Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Архив конференций
Дополнительная информация
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:

Пятнадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"

XV.F.249

Оценка масштабов зарастания нелесных земель в Национальном парке Смоленское Поозерье за 25 лет по спутниковым данным Landsat

Ершов Д.Е. (1,2), Тихонова Е.В. (1), Браславская Т.Ю. (1), Гаврилюк Е.А. (1), Королева Н.В. (1), Белова Е.И. (1), Тихонов Г.Н. (3)
(1) Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов (ЦЭПЛ РАН), Москва, Россия
(2) Институт космических исследований (ИКИ РАН), Москва, Россия
(3) Университет Хелсинки, Хелсинки, Финляндия
Проблема заброшенных сельскохозяйственных (с/х) земель и изучение сукцессионных процессов, протекающих на них, является актуальной для всего человечества. Общая площадь заброшенных сельхозугодий в мире оценивается в 385–472 млн. га (Campbell et al, 2008), в России – до 70 млн. га (Агроэкологическое состояние, 2008; Люри и др., 2010). Наибольшие масштабы забрасывания с/х земель отмечены в восточно-европейских странах и на территории стран, ранее входивших в состав СССР (Prishchepov et al., 2013). Процессы постагрогенных сукцессий исследованы в разных регионах Европы (Hatna, Bakker, 2011; Adamowski, Bomanowska, 2011; Prach et al., 2014). Среди рассматриваемых вопросов: определение факторов, влияющих на процесс вторичной сукцессии и состав древесных видов, которые колонизируют заброшенные поля (Ruskule et al., 2016); определение различий видового состава лесных сообществ старовозрастных и постагрогенных лесов (Hermy, Verheyen, 2007) и др. Заброшенные сельскохозяйственные, особенно малопродуктивные, земли во многих странах мира рассматриваются как объекты для восстановления и сохранения биоразнообразия и экосистемных функций/услуг (Navarro, Pereira, 2012; Benayas, Bullock, 2012). Задачи выявления долгосрочных изменений в лесных и других наземных экосистемах на основе временных серий спутниковых изображений Landsat в настоящее время решаются на всех пространственных уровнях (Курбанов и др., 2010; Prishchepov et al., 2013; Potapov et al., 2015; Маслов и др., 2016).
Целью нашего исследования является изучение динамики площади зарастания древесной растительностью нелесных территорий Национального парка «Смоленское Поозерье» в постсоветский период с использованием временных серий спутниковых изображений Landsat за период с 1984 по 2016 годы.
Национальный парк «Смоленское Поозерье» образован на территории Демидовского и Духовщинского районов Смоленской области в 1992 году для сохранения природных комплексов в рекреационных, просветительских, научных и культурных целях. Общая площадь Национального парка составляет 146237 га (Кадастровые сведения.., 2016). Площадь земель сельскохозяйственного назначения – 19122 га (13% от общей площади Национального парка), населенных пунктов – 10667 га (7%), земель водного фонда – 2090 га (1%), земель запаса – 1931 га (1%), земель промышленности, энергетики, транспорта и др. – 18 га (0.01%).
Методика исследований включает: (1) подготовку временной серии спутниковых изображений; (2) анализ информативности вегетационных индексов и спектральных каналов; (3) классификацию стадий восстановительных сукцессий; (4) оценку масштабов зарастания нелесных территорий национального парка.
На территорию Национального парка из архивов с 1984 по 2016 г. отобрано 200 сцен спутников Landsat. При этом отсутствуют данные съемки на 1991, 1997 и 1999 гг. На этапе предварительной обработки выполнялось маскирование облачности и теней от облаков, а также процедура калибровки изображений стандартными алгоритмами (Белова, Ершов, 2011). С помощью статистического алгоритма «простого скользящего среднего» SMA (Грешилов и др., 1997) в окне размером 1х15 пикселей (сглаживающий интервал) проводилась обработка 200 слоев каждого пиксела изображения с целью заполнения пропусков в измерениях спектральных яркостей из-за облачного покрова. Алгоритм использует семь более ранних и семь более поздних снимков от центрального пиксела в сглаживающем интервале для процедуры осреднения. Из анализа исключались нулевые значения яркостей. Также для первых и последних семи слоев анализ не производился. По каждому спектральному каналу создан новый многослойный продукт из 186 слоев. На завершающей стадии подготовки спутниковых изображений выполнялась процедура расчета средних значений спектральных яркостей для каждого года, т.е. 28 слоев в порядке возрастания от 1985 по 2015 г., за исключением 1991, 1997 и 1999 годов. Границы нелесных территорий выделялись по картографическим материалам 1970-1980-х годов. Общая площадь территории, по которой в дальнейшем будет проводиться статистическая оценка площадей зарастания с/х земель, составляет 37575 га.
Классификация проводилась для следующих стадий восстановительных сукцессий: (1) непокрытый растительностью участок земной поверхности или условно «открытая почва»; (2) травяно-кустарниковая растительность; (3) лиственный лес; и (4) хвойный лес. Вероятностные карты построены комбинацией методов классификации с обучением «Random Forest» (Breiman, 2001) (первичная классификация на основании спутниковых данных) и одномерных Conditional Random Fields с составленной экспертами матрицей вероятностей переходов между классами растительности. Это позволяет частично устранить проблему маловероятных экологических переходов одного типа растительности в другой, получающуюся в основном, когда первичная классификация не может выделить один класс с существенно доминирующей вероятностью.
В 2016 и 2017 годах были проведены наземные обследования с закладкой 80-ти наземных площадок с целью проведения таксации и геоботанических описаний выявленных участков зарастания хвойными и лиственными породами.
Оценка точности алгоритма классификации на примере тематического продукта 2015 года выполнялась по детальным спутниковым изображениям и материалам наземных обследований. Всего для оценки точности было использовано 249 контрольных площадок на заброшенных с/х полях, из которых 24 площадки соответствует классу «открытая почва», 74 – «травяно-кустарниковая растительность», 120 – «лиственный лес» и 31 - «хвойный лес». В общем, алгоритм правильно распознал 239 площадок из 249, что составляет 96% точности.
Анализ статистики площадей зарастания для временных срезов 1990, 2000, 2010 и 2015 годов показал, что на протяжении всего периода наблюдения площади открытых поверхностей без растительности монотонно сокращались от 3651 га (9.7%) в 1990 г. до 1489 га (4%) в 2016 году. К 1990 году около 38% нелесных территорий уже были покрыты древесной растительностью. За следующие 25 лет прирост площади лесов (в основном за счет лиственных пород) составил около 18%, из которых половина приходится на 1990-е годы. В 2015 г. 46.0% бывших нелесных территорий было занято березовыми и 9.6% - сосновыми молодняками.
В результате полученных наземных данных была разработана схема стадий восстановительных сукцессий древесной растительности на заброшенных с/х землях Национального парка. Выявлено, что на ранних стадиях (до 30 лет) с/х поля зарастают сосной, берёзой и ольхой серой. За последующие тридцать лет в случае подселения ели формируются елово-сосновые, елово-берёзовые леса, при подселении дуба - дубово-сосновые леса. На завершающей стадии восстановления елово-сосновый лес преобразуется в еловый лес, дубово-сосновый и елово-берёзовый в хвойно-широколиственный лес. Таким образом, в основном вид сукцессии определяется типом и условием увлажнения почвы, формой локального рельефа (понижения или повышения) и породным составом ближайших взрослых лесов, а на скорость зарастания нелесной территории оказывает влияние характер предшествующего землепользования. Разработанная схема будет использоваться для разработки модели прогноза лесовосстановления на заброшенных с/х землях.

Ключевые слова: Национальный парк Смоленское Поозерье, сельскохозяйственные земли, стадии восстановительных сукцессий, временные серии спутниковых изображений, программа спутников Landsat
Литература:
  1. Агроэкологическое состояние и перспективы использования земель России, выбывших из активного сельскохозяйственного оборота / Под редакцией акад. Г.А. Романенко. М.: ФГНУ «Росинформагротех», 2008. 64 с.
  2. Белова Е.И., Ершов Д.В. Предварительная обработка временных серий изображений Landsat-TM/ETM+ при создании безоблачных композитных изображений местности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. Т. 8. № 1. – М.: ООО «ДоМира», 2011. С. 73-82.
  3. Грешилов А.А., Стакун В.А., Стакун А.А. Математические методы построения прогнозов. М.: Радио и связь, 1997. 112 с.
  4. Кадастровые сведения о национальном парке "Смоленское Поозерье" за 1992-2012 г. URL: http://www.poozerie.ru/about/ustav-parka/. Дата обращения 15.09.2016.
  5. Курбанов Э.А., Воробьев О.Н., Губаев А.В., Лежнин С.А., Незамаев С.А., Александрова Т.Л. Оценка зарастания земель запаса республики Марий Эл лесной растительностью по спутниковым снимкам // Вестник МарГТУ. 2010. № 2. С. 14-19.
  6. Люри Д.И., Горячкин С.В., Караваева Н.А., Денисенко Е.А., Нефедова Т.Г. Динамика сельскохозяйственных земель России в ХХ веке и постагрогенное восстановление растительности и почв. М.: ГЕОС, 2010. 416 с.
  7. Маслов А., Гульбе А., Гульбе Я., Медведева М., Сирин А. Оценка ситуации с зарастанием сельскохозяйственных земель лесной растительностью на примере Угличского района Ярославской области // Устойчивое лесопользование. 2016. № 4. С. 6–14.
  8. Adamowski W., Bomanowska A. Forest return on an abandoned field – secondary succession under monitored conditions // Folia Biologica et Oecologica. 2011. 7: 49–73.
  9. Benaya J.M.R., Bullock J.M. Restoration of biodiversity and ecosystem services on agriculture land // Ecosystems. 2012. V. 15. P. 883–889
  10. Breiman L. Random forests // Machine Learning. 2001. V. 45. № 1. P. 5–32.
  11. Campbell E.J., Lobel D.B., Genova R.C., Field C. The global potential of bioenergy on abandoned agricultural land // Environmental Science and Technology. 2008. Vol. 15(42). P. 5791–5794.
  12. Hatna E., Bakker M. Abandonment and expansion of arable land in Europe // Ecosystems. 2011. Vol. 14. P. 720-731.
  13. Hermy M., Verheyen K. Legacies of the past in the present-day forest biodiversity: a review of past land-use effects on forest plant species composition and diversity // Ecological Restoration. 2007. Vol. 22. P. 361–371.
  14. Navarro L.M., Pereira H.M. Rewilding abandoned landscapes in Europe // Ecosystems. 2012. Vol. 15. P. 900–912.
  15. Potapov P.V., Turubanova S.A., Tyukavina A., Krylov A.M., McCarty J.L., Radeloff V.C., Hansen M.C. Eastern Europe's forest cover dynamics from 1985 to 2012 quantified from the full Landsat archive // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 159. P. 28–43.
  16. Prach K., Jírová A. & Doležal J. (2014): Pattern of succession in old-field vegetation at a regional scale // Preslia 86: 119–130.
  17. Prishchepov A.V., Müller D., Dubinin M., Baumann M., Radeloff V.C. Determinants of agricultural land abandonment in post-Soviet European Russia // Land Use Policy. 2013. V. 30. P. 873– 884.
  18. Ruskule A., Nikodemus O., Kasparinskis R., Prižavoite D., Bojāre D., Brūmelis G. Soil-vegetation interactions in abandoned farmland within the temperate region of Europe // New Forests. 2016. DOI 10.1007/s11056-016-9532-x. Published onlines: 28 April 2016.

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов

359