Использование космических снимков ALOS для выявления площадей бывших сельскохозяйственных угодий зарастающих лесом

0

Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, А. В. Губаев, С. А. Лежнин

В связи с общим ухудшением экономического состояния в сельскохозяйственном производстве и прекращением работ по мелиорации земель в Российской Федерации происходит сокращение площадей сельхозугодий. В Республике Марий Эл площадь пашни, используемая сельскохозяйственными предприятиями, организациями и гражданами только в 2008 г. сократилась на 13 тыс. га в результате перевода в фонд перераспределения земель [1] и запаса [2], залежь, отвода земель для несельскохозяйственных нужд. Повсеместно происходит процесс зарастания пашни и естественных кормовых угодий кустарником и мелколесьем. По сравнению с 2007 г. произошло уменьшение сельскохозяйственных земель на 37,3 тыс. га. Согласно официальной статистике [2] общая площадь земель сельскохозяйственного назначения, которая потенциально будет захвачена лесной растительностью в республике Марий Эл при существующем сценарии развития экономики, может достичь 200 тыс. га и более, что составляет до 25% от всех земель этого назначения.

Сокращение площади сельскохозяйственных угодий характерно практически для всех субъектов Российской Федерации [3, 4]. По неофициальным оценкам, в ряде областей Нечерноземья (Псковская, Костромская, Ярославская, Вологодская области и др.) в настоящее время заброшено и зарастает молодняками мягколиственных пород до 40–60% пахотных земель, что подтверждается данными дистанционного зондирования.

Много публикаций о проблеме зарастания сельхозугодий встречается в зарубежной литературе. Исследования, проведенные в Скандинавских странах, свидетельствуют о том, что посадки лиственных пород на бывших фермерских участках дают высокую продуктивность и имеют существенный потенциал для производства древесной биомассы [5]. В Латвии с 1990-х гг. произошло зарастание бывших сельскохозяйственных земель на площади более 3 млн га [6]. Доминирующими породами на этих территориях являются лиственные древостои с преобладанием березы и ольхи серой (до 15 лет), что совпадает с периодом перехода от центрального планирования к рыночной экономике после распада СССР.

В последние годы при оценке смены земле- и лесопользования все большее применение находят дистанционные методы зондирования земли, которые представляют возможность получения объективных и оперативных данных о состоянии растительного покрова на больших территориях. Для классификации и оценки площадей сельскохозяйственных земель и посевов различных культур в южных регионах зернового пояса России были использованы данные MODIS [7]. В Австралии по разновременным снимкам Landsat ETM+ (1989-2004 гг.) было определено зарастание сельскохозяйственных угодий сорной растительностью [8] на площади 29 000 кв .км равнинных лугов.

Цель работы и методика исследований

Целью настоящей работы является выявление бывших сельскохозяйственных земель (земли запаса и перераспределения), зарастающих молодняками березы и сосны на основе использования снимков высокого разрешения ALOS в программных комплексах (ПК) ENVI 4.7., ArcGIS и данных наземного исследования, проведенных авторским коллективом в 2007–2010 гг. на территории различных районов республики Марий Эл. Для выполнения этой цели были поставлены следующие задачи:

  1. Проведение оценки зарастания бывших сельскохозяйственных земель породами-пионерами (сосна, береза) на территории Оршанского, Юринского, Килемарского, Сернурского и Параньгинского районов РМЭ путем глазомерной таксации.
  2. Выявление этих участков на космических снимках ALOS для создания «обучающей выборки» (testing site) в пакете ENVI [9] в пределах исследуемых сцен.
  3. Создание тематической карты исследуемых районов методом управляемой классификации и определить точность границ площадей зарастания молодняками березы и сосны с использованием программных продуктов ENVI и ArcGIS.
  4. Проведение оценки точности созданных карт и определение общей площади зарастания на землях перераспределения и запаса.

Методика исследований включает в себя два этапа: полевые и камеральные исследования. Тестовые участки полевых исследований должны были отвечать условиям:

  • Участки должны быть бывшими землями сельскохозяйственного пользования и расположены в пределах сцен ALOS.
  • С целью минимизации влияния антропогенного фактора участки должны быть расположены на территориях, удаленных от интенсивного посещения местным населением.

Полевые исследования были проведены с июня 2008 г. по сентябрь 2010 г. таким образом, чтобы максимально учесть густоту и пространственное распределение древесной растительности на площадках 10х10 м, располагающихся на трансектах от опушек материнского леса до окончания распространения возобновившегося молодого леса [10]. Каждая пробная площадь на абрисе привязывалась к квартальной сети и материнской стене леса. Кроме того, географические координаты каждой пробной площади фиксировались с помощью GPS-приемника GARMIN eTrex.

Работа со спутниковыми снимками В ПК ENVI 4.7 И ArcGis9.3 

Работа состояла из следующих этапов:

  • Атмосферная коррекция изображений в ПК ENVI 4.7 (полученные от Компании «Совзонд» снимки со спутника ALOS/AVNIR-2 уже имели радиометрическую и геометрическую коррекции).
  • Получение RGB-композитных изображений для инструментальной и визуальной оценки и анализа данных на базе серии снимков ALOS/AVNIR-2.
  • Создание на базе эталонных участков стандартной обучающей выборки для используемых снимков ALOS.
  • Классификация изображений методом управляемой классификации «Максимальное правдоподобие» с выделением доминирующих классов и созданием тематической карты в ПК ENVI 4.7.
  • Оценка точности классификации на основе матрицы различий (Confusion Matrix) и коэффициента Каппа (Kappa Index).
  • Автоматическая векторизация растровой тематической карты в ПК ENVI 4.7.
  • Обработка и создание векторных карт-схем масштабом 1:50 000 на территорию исследования в ПК ArcMap.
  • Определение площади зарастания сельхозугодий лесной растительностью по векторным слоям-маскам.

Автоматическая векторизация (трансформация) растрового изображения тематической карты в векторный слой шейп-файла проводилась в программе ENVI 4.7. Каждый полученный полигональный векторный слой растительного покрова имеет заданные атрибуты полигонов, каждый из которых соответствует значению класса растрового изображения ранее созданной тематической карты и свой цвет в соответствии с полученной легендой. Во избежание излишней дробности полученных полигональных слоев-масок молодняков сосны и березы на землях запаса и перераспределения и других масок сформированных классов изображений была проведена процедура генерализации классов в ПК ArcMap. Для генерализации полигональных слоев использовалась степень детализации равная 0,5 га. Определение площади зарастания бывших сельскохозяйственных земель проводилось в ПК ArcMap с использованием векторного маски-слоя сосны и березы. Результатом всех работ явилось получение карты-схемы с распределением на ней участков, зарастающих древесной растительностью.

Результаты исследований

Полученные с помощью ПК ENVI 4.7. и ArcMap тематические карты-схемы земель запаса и перераспределения, основанные на спутниковых снимках ALOS, прошли проверку на точность в соответствии с критериями, применяемыми большинством современных ученых, работающих в области геоинформационных систем и дистанционного зондирования. Коэффициент Каппа и коэффициент общей точности классификации матрицы различий в большинстве случаев достигали 0,75–0,85, что свидетельствует о высокой степени согласованности между легендами классов карт-схем по эталонным данным полевых исследований и выбранными случайным образом полигонами в пределах границ классов изображений [11]. Такая точность проведенных натурных и камеральных исследований позволяет рекомендовать полученные карты-схемы лесохозяйственному производству Республики Марий Эл, что обеспечит обоснованное проведение работы по переводу этих земель в лесной фонд.

Анализ полученных карт лесной растительности на космичеких снимках ALOS, произрастающих на землях запаса и перераспределения, позволил обобщить результаты и сделать выводы о масштабах происходящих сукцессий для различных районов Республики Марий Эл. В частности, большие территории зарастания молодняками березы и сосны на землях запаса и перераспределения были выявлены на территории Параньгинского и Сернурского муниципальных районов Республики Марий Эл (рис. 1а, б), которые в советские годы широко использовались для производства сельскохозяйственной продукции. Сосновые молодняки, расположенные в пределах двух сцен спутниковых снимков ALOS, покрывающие этих два важных сельскохозяйственных районов республики, занимают общую площадь 12,9 тыс. га, в то время как березовые молодняки на землях запаса и перераспределения этого региона являются преобладающими, достигая по площади 30,5 тыс. га.

ris_1a_web
Рис. 1а. Картосхемы, сделанные на основе космичекого снимка ALOS, на территорию Параньгинского района: синий цвет — зарастающие площади бывших сельхозугодий молодняками березы; оранжевый цвет — молодняки сосны; фиолетовые отметки — места закладки пробных площадей

 

ris_1b_web
Рис. 1б. Картосхемы, сделанные на основе космичекого снимка ALOS, на территорию Сернурского района: синий цвет — зарастающие площади бывших сельхозугодий молодняками березы; оранжевый цвет — молодняки сосны; фиолетовые отметки — места закладки пробных площадей

 

В Оршанском и Килемарском муниципальных районах на брошенных сельскохозяйственных землях доминируют естественные березовые молодняки, площадь которых в пределах сцены спутникового снимка ALOS и карты схемы составляет 5,6 тыс. га и 3,7 тыс. га соответственно (рис. 1в). Сосновые молодняки на землях запаса и перераспределения этих районов практически не встречаются, что было подтверждено многочисленными полевыми данными (трансекты) участников проекта.

ris_1v_web
Рис. 1в. Картосхемы, сделанные на основе космичекого снимка ALOS, на территорию Килемарского района: синий цвет — зарастающие площади бывших сельхозугодий молодняками березы; оранжевый цвет — молодняки сосны; фиолетовые отметки — места закладки пробных площадей

 

В Юринском муниципальном районе на землях запаса и перераспределения, расположенных в основном на песчаных почвах вдоль реки Ветлуга, больше встречается молодняков сосны (2,3 тыс. га), чем березы (1,2 тыс. га). На территории лесного фонда Юринского лесничества береза в основном захватывает открытые участки (сенокосы, прогалины, вырубки и свежие гари) (рис. 1г), на которых полностью или частично прекращена хозяйственная деятельность местных жителей и работников лесничества.

ris_1g_web
Рис. 1г. Картосхемы, сделанные на основе космичекого снимка ALOS, на территорию Юринского района: синий цвет — зарастающие площади бывших сельхозугодий молодняками березы; оранжевый цвет — молодняки сосны; фиолетовые отметки — места закладки пробных площадей

 

В целом, результаты исследования показывают, что космические снимки ALOS высокого разрешения имеют высокую практическую значимость для классификации и картографирования лесных насаждений в РМЭ. В частности они могут быть успешно применены для решения задач по выявлению и оценке площадей бывших сельскохозяйственных земель, зарастающих лесной растительностью. Береза является доминирующей породой на этих землях, в то время как сосна захватывает в основном территории на супесчаных почвах.

Естественные процессы зарастания земель запаса и перераспределения лесной растительностью продолжаются в Республике Марий Эл уже второе десятилетие. На этих землях происходит формирование высокополнотных и продуктивных березовых и сосновых насаждений. Возврат этих земель под сельскохозяйственное пользование потребует вклада значительных ресурсов (финансовых и людских) для вырубки и раскорчевки молодых лесных насаждений. В этой связи более целесообразно переводить такие участки в лесной фонд ближайших лесничеств, что позволит усилить охрану молодых лесных насаждений и повысить эффективность использования этих земель. Кроме того, увеличение лесного фонда лиственных и смешанных насаждений, которые являются более устойчивыми к лесным пожарам, будет также благоприятно сказываться на пожароопасной ситуации в Республике Марий Эл.

В классическом лесоводстве общепризнанной является аксиома о том, что естественное возобновление леса, в отличие от искусственных посадок, позволяет также сохранять их генетическое и биологическое разнообразие, сформировавшееся на занимаемых лесом территориях в течение нескольких столетий. Естественные насаждения более устойчивы к болезням и вредителям. Кроме того они дают много других дополнительных выгод – рекреационных, климатических (Киотские леса), экономических (недревесная и древесная продукция леса). Авторский коллектив продолжает работу по оценке бывших сельскохозяйственных земель других районов республики Марий Эл, что позволит сделать более глубокие и комплексные выводы о происходящих изменениях.

Список  литературы:

  1. Земельный кодекс Российской Федерации от 25.10.2001 № 136-ФЗ http://www.consultant.ru/popular/earth/ (09.08.10)
  1. Государственный доклад о состоянии окружающей среды Республики Марий Эл за 2008 г. / Министерство сельского хозяйства, продовольствия и природопользования Республики Марий Эл // Йошкар-Ола. – 2009. – 210 с.
  2. Гульбе А. Я. Процесс формирования молодняков древесных пород на залежи в Южной тайге: автореф. дис. … канд. биол. наук: 03.00.16 / А.Я. Гульбе. – Москва. – 2009. – 23 с.
  3. Уткин А. И. О наступлении лесной растительности на сельскохозяйственные земли в Верхнем Поволжье / А. И. Уткин, Т. А. Гульбе, Я. И. Гульбе, Л. С. Ермолова // Лесоведение. – №5. – С. 44-52.
  4. Eriksson E., Johansson T. Effects of rotation period on biomass production and atmospheric CO2 emissions from broadleaved stands growing on abandoned farmland // Silva fennica. – 2006. — № 40(4). – P. 603-613.
  5. Liepins K. Naturally afforested agricultural lands in Latvia – assessment of available timber resources and potential productivity / K. Liepins, A. Lazdins, D. Lazdina, M. Daugaviete, O. Miezite // Environmental engineering. Proceedings of the 7th international conference. – 2008. – P. 194-199.
  6. Барталев С. А. Разработка информационной системы поддержки мониторинга состояния и динамики наземных экосистем Северной Евразии / С. А. Барталев, М. А. Бурцев, Е. А. Лупян, А. А. Прошин, И. А. Уваров // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — М.: ИКИ РАН, 2004. — С. 131-139.
  7. Lawes, R.A., Wallace, J.F. Monitoring an invasive perennial at the landscape scale with remote sensing // Ecological Management & Restoration. – 2008. – №9. – P. 53-59.
  8. Программный комплекс ENVI: Учебное пособие. – М.: “Совзонд”. – 2009. – 320 с.
  9. Курбанов, Э.А. (b) Пространственная динамика фитомассы березняков на бывших сельскохозяйственных землях Марийского Заволжья / Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, Л. С. Устюгова, А. В. Губаев, С. А. Лежнин, С. А. Незамаев // Лесной журнал. – Архангельск: Архангельский государственный технический университет. – №3 – 2010. – С. 8-14.
  10. Verbula, D.L. Satellite remote sensing of natural resources // CRC Press. – 2000, Levis Published. – P.198.

[1] Фонд перераспределения земель формируется за счет земельных участков из земель сельскохозяйственного назначения, поступающих в этот фонд. Он создается в целях перераспределения земель для сельскохозяйственного производства, создания и расширения крестьянских (фермерских) хозяйств, личных подсобных хозяйств, ведения садоводства, животноводства, огородничества, сенокошения, выпаса скота в составе земель сельскохозяйственного назначения [1].

[2] К землям запаса относятся земли, находящиеся в государственной или муниципальной собственности и не предоставленные гражданам или юридическим лицам, за исключением земель фонда перераспределения земель. Использование земель запаса допускается после перевода их в другую категорию [1].