Партнеры журнала:

Лесное хозяйство

Инвентаризация бореальных лесов с помощью спутниковых снимков

Согласно приказу Федерального агентства лесного хозяйства от 14 ноября 2016 года №592 «Об утверждении Порядка проведения государственной инвентаризации лесов» инвентаризация лесов в России должна проводиться раз в 10–15 лет. На практике же некоторые официальные данные о лесах, например, полученные в 1980–1990-х годах, сильно устарели.

Достоверная информация о лесах необходима лесным арендаторам для стратегического планирования лесохозяйственных работ и мероприятий, однако получить ее за приемлемую цену сегодня трудно, особенно когда речь идет о больших и/или недоступных территориях. Актуальные и точные таксационные данные особенно важны при таксации малоосвоенных лесов.

Разработано много методов инвентаризации лесов: полевые работы, лазерное сканирование ЛиДАР, аэрофотосъемка и спутниковая съемка. Чаще всего эти технологии применяются в комплексе.

Инвентаризация малонарушенных лесных территорий осложняется их недоступностью из-за отсутствия дорожной сети, высокой стоимостью полевых работ, длительностью сбора и проверки информации, большими затратами человеческого ресурса. Некоторые участки леса недоступны для полевых работ, но данные о них необходимы. В больших инвестиционных проектах точная информация о лесах становится ключевым фактором для принятия стратегических решений по их использованию и воспроизводству на арендованной территории.

Столкнувшись с отсутствием достоверной информации о лесах, компания из Сибири в 2015 году заказала проект инвентаризации малонарушенных лесов на 2,6 млн га. Необходимо было уложиться в 2–2,5 месяца. На больших площадях (более миллиона гектаров) малодоступных лесов традиционные методы таксации применимы только с помощью современных технологических решений, позволяющих экономить время и человеческий ресурс. В этом случае для таксации мало­освоенных и малодоступных лесов подходит метод дешифрирования спутниковых изображений или аэроснимков в комплексе с полевыми работами. Однако использование этого способа в традиционном варианте требует времени, только на полевые работы может понадобиться два месяца.

По требованию заказчика летом – осенью 2015 года была разработана методика и проведены работы по инвентаризации большой территории в Центральной России с применением современных методов таксации лесов. Для принятия стратегического решения по инвестиционному проекту нужна была информация о состоянии лесного фонда: по таксационным показателям (средний запас и площади сечений) и карта распределения породного состава (хвойные/лиственные).

Методология по лесной инвентаризации с использованием спутниковых изображений была адаптирована к условиям территории консорциумом: RusFor Consult Oy Ab и Oy Arbonaut Ltd в сотрудничестве с Университетом Лаппеенранты. RusFor Consult Oy Ab, консалтинговая компания по управлению и устойчивому использованию природных ресурсов, специализирующаяся на российском и финском рынках, занималась организацией полевых работ по проекту, постановкой задач, предоставлением необходимых данных для оценки территории, приемкой результатов и подготовкой отчетности для заказчика.

Oy Arbonaut Ltd – финская компания, разрабатывающая инновации и технологии, содействующие принятию инвестиционных решений в лесном секторе и других сферах ресурсопользования, имеющая опыт работы во многих странах, включая Россию, взяла на себя технологическую часть проекта, а именно: разработку проекта пробных площадей, обработку данных дистанционного зондирования и полевых работ, оценку таксационных показателей и создание требуемых карт. Университет Лаппеенранты долгое время сотрудничает с фирмой Arbonaut, методология которой перекликается с исследованиями, проводимыми в нем.

Участок 2 691 316 га, предназначенный для инвентаризации, расположен в центральной части Сибири, в Красноярском крае, в основном это малонарушенные леса (тайга) с плохо развитой дорожной инфраструктурой. Леса на обоих берегах реки Енисей состоят из хвойных пород: сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.), ели обыкновенной (Picea abies L.), пихты (Abies Mill.), лиственницы (Larix sibirica Lebed.), сосны сибирской (Pinus sibirica Du Tour), – а также лиственных: березы (Betula L.) и осины (Populus tremula L.). Эксплуатационные рубки велись в южной части территории, и она значительно отличается: там доминируют лиственные породы. Во время проведения инвентаризации точных данных о породном составе лесов на территории не было. Также в данных по лесоустройству не учитывались последствия нескольких лесных пожаров.

Перед началом полевых работ был разработан проект пробных площадей с указанием геопозиции каждого участка. Он формировался на основе открытых данных по лесному покрову лаборатории GLAD (Global Land Analysis & Discovery) Университета Мэриленда, Геологической службы США (USGS) и NASA, данных о дорогах, реках, а также геоданных о границах кварталов. Данные были обработаны в программе ESRI ArcGIS (со встроенным модулем ArboLiDAR), и результатом стал первый вариант проекта сети пробных площадей, в котором учитывалась доступность территории. Далее выборку анализировала полевая команда, ее комментарии использовались при создании финального проекта пробных площадей.

Полевые работы проводились по методике Oy Trestima с помощью фотокамеры мобильного телефона. В специальной программе автоматической интерпретации фотоснимков территории определяется породный состав и базовые характеристики лесного насаждения (суммарная площадь сечений, количество стволов, распределение диаметров).

На территории было заложено 599 пробных площадей по 1 га с учетом доступности, однородности и репрезентативности. Проект выборки представлял собой L-образный кластер с четырьмя пробными площадями, центры которых расположены последовательно, в 200 м друг от друга.

Полевые работы проводились с использованием мобильных телефонов Sony Xperia Z3 (Android) и Nokia Lumia 720 (Microsoft). Такой метод сбора данных был выбран для уменьшения влияния человеческого фактора, однако при этом необходима четкая организация персонала и руководства. А вот высокая квалификация работников полевой команды не требуется, так как приборы работают автоматически, их показатели перепроверяются и ошибки корректируются при камеральной обработке.

Характеристики пробных площадей представлены в табл. 1.

Таблица 1. Характеристика пробных площадей инвентаризируемой территории по участкам
Таблица 1. Характеристика пробных площадей инвентаризируемой территории по участкам

Результаты полевых работ были обработаны Oy Arbonaut Ltd вместе со спутниковыми снимками Landsat со средним разрешением 30 м (каждый пиксель Landsat связан с квадратом земной поверхности примерно 30 × 30 м). Метод расчета запасов по спутниковым снимкам применяется с конца 1980-х годов и широко используется в разных странах, в том числе в Финляндии. Данные Landsat 8 OLI среднего разрешения находятся в свободном доступе онлайн, что позволяет снизить стоимость инвентаризации. Operational Land Imager (OLI) и Thermal InfraRed Sensor (TIRS) установлены на спутнике Landsat 8, который был запущен в феврале 2013 года. Снимки летнего и зимнего сезона, сделанные с этого спутника, были загружены с веб-страницы Геологической службы США и использовались для инвентаризации территории.

Территория классифицировалась с помощью специализированного программного обеспечения (ESRI ArcGIS инструментами ArboLiDAR) по принципу максимального подобия в четыре этапа. На первом этапе выполнялась предварительная обработка загруженных спутниковых данных и полевых измерений, а также отбор наиболее подходящих для анализа пробных площадей по качеству данных. Затем выбирались показатели для классифицирования. Третий этап представлял собственно классификацию по признакам подобия. В конце все данные группировались повыдельно для формирования общей картины территории.

По итогам работы из 599 пробных площадей 544 были использованы для дальнейшей работы. Некоторые пробные площади не подошли для моделирования из-за низкого качества спутниковых снимков или проблем с измерениями.

Моделирование запасов леса проводилось с применением тех же программ отдельно для четырех основных частей территории, как показано в табл. 1: южной, западной, юго-западной и восточной (восточной в тени). Такая выборка была обусловлена наличием и качеством имеющихся данных.

Итогом работы стала карта с указанием запасов древесины, площади сечений и распределения породного состава, представленная в одном файле, который можно использовать как таблицу, а также для визуального отображения.

Завершающими этапами были проверка результатов с выявлением ошибок и формирование отчетности. Информация о запасах древесины на территории представлена в табл. 2.

Таблица 2. Итоговые данные по запасам
Таблица 2. Итоговые данные по запасам

Реализация проекта заняла около двух с половиной месяцев. Стоимость всех работ оказалась равной затратам на проведение полевой таксации на подобной территории.

Использование фотокамеры мобильного телефона во время полевых работ значительно сэкономило время (по данным RusForConsult, в день одна команда проходила от 10 до 20 пробных площадок, а команд было несколько). Первый этап – проект выборки занял неделю (больше всего времени ушло на перепроверку доступности), полевые работы продолжались не больше месяца, на создание карты и обработку результатов, а также подготовку отчетов потребовался один месяц.

По итогам максимальная ошибка при расчете запасов древесины смешанных, хвойных и лиственных лесов составила 7%. Таким образом, сопоставление полевых данных и информации, полученной с фото- и спутниковых снимков среднего разрешения, позволяет получать достоверные данные о лесах в Российской Федерации для решения производственных и инвестиционных задач.

Опробованная методика может применяться в России прежде всего для отбора проектов заготовки леса для инвестирования. Более того, получаемые данные послужат основой стратегического планирования по устойчивому лесопользованию и проектированию дорог в малодоступных лесах. Подобные карты распределения запасов и породного состава пригодятся и работникам леса для мониторинга изменений на контролируемой территории.

Вот как видят проблематику и оценивают итоги проведенного исследования участники проекта.

«В Финляндии используются два метода инвентаризации. Инвентаризация на основе лидарной съемки применяется для планирования мероприятий и обеспечивает высокую точность данных, но обходится дороже, чем инвентаризация с использованием спутниковых данных, и занимает больше времени, – рассказал Юсси Пеухкуринен, кандидат наук (сельское и лесное хозяйство), руководитель отдела лесной инвентаризации Arbonaut и менеджер проекта, отвечающий за внедрение нового метода. – Метод спутниковой инвентаризации разработан Институтом природных ресурсов Финляндии и применяется для принятия решений на стратегическом уровне. Полевые методы все еще используются наряду с методами дистанционного зондирования для сбора более точной информации на определенных территориях. В этом проекте мы объединили сбор полевых данных по методу Oy Trestima, обработку спутниковых снимков и методы инвентаризации ArboLiDAR для высокоэффективной оценки лесного фонда на больших территориях. В Финляндии нет спроса на такого рода коммерческие проекты, поскольку лидарные и спутниковые данные находятся в открытом доступе».

Георгий Рыбаков, лесной консультант компании RusForConsult, считает, что получение информации в короткие сроки о лесном фонде, особенно в малодоступных местах, – задача, требующая решения не только для заказчиков работ, но и для лесного сектора России в целом, когда идет речь об инвестиционных проектах с большими вложениям и необходима независимая проверка состояния лесов. Методика, используемая в Финляндии, по мнению эксперта, как раз и предназначена для независимой оценки состояния лесного фонда с целью обеспечения рационального использования и охраны природных ресурсов в долгосрочной перспективе. «Финны уже располагают готовым инструментарием и опытом, для того чтобы провести такую работу с высокой эффективностью в сжатые сроки. Такие факторы, как стоимость работ и достоверность полученных данных, также принимались в расчет при выборе методологии, поэтому были выбраны технологии и инструменты, снижающие влияние человеческого фактора, ускоряющие работу, а также позволяющие использовать данные, находящиеся в открытом доступе. Получаемые карты и отчеты также могут помочь при принятии инвестиционных решений, а в дальнейшем управленческих решений и планирования лесохозяйственных мероприятий на исследуемой территории», – уверен Георгий Рыбаков.

По мнению эксперта, инвентаризация лесов на основе спутниковых снимков в короткий срок обеспечивает получение достоверных данных для инвестиционных проектов стоимостью свыше $1 млрд. Этот метод актуален для России, особенно в таких регионах, как Дальний Восток (Хабаровкий край, Приморский край, о. Сахалин, Якутия), Вологодская область, Тюменская область, Красноярский край, Курская область, где доступность лесов ограниченная. 

Текст Валерия Друри

При подготовке статьи были использованы материалы авторов: Рыбаков Г., Пеухкуринен Ю., Латва-Кяюря П., Вилликка М. и др. – Combining Camera Relascope-Measured Field Plots and Multi-Seasonal Landsat 8 Imagery for Enhancing the Forest Inventory of Boreal Forests in Central Russia («Комбинация метода сбора полевых данных с помощью камеры реляскоп и мультисезонных снимков Landsat 8 для улучшения инвентаризации бореальных лесов в Центральной России») Remote Sensing. 2018. 10 (11)