Сомкнутость и полнота древесного полога являются одними из важнейших характеристик лесов. Информация о пространственном распределении и динамике данных характеристик необходима как в задачах управления лесными ресурсами, так и в исследовательских задачах, например, при исследовании углеродного цикла. Не смотря на то, что получение актуальных наземных данных о полноте и сомкнутости на большие территории не представляется возможным, сомкнутость и полнота древесного полога могут быть определены на основе данных дистанционного зондирования.
В работе представлен метод ежегодной оценки сомкнутости полога по спутниковым данным прибора MODIS. В рамках предполагаемого подхода в качестве исходных данных предполагается использование безоблачных зимних композитных изображений MODIS, построенных на основе данных ежедневной съемки (Барталев и др., 2016). В качестве опорной информации о пространственном распределении сомкнутости выбран продукт Tree Cover 2010 (Hansen et al, 2013). Данные представляют собой информацию о проективном покрытии деревьями выше 5 м в процентах от площади. Исходные данные о сомкнутости были агрегированы до уровня пространственного разрешения изображений MODIS. С помощью программного комплекса LAGMA была проведена локальная фильтрация обучающей выборки. Из выборки исключены участки с изменениями и нетипичными для заданной сомкнутости полога значениями признаков. На основе обучающей выборки в узлах сети с шагом в 23км была восстановлена зависимость между сомкнутостью полога и данными MODIS. Построенная зависимость имеет коэффициент детерминации более 0.8 для 94%, более 0.7 для 98%. На основе полученных моделей временной ряд композитных изображений MODIS был пересчитан в значения сомкнутости крон древесного полога. В результате работы создан временной ряд карт сомкнутости древесного полога с 2000 по 2018 годы.
В работе также представлен метод оценки полноты древесного полога по значениям сомкнутости. В качестве опорных данных выбраны данные о распределении значений полнот на уровне лесничеств, полученные из базы данных Государственного учета лесов. Для построения пространственного распределения использовались данные о сомкнутости лесов лесничества и маска площадей, покрытых лесом (Барталев и др., 2016). Для каждого лесничества между гистограммами значений полнот и сомкнутости устанавливалось соответствие на основе предположения о монотонном возрастании полноты при росте сомкнутости. Полученное пространственное распределение значений полнот подвергалось двухэтапной локальной пространственной фильтрации на основе значений сомкнутости. Из выборки исключены участки с изменениями и не типичными для заданной сомкнутости значениями полнот, затем участки с нетипичными для заданной полноты значениями сомкнутости. На основе построенной пространственно распределенной выборки в узлах сети с шагом в 23км была восстановлена зависимость между полнотой и сомкнутостью.
Дальнейшие направления исследований включают в себя валидацию получаемых оценок сомкнутости по спутниковым данным Sentinel-2 на основе сети тестовых участков, а также оценку точности построенной карты полнот по данным имеющихся выборочных площадей.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект №19-77-30015) с использованием инфраструктуры хранения и обработки спутниковых данных Центра коллективного пользования "ИКИ-Мониторинг" [Лупян и др., 2019]. Подготовка информации о полноте лесов в разрезе лесничеств проведена в рамках темы государственного задания ЦЭПЛ РАН № АААА-А18-118052400130-7.