Высокодетальный дистанционный мониторинг северотаёжных лесов на основе трёхмерных моделей древесного полога

С середины 2000-х гг. во всем мире активно развиваются методы количественной оценки различных структурных и функциональных параметров лесных экосистем по высокодетальным данным дистанционного зондирования с различных аэроносителей, в т.ч. с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Разработанные и успешно апробированные алгоритмы построения и обработки получаемых при воздушном лазерном сканировании плотных облаков точек и производных трёхмерных моделей растительного, в т.ч. древесного, полога, позволяют реконструировать вертикальную структуру лесных сообществ на различных масштабных уровнях исследований (от отдельных деревьев до насаждений в целом), что ранее было возможно реализовать только в ходе наземных полевых исследований в пределах отдельных пробных площадей. Плотные облака точек, получаемые фотограмметрическим способом (в т.ч. в результате обработки данных оптической съемки с БПЛА), также эффективны для изучения не только горизонтальной, но и вертикальной структуры лесных насаждений. По сравнению с данными воздушного лазерного сканирования, фотограмметрические облака точек имеют низкую себестоимость, и наиболее активно используются для трехмерной реконструкции параметров искусственных и естественных лесных насаждений с разреженным древесным пологом (Wallace et al., 2016).
Для высокодетального дистанционного мониторинга лесных экосистем, находящихся на северном пределе распространения – северотаёжных лесов Кольского полуострова – нами разработана методика получения и последующей тематической обработки фотограмметрических плотных облаков точек и моделей древесного полога по данным оптической съемки с БПЛА. Особое внимание было уделено обоснованию параметров проведения съемок, в частности, выбору определенного высотного эшелона съемки, определяющего распознаваемость объектов исследования и возможность надежного определения их признаков (Медведев, Алексеенко, 2017), степени продольного и поперечного перекрытия одиночных снимков. Для количественной оценки структурных и функциональных параметров древесной растительности на уровне целостных лесных насаждений высота съемки 100 м обеспечивает как высокую детальность мониторинга, так и значительный территориальный охват (более 1 кв. км). Показано, что при увеличении перекрытия до 80% и более материалы съемки в виде плотного облака точек имеют очень высокую плотность (не менее 300 точек на кв. м) и низкий уровень шума. На двух ключевых участках, отражающих различные типы и ландшафтные местоположения северотаёжных лесов центральной части Кольского полуострова, съемка проводилась в 2018–2019 гг. в течение трех различных сезонов: на пике и в конце вегетационного периода, а также в период покоя древесной растительности. Использование материалов разносезонной съемки было необходимо для кросс-валидации результатов и повышения надежности определения числа деревьев и сомкнутости крон в насаждениях с высокой плотностью полога
Для трехмерного анализа и моделирования структурных параметров северотаёжных лесов на различных масштабных уровнях в результате полуавтоматической фильтрации и классификации плотных облаков точек для каждого участка были построены цифровые модели высот древесного полога – матрицы разности высот между цифровой моделью местности и цифровой моделью рельефа (Lisein et al, 2013). Пространственное и высотное разрешение полученных моделей не превышает 10 см. К построенным моделям применялись различные последовательности морфологических фильтров и алгоритмы пространственной сегментации для выделения пиков крон в пологе, диаметра крон. Точность определения структурных параметров древесной растительности существенно зависит от сомкнутости древесного полога, породного состава и возрастной структуры лесов: составляет 80-90 % в редкостойных ельниках и снижается до 60% в сомкнутых хвойных лесах со значительным участием березы и плотных сосновых посадках.
Нами показано, что использование цифровой модели древесного полога, построенной на основе фотограмметрических плотных облаков точек, позволяет достаточно надёжно выделять и картографировать основные структурные характеристики северотаёжных лесов: проективное покрытие древесной растительностью, среднюю и максимальную высоту древесного полога, плотность деревьев. Для анализа параметров насаждений с густым древесным пологом и определения его породного состава целесообразно комплексировать данные разносезонных оптических съемок. Агрегирование получаемых структурных показателей насаждений по ячейкам различного размера обеспечивает корректный переход к тематическим продуктам о структуре и состоянии лесов, получаемым по данным дистанционного зондирования более низкого пространственного разрешения, и может использоваться для их валидации.
Исследование выполнено в рамках совместной программы Британского Совета (Institutional Links, грант №352397111) и Министерства высшего образования и науки РФ (RFMEFI61618X0099), темы ГЗ «Геоинформационно-картографический анализ и дистанционный мониторинг взаимодействия природы и общества» (НИОКТР АААА-А19-119022190168-8).