Використання космічної інформації у екології, географії ґрунтів, вивченні рослинного та тваринного світу: Застосування супутникових спостережень для вирішення задач лісового господарства та вивчення лісового покриву

Тут, на основі  загальної моделі переносу речовини/вологи і енергетичного балансу в рослинному покриві, розглядаються ключові змінні та індикатори стану лісових екосистем, а також загальна методологія використання ДЗЗ в задачах дослідження лісового покриву та лісового господарства, та проблемно-орієнтовані моделі формування інформативних ознак. Методи розпізнавання складу лісового покриву, визначення і картографування лісового фонду. Методи оцінки поточної продуктивності та прогнозування біологічної і економічної продуктивності лісових ресурсів, геоботанічне районування, вивчення структури рослинного покриву, підхід до визначення ареалів поширення тварин, окреслення  природоохоронних територій, створення медико-географічних карт. Методи контролю фітосанітарного стану лісу. Роль даних ДЗЗ в дослідженнях лісових екосистем при глобальному моделюванні кліматичних і екологічних змін, моделі балансу вуглецю і аудит парникових газів. Загальний огляд існуючих методів контролю лісових пожеж та оцінки відповідних ризиків.

Перш, ніж почати обговорення застосування методів ДЗЗ для вивчення лісового покриву, визначимося із термінами.

Відповідно до визначення FAO, USFS та IIASA: “ліс” – ділянка земної поверхні більша за 0,5 га з рослинністю вище за 5 м, крона якої покриває  >10% поверхні ділянки (цей поріг стосується наземних вимірювань).

До лісів включають також лісогосподарські угіддя, тимчасово знелісені ділянки внаслідок господарської активності або турбуючих впливів (пожежі, шкідники, тощо); не включають ділянки під сільськогосподарським викорстанням або в межах міських агломерацій, навіть якщо вони задовольняють вимогам.

Ми пам’ятаємо, що моделі кругообігу вуглецю та переносу маси і енергії в екосистемі визначають в якості контрольованих за допомогою ДЗЗ змінних і) видовий розподіл і розподіл землекористування, іі) концентрації компонент, що містять вуглець в складових екосистем, зокрема, атмосферні концентрації окремих парникових газів. Виходячи з цього, можна окреслити ряд задач, які вирішуються за допомогою даних і методів ДЗЗ.

Основні напрями застосування методів ДЗЗ:

• Вивчення розподілу видового складу лісів з метою визначення ландшафтної структури: супутникова і авіаційна зйомка в оптичному діапазоні на глобальному і регіональному масштабах;
• Реєстрація змін видового складу і розподілу рослинних угруповань з метою визначення показників біорізноманіття, стану довкілля (сталості і вразливості), екологічного аналізу тощо;
• Вивчення продуктивності екосистем за показниками розподілу біомаси і фотосинтетичної активності з метою планування господарчої діяльності та вивчення балансу вуглецю: аналіз спектральних індексів, отриманих за даними супутникової зйомки в оптичному діапазоні;
• Оцінка ризиків і загроз, пов'язаних з розвитком несприятливих процесів (гідрологічна і пожежна безпека, фітосанітарний стан, інтрузивні види, деградація ландшафтів, в тому числі, пов'язана із довгостроковими глобальними змінами);
• Картографування земних покровів (галузеве (тематичне) дешифрування аерокосмічної інформації)

 Вирішення задачі розпізнавання типу покриву ґрунтується на можливості аналізу сигнатур, тобто розподілів спектрального сигналу, які є характерними для кожного типу покриву та/або об'єкту на поверхні.

Методи ДЗЗ дозволяють оглядати велики території за короткий час з єдиною методологією спостережень. Крім того, вони дозволяють отримувати інформацію на регулярній сітці спостережень з територій, які можуть бути недоступними для наземного моніторингу.

В такому випадку навіть первинні дані про розподіл типів земних покровів є важливим для аналізу кругообігу вуглецю і, таким чином, уточнення кліматичних моделей.

Наразі ці дані отримуються на глобальному рівні з часовим розрізненням від доби до кількох тижнів за різними спектральними ознаками.

На цій основі може бути проведена класифікація. Кількість класів визначається задачею, яка поставлена.

Однією з найбільш масштабних і вдалих з наукової точки зору задач був проект з класифікації лісів бореальної Євразії, проведений науковцями НАН України, АН Австрії, Росії, міжнародної команди Міжнародного системного аналізу аналізу (IIASA, Австрія) під егідою FAO

Було отримано розподіли видів, відповідно до лісотехнічної класифікації. Ключовим питанням, маючи на увазі модельний підхід до методології використання ДЗЗ, є питання достовірності класифікації.

Достовірність є динамічним показником, що залежить від розподілу типів землекористування в залежності від роздільної здатності зйомки по відношенню до роздільності методу.

Отримані оцінки достовірності було використано для визначення параметрів глобального і регіонального циклів вуглецю за даними ДЗЗ.

Це дозволило оцінити показники внесків регіональних лісових екосистем в глобальний вуглецевий баланс.

Таким чином було методологічно коректно вирішено задачу застосування методів ДЗЗ для моніторингу стану лісів в оцінках вуглецевого балансу з метою уточнення кліматичних впливів.

Окремою задачею є контроль змін землекористування: зміна площ лісів, деградація природних ландшафтів. Ця задача вирішуються в рамках методології детектування змін.

З використанням спеціально розроблених спектральних ознак, може бути вирішена задача оцінки фітосанітарного стану рослинних угруповань. Спектральні ознаки враженої шкидниками рослинності мають бути верифіковані в кожному конкретному регіоні і для кожного окремого сенсору.

Задача, що поєднує методології використання ДЗЗ, є задача безпеки - реєстрації, контролю розповсюдження та прогнозування ризиків лісових пожеж.

Вона базується на можливості реєстрації температур поверхні і, відповідно, аномалій, які відповідають пожежам.

Це і є основою для реєстрації і моніторингу розповсюдження пожеж.

При цьому модель пожежі має базуватися на біофізичній моделі накопичення природного палива і розповсюдження пожежі з урахуванням переносу тепла і навколишніх умов (зокрема, вітру).

Для методів ДЗЗ контрольованими змінними цієї моделі є кількість вологи в поверхневому шарі, кількість природного палива (горизонтальний і вертикальний розподіл живої і мертвої біомаси), температура поверхні і аеротермічний градієнт. Все це контролюється за допомогою спектральних індексів - інформаційних ознак пожежної безпеки.

На наявності формальних кількісних індикаторів базується можливість кількісної оцінки різномасштабних ризиків пожеж.

Результатом застосування методик оцінки є карти - просторово розподілені розрахунки кількісних показників ризику.

Додатковою, але теж важливою задачею є оцінка наслідків пожеж. Вона більшою мірою відноситься до задач оцінки змін ландшафтів і соціо-екологічної безпеки.

В прямих задачах пожежної безпеки оцінюється, зазвичай, лише площа різним чином постраждалих територій.

Таким чином вирішуються окремі задачі лісового господарства. Вони теж вимагають наукової постановки, зокрема, побудови моделей і визначення контрольованих змінних.

Завдання для самостійної роботи)

1.      Аналіз взаємовідношення розподілів сигнатур об'єктів і класів поверхні на відповідність невизначеностей в задачах аналізу екосистем, визначення переваг супутникових методів для дослідження складних систем (зокрема екосистем)

2.      Аналіз застосування методів ДЗЗ для вивчення ролі лісових екосистем в глобальному кругообігу вуглецю

Рекомендована література:

1. Elachi C., Zyl J. Introduction to the Physics and Techniques of Remote Sensing. Second Edition. John Wiley & Sons, Hoboken, New Jersey, 2006, 557 р., ISBN-13 978-0-471-47569-9
2. Liu J.G., Mason Ph.J. Essential image processing and GIS for remote sensing. John Wiley & Sons, Oxford, Imperial College London, UK, 2009, 462 p., ISBN: 978-0-470-51032-2
3. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли: Основы и методы дистанционных исследований в геологии: Пер. с нем. — М.: Мир, 1988. - 343 с.
4. Gao J. Digital Analysis of Remotely Sensed Imagery. McGraw-Hill, New York, 2009, 689 p., ISBN: 978-0-07-160466-6
5. Richards J.A., Jia X. Remote Sensing Digital Image Analysis. An Introduction. Fourth Edition. Springer-Verlag Berlin - Heidelberg, 2006, 454 p., ISBN-10 3-540-25128-6