Статья: Использование российских данных ДЗЗ для изучения динамики восстановления эколого-ресурсного потенциала лесных регионов после воздействия пожаров

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РОССИЙСКИХ ДАННЫХ ДЗЗ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ДИНАМИКИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ЭКОЛОГО-РЕСУРСНОГО ПОТЕНЦИАЛА ЛЕСНЫХ РЕГИОНОВ ПОСЛЕ ВОЗДЕЙСТВИЯ ПОЖАРОВ

Е.А. Григорец¹, Д.О. Капралова¹, Л.И. Пермитина²

¹ Российский университет дружбы народов

² НЦ ОМЗ АО «Российские космические системы»

Продемонстрированы возможности использования данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) при определении пожароопасной обстановки, мониторинге пожароопасных ситуаций и оценке пирогенной гибели лесов. Проведены исследования по использованию многолетних спутниковых наблюдений для контроля и оценки динамики восстановления эколого-ресурсного потенциала территорий, подвергшихся воздействию лесных пожаров, на базе оценки объема потерянной биомассы и скорости восстановления растительности.

Возможность мониторинга динамики восстановления растительности на поврежденных огнем территориях предлагается осуществлять на базе использования вегетационных индексов, основанных на спектральных свойствах растительности. Предлагаемая методика позволяет оценить состояние и эколого-климатические характеристики растительности, биомассу (в частности фитомассу) территории, ее продуктивность. Продемонстрированы результаты обработки данных дистанционного зондирования Земли с российских и зарубежных спутников, полученных в периоды с 2009 по 2013 гг. Приводятся карты вегетационного индекса, построенные для исследуемых лесных хозяйств и гистограммы изменения индекса, по которым оценивались объемы фитомассы лесных территорий.

Ключевые слова: лесные пожары, дистанционное зондирование Земли, космический мониторинг, восстановление биомассы, фитомасса, пожароопасная обстановка, оценка объема восстанавливающейся биомассы, NDVI

USING RUSSIAN REMOTE SENSING DATA FOR STUDING THE DYNAMIC OF ECOLOGICAL AND RECOURSE POTENTIAL RECOVERY OF FORESTS AREA AFTER THE IMPACT OF FOREST FIRES

E.A. Grigorets1, D.O. Kapralova, L.I. Permitina

The use of remote sensing data for determining the fire situation is shown, as for the monitoring of fire situations and assessment of pyrogenic forest distraction. Studies were conducted on the use of long-term satellite observations to monitor and evaluate the dynamics of ecological and resource potential recovery of the areas affected by forest fires and are based on the assessment of the amount of lost biomass and the rate of vegetation recovery. The ability to monitor the dynamics of vegetation recovery on damaged fire areas are encouraged to implement on the basis of the use of vegetation indices based on spectral properties of vegetation. The proposed method makes it possible to assess the state and environmental and climatic characteristics of the vegetation biomass of the territory and its productivity. It shows the results of remote sensing data from Russian and foreign satellites, obtained in the periods from 2009 to 2013. There are given maps of vegetation index constructed for the studied forestry and the histogram index changes, which assesses the amount of biomass of forest areas.

Key words: ecological and resource potential, forest fires, remote sensing, space monitoring, biomass recovery, phytomass, fire hazard, lost biomass assessment, NDVI.

Вопрос прогнозирования и мониторинга пожароопасной обстановки широко изучается на территории каждой страны. Разрабатываются наиболее функциональные и систематизированные средства мониторинга в целях более раннего обнаружения точек возгорания и предупреждения чрезвычайных экологических ситуаций, связанных с лесными пожарами [3].

В связи с непрерывным развитием и модернизацией космических технологий, в частности в сфере дистанционного зондирования Земли, и невозможностью полного предупреждения риска возникновения таких масштабных экологических бедствий и катастроф, как лесные пожары, актуально совершенствование метода космического мониторинга пожароопасных ситуаций для поиска новых более эффективных подходов к изучению причин возникновения пожаров и оценки их последствий [2].

Цели работы -- определить скорость восстановления биомассы территории пострадавшей в результате воздействия лесных пожаров и оценить изменения эколого-ресурсного потенциала с помощью космических средств дистанционного зондирования.

При том, что сам принцип мониторинга процесса зарастания гарей после пожаров и оценки биомассы с помощью вегетационных индексов не является новинкой (П.А. Украинский [3], Рожков Ю.Ф., Кондакова М.Ю. [4]), впервые делается попытка объединить их для определения последствий пожаров и скорости восстановления территории (в том числе и с пересчетом в тонны образовавшейся фитомассы).

Материалы и методы исследования

Исследуемый объект располагается на территории Борского и Лысковского района Нижегородской области (рис. 1). Данная область в значительной степени повреждена в результате воздействия катастрофически крупных пожаров в 2010 г. Лесные ресурсы данного района занимают 40--45% территории, отличаются преобладанием хвойных пород деревьев и составляют 2% от всех лесных запасов России, что служит высоким показателем, так как их большая часть сосредоточена на востоке страны (Сибирь и Дальний Восток).

Рис. 1. Географическое положение исследуемой территории [Fig. 1. Geographical location of the study area]

В соответствии с принятой классификацией леса исследуемых районов области относятся к высокому классу пожарной опасности (средний класс природной пожарной опасности по области -- 2,5: Борский район -- 2 класс, Лысковский -- 3 класс пожарной опасности) [5], о чем свидетельствуют последствия пожаров (рис. 2).

Рис. 2. Последствия пожаров 2010 г. на исследуемой территории [Fig. 2. Consequences of fires in 2010 in the study area]

Для расчета количества восстанавливающейся растительной биомассы на территории в рамках исследования применен нормализованный относительный индекс растительности NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), основанный на спектральных свойствах растительности [6]. Индекс может принимать значения от --1 до 1. Для растительности индекс NDVI принимает положительные значения, обычно от 0,2 до 0,8 (табл. 1) и рассчитывается по формуле [1]:

Следовательно, вегетационный индекс способен дать относительную оценку растительного покрова территории, которая в дальнейшем, при использовании наземной информации и полевых данных, может быть пересчитана в абсолютные значения [8].

Таблица 1 Дискретная шкала NDVI [7]

Table 1 Discrete NDVI scale

В качестве исходных использованы данные, полученные в июле--сентябре 2009, 2010, 2011,2012 и 2013 гг. (рис. 3) аппаратурой КМСС со спутника «Метеор-М» № 1 (предоставлены Научным центром оперативного мониторинга Земли) АО «Российские космические системы») и данные Landsat-5. Данные обработаны с использованием программ ERDAS Imagine, ENVI, ArcGIS.

Карта и гистограмма на основе индекса NDVI № 1. Landsat-5 (10 августа 2009 года) Map and histogram based on NDVI № 1. Landsat-5 (August 10, 2009)

Карта и гистограмма на основе индекса NDVI № 2. «Метеор-М» № 1 (15 августа 2011 года) Map and histogram based on NDVI № 2. «Meteor-M» № 1 (August 15, 2011)

Карта и гистограмма на основе индекса NDVI № 3. «Метеор-М» № 1 (17 сентября 2012 года) Map and histogram based on NDVI № 3. «Meteor-M» № 1 (September 17, 2012)

Карта и гистограмма на основе индекса NDVI № 4. «Метеор-М» № 1 (14 июля 2013 года) Map and histogram based on NDVI № 4. «Meteor-M» № 1 (July 14, 2013)

Рис. 3. Построение карт и гистограмм на основе NDVI исследуемой территории [Fig. 3. Mapping and histograms building based on the NDVI of the study area]

Результаты исследования и их обсуждение

В результате анализа гистограмм по картам на основе индекса NDVI с 2009 по 2013 гг. видна определенная тенденция: в 2009 г. фитомасса исследуемой территории и общее количество растительности находилось на своем пике. После пожаров 2010 г. значительная часть фитомассы была потеряна, и с 2011 по 2013 гг. отмечается ее не равномерная, но стойкая тенденция к восстановлению.

Используя результаты анализа гистограмм на основе NDVI (см. рис. 2), и справочные данные официальных документов Рослесхоза, IISS (Международный институт прикладного системного анализа), лесного плана Нижегородской области, паспортов Борского и Лысковского районов Нижегородской области, в несколько этапов произведен усредненный количественный расчет прироста биомассы на выгоревшей территории с 2011 по 2013 гг.

1. Расчет общей площади лесов и фитомассы исследуемой территории. Согласно материалам МИПСА [6] на территорию РФ приходится около 69 671 150 000 т фитомассы. Нижегородская область обладает 418 220 000 т фитомассы страны. Исходя из площади Нижегородской области и площадей обоих исследуемых районов -- Борского и Лысковского, был произведет расчет количества фитомассы, приходящийся на каждый из районов (табл. 2).

Таблица 2 Площадь и объем фитомассы Нижегородской области и Борского, Лысковского районов

Table 2 The area and volume of phytomass of the Nizhny Novgorod region and Borsky, Lyskovsky districts

Рис. 4. Общая площадь и площадь лесов Нижегородской области, Борского и Лысковского районов (Источники: расчеты авторов и работа [10]) [Fig. 4. Total area and area of forests of the Nizhny Novgorod region, Borsky and Lyskovsky districts (Source: calculations of the authors and [10])]

Леса занимают приблизительно 53% территории области, причем на севере территории лесистость достигает 80%, а в юго-восточный районах снижается до 1% (рис. 4) [9].

По количеству фитомассы, приходящейся на каждый из районов, и площади лесов каждого района было рассчитано количество фитомассы на единицу площади каждого района (табл. 3).

Таблица 3 Количество фитомассы на единицу площади каждого района

Table 3 The amount of phytomass per area of each district

2. Расчет количества восстанавливающийся фитомассы с использованием данных гистограмм, построенных по картам на основе вегетационного индекса NDVI. При подсчете прироста фитомассы с использованием гистограмм, было необходимо учесть, что значения, отложенные по оси ординат на гистограммах, соответствуют количеству пикселей. Аппаратура КМСС спутника «Метеор-М» № 1 имеет разрешение 60 м, т.е. один пиксель соответствует 3600 м². Тогда фитомасса территории:

Таким образом, один пиксель снимка (3600 м²) содержит приблизительно 3 574,4 т фитомассы.

Важно учитывать, что данное значение характерно для идеального состояния растительности на территории, следовательно, необходимо провести градацию количества фитомассы, в зависимости от значения NDVI:

- 0,1-0,3 - <100/3600 т/м²;

- 0,3--0,4 - 1500/3600 т/м²;

- 0,5-1 - 2500-3574,4/3600 т/м².

В качестве эталонного значения NDVI, на уровне которого в дальнейшем производилось сравнение по годам, взято значение 0,4 (в соответствии с анализом неповрежденной территории на основе данных за 2009 год), что соответствует удовлетворительному состоянию растительного покрова и количеству фитомассы, равному 1500 т на пиксель.

2011 год. Согласно гистограмме (см. рис. 3), количество пикселей, соответствующих значению 0,4 индекса NDVI, составляет 6 252, соответственно:

Ф₂₀₁₁ = 6252 * 0,0036 км² * 1500 т = 33760 т, (2)

т.е. в 2011 г. общая масса растительности на исследуемой территории составляла 33 760 т.