WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Авторефераты по темам  >>  Разные специальности - [часть 1]  [часть 2]

ДИСТАНЦИОННЫЙ МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ ЮЖНОЙ И СРЕДНЕЙ ТАЙГИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ

Автореферат кандидатской диссертации

 

На правах рукописи

УДК:  528.8.04

 

 

 

 

Любимов Дмитрий Александрович

 

ДИСТАНЦИОННЫЙ МОНИТОРИНГ СОСТОЯНИЯ ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ ЮЖНОЙ И СРЕДНЕЙ ТАЙГИ

С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ

 

Специальность: 25.00.36 – геоэкология (науки о Земле)

 

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата географических наук

 

 

 

 

 

 

Санкт-Петербург

2012


Работа выполнена на кафедре геологии и геоэкологии федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Российский государственный педагогический университет имени А. И. Герцена»

Научный руководитель:

доктор педагогических наук, кандидат геолого-минералогических наук, заведующий кафедрой геологии и геоэкологии РГПУ имени А. И. Герцена  

Нестеров Евгений Михайлович

Официальные оппоненты:

доктор сельскохозяйственных наук, профессор, заведующий лабораторией гидролесомелторации и почвоведения СПбНИИЛХ

Константинов Виктор Кузьмич

кандидат географических наук, старший преподаватель кафедры географии Псковского государственного университета

Васильева Татьяна Васильевна

Ведущая организация:

Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

Защита состоится «___» ____________ 2012 года в ____ часов на заседании Совета Д 212.199.26 по защите докторских и кандидатских диссертаций при Российском государственном педагогическом университете имени А.И. Герцена по адресу: 191186, Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, 48, корп. 12, ауд. № 21.

С диссертацией можно ознакомиться в фундаментальной библиотеке Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена.

Автореферат разослан «___» _____________ 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета                                                              И.П. Махова


I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы определяется необходимостью разработки новой технологии дистанционного мониторинга за лесной растительностью природных территориальных комплексов разных рангов для оценки состояния окружающей среды по результатам ранней диагностики проявлений воздействия природных и техногенных факторов. Результаты исследования создают основу для организации системы всероссийского дистанционного мониторинга за состоянием природных растительных покровов, непрерывного пополнения баз картографических и атрибутивных данных о состоянии окружающей среды в ее динамике и статике. Оперативная и достоверная информация будет использована для разработки мероприятий по сохранению и улучшению экологической обстановки в регионе, а также государственной и региональной политики природопользования. Разработка такого рода технологий соответствует концепции развития российских регионов, позволяет решить такие масштабные задачи, как кадастровая оценка земель (включая земли лесного фонда) и определение экологического и ресурсного потенциала лесов. Полученные результаты позволят обосновать выбор особо ценных насаждений для дополнения сети особо охраняемых природных территорий.

Цель работы: разработка рекомендаций по организации дистанционного экологического мониторинга с использованием биоиндикационных методов и геоинформационных технологий. Работа базируется на картографическом методе исследования окружающей среды, ландшафтном методе классификации территории изучаемого объекта, аналитической оценке формализованных признаков дешифрируемых объектов по материалам ДЗЗ и ГИС – анализе взаимосвязей объектов, явлений и процессов в пространстве изучаемого полигона.

Объект исследования: лесные экосистемы южной и средней тайги, включая их наиболее физиономичную часть – полог насаждений основных лесообразующих пород Северо-Запада России.

Предмет исследования: фитоиндикационные свойства и параметры древостоев и полога насаждений для диагностики состояния окружающей среды под воздействием естественных и антропогенных факторов.

Основные задачи исследования:

  • Изучить разработанные к настоящему времени системы экологического мониторинга, включая системы, основанные на биоиндикационных и геохимических принципах;
  • Проанализировать материалы дистанционного зондирования ландшафтной оболочки Земли с оценкой их пригодности для определения формализованных морфологических показателей, которые можно было бы использовать для характеристики состояния и динамики лесных экосистем разных рангов;
  • Подобрать и модифицировать геоинформационные системы и технологии, оптимальные для дистанционного мониторинга;
  • Разработать методику и технику оценки плотности и цветности фотоизображений объектов для автоматизированного дешифрирования показателей насаждений и их полога по оцифрованным аналоговым  АКФС и нефотографическим цифровым снимкам;
  • Сформулировать и обосновать рекомендации по дистанционному мониторингу состояния лесонасаждений с учетом сезонности наблюдений и продолжительности воздействия природных и техногенных факторов;

Научная новизна результатов исследования состоит в рекомендациях по организации дистанционного экологического мониторинга, базирующегося на оценке дехромации, дефолиации и деградации лесонасаждений с использованием интерактивного  дешифрирования оцифрованных аналоговых и нефотографических цифровых АКФС. Для достижения цели исследования впервые были совместно проанализированы совокупности кривых спектральной яркости, коэффициентов оптической плотности и вегетационных индексов насаждений южной и средней тайги на примере лесов Ленинградской области. Впервые был разработан алгоритм дешифрирования уровней воздействия природных и техногенных факторов на древостои южной и средней тайги по материалам дистанционных съемок среднего, высокого и сверхвысокого разрешения; техника определения степени влияния отдельных факторов и их совокупностей на лесные массивы на протяжении периодов разной продолжительности. Положения, выносимые на защиту:

  • Методика и техника определения состояния древостоев по уровням  дехромации, дефолиации и деградации (отпада), в результате одномоментных и продолжительных воздействий естественных и техногенных факторов с использованием визуального, интерактивного и автоматизированного дешифрирования материалов дистанционного зондирования и геоинформационных технологий.
  • Эталоны, показатели, коэффициенты и вегетационные индексы в цифровой, образно – знаковой и табличной форме для определения степени воздействия природных и техногенных факторов на состояние насаждений и их полога по материалам ДЗЗ и выборочных наземных обследований.
  • Рекомендации по организации дистанционного экологического мониторинга  и результаты его опытно-практического применения на примере Тосненской  промышленной зоны Ленинградской области.

Теоретическое значение работы заключается в составленных эталонах для количественной оценки морфологических показателей насаждений и их образов на материалах дистанционных съемок для объективного определения степени воздействия различных факторов на лесные массивы. Разработаны методика и техника использования результатов исследования с применением ГИС-технологий. 

Практическая значимость работы. Результаты исследования могут быть использованы при организации экологического мониторинга на всей территории Российской федерации, в деятельности экологических организаций, лесоустроительных предприятий и организаций, связанных с изучением и использованием лесных ресурсов. Особое значение имеют разработанные рекомендации для охраняемых природных территорий, лесов повышенной природоохранной ценности, при совершенствовании охраны лесов от пожаров, энтомологических вредителей и болезней.

Личный вклад. Все этапы исследования выполнены с личным участием автора. Автор лично участвовал в сборе полевого материала. Классификация, обработка, анализ данных и их представление были выполнены лично автором с использованием математико-статистических методов и оформлены в картографической и описательной форме.

Обоснованность и достоверность результатов исследования подтверждаются высокой степенью совпадения результатов дешифрирования с наземными данными, полученными на пробных площадях, в выделах уточненной таксации и ландшафтных профилях, заложенных на полигоне в качестве «наземной правды». Использование современных методов сбора и обработки информации, объема исходных данных, необходимого и достаточного для обеспечения заданной точности результатов исследования, позволили получить обоснованные и достоверные результаты.

Апробация и публикация результатов работы. Основные положения диссертации из­ложены в 17 печатных работах, из них 5 статей опубликованы в журналах из перечня ведущих периодических журналов. Результаты исследований доложены, обсуждены и получили положитель­ную оценку на 6 научно-практических конфе­ренциях разного уровня. Для выполнения научно-исследовательского проекта были получены гранты от Правительства Санкт-Петербурга в 2007 и 2008 годах, в 2009 г. – грант Шведского университета сельскохозяйственных наук (научно – исследовательская лаборатория SLU в Алнарпе), а также Начальный Грант от Cross – Border University при Университете Восточной Финляндии в 2010 году.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения и четырех глав, включая выводы и практические рекомендации. Объем работы составляет 165 страниц, в том числе 24 таблицы и 31 рисунок. Библиографический список включает 205 наименований, в том числе 17 статей, опубликованных автором.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность избранной темы, определены объект, предмет и цели исследования, основные задачи работы, сформулированы положения, выносимые на защиту, обоснованы научная новизна и практическая значимость исследования. Логика и результаты исследования представлены в главах диссертации.

В главе 1 «Состояние изученности проблемы. Цель исследования» приведен и поэтапно проанализирован алгоритм достижения цели исследования. Составлен обзор совершенствования методов сбора информации о лесах и формирования современной системы их инвентаризации, которую можно считать лесным мониторингом с 10-15 – летней повторностью наблюдений. Этого недостаточно для контроля за состоянием окружающей среды в условиях современных техногенных и хозяйственных нагрузок. Основным учетным показателем является запас стволовой древесины, а все остальные показатели лесных экосистем оцениваются, как второстепенные или не учитываются вообще. Критерии и индикаторы, принятые для оценки устойчивости развития лесов являются слишком общими, достоверными для крупных регионов.

Для оценки состояния насаждений и окружающей среды на локальных и региональных уровнях необходимо использовать такие биоиндикационные показатели насаждений, как дехромация и дефолиация полога, отпад и изменение скорости роста насаждения – динамику запаса или дигрессию системы.

На АКФС изображается, как правило, только верхняя часть насаждений – их полог, состоящий из совокупности крон деревьев и промежутков между ними. Реальный полог древостоя существенно отличается от его фотографического аналога и это может привести к ошибкам дешифрирования. Необходимо определить пути перехода от фотоизображений к показателям реальных объектов или построить всю схему биоиндикации на фотографических аналогах и их связи с характеристиками объектов местности. Материалы ДЗЗ позволяют использовать все морфологические показатели полога – по одному или комплексно, что улучшает результаты биоиндикации.

Приоритетными объектами дистанционного мониторинга в Ленинградской области выбраны особо охраняемые природные территории. Кроме того, к приоритетным объектам относятся не включенные в список, но экологически значимые особо - защитные участки (ОЗУ) лесохозяйственного назначения и воспроизводственные участки (ВУ), организованные в охотничьих хозяйствах на временной и постоянной основе. Особое внимание уделено урбанизированным территориям с развитыми экологически опасными производствами. Именно в этих регионах сеть эталонных точек «наземной правды» должна быть максимально густой и создаваться в первую очередь.

В главе 2 «Программа и методика исследования, объем и характеристика исходных материалов» рассмотрены пути совершенствовании ранее разработанных методов экологического мониторинга с учетом возможностей, которые предоставляет инвентаризация лесов, методы ДЗЗ и ГИС – технологии обработки, анализа и представления информации.

Программой исследования предполагалось:

  • оценить геометрическую точность и информационную емкость современных цифровых, много и гиперспектральных МДЗЗ среднего, высокого и сверхвысокого разрешения, а также их пригодность для дешифрирования лесов с оценкой динамики морфологических показателей;
  • разработать и адаптировать методику и технику унификации (калибровки) современных материалов дистанционного зондирования;
  • сформулировать предложения по использованию МДЗЗ и ГИ технологий для одномоментной, ретроспективной и прогнозной оценки состояния окружающей среды методом биоиндикации.

Для решения задач диссертационного исследования были использованы такие исходные материалы, как данные по устройству и инвентаризации лесов АК полигонов, обобщенные за 50-летний период; материалы пробных площадей и ландшафтных профилей; топографические и лесные тематические картографические произведения всего масштабного ряда (1:10.000 – 1:200.000) на жестких носителях и в электронных форматах; материалы ДЗЗ с 1946 по 2010 год, включая АКФС высокого и сверхвысокого разрешения;

Настройка и калибровка моделей, использованных для оценки и прогнозирования состояния и динамики лесного фонда крупных регионов, были выполнены с  использованием следующих пробных площадей и эталонных выделов:

Табл. 1. Пробные площади и эталонные выдела, использованные для решения задач диссертационного исследования

Показат.

Молодн.

Среднев.

Приспев.

Спел и п.

Всего

Сосна

8

12

16

26

62

Ель

9

24

14

18

55

Береза

3

5

8

7

23

Др. листв

1

3

3

5

12

Итого

21

34

41

56

152

Распределение пробных площадей и опытных участков по типам леса, классам бонитета и возраста соответствует доле их участия в лесах Ленинградской области. Для обработки полевых материалов были использованы возможности, предоставляемые программной оболочкой Microsoft Excel, совокупностью программ STATISTICA и программой графического представления результатов математико-статистической обработки ‘CurveExpert’.

Картографическое оформление и представление материалов было выполнено с использованием оболочки профессиональной ГИС “MapInfo-7.5”, а обработка графических изображений в растровых форматах – с использованием научно-исследовательской ГИС “IDRISI for Windows”.

Презентация растров производилась с использованием оболочек Paint Shop Pro, Photoshop и CorelDraw! Синтез и анализ материалов дистанционных съемок выполнялся с помощью программы “Image Analyst”, MatLab и пакета программ STSTISTICA. Все программные средства являются сертифицированными и обеспечивающими заданную точность результатов.

В главе 3 «Исследование информационных возможностей современных материалов ДЗЗ и их пригодности для оценки состояния лесных экосистем» излагаются результаты исследования, иллюстрирующие первое защищаемое положение: были проанализированы информационные возможности современных материалов ДЗЗ в виде электронных растров и их пригодность для оценки состояния лесных экосистем. В связи с многообразием съемочных систем и получаемых МДЗЗ, возникла необходимость их калибровки для совместного использования. При дистанционном мониторинге целесообразно использовать доступные МДЗЗ среднего, высокого и сверхвысокого разрешения, полученные в много-, мульти- и гиперспектральных режимах съемки. Рекомендуемая последовательность обработки снимков всех типов для дистанционного мониторинга состоит из следующих этапов:

 Преобразование изображений в единые форматы растров, распознаваемые устройствами и программными комплексами дистанционного мониторинга. Особенно - специализированными программными комплексами для обработки растровых изображений (IDRISI for Windows, Kilimanjaro, Taiga; GeoGraph и др.). Следует избегать использования «частично сжатых – compressed» файлов (.jpg, .jpeg), которые не распознаются программными комплексами и усложняют оверлейные операции.

Геометрическая коррекция изображений

При измерительных методах дешифрирования изображений наибольшее значение приобретают геометрические искажения длин, площадей и углов. В данной работе исследована и рекомендуется к применению геометрическая коррекция с использованием GPS, ГЛОНАСС и GIS-технологий геопозиционирования объектов.

Использование спутникового позиционирования обеспечивается наличием стандартной векторной карты – основы (топографическая векторная карта М 1:200000) и приемников сигналов GPS - ГЛОНАСС. В данном случае были использованы навигаторы “GARMIN eTrex” и “Legend”. Совместное использование электронной карты, зарегистрированной в системе координат «Пулково-42» и навигаторов GPS, предназначенных для определения координат опорных точек,  обеспечивает заданную точность привязки изображений и регистрации картографических слоев.

Была исследована точность привязки всех видов использованных в работе изображений. Для этого на территории Лисинского полигона были измерены координаты 200 опознаков, положение которых с заданной точностью определяется на электронной топокарте (считыванием) и на АКФС.

Для каждой опорной точки были определены координаты с использованием GPS и электронной топокарты - основы. По лесоустроительным планшетам были определены прямоугольные координаты опорных точек и измерены расстояния между ними. Созданные массивы данных послужили метрологической основой оценки точности результатов исследования.

Необходимыми  элементами подготовительного этапа являются коррекция цветопередачи АКФС в интерактивном режиме. Коррекция может быть произведена в программном комплексе ENVI (модуля FLAASH) с выравнивание яркостных характеристик изображений.  

Эти виды коррекции обязательны потому, что нормированные плотность и цветопередача объектов на АКФС - это основа достоверного дешифрирования их параметров. Искажения плотности и цветности зависят от природных и технических факторов, без учета которых применение автоматизированных методов дешифрирования приводит к недопустимым ошибкам.

Из существующих алгоритмов атмосферной коррекции можно рекомендовать методику исправления изображений на основе заданных моделей, заложенную в модуле FLAASH. Рекомендуемый метод обеспечивает коррекцию изображений, полученных с любого мульти- или гиперспектрального датчика, регистрирующего ЭМР в видимом и БИК диапазонах.

В работе использованы производные продукты снимков спутника Terra сенсора Aster (коллекция TerraLook, доступные на сайте Геологической службы США (сервис GloVis (http://glovis.usgs.gov)).

Для решения таких задач можно рекомендовать штатные средства Erdas Imagine и MatLab. Программы предоставляют возможность производить цветовую коррекцию при объединении двух или более изображений в мозаику (Data preparation – Mosaic Images...). При решении таких задач используются не функциональные зависимости, а статистические.

На скаттерограмме (рис. 1) видно, что яркостные характеристики части объектов (ельники, открытые болота и сосняки) находятся практически на одной линии. Этого достаточно для построения простой линейной регрессии или параболы второго порядка.

Рис. 1. Яркостные характеристики различных объектов, использованные для создания «бесшовной мозаики» из АФС и КС – рис. 2.

Рис. 2. Фрагмент «бесшовной» мозаики космических снимков высокого разрешения после цветовой коррекции. Северо-восточная часть Лисинского аэрокосмического полигона. К аналогичным результатам можно придти и с использованием методики MatLab.

Результаты исследования показывают, что современные аппаратные и программные средства позволяют решить задачи выравнивания качества изображений до заданного уровня. В первую очередь это относится к исключению геометрических искажений на материалах дистанционного зондирования. Для космических изображений особое значение приобретает коррекция атмосферных искажений и для всех изображений – коррекция динамических диапазонов, контрастности, яркости, цвета и др. компонент современного цветного многозонального цифрового или аналогового снимка.

Рекомендуемые приемы улучшения дешифровочных свойств (сегментации) цифровых и оцифрованных аналоговых АКФС и материалов аэровидеосъемки методами коррекции качества изображений

При анализе изображений постоянно возникает задача их сегментации – разделения пикселей изображений на группы, т.е. сегментация по яркости для бинарных изображений и по координатам цвета для цветных АКС.

Рекомендуются следующие операции, направленные на улучшение качества электронных растров: 1). Сегментация изображений методом управляемого водораздела; 2). Использование значения градиента в качестве функции сегментации; 3). Маркировка объектов переднего плана, 4). Вычисление маркеров фона; 5).Формирование «линий водоразделов»; и 6). Визуализация результата обработки. Пример сегментации исходного изображения с распознаванием древесных пород и пространственной структуры приведен на рисунках 3-6.

Возможность объективного распознавания границ объектов, их классификации, измерения диаметров крон, расстояний между их центроидами, сумм площадей проекций крон и площади промежутков практически решает задачу измерительного дешифрирования объектов исследования по аэрофотоснимкам и МДЗЗ высокого и сверхвысокого разрешения.

Рис. 3. Исходное изображение

Рис. 4. Контуры крон первого яруса

Рис. 5. Формирование «линий водоразделов» для минифрагмента изображения средневозрастного ельника

Рис. 6. Результат распознавания крон насаждения: 1 – кроны первого яруса (сосна и осина); 2 – второй ярус (ель и береза). Красный цвет – фон

Определение спектральных оптических характеристик исследуемых объектов:  коэффициентов спектральной яркости – КСЯ [Кринов, 1947; Чапурский, 1988] и их дешифровочных аналогов – коэффициентов спектральной оптической плотности (КСП, КСОП).

Дешифровочными аналогами спектрального альбедо и КСЯ являются коэффициенты спектральной оптической плотности (Dl = lg O = lg 1/t = lg (FПАД/FПРОП)) ландшафтный (КСПЛ ) и эталонированный (КСПЭТ) [Любимов, 2001]. Для решения практических задач КСП определяют отношением средних значений оптической плотности гистограмм исследуемых объектов к средней плотности гистограммы эталона.

Использование результатов анализа КСП древостоев и полога насаждений предоставляет возможность изменения методики мониторинга и расширяет рамки применения эталонного метода определения морфологических показателей дешифрируемых объектов. Без создания БД эталонов эффективное решение поставленных задач было бы невозможным.  

Во-первых, были составлены наборы эталонов насаждений, произрастающих вне зон воздействия техногенных факторов и хозяйственной деятельности (в ООПТ), во-вторых: эталоны насаждений, произрастающих вокруг промышленных предприятий и населенных пунктов, окрестности которых подвергаются антропогенным нагрузкам. Кроме того, в 150-км полосе вдоль государственной границы с Финляндией и Эстонией заложены стационарные эталонные площадки дистанционного экологического мониторинга для обеспечения программ трансграничного контроля окружающей среды.

Таким образом, была заложена основа системы обнаружения отклонений от нормального состояния насаждений на ранних стадиях воздействия неблагоприятных факторов. Создана основа пополнения БД геоэкологическими данными: геохимией, дендрохронологией, почвенными образцами и др. Ранняя диагностика базируется на дехромации, дефолиации и деградации, а оценка воздействий – на дигрессии, т.е. уровнях изменения скорости роста.

Для каждого вида материалов ДЗ были созданы образные и гистограммные эталоны «чистых цветов», которые являются важнейшим элементом при анализе гистограмм исследуемых объектов. «Чистые цвета» для каждого типа изображений необходимы потому, что они являются разными для каждого типа сенсоров и могут принципиально изменить результаты дешифрирования.

Фактически создана коллекция образцов, зафиксировавших состояние контрольных древостоев на момент исследования с регистрацией и образа, и «наземной правды» (рис. 7, 8). Любые отклонения от зафиксированного состояния являются основанием для детальных обследований.

Созданные наборы эталонов характеризуют современные образы насаждений на материалах дистанционных съемок и предоставляют возможность систематической оценки отклонений наблюдаемых образов от эталонных с последующим установлением причин и уровней нарушения роста насаждений в конкретных условиях.

Рис. 7. Гистограмма распределения пикселов, моделирующих поверхность болота (в программной оболочке IDRISI for Windows): образно-гистограммно-атрибутивный эталон

Рис. 8. Гистограмма чистого сосняка (4-5 кл. бонитета): образно-гистограммный эталон

Оценка дигрессии (изменений скорости роста и категорий состояния) насаждений под воздействием природных и техногенных факторов производится путем сопоставления морфологических показателей реальных насаждений с нормализованными моделями роста в соответствующих ПТК.

Для количественной оценки динамики морфологических показателей насаждений были разработаны модели стандартных насаждений, сравнением с которыми и решалась поставленная задача. На рис. 9-10 иллюстрируется высокая точность моделирования морфологических показателей исследованных насаждений.

Рис. 9. Зависимость между средним диаметром и H*Dk ельников пониженной производительности (Тосненско-Волховский ландшафт).

Рис. 10. Взаимосвязь средних высот и абсолютных полнот в ельниках пониженной производительности Ленинградской области.

Результаты анализа статистических показателей, характеризующих совокупности насаждений, сформированных, во-первых, на ландшафтной основе и, во-вторых, для целей дешифрирования АКС позволяет сделать вывод о значительно большей однородности и устойчивости данных совокупностей. Все они характеризуются меньшей изменчивостью основных таксационных и дешифровочных показателей (Dm, Hm, SG и M), большей устойчивостью их рядов распределения и высокими взаимосвязями между Т и ДТ.

Результаты моделирования динамики таксационных и дешифровочных показателей на длительную перспективу в виде дешифровочных таблиц хода роста модальных и нормальных насаждений приведены в диссертации.

В главе 4 «Дешифрирование объектов мониторинга и определение их морфологических показателей по МДЗЗ разных масштабов и разрешения» произведена оценка пригодности материалов ДЗЗ разных масштабов и разрешения для распознавания объектов мониторинга и определения их морфологических показателей с использованием модели отражения, пропускания и поглощения ЭМР пологом насаждений и вариантов ее инверсии. Для повышения достоверности результатов необходимо в дополнение к анализу спектральной яркости насаждений использовать и спектральные индексы растительности [Lillesand and Kiefer, 1994]. СИРП можно эмпирически связать с показателями дешифрируемых древостоев и значительно уменьшить ошибки дешифрирования, возникающие при использовании только КСЯ и КСП. Индексы имеют жесткую привязку к конкретному региону, ограниченному рамками иерархии ландшафтов [Любимов, 1999]. В результате исследований СИРП на АК-полигонах удалось подтвердить высокую информативность приведенных прямого (SAVI) и трансформированного (TSAVI) почвенно-растительных индексов.

Анализ особенностей использования инверсионной модели был выполнен с группировкой насаждений в соответствии с сомкнутостью полога, возрастом, средними запасами на 1 га и классами бонитета. Параметры инверсионной модели FLIM было рассчитаны для древостоев, объединенных в четыре класса по каждому из исследованных показателей.

В соответствии с величиной средних запасов на 1 га все исследованные древостои были классифицированы на 4 группы: 400-500, 300-400, 200-300 и 100-200 м3/га, что примерно соответствует градациям шкалы сомкнутости полога.

На рис. 11 приведены результаты анализа чувствительности модели FLIM к изменению показателей древостоев в красном диапазоне. Методика анализа была разработана группой специалистов под руководством Дж. Приветта [Privette, 1996].

Если учесть, что на спектральные характеристики древостоев оказывают влияние нижние ярусы насаждения (подрост, подлесок и напочвенный покров, а также почвы), становится понятной вся сложность проблемы. В данном случае все факторы были приняты во внимание, так как их полная характеристика приведена в описаниях пробных площадей.

Результаты исследования показывают, что оба анализируемых метода (FLIM и индексы) могут быть использованы для определения таксационных показателей насаждений (сомкнутости полога, групп возраста, средних запасов на 1 га), но спектральные характеристики древостоев можно оценить только с помощью инверсионной модели FLIM.

Рис. 11. Соотношение запасов и яркостей исследованных насаждений

Существенное различие между индексами NDVI и SAVI заключается в том, что SAVI остаются эффективными и для характеристики высоко сомкнутых древостоев, тогда как для классификации низко полнотных они так же малоэффективны, как и NDVI.

При выявлении и оценке изменений характеристик лесов по временным сериям АКФС высокого разрешения необходимо отказаться от сбора обширной полевой информации («наземной правды») для калибровки моделей и верификации полученных результатов. Следует ориентироваться на ГИС-технологии, для чего необходимо «научить» компьютер распознавать, как минимум, три градации изменений:

  • «Отсутствие изменений»: воздействие фоновых значений промышленных выбросов; изменения, вызванные антропогенными или естественными причинами (пожар, ветровал и т.п.) не наблюдаются;
  • «Умеренные изменения»: воздействие повышенных доз или изменение химического состава промышленных выбросов, рубки ухода, выборочные и постепенные рубки слабой и средней интенсивности, слабые пожары, начальные стадии рекреационной дигрессии и т.п.;
  • «Сильные изменения»: воздействие залповых и сильных промышленных выбросов, сплошные рубки на больших площадях, сильные пожары, катастрофические буреломы, ветровалы, вспышки массового размножения энтомовредителей и др.

В процессе классификации пикселов изображений были использованы классификаторы, предназначенные для выявления очень слабых изменений, не связанных с ходом роста насаждений. Оценка методики обработки временных серий была выполнена с использованием двух комплектов данных, сформированных для каждого полигона. Первый (калибровочный), использовался для настройки системы и второй (контрольный) – для дешифрирования лесного массива, достоверная характеристика которого была установлена по материалам пробных площадей и полевых обследований.

Предварительный (визуальный) анализ результатов классификации приводит к выводу о том, что сильные изменения могут быть определены по АКФС с высокой точностью (безошибочно), тогда как различия в изображениях между двумя первыми группами не всегда очевидны.

Результаты оценки эффективности классификаторов показывают, что все они могут быть использованы для классификации изменений структуры насаждений по АКФС. Следует отметить высокую точность классификации пикселов методом «максимального подобия», основанного на измерении плотности образцов и пригодность этого метода для выявления и оценки изменений объектов ландшафтной оболочки Земли [Hame, 1991;Varjo, 1999].

Главной причиной ошибочной классификации групп пикселов является слабая интенсивность воздействий на полог древостоев. Необходимо определить тот минимальный уровень воздействия, начиная с которого древостои можно переводить из первой группы во вторую, а из второй – в третью. Величина минимальных регистрируемых искажений зависит от типа изображений и чувствительности статистического аппарата, применяемого в конкретном случае. Результаты эксперимента свидетельствуют о возможности сокращения полевых работ при оценке изменений изображений лесов под воздействием техногенных факторов.

Оценка достоверности и точности дешифрирования земель различных категорий по МДЗЗ производилась с помощью «матриц ошибок» или «матриц вероятностей» [Lillesand, Kiefer, 1994]. Матрицы являются «квадратными», так как количество рядов всегда соответствует числу колонок. В рядах и колонках сравнивается количество пикселов или объектов, правильно и ошибочно отнесенных к различным категориям.

Сплошная сравнительная оценка пикселов изображения и «наземной правды» слишком трудоемка. Чаще прибегают к случайной выборке пикселов, но и этот способ имеет серьезные ограничения, например – пропуск малочисленных объектов. Этот недостаток может быть устранен использованием стратифицированной случайной выборки с палетками различной густоты.

Необходимо иметь не менее 50 проб на каждую классификационную категорию. Для особенно больших полигонов (более полумиллиона га) количество наблюдений должно быть увеличено до 75-100 проб на каждую классификационную категорию. Для оценки достоверности (в некоторых случаях – точности) классификации, дешифрирования и интерпретации может быть использована статистика KHAT. Данная статистика служит индикатором достоверности и точности классификации в дополнение к общей точности (оценка диагонального ряда).

На рисунках 12, 13, 14, 15 и в табл. 2 приведена серия оценок воздействия промышленных выбросов бывшего Тосненского завода бытовой химии («Эра автомат») по состоянию на август 2011 г. (рис. 15) и воссозданная по МДЗЗ.

Реконструированные на июль 2005 г., август 2000 г. и июль 1996 г. границы зон губительного, сильного, среднего и слабого воздействия, определенные по значениям вегетационных индексов практически совпадают с результатами обследования данного полигона методами дендрохронологии [Алексеев, 1995; Алексеев, Орлова, 2005].

Рисунок 12. Границы зон воздействия на лес промышленных выбросов ТЗБХ в 1995 г.

Рис. 13. Границы зон воздействия на лес промышленных выбросов ТЗБХ в 2000 г.

Рис. 14. Границы зон воздействия на лес промышленных выбросов ТЗБХ в 2005 г.

Рис. 15. Границы зон воздействия на лес промышленных выбросов ТЗБХ в 2011 г.

 

В заключении приведены выводы и рекомендации по оценке состояния окружающей среды на основе дистанционного мониторинга за лесной растительностью, сформулирован ряд заключительных положений о ходе мониторинговых наблюдений, его результаты и рекомендации к использованию.

Таблица 2. Оценка точности определения зон воздействия на насаждения промышленных выбросов ТЗБХ.

Степень поражения

Годы  наблюдений

2011

2005

2000

1995

МДЗ

НК

МДЗ

НК

МДЗ

НК

МДЗ

НК

Сильная, га

242

239

240

226

170

-

102

89

Средняя, га

441

417

445

408

276

-

156

139

Слабая, га

821

784

723

697

398

-

273

266

Определение ущерба (га/м3)

352/

76740

7770

338

73440

323/

68970

9400

284

66498

259/

59570

19320

-

175/

40250

149/

37800

Динамика площадей зон, на которых проявляется влияние промышленных выбросов ТЗБХ, подчиняется определенным закономерностям. Зона сильного поражения за последнее десятилетие практически не увеличилась, а зоны средних и слабых воздействий увеличиваются менее активно по сравнению с предыдущим периодом. Различия между площадью зон, определенных по МДЗЗ и наземными обследованиями незначительны (10 – 12%).

Для использования картографического метода анализа состояния природных территориальных комплексов и окружающей среды можно рекомендовать следующие компоненты геоинформационных технологий:

  • Любая оболочка профессиональной полнокомпонентной ГИС может быть принята за основу информационного обслуживания дистанционного мониторинга. Современные ГИС потенциальных пользователей имеют возможность экспорта – импорта текстовых, растровых и векторных форматов, включая Интернет и Медиа.
  • Обязательным компонентом аппаратного комплекса дистанционного мониторинга является информационный блок, предназначенный для обработки растровых изображений и материалов дистанционного зондирования Земли. В настоящее время для решения задач дистанционного мониторинга  можно рекомендовать такие программные оболочки, как «IDRISI» (в версиях «For Windows». «Kilimanjaro» и «Taiga»), GeoDraw – GeoGraph и др.
  • Необходимость совместной обработки больших массивов картографических и атрибутивных данных, зарегистрированных в специфических форматах, предполагает организацию внешней картографической объектно-ориентированной базы данных с набором заранее сформулированных и легко редактируемых запросов.
  • В связи с принципиальными различиями в организации массивов данных основной и внешней БД необходим инструмент для координации их работы – системы управления базами данных, которые формируются под конкретные конфигурации геоинформационных систем. Алгоритмы выполнения этих работ разработаны и могут быть модифицированы  в соответствии с конфигурациями исходных БД.
  • Внешние картографические объектно-ориентированные базы данных должны быть достаточно полными как для автономного функционирования, так и совместной работы с ГИС административных, экологических, землеустроительных и кадастровых органов управления на локальном и региональном уровне.
  • Стандартные запросы, оформленные в форматах Access, обеспечивают эффективное использование геоинформационных ресурсов независимо от уровня подготовки пользователя. Подготовленным пользователям обеспечена возможность редактирования запросов и получения широкого спектра дополнительной информации.  
  • Для выявления отклонений в состоянии объектов предлагается использовать методы оценки их спектральной яркости и оптической плотности. Оба метода направлены на раннюю диагностику нарушений в состоянии насаждений и основаны на определении уровней дехромации и дефолиации полога насаждений. Оба метода прошли опытно – производственную проверку и могут быть использованы для практического использования в таежных лесах Северо-Запада России.

Методы дефолиации и дехромации являются эффективными в случае залповых выбросов промышленных поллютантов и интенсивных воздействий других неблагоприятных факторов. Количественная оценка уровней воздействия должна производиться сопоставлением хода роста стандартных (нормализованных) насаждений и реальных насаждений – объектов воздействия. Для количественной оценки воздействия в процессе данного исследования были составлены таблицы хода роста «стандартных насаждений» южной и средней тайги.

С их помощью можно оценить влияние различных факторов на все основные оценочные показатели насаждений: средние диаметры и высоты, абсолютные и относительные полноты, сомкнутость полога, запасы древостоев, а также и производные показатели: состав древостоев, классы состояния и бонитета.

Таким образом, предлагаемый метод предоставляет возможность количественного определения ущерба лесным экосистемам, который наносится в результате (или в процессе) воздействия различных факторов. Снижение темпов роста приводит к уменьшению скорости накопления запаса и увеличению отпада, что можно оценить в объемных показателях и денежном выражении.

Аналогичный подход можно использовать не только для лесонасаждений, но и для оценки растительных объектов Северо-Запада России.

III. СПИСОК РАБОТ ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ:

  • Любимов Д.А. Опыт дешифрирования фотопроб по цветным спектрозональным аэроснимкам масштаба 1:10000 // Известия СПбГЛТА.  Вып. 6(74). – СПб, 2006. – С. 33-37 (0,4 п.л.).
  • Любимов. Д. А., Мартынов Е.Н., Недовесова У. Связь между показателями численности и встречаемости подроста ели на сплошных вырубках // Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал Международной академии наук экологии, безопасности человека и природы. – Т. 14., вып. 4. – 2010. – С. 55-58 (0,4/0,2 п.л.).
  • Любимов Д.А., Мартынов А.Н. Оценка размещения подроста хвойных пород на сплошных вырубках с применением ГИС-технологий // Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал Международной академии наук экологии, безопасности человека и природы. – Т. 15, вып. 5. – СПб, 2010. – С. 46-50 (0,4/0,2 п.л.).
  • Любимов Д.А., Мартынов А.Н.  Связь между показателями численности и встречаемости подроста ели на сплошных вырубках. Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал Международной академии наук экологии, безопасности человека и природы. – Т. 14, вып. 3.. – СПб, 2009. – С. 44-48 (0,4/0,3 п.л.).
  • Любимов Д.А., Нгуен Чунг Тхонг. Особенности дешифрирования участков хозяйственных воздействий при повторной инвентаризации лесов // Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал Международной академии наук экологии, безопасности человека и природы. – Т. 13, вып. 2. – СПб., 2008. – С. 36-39 (0,4/0,3 п.л.).
  • Любимов Д.А., Мартынов А.Н. Оценка точности определения показателя встречаемости подроста по крупномасштабным аэрофотоснимкам // Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал Международной академии наук экологии, безопасности человека и природы. – Т. 14, вып. 5. – СПб., 2010. – С. 63-66 (0,4/0,2 п.л.).
  • Любимов Д.А., Мартынов А.Н. Перспективы использования ГИС-технологий при инвентаризации лесовозобновления по крупномасштабным аэрофотоснимкам // Научно-технический прогресс в лесном хозяйстве, охране природы и ландшафтном строительстве: Сборник статей сотрудников лесохозяйственного факультета, аспирантов и студентов по итогам законченных научно-исследовательских работ, Выпуск 5. – СПб.: СПбГЛТА, 2009. – С. 61-64 (0,2/0,1 п.л.).
  • Любимов Д.А., Соколова Т.Н., Березин В.И. Дистанционные методы при инвентаризации лесов и охотничьих угодий // Сборник статей сотрудников лесохозяйственного факультета, аспирантов и студентов по итогам законченных научно-исследовательских работ, Выпуск 5. – СПб.: СПбГЛТА, 2009. – С. 54-58 (0,4/0,3 п.л.).
  • Любимов Д.А., Мартынов А.Н. Перспективы использования ГИС-технологий при инвентаризации лесовозобновления по крупномасштабным аэрофотоснимкам // Сборник статей сотрудников лесохозяйственного факультета, аспирантов и студентов по итогам законченных научно-исследовательских работ, Выпуск 5. – СПб.: СПбГЛТА, 2009. – С. 61-64 (0,3/0,2 п.л.).
  • Любимов Д.А.,  Мартынов А.Н. Связь между численностью и встречаемостью подроста ели и сосны на сплошных вырубках // Рациональное природопользование и перспективы устойчивого развития лесного сектора экономики: материалы юбилейной конференции, посвященной десятилетию начала лесного образования в НовГУ имени Ярослава Мудрого 25-27 сентября 2008. – В.Новгород, 2008. – С. 84-86 (0,2/0,1 п.л.).
  • Любимов Д. А., Котов Н.М., Максимова О.С. Особенности дешифрирования таежных лесов по цветным спектрозональным аэрофотоснимкам // Сборник статей сотрудников лесохозяйственного факультета, аспирантов и студентов по итогам законченных научно-исследовательских работ, Выпуск 3. –  СПб.: СПбГЛТА, 2007. – С. 29-33 (0,4/0,2 п.л.).
  • Любимов Д.А., Соколова Т.Н. Особенности информационного обеспечения деятельности Лисинского учебно-опытного охотничьего хозяйства // Сборник статей сотрудников лесохозяйственного факультета, аспирантов и студентов по итогам законченных научно-исследовательских работ, Выпуск 4. – СПб.: СПбГЛТА,  2007. С. 17-21 (0,4/0,3 п.л.).
  • Любимов Д.А. Оценка геометрической точности лесных электронных картографических произведений // Сборник материалов международной конференции молодых ученых 15-16 ноября 2007. – СПб.: СПбГЛТА, 2007. – С. 93-96 (0,3 п.л.).
  • Любимов Д.А., Вавилов С.В., Самедов А., Васильева Н.М. Оценка содержательной точности лесных электронных карт Ленинградской области // НТП в Лесном хозяйстве, охране природы и ландшафтном строительстве (Сборник статей, подготовленных сотрудниками ЛХФ, аспирантов, соискателей и студентов по итогам законченных научно-исследовательских работ) выпуск 2. – СПб.: СПбГЛТА, 2007. – С. 62-65 (0,3/0,1 п.л.).
  • Любимов Д.А., Березин В.И., Мячкова Е.А., Вавилов С.В., Самедов А. Совершенствование методов учета и оценки растительных природных ресурсов. НТП в Лесном хозяйстве, охране природы и ландшафтном строительстве (Сборник статей, подготовленных сотрудниками ЛХФ, аспирантов, соискателей и студентов по итогам законченных научно-исследовательских работ) выпуск 2. – СПб.: СПбГЛТА, 2007. – С. 73-75 (0,2/0,1 п.л.).
  • Любимов Д.А. Оценка возможностей использования крупномасштабных аэрофотоснимков для дешифрирования вырубок, гарей и послепожарных сукцессий // Научно-технический прогресс в лесном хозяйстве, охране природы и ландшафтном строительстве: Сборник статей сотрудников лесохозяйственного факультета, аспирантов и студентов по итогам законченных научно-исследовательских работ. Выпуск 2. – СПб.: СПбГЛТА, 2007. – С. 65-73 (0,6 п.л.).
  • Lyubimov Dmitry., Akaykin Daniil, Antropgenic impact on trees in Saint-Petersburg and Leningrad region // Northern European International Forum of young students (NEIS 2008) 8-13 of September 2008. – Moscow, 2008. – Pр. 12-16 (0,3/0,2 п.л.).

 

 
Авторефераты по темам  >>  Разные специальности - [часть 1]  [часть 2]



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.