Часковський О.Г. Інвентаризація лісових насаджень Розточчя з використанням дистанційних методів : Часковский о.г. Инвентаризация лесных насаждений Розточчя с использованием дистанционных методов

Краткое содержание

1. СТАН ВИВЧЕННЯ ПИТАННЯ

У практиці лiсового господарства тривалий час використовують матеріали дистанцiйних досліджень Землі. На основі фотограмметричної інформації аерофотознімків проводиться лiсова інвентаризація, фенологічні спостереження моніторинг стану лісів та  навколишнього середовища. Проте аерофотознімки несуть переважно геометричну інформацію,  ступінь їх інформативності невисокий. Значно iнфоpмативнiшими є багатозональні знімки, отримані за допомогою скануючих систем. Опис та інтерпретація  класів  різноманітних об'єктів за матеріалами космічних спостережень для цивільного використання проводиться вже з 70-х років. При цьому, з одного боку, розвивалася візуальна інтерпретація, з іншого – розвивалися методи цифрового опрацювання матеріалів дистанційних методів, у тому числі автоматизації процесу класифікації. Велика робота з вивчення спектральної відбивної здатності лісових масивів проведена в лабораторії аерометодів АН СРСР в 1954-1960 роках Беловим С.В. Дослідженням були охоплені ряд лiсових масивів, в тому числі i лісові насадження на території навчально-виробничого лісокомбінату Українського державного лісотехнічного університету. Самойловичем Г.Г. (1961 р.) розроблено детальні методики дешифрування лісових насаджень за матеріалами аерофотознімків.

Використання багатоканальної інформації  сканерних знімків дозволяє автоматизувати методи опрацювання та дешифрування матеріалів дистанційних знімань.  

Значний прогрес у галузі  застосування автоматичної інтерпретації супутникових знімків дозволив вирішити багато завдань народного господарства, але чимало питань в лісовому господарстві залишаються невирішеними.

Розвиток знімальної апаратури і методів опрацювання знімків вимагає вдосконалення сучасних методів автоматичного, цифрового аналізу інформації про земну поверхню та, зокрема,  лісові насадження. В даній роботі особлива увага звернена на  розвиток i дослідження методiв інтерпретації сателiтарних знімків для потреб лiсового господарства, використання для даної мети знімків високої просторової роздільної здатності, що є новим у практиці дистанцiйних методiв. Поряд з тим у світовій практиці дистанцiйних методiв недостатньо вивчені методи i основні принципи топографічної нормалізації та їх застосування для потреб лiсового господарства. Необхідно опрацьовувати алгоритми ГІС-аналiзу для покращення лiсових тематичних карт. Об'єкт досліджень - природний заповiдник “Розточчя” i прилеглі території досі не аналізувались за допомогою супутникових знімків. Ці маловивчені питання є основою для досліджень.

2. МАТЕРІАЛИ, МЕТОДИКА І ОБ'ЄКТ ДОСЛІДЖЕНЬ

Основними матеріалами дистанцiйних спостережень Землі є аерофотознімки, сканернi оптичні знімки,  радарні знімки. В роботі використані знімки отримані французьким штучним супутником Землі SPOT (systeme probatoire d' observation de la terre). Супутник має сонячно синхронну орбіту, висота польту-832 км; повторне проходження-26 днів;  знімальна система - HRV-Instrument; модуси –мультиспектральний та панхроматичний; кількість елементів в одному рядку-3000-6000; величина елементу знімку - 60´60 км; просторова роздільна здатність -20´20 м та 10´10 м.

Для порівняння і як допоміжний матеріал у роботі використані інфрачервоні кольорові аерофотознімки. Аерофотознімки зроблені в літній період, приблизний масштаб становить 1:11000. Інфрачервоний діапазон аерофотознімків сприяв достовірній класифікації лiсових насаджень.

Інтерпретація матеріалів дистанцiйних методiв може бути успішною тільки при наявності  комплексної інформації про об'єкт досліджень, що включає  відомості про рельєф території досліджень, основні характеристики лiсових насаджень.

Як тестові ділянки для інтерпретації космічних знімків використані поряд із спектрозональними аерофотознімками   постійні та тимчасові пробні площі, (90 проб),  які “прив’язані” до квартальної сітки і є постійними вибірками для автоматичної класифікації. Постійні пробні площі закладені, в основному, в пристигаючих та стиглих насадженнях, що характеризуються високою повнотою та продуктивністю.

На кожній постійній пробній площі проведено картування дерев, їх суцільний перелік, заміряні висоти  та параметри крон. Насадження пробних площ характеризуються середньою (рідко високою, більше 0,85) повнотою, наявні запаси становлять 520...660 м³/га. Бонітет насаджень I-Ia.

При аналізі геології, геоморфології району досліджень використані матеріали (Є.К.Лазаренко, 1946; О.С.Вялов, В.Г.Бондарчук, 1949,1963; К.І.Геренчук, М.М.Койнов, П.І.Цись, 1964, В.П.Брусак, Г.П. Мiллер, О.М.Федiрко, 1995), з лісового районування (М.М.Горшенін, С.В.Шевченко,1954, Г.С.Куковиця, 1971, С.А.Генсірук та інш.1981).

Переважаючу площу Розточчя займають мішані хвойно-широколистяні ліси, головним чином сосново-дубові, менше сосново-дубово-букові. Широколистяні ліси (дубові і букові з участю граба, явора, часом липи і ясеня) займають звичайно пагорби і схили з більш важкими за механічним складом дерново-слабопідзолистими та світло-сірими опідзоленими ґрунтами, підстилаючими вапняками та лесовидними суглинками.

Використання потужних терміналів робочих станцій дозволило оперативно та достовірно опрацювати великі масиви даних, якими є багатоканальні зображення. Для опрацювання матеріалів дистанційних знімань використано стандартні комп’ютерні програми і розроблено програмне забезпечення та основні принципи його використання: створення лісової “маски” для об’єкту досліджень, розрахування вегетаційного індексу,  створення додаткового інформаційного каналу, накладання багатозональних на панхроматичні SPOT-знімки та розроблено метод ГІС-аналізу для післякласифікаційного аналізу зображення і виділення окремого класу мішаних хвойно-листяних насаджень. 

3. ОСОБЛИВОСТІ ІНВЕНТАРИЗАЦІЇ ЛІСОВИХ НАСАДЖЕНЬ

ЗА МАТЕРІАЛАМИ ДИСТАНЦІЙНИХ ЗНІМАНЬ

Доцільність використання супутникових знімків для досліджень за лісовими ресурсами Землі визначається їх перевагою перед традиційними методами аерофотознімання.  Наявність каналів інфрачервоного діапазону підвищує їх інформативність саме для визначення вегетаційного покриву землі. Проте дослідники, що займалися питаннями дешифрування таких знімків проводили переважно тільки візуальну оцінку даного матеріалу і знаходили особливості передачі категорій лісових насаджень на знімку наочно. При цьому  точність ідентифікації певних категорій насаджень на знімку була суб'єктивною і залежала від досвіду, навичок і фізичного стану дослідника. Точність класифікації (розподіл зображення на окремі однорідні категорії) в таких випадках обмежена суб’єктивними факторами. Розвиток обчислювальної техніки і програмного забезпечення сприяв можливості цифрової оцінки зображення та його автоматичного опрацювання. На  основі супутникових знімків створюють  тематичні карти, які в сукупності  з іншими картографічними матеріалами придатні для використання і ГІС-проектування. Та при їх використанні необхідно приводити зображення на знімках до картографічного.

Обґрунтовано доцільний метод і ступінь трансформації космічних знімків території лісових насаджень природного Розточчя, що необхідно при створенні тематичних карт. Для коригування багатозональних знімків використана поліноміальна модель, її застосування найбільш виправдане при опрацюванні сканерних знімків. В основу коригування покладені 40 наземних  контрольних точок, якими виступали перехрещення доріг залізниць, мости,  осушні канали.

Успішність інтерпретації інформації  дистанційних знімань з метою створення необхідних для лісової інвентаризації карт визначається вибором доцільного  методу та оптимальних шляхів його реалізації. Сучасні методи автоматичного дешифрування базуються на досягненнях у галузі опрацювання багатоканальної інформації, забезпечують отримання достовірних результатів, але їх використання в комплексі з візуальною інтерпретацією значно підвищує ефективність та якість дешифрування.

При опрацюванні  багатоканальних знімків виникає потреба з'ясувати суттєвість ознак для виділення специфічних класів, тобто придатність того чи іншого каналу  або комбінації каналів для цієї мети. З розвитком обчислювальної техніки виникла можливість проводити  процес дешифрування знімків в автоматичному режимі методом  аналізу за ознаками (Signaturanalyse).

Аналізувалась можливість візуального та автоматичного дешифрування. В основі дешифрування категорій лісових і нелісових земель лісового фонду лежить ієрархічна класифікація, де кількість етапів класифікації визначалась складністю об’єктів досліджень. На першому етапі класифікація проводилась за наступними  класами:

Лісові землі: хвойні насадження – насадження, в складi яких частка хвойних порiд 8 i бiльше одиниць (в умовах Розточчя це переважно сосновi насадження); листянi насадження – насадження, крім чоновільхових, в складi яких переважають листянi породи, які складають 8 i бiльше одиниць (переважно насадження дуба звичайного i бука лiсового); чорновiльховi насадження; мішанi насадження, в складi яких бiльше двох одиниць листяних та хвойних порiд; лісові культури - незімкнуті лiсовi культури.

Нелісові землі: луки – вкритi трав‘янистою рослиннiстю дiлянки; заболоченi дiлянки (дiлянки прилеглi до рiчки Верещиця); землi сільськогосподарського користування.

При проведенні ієрархічної класифікації на перших етапах використані тренувальні пробні ділянки. Оскільки на понижених місцях зростає невелика кількість деревних порід, то для цієї частини проведено тільки звичайну контрольовану класифікацію.

Сучасне програмне забезпечення, використане в роботі, дає змогу проводити поетапну класифікацію за допомогою виділення певних, однакових за спектральними властивостями вибірок, так званих “масок”.  При подальшій класифікації брались до уваги тільки ті ділянки зображення, які були виділені під час попереднього прийому класифікації. Схематично алгоритм  класифікації лісових насаджень Розточчя наведений на рисунку 1.

Попереднє опрацювання супутникових знімків дозволяє підвищити їх інформативність, а відповідно і придатність для дешифрування. В роботі проаналізовано доцільність та ефективність використання попереднього опрацювання матеріалів дистанційних знімань шляхом розрахунку додаткового каналу та накладання різного типу супутникових знімків (Image fusion) для лісової інвентаризації.