Разработка методики оценки сквозистости древостоя лесов по материалам воздушного лазерного сканирования

Древесный ярус является ключевым элементом, формирующим фитоклимат леса. При этом сквозистость («прозрачность») древесного яруса представляет собой комплексный показатель, который надежно определяет такие характеристики фитоклимата, как световой и температурный режим, проникновение осадков к нижним ярусам (Ипатов и др., 1979).
Под сквозистостью понимается суммарная проекция любых просветов в древостое на: мысленную горизонтальную плоскость над пологом леса – вертикальная сквозистость; мысленную полусферу, ограниченную горизонтом в любой точке под пологом леса – сквозистость на полусферу. Сквозистость полога древостоя зависит как от просветов между кронами –сомкнутости, так и от просветов в самих кронах – ажурности (Алексеев, 1975).
Существующие способы определения сквозистости с помощью аналогового прибора сквазистометра (Ипатов и др., 1979) и широкоугольной цифровой фотокамеры «рыбий глаз» с последующей обработкой снимков (Winn et al., 2016) трудоёмки и позволяют получать только точечные оценки.
Одним из актуальных направлений развития лесоведения является использование современных возможностей геоинформационных технологий различных данных дистанционного зондирования Земли (Гаврилюк и др., 2018; Плотникова и др., 2017). Применение воздушного лазерного сканирования (ВЛС) позволяет получать высокоточные и детальные трехмерные данные о структуре древостоя, а также о подстилающей поверхности (рельефе) на больших площадях, в том числе труднодоступных (Ильясов, Алексеев, 2025; Ковязин и др., 2020, Mura et al., 2015). Получаемые в результате ВЛС точки лазерного отражения (ТЛО) могут являться основой компьютерного моделирования трехмерной структуры древостоя.
Цель исследования - разработка методики оценки сквозистости древостоя лесов по облаку ТЛО, включающей создание растровых моделей вертикальной сквозистости с заданным пространственным разрешением (Алексеев и др., 2024), а также получение точечных оценок сквозистости на полусферу Методика реализована на языке программирования R c использованием открытых библиотек (lidR, terra).
Оценка вертикальной сквозистости включает следующие этапы: (1) Обработка исходного облака точек ВЛС, классификация облака ТЛО на классы «земля» и «растительность»; (2) Нормализация высот облака ТЛО относительно уровня земли, равного 0; (3) Вокселизация облака ТЛО с добавлением признака количества точек, попадающих в каждый воксель; (4) Фильтрация вокселей, содержащих количество ТЛО, менее 1-го квартиля количества точек в вокселе в рамках всего облака; (5) Построение двумерного растра, разрешение которого соответствует размеру вокселя, путем вычисления пиксельной метрики равной проценту вокселей в вертикальном столбе от количества вокселей, соответствующего максимальной высоте древостоя исследуемой территории.
Оценка сквозистости на полусферу включает следующие этапы: (1) Обработка исходного облака точек ВЛС, классификация облака ТЛО на классы «земля» и «растительность»; (2) Извлечение из общего облака точек фрагмента для выполнения оценки сквозистости в точке – центре фрагмента; (3) Проецирование ТЛО фрагмента, относящего к классу растительности, на полусферу, центр которой расположен на поверхности земли в заданной точкеоценки; (4) проецирование ТЛО, расположенных на поверхности полусферы, на плоскость при помощи равновеликой азимутальной проекции; (5) Растеризация полученного круга ТЛО, вычисление доли площади просветов в пределах круга.
Апробация разработанной методики выполнена на сосновом древостое. Территория исследования площадью 6.1 км2 расположена в Тверской области в 77 км к северо-западу от г. Тверь. Верификация полученных растровых моделей вертикальной сквозистости фитослоев древостоя территории исследования выполнена на основе многолетнего отклика растительности на световой режим в пределах пробных площадей (ПП). Характеристика освещенности сообществ в границах ПП получена как средневзвешенный балл видов из экологической шкалы Э. Ландольта (Landolt et al., 2010).