Литература

Лазерная локация земли и леса

7.1. Изучение земной поверхности и структуры лесного покрова методом лазерной локации и цифровой аэро- и космической съемки

Лазерное зондирование, как мы уже отмечали выше, является составной частью новейших методов и технологий геоинформатики и цифровой фотограмметрии, находит применение во многих гражданских отраслях и коммерческом использовании, а также в решении задач лесоэкологического мониторинга и активно развивается во многих странах (Мельников, 2001, 2005, Медведев, 2005, Медведев и др., 2002, 2005, Данилин, Медведев, 2005а,б, Основы, 2005).

В целях мониторинга леса лазерное зондирование выполняется как самостоятельно, так и в комплексе с цифровой воздушной и космической фото- и видеосъемкой, а также наземными исследованиями на пробных площадях и полигонах и по многим показателям превосходит другие, известные на сегодняшний день, дистанционные методы изучения и измерения параметров лесного покрова (табл. 17).

Таблица 17. Общая сравнительная оценка регистрации характеристик лесного покрова различными методами измерений и дистанционного зондирования
xxxxx.png

За рубежом лазерная съемка с космических и авиационных носителей и наземная съемка отрабатывались методически и получили распространение в геодезии, картографии и при инвентаризации лесов (Hill et al., 2000, Means et al., 2000, Lefsky et al., 2002, 2005, Remote Sensing, 2003, Maltamo et al., 2004,  Nasset  et al., 2004) (рис. 62, 63).

pic_62.jpg
Рисунок 62. Цифровое отображение рельефа (цифровая модель рельефа) на основе лазерной съемки в районе горы Цукуба, Япония (Hill et al., 2000)

pic_63.jpg
Рисунок 63. Цифровая реконструкция (ЦММ) центральной части г. Хьюстон, Техас, США (Hill et al., 2000)

В России работы, ориентированные на лазерную таксацию лесов, получили развитие еще до появления бортовых лазеров. Это, главным образом, исследования, проведенные в Ленинградском НИИ лесного хозяйства, которые показали высокую эффективность лазерного профилирования, совмещенного с материалами традиционной аэрофотосъемки для целей таксации леса (Солодухин  и др., 1977, Столяров и др., 1987).

C появлением и доступностью в гражданских отраслях высокоточных систем глобального спутникового позиционирования, бортовой лазерной и цифровой фото- и видеосъемки открываются новые возможности для получения характеристик земной поверхности и лесной растительности с дистанционным измерением геометрических параметров наземных объектов с точностью порядка ±5–10 см (Harding et al., 2001, Данилин и др., 2001, 2005, Kulesis et al., 2001, Medvedev, 2002, Zhou et al., 2003, Falkenried, 2004, Yu et al., 2004, An-dersen и др., 2005).

В последние годы (2000–2006) абсолютное конкурентное преимущество исследований в данном направлении принадлежит ученым из западных стран, прежде всего Канады, США и Европы, где отмечается бум в области применения лазерных технологий для исследования лесов и в других тематических приложениях, на новом этапе развития аппаратуры и методов дистанционного зондирования и спутниковой навигации, и наблюдается «массированная атака» в решении проблемы с бюджетами в сотни миллионов долларов (Means и др., 2000, 2001, Harding et al., 2001, Lefsky et al., 2002, 2005, Persson et al., 2002, Proceedings, 2003, Maltamo et al., 2004, Laser-Scanners, 2004, Riano et al., 2004, Nasset et al., 2004, 2005).

Особо выделяются в этой области канадские исследователи, в течение нескольких лет выполняющие крупномасштабный многокомпонентный проект по исследованию структуры покрова лесных территорий методом лазерного сканирования (Remote Sensing, 2003, St-Onge et al., 2004, Wulder et al., 2004), а также американские ученые, работающие с лазером для сканирования полога растительности (Vegetation Canopy  Lidar (VCL)) и в ряде других проектов Национального Аэрокосмического Агентства (NASA) и американских университетов (Means et al., 2000, 2001, Harding et al., 2001, Hudak et al., 2002, Lim et al., 2002, 2004, Andersen et al., 2005, Lefsky et al., 2005, Hyde et al., 2006).

Для целей таксации и мониторинга лесов представляет интерес разработка американских ученых, создавших и использующих относительно недорогую (порядка $30 тыс.), по сравнению с лазерными сканерами ALTM канадской фирмы Optech ($1–1.3 млн.), портативную, легкую (5 кг) и достаточно эффективную систему воздушного лазерного сканирования для высокоточной оценки древесных запасов и биомассы леса (Nelson et al., 2004).

Российские исследования в области применения методов лазерного зондирования леса в настоящее время явно недостаточны и фрагментарны, что в значительной мере объясняется скудностью бюджетного финансирования науки в данной области и невыраженной заинтересованностью основных потенциальных пользователей и заказчиков новейших технологий дистанционного мониторинга, прежде всего Министерства природных ресурсов и других министерств и ведомств (Данилин, 2003, Медведев, 2003, Данилин и др., 2005).

Методика работ

Съемочные работы выполняются по принципу фотостатистического метода. Предварительно на район работ выполняется подбор спутниковых снимков среднего и высокого разрешения и доступных данных космической съемки в системах Landsat ETM+, IRS, Ресурс, ERS-1/2, JERS, а также систем нового поколения: QuickBird-II, Ikonos, Ресурс ДК-1, Earlybird, ORBVIEW-3, RA-DARSAT-2, Alos, ADEOS и др. С использованием стандартных методов и процедур осуществляется геометрическая и радиометрическая коррекция спутниковых изображений и проводится предварительное изучение территории и лесного покрова, в том числе по данным наземных наблюдений и измерений и имеющимся картографическим и лесоустроительным  материалам (Erdas, 2002, Remote Sensing, 2003, Книжников и др., 2004б, Данилин и др., 2005, Сухих 2005).

Весь комплекс работ включает в себя следующие основные этапы и процедуры:

Исследование данных спутниковой съемки -

  • Предварительная обработка данных (геометрическая и радиометрическая коррекция).
  • Классификация по параметрам лесного покрова с использованием существующих методов обработки данных, основываясь на спектральных сигнатурах и текстурных характеристиках изображений.
  • Верификация результатов классификации по данным наземных измерений на тестовых участках.
Исследование данных лазерной локации
  • Применение существующих статистических методов для оптимизации и достоверного разделения «первичных» и «вторичных» лазерных импульсов, основываясь на исходных данных сканирования.
  • Расчет параметров трехмерных моделей кроновых структур и древостоев на основе исходных «первичных» импульсов.
  • Расчет параметров трехмерных моделей кроновых структур и древостоев на основе исходных «вторичных» импульсов.
  • Интерполяция исходных данных сканирования.
  • Разработка эффективных алгоритмов сегментации и сепарации деревьев и древостоев и их структурных элементов.
  • Расчет лесотаксационных показателей по данным лазерного сканирования.
  • Верификация результатов математического моделирования на координатных пробных площадях и тестовых участках.
Синергетическое использование различных типов сенсоров
  • Интегрирование результатов классификации лазерной локации, радарной и цифровой воздушной и спутниковой съемки.
  • Изучение методических и технологических преимуществ и недостатков синергетического использования различных типов сенсоров.
  • Лабораторное моделирование и визуализация операционных возможностей перспективных приборов и инструментов дистанционного зондирования для целей лесоэкологического мониторинга и лесной таксации, на примере таких систем, как: ALTM, Falcon, ADS, ALS, RSAL, Pi-SAR, ADEOS.
Контроль качества работы системы
  • Оценка стоимостных показателей метода в сравнении с существующими методами таксации и мониторинга леса, с целью содействия процессу принятия решений и его дальнейшего совершенствования.
  • Оценка возможностей полноценной замены традиционных подходов и способов наземных полевых измерений и мониторинга инновационными методами и технологиями дистанционного зондирования.
  • Оценка полученных результатов конечными пользователями.

Тематическая обработка и дешифрирование космических изображений проводятся в интерактивном (человеко-машинном) режиме с использованием пакетов программ Erdas Imagine V.8.5 методом обучающей выборки (supervisedclassification) и цветовых композиций (color composition) (Erdas, 2002).

Метод цветовых композиций основывается на синтезе в псевдоцветах пространственно совмещенных изображений, полученных в отдельных узких зонах спектра и передающих яркостные характеристики природных объектов в этих отдельных зонах спектра. Причем для синтеза выбираются такие зоны съемки, в которых наилучшим образом отражаются интересующие исследователя объекты. Изображениям отдельных зон спектра могут присваиваться любые из трех основных цветов (синий, зеленый, красный – преобразование RGB) или другие характеристики, например, интенсивность, насыщенность, оттенок – преобразование IHS. Последнее преобразование обычно используется при синтезировании радиолокационных снимков и изображений в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах.

На примере спутниковых снимков JERS-1 центральных районов Республики Тува были выделены волновые диапазоны, которые позволяют достоверно классифицировать основные  типы лесного покрова (по преобладающей породе) и категориям земель (рис. 64, табл. 18, 19).

pic_64.jpg
Рисунок 64. Геокодированный цифровой снимок центральной части Республики Тува, выполненный со спутника JERS-1 OPS (Japanese Earth Resource Satellite-1 Optical Scanner) оптическим сканером с разрешением 18 м на местности и классифицированный методом максимального подобия  (данные Национального Агенства Аэрокосмических Исследований Японии - NASDA)

В таблице 18 представлены результаты анализа существенности различий дешифрируемых контуров лесных массивов в различных волновых диапазонах, оцененных по критерию Стьюдента (t при p<0.01). Как видно из таблицы 18, использование 1-го и 3-го волновых каналов космических снимков JERS-1 в цветовой композиции RGB обеспечивает достоверное дешифрирование практически всех, перечисленных ниже, типов лесного покрова, в то время как во втором волновом диапазоне не было установлено существенных различий контуров по их спектральной яркости между лиственничниками и кедровниками (1-й и 2-й классы), между кедровниками и сосняками (2-й и 3-й классы), а также между березой и редкостойными лиственничниками (5-й и 6-й классы).

Таблица 18. Показатели значимости и достоверности различия выделения различных классов лесного покрова по спутниковым снимкам JERS-1 в различных волновых диапазонах
xxxxxx.png


Таблица 19. Классификация типов лесного покрова и категорий земель
Класс

Наименование класса (типы лесного покрова и категории земель)
1Лиственница (Larix sibirica)
2Кедр (Pinus sibirica)
3Сосна (Pinus sylvestris)
4Ель (Picea obovata)
5Береза (Betula pendula)
6Редкостойные лиственничники
7Леса, нарушенные вырубками и пожарами
8Водные поверхности
9Луга, участки степей и открытые пространства

По результатам компьютерной классификации космических снимков, выполненной в первом и третьем волновых диапазонах методом максимального подобия (maximum likely-hood classifier) (Erdas, 2002), была составлена цифровая карта доминирующих типов лесного покрова центральных районов Республики Тува (рис. 65) (Данилин, 2003).

pic_65.png
Рисунок 65. Фрагмент цифровой карты основных типов лесного покрова центральных районов Республики Тува

В пределах покрытия одной спутниковой сцены (территория размером примерно 70 x 70 км) намечаются трансекты для воздушной цифровой фотографической и лазерной съемки, подбираемые на природной основе по принципу репрезентативного представительства разнообразия геоморфологической структуры и растительного  покрова земной поверхности района исследований и выполненной ранее классификации, а также намечаются  и закладываются наземные пробные площади и полигоны на ключевых участках (Фарбер и др., 2003).

Аэросъемочные работы проводились с борта вертолета МИ-8 аппаратурой авиационного лазерного картографирования ALTM 3100 (Aiborne LaserTerrain Mapping System) производства канадской фирмы Optech Inc.

Прибор размещается в малогабаритном (29 x 25 x 43 cм) контейнере и работает по принципу полупроводникового импульсного сканирующего лазерного дальномера ближнего инфракрасного диапазона, который обеспечивает измерение наклонной дальности по каждому элементу сканирования. При этом может фиксироваться дальность как до ближайших объектов, попавших в поле проникновения лазерного луча (верхушки деревьев), так и, наоборот, до наиболее далеких (в этом случае возможна съемка рельефа сквозь листву деревьев).

Одновременно ведется цифровая видео- и фотосъемка (рис. 66) аппаратурой KODAK EOS -DSC 1с CCD матрицей размером 5000 x 3000 элементов (15 млн. пикселей) в истинных цветах (True Color), обеспечивающей разрешение на местности с высоты 300 м 5–7 см при размере кадра 200 м вдоль направления полета и 100 м поперек.

pic_66.jpg
Рисунок 66. Цифровой аэрофотоснимок в формате True Color (истинные цвета) участка лазерного трансекта в районе р. Бахта (63°34'47.3'' c.ш.  90°42'11.2'' в.д.)

Основные технические характеристики сканера ALTM 3100 приведены в таблице 20.

Таблица 20. Основные технические параметры лазерных сканеров, используемых для съемки леса
Наименование параметра ALTM 30/70 ALTM 3100
Частота зондирующих импульсов 33 кГц; 50 кГц; 70 кГц 33 кГц; 50 кГц; 70 кГц; 100 кГц
Высота полета при съемке от 200 до 3000 м от 80 до 3500 м
Точность сканирования по высоте Не хуже 15 см при высоте 1200 м; не хуже 35 см при высоте 3000 м Не хуже 15 см при высоте 1200 м; не хуже 25 см при высоте 2000 м; не хуже 35 см при высоте 3000 м
Точность определения планового положения точек Лучше, чем 1/2000 от высоты съемки Лучше, чем 1/2000 от высоты съемки
Ширина полосы съемки От 0 (режим профайлера) до 93% от высоты съемки От 0 (режим профайлера) до 93% от высоты съемки
Разрешение по дальности 1 см 1 см
Количество регистрируемых отражений лазерного импульса 4, включая последний 4, включая последний
Регистрация интенсивности 12 бит динамический диапазон для каждого измерения 12 бит динамический диапазон для каждого измерения
Угол сканирования От 0 до + 25° От 0 до + 25°
Компенсация крена Номинально _+.png5°, в зависимости от текущего значения поля зрения (например, при _+.png15° допустимое значение компенсации _+.png10°)

Номинально _+.png5°, в зависимос-ти от текущего значения поля зрения (например, при _+.png15° допустимое значение компенсации _+.png10°)

Ширина полосы захвата От 0 до 0.93 x H м От 0 до 0.93 x H м
Частота сканирования 0–70 Гц, зависит от угла сканирования (например, 50 Гц при _+.png20°) 0–70 Гц, зависит от угла сканирования

Распределение отражений на поверхности земли Равномерное, на протяжении 96% линии сканирования Равномерное, на протяжении 96% линии сканирования
Используемый бортовой навигационный комплекс Applanix POSAV, модифицирован Applanix POSAV, модифицирован
Бортовой GPS приемник Trimble 750 Trimble 750
Регистрация данных Переносной жесткий диск (37 Гбайт) Переносной жесткий диск (57 Гбайт)
Расходимость лазерного луча Двойная: 0.2 мрад или 0.7 мрад Двойная: 0.3 мрад или 0.8 мрад
Категория лазера Class 4 Class 4
Высота безопасного зрения 200 м при 0.7 мрад 400 м при 0.2 мрад 200 м при 0.7 мрад 400 м при 0.2 мрад
Потребление энергии 28 вольт переменного тока, 24 ампера в среднем, 35 ампер пиковое потребление 28 вольт переменного тока, 24 ампера в среднем, 35 ампер пиковое потребление
Влажность 0–95% без конденсата 0–95% без конденсата
Диапазон рабочих температур:
 – сканирующий блок;
 – стойка управления;
 – при термостабилизации
от –20°C до +35°C
от +10°C до +35°C
от –30°C до +55°C
от –10°C до +35°C
от +10°C до +35°C
от –30°C до +55°C
Габариты/вес:
– сканирующий блок;
 – стойка управления
25 W x 32 L x 56 H см/20 кг
59 W x 58 L x 49 H см/55 кг
26 W x 19 L x 57 H см/23.4 кг
65 W x 59 L x 49 H см/53.2 кг

Система ALTM 3100 изначально разрабатывалась для производства воздушных топографических съемок земной поверхности и создания крупномасш-табных планов местности.

Как получаем истинные координаты точек отражения на поверхности земли и различных частей деревьев (Медведев, 2003).уже отмечалось в предыдущих разделах, принцип работы системы лазерного сканирования леса достаточно прост. Импульсный лазер оптически совмещен с главным лепестком диафрагмы направленности антенны, которая сканирует лазерным лучом полосу местности обычно в направлении полета самолета, на котором установлена ALTM. Время отражения лазерного луча от земли и лесной растительности измеряется и приводится к скорости света. Положение самолета при каждом измерении фиксируется с помощью Глобальной Системы Позиционирования (GPS). Вращательные движения главного лепестка антенны определяются креном самолета, угол наклона и направление которого определяются инерционной навигационной системой, с ее помощью вычисляются векторные значения от самолета до земли. Когда эти значения суммируются с текущим местоположением самолета, мы

В настоящее время в промышленности доступны лазеры, изготовленные из твердотельных элементов, которые могут излучать 100 тысяч и более импульсов в секунду, длительностью в несколько наносекунд.

Свет распространяется приблизительно на 30 сантиметров за одну наносекунду (1 сек. = 10simbol наносекунд). Точно рассчитывая время распространения импульсов света от лазера до отражающей поверхности и обратно, можно определить расстояние от лазера до поверхности с точностью до одного сантиметра. Ошибки в определении местоположения и ориентации самолета, угловые лепестки диаграммы направленности, атмосферная рефракция и другие помехи ухудшают точность измерения координат точек отражения до 5–10 сантиметров. Ширина сканируемой полосы местности (за один проход) зависит от угла сканирования лазерного дальномера и высоты полета самолета. Обычно скорость самолета составляет от 200 до 250 километров в час (55–70 метров в секунду), а высота – от 80 до 3500 метров, угол сканирования может достигать 20 градусов, частота – от 33 до 100 тысяч зондирующих импульсов в секунду. Эти параметры могут варьироваться для достижения точности измерения координат местности порядка 10–20 сантиметров, что достаточно для создания цифровой модели местности (ЦММ) и выбора технических решений при проектировании и создании различных инженерных объектов, топографических и лесных карт, планов и схем, освидетельствовании вырубок и гарей и многих других задач.

Навигационное обеспечение осуществляется за счет использования бортовых GPS приемников Trimble 750, синхронно работающих с наземной базовой станцией Z-12 Ashtech (рис. 67) и инерциальной системой на основе оптических гироскопов и акселерометров.

pic_67.jpg
Рисунок 67. Установка наземной базовой GPS станции Z-12 Ashtech для обеспечения воздушной лазерной съемки (работы выполняет профессор Е.М. Медведев)

Материалы съемки обрабатываются сразу же на борту летательного аппарата, в дальнейшем – в камеральных условиях с помощью специальных программ, позволяющих получать геометрические параметры отдельно стоящих деревьев и реально читаемые морфоструктурные характеристики полога древостоя по всему маршруту съемки.

Изображение представляется в трехмерном виде, поэтому пользователи могут работать с материалами фото- и видеосъемки, цифровой моделью и базой данных в наиболее удобном режиме.

Выходные данные

Курс полета наносится на топографические карты масштаба 1:100000–200000. На жесткий диск портативного компьютера записываются данные локации:
а) расстояние маршрута полета в метрах; 
б) показатели широты и долготы точек съемки в системе WGS84 или UTM; 
в) оригинал полосы сканирования с отметками высоты поверхности земли и отметки полога лесной растительности над уровнем моря в метрах; 
г) высота полога лесной растительности, включая подрост, подлесок и травяной покров в метрах; 
д) время съемки по приемнику GPS с точностью до секунды.

Параметрические характеристики каждой точки локации (100 точек на 1 погонный метр профиля) табулируются и разбиваются на колонки данных по пунктам для каждой точки в формате данных ASCII или любом другом цифровом формате представления и с последующей статистической обработкой массивов данных (табл. 21).

Таблица 21. Пример исходных табулированных данных лазерной съемки

Номер точки съемки Расстояние от начальной до конечной точки маршрута съемки, м Широта точки съемки Долгота точки съемки Высота над уровнем моря, м Высота лесного полога, м Время съемки (час/мин./ сек.)
10.00 50°55'00" 94°49'00" 1147 23.4 11:25:13
20.05 50°55'00" 94°49'00" 1147 23.2 11:25:13
30.10 50°55'00" 94°49'00" 1147 23.3 11:25:14
. . . . . . .

Для расширения номенклатуры собираемых данных и обеспечения комплексности и максимальной информативности получаемой информации формируются так называемые «многосенсорные» аэросъемочные системы, которые включают «тематические сенсоры» – тепловизоры, работающие в спектральном диапазоне 3–5 мкм, для оценки температурного режима и степени пожарного созревания лесной растительности (точность дистанционного измерения температурного градиента ±0.01°С) и спектрозональные сканеры высокого разрешения для оценки степени нарушенности лесного покрова. Максимальный информативный эффект достигается, когда тепловая и спектрозональная съемки выполняются в синхронном режиме с лазерной, радарной, фото- и видеосъемкой и спутниковым геопозиционированием (Данилин и др., 2005).

При дистанционном мониторинге лесного покрова обычно проводится съемка трансекты, представленной различными типами лесной растительности и элементами рельефа. На протяжении трансекты для наземной верификации закладываются пробные площади (по принципу репрезентативного представительства типов местообитаний и лесной растительности), на которых проводятся измерения параметров насаждений с получением детальной таксационной характеристики и взятием модельных деревьев по принципу ступенчатого пред-ставительства, что важно для корректной оценки биомассы.

Наземные измерения на пробных площадях выполняются с использованием системы лазерного дендрометра LaserAce 300 MDL, полевого микрокомпютера Psion и приемника спутникового геопозиционирования Trimble, что позволяет оперативно получать таксационные характеристики насаждения и его географические координаты с высокой точностью и переводить их в цифровой формат непосредственно в лесу на пробной площади с сохранением в памяти компьютера для последующей специализированной обработки и архивирования (рис. 68–71).

pic_68.jpg
Рисунок 68. Лазерный дендрометр (дальномер-высотомер) Laser Ace 300 MDL

pic_69.jpg
Рисунок 69. Полевой портативный компьютер Psion

pic_70.jpg
Рисунок 70. Измерение и регистрация таксационных и морфоструктурных параметров деревьев на пробной площади лазерным дендрометром Laser Ace 300, сопряженным с полевым компьютером Psion<

pic_71.jpg
Рисунок 71. Определение местоположения и географических координат на пробной площади лазерного трансекта системой спутникового позиционирования DGPS Trimble ProXR

Спутниковые снимки на объект исследований (используются усиленные панхроматические лесные сцены IKONOS, с нанесенными границами таксационных выделов, траверсами и GPS центрами пробных площадей с реальным пространственным разрешением на местности 1 м) для работы в полевых условиях представлены в карманных компьютерах типа Casio Cassiopeia E-750, или Compaq iPAQ 3650 Pocket PC (рис. 72), совмещенных с GPS приемником Trimble PathFinder Pocket и средствами телекоммуникации и передачи данных непосредственно с пробной площади (таксационного выдела) в офис, посредст- вом сотовой или спутниковой связи. Данная система позволяет работать с цифровыми спутниковыми изображениями в формате ГИС ESRI ArcPad 5.0.1, полностью совместимой со всеми версиями ArcView, непосредственно на пробной площади в лесу и позиционировать как отдельные участки таксационного выдела (пробной площади), так и отдельные деревья с очень высокой (±10–15 см) точностью (рис. 73). Снимки сверхвысокого разрешения IKONOS имеют размер порядка 415–450 Mb, поэтому для работы с ними  в карманных полевых компьютерах выполняется процедура сжатия исходного изображения в соотношении примерно 20:1 и уменьшения объема до 20 Mb средствами программного обеспечения MrSID компанией LizardTech, Inc.

pic_72.jpg
Рисунок 72. Карманный компьютер Compaq iPAQ Pocket PC для работы со спутниковыми изображениями высокого разрешения на координатных пробных площадях

pic_73.jpg
Рисунок 73. Снимки экрана лесотаксационного выдела спутникового изображения IKONOS в программной оболочке ESRI ArcPad ГИС: а) –  цифровое кодирование полигона; б) – нанесение марок GPS точек таксации участка наземной пробной площади

В 2000–2006 гг. нами отрабатывалась общая методика зондирования и исследования структуры лесного покрова на основе спутниковой съемки и воздушной съемки бортовыми лазерными сканерами ALTM 1020/30/70/3100.

Работы выполнялись в Туруханском районе Красноярского края (район р. Бахта) на трансекте общей протяженностью 200 км, где была заложена серия наземных пробных площадей для определения лесной биомассы в подзоне сибирских среднетаежных лиственнично-елово-кедровых лесов, местами в сочетании с березняками и сфагновыми болотами (63°–64° с.ш., 89°–91° в.д.) (рис. 74-83).

pic_74.png
Рисунок 74. Схема района исследований и размещения наземных пробных площадей по маршруту лазерного сканирования лесного покрова в районе р. Бахта

pic_75.jpg
Рисунок 75. Спутниковый снимок Ресурс МСУ-Э среднего (35 м) разрешения на район р. Бахта, классифицированный по преобладающим типам лесного покрова методом максимального подобия (данные СканЭкс, 2002)<

pic_76.jpg
Рисунок 76. Фрагмент цифровой карты-схемы, окрашенной по преобладающим породам, с маршрутом лазерного профилирования в районе р. Бахта (Туруханский лесхоз Красноярского края)

pic_77.jpg
Рисунок 77. Фрагмент цифровой карты-схемы, окрашенной по преобладающим породам, с маршрутом лазерного профилирования в районе р. Бахта (Туруханский лесхоз Красноярского края)

pic_78.jpg
Рисунок 78. Вид с воздуха участка лазерного трансекта в районе порога Узкий на реке Бахта

pic_79.jpg
Рисунок 79. Леса из лиственницы Гмелина на маршруте лазерной съемки в районе реки Таначи

pic_80.jpg
Рисунок 80. Лиственнично-елово-кедровые насаждения на маршруте съемки в районе реки Бахта

pic_81.jpg
Рисунок 81. Смешанные лиственнично-елово-кедровые и осиновые леса на маршруте съемки

pic_82.jpg
Рисунок 82. Пробная площадь в лиственнично-ело-во-кедровом насаждении в районе реки Бахта (63°30' с.ш., 89°40' в.д.).

pic_83.jpg
Рисунок 83. Пробная площадь в лиственничнике голубично-зеленомошном в районе реки Таначи (63°35' с.ш., 90°50' в.д.)

Исследования и лазерная локация также проводились на канадском трансекте, на северо-западе страны, на протяжении 600 км севернее г. Эдмонтон в провинции Альберта – до озера Клафф (Cluff Lake) в северном Саскачеване (53.5° с.ш., 113.5° з.д. – 58.0° с.ш., 109.0° з.д.), в подзонах колковых осиновых (Populus tremuloides) остепенных (прериевого типа) и бореальных еловых (Picea mariana, P. glauca), сосновых (Pinus banksiana) и осиновых лесов послепожарного формирования (рис. 84–87).

pic_84.png
Рисунок 84. Районы исследований на канадском лазерном трансекте

pic_85.jpg
Рисунок 85. Редкостойные насаждения ели черной (Picea mariana) с подлеском из березы тощей (Betula glandulosa) в верховьях реки Ричардсон, в северной части провинции Саскачеван (57.8° с.ш., 109.5° з.д.)

pic_86.jpg
Рисунок 86. Смешанные осиново-еловые (Populus tremuloides, Picea glauca) леса в южной части провинции Альберта (п.п. 14 – 55.3° с.ш., 112.3° з.д

pic_87.jpg
Рисунок 87. Прибрежное высокосомкнутое, спелое осиновое насаждение (Populus tremuloides) в районе форта Мак-Марри, провинция Альберта (п.п. 9 – 56.3° с.ш., 111.2° з.д.)

Результаты и обсуждение

Интерактивная обработка данных лазерной и цифровой аэросъемки выполняется в программе Altexis 2.0 (Программный, 2005), которая предназначена для использования на IBM-совместимых компьютерах и обеспечивает реализацию следующих возможностей:

  • Визуализация первичных лазерно-локационных данных, результатов селекции (классификации точек), а также результатов векторизации и регуляризации. Произвольный выбор ракурсов и масштабов. 
  • Визуализация цифровых аэрофотоснимков синхронно с соответствующими лазерно-локационными данными. Произвольный выбор ракурсов и масштабов. 
  • Определение пространственных геодезических координат всех видов объектов. 
  • Выполнение всех видов геометрических измерений по лазерно-локационным данным и цифровым аэрофотоснимкам. 
  • Визуализация всех видов данных синхронно с растровой топографической картой. 
  • Визуализация и выдача на твердую копию графического изображения всех доступных видов данных (копии экрана). 
  • Формирование и визуализация профилей и сечений (задание коридоров и различного вида проекций). 
  • Автоматизированное выполнение сложных геометрических измерений: вычисление расстояний между деревьями, между кроной и землей, между деревом и указанным оператором объектом и пр. 
  • Проведение информационно-поисковых операций с формированием листинга по определению критических участков растительности (гари, вырубки, шелкопрядники и пр.). 
  • Синтезирование полутоновых теневых изображений сцены с произвольным выбором положения источника освещения. 
  • Настраиваемый экспорт данных в любую программную оболочку для их специализированной постобработки (PLS-Cadd, AutoCad, Pole-Cad, ArcView, ArcInfo и др.).

Более подробно о структуре и возможностях программного комплекса Altexis будет показано в разделе 7.3.

В результате комбинации записей высотомера и GPS строится профиль, состоящий из полога растительности и частично из топографической (земной) поверхности (рис. 88а). В результате математической обработки данных интерполируется протяженность топографической поверхности путем выравнивания и объединения точек, в которых лазерный луч достиг поверхности земли, пройдя через листву (рис. 88б). Путем элиминации топографического профиля из первоначального результируется профиль полога древостоя (рис. 88в).

pic_88.png
Рисунок 88. Основные этапы обработки и представления данных лазерных профилей лесной растительности

Анализ структуры полога, интегрированный с данными цифровой фото- и видеосъемки в процессе компьютерной обработки массивов данных, позволяет с высокой степенью достоверности вычленять различные типы и ярусы лесной растительности, с разделением ее по породному составу, густоте и другим параметрам (рис. 89, 90).

pic_89.png
Рисунок 89. Интегрированный профиль полога древостоев – спелых смешанных, хвойных молодняков и вторичных лиственных

pic_90.png
Рисунок 90. Обобщенный профиль полога лесной растительности на протяжении 600 км на север от г. Эдмонтон (Канада)

Последующая обработка данных лазерного профилирования путем интегрирования, преобразования Фурье и анализа методом средней  свободной компоненты позволяет получить такую важную и точную информацию о растительности, как запас древостоя, тип леса, индекс листовой поверхности, напрямую или опосредованно – через значения диаметра крон и стволов, густоту, протяженность полога и высоту древостоя (рис. 91).

pic_91.png
Рисунок 91. Методы анализа данных лазерной локации

Интегрирование является самым простым методом математической обработки данных профилирования, при котором древесный запас вычисляется напрямую. Метод основан на закономерности – чем больше высота и густота древостоя, тем больше его биомасса. Аналитическое выражение:

formula_83.png

где  М – запас древостоя; vi – объем  i-го дерева в древостое; n – густота древостоя; – объем среднего дерева в древостое; d– средний диаметр древостоя; h - средняя высота древостоя; asimbol_31.png - коэффициенты уравнения. Запас древостоя (M) является производным от густоты (n), среднего диаметра (dи средней высоты (h), возведенной в степень simbol_31.png. В показателях профиля это означает, что большое значение n характеризует высокую густоту древостоя и равномерную не «разорванную» структуру полога. Большое значение h характеризует среднюю высоту полога. Густота древостоя  определяется  в автоматическом режиме при машинной обработке цифровых крупномасштабных аэро-фотоснимков с реальным оптическим разрешением на местности 5–10 см, а также по данным цифровых видеоизображений.

Преобразование Фурье

Анализ данных локации методом Фурье является более сложным и длительным, но позволяет вычислять высоту древостоев и диаметр крон с точностью, близкой инструментальным измерениям на пробных площадях (ошибки в пределах 5–7%). Высота древостоя и диаметр крон тесно коррелируют с его средним диаметром и густотой (Rsimbol – 0.7–0.9). C помощью этих параметров вычисляются интегрированные показатели древостоев – запас, биомасса и другие, с погрешностью, не превышающей 7–10%, с учетом изменчивости таксационных признаков (Данилин, Сведа, 2001).

При преобразовании Фурье полог древостоя представляет собой временную вариацию высотных отметок, набор точек, зафиксированных ранее, и точек, зафиксированных позже (функция от времени) на некотором расстоянии (функция от пространственных переменных). После преобразования Фурье профиль полога приобретает вид непрерывной совокупности значений синусов и косинусов, представленных рядом коэффициентов гармонических кривых, где каждый коэффициент выражает величину изменчивости отметок профиля в определенной частоте. Таким образом, преобразование Фурье отображает профиль полога в частотном ряду. Величина изменчивости данных профиля понимается здесь как дисперсия, мощность или амплитуда, зависящая от природы исходных свойств волны, поэтому ряд коэффициентов Фурье называют еще «спектральной плотностью».

Преобладающие частоты на профиле выделяются как пики в спектральной амплитуде. Одной из таких преобладающих частот профиля являются повторности типа «вверх» и «вниз», соответствующие коническо-параболической форме кроны дерева и отображающие спектральную плотность, которая соответствует трем различным типам лесной растительности (рис. 92).

pic_92.png
Рисунок 92. Спектральные максимумы, соответствующие среднему диаметру крон древостоев: а – спелые смешанные; б – вторичные лиственные (1) и хвойные молодняки (2)

Спектральная амплитуда соответствует длине волны, которая зависит от размера кроны. Спектральные максимумы тесно коррелируют с длинами волн, соответствующими средним диаметрам крон различных типов насаждений, а именно: 2.4 нм - для вторичных лиственных насаждений, 3.5  нм – для хвойных молодняков и 6.3 нм – для спелого смешанного насаждения.

Интерпретацию спектральной амплитуды затрудняет наличие спектральных максимумов, соответствующих второстепенным показателям профиля древостоя. Это могут быть повторности различного характера ветвления отдельных деревьев в пологе древостоя, соответствующие более короткой длине волны (рис. 92). Большей длине волны соответствуют прогалины в лесном пологе (рис. 93).

pic_93.png
Рисунок 93. Волновой спектр полога древостоев – спелых смешанных (СС), хвойных молодняков (ХМ) и вторичных лиственных (ВЛ)

Спектральные энергетические максимумы проявляются на большей части длины волны, регистрируя изменения качества условий местообитаний, связанных, в свою очередь, с изменением топографии местности. Высота деревьев на возвышениях меньше, чем на пониженных участках, в долинах и у подножий склонов, что выражается в однородном изменении высоты древесного полога в связи с изменением рельефа местности (рис. 88 б, в).

Наложение рекуррентных кривых искусственного происхождения на вершины естественным образом повторяющихся моделей различных длин связанное с интерполяцией профиля земной поверхности, значительно усложняет преобразование Фурье. При аппроксимации с помощью сплайн-функции точек поверхности земли, фиксируемых при проникновении лазерного луча под полог леса, происходит отклонение их от истинных отметок земли, а также генерируются ложные и нежелательные энергетические максимумы в спектральной плотности. В этой части требуется дальнейшее изучение и установление более четких критериев для определения спектральных максимумов полога древостоев и их вычленение от соседних «шумовых» спектральных максимумов.

Метод средней свободной компоненты

Средняя свободная компонента – концепция, развитая в молекулярной кинетике для выражения плотности молекул в газе, представляемая как среднее расстояние, на которое любая молекула может перемещаться, соударяясь с другими молекулами при трехмерном Броуновском движении. Средняя свободная компонента зависит от размера рассматриваемой молекулы и количества молекул в данном пространстве. Концепция может быть применима к анализу лазерного профиля лесной растительности. При детальном анализе профиля обнаруживается, что часть лазерных лучей отражается от верхней части полога или от поверхности земли, как два крайних случая при максимальных и минимальных значениях спектральной плотности, а другая их часть отражается в средней части кронового слоя. Среднее расстояние, на которое проникают в полог лазерные лучи, зависит от размера листьев и их количества. Таким образом, средняя длина проникновения лазерного луча в полог коррелирует с густотой облиствления крон, размером листьев и в итоге с площадью листовой поверхности.

Очевидно, что моделировать листовую поверхность значительно труднее, чем движение молекул газа, так как листья в большей степени варьируют по размерам и располагаются под разными углами по отношению к лазерному лучу. Ветви кроны дерева также вносят вклад в характер отражения исходного лазерного импульса. Требуется разработать физическую модель, объясняющую взаимосвязь между средней длиной проникновения лазерного луча в полог и площадью листовой поверхности. Модель явится инструментом для оценки площади листовой поверхности и индекса листовой поверхности (ИЛП), который сложно определить традиционными методами наземных измерений. В то же время ИЛП является крайне важным показателем при формировании обобщающих моделей глобальной циркуляции углерода.

Некоторые выводы по разделу

 

Воздушная лазерная съемка Земли и леса – это достаточно универсальный инструмент, позволяющий дистанционно и оперативно получать достоверную информацию об экологическом состоянии земель и лесных покровов.

Данный метод в комплексе с цифровой фотограмметрией обеспечивает:

  • создание трехмерной цифровой модели рельефа – первичной, лесной растительности, а также «очищенной» от лесной растительности и других объектов; 
  • автоматизированное выделение контуров выделов, вырубок, гарей, просек, дорог, водоемов и т.д.; 
  • создание цифровых ортофотопланов лесных территорий в абсолютных геодезических координатах; 
  • создание лесных цифровых фотокарт; 
  • в автоматическом режиме может быть выполнено выделение и определение геометрических параметров площадных и линейных объектов, определение плановых и профильных координат и высоты деревьев и древостоев

Являясь реальной альтернативой классическим методам топографической аналоговой аэрофотосъемки и стереофотограмметрической обработки (Бруевич, 1990), а также развивающимся в настоящее время цифровым методам моделирования рельефа местности (Книжников и др., 2004а) рассматриваемая методика обладает рядом серьезных преимуществ:

  • обеспечивается эффективность получения данных, не достижимая для классических методов аэросъемки;  
  • производительность при выполнении площадной топографической съемки, в том числе и лесных территорий, составляет 1000 кв. км за один рабочий день, что является самой высокой производительностью из коммерчески доступных систем на сегодняшний день;  
  • отсутствует необходимость проведения наземных лесоинвентаризацион-ных и геодезических работ по уточнению таксационных показателей древостоев и планово-высотному обоснованию результатов аэросъемки; 
  • продолжительность цикла послеполетной обработки материалов съемки не более 7–10 дней, после которого заказчику передаются результаты в цифровом виде в абсолютных геодезических координатах; 
  • технология не критична к наличию листвы на деревьях, что позволяет проводить аэросъемочные работы в любой сезон года; 
  • благодаря наличию специального программного обеспечения пространственного анализа достигается полная автоматизация процесса создания рельефной части лесной карты и достоверность контурного дешифрирования;  
  • достигается принципиальное снижение стоимости работ по сравнению с классическими методами. Ориентировочная стоимость лазерной съемки, включая базовую обработку и архивацию данных, на сегодняшний день составляет порядка 1 доллара США за 1 га снимаемой площади и имеет постоянную тенденцию к снижению, в связи с появлением относительно недорогих систем воздушного лазерного сканирования и совершенствования технологии самой съемки и обработки аэросъемочных данных (Means et al., 2001).  
  • используемая аэросъемочная аппаратура может быть в течение одного дня установлена на любой вертолет со штатным люком для внешней подвески, что делает возможным использование вертолетов местных авиапредприятий и исключает затраты на перегонку летательных аппаратов.

Дополнительные технологические возможности:

  • возможность измерения параметров рельефа местности под кронами деревьев для участков насаждений с высокой сомкнутостью в любое время года и время суток (возможность работы в ночное время); 
  • измерение рельефа для безориентированной местности (вырубки, гари, пустоши, заснеженные территории и т.д.); 
  • автоматическое выделение и измерение геометрических параметров линейных объектов толщиной до 5–10 мм: ветвей деревьев, диаметров крон, высоты, пространственного размещения и др.; 
  • возможность дополнительной установки специализированной аэросъемочной аппаратуры (радар, тепловизор, многоспектральная цифровая камера и др.).