Анализ возможности данных ICP Forest и материалов дистанционной съёмки для оценки состояния лесов на больших территориях

В настоящее время самым крупным проектом мониторинга состояния лесов в мире является международная программа ЕЭК ООН ICP Forests, в которой участвует более сорока стран. Программа развивается на основе Конвенции о трансграничном загрязнении воздуха на большие расстояния. Российская Федерация, во исполнение принятых по Конвенции обязательств, осуществляет мониторинг ICP Forests в шести субъектах Российской Федерации: Ленинградская, Псковская, Новгородская, Калининградская, Мурманская области и Республика Карелия. Филиалами ФГУ «Рослесозащита» в 2007-2008 г.г. заложена сеть пунктов постоянного наблюдения (ППН) в узлах регулярной сети разной степени детальности: на территории Калининградской и Ленинградской областей - 16x16 км, Псковской, Новгородской, Мурманской областей и республике Карелия - 32x32 км. Объектами мониторинга в лесах являются древесные растения, лесные вредители (в том числе отнесенные к категории карантины), болезни, напочвенный покров, почвы и почвенные воды, атмосферные выпадения.
В 2006 году Министерство природных ресурсов назначило Координационным центром программы ICP Forests в России Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН (ЦЭПЛ РАН) - здесь накапливаются данные мониторинга, анализируются ошибки, отправляются данные на корректировку в места сбора первоначальной информации, формируются выборки для анализа и составляются отчеты. В 2007 году была разработана и функционирует по настоящее время БД ICP Forests. Для картографического представления и пространственного анализа данных мониторинга ICP Forests создана пространственная база данных (ПБД). На основе ПБД проводится комплексный анализ динамики и пространственных взаимосвязей показателей мониторинга ICP Forests с природными и антропогенными факторами. Карты показателей мониторинга составляются при помощи атрибутивных и пространственных запросов к базе данных и оформляются в различных условных знаках с точечной локализацией в местах размещения ППН. Поддержка растрового формата данных в ПБД предоставляет возможности обработки изображений и ДДЗ.
В период с 2008 года по 2011 год были обследованы 710 ППН по состоянию крон.
При оценке состояния деревьев описываются 9 параметров:
1) дата оценки,
2) порода дерева,
3) происхождение дерева (семенное, порослевое),
4) возраст дерева,
5) расстояние до самого дальнего от центра подплощадки дерева (для определения площади подплощадки),
6) периметр дерева (окружность ствола),
7) категория состояния дерева,
8) дефолиация кроны (в процентах),
9) дехромация кроны (в процентах).
В качестве признака для анализа состояния деревьев выбрана дефолиация (преждевременное опадание листьев или хвои деревьев под воздействием неблагоприятных факторов внешней среды) как наиболее информативного показателя мониторинга [1,2]. Анализ параметров состояния древесных пород показал, что более 50% деревьев на всей сети мониторинга характеризуются той или иной степенью дефолиации. В период с 2008 г. по 2011 г. доля деревьев со степенью дефолиации 5-20 % варьировала от 45 до 52 % у ели, от 44 до 57 % у сосны и от 45 до 56 % у березы. Пункты постоянных наблюдений с древесными растениями, отличающимися самым высокими средними значениями уровнем дефолиации, обнаружены в среднетаежном лесном районе, преимущественно на Карельском перешейке (Ленинградская область) [2]. Поэтому в качестве модельной территории для анализа возможности данных ICP Forests и материалов дистанционной съёмки при оценке состояния лесов был выбран Карельский перешеек.
На территорию северо-востока Ленинградской области были построены летние безоблачные композитные изображения (мозаики) для вегетационных периодов 2009, 2010 и 2011 гг. В основу мозаик легли изображения Landsat – TM/ETM+, прошедшие первичную обработку с целью фильтрации облачности и теней от нее и нормализации значений пикселов. Для построения композитных ежегодных изображений использовали данные с облачностью и тенями от нее не более 97% от площади изображения. На основе мозаик созданы спектральные сигнатуры насаждений, произрастающих на ППН. Они включают в себя данные оптических диапазонов съемки Landsat (кроме диапазона 0,45-0,52 мкм) и индексных изображений (NDVI, SWVI) – число пикселов изображения, среднее значение коэффициентов спектрального отражения, минимумы, максимумы и стандартное отклонение.
Посредством SQL-запросов к БД составлены выборки, характеризующие территорию ППН: преобладающие породы деревьев, количество, средний возраст и класс дефолиации. Спектральные сигнатуры и атрибутивные выборки были объединены в ряды по уникальным идентификаторам ППН.
Методами математической статистики была проанализирована связь спектральных признаков, индексов и параметров наземного мониторинга.

ЛИТЕРАТУРА
1. Методические рекомендации по мониторингу лесов в соответствии с международной программой ICP Forests, утвержденные приказом Рослесхоза от 15.07.09 №292
2. Лукина Н.В., Зукерт Н.В., Эйдлина С.П., Князева С.В., Орлова М.А., Смирнов В.Э., Горнов А.В. Отчет о научно-исследовательской работе по теме «Разработка научно-обоснованных предложений по критериям и индикаторам ослабления лесов на основе результатов лесопатологического мониторинга, выполненного по международным стандартам, для оценки исполнения переданных полномочий в области лесных отношений», ГК Р-9К-11/3 от 01 ноября 2011 г. Этап 3: стр. 172, рис. 62, табл. 11, приложений 3, библиография 21. Москва, 2012. Этап 4: стр. 299, рис. 128, табл. 300, приложений 6, библиография 90. Москва, 2012.