Характеристика многолетней динамики лесных экосистем Ханты-Мансийского автономного округа с использованием временных рядов спутниковых данных и методов машинного обучения

В данной работе производится моделирование 5 характеристик лесных экосистем – преобладающей породы деревьев, бонитета леса, типа леса по напочвенному покрову, запаса древесины и возраста древостоя на территории Ханты-Мансийского автономного округа в период с 1984 по 2024 год. В качестве предикторов в были использованы временные ряды, построенные по спутниковым снимкам Landsat при помощи алгоритма LandTrendr, вычисленные на их основе вегетационные индексы NDVI и NBR, ЦМР FABDEM и вычисленные на ее основе данные о крутизне и экспозиции склонов, климатические данные CHELSA и данные о ландшафтном покрове WorldCover. В качестве целевых переменных использовались данные лесоустройства ХМАО, предварительно очищенные от заведомо ошибочных записей. В качестве моделей использовались нейронные сети, основанные на архитектуре DeepLabV3+.
Точность моделирования преобладающей породы, бонитета и типа леса составила соответственно 74,16%, 71,01% и 69,6%. Вместе с тем, так как все перечисленные дискретные характеристики отражают более комплексную структуру экосистемы (разные породы деревьев совместно образуют комплексные древостои, леса разных классов бонитета сменяют друг друга постепенно), поэтому также были рассчитаны k-2 точности, составившие 88,93%, 88,23% и 85,24% соответственно. Средняя абсолютная ошибка моделирования запаса древесины и возраста древостоя составила 25,25 м3/га и 28,51 лет соответственно.
Наиболее значимым трендом в динамике породного состава лесов является замещение сосновых лесов мелколиственными – моделирование показало, что за исследуемый период площадь, занимаемая сосновыми лесами, сократилась с 34,7% до 25,8% от всей территории региона, а площадь, занимаемая мелколиственными лесами – увеличилась с 3,9% до 10,3%). Моделирование динамики бонитетов леса выявило тренд на рост среднего бонитета – за счет уменьшения доли V класса бонитета с 39.3% до 24.3% от общей площади территории региона и роста доли IV класса бонитета с 4.6% до 15.1% и III класса бонитета с 2% до 5.6%. Основным процессом в динамике типов леса являлось замещение лесов нагорной группы типов леса (к которой относятся в том числе и все лишайниковые леса) другими типами леса в северной тайге – моделирование показало, что за исследуемый период доля лесов этой группы сократилась с 11.6% до 2.5% от всей площади исследуемой территории. Средний запас древесины согласно результатам моделирования стабильно увеличивался – с 90.7 м³/га в 1984 году до 104.9 м³/га в 2024 году, а средний возраст практически не изменился, оставаясь в диапазоне от 120 до 130 лет.
Оценка важности предикторов при моделировании показала, что наибольший вклад вносят данные зеленого и красного каналов Landsat за летний период, данные ближнего инфракрасного канала Landsat за зимний период, зимний NDVI и данные о ландшафтном покрове.