Лесопатологический мониторинг лесов: возможности группировки RapidEye

0

А. Маркс, Р. Грисбах

Походный шелкопряд дубовый – семейство бабочек, гусеницы которого являются вредителями в дубовых лесах. Эти бабочки широко распространены по всей Центральной и Южной Европе. В то время как популяция бабочек в южной части Европы находится под контролем естественных хищников, Северная Европа серьезно страдает от нашествий вредителей ввиду их отсутствия.

Согласно данным Википедии, бабочки представляют большую угрозу и для людей, а их ареал обитания будет все расширяться по мере потепления климата в Европе. Спинки взрослых гусениц покрыты примерно 63 тыс. заостренных оборонительных щетинок, содержащих защитный токсин (thaumetopoein или тесно связанные с ним соединения). Волоски (или щетинки) легко отламываются, становятся летучими и могут вызвать эпидемию гусеничного дерматита (lepidopterism) у  человека. После заражения у человека проявляется папулезная сыпь, зуд, конъюнктивит, а, при попадании в дыхательные пути — фарингит и нарушение дыхания, в том числе астма или даже анафилактический шок [http://en.wikipedia.org/wiki/Oak_Processionary].

Органы государственной власти Бранденбурга в сфере лесопользования, отмечают быстрое и постоянно увеличивающееся распространение дубового походного шелкопряда и других дефолирующих насекомых, которые приводят к снижению уровня жизнеспособности дубов. В 2011 г. пораженные области возросли до 4000 га (увеличение на 230% по сравнению с 2010 г. Помимо очевидного снижения уровня жизнеспособности дубов, мы наблюдаем первое широкомасштабное полное вымирание деревьев.

Влияние, которое оказывает эта проблема на здоровье людей, теперь гораздо серьезнее, чем раньше. Эта ситуация способствовала тому, что органы государственной власти приняли меры по борьбе с нашествием насекомых несмотря на то, что существуют строгие правила применения средств для борьбы с вредителями. Применение препарата Dipel ES в Бранденбурге дало положительные результаты, но для его использования требуется специальное разрешение от Европейского союза, и это приводит к временным ограничениям на поставку препарата в пораженные леса [http://forst.brandenburg.de/sixcms/detail.php/bb1.c.260712.de].

Органы государственной власти, ответственные за лесопользование и здравоохранение, столкнулись с трудной задачей по выявлению и разграничению пострадавших районов. Это бы позволило в дальнейшем использовать эту информацию для реализации принятых решений. Традиционно, лесники выполняют эту задачу. Они регулярно посещают леса и визуального выявляют насекомых. Эксперты осматривают кроны деревьев и переносят на карту данные об интенсивности процесса дефолиации по четырем параметрам, отражающим ущерб: мало заметный, тяжелый и дефолиация (уничтожение растительности). Процесс урбанизации непрестанно увеличивается, и лесникам приходится охранять и осматривать очень большие территории, и в этом случае традиционные методы по охране окружающей среды уже не могут быть столь эффективны.

В результате возникла идея проводить мониторинг лесов спутниками группировки RapidEye. Компания RapidEye —поставщик данных высокого разрешения, а также геоинформационных продуктов, полученных на основе снимков. Благодаря группировки из 5 спутников, компания RapidEye получает снимки поверхности Земли в количестве до 5 млн кв. км каждый день, и увеличивает свой архив снимков более чем на 1 млрд кв. км ежегодно. Группировка спутников позволяет проводить повторную съемку обширных территорий с разрешением 5 м в мультиспектральном режиме, что является  экономически-выгодным решением для проведения космического мониторинга. На протяжении многих лет группировка спутников RapidEye доказала свою эффективность для проведения анализа растительности. Соответственно группировка RapidEye  — это самое подходящее решение для анализа экологического состояния лесов.

ТЕСТОВЫЙ УЧАСТОК

Для демонстрации возможностей группировки по классификации степени жизнеспособности деревьев научно-исследовательская группа компании RapidEye выбрала лесную зону с серьезными повреждениями крон дубов на юго-западе от г. Потсдам. Тестовый участок  включает в себя районы, прилегающие к озерам Швиловзе и Темплинер. Основные породы деревьев в этом районе следующие: дуб скальный (Quercus petraea), бук европейский или бук лесной  (Fagus sylvatica), дуб красный (Quercus rubra), робиния псевдоакация, или робиния лжеакация, или робиния обыкновенная (Robinia pseudoacacia) и береза повислая (Betula pendula).

Согласно данным State Forest Competency Center эта область поражена насекомыми, которые повреждают дуб, и всего лишь за один год пораженная территория увеличилась вдвое (425,6 га в 2011 г. и 939,5 га в 2012 г.).

ПОЛУЧЕНИЕ СНИМКОВ

После того, как научно-исследовательский отдел выбрал для тестирования возможностей группировки по классификации уровня жизнеспособности дуба район рядом с г. Потсдам, следующим шагом будет выбор подходящих снимки в архиве RapidEye. Самый простой и эффективный способ поиска данных — онлайн сервис EyeFind. EyeFind , предназначенный для поиска снимков в архиве компании RapidEye.

На сервис EyeFind можно загрузить шейп-файл Esri интересующего вас участка в проекции UTM, координаты WGS 84. Как только данные загружены, можно выбрать подходящие параметры облачности и интересующую вас дату, и программа подберет в архиве снимки соответствующие введенным параметрам. После того, как наиболее подходящие снимки буду отобраны, их можно заказать.

Для демонстрации результатов этого исследования были отобраны архивные снимки от 28 июня 2011 г. (рис. 1), чтобы использовать для получения картографической основы. Для оценки актуального экологического состояния была заказана новая съемка.

Спутники RapidEye проводят съемку в 5 спектральных каналах: синем, зеленом, красном, крайнем красном и ближнем инфракрасном. Для научно-исследовательской работы были выбраны снимки, представленные на рис. 1. Несмотря на то, что на правом есть небольшая атмосферная дымка, эти снимки являются отличным материалом для научно-исследовательской работы, ввиду того, что на них совсем нет облаков.

Рис. 1. Снимки RapidEye (слева — от 28 июня 2011 г., справа — от 26 мая 2011 г.)
Рис. 1. Снимки RapidEye (слева — от 28 июня 2011 г., справа — от 26 мая 2011 г.)

АНАЛИЗ СНИМКОВ

После первоначальной проверки качества, снимки RapidEye проходят первичную обработку: радиометрическую и атмосферную коррекцию. На отобранных для исследования снимках точность позиционирования исходных данных была лучше, чем один пиксель, и этого было достаточно для того, чтобы сопоставлять снимки. Этого удалось добиться благодаря  наличию очень точных опорных точек по всей территории Германии.

Процесс выявления районов, пораженных дубовым походным шелкопрядом и другими вредителями, должен выполняться по заранее определенным правилам:

1.    Ввиду того, что поражены только дубовые леса, то для получения точных результатов необходимо выделить лиственные леса.
2.    У пораженных пород деревьев снижается уровень жизнеспособности, и при помощи спутников RapidEye понижение этого параметра можно измерить.
3.    Индикатор зараженности размером не больше одного пикселя не рассматривается. Зараженность хорошо прослеживается в центре очага и меньше к периферии.

Следуя вышеупомянутым правилам, научно-исследовательский отдел компании RapidEye завершил первый этап по обработке данных. Следующая задача — отделить лиственный лес, создав общий шаблон леса для выбранной демонстрационной области. Здесь была применена методология, разработанная специалистами компании RapidEye для международного исследовательского проекта по обеспечению данными о состоянии лесов «European Forest Downstream Services (EUFODOS) — Improved Information on Forest Structure and Damages», связанного с оценкой ущерба, нанесенного лесному хозяйству, и с картографированием параметров, отражающих  состояние лесов. В основе продукта EUFODOS P2 — Forest Cover Map — лежат только снимки компании RapidEye. Никаких дополнительных данных по инвентаризации лесов или другой достоверной информации не требуются. За короткое время в интерактивном режиме специалист по внешним признакам почвенно-растительного покрова определяет лесной массив. Это необходимо для выработки алгоритма классификации. Затем этот метод будет применяться только для выявления данного типа леса (на основе данных о сомкнутости крон деревьев или по другим параметрам). Этот метод легко компенсирует любые остающиеся радиометрические отклонения на снимках, которые могут быть вызваны сезонными или атмосферными эффектами. Forest Cover Map представлен в виде геопривязанного векторного слоя, который очерчивает область, занятую лесом. Forest Cover Map может использоваться как отдельный продукт для проведения инвентаризации лесов, но в большинстве случаев карта используется как набор данных, взятый за основу для дальнейшего извлечения информации о лесном массиве. В этом случае, карта используется в качестве шаблона снимка. На рис. 2 показана полученная дифференцированная карта лесных массивов, которая потом была использована для анализа уровня жизнеспособности лесов в соответствии с правилом номер 2.

Рис. 2. Снимок RapidEye в ИК-диапазоне с наложенным поверх шаблоном леса (темно-зеленый цвет — хвойный лес, светло-зеленый — лиственный лес)
Рис. 2. Снимок RapidEye в ИК-диапазоне с наложенным поверх шаблоном леса (темно-зеленый цвет — хвойный лес, светло-зеленый — лиственный лес)

Оценка уровня жизнеспособности деревьев основана на коэффициенте поглощения. Если лиственная масса кроны деревьев уменьшается из-за того, что листву поедают личинки насекомых, то соответственно содержание хлорофилла падает, и поглощение красных и синих волн уменьшается из-за снижения процесса фотосинтеза. Кроме того, количество лиственных клеток в строении древесины, отражающих сигнал в ближнем ИК-диапазоне, уменьшается.

Обычно для составления карты дефолиации используется индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Однако исследования показали, что индекс NDRE (Normalized Difference Red Edge Index) обеспечивает получение более точных данных. Поэтому, в этом исследовании был использован именно индекс NDRE.

Принимая во внимание весь спектр возможных значений индекса NDRE для определения уровня жизнеспособности деревьев, нужно использовать общую схему с градацией, которую затем легко интерпретировать. Для нашего демонстрационного исследования мы выделили 15 уровней, отражающих различные стадии жизнеспособности деревьев. У каждого уровня есть свой цвет, и на снимках они отображаются в виде слоев (рис. 3).

Рис. 3. Forest Vitality Maps (слева снимок за 2011 г., справа — за 2012 г.)
Рис. 3. Forest Vitality Maps (слева снимок за 2011 г., справа — за 2012 г.)

Полученный продукт соответствует продукту P3 «Forest Vitality Map», разработанному компанией RapidEye в рамках уже упомянутого проекта EUFODOS. Продукт поставляется в виде 8-битного геопривязанного растрового файла, на котором на местности обозначено распределение относительных значений, соответствующих уровню жизнеспособности лесов за определенный промежуток времени. Зараженные участки успешно детектируются по этой карте.

Еще больше информации можно получить, используя продукт P4 «Forest Vitality Change Map», также разработанного в рамках проекта EUFODOS (рис. 4).

Рис. 4. Forest Vitality Change Map (ухудшение состояния жизнеспособности)
Рис. 4. Forest Vitality Change Map (ухудшение состояния жизнеспособности)

При условии, что параметры по уровню жизнеспособности на Forest Vitality Change Map в разный период времени масштабируются одинаково, мы можем оценить динамику этих изменений. Эта карта компании RapidEye поставляется в виде  8-битного геопривязанного растрового файла. Он показывает градацию изменения интенсивности цвета леса по относительному ухудшению уровня жизнеспособности деревьев. Размер шага между ячейками составляет 5%, показатели масштабируются до максимального обнаруженного значения.

Такая карта может быть использована для извлечения данных о районах, где параметр, отражающий изменения интенсивности цвета леса, превышает заданный порог. Например, установлены отклонения 20% от «нормы» и более, после эти отклонения будут обозначены как ненормальные, и по этим показателям будут определены области, на которые нужно обратить внимание.

Рис. 5. Снимок RapidEye в ИК-диапазоне с наложенными поверх снимка данными, свидетельствующими об изменении границ полигонов
Рис. 5. Снимок RapidEye в ИК-диапазоне с наложенными поверх снимка данными, свидетельствующими об изменении границ полигонов

Для того чтобы создать карту, результаты, полученные в виде растрового файла нужно преобразовать в шейп-файл ESRI, в котором характеристики интенсивности изменений по уровню жизнеспособности деревьев буду представлены в отельной таблице. Подобные файлы геопривязаны и могут быть легко наложены поверх спутникового снимка, или их можно использовать на любом GPS-устройстве в качестве основы для карты. Позже при помощи этих продуктов  можно будет находить районы для проведения полевых исследований.

 

РЕЗУЛЬТАТЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ

Научно-исследовательские работы в компании RapidEye проводится при выполнении двух условных факторов: во-первых, исследование должно выполняться в соответствии с требованиями пользователей и, во-вторых, должна существовать возможность получения прибыли. Необходимо, чтобы пользователи могли оценить полезность функций продукции с повышенными качественными характеристиками.

В вышеупомянутых случаях пользователи принимали участие в реализации проекта и делились своими экспертными знаниями для утверждения продукции, применяемой на демонстрационном полигоне. Всего для проекта использовались 144 контрольные точки. Некоторые контрольные точки получены, благодаря данным, свидетельствующим об изменении формы полигона, но, а большинство точек были случайным образом выбраны на полигоне (в лесу). На основе визуализации параметров, отражающих уровень ущерба в этих точках, был составлен набор справочных данных для сравнения с данными дистанционного зондирования.

Продукт P2 «Forest Cover Map» (классификация лиственных лесов) отражал данные с точностью в 92% по сравнению с полевыми показателями (133 полевые точки из 144 были правильно классифицированы).

Несмотря на довольно большую разницу во времени между проведением съемки и осуществлением замеров на полигонах, 74% проверенных точек на полигонах соответствуют данным продукта P4 «Forest Vitality Change Map» (симптомы заражения: да/нет).

Следует учесть, что благодаря вторичному приросту многие деревья частично восстановились, и, следовательно, проводить подробную оценку ущерба, нанесенного жизнеспособности деревьев (небольшие повреждения, заметные повреждения, серьезный ущерб, дефолиация), практически невозможно.

В любом случае, пользователей попросили подробно рассказать и оценить возможности использования этих сервисных продуктов. А именно, удобно ли работать с продукцией (при оперативном мониторинге лесов, охране лесных массивов),  возможно ли внедрить систему в текущие рабочие процессы, оценить экономическую выгоду при использовании продукции (преимущества, недостатки, воздействие и др.), а также описать другие параметры внедрения системы.

Лесники, которые принимали участие в проверке полевых данных, были удовлетворены полученными результатами. Для индивидуальной работы такие карты как «Vitality Map» предоставляют необходимые данные для выявления критических районов. Используя этот продукт, можно направить силы на работу именно в пораженных районах, и соответственно сэкономить время и ресурсы.

Научно-исследовательская группа компании RapidEye несомненно будет продолжать разрабатывать и тестировать методы по получению информации, используя дистанционное зондирование, но уже для применения не только в сфере лесничества. Вся работа должна соответствовать требованиям рынка. Если есть потенциальная возможность успешно реализовать проект, то компания RapidEye будет рада начать сотрудничество с местными организациями и пользователями для разработки индивидуальной продукции. Как альтернативный вариант, партнеры могут создавать информационные продукты соответствующие их индивидуальным требованиям или требованиям их клиентов.

На примере этого исследования, мы видим, что заказчики, поставщики данных и исследовательские группы могут работать сплоченно на благо всех участников, и  что совместная работа позволяет получать выгоду каждому из участников.