Моніторинг хвойних лісів з використанням даних дистанційного зондування (на прикладі Тухлянського лісгоспу)

Abstract

Метою роботи є розгляд стану хвойних лісів Тухлянського лісгоспу Прикарпатського регіону. Зміни земельного покриву, забруднення повітря, води та ґрунтів, погіршення їх якості, втрати біологічного різноманіття лісових екосистем відбуваються на регіональному та глобальному рівнях. Зміни клімату, підвищення температури та зменшення кількості опадів провокують розвиток шкідників, що найпоширеніші саме в хвойних лісах. Технології дистанційного зондування дають змогу створювати системи моніторингу лісів, зокрема визначення структури насаджень, виявлення змін у лісах через вплив пожеж, вирубок, екологічних проблем, зокрема засихання лісів. Методика виявлення змін у лісах ґрунтується на використанні космічних зображень високого просторового розрізнення, а для ідентифікації здорової, засохлої й частково пошкодженої засиханням хвойної рослинності на тестових ділянках – на опрацюванні знімків, отриманих з безпілотних літальних апаратів. Результатом дослідження є зображення, отримане методом контрольованої класифікації. Точність класифікації залежить від правильного вибору сигнатур, для чого і слугують знімки з БПЛА. Наукова новизна та практична значущість. Запропоновано методику для ідентифікації різних станів хвойних лісів із використанням методу контрольованої класифікації за алгоритмом максимальної вірогідності. Принциповим для виконання завдання є вибір сигнатур класів. Методика може бути застосована у різних структурах лісового господарства.

The purpose of the work is to consider the state of coniferous forests of the Tukhlyanske forestry of the Precarpathian region. Changes in land cover, pollution of air, water and soil, and deterioration of their quality, loss of biological diversity occur for forest ecosystems at the regional and global levels. Climate change, rising temperatures and declining rainfall are provoking the development of pests that are most common in coniferous forests. Remote sensing technologies allow to create forest monitoring systems, including determination of plantation structure, detection of changes in forests due to fires, deforestation, environmental problems, in particular forest drying. The method of detecting changes in forests is based on the use of high-resolution space imagery and on the processing of images obtained from unmanned aerial vehicles to identify healthy, dried and partially damaged by drying conifers in test areas. The result of the study is an image obtained by the method of controlled classification. The accuracy of the classification depends on the choice of signatures, and for that the UAV images are used. Scientific novelty and practical significance. A method for the identification of different states of coniferous forests using the method of controlled classification by the algorithm of maximum probability is proposed. The choice of class signatures is fundamental to solving the problem. The technique can be applied in various structures of forestry.