| Краткое содержание: | Розділ 1. Розвиток дистанційних методів та їх використання у лісовому господарстві. Дистанційні методи вивчення гідросфери, літосфери та атмосфери реалізуються за допомогою систем дистанційного зондування Землі. ДЗЗ є одним з пріоритетних напрямків сучасної космічної науки і технології, який дозволяє досліджувати не лише фундаментальні глобальні процеси і явища, але й оперативно вирішувати природоресурсні та природоохоронні завдання.
Початком становлення дистанційних методів можна вважати 1858 р., а дистанційні дослідження рослинності започатковані у першій половині ХХ ст. (І.Г. Тихов, П.А. Морозов, (1914); Е.Л. Кринов, (1934)). Із запровадженням кольорової спектрозональної зйомки значно розширилося коло завдань лісового господарства, які вирішуються на основі даних ДЗЗ, зокрема санітарне, лісопатологічне, протипожежне, агролісомеліоративне дослідження (Г.Г. Самойлович, 1952; С.В. Белов, 1960). Наприкінці 60-х років впроваджується багатоспектральна фото- і сканерна апаратура, яка дозволила отримувати дані в різних діапазонах електромагнітного спектру випромінювання. З початку 70-х років широко використовують дані космічної зйомки для вирішення проблем лісового господарства, зокрема для лісоінвентаризації. Завдяки розвитку комп’ютерної техніки інтерпретація даних ДЗЗ переходить від емпіричних до
математичних методів.
Сучасні світові тенденції розвитку космічних технологій свідчать, що дистанційне зондування Землі належить до категорії найважливіших напрямків, у рамках якого вирішуються найактуальніші природоресурсні та природоохоронні завдання. Ринок ДЗЗ має тенденцію до щорічного зростання на 15 %. Найпопулярнішими діючими космічними системами природно-ресурсного та екологічного моніторингу є Spot, Landsat, EOS, IRS, ERS, Ресурс-О, Океан-О. Станом на 2006 р. на навколоземних орбітах працювало близько 40 супутників спостереження Землі, до 2012 року прогнозується зростання їх кількості до 170.
Діапазон детальності сучасних космічних знімків досить великий – їх просторова роздільна здатність становить від часток метра до десятків кілометрів. Знімки з просторовою роздільною здатністю 30-10 м забезпечують вирішення найбільшого кола завдань. Найширше інформація ДЗЗ використовується в лісовій, заповідній справі та рибному господарстві (В.С. Готинян, І.С. Дронова, 2002).
Технологія отримання даних дистанційного зондування, їх подальше опрацювання та інтерпретація постійно розвиваються на основі синергетичних підходів, тобто на основі комплексних методів одержання, опрацювання та інтерпретації аерокосмічної інформації, що ґрунтуються на спільному використанні даних, які різняться за методами отримання і енергетичними діапазонами. Розробкою та удосконаленням методик дешифрування космічних знімків займалися R.M. Haralick, .G. Shapiro (1985), M. Baatz, A. Schäpe (1999), J.A. Richards,
T. Lee (1998), F.F. Sabins (1999), T.M. Lillesand, J. Kiefer (2000), F. Bretschneider, Y.C. Kao, H.N. Gross, J.R. Schott (1998), S. Sanjeevi, K. Vani, K. Lakshmi,
Y. Zhang (2002) та інші. Використанням даних дистанційного зондування Землі за кордоном для потреб лісового господарства займалися E. Ivits, T. Koukal (2004), R. Mueller, C. Boryan, M. Craig (2003), J. McCallum (2002) та інші, а на теренах
СНД – Г.Г. Самойлович (1952), В.В. Богомолов, А.В. Полупан, В.І. Волошин (2006), С.І. Миклуш, О.Г. Часковський (2007), Е.П. Данюліс, В.М. Жирін, В.І. Сухих, Р.І. Ельман (1989), В.І. Кравцова (2004), В.І. Лялько (2005) та багато інших.
Дистанційні методи дозволяють отримувати оперативну, об’єктивну та відносно недорогу інформацію про стан земної поверхні. Дані ДЗЗ можуть широко використовуватися для вирішення лісогосподарських проблем: інтерпретації земель лісогосподарського призначення, змін їх площ, виявлення санітарного стану лісів тощо. Дослідження лісових ресурсів повинно опиратись на опрацьовані методики, технології робіт, що забезпечують отримання результату при мінімальних затратах коштів та часу.
Розділ 2. Об’єкт, методика та матеріали досліджень. Західний Лісостеп України охоплює південні райони Волинської і Рівненської областей, центральну і північну частини Львівської, Тернопільську, Хмельницьку (без північних районів), а також північні райони Івано-Франківської і Чернівецької областей. На основі літературних джерел описано географічне положення, геологічні та ґрунтово-кліматичні умови регіону досліджень (В.П. Брусак, 1999; С.А. Генсірук, 1981, 1992, 1998, 2002; С.В. Шевченко, В.С. Бондар, 1981; М.С. Нижник, Л.І. Копій, 1998; П.С. Пастернак, П.І. Молотков, 1990; П.Г. Шищенко, 1985). В ґрунтовому покриві переважають сірі лісові ґрунти на лесах і лесоподібних суглинках різного ступеня опідзолення, зустрічаються опідзолені чорноземи. Ліси в регіоні зростають на площі 890 тис. га, що становить 10,8 % загальної площі лісів України. Вони є високопродуктивними Іа, І і ІІ бонітетів. У західній та північно-західній частинах округу переважають сосново-дубові та соснові насадження, рідше сосново-букові, вільхові деревостани, в центральній частині – букові та дубово-букові, у східній – дубові та дубово-грабові ліси. Частину площ, крім цього, займають грабняки, осичники, березняки. Окрім згаданих основних лісотвірних порід, як домішка трапляються клен гостролистий, клен-явір, ясен звичайний, в’яз шорсткий, в’яз гладкий, в’яз граболистий, липа серцелиста, у східній частині – липа широколиста, клен польовий, горобина лопатева. У долинах річок – верба ламка, верба біла, тополя чорна.
Для проведення дешифрування на основі даних дистанційного зондування Землі необхідно визначити найінформативніші комбінації каналів космічних зображень. Кількісна оцінка інформативності проводиться на основі методики P.S. Chavez’а та ін. (1996), в основі якої лежить визначення стандартного відхилення спектральних характеристик та кореляції між спектральними яскравостями каналів знімка. Першим етапом дешифрування космічних знімків було відокремлення вкритих лісовою рослинністю лісових ділянок від не вкритих за допомогою методики класифікації на основі бази знань, результатом чого є тематична карта („лісова маска”). Перевірка точності виділення „лісової маски” проводиться на основі топографічних карт. Інтерпретацію лісових насаджень проводили методом контрольованої класифікації з попереднім створенням класових сигнатур. Метод контрольованої класифікації дозволяє проводити дешифрування космічних знімків трьома параметричними правилами: максимальної правдоподібності, мінімальної відстані та відстані Махаланобіса. Для класифікації зображень необхідно: визначити та оцінити класи об’єктів земної поверхні, які представлені на космічному знімку; провести контрольовану класифікацію та оцінити точність створених тематичних карт (рис. 1). Перевірка точності класифікації зображень ДЗЗ проводилася на основі картографічних даних лісовпорядкування, які попередньо переведені у цифровий формат.
Дослідження базуються на спектральних характеристиках знімків Landsat ‑ 5 та Landsat ‑ 7 183-186 рядів 24-26 кадрів. Джерелом лісоінвентаризаційної інформації є плани лісових насаджень та планшети регіону досліджень, а також таксаційні описи, топографічні карти масштабу 1:100000 станом на 1988 рік.
Для інтерпретації різних категорій земель лісогосподарського призначення закладено 5 полігонів розміром 1×1 км з сіткою 200×200 м, на кутах якої
Рис. 1. Принципова схема проведення дешифрування космічних зображень для потреб лісового господарства.
закладалися кругові пробні площадки постійного радіусу та реласкопічні пробні площадки із зняттям координат за допомогою ГПС-приймача. В результаті отримали 180 пробних площадок, характеристики яких використали для статистичної оцінки параметрів класифікації при накладанні на космічне зображення. Для виділення вкритих лісовою рослинністю лісових ділянок на основі космічних знімків було використано матеріали 120 моніторингових пробних площадок, що закладені Львівською державною лісовпорядкувальною експедицією у 2003–2004 роках на території Львівської та Тернопільської областей.
При виконанні досліджень використано засоби та програмні продукти, що призначені для опрацювання зображень на персональних комп’ютерах, зокрема Erdas Imagine, ARC/VIEW та ARC/GIS, які вибиралися залежно від завдання та можливостей програмного забезпечення.
Розділ 3. Особливості виділення вкритих лісовою рослинністю лісових ділянок за матеріалами дистанційних зйомок. Космічні зображення представляються у відтінках трьох основних кольорів – червоному, зеленому та синьому (RGB–зображення). Залежно від комбінації каналів знімків, певні об’єкти земної поверхні будуть відображені різними кольорами, що є важливим для фотоінтерпретації. Для кількісного дешифрування даних ДЗЗ необхідно визначити найінформативніші комбінації трьох каналів за методикою P.S. Сhavez’а та ін. (1996) на основі оптимального індекс-чинника (OIF), який залежить від стандартного відхилення спектральних характеристик кожного каналу та коефіцієнта кореляції між спектральними характеристиками каналів.
Величину стандартного відхилення для кожного каналу окремо можна обчислити в стандартних програмних продуктах. Для обчислення кореляції між спектральними характеристиками каналів космічних знімків у GRID-форматі використані можливості програмного продукту ArcView та скрипт, адаптований до даної програми (модифікована версія скрипта Kenneth R. McVay). Обрахунок OIF проводиться для кожного знімка зокрема. На основі восьми космічних знімків Landsat ‑ 7 найбільшими сумарними значеннями оптимального індекс-чинника характеризуються комбінації каналів: 4-5-7 (значення 386,532), 1-4-5 (374,388) та
3-4-5 (362,286), тобто поєднання цих каналів є найінформативнішими при інтерпретації рослинності за космічними зображеннями.
Виділення „лісової маски”, яке поєднує фотоінтерпретацію та кількісний аналіз, проводиться за методикою бази знань (Knowledge-Based Method) і є першим кроком для подальшої ієрархічної класифікації знімків для потреб лісового господарства. Створення „лісової маски” передбачає її використання для визначення лісистості певного регіону, подальшої класифікації вкритих лісовою рослинністю лісових ділянок, встановлення меж і розмірів лісових масивів тощо. Виділення „лісової маски” проводиться із застосуванням фотоінтерпретації та польових даних, координати яких накладені на космічне зображення. В результаті визначення меж спектральної яскравості вкритих лісовою рослинністю лісових ділянок за окремими каналами знімка, створюється дерево рішень, у якому ставиться гіпотеза, правило та межі спектральних характеристик. На основі створеного дерева рішень проводиться дешифрування космічного зображення згідно заданих параметрів. На першому етапі якість створеної тематичної карти вкритих лісовою рослинністю лісових ділянок перевіряється візуально. При незадовільному результаті класифікації коректуються межі спектральних яскравостей. Слід відмітити, що за рахунок різночасовості та різної якості зображень, неможливо провести дешифрування для кількох знімків одночасно, тому класифікація проводиться для окремих зображень, а створені тематичні карти зшиваються у одне цільне зображення. |
