Решение вопросов космического мониторинга лесных гарей в комплексных пакетах envi и arcgis

      Комментарии к записи Решение вопросов космического мониторинга лесных гарей в комплексных пакетах envi и arcgis отключены

Решение вопросов космического мониторинга лесных гарей в комплексных пакетах envi и arcgis

Э.А. Курбанов, О.Н. Воробьев, С.А. Лежнин, Ю.А. Полевщикова

ВВЕДЕНИЕ

Экологические, экономические и социальные последствия лесных пожаров 2010 г., затронувшие большую часть Европейской части России, еще продолжительное время будут пребывать в центре внимания общественности. По воздействию и своему масштабу на  лесные экосистемы эти события сопоставимы с  пожарами 1972 г. Считается, что около трети таких площадей преобразовываются в непродуктивные территории, на которых в течение нескольких столетий нарушается процесс естественного восстановления лесов [1].

Вследствие этого увеличиваются требования к точности оценок пройденных огнем площадях лесных насаждений, каковые сейчас оперативно отслеживаются с применением космических снимков [2, 3]. Важным нюансом тематического картирования гарей согласно данным дистанционного зондирования кроме этого есть эмиссии биомассы углерода и оценка лесов в следствии пожаров [4, 5, 6].

В связи с нарушением пространственной структуры лесного фонда, неоднородностью рельефа и труднодоступностью отдельных площадей картирование громадных территорий гарей классическими способами представляет собой непростую задачу. В этом случае действенным ответом при дистанционной оценке площадей степени и гарей повреждения растительного покрова по окончании лесного пожара есть применение индексов, взятых с разновременных снимков спутника Landsat.

Бессчётные работы в этом направлении подтвердили значимость применения индексов, взятых на базе комбинирования видимого ближнего и красного инфракрасного спектральных каналов. Самый применяемым при таких оценках есть нормализованный разностный индекс растительности NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) [7, 8, 9].

Резкие колебания в вегетационном цикле растительности, вызванные пожарами и засухой, довольно часто приводят к аномальным траекториям их роста, что подтверждается мониторингом серии разновременных данных NDVI, взятых на снимках радиометра MODIS [10,11]. При изучении последствий пожаров на выявления границ и природные экосистемы гарей кроме этого широкое использование находит нормализованный индекс гарей (NBR — Normalized Burn Ratio) [12, 13].

Большинством исследователей отмечается высокая степень корреляции индексов NBR и NDVI с данными полевых тестовых участков на нарушенных пожарами территориях. Как мы знаем, что индекс NBR обширно употребляется в практической деятельности лесной работы США для оценки степени повреждения растительных экосистем от лесных пожаров [14].

Степень повреждения лесных экосистем огнем кроме этого оценивается исследователями по-различному. В Российской Федерации самый применяемой есть методика оценки последствий пожаров, предложенная проф. Мелеховым (1948) [15], и адаптированная Министерством РФ по делам гражданской обороны, ликвидации последствий и чрезвычайным ситуациям стихийных бедствий [16].

Степень повреждения по данной методике оценивается по числу отпавших деревьев и понижению запаса лесного насаждения по окончании пожара.

Цель работы пребывала в оценке и изучении индексов NDVI и NBR при мониторинге площадей лесных гарей в Республике Марий Эл 1972 и 2010 гг. по космическим снимкам Landsat в комплексных пакетах ENVI-4.8 и ArCGIS-10.

МЕТОДИКА ИЗУЧЕНИЙ

Для степени повреждения и изучения границ древостоев пожарами 2010 г. были совершены полевые работы на протяжении вегетационного периода 2010 и 2011 гг. на территории Килемарского, Юринского, Кокшайского, Куярского, Моркинского и Волжского лесничеств Республики Марий Эл. Оценка гарей по степени повреждения растительности на местности проводилась по следующей шкале: не сильный (I степень), умеренная (II–III) и сильная (IV–V) [16]. .

Эмпирические эти для оценки точности тематического картирования получались методом закладки тестовых полевых участков на исследуемой территории. Помимо этого, для этих целей употреблялись существующие картографические и лесоустроительные материалы.

В качестве главного материала для тематического картирования изучаемой местности употреблялись разновременные мультиспектральные спутниковые снимки Landsat MSS, TM и EMS+ с пространственным разрешением 30 и 60 м, имеющие минимальный облачный покров и атмосферную дымку. Снимки прошли обычный уровень 1G геометрической и радиометрической калибровки.

Для создания однородных изображений на территорию Марий Эл для всех снимков Landsat кроме этого была совершена атмосферная коррекция в модуле FLAASH и линейное спектральное выравнивание изображений в программном комплексе ENVI-4.8. На базе мультиспектральных снимков Landsat (табл. 1), взятых за период с 2001 по 2011 гг. (zone 38N, zone 39N_WGS84), были созданы две бесшовные мозаики на исследуемую территорию за 2001 и 2011 гг.

Таблица 1

Черта спутниковых снимков Landsat, применяемых для бесшовной мозаики двух тематических карт 2001 и 2011 гг. на территорию Марий Эл

Спутник Покрытие Время съемки Облачность
Landsat 7 ЕТМ+ Path 172, Row 21 Август 2011 Отсутствует
Landsat 7 ЕТМ+ Path 172, Row 20 Июнь 2011 Отсутствует
Landsat 7 ЕТМ+ Path 171, Row 21 Июнь 2011 10%
Landsat 5 ТМ Path 171, Row 20 Июль 2011 Отсутствует
Landsat 5 ТМ Path 174, Row 20 Август 2011 Отсутствует
Landsat 7 ЕТМ+ Path 172, Row 21 Май 2001 Отсутствует
Landsat 7 ЕТМ+ Path 172, Row 20 Май 2001 Отсутствует
Landsat 7 ЕТМ+ Path 171, Row 20 Июнь 2001 Отсутствует
Landsat 7 ЕТМ+ Path 171, Row 21 Август 2001 10%
Landsat 7 ЕТМ+ Path 174, Row 20 Август 2001 10%

Бесшовная мозаика спутниковых снимков Landsat MSS 1973 и 1975 гг. была создана для изучения пожаров прошлых лет (рис. 1) на изучаемую территорию. Для данной цели нами был использован индекс NDVI (рис.

2) и архивные лесоустроительные материалы на изучаемую территорию, пороговые значения которого, характеризующих степень нарушенности древостоев лесными пожарами, были приняты как у других авторов [17, 18].

Рис.1. Мозаика изображений спутника Landsat MSS 1973 и 1975 гг. на территорию Марий Эл Рис. 2. Участки гарей 1972 г. на территории Юринского лесничества Марий Эл: а) на снимке Landsat MSS в псевдоцветах (синтез инфракрасной зоны и красной спектра), б) на карте NDVI, взятой на базе мозаики снимков Landsat MSS 1973–1975 гг.

Для оценки лесных гарей в работе употреблялся нормализованный индекс гарей (NBR — Normalized Burn Ratio), что является разностью спектральных отражений в ближнем и коротковолновом инфракрасных каналах, нормализованную на их сумму:

NBR=ТМ4-ТМ7/ТМ4+ТМ7,

где ТМ4 и ТМ7 — спектральные значения двух каналов спутника Landsat в диапазоне (0,75–0,90 мкм) и (2,09–2,35 мкм) соответственно.

Предпосылкой для применения этого индекса при оценках гарей есть сопоставление отражений от неповрежденной и пройденной огнем растительности. Ближний инфракрасный 4 спектральный канал спутникового радиометрического сенсора чувствителен к структуре клеток растительности, тогда как 7 канал чувствителен к влажности растений и имеет тенденцию к повышению на гарях и открытых участках [19, 20]. Отличие между этими двумя спектральными каналами показывает хорошие статистические оценки лесных пожаров площадью более чем 200 га [21, 22].

Для определения количественной оценки степени повреждения территории лесными пожарами использовался разностной индекс гарей ?NBR, что вычислялся на основании разности индексов NBR, взятых на снимках Landsat ETM+ 2001 и 2011 гг. (до и по окончании пожаров 2010 г.). Для взятых тематических карт на базе индекса гарей NBR были использованы мозаики 2001 и 2011 гг. мультиспектральных спутниковых снимков Landsat для территории Марий Эл, на базе которых взята базисная тематическая карта разностного индекса гарей ?NBR (рис. 3).

Рис. 3. Тематическое изображение территории республики Марий Эл, полученное на базе разностного индекса ?NBR

В будущем для этого изображения в пакете ENVI-4.8,была совершена неуправляемая классификация способом ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique), что разрешило выяснить степень повреждения и точные контуры древостоя пожарами. На рис. 4 продемонстрирована тематическая карта Марий Эл на 10 классов наземного покрова, полученная в следствии классификации.

На карте прекрасно видны большие очаги гарей 2010 г. (красным цветом).

Рис. 4. Тематическая карта территории Марий Эл для 10 классов наземного покрова, полученная способом классификации ISODATA

Из взятого изображения тематической карты наземного покрова в модуле «Mask build» пакета ENVI-4.8, был выделен растровый слой «Гари 2010 г». Для этого растрового слоя кроме этого была применена неуправляемая классификация ISODATA, которая разрешила скорректировать площади гарей в Республике Марий Эл. Сложность

Рис. 5. Фрагмент тематического слоя «Гари 2010» территории Килемарского лесничества Республики Марий Эл с двумя обобщенными классами гарей (белый цвет — ненарушенный лесной покров)

в определении участков гарей различной степени повреждения на снимках Landsat в связи со смешением пикселей смежных классов снижает точность совершённых работ, и повышает неопределённость изучений. Вследствие этого на взятом тематическом слое пять классов гарей по степени повреждения огнем были объединены в два главных:

  • Класс 1 — Древостой I и II и III степени повреждения.
  • Класс 2 — Древостой IV и V степени повреждения (рис. 5).

Растровый слой гарей 1 и 2 класса был преобразован в векторный (shape) формат в программном комплексе ENVI-4.8. Предстоящая работа по анализу площади гарей была совершена в пакете ArсGis-10.

Валидация снова взятых тематических карт была выполнена с применением официальных информации о горимости лесов за пожароопасный период 2010 г., данных полевых изучений гарей коллектива ЦУДМЛ (Центра дистанционного мониторинга и устойчивого управления лесов) и сравнительный анализ снимков Landsat со снимками большого разрешения RapidEye, купленных у компании «Совзонд». Снова полученные эти по лесным гарям сравнивались с интернациональной базой данных и пожарной информационной совокупностью для управления природными ресурсами (The Fire Information for Resource Management System, FIRMS), созданной в Университете штата Мэриленд и поддерживаемой Национальным агентством США по исследованию и аэронавтике космического пространства (NASA).

Совокупность разрешает приобретать своевременную данные о расположении пожаров (hotspots), как центров пикселей 1х1 км на базе автоматического регистрирования большого отражения в тепловых каналах спектра солнечного излучения снимков с камеры MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). В работе для валидации использован слой участков FIRMS возгораний лесного покрова на территорию Республики Марий Эл за период В первую очередь мая по финиш сентября 2010 г. (рис. 6).

Рис. 6. Векторный слой участки возгораний (hotspots) согласно данным FIRMS 2010 г. на территорию Республики Марий Эл

Пошаговая оценка точности классификации проводилась на базе расчета коэффициентов матрицы различий (Confusion Matrix) и коэффициента Каппа (Kappa Index) [23], каковые самый применяемы в современной научной литературе.

Данные исследований

По окончании проведения всех работ в комплексных пакетах ENVI-4.8 и ArcGis-10 была взята тематическая карта распределения лесных гарей 1972 и 2010 гг. и вычислены их площади для территории Республики Марий Эл (рис. 7, 8).

Рис. 7. Распределение главных площадей лесных гарей в Республике Марий Эл по двум классам в зависимости от степени повреждения Рис. 8. Площади лесных гарей 1972 и 2010 гг. на территории Марий Эл

По нашим расчетам площадь лесных гарей 1972 г. составила 212,3 тыс. га, что на 12% выше официальных данных (180 тыс. га) [24]. В 2010 г. площадь гарей согласно данным, взятым на базе снимков Landsat, составила 100,2 тыс. га, что на 28% выше данных (72,8 тыс. га) министерства лесного хозяйства Республики Марий Эл [25]. Наряду с этим по степени повреждения лесных насаждений пожарами эти площади распределялись следующим образом: I класс — 57,4 тыс. га и II класс — 42,8 тыс. га.

Площади, повторно пройденные огнем в 2010 гг., составили 34228,1 га.

Точность совершённой оценки площадей лесных гарей 1972 и 2010 гг. и взятых тематических карт подтверждается высоким значением коэффициента Каппа (0,9). Помимо этого, как видно из рис. 9 распределение точек распространения огня (чёрные пятна, hotspots) полностью сходится с снова взятыми контурами гарей 2010 г.

Рис. 9. Распределение hotspots (точки распространения огня — чёрным цветом) на территории лесных гарей Килемарского лесничества Республики Марий Эл. Белый фон на рисунке представляет собой неповрежденные огнем участки лесного фонда

Анализ распределения гарей по исследуемой территории Марий Эл продемонстрировал, что главная часть площади лесных пожаров 1972 и 2010 гг. пришлась на хвойные насаждения республики. Подобная обстановка повторилась в пожароопасный сезон 2010 г. Как видно из рисунка 10 в 2010 г. повторно (по окончании пожаров 1972 г.) выгорели сосновые насаждения в центральной и северо-западной части Марий Эл. В 2010 г. большой степени кроме этого пострадали сосновые лесные культуры, созданные в Республике по окончании пожаров 1972 г.

Рис. 10. Распределение пожаров 1972 и 2010 гг. на тематической карте по двум главным классам растительного Республики Марий Эл

ВЫВОДЫ

Оценка точности взятых данных площадей гарей на базе полевых независимых источников и исследований говорит о высокой их верности и достоверности выбора применённых индексов. Тематическое картирование, генерализация и векторизация полигонов гарей 1972 и 2010 гг. на спутниковых снимках проводилась машинально в ГИС среде на базе нормализованного вегетационного индекса NDVI и разностного индекса гарей ?NBR, что разрешило исключить субъективность при оценке взятых результатов. Изучения продемонстрировали высокую важность данных спектрорадиометра среднего разрешения Landsat и современных программных геоинформационных комплексов ENVI-4.8 и ArСGIS-10 с целью проведения дистанционного мониторинга нарушенности земель лесного фонда пожарами.

Площадь лесных гарей на территории Марий Эл согласно данным изучений составила в 1972 г. — 212,3 тыс. га и 100,2 тыс. га в 2010 г. Совмещение тематических карт гарей 1972 и 2010 гг. продемонстрировало, что лесные пожары 2010 г. в значительной мере затронули те же лесные территории Марий Эл, каковые стали жертвами пожаров в 1972 г.

Работа выполнена в рамках федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы соглашение № 14.B37.21.1245 Минобразования РФ «прогнозирование состояния и Дистанционный мониторинг лесных насаждений по спутниковым снимкам» и науки и Министерства тематического плана образования РФ.

 ПЕРЕЧЕНЬ ЛИТЕРАТУРЫ

  1. Швиденко, А.З. Влияние природных пожаров в Российской Федерации 1998-2010 гг. на экосистемы и глобальный углеродный бюджет /А.З. Швиденко, Д.Г. Щепащенко, Е.А. Ваганов, А.И. Сухинин, Ш.Ш. Максютов, И. МкКаллум, И.П. Лакида // География. –  2011. – № 4(441).– pp. 544-548.
  2. Курбанов, Э.А. Дистанционный мониторинг динамики нарушений лесного покрова, лесовосстановления и лесовозобновления в Марийском Заволжье / Э.А. Курбанов, Т.В. Нуреева, О.Н. Воробьев, А.В. Губаев, С.А. Лежнин, Т.Ф. Мифтахов, С.А. Незамаев, Ю.А. Полевщикова // Вестник МарГТУ. – Йошкар-Ола: Марийский национальный технический университет. – 2011. – № 3.– С. 17-24.
  3. Барталев, С.А. Оценка площади пожаров на базе комплексирования спутниковых данных разного пространственного разрешения MODIS и Landsat-TM/ETM+/ С.А. Барталев, В.А. Егоров, В.Ю. Ефремов, Е.А. Лупян, Ф.В. Стыценко, Е.В. Флитман // Современные неприятности дистанционного зондирования Почвы из космоса. – 2012. – № 2. – Т.9. – С. 343-351.
  4. Hall, R.J. Modelling forest stand structure attributes using Landsat ETM+ data: application to mapping of aboveground biomass and stand volume/ R.J. Hall, R.S. Skakun, E.J. Arsenault, B.S. Case // Forest Ecology and Management. – 2006. – № 225. – P. 378–390.
  5. Krankina, O.N. Carbon stores, thinks, and sources in forests of northwestern Russia: can we reconcile forest inventories with remote sensing results?/ O.N. Krankina, M.E. Harmon, W.B. Cohen, D.R. Oetter, O.Zyrina, M.V.Duane// Climatic change. – 2004. – № 67. – P. 257–272.
  6. Курбанов, Э.А. Оценка зарастания земель запаса Республики Марий Эл лесной растительностью по спутниковым снимкам / Э.А. Курбанов, О.Н. Воробьёв, А.В. Губаев, С.А. Лежнин, С.А. Незамаев, Т.А. Александрова // Вестник МарГТУ. – Йошкар-Ола: МарГТУ. – 2010. – № 2(9).– С. 14-20.
  7. Escuin, S. Fire severity assessment by using NBR (Normalized Burn Ratio) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) derived from LANDSAT TM/ETM images/ S. Escuin, R. Navarro, P. Fernandez // International Journal of Remote Sensing. – 2008. – № 29.– pp. 1053-1073.
  8. Hudak, A.T. The relationship of multispectral satellite imagery to immediate fire effects/ A.T. Hudak, P. Morgan, B.M.J Smith, S.A. Lewis, L.B. Lentile, P.R. Robichaud, J.T. Clark, R.A. McKinley // Journal of Fire Ecology. – 2007. – № 3.– pp. 64-90.
  9. Jose, R.R.L. Using MODIS-NDVI for the Modeling of Post-Wildfire Vegetation Response as a Function of Environmental Conditions and Pre-Fire Restoration Treatments / R.R.L. Jose, W.J.D. van Leeuwen, G.M. Casady// Remote sensing. – 2012.  – № 4.– pp. 598-621.
  1. van Leeuwen, W.J.D. Monitoring the effects of forest restoration treatments on post-fire vegetation recovery with MODIS multitemporal data/ W.J.D. van Leeuwen // Sensors. – 2008. – № 8.– pp. 2017–2042.
  2. Chuvieco, E. Assessment of different spectral indices in the red-near-infrared spectral domain for burned land discrimination / E. Chuvieco, M.P. Martin, A. Palacious // International Journal of Remote Sensing. – 2002. – № 23.– pp. 5103–5110.
  3. Key, C.H. Remote Sensing Measure of Severity: The Normalized Burn Ratio / C.H. Key, N.C. Benson // FIREMON Landscape Assessment (LA) V4 Sampling and Analysis Methods. – 2004. – pp. LA1-16.
  4. Howard, S.M. An evaluation of Gap-Filled Landsat SLC-Off imagery for wildland fire burn severity mapping / S.M. Howard, M.L. Lacasse // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. – 2004. – № 70. – pp. 877–879.
  1. Rollins, M.G. LANDFIRE: a nationally consistent vegetation, wildland fire, and fuel assessment/ M.G. Rollins// International Journal of Wildland Fire. – 2009. – № 18.– pp. 235–249.
  2. Мелехов, И.С. Влияние пожаров на лес / И.С. Мелехов // М.-Л.: Гослестехиздат. – 1948. – 126 p.
  3. Методика оценки последствий лесных пожаров. Сборник методик по прогнозированию вероятных аварий, трагедий, стихийных бедствий в РСЧС (книга 2). – М.: МЧС России, 1994 г. –11 с.
  4. Martin, M.P. Mapping and evaluation of burned land from multitemporal analysis of AVHRR NDVI images / M.P. Martin, E. Chuvieco // Advanced in Remote Sensing. – 1995. – №  3(4). –  pp. 7–13.
  5. Leon, J.R.R. Using MODIS-NDVI for the modeling of post-wildfire vegetation response as a function of  environmental conditions and pre-fire restoration treatments / J.R.R. Leon, J.D.V.L Willem, G.M. Casady / Remote Sensing. – 2012. – № 4. – pp. 598-621.
  6. Key, C.H. Ecological and sampling constraints on defining landscape fire severity / C.H. Key // Fire Ecology. – 2006. – № 2. – pp. 34-59.
  7. Cansler, C.A. How Robust Are Burn Severity Indices When Applied in a New Region? Evaluation of Alternate Field-Based and Remote-Sensing Methods /C.A. Cansler, D. McKenzie //Remote sensing. – 2012. – № 4. – pp. 465-483.
  1. Cocke, A.E. Comparison of burn severity assessments using differenced normalized burn ratio and ground data/ A.E. Cocke, P.Z. Fule, J.E. Crouse// International Journal of Wildland Fire. – 2005. – № 14,–189-98.
  2. Loboda, T. Regionally adaptable dNBR-based algorithm for burned area mapping from MODIS data / T. Loboda, K.J. O’Neal, I. Csiszar// Remote Sensing of the Environment. – – № 109(4).– pp. 429-442.
  3. Губаев, А.В. Классификация наземного покрова Среднего Поволжья по спутниковым снимкам среднего разрешения / А. В. Губаев, Э. А. Курбанов, О. Н. Воробьев, С. А. Лежнин, Ю.А. Полевщикова // Лесные экосистемы в условиях трансформации климата: дистанционный мониторинг и биологическая продуктивность: материалы международного научно-практического семинара [Электронный ресурс]. – Йошкар-Ола: МарГТУ, 2011. – С.7-19. URL: http://csfm.marstu.net/publications.html
  4. Неприятности ликвидации последствий лесных пожаров 1972 г. в Марийской АССР/ Сборник выступлений и докладов на выездном совещании секции лесного хозяйства и лесной индустрии научного совета МВ и ССО СССР, проходившем в Йошкар-Оле с 16 по 21 сентября 1974 г. // Марийское Книжное издательство, Йошкар-Ола. – 1976 г. – 143 с.
  1. Республиканская целевая программа «Лесовосстановление гарей 2010 года на 2011-2016 годы». Утверждена распоряжением Правительства Республики Марий Эл от 18 марта 2011 г. № 80. – 11 с.

Лесной коп!!! Первое Золото сезона и немного Царей


Подобранные по важим запросам, статьи по теме: