценка состояния лесов с использованием ГИС-технологий и данных дистанционного зондирования: На примере национального парка «Валдайский»

Леса являются одним из основных компонентов природной среды, обеспечивая естественное регулирование большинства протекающих в экологической системе Земли процессов, что предопределяет необходимость максимального сохранения природных свойств лесов. Без учета структуры и динамики изменения состава лесов России, а также анализа природных и антропогенных процессов, происходящих в лесах, невозможны реальные прогнозы глобальных изменений природной среды. В официальной «Концепции развития лесного хозяйства Российской Федерации на 2003;2010 гг.» (Концепция устойчивого развития, 2003) приоритетными признаны научные исследования, направленные на совершенствование программно-методического обеспечения мониторинга лесов и лесного хозяйства (разработка высокоэффективных технологий получения достоверной и оперативной информации о лесах, использование ГИС-технологий и т. п.). Одним из приоритетных направлений государственной экологической политики РФ в плане устойчивого развития и поддержания биоразнообразия является развитие системы особо охраняемых природных территорий. Национальные парки являются элементами сети особо охраняемых территорий для осуществления долгосрочного экологического мониторинга. В отличие от других природоохранных объектов, национальные парки совмещают широкий спектр задач — охрану природного и культурного наследия, организацию отдыха населения, поиск путей устойчивого развития территории — и являются наиболее массовой и распространенной в мировой практике формой охраны природы.

В последние десятилетия многие исследователи пришли к выводу, что экологические и социальные функции лесов, структуру лесного фонда, рост и производительность лесов наиболее целесообразно рассматривать в пределах природно-территориальных комплексовгеографических ландшафтов. Каждый ландшафт имеет относительно однородное геологическое строение, на основании которого в процессе длительного развития сформировался определенный, свойственный только ему набор форм рельефа, климата, почв, растительности, и состоящее из свойственных только данному ландшафту закономерно повторяющихся в пространстве основных морфоструктурных единиц ландшафта. Здесь происходят более упорядоченные процессы формирования, роста и развития древостоев, отмечается значительное снижение значений варьирования основных таксационных показателей.

ПТК различного уровня располагаются внутри ландшафта в строго определенном порядке. В совокупности они образуют определенную структуру (расположение составляющих частей), которая и называется морфологической структурой ландшафта. Принято считать, что это одно из важнейших свойств ландшафта, поскольку зная закономерности расположения ПТК разного ранга внутри ландшафта, можно более целенаправленно и с минимальными затратами изучать земную поверхность для практических лесохозяйственных целей. Данные особенности строения географических ландшафтов оказывают существенное влияние на формирование породнотипологической структуры лесного фонда, рост и производительность древостоев. Вышеуказанные закономерности сказываются и на пространственном размещении древостоев в пределах ландшафтов.

Непосредственно для целей лесного хозяйства важнейшее значение имеет наличие нескольких свойств ландшафта, а именно:

• внутриландшафтная повторяемость составляющих ландшафт морфоструктурных единиц, дающая возможность методом экстраполяции распространять изученные свойства фаций, урочищ и местностей с участков, на которых они были изучены, на всю территорию ландшафта;

• закономерное примыкание ПТК друг к другу с образованием цепей с ритмичным и аритмичным чередованием, позволяющее на основе изучения этих закономерностей, применяя дистанционные методы, производить учет растительности с более высокой достоверностью;

• закономерная вложенность ПТК друг в друга, на основании которой можно заранее знать, из каких морфоструктурных единиц состоит рассматриваемый ПТК более высокого ранга.

При применении ландшафтного подхода в лесном хозяйстве важнейшим понятием является тип условия местообитания. Пространственная структура типов условий местообитания обусловлена рельефом местности Рельеф ключевой компонент ландшафта и главный фактор разнообразия ландшафтной структуры и неоднородности внутри самого ландшафта. Рельеф является матрицей перераспределения на поверхности тепла и влаги. Пространственно-территориальные единицы ландшафта, характеризующие^ однородным ^ соотношением тепла и влаги, образуют определенный экотоп — набор условий для формирования растительного покрова. Внутри экотопов условия произрастания растительности могут значительно варьировать, что связано с неоднородностью литогенной основы. Так на хорошоувлажненных суглинках формируются папоротниковые ельники, а на песках сосняки-черничники. Внутри однородного поля распределения тепла и влаги могут формироваться несколько эдафотопов — типов условий местообитания растительности.

Типы условий местообитания растительности довольно строго и четко вписываются в ландшафтные границы, так как они существуют внутри ландшафта и подотчетны морфологической структуре природного ландшафта. Очень тесно типы условий местообитаний перекликаются с такими понятиями как биогеоценоз, введенным в географию Сукачевым, и означающим однородный по своему составу, строению и структуре биоценоз в пределах однородной морфологической единицы.

К сожалению, ландшафтные закономерности в лесохозяйственной практике России до сих пор фактически не нашли широкого применения.

Актуальность темы

Для национальных парков России, расположенных преимущественно в лесной зоне, мониторинг лесов занимает главное место среди других видов экологического мониторинга — почв, подземных вод, воздушной среды и др. Лесной кодекс РФ (1997 г.) определяет мониторинг лесов как «систему наблюдений, оценки и прогноза состояния и динамики лесного фонда в целях государственного управления в области использования, охраны, защиты лесного фонда и воспроизводства лесов и повышенияих экологических функций». Единой законодательно утвержденной методики ведения экологического мониторинга лесов на территориях национальных парков России пока не существует, ее разработка находится на стадии экспериментальных исследований (Малышева, и др, 2002.). Многочисленные исследования, посвященные выработке критериев и показателей состояния лесов на основе аэрокосмических технологий, проводятся преимущественно для лесных территорий интенсивного хозяйственного использования или малоосвоенных, труднодоступных лесов Сибири и Дальнего Востока и ориентированы в основном на выявление участков с концентрацией промышленных рубок, гарей, техногенного загрязнения, погибших насаждений. В последнее время широкое распространение получили методы изучения растительного покрова на основе различных индексов (вегетационного, зеленой листовой площади растительного покрова, фотосинтетически активной радиации, поглощаемой растительностью и др.), представляющих собой результаты специальной обработки материалов многозональных съемок, в целях глобального мониторинга биомассы экосистем в связи с изменениями климата Земли. Разработки в области фонового мониторинга состояния лесов дистанционными средствами на региональном и локальном уровнях (для отдельных природоохранных территорий или массивов девственных лесов) не столь многочисленны.

Большинство общедоступных материалов космических съемок имеет малое и среднее разрешение, которое не позволяет получать развернутые характеристики состояния лесов в полном объеме. Ряд исследований продемонстрировали возможность заметного увеличения достоверности дешифрирования и получения более развернутых характеристик лесного покрова на основе применения априорной инфрормации, содержащейся в топографических и физико-географических материалах. Например, использование параметров цифровых моделей рельефа при автоматизированных формальных процедурах дешифрирования позволяет повысить достоверность классификации на 20−25% (Пузаченко, Козлов 2005).

В связи с быстрым прогрессом аэрокосмических технологий и важностью организации наблюдений за состоянием лесных экосистем на всей природоохранной территории разработка приобретает насущную необходимость. Поэтому выбор показателей для мониторинга состояния лесных экосистем, разработка геоинформационных технологий их определения по аэрокосмическим снимкам и увеличить степени достоверности дешифрирования и степени детальности является актуальной задачей.

Цель диссертациии: разработать методику оценки состояния лесов на основе космических снимков с привлечением априорной информации цифровых моделей местности для национального парка «Валдайский».

В соответствии с целью основными задачами работы являются:

1. Обосновать показатели состояния леса, которые можно получить с использованием космических съемок. Выбрать источники космической информации с достаточной разрешающей способностью для целей лесного мониторинга охраны природы.

2. Разработать методику обработки космических изображений для автоматического построения карт пространственных характеристик состояния лесных угодий на основе стандартных и общедоступных прикладных программ математического обеспечения, а также методику повышения оценки информативности данных дистанционного зондирования.

3. Провести верификацию проведенного автоматического дешифрирования параметров состояния лесных угодий на основе полевых лесотаксационных исследований.

4. Разработать методики использования цифровых моделей местности для повышения качества дешифрирования параметров состояния лесов на основе моделирования потенциальных типов условий местообитания древесной растительности.

5. Получить показатели состояния лесов для Национального парка «Валдайский» на основе классификации космического спектрозонального снимка и цифровой модели местности.

Работа прошла апробацию на Четвертой Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: «Шевченковская весна» КНУ им. Т. Г. Шевченко, г. Киев, март 2006 («Выявление потенциальных типов условий местообитания лесной растительности на основе цифровой модели рельефа») — на XI ландшафтной конференции, Москва, МГУ, август 2006 («Исследование структуры южно-таежного лесного покрова краевой зоны Валдайского оледенения на основе данных космической съемки Landsat») — в статье Akbari H. H. Role of forests in a filtration of polluted air. //Scientific Journal of the Islamic Associations of Iranian Students in Moscow. M.: № 9, Summer 2004. p. 45−48- в статье «Индикационные свойства древостоя в ландшафтах краевой зоны валдайского оледенения» .//Вестник Московского университета, серия «География», № 6, 2006 г. (в печати).

Основные выводы по ландшафтной дифференциации древесных пород, и их ландшафтной индикации заключаются в следующем.

Отчетливы изменения суммы диаметров древостоя на фоне изменения высотных ступеней рельефа. Отмечается резкое изменение древостоя при смене камовых и моренных местностей с одной стороны и озерно-водно-ледниковых с другой. Смена болотных урочищ индицируется по доминированию сосны в условиях верховых болот, преобладанию ольхи в низинных болотах с высокой трофностью.

Оптимальные типы условий местопроизрастания ельников формируются на моренных и камовых холмах, сложенных суглинками с линзами супеси. Оптимальные типы условий местопроизрастания сосновых лесов формируются на песчаных озовых грядах и дюнах.

Максимальная продуктивность ели приурочена к урочищам моренных и камовых холмов с близким залеганием моренного суглинка (запасы >500−600 м3/га).

Максимальные запасы сосны (400−500 м3/га) приурочены к заболоченному лесу по краю озовой гряды.

Для черной ольхи типичными местообитаниями являются трофные низинные болота, где ее запасы достигают максимума — 150−200 м3/га.

Характер влияния факторов среды на пространственную дифференциацию местообитаний древесных пород и распределение запасов древесины носит идентичный характер, что подтвердил корреляционный анализ.

В болотных условиях наблюдается другой тип связи одного из показателей лесных сообществ (сумма диаметров и запасы) с факторами среды (пример: запасы ели на морене и на болоте в зависимости от двучлена), по сравнению с моренными и камовыми местообитаниями.

ГЛАВА 5. ландшафтные условия местопроизрастания древостоя.

5.1. Выделения типов условий местопроизрастания древостоя на основе анализа морфометрических величин.

Расчет морфометрических величин (MB) по цифровой модели рельефа и их визуализация была проведен с использование ГИС «ЭКО», разработанной П. А. Шарым. Объектами исследования выбраны НТК Национального парка «Валдайский» в пределах южной части водосбора оз. Валдайское и реки Валдайки. Основа цифровой модели рельефа (рис. 5.1.) топографическая карта М 1:10 000. Цифровая модель создана и передана для проведения анализа магистрами кафедры физической географии и ландшафтоведения географического факультета МГУ Сосуновым А. Г. и Бондарем Ю.Н.

Подробности постановки задачи формализации морфометрического анализа рельефа, методы расчета и обоснование выбора расчетных параметров приведены в работах (Сысуев, Шарый, 2000, Сысуев, 2003,2004).

Заключение

.

В соответствие с целью диссертации и поставленными задачами получены следующие научные и методическое результаты.

1. Обоснован выбор комплекса показателей состояния лесов национального парка с учетом их соответствия международным параметрам устойчивого управления лесами и возможностей определения по космическим снимкам с помощью ГИСтехнологий. Для территории национального парка «Валдайский», имеющего значительные площадные размеры, расположенного в зоне южной тайги, рекомендованы для оценки состояния лесных экосистем, доступные снимки со спутников SPOT, Terra, Landsat-7.

2. Показатели «лесистость», «доля водных объектов» надежно определяются по результатам классификации многозональных космических снимков среднего разрешения — достоверность распознавания соответствующих классов составляет около 90%. Показатель «заболоченность» определяется менее точно — достоверность распознавания болотных комплексов колеблется от 60 до 80% в зависимости от типов и размеров болот, лесорастительной зоны. Показатель «целостность» можно получить с достоверностью от 60 до 90%. Показатель «доля участия коренных пород (хвойных, твердолиственных)» определяется не всегда удовлетворительно. Если хорошо дешифрируются насаждения с преобладанием хвойных пород деревьев — достоверность распознавания находится в пределах 60%, то смешанные и лиственные насаждения практически не разделяются (достоверность дешифрирования менее 50%).

3. Разработана методика определения показателей состояния леса, основанная на компьютерной обработке снимков без обучения в ГИС. Оценены возможные источники информации и особенности их использования для дешифрирования лесов, предложена последовательность применения различных источников в процессе классификации. При этом характеристики фитоценозов получаются по космическому снимку, а характеристики экотопов получаются по цифровым моделям местности, отраслевым лесотаксационным источникам, данным наземных обследований и тематическим картам.

4. Выполнена классификация растительного покрова по снимку ETM+/Landsat-7 и её верификация на основе данных сплошной ленточной лесотаксационной съемки. Полученные результаты позволяют получить ряд показателей для оценки состояния древостоя (доля залесенной площади, доля лесопокрытой площади основными лесообразующими породами, доля заболоченных лесов, и нарушенных лесов).

5. На основе сплошной ленточной таксация древостоя по ландшафтным трансекгам измерены важнейшие лесотаксационные параметры (состав и возраст древостоя, диаметр и высота деревьев, и т. д.), на основе которых рассчитана продуктивность лесов и определены типичные условия местообитания древостоев. Поскольку трансекты заложены с учетом максимального ландшафтного разнообразия, таксация позволила выявить индикаторную роль древостоев для проведения границ ландшафтных комплексов.

6. Верификации классификации снимка на основе полевых лесотаксационных данных показала, что лучшими показателями, распознающими выделенные классы лесного покрова, оказались суммы диаметров стволов каждой породы. Этот показатель характеризует породный состав древостоя, обуславливает степень сомкнутости и диаметр крон и спектральные характеристики полога леса. Таким образом, эти параметры могут быть достоверно экстраполированы на большую площадь.

7. Получена карта потенциальных типов местообитания древостоя на основе классификации рельефа по параметрам распределения геофизических полей, которая позволила выделить потенциальные ПТК и повысить точность дешифрирования и выявить основные потенциальные факторы дифференциации лесного покрова. Показана связь между структурой древостоев и структурой потенциальных типов условий местообитаний, что может служить основой для совместного анализа ЦМР и ДЦЗ для экстраполяции данных.

8. На основе статистического анализа результатов классификации снимка определены показатели состояния лесов (лесистость, доля типов древостоя, доля водоемов, болот и др.), приведенные в соответствие с международными критериями и индикаторами (таблица 29).