Известия Оренбургского Государственного Аграрного Университета 2020 № 4 (84)

УДК631.6.02:528.8

Новый метод оценки сохранности защитных лесных насаждений на основе данных дистанционного зондирования Земли

С.А. Антонов, канд. геогр. наук

ФГБНУ Северо-Кавказский ФНАЦ

Защитные лесные насаждения (ЗЛН) имеют важное значение в сохранении и увеличении продуктивности агроландшафта, что актуально в период глобальных климатических изменений.

Современные тенденции изменения климата в России имеют свои региональные особенности. Для территории Ставропольского края как одного из ведущих аграрных регионов характерно увеличение вероятности возникновения таких неблагоприятных явлений, как засухи и суховеи, а в отдельные годы появление пыльных бурь. Помимо увеличения вероятности проявления неблагоприятных явлений возрастает их продолжительность и вредоносность. За последние 20 лет вероятность возникновения 4 — м есячной засухи в отдельных районах Ставропольского края достигает 20 %, что может крайне негативно сказаться на урожайности сельскохозяйственных культур [1].

На территории Ставропольского края насчитывается около 4 млн га пахотных земель, которые располагаются в четырёх почвенно-климатических зонах, начиная от крайне засушливой зоны на востоке (ГТК = 0,7) с преобладанием каштановых почв до зоны достаточного увлажнения на юго-западе с преобладанием чернозёмов (ГТК = 1,79). В результате 41 % пашни края относится к территориям рискованного земледелия, где крайне важно создание целостного каркаса ЗЛН, поскольку наибольший агрономический эффект достигается при наличии взаимосвязанной системы лесных полос.

По данным Всероссийского НИИ агролесомелиорации, ЗЛН в зависимости от конструкции способствуют снижению скорости ветра на 40 – 50 % на межполосных пространствах, задержанию снега и формированию равномерного снежного покрова, повышению влажности воздуха на 8 – 10 %, снижению испарения на 20 – 30 %, что особенно актуально в суховейные дни. ЗЛН в целом снижают вредоносность таких явлений, как дефляция, суховеи и пыльные бури. Они способствуют увеличению урожайности сельскохозяйственных культур. Так, в зависимости от зоны прирост средней урожайности зерновых культур составляет 18 – 23 %, технических – 20 – 26 %, а кормовых – 29 – 41 % [2].

В Ставропольском крае проблеме мониторинга состояния защитных лесных насаждений до 2019 г. не уделялось должного внимания. Например, последняя инвентаризация ЗЛН края была проведена в 2003 г. В 2019 г. был принят Закон «О сохранении и воспроизводстве защитных лесных насаждений на землях сельскохозяйственного назначения на территории Ставропольского края» (№ 55 — к з от 22.07.2019 г.) [3]. На наш взгляд, предпосылками принятия закона являются повышение эффективности производства сельскохозяйственной продукции на фоне отмечаемых в крае изменений климата, а также увеличение потенциального налогообложения производителей сельскохозяйственной продукции.

Согласно принятому закону на первых этапах необходимо провести инвентаризацию ЗЛН края с формированием реестра существующих насаждений. Для этих целей все существующие ЗЛН будут поставлены на кадастровый учёт. Однако постановка на учёт проводится по факту наличия ЗЛН или на основании сведений лесхозов, что приведёт к учёту не всех ЗЛН, так как некоторые из них полностью разрушены, а их территории используются в хозяйственной деятельности.

Развитие современных геоинформационных технологий и средств дистанционного мониторинга позволит повысить эффективность решения задачи инвентаризации ЗЛН в Ставропольском крае [4, 5], одним из этапов проведения которой является оценка сохранности существующих ЗЛН. Использование геоинформационных технологий в связке с данными дистанционного зондирования Земли позволит обеспечить мониторинг всех ЗЛН в России, площадь которых, согласно последней инвентаризации, составляет 2,8 млн га [2].

Активным внедрением геоинформационных технологий и данных дистанционного зондирования Земли для решения задач агролесомелиорации занимались учёные Всероссийского научно-исследовательского института агролесомелиорации (в настоящее время «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения РАН»). В результате ими были запатентованы способы оконтуривания территорий защитных лесных насаждений по космическим снимкам (2003 г.) [6] и определения сохранности лесных насаждений (2010 г.) [7], которые предполагают использование снимков сверхвысокого пространственного разрешения (менее 1 м), что является экономически нецелесообразным.

За последние 10 лет произошёл значительный рост орбитальной группировки ресурсных спутников, а также улучшение пространственного и радиометрического разрешения данных дистанционного зондирования Земли, что открывает новые перспективы для их использования, в том числе и в вопросах мониторинга состояния лесного фонда [8].

В настоящее время отмечается тесное сотрудничество между правительственными организациями, которые занимаются созданием новых искусственных спутников Земли. Ярким примером подобного сотрудничества является совместная работа Американской геологической службы США (USGS) и Европейского космического агентства (ESA). Так, Американская геологическая служба является оператором серии ресурсных спутников, запущенных по программе Landsat, а Европейское космическое агентство в рамках проекта глобального мониторинга окружающей среды и безопасности «Copernicus» является заказчиком создания спутников серии Sentinel. Особенностью взаимодействия этих проектов является создание спутников со сходными характеристиками для обеспечения непрерывного глобального мониторинга поверхности и атмосферы и предоставление данных дистанционного зондирования Земли бесплатно [9]. В рамках этих проектов планируется запуск новых спутников, что позволит использовать их в качестве основы для создания системы дистанционного мониторинга ЗЛН России.

Цель исследования: разработать новый метод оценки сохранности защитных лесных насаждений на основе данных дистанционного зондирования Земли высокого пространственного разрешения (10 м).

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

Для контрольной оценки сохранности ЗЛН были использованы мультиспектральные космические снимки сверхвысокого пространственного разрешения (1,24 м) с аппарата WorldView-3.

Разработка новой методики оценки сохранности защитных лесных насаждений проводилась на основе мультиспектральных данных со спутников Sentinel 2a/2b, пространственное разрешение которых составляет 10 м. Отличительной особенностью космической съёмки является возможность её бесплатного использования. Регистрируемый съёмочной аппаратурой спектр электромагнитного излучения включает данные из красной (650 – 680 нм) и инфракрасной (785 – 899 нм) зон, что позволяет их использовать для расчёта вегетационных индексов, которые являются одними из наиболее эффективных показателей оценки состояния растительности. В процессе исследования нами был использован один из наиболее распространённых индексов-Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Для древесной растительности значение индекса может варьировать от 0,3 до 0,9 в зависимости от её состояния [10, 11].

NDVI = (NIR–RED) / (NIR + RED), (1)

где RED – отражение в красной зоне спектра (Sentinel 2, band 4);

NIR – отражение в ближней инфракрасной зоне спектра (Sentinel 2, band 8).

Выбор указанных дат обусловлен минимальным спектром сельскохозяйственных культур, расположенных на полях Ставропольского края в этот период времени, и высокой вероятностью получения безоблачных снимков. Невозможность получения съёмки всей территории края обусловлена небольшой полосой охвата, в связи с чем были использованы данные за 28 и 31 августа 2019 г.

Основными методами дистанционного зондирования являлись: атмосферная, радиометрическая и геометрическая коррекция данных, расчёт NDVI и создание модели его пространственного распределения.

В качестве методов ГИС-технологий были использованы: рандомизированный выбор объектов, наложение, векторизация, извлечение объектов по маске, изменение проекции, зональная статистика.

В исследовании были использованы методы описательной статистики: среднее арифметическое, медиана, асимметрия.

Программные продукты, использованные в исследовании:

• SnapDesktop (обработка данных дистанционного зондирования);

• Quantum GIS, ArcGIS (ГИС-технологии).

Ранжирование сохранности осуществлялось по группам, представленным в таблице 1. Мы несколько модифицировали таблицу ранжирования сохранности ЗЛН, предложенную ФНЦ агроэкологии РАН, добавив в неё ЗЛН с сохранностью менее 10 %.

1. Классификация ЗЛН по степени сохранности

Апробация нового метода была проведена на территории Шпаковского района Ставропольского края.

Результаты исследования. На начальном этапе при помощи рандомизированной выборки были выделены и оцифрованы 500 контрольных ЗЛН, которые расположены во всех почвенно-климатических зонах Ставропольского края. Определение их сохранности было проведено на основании «Способа определения сохранности лесных насаждений» (2010 г.) [7].

Поскольку в основу разработки нового метода определения сохранности ЗЛН были положены данные дистанционного зондирования со спутников серии Sentinel 2, обладающих пространственным разрешением 10 м, один пиксель характеризует состояние растительности на площади 100 м ². В результате особое внимание было уделено статистической обработке рядов значений NDVI всего защитного лесного насаждения, а не анализу отдельных насаждений в нём.

В результате использования данных со спутников серии Sentinel 2a/b и с помощью геоинформационных технологий была создана модель пространственного распределения вегетационного индекса NDVI по территории Ставропольского края, фрагмент которой представлен на рисунке 1.

Рис. 1 – Фрагмент пространственного распределения вегетационного индекса NDVI на территории Шпаковского района Ставропольского края

Наложение на полученную модель 500 контуров контрольных ЗЛН позволило сформировать выборки пикселей со значениями NDVI. Используя средства описательной статистики была проанализирована каждая выборка, на основании полученных результатов были выделены статистические показатели и их предельные значения, характерные для каждой группы сохранности ЗЛН. Среди статистических показателей не удалось выделить универсального показателя, который позволил бы однозначно идентифицировать класс сохранности ЗЛН.

Высокую степень достоверности идентификации класса ЗЛН удалось получить за счёт совместного использования таких показателей, как среднее значение NDVI и асимметрия (скос) выборки [12], предельные значения которых представлены в таблице 2.

2. Статистические параметры выборки значений NDVI и соответствие их классам сохранности

На рисунках 2 – 6 представлены примеры гистограмм NDVI для каждого класса сохранности.

Рис. 2 – Гистограмма индекса NDVI, сохранность ЗЛН – очень высокая

Рис. 4 – Гистограмма индекса NDVI, сохранность ЗЛН – низкая

Особенностью использования представленного метода оценки сохранности является то, что отнесение ЗЛН к определённому классу возможно при соответствии средних значений и асимметрии только одному классу сохранности.

Представленный метод оценки сохранности ЗЛН был апробирован на территории Шпаковского района Ставропольского края и доказал свою высокую эффективность. Из 1875 контуров ЗЛН, выделенных на территории района, сохранность удалось определить у 1805 контуров, что составляет 96,2 % от общего числа. При этом оценка точности определения сохранности составила 98,6 % в сравнении с определением сохранности по снимкам сверхвысокого пространственного разрешения.

Выводы. Представленный метод оценки сохранности ЗЛН на основе расчёта вегетационного индекса NDVI по снимкам высокого пространственного разрешения (10 м) доказал свою эффективность и может быть применён в других сельскохозяйственных регионах России с учётом их особенностей. Основными достоинствами представленного метода являются минимизация затрат на приобретение данных, высокая оперативность и повторяемость съёмки. Предложенный метод может послужить базисом для разработки комплексной системы дистанционного мониторинга сохранности ЗЛН, что позволит эффективнее планировать и осуществлять восстановительные и уходные мероприятия.

DOI 10.37670/2073-0853-2020-84-4-107-112

Опубликовано Известия Оренбургского Государственного Аграрного Университета 2020 № 4 (84), стр. 107-112

Аннотации