Определение породного состава и возрастных классов древостоев Центрально-Черноземного района по многовременным изображениям Sentinel-2

Леса Центрально-Черноземного района России представляют собой уникальные реликтовые экосистемы с высоким биоразнообразием, формирующие экологический каркас степной зоны и играющие ключевую роль в сохранении биобаланса. Наземные методы оценки динамики распространения основных лесообразующих пород и продуктивности лесов данного региона требуют значительных временных и финансовых затрат. Внедрение дистанционных методов мониторинга лесных территорий с использованием автоматизированной тематической обработки аэрокосмических изображений способствует своевременной актуализации информации, в том числе данных лесной таксации, что в свою очередь обеспечивает повышение точности кадастрового учета и лесохозяйственного планирования.
Оценка породного состава и возрастных классов древостоев на основе спутниковых изображений среднего пространственного разрешения является важной и актуальной задачей. На сегодняшний день известны различные методы имеющие высокий потенциал в решении данной проблемы, однако универсального подхода, пригодного для всех лесообразующих видов и локальных условий, не существует. Наибольшие сложности возникают при тематической обработке спутниковых изображений лиственных древостоев со смешанным породным составом. В этом случае единичные снимки не являются достаточно информативными и необходимо использовать многовременные изображения, покрывающие достаточно плотно период вегетации.
Целью данного исследования явилась оценка возможных точностей дистанционного определения породного состава и возрастных классов древостоев, характерных для Центрально-Черноземного района России, на основе многовременных изображений Sentinel-2. Для проведения расчетов была выбрана территория Валуйского лесничества (Белгородская область), для которого у нас имелись актуализированные наземные данные лесоустройства. За период с 2017 по 2025 г. мы выбрали около 40 изображений на уровне обработки L2A с приемлемым уровнем облачности. В качестве спектральных признаков были выбраны вегетационные индексы, отражающие концентрации основных пигментов листьев деревьев: хлорофилла, каротиноидов и антоцианов. Также использовалась информация о времени наступления фенологических явлений, связанных с характерными изменениями концентрации данных пигментов в течение периода вегетации.
Для тематической обработки использовались алгоритмы классификации различной сложности, проведено сравнение их эффективности. Для лесообразующих видов деревьев Центрально-Черноземного района были построены статистические модели характерных изменений рассматриваемых вегетационных индексов. Выделены наиболее информативные периоды съемки. Проведен кластерный анализ спектральных признаков для участков с однородным составом. Показано, что при классификации породного состава важно также учитывать и соответствующие фенологические формы.
По результатам наших расчетов, полная вероятности ошибки классификации доминантных пород Центрально-Черноземного района составляет 5-6 %. Наиболее точно распознаются ольха черная, клен остролистный и дуб черешчатый (ошибка 1-2%), наименьшая точность (ошибка 16-19%) соответствует распознаванию березы бородавчатой и ясеня обыкновенного. Наиболее полные данные для решения задачи распознавания возрастных классов были получены для дубовых древостоев. При распознавании 6 возрастных классов, полная вероятность ошибки составила около 20%. При этом молодые и старые насаждения разделяются практически точно, а наибольшая ошибка (до 30%) возникает при распознавании средневозрастных древостоев.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Отделения Московского центра фундаментальной и прикладной математики в ИВМ РАН (Соглашение с Минобрнауки России № 075-15-2025-347).