Инвентаризация и мониторинг лесов: лазерная локация и цифровая аэрофотосъемка

Е.М. Медведев («ГеоЛИДАР»); И.М. ДАНИЛИН (Институт леса СО РАН);

Компания «Геолидар» занимается разработкой и поставкой высокотехнологических аэросъемочных комплексов с использованием современных средств авиационного дистанционного зондирования - лазерных локаторов, цифровых аэрофотоаппаратов, гиперспектральных и тепловизионных сканеров. Компания специализируется в области поставок технологий и оборудования, создания летающих лабораторий, программного и методического обеспечения, сертификации и метрологического обеспечения, а также подготовки персонала.
Компания «Геолидар» совместно с Институтом леса СО РАН разработала высокоэффективную технологию дистанционного мониторинга и инвентаризации лесов в режиме реального времени. С использованием данной технологии лесоинвентаризация, информационное обеспечение управления лесными ресурсами и контроль за лесопользованием из рутинных и трудоемких операций превращаются в высокотехнологичный и творческий процесс, при этом достигается значительная экономия финансовых средств и времени.
В публикуемой статье изложены основные положения технологии дистанционного мониторинга и инвентаризации лесов.

Авиационное лазерное сканирование и цифровая аэросъемка являются составной частью новейших методов и технологий геоинформатики и цифровой фотограмметрии и находят сегодня применение во многих отраслях народного хозяйства, а также в решении задач информационного обеспечения инвентаризации и мониторинга лесов. Они разрабатываются во многих странах и по показателям точности и экономической эффективности превосходят другие, известные на сегодняшний день дистанционные методы изучения и измерения параметров лесной растительности [1-7].
Современные авиационные лазерно-локационные системы стремительно развиваются и в настоящее время имеют частоту сканирования более 150 тыс. импульсов (измерений) в секунду (рис. 1). Наибольшая плотность сканирования при этом достигает значения 1 точка на 5-7 см поверхности, а точность измерения геометрических параметров наземных объектов и морфоструктурных элементов растительности в плановой и профильной проекциях составляет ±5-10 см. Точность спутникового позиционирования контуров линий и границ лесных выделов, пробных площадей, отдельных деревьев и морфоструктурных элементов их стволов и крон, в том числе и в подкроновом пространстве, практически не ограничена и определяется техническими характеристиками приборов геопозиционирования [1, 4].
Средствами пространственного и детального отображения контуров и рельефа земной поверхности с представленной на них растительностью и основой для предварительного трассирования маршрутов авиационной лазерной и цифровой аэрофотосъемки могут также являться спутниковые изображения, получаемые в современных системах Ресурс, Landsat, Ikonos, Quick Bird II, Orbview и/или других системах высокого и сверхвысокого разрешения и дешифрированные по основным параметрам и характеристикам растительного покрова [5].
Вместе с тем структура, объемные показатели деревьев и древостоев, их фитомасса наиболее достоверно и точно определяются по лазерно-локационным данным («лазерным портретам»), интегрированным с цифровыми геотрансформированными аэрофотоснимками и видеоизображениями на основе цифровой модели местности (ЦММ) и поля распределения лесного полога, которые генерируются из исходных данных лазерной локации способом фильтрации импульсов сканера, отраженных от земной поверхности и растительности, путем интерполяции точек земли с последующей триангуляцией точек растительности в системах дифференциального спутникового позиционирования GPS, ГЛОНАСС [3, 5].
При обработке и анализе лазерно-локационных данных и цифровых аэрофотоснимков используются методы математической морфологии, оперирующей понятиями теории множеств и нечетких множеств [8].
Цифровая (лазерно-локационная) модель земной поверхности и лесной растительности позволяет получать детальные координаты и морфоструктурные характеристики рельефа местности и лесных насаждений средствами трехмерной компьютерной графики и визуализации с использованием программных продуктов Altexis 2.0, ArcView Spatial & 3D Analyst или других, известных на сегодняшний день программных средств [5] (см. рис. 1).

Рис. 1. Цифровая реконструкция морфологической структуры лиственничного древостоя по данным лазерной локации и цифровой аэросъемки

Следует отметить, что методы построения ЦММ и определения по ним таксационных показателей на сегодняшний день не унифицированы, различны у разных авторов и отличаются существенным разнообразием подходов, используемого программно-математического аппарата и эффективностью решений [2, 5-7].
В ряде работ, выполненных ранее в России и за рубежом, было показано, что точность оценки древесного запаса и биомассы леса, в том числе методами авиационного зондирования, можно повысить до 5-7% с использованием морфологической классификации и аллометрических взаимосвязей между признаками [1, 2, 5, 7].

Рис. 2. Распределение деревьев лиственницы по морфометрическим показателям стволов и крон, аппроксимированное функцией Вейбулла: а – D1,3; б - Н; в – Dкр.;  г - Lкр.; д - Sкр.; е - G f (Dкр.)

Наши исследования, проведенные в Красноярском крае, показывают, что наиболее адекватно и эффективно структура элементов земной поверхности и растительного покрова, получаемая на основе лазерной и цифровой аэросъемки, определяется по характеристикам рядов распределения деревьев по основным морфометрическим признакам (диаметру и высоте, вертикальной и горизонтальной протяженности крон), которые в свою очередь взаимосвязаны и тесно коррелируют. При этом объемные и весовые показатели деревьев и древостоев с высокой точностью аппроксимируются аллометрическими функциями через их морфоструктурные признаки [1,2] (рис. 2, 3; табл. 1).

Таблица 1

Коэффициенты регрессии морфометрических показателей и фитомассы деревьев лиственницы по моделям аппроксимации

Зависимая переменная	Р = aD^21,3 H			Р = aD^2k H
	а	s	R2	a	s	R2
Надземная часть	0,029	0,505	0,996	0,266	2,122	0,964
Ствол	0,0203	0,055	0,999	0,187	1,750	0,951
Древесина	0,017	0,037	0,999	0,153	1,452	0,950
Кора	0,004	0,008	0,996	0,034	0,307	0,951
Крона	0,008	0,258	0,976	0,079	0,427	0,983
Диаметр ветвей:
> 1 см	0,003	0,068	0,940	0,024	0,217	0,959
< 1 см	0,002	0,021	0,969	0,020	0,272	0,892
Побеги текущего года	0,0001	0,000	0,873	0,0001	0,005	0,966
Хвоя	0,003	0,089	0,917	0,024	0,074	0,995
Отмершие ветви	0,001	0,002	0,987	0,009	0,110	0,918

Примечание. Р - масса фракции дерева в абс. сух. состоянии, кг; D1,3- диаметр ствола на высоте 1,3 м, см; Н - высота дерева, м; Dk - диаметр кроны, м; а - константа уравнения; S - стандартная ошибка уравнения; R^2 - индекс детерминации.

Общеизвестно, что построение рядов распределения деревьев по морфометрическим показателям традиционно предполагает выполнение наземных биометрических процедур, операций и перечетов (сплошных или выборочных), требующих значительных финансовых затрат, времени и труда. Вместе с тем метод лазерной локации, интегрированный с цифровой аэросъемкой сверхвысокого (субметрового) разрешения, позволяет выполнять «попиксельную» инструментально-измерительную таксацию на основе прецизионной спутниковой геодезии и детальной топографической съемки, изучать динамику лесного покрова, горизонтальную и вертикальную структуру насаждений, реконструировать ряды распределений деревьев по любому морфо-структурному признаку, вычислять искомые таксационные показатели и фитомассу леса в автоматическом режиме с высокой точностью и на достаточно больших площадях (до 500-600 км2 за 1 раб. день).
Оценка запасов и фитомассы леса по данным лазерной локации и цифровой аэросъемки в каждом конкретном случае сводится к установлению базовых закономерностей изучаемого объекта и определению соотношений между объемами стволов, высотой и диаметрами стволов и крон деревьев, фитомассой, которые в свою очередь составляют 87-99% объясненной изменчивости различных фракций фитомассы - стволов, скелета крон и хвои [1].

Рис. З. Совмещенная матрица гистограмм распределения и коррелированных полей рассеяния основных морфометрических показателей лиственничного древостоя (Центральная Эвенкия)

Результаты практической апробации метода авиационной лазерной локации в сочетании с цифровой аэросъемкой, спутниковой навигацией и геопозиционированием, интегрированных в геоинформационных системах, свидетельствуют о высокой перспективности его использования для анализа и моделирования структуры и нарушенности растительного покрова, инвентаризации и оперативного экологического мониторинга лесных земель и контроля за лесопользованием. Метод обеспечивает дистанционную оценку состояния и динамики лесных ресурсов с высокой эффективностью при минимуме наземных работ и значительной экономии времени и финансовых средств.
Экономическая эффективность метода обеспечивается принципиальным повышением точности результатов измерений и возможности их повторяемости (проверки), а также значительным снижением трудоемкости и сложности выполнения работ (как полевых, так и камеральных дешифровочных) за счет высокого уровня автоматизации обработки данных, получаемых при лазерной и цифровой аэросъемке. Объем полевых работ при этом значительно сокращается и необходим лишь для калибровки результатов лазерного сканирования и поддержки интерактивного дешифрирования данных аэросъемки (табл. 2).

Таблица 2

Экономическая эффективность метода лазерной локации и цифровой аэросъемки по укрупненным показателям (в расчете на 1 млн га, III разряд лесоустройства)

Традиционная технология	Стоимость, тыс. руб.		Лазерная локация	Стоимость, тыс. руб.
	традиционные методы таксации и лесоустройства	наземная таксация с камеральным дешифрированием аэрофотоснимков
Аналоговая аэрофотосъемка, М 1 25000 (с печатью аэрофотоснимков)	3250	3250	Лазерная, цифровая аэро- и видеосъемка с обработкой и представлением данных	1450
Подготовительные	304	304	Подготовительные	304
Полевые	8000	4000	Полевые	250
Камеральные	3200	3200	Камеральные	3000
Итого	14754	10754	Итого	5004
В переводе на 1 га, руб	14,8	10,8	В переводе на 1 га, руб	5,0
Превышение стоимости по сравнению с лазерной локацией, в переводе на 1 га, руб.	+9,8	+5,8		0

Таким образом, информационное обеспечение управления лесными ресурсами и контроль за лесопользованием из рутинной и трудоемкой операции превращается в высокотехнологичный и творческий процесс и становится количественной основой для экологического мониторинга и инвентаризации лесов.

Список литературы

1. Данилин И.М. Морфологическая структура, продуктивность и дистанционные методы таксации древостоев Сибири / Автореф. дис. ... д-ра с.-х. наук. Красноярск, 2003. 35 с.
2. Данилин И.М., Медведев Е.М., Абэ Н.И. и др. Высокие технологии XXI века для аэрокосмического мониторинга и таксации лесов. Задачи исследований и перспективы использования // Лесная таксация и лесоустройство. 2005. № 1  (34). С. 28-38.
3. Данилин И. М., Сведз Т. Лазерное профили рование лесного полога // Лесоведение. 2001. № 6. С. 64-69.
4. Медведев Е.М., Григорьев А.В. С лазерным сканированием на вечные времена // Геопрофи. 2003. № 1. С. 5-10.
5. Медведев Е.М., Данилин И.М., Мельников СР. Лазерная локация земли и леса / Учебное пособие. Изд. 2-е, перераб. и доп. М. - Красноярск, 2007. 229 с.
6. Holmgren J., Persson A. Identifying species of individual trees using airborne laser scanner // Remote Sensing of Environment. 2004. Vol. 90. № 4: 415-423.
7. Ntisset E., Gobakken Т., Holmgren J. et al. Laser scanning of forest resources: the Nordic experience // Scandinavian Journal of Forest Research. 2004. Vol. 19. № 6: 482-499.
8. Soille P. Morphological Image Analysis: Principles and Applications, 2nd edition, Springer-Verlag, Berlin, Germany. 2003.