Особливості створення карт змін лісів в Українських Карпатах за супутниковими знімками

СТАТЬЯ ИЗ РУБРИКИ: «ЛЕС И ЛЕСНАЯ ТЕХНИКА»

О. Г. Часковський,

канд. с.-г. наук, доцент НЛТУ України

Останніми десятиліттями спостерігаються тенденції розширення використання багатозональних супутникових знімків для отримання інформації про ліси та їхній стан. Це пов’язано із постійним удосконаленням як знімальної техніки, так і комп’ютерних технологій, що дозволяє здійснювати ефективну обробку супутникових знімків. На основі їх спектрального аналізу нами було здійснено оцінювання змін лісового покриву окремих територій Українських Карпат.


The object of the study was the loss of Ukrainian Carpathian forest cover. The subject of the study is remote methods of estimation of losses of forest cover of the Ukrainian Carpathians. Changes in forest cover were identified on the basis of satellite images and analyzed at such sites.


Визначення короткотермінових порушень було проведено шляхом порівняння окремих зображень для початку та кінця періоду. При цьому визначалися значення рослинного індексу NDVI. Такий підхід пов’язаний з тим, що короткотермінові порушення лісового покриву, такі як рубки, призводять до зменшення значень рослинного індексу.

При виконанні досліджень також була використана інформація, наявна у вільному доступі на сайті USGS. Для регіону досліджень вибрані такі файли для класифікації Sentinel-2: 34 UFV, 34 UGV, 34 UFU, 34 UGU. За відсутності якісних знімків (хмарність понад 20 %) підбиралися знімки Landsаt-8. Усього було використано 14 знімків, перелік яких надано на рис. 1.

 

Рис. 1. Перелік 14 знімків, використаних для досліджень

Ідентифікація місць рубок

Використання індексу NDVI та його зміни для ідентифікації місць рубок є перспективним, оскільки такі індекси до і після видалення частини дерев очевидно є різними. Рослинний індекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) — нормалізований відносний індекс рослинності — простий кількісний показник кількості фотосинтетично активної біомаси (зазвичай називається вегетаційним індексом). Він є одним із найбільш поширених і використовуваних індексів для вирішення завдань щодо кількісних оцінок рослинного покриву. Його значення обчислюється за такою формулою:

 

де NIR — відображення в ближній інфрачервоній області спектра; RED — відображення в червоній області спектра.

Відповідно до цієї формули щільність рослинності (NDVI) в певній точці зображення дорівнює різниці інтенсивностей відбитого світла в червоному та інфрачервоному діапазонах, поділеній на суму їх інтенсивностей. Алгоритм розрахунку NDVI вбудований практично в усі поширені пакети програмного забезпечення, пов’язані з обробкою даних дистанційного зондування, і використовує набір каналів інфрачервоного та червоного спектрів, які наведено в табл. 1.

Таблиця 1. Комбінації каналів знімальних систем супутників, що використовуються для розрахунку індексу NDVI

Оскільки набір даних по рубках був за 2016 р., для аналізу використано знімки Landsat-8 за червень 2014 р. і липень 2017 р. Основні характеристики знімків Landsat такі: кількість каналів — 7, просторова роздільна здатність — 30 м, розміри знімка — 185 × 185 км. Вибір знімків необхідно робити таким чином, щоби була найменша різниця в сезональності. Для обчислення індексу для обох зображень і створення порівняльного зображення використано програмний модуль, створений для програмного забезпечення ARC/ GIS. З отриманих матеріалів формується мультиспектральне зображення шляхом почергового об’єднання зображень, знятих у різних діапазонах електромагнітного спектра, у одне багатозональне кольорове зображення, що буде підлягати дешифруванню. Вихідне зображення буде в кольоровому форматі із просторовою розрізнювальною здатністю 28,5 м.

Перший метод дає можливість на основі зміни значень індексу аналізувати зміну щільності лісової рослинності та є менш трудозатратним, але і менш надійним, ніж другий метод — створення карт змін лісової рослинності із класифікованих знімків за різні часові відрізки. Для виявлення ділянок, що підпадають контролю як суцільні рубки, створено карти змін, приклади яких наведено на рис. 2.

Рис. 2. Карта змін для території ДП «Славське лісове господарство» на основі супутникових знімків Landsat-8

На основі наземних досліджень виявлені порогові значення різниці NDVI, за якими виділено ділянки порушень лісового покриву (червоний колір). Також інтенсивне збільшення рослинного індексу присутнє на старих вирубках, котрі інтенсивно заростають (синій колір).

Із серпня 2015 р. наявні знімки Sentinel-2 європейського космічного агентства. Їх просторова роздільна здатність у три рази вища від знімків Landsat-8 і становить 10 м. Причому такі знімки, як і знімки Landsat, є у вільному доступі, їх можна завантажити за посиланням: https://earthexplorer.usgs.gov/. На таких знімках візуально індетифікуються зруби (рис. 3).

 

Рис. 3. Ділянка суцільного зрубу, визначена за часовим рядом знімків Sentinel-2 з 2015 р. по 2017 р.

Автоматичне виділення ділянок з порушеннями лісового покриву

Для автоматичного виділення ділянок з порушеннями лісового покриву обчислено NDVI-індекс для супутникових знімків Sentinel-2 (рис. 4). За картами змін визначено 38 ділянок. Для аналізу змін і вибору ділянок використано програмне забезпечення QGIS із наявним спеціалізованим модулем «Semi automatic classification». Такий модуль має повний цикл порівняння зображень від їх завантаження до створення карт змін. Визначені за знімками ділянки змін були суміщені із електронними картами лісових насаджень для знаходження ймовірних суцільних зрубів. Також для спрощення знаходження ділянок було побудовано центроїди полігонів імовірних рубок і визначено їх координати.

Рис. 4. Застосування зміни рослинного індексу для побудови карт змін за супутниковими знімками Sentinel-2

Аналіз зображень вказує на повну відповідність контурів зрубів на супутникових знімках із контурами зрубів, знятих за використанням приладу GPS. Враховуючи те, що просторова роздільна здатність супутникових знімків Sentinel-2 дорівнює 10 м, їх точність складає 5 м. Отже, така точність є зіставна з точністю GPS-приймача та достатня для лісових досліджень.

З проведених камеральних і польових досліджень суцільних зрубів як головного користування, так і санітарних можна зробити такі висновки. Сучасні супутникові знімки Sentinel-2 за своїми характеристиками (просторова та спектральна роздільна здатність) придатні для визначення швидких змін у лісовому покриві. Їх доступність (безкоштовний доступ) сприяє використанню такого роду об’єктивної інформації для інвентаризації та контролю суцільних рубок.

Методика визначення місць порушень лісового покриву, частиною яких є суцільні зруби, побудована на автоматичному створенні карт змін, є найбільш об’єктивною та швидкою, а тому — найкращою для запровадження в різноманітні інтерактивні системи контролю зрубів.

Розвиток європейської системи “Copernicus”, складовою частиною котрої є програма Sentinel-2, дозволить отримувати такі знімки частіше і з кращими характеристиками для моніторингу змін лісового вкриття. Тому підхід із використанням матеріалів дистанційного зондування Землі типу Sentinel-2 для моніторингу суцільних рубок вважаємо єдино правильним рішенням, оскільки він, у поєднанні із сучасною методологією виявлення швидких змін, дає можливість отримувати об’єктивні дані за структурою та обсягами суцільних рубок. Такі карти змін повинні поєднуватися з електронними картами лісових насаджень, а, за наявності, — зі звітними картографічними матеріалами (план-схемами) по офіційно проведених рубках, з метою їх контролю та моніторингу.

Картографічний облік місць рубок

Наступним аспектом, виявленим у ході досліджень, є надзвичайно низька культура картографічного обліку місць рубок, що проводиться лісогосподарськими підприємствами. Картографічні матеріали базуються на методиці побудови за застарілою на даний час бусольною зйомкою. Такий вид знімання може давати задовільні результати тільки за наявності чітких польових орієнтирів (прорубаних просік, візирів, наявних квартальних стовпів тощо). Зазвичай план-схеми лісосік коригуються переважно в камеральних умовах, з метою їх коректного представлення у звітних матеріалах. Такі показники, як площа лісосіки, контролюються, тому їх перевищення не виявлено. Однак конфігурація та розміщення лісосіки відрізняються від супутникових даних і даних зйомки GPS практично на всіх 13 ділянках. Такі відхилення неможливо пояснити неточністю наявних на сьогодні в розпорядженні електронних карт лісових насаджень. Причому об’єктивність нашого методу польових зйомок підтверджується практично повним збігом GPS-зйомки та даних візуального дешифрування супутникових знімків.

Відображення лісосік на електронних картах лісових підприємств дасть змогу підвищити культуру виробництва, спростити планування та облік лісогосподарських заходів, а також виявити незаплановані нелегальні рубки, оскільки порівняння таких карт із картами змін, створеними на основі супутникових знімків, виявляє всі порушення лісового покриву.

Рекламодатели

Партнёры

Новостная рассылка

Будьте в курсе наших последних новостей. Оформите бесплатно персональную новостную рассылку.