Scientific journal

Advances in current natural sciences

ISSN 1681-7494

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,775

Заболоченность лесного фонда Республики Коми составляет около 40 % [1]. В связи с этим во второй половине прошлого века здесь было осушено около 100 тыс. га избыточно увлажненных лесных и нелесных земель. Оценка эффективности этих мероприятий является актуальным направлением исследований. В данной работе представлены результаты таких исследований с использованием материалов лесоустройства и методов дистанционного зондирования Земли. На основе снимков Landsat 5TM выполнен анализ взаимосвязей между вегетационными индексами NDVI, ARVI, числовыми значениями пикселей и отдельными характеристиками насаждений, степенью канализации объектов гидромелиорации, показателями торфяной залежи.

Район исследований расположен на староосушенных участках заболоченных лесных земель в Корткеросском и Позтыкеросском участковых лесничествах Коткеросского лесничества. Это 13 объектов лесоосушения, площадь которых изменяется от 402 до 2450 га. Тип водного питания атмосферный, смешанный и грунтовый. Почвы торфяно-глеевые и торфяные на верховой, переходной и низинной торфяных залежах. Насаждения представлены сосняками сфагновой, травяно-сфагновой и долгомошной групп типов леса. Обобщенная характеристика объектов исследования, включенных в анализ, представлена в табл. 1.

Данные дистанционного зондирования для района исследования представлены снимками Landsat 5 TM за 20.03.1988, 17.07.1988, 23.03.1998, 11.07.1994. Предварительная обработка снимков включала корегистрацию данных на основе эталонного снимка, ортотрансформацию на основе цифровой модели рельефа, уравнивание по опорным точкам, радиометрическую калибровку и радиометрическую коррекцию влияния атмосферы.

Расчет индекса NDVI (нормализованный разностный индекс растительности) выполнен по формуле

NDVI = (NIR – RED)/(NIR + RED), (1)

где NIR – числовое значение пикселей в ближней инфракрасной области спектра; RED – значение пикселей в красной области спектра.

Расчет индекса ARVI (устойчивый к влиянию атмосферы индекс) выполнен по формуле

ARVI = (NIR – Rb)/(NIR + Rb), (2)

где Rb = RED – a∙(RED – BLUE), как правило, a = 1, при малом покрытии растительности и неизвестном типе атмосферы a = 0,5, BLUE – значение в синей области спектра.

Таблица 1

Общая характеристика насаждений, торфяной залежи и степени канализации на объектах исследования

Примечания:

1. Объекты 1‒7, 10, 11, 13 расположены в Корткеросском участковом лесничестве, объекты 8, 9, 12 – в Позтыкеросском участковом лесничестве.

2. На объектах 8, 12 преобладающая порода – ель, на остальных объектах – сосна.

Индексы получены в программе Scanex Image Processor. Среднее значение пикселей в пределах границ объектов осушения определили инструментом «Зональная статистика» в QuantumGIS. Проект ГИС в виде границ объектов осушения, линейного слоя гидромелиоративной сети Корткеросского и Позтыкеросского участковых лесничеств, слоев гидрографии и дорожной сети создан на основе панхроматического снимка высокого разрешения Канопус-В за 2013 г.

Определение средних таксационных показателей насаждений (преобладающая порода, класс возраста, класс бонитета, запас) в границах каждого объекта лесоосушения выполнено на основе повыдельной лесоустроительной информации за 1992 г. Среднее накопление запаса определили как отношение общего запаса насаждения к среднему возрасту древостоя преобладающей породы. Средний возраст древостоя принят как середина класса возраста этой породы.

Средняя глубина торфа рассчитывалась как средневзвешенная величина на основе картографических контуров, ограничивающих участки с одинаковой мощностью торфяных отложений. Степень канализации для каждого объекта находили путём деления общей протяженности каналов на объекте на площадь объекта.

Для практики лесоосушения важное значение имеет информация о влиянии на рост леса после строительства осушительных систем показателей торфяной залежи, интенсивности осушения, характеристик насаждений. Данные полевых работ могут быть дополнены материалами, полученными на основе дешифрирования аэрокосмических изображений. Для этих целей полезной может быть оценка зависимости характеристик космоснимков, например изменчивости значений пикселей или рассчитанных на их основе индексов, от производительности насаждений, степени канализации на объектах гидромелиорации, характера торфяной залежи и др. Результаты оценки таких взаимосвязей на объектах исследования приведены в табл. 2.

Таблица 2

Зависимость числовых значений пикселей и вегетационных индексов от степени канализации, характеристик насаждений и торфяной залежи

Примечания:

1. КВ – класс возраста; КБ – класс бонитета; 4К – четвертый канал; М – запас, м3/га; СК – степень канализации, м/га; Т – мощность торфа, м.

2. Критическое значение коэффициента корреляции для 13 объектов лесоосушения составляет для уровня значимости 1 % – 0,68; для 5 % – 0,55; 10 % – 0,48.

Анализ корреляционных связей между изучаемыми показателями выявил следующее. Числовые значения пикселей в 5 канале слабо и недостоверно связаны с запасом и степенью канализации. Значения пикселей в 4 канале слабо и недостоверно связаны с возрастом насаждений и степенью канализации, но может наблюдаться их тесная связь с запасом насаждений для зимнего периода. Значения пикселей в 3 канале недостоверно связаны с возрастом насаждений, но наблюдается их достоверная тесная связь с запасом древостоев и в зимний, и в летний период. Для 3 канала Landsat 5 TM (красная область спектра) характерно максимальное поглощение солнечной радиации хлорофиллом растений, поэтому отрицательное направление связи в данном случае обосновано.

NDVI и в зимний, и в летний период 1988 г. тесно связан со средним запасом насаждений, несмотря на то, что для различных объектов в 1988 г. период после осушения составил от 8 до 18 лет (табл. 1) (R = 0,57–0,63; R0,05 = 0,55). Таким образом, подтверждается известное положение о том, что данный индекс может служить в качестве характеристики продуктивности фитоценозов, в т.ч. насаждений на объектах гидромелиорации [2, 3, 4]. В то же время для снимков 1994 и 1998 гг. такая зависимость ослабевает (R = 0,47 – 0,32; R0,05 = 0,55). Это может свидетельствовать о том, что если для пробных площадей и полигонов в виде кварталов положительная достоверная зависимость между NDVI и запасом древостоя является достаточно устойчивой, то в случае сравнения этих же показателей, но усредненных для больших площадей, эта связь может быть менее тесной и недостоверной. NDVI слабо и недостоверно зависит от мощности торфа. При этом следует отметить, что ранее нами было выявлено наличие тесной и достоверной связи между этими показателями [3]. Однако в последнем случае в выборку включались только насаждения на участках с мелкой залежью торфа и выборка выравнивалась по признаку «удаление от осушительных каналов». В данном случае глубина торфа изменяется от 0,3 до 2,0 м, а дифференцирование по признаку близости к осушительному каналу заменено обобщенной для всего объекта характеристикой «степень канализации».

ARVI в зимний и летний период 1988, 1994 и 1998 гг. слабо и недостоверно зависит от запаса древостоя. То есть включение в расчетную формулу вегетационного индекса значения синего канала существенно не повлияло на результат расчета. При этом следует отметить, что использование в расчетных формулах вегетационных индексов значений зеленого канала оценивается как полезное для целей дешифрирования и распознавания объектов по космоснимкам для выявления медленных изменений в лесах (на примере вымокания березняков) [5]. Слабо и недостоверно индекс ARVI зависит от мощности торфа. В этом случае, видимо, допустимы объяснения, приведенные выше для оценки зависимости от мощности торфа вегетационного индекса NDVI.

Установлено, что среднее накопление запаса увеличивается при переходе от верховой, переходной и низинной залежи торфа. Индексируя условно верховую залежь как 1, переходную – 2, низинную – 3, получаем уравнение связи между этими показателями:

Y = 0, 1821Х + 0,874 (R2 = 0,5013; R = 0,71; R0,01 = 0,68),

где Y – среднее накопление запаса, м3/га в год; X – тип торфяной залежи (1 – верховая, 2 – переходная, 3 – низинная).

Таким образом, при использовании в качестве объектов исследования достаточно обширных площадей, а не только пробных площадей или полигонов в виде кварталов подтверждается базовое положение гидролесомелиорации о том, что лесоводственный эффект лесоосушения прежде всего зависит от типа торфяной залежи. Среднее расчетное накопление запаса на объектах с верховой торфяной залежью составляет 1,06, с переходной торфяной залежью – 1,24, с низинной – 1,42 м3/га в год. Выравнивание выборок по типу торфяной залежи позволяет показать наличие традиционных тенденций изменения лесоводственного эффекта осушения при изменении степени канализации. Так, для верховой торфяной залежи установлена близкая к средней по тесноте связь между накоплением запаса и степенью канализации (R2 = 0,2438; R = 0,50; R0,10 = 0,48). То есть, чем интенсивнее осушение, тем выше лесоводственный эффект гидромелиорации. Аналогичная качественная связь между данными показателями наблюдается при сравнении лесных массивов на низинных торфяных залежах (объекты 8, 9; табл. 1). Для переходных залежей положительное направление связи между величиной прироста и степенью канализации не установлено.

Для совокупности пробных площадей или полигонов в границах кварталов для одного объекта лесоосушения может быть принята одинаковая продолжительность влияния осушения. При сравнении различных объектов гидромелиорации продолжительность влияния осушения может существенно различаться. Например, в анализируемой нами выборке (табл. 1) этот показатель изменяется от 12 до 22 лет. Между величиной среднего накопления запаса и продолжительностью влияния осушения для 13 объектов (табл. 1) установлена положительная достоверная связь (R2 = 0,3109; R = 0,56; R0,05 = 0,55). Это необходимо учитывать при анализе зависимостей между таксационными показателями, характеристиками торфяной залежи, степенью канализации в случаях, когда в качестве учетной единицы используются объекты лесоосушения, а не пробные площади или полигоны.

Использование объектов лесоосушения в качестве единиц выборочной совокупности позволяет оценить возможность применения методов дистанционного зондирования не только к ограниченным по площади участкам пробных площадей или полигонов в границах кварталов, но и к лесным массивам, включающим несколько кварталов. Это оправдано, т.к. осушаются именно лесные массивы достаточно большей площади.

Заключение

При гидролесомелиоративных исследованиях в качестве учетных единиц можно использовать не только пробные площади и полигоны в границах кварталов, но и осушаемые объекты в целом. Это позволяет использовать материалы лесоустройства и рассчитываемые на их основе характеристики производительности лесных массивов.

Среднее накопление запаса для объекта лесоосушения в целом увеличивается при переходе от верховой к переходной и низинной залежи торфа, что подтверждает базовое положение гидролесомелиорации о зависимости лесоводственного эффекта осушения от типа торфяной залежи. Между условными индексами типа залежи и средним накоплением запаса установлена достоверная связь (R2 = 0,5013; R = 0,71; R0,01 = 0,68).

Между величиной среднего накопления запаса и продолжительностью влияния осушения установлена положительная достоверная связь (R2 = 0,3109; R = 0,56; R0,05 = 0,55).

Значения пикселей в 3 канале достоверно связаны со средним запасом лесных массивов осушаемых объектов в зимний и летний период (R2 = 0,61–0,63; R = 0,78–0,79; R0,01 = 0,68). Вегетационные индексы NDVI достоверно связаны со средним запасом лесных массивов на осушаемых объектах (R = 0,57–0,63; R0,05 = 0,55).

Вегетационный индекс ARVI слабо и недостоверно зависит от запаса древостоя, мощности торфа и степени канализации. Включение в расчетную формулу этого индекса значения синего канала существенно не повлияло на его дешифровочные возможности.