Известия Оренбургского Государственного Аграрного Университета 2020 № 2 (82)

Агрономия

УДК 631.6.02:528.8

Использование дистанционных методов для анализа сохранности защитных лесных насаждений

С.А. Антонов, канд. геогр. наук

ФГБНУ Северо-Кавказский ФНАЦ

Важным фактором эффективного развития земледелия любого аграрного региона России является формирование устойчивых агролесоландшафтов, в качестве главного структурного элемента которых выступают защитные лесные насаждения (ЗЛН). Они имеют решающее значение для улучшения водного, температурного и питательного режимов растений, а также защищают от водной эрозии и дефляции, снижают вредоносность засух, суховеев и пыльных бурь, что способствует увеличению урожайности сельскохозяйственных культур. По данным Всероссийского НИИ агролесомелиорации, средняя урожайность под защитой лесных полос выше, чем без них, на 14 – 24 % в степи и на 24 – 31 % – в сухой степи [1].

Ставропольский край является одним из ведущих аграрных регионов России и характеризуется высокой степенью распаханности территории (62 %). Почвенно-климатические условия в крае имеют чёткую зональную дифференциацию, которая выражается в увеличении засушливости с запада на восток. На востоке края преобладают каштановые почвы, на западе – чернозёмы. Зональные особенности территории Ставропольского края определили видовой состав и условия произрастания ЗЛН [2].

Современные тенденции изменения климата в Ставропольском крае свидетельствуют о значительном росте среднегодовой температуры по краю (+1,2 °С), при этом основной прирост температуры отмечается в августе (+2,1 °С). Выпадение осадков имеет крайне неравномерный характер. Например, в августе на фоне роста температур отмечается снижение количества осадков – на 31 % от климатической нормы, что способствует возникновению засух, суховеев, а в отдельные годы и пыльных бурь. В крайне засушливой и засушливой зонах Ставропольского края вероятность возникновения месячной засухи составляет 98 – 100 %, а вероятность возникновения крайне вредоносной засухи продолжительностью 4 месяца – 10 – 16 % [3].

В 2019 г. в Ставропольском крае был принят Закон «О сохранении и воспроизводстве защитных лесных насаждений на землях сельскохозяйственного назначения на территории Ставропольского края» (№ 55-кз от 22. 07. 2019 г.) [4]. Принятие регионального закона указывает на важность ЗЛН для сохранения и повышения эффективности производства продукции растениеводства на фоне роста экстремальности климата.

Важное место в принятом краевом законе отводится мероприятиям по сохранению и воспроизводству ЗЛН, а также ведению реестра ЗЛН. С момента проведения в 2003 г. последней инвентаризации ЗЛН в Ставропольском крае прошло более 15 лет. Инвентаризация современного состояния ЗЛН является важнейшим мероприятием для планирования работ по сохранению, воспроизводству и реконструкции ЗЛН.

Особую роль в современных подходах к оценке сохранности ЗЛН и оценке их эффективности играют данные дистанционного зондирования Земли.

Начало работ по применению аэрофотосъёмки в лесном хозяйстве датируется 1932 г. и связано с деятельностью Ленинградского филиала ВНИИ сельскохозяйственной и лесной авиации [5]. Использование материалов космической съёмки для наблюдения за лесными ресурсами начато в 1979 г. Основы камерального дешифрирования космических снимков для нужд агролесомелиорации были заложены Ю.Ф. Книжниковым [6], В.И. Кравцовым [7], Б.В. Виноградовым [8] и другими исследователями.

Использование данных дистанционного зондирования Земли приводит к формированию огромных массивов пространственно-координированных данных, для обработки которых необходимо использовать специализированные географические информационные системы (ГИС) [9].

Внедрение ГИС-технологий в лесное хозяйство было обусловлено необходимостью повышения эффективности лесоустроительного проектирования и проведением регулярного мониторинга состояния лесного фонда, который на сегодняшний день насчитывает 2,8 млн га ЗЛН, в том числе 1,2 млн га полезащитных и около 1 млн га противоэрозионных [10].

Существует ряд методов аэрокосмического мониторинга экосистем, при разработке которых учитывались статистические и аналитические зависимости для дистанционного мониторинга состояния растительности.

Особую роль в дистанционной оценке состояния растительности играют вегетационные индексы, которые представляют собой универсальный способ выделения растительности, а также оценки её состояния. Наиболее распространённый вегетационный индекс – Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), который активно используется для оценки состояния лесной растительности [11].

Важные научные результаты в области дистанционного мониторинга ЗЛН достигнуты учёными ВНИАЛМИ. Они нашли отражение в патентах:

• «Способ оконтуривания территорий защитных лесных насаждений по космическим снимкам» [12];

• «Способ определения сохранности лесных насаждений»[13].

Цель исследования: оценить эффективность дистанционных методов для анализа сохранности защитных лесных насаждений.

Материал и методы исследования. Представленные результаты исследования были получены в лаборатории ГИС-технологий ФГБНУ «Северо-Кавказский ФНАЦ» в рамках выполнения тематического плана.

В качестве исходных данных дистанционного зондирования были использованы мультиспектральные снимки со спутника World View-3, пространственное разрешение которых составляет 1,24 в мультиспектральном диапазоне. В качестве основного варианта данных нами было использовано сочетание RGB + Near Infrared. Время съёмки – август – сентябрь 2015 г. Выбор летне-осеннего периода для проведения съёмки был обусловлен минимальным набором культур в этот период на полях, а также возможностью получения качественных безоблачных снимков.

Основными методами дистанционного зондирования являлись дешифрирование по прямым признакам, атмосферная коррекция данных.

В качестве методов ГИС-технологий были использованы векторизация, изменение проекции, расчёт вегетационного индекса NDVI, зональная статистика.

В качестве основных программных продуктов были использованы:

• Erdas Imagine, ENVI (обработка данных дистанционного зондирования);

• QuantumGIS, ArcGIS (ГИС-технологии).

Определение сохранности ЗЛН осуществлялось на основании двух способов – описанного в патенте «Способ определения сохранности лесных насаждений» [13] и предложенного автором. Отличительной особенностью второго является то, что детектирование и оценка состояния деревьев осуществлялась не на основании тона и яркости пикселя, как предлагается в первом способе, а при помощи вегетационного индекса NDVI. Определение сохранности ЗЛН рассчитывалось как отношение количества пикселей, отнесённых при дешифрировании к деревьям, к общему количеству пикселей, описывающих область ЗЛН:

NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED), (1)

где RED – интенсивность отражения в красной зоне спектра;

NIR – интенсивность отражения в ближней инфракрасной зоне спектра.

Ранжирование сохранности осуществлялось по группам (табл. 1).

Результаты исследования. В качестве территории исследования нами были выбраны Будённовский и Труновский районы Ставропольского края (рис. 1).

Рис. 1 – Распаханность территории Ставропольского края

На территории Будённовского района преобладают светло- и тёмно-каштановые почвы. Район характеризуется высокой степенью распаханности территории. По данным дистанционного мониторинга, пашня в районе занимает площадь 242751 га, что составляет 78 % территории района. Для территории Будённовского района характерно преобладание засушливых условий со среднегодовой температурой, равной 11,2 °С, суммой активных температур – 3725 °С, годовой суммой осадков – 434 мм и гидротермическим коэффициентом вегетационного периода (ГТК) – 0,73 [3].

Труновский район также характеризуется высокой степенью распаханности территории – 77 % (128953 га). В районе преобладают чернозёмы. Район относится к зоне неустойчивого увлажнения Ставропольского края со среднегодовой температурой 11,0 °С, суммой активных температур (>10 °C) 3590 °C и гидротермическим коэффициентом 1,06.

По данным дистанционного мониторинга пашни Будённовского района, проведённого в 2015 г., установлено, что дешифрируемая площадь пашни в районе на 24951 га (10 % от всей пашни) превышает данные статистического учёта, а для Труновского района увеличение пашни составляет 5753 га (4 %). Полученные результаты свидетельствуют о фактах нецелевого использования сенокосов и пастбищ. Чаще всего сенокосы и пастбища располагаются на склоновых землях, для защиты которых используются в отдельных случаях только приовражные и прибалочные защитные лесные полосы. Увеличение площади пашни закономерно приводит к снижению защитной лесистости территории всего района.

По данным дистанционного мониторинга, проведенного в 2015 г. на территории Будённовского и Труновского районов, суммарная площадь всех ЗЛН составляла 8096 га и 6670 га, которые имели протяжённость 3321 и 2453 км соответственно.

В результате пространственного анализа методами ГИС-технологий установлено, что Будённовский район обладает низкой защитной лесистостью, которая составляет 3,3 % при рекомендованном уровне для сухостепной зоны 3,8 – 4,8 %. Защитная лесистость Труновского района является оптимальной и составляет 5,1 % при рекомендованном уровне для лесостепной зоны 2,3 – 2,6 %.

Для оценки сохранности ЗЛН в районах исследования мы применили способ, описанный в патенте «Способ определения сохранности лесных насаждений» [13] (рис. 2).

Рис. 2 – Результат выделения ЗЛН по методике, описанной в патенте «Способ определения сохранности лесных насаждений»

Применение «Способа определения сохранности лесных насаждений» не позволило получить оптимальный результат, поскольку при использовании фототона в качества индикатора растительности тень от деревьев дешифрируется в качестве растительности, что не позволяет получить достоверный результат при определении сохранности ЗЛН.

Применение «Способа определения сохранности лесных насаждений» создаёт необходимость в качестве исходных данных использовать материалы с коммерческих спутников, которые при выполнении съёмки могут поворачивать съёмочную аппаратуру, тем самым значительно отклоняясь от надира. При таком подходе высока вероятность образования теней от объектов, причём чем дальше расположен объект от съёмочной аппаратуры, тем больше будет тень от него, поскольку большинство спутников располагаются на солнечно синхронных орбитах и осуществляют съёмку в одно и то же дневное время.

Анализ спутниковых снимков районов исследования показал, что в Будённовском районе в момент съёмки 13 % ЗЛН имели тень, в Труновском районе этот показатель составил 9 %. На основании этих данных мы можем сделать вывод о том, что использование «Способа определения сохранности лесных насаждений» может привести к искажению данных о сохранности для 22 % ЗЛН.

В качестве корректировки существующего способа определения растительности с целью оценки сохранности ЗЛН мы использовали вегетационный индекс NDVI. Данный индекс служит универсальным индикатором растительности, при его использовании тень не детектируется как растительность.

В результате нами были получены значения вегетационного индекса NDVI ЗЛН в период августа – сентября для районов исследований. Так для Труновского района средний NDVI ЗЛН составил 0,85 ± 0,08, а для Будённовского района – 0,81 ± 0,09. Полученные значения вегетационного индекса для ЗЛН могут меняться в зависимости от вида спутника, климатических условий конкретного года и времени съёмки. На рисунке 3 представлен результат выделения ЗЛН на основе значений NDVI.

Рис. 3 – Защитное лесное насаждение Труновского района, выделенное на основе значений NDVI

Оценка сохранности ЗЛН в районах исследования с выделением растительности по фотону и по вегетационному индексу NDVI показала, что существует разница в полученных оценках сохранности (табл. 2). Так, «Способ определения сохранности лесных насаждений» несколько завышает площади ЗЛН, имеющие очень высокую сохранность, что связано с неточным выделением ЗЛН по фототону за счёт наличия у деревьев теней, которые детектируются как растительность.

По нашему мнению, более объективные и достоверные результаты были получены при использовании NDVI в качестве индикатора растительности, что расширяет возможности по использованию данных дистанционного зондирования более низкого пространственного разрешения (10 м), которые можно регулярно бесплатно получать с ресурсных спутников и которые могут стать основой при разработке систем дистанционного мониторинга состояния и сохранности ЗЛН.

Выводы. Важно отметить, что подходы к оценке сохранности ЗЛН необходимо тщательно подбирать, исходя из характеристик съёмочной аппаратуры искусственных спутников Земли, таких, как пространственное и радиометрическое разрешение, охват территории, стоимость данных и т.д.

Представленные результаты свидетельствуют о высокой эффективности использования данных дистанционного зондирования Земли и ГИС-технологий для оценки сохранности ЗЛН. На наш взгляд, запатентованный «Способ определения сохранности лесных насаждений» необходимо скорректировать в части методики выделения растительности и использовать для этих целей вегетационные индексы.

Литература

1. Лесомелиорация ландшафтов: учебник / А.Р. Родин, С.А. Родин, С.Б. Васильев [и др.] / под общ. ред. А.Р. Родина. М.: ФГБОУ ВПО МГУЛ, 2014. 192 с.

2. Антонов С.А. Роль геоинформационных технологий и данных дистанционного зондирования Земли для оценки состояния и продуктивности агроландшафтов // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2018. № 5 (73). С. 10 – 14.

3. Антонов С.А. Изменение засушливости территории Ставропольского края за последние 50 лет (1969 – 2018 гг.) // Сельскохозяйственный журнал. № 2 (12). 2019. С. 6 – 12.

4. О сохранении и воспроизводстве защитных лесных насаждений на землях сельскохозяйственного назначения на территории Ставропольского края. Закон Ставропольского края: закон Ставропольского края от 22 июля 2019 г. № 55-кз // Дума Ставропольского края. 11 июля 2019 г.

5. Сухих В.И., Гусев Н.Н., Данюлис Е.П. Аэрометоды в лесоустройстве. М.: Лесная пром-сть, 1977. 192 с.

6. Книжников Ю.Ф. Аэрокосмическое зондирование. М.: МГУ, 1997. 128 с.

7. Кравцова В.И. Космические методы картографирования. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1995. 240 с.

8. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. М.: Наука, 1984. 320 с.

9. Тикунов В.С. Основы геоинформатики: в 2-х кн. Кн. 1: учебное пособие для студентов вузов / под ред. В.С. Тикунова. М.: издательский центр «Академия», 2004. 352 с.

10. Антонов С.А. Пространственный анализ защитных лесных насаждений агроландшафтов дистанционными методами // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2019. № 6 (80). С. 22 – 26.

11. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS / С.А. Барталев, В.А. Егоров, Д.В. Ершов [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 4. С. 285 – 302.

12. Пат. RU 2001 107 745 А G01V 1/00. Способ оконтуривания территорий защитных лесных насаждений по космическим снимкам / Кравцов В.В., Кравцова А.В., Кулик А.К.; заявл. 20.03.2001; опубликов. 20.05.2003.

13. Пат. RU 2437061 C1 G01C/A01G. Способ определения сохранности лесных насаждений / А.С. Рулев, В.Г. Юферев, В.Ю. Михалев, А.Н. Маенко; заявл. 19.04.2010; опубликов. 20.12.2011.

DOI 10.37670/2073-0853-2020-82-2-33-38

Аннотация

Опубликовано Известия Оренбургского Государственного Аграрного Университета 2020 № 2 (82), стр. 33-38