Перевод

GIM international
May 2005, Volume 19, issue 5
Всемирный журнал по вопросам геоматики
Май 2005, подшивка 19, номер 5
Стр. 69-71
Оценка лесных площадей и обнаружение лесных пожаров с помощью ГИС
Мониторинг лесов в Японии
Лесные пожары, незаконная вырубка лесов, восстановление истощенных
почв и управление водоразделом – это проблемы, с которыми сталкиваются
во всем мире. Их мониторинг осуществляется с помощью современных
технологий, включающих наблюдение за поверхностью Земли из космоса,
программное обеспечение для обработки снимков, ГИС и общие IT. Автор
предлагает обзор мероприятий, проводимых в Японии для оценки лесных
площадей и обнаружения лесных пожаров.
Эта статья является переведенной и измененной версией статьи, опубликованной в июле 2004 года
в журнале The Journal of Survey.
Доктор Харуо Савада, Исследовательский Институт лесного хозяйства и лесопродуктов,
Япония.
(Dr Haruo Sawada, Forestry and Forest Products Research Institute, Japan)
Для реализации поставки натуральной хвойной древесины, необходимой для местных
общин в Японии, необходимы данные о структурных параметрах лесов. Однако, служба
информации Агентства по лесному хозяйству Японии располагает очень ограниченными
сведениями. Обработка аэроснимков – процесс трудоемкий. Поэтому космические снимки
(Landsat TM и ETM), объединенные с данными наземной съемки, применялись при оценке
площадей лесов в трех областях Японии: Аомори, Кисо и Акита, которые, прежде всего,
известны своими красивыми хвойными лесами. Они очень важны для поддержки местной
промышленности.
Оценка лесных площадей
Данные о распределении лесных площадей можно получить с космических снимков,
используя статистический метод разложения по моделям (PDM англ). С помощью этого
метода можно получить точную информацию о структуре леса. Предполагается, что
каждый пиксель включает компоненты, коэффициент которых может быть подсчитан. В
случае с территориями, покрытыми хвойным лесом, к этим показателям относятся
хвойные деревья, широколиственные деревья, почва и тень (Рисунок 1 и 2). Благодаря
методу PDM снижается влияние топографических особенностей, даже в смешанных
горных лесах Японии. Площадь, покрытая лесами, в каждом пикселе подсчитывается
путем сравнения параметров PDM с данными наземного контроля, полученными по
результатам наземных съемок. Именно таким способом была составлена диаграмма
распределения лесных площадей (Рисунок 3). Точность увеличивается пропорционально
объему имеющихся данных наземных съемок. Наиболее точными являются снимки,
сделанные весной.
ГИС важен для того, чтобы этот метод заработал на практике.
ГИС позволяет:
 выделить природные границы лесов на карте управления лесами

вычислить фактический объем поставок леса путем сравнения угла наклона,
расстояний от дороги и другой ГИС-информации с нормативными
положениями, установленными для лесного хозяйства
 подсчитать фактическую площадь лесов для лесного хозяйства каждой
области.
Таким образом, и ГИС, и включение метода PDM в комплект программного обеспечения
по обработке снимков дистанционного зондирования являются составляющими успешной
реализации этого процесса.
Рисунок 1. Вычисление коэффициента стандартных моделей пикселя Landsat TM с
помощью метода разложения по моделям (PDM).
 Спектральная модель пикселя Landsat TM.
 Разложение по моделям (Landsat TM). Стандартная модель: почва (красный),
растительность (зеленый), вода (синий).
 Вычисление коэффициента стандартных моделей пикселя.
Рисунок 2. Синтезированные снимки в цвете, полученные по результатам PDM:
красный, зеленый и синий цвета обозначают соответственно почву, широколиственные
деревья и хвойные деревья; черные линии показывают границы лесных массивов.
Рисунок 3. На диаграмме распределения лесных площадей показано увеличение
коэффициента природных лесов пропорционально расстоянию от дороги; средний
показатель площади хвойных лесов снижается при расстоянии свыше 200м от дороги,
проложенной для ведения заготовок хвойной древесины.
Диаграмма: слева - средняя площадь лесонасаждения (33/га), справа - коэффициент
природного леса, внизу - расстояние от дороги (м).
Мониторинг пожаров
Лесные пожары, особенно вызванные El Nino и необычно долгими засухами, являются
острой проблемой при управлении лесами в Азии. Крупные лесные пожары 1997 и 1998
г.г. в Юго-восточной Азии не только повлияли на экосистему лесов, но также угрожали
здоровью населении. Задымленность была настолько сильной, что жизнь людей в
близлежащих районах подвергалась опасности. Риск пожара можно разделить на три
категории:
 риск начала пожара
 риск распространения пожара
 борьба с пожаром.
Риск начала пожара, главным образом, сопряжен с деятельностью человека, в то время как
борьба с пожаром во многом зависит от возможности доступа к нему. ГИС может
обеспечить необходимой информацией в обоих случаях. При распространении пожара
требуются сведения о состоянии растительности (сухая / влажная); эту информацию
может предоставить дистанционное зондирование. Оценка риска распространения пожара
дает важную информацию о первоочередных задачах в борьбе с пожаром на начальном
этапе. Во время больших лесных пожаров в 1997 и 1998 г.г. трудно было выделить
приоритетные действия в борьбе с пожарами, так как в один день их случались сотни.
Система обнаружения пожаров
В 1996 году мы начали разрабатывать систему обнаружения лесных пожаров в режиме,
близком к реальному времени, в Богоре, Индонезия, в рамках проекта по управлению
мероприятиями по предупреждению лесных пожаров Японского агентства по
международному сотрудничеству (JICA). В качестве основных источников данных мы
использовали
данные
NOAA-AVHRR,
данные
японского
геостационарного
метеорологического спутника (GMS) и DMSP (программа защиты метеорологического
спутника). Система должна была утром отправлять в подразделения по борьбе с пожарами
информацию о неконтролируемых возгораниях, записанных в ночное время.
Формирование изображения, уменьшение системного шума и геометрическая
корректировка применяются к полученным данным. «Горячие» точки идентифицируются
как очаги пожаров по данным NOAA-AVHRR, а новые световые пятна определяются по
снимкам DMSP путем исключения стабильных световых пятен, представляющих,
например, города (Рисунок 4). При определении очагов пожаров по снимкам NOAAAVHRR возможно небольшое число ошибок, поскольку в ночное время используется
тепловой канал. «Горячие» точки и новые световые пятна наносятся на карту, которая
автоматически отсылается на веб-сайт (www.affrc.go.jp/ANDES/). Их место расположение
в координатах широты и долготы по электронной почте отправляется пожарным.
Рисунок 4. Скопление горячих точек, полученное по данным NOAA в ночное время и со
снимка GMS утром: облака (белые) и дым (желтый) четко видны, направление ветра
определяется по направлению дыма.
Сеть с высокой пропускной способностью
Наличие сети с высокой пропускной способностью, среди прочего, важно для получения
необработанных данных дистанционного зондирования из других стран. Нами получено
разрешение от консорциума Расширенная Азиатско-Тихоокеанская сеть (APAN) на
передачу больших объемов данных дистанционного зондирования через их сеть.
Компьютерный центр сельского хозяйства, лесного хозяйства и рыбоохраны (CCAFF)
установил систему прямого приема MODIS в Цукуба в 1999 году, а также систему связи с
сервером данных MODIS в Азиатском институте технологии (AIT) в Таиланде. Снимки
MODIS с разрешением на местности 250м используются как для мониторинга состояния
лесов во всем мире, так и в отдельных регионах каждые 8-16 дней.
Биографические данные автора.
Доктор Харуо Савада имеет докторскую степень Токийского университета в области
сельского хозяйства . Является ведущим координатором научно-исследовательских работ,
связанных с международной деятельностью и изучением окружающей среды, Научноисследовательского института лесопродуктов (FFPRI), Цукуба, Япония, насчитывающего
в своем штате 450 научных сотрудников. В качестве эксперта в области информатики
участвовал во многих международных проектах JICA. С 1978 года принимал участие в
разработке различных методологий для управления лесами с использованием
дистанционного зондирования из космоса и ГИС.
Доктор Харуо Савада, Научно-исследовательский институт лесного хозяйства и
лесопродуктов (FFPRI), 1 Мацуносато, Цукуба, Ибараки, 305-8687 Япония, e-mail:
sawada.h@ffpri.affrc.go.jp.
Dr Haruo Sawada, Forestry and Forest Products Research Institute (FFPRI), 1 Matsunosato,
Tsukuba, Ibaraki, 305-8687 Japan, e-mail: sawada.h@ffpri.affrc.go.jp.