Изучение изменения растительного покрова заповедника «Кологривский лес» по материалам дистанционного зондирования земли

Лебедев, А.В. Изучение изменения растительного покрова заповедника «Кологривский лес» по материалам дистанционного зондирования Земли / А.В. Лебедев. – DOI 10.24419/LHI.2304-3083.2020.2.04. – Текст : электронный // Лесохоз. информ. : электрон. сетевой журн. – 2020. – № 2. – С. 43–53. URL:

Г осударственный природный заповедник «Кологривский лес» им. М.Г. Синицына был создан в 2006 г. на территории Костромской обл. Заповедник состоит из двух участков: Кологривского и Мантуровского. В разные годы значительные площади, позднее вошедшие в состав заповедника, были пройдены рубками и лесными пожарами. Одним из основных направлений научной деятельности на территории заповедника является изучение изменений растительного покрова на участках, использовавшихся для хозяйственной деятельности. Мониторинг биоразнообразия лесов должен обеспечивать оценку его текущего состояния, анализ и прогноз возможных изменений на фоне естественных процессов и под влиянием антропогенных факторов [1].

Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) позволяет получать объективную информацию о состоянии растительного покрова. В лесном хозяйстве данные ДЗЗ и результаты их тематической обработки нашли широкое применение в картографировании земель лесного фонда, определении породного состава лесов, изучении негативных процессов, воздействующих на лесные массивы (вредители и болезни, лесные пожары и т.д.) [2]. В области решения задач дистанционного тематического мониторинга наибольшую популярность получили снимки с космических аппаратов Landsat. Массовое использование космических снимков с этих аппаратов основано на доступности информации, относительно высокой частоте повторного получения данных, наличии нескольких спектральных диапазонов съемки и широкой полосы обзора [3].

Цель работы – изучение изменения растительного покрова территории государственного природного заповедника «Кологривский лес» по материалам дистанционного зондирования Земли. В ходе исследований решали следующие задачи : 1) оценить интенсивность хозяйственного воздействия на территорию; 2) провести тематическое дешифрирование данных спутниковых снимков Landsat; 3) описать динамику растительного покрова за более чем 35-летний период.

Материалы и методы. Материалами для исследования послужили данные со спутников с 1973 по 2011 г. Изображения получены из открытых источников (Геологическая служба США). Для отбора снимков применяли следующие критерии: изображения получены в течение вегетационного периода (с мая по сентябрь) в светлое время суток; облачность – менее 10%. Информация об использованных сценах приведена в табл. 1. Работу с географически привязанными данными осуществляли через интерфейс QGIS 2.8, интерфейс Python 3.2.1 с применением библиотеки GDAL2.0.

Классификация объектов на снимках проведена по 5-ти классам: 1 – темнохвойные леса, 2 – светлохвойные леса, 3 – лиственные леса, 4 – открытые участки (гари, вырубки, поля, луга и т.д.), 5 – водные объекты. Тематическое дешифрирование осуществлялось для сцен LT51750191984177XXX02 (1984 г.) и LT51750192011235KIS01 (2011 г.). Обучающая выборка формировалась с привлечением данных

Таблица 1. Перечень используемых сцен Landsat

Дата и время Сцена Сенсор Спутник 28.05.1973 | 07:52:20 LM11900191973148FAK03 MSS Landsat 1 07.05.1975 | 07:28:28 LM21880191975127AAA05 MSS Landsat 2 08.05.1975 | 07:34:32 LM21890191975128AAA04 MSS Landsat 2 25.06.1984 | 07:38:09 LT51750191984177XXX02 TM Landsat 5 08.07.1989 | 07:49:23 LT41760191989189XXX04 TM Landsat 4 02.06.1993 | 07:32:15 LT51750191993153KIS00 TM Landsat 5 23.08.2011 | 07:58:29 LT51750192011235KIS01 TM Landsat 5 натурных обследований лесотаксационных выде-лов на территории заповедника «Кологривский лес» с 2014 по 2018 г. Для сцены 1984 г. выборка была сформирована с привлечением данных постоянных пробных площадей памятника природы (до 2006 г.) «Кологривский лес» и материалов лесоустройства Кологривского лесничества Костромской обл. Отнесение участков к классам темнохвойные, светлохвойные или лиственные леса проводилось по спектральным характеристикам крон верхнего яруса насаждений. В качестве признакового описания объектов в выборке использовались значения растров из каналов с 1-го по 7-й [4].

Анализ данных. Исходная выборка для каждой сцены сначала проверялась на наличие выбросов, а в дальнейшем подразделялась на обучающую и тестовую в соотношении 7:3. На первой выборке проводилось обучение классификаторов, а на тестовой – оценка их качества. Анализ данных осуществлялся с использованием Python 3.7 и библиотек Scikit-learn 0.20.2, CatBoost 0.12.2. Наилучшее решение выбиралось среди следующих алгоритмов: логистическая регрессия (Logistic Regression), линейный дискриминантный анализ (Linear Discriminant Analysis), квадратичный дискриминантный анализ (Quadratic Discriminant Analysis), случайный лес (RandomForest), градиентный бустинг над решающими деревьями (Gradient Boosting), CatBoost – реализация градиентного бустинга от Yandex [5], k-ближайших соседей (KNN), мультиномиальный наивный байес (Multinomial Naive Bayes), гауссовский наивный байес (Gaussian Naive Bayes), метод опорных векторов (C-Support Vector Classification). В табл. 2 приведены метрики качества (macro average) на тестовых выборках.

Наилучшее качество классификации было достигнуто при применении алгоритмов RandomForest и CatBoost. Для сцены 1984 г. F-мера при использовании RandomForest и CatBoost оказалась одинаковой – 0,968. Для сцены 2011 г. F-мера с использованием RandomForest составила 0,957, а CatBoost – 0,952. В качестве итоговой модели классификатора был выбран RandomForest (1984 г. – Cohen’s kappa = 0,932; 2011 г. – Cohen’s kappa = 0,923). Матрица ошибок для тестовых выборок приведена в табл. 3.

В последнее время одним из наиболее распространенных при классификации объектов на аэро- и космических снимках является алгоритм RandomForest. Например, как элемент методики он используется при решении задач определения и картирования запасов фитомассы [6] и классов бонитета [7] на основе спутниковых

Таблица 2. Метрики качества (macro average) классификаторов на тестовых выборках

Алгоритм	Снимки
	1984 г.			2011 г.
	Точность	Полнота	F-мера	Точность	Полнота	F-мера
Logistic Regression	0,914	0,899	0,903	0,927	0,915	0,919
Linear Discriminant Analysis	0,913	0,882	0,894	0,925	0,908	0,914
Quadratic Discriminant Analysis	0,922	0,925	0,923	0,939	0,930	0,933
Gradient Boosting	0,964	0,965	0,965	0,952	0,945	0,948
CatBoost	0,968	0,969	0,968	0,956	0,949	0,952
KNN	0,959	0,956	0,957	0,961	0,953	0,957
RandomForest	0,968	0,968	0,968	0,961	0,953	0,957
Multinomial Naive Bayes	0,897	0,858	0,871	0,820	0,775	0,766
Gaussian Naive Bayes	0,902	0,903	0,902	0,922	0,908	0,914
C-Support Vector Classification	0,933	0,930	0,931	0,945	0,932	0,937

Таблица 3. Матрица ошибок для тестовых выборок (RandomForest)

Предсказанные ответы Истинные ответы Итого y=1 y=2 y=3 y=4 y=5 1984 г. a(x)=1 245 9 15 0 0 269 a(x)=2 2 296 0 1 0 299 a(x)=3 16 1 311 0 0 328 a(x)=4 0 0 1 115 0 116 a(x)=5 0 0 0 0 26 26 Итого 262 306 327 117 26 1038 2011 г. a(x)=1 547 6 8 0 0 561 a(x)=2 42 398 1 0 0 441 a(x)=3 18 9 334 0 0 361 a(x)=4 0 8 5 320 0 333 a(x)=5 0 0 0 0 29 29 Итого 607 421 348 320 29 1725 изображений. Однако наиболее перспективным для использования является алгоритм CatBoost.

Наибольшую важность (Feature Importance) в решении рассматриваемой задачи классификации с использованием алгоритма RandomForest имеют следующие каналы Landsat 5: 4-й (спектральный диапазон 0,75–0,90 мкм), 5-й (1,55–1,75 мкм) и 6-й (10,40–12,5 мкм). Кроме того, 7-й канал (2,09–2,35 мкм) обладает большей информативностью по сравнению с 1-м

1984 год

2011 год

Рис. 1. Информативность признаков в задаче классификации (RandomForest)

(0,45–0,515 мкм), 2-м (0,525–0,605 мкм) и 3-м (0,63–0,690 мкм) каналами. Информативность признаков представлена на рис. 1.

Результаты и обсуждение. Рассмотрим изменения растительного покрова Кологривского участка заповедника. В дореволюционные годы и в первые десятилетия после установления советской власти освоение лесов на территории, входящей в состав заповедника, осуществлялось медленными темпами. Заготовка древесины проводилась на незначительных площадях преимущественно выборочным способом (были распространены приисковые рубки). Образование не занятых древесными насаждениями участков часто было связано с действием пирогенного фактора. Например, достоверно известно, что в северо-западной части заповедника располагалась гарь 1937–1938 гг.

Промышленное освоение лесов в северной части Кологривского района (в настоящее время Кологривский участок заповедника) Костромской обл. началось сразу после окончания Великой Отечественной войны. Это способствовало развитию социально-экономической сферы, но в то же время привело к возникновению многочисленных экологических проблем. В 1949 г. был открыт первый участок Понговской (в дальнейшем Красноборской) узкоколейной железной дороги (УЖД). Она была построена с целью транспортировки древесины, заготовленной Ко-логривским леспромхозом в бассейне р. Понги, на сплавные пункты. В дальнейшем Красноборская УЖД вошла в состав Потрусовской УЖД, которая в то время была одной из крупнейших не только в Костромской обл., но и в СССР. В 1972 г. Потру-совская УЖД получила выход к железнодорожной линии широкой колеи в районе пос. Еленский, где был построен нижний склад.

Освоение лесных массивов сопровождалось строительством новых лесных поселков, связанных с другими населенными пунктами только линиями УЖД. Например, в современных границах охранной зоны Кологривского участка заповедника в конце 1950-х гг. построили пос. Северный, где для нужд жителей были открыты магазины, клуб, школа, детский сад, установлена водонапорная башня, действовали кирпичный завод, пилорама.

Доля площади Кологривского участка заповедника, не пройденная сплошными рубками с 1963 по 1993 г., достоверно описывается следующим регрессионным уравнением:

20,419

P = 90,437|1 - exp I- —----H , R2 = 0,998,

( Ч X -1948Л где:

P – доля площади, не пройденная сплошными рубками, %;

X – год в диапазоне от 1963 до 1993.

Для расчета площади, не пройденной сплошными рубками, использовали космические снимки с 1973 по 1993 г. и лесоустроительные материалы за период с 1963 по 1993 г. Графическая визуализация уравнения представлена на рис. 2.

Максимальный объем заготовки древесины (570 тыс. м3 в год) в границах будущего заповедника пришелся на конец 1960-х гг. Затем он начал снижаться, и в начале 1970-х гг. более 70% лесосырьевой базы было исчерпано. Большинство не затронутых сплошными рубками высокопродуктивных ельников с примесью лиственных

Рис. 2. Доля площади Кологривского участка заповедника, не пройденная сплошными рубками

пород сохранилось в северо-западной части, в труднодоступных местах и вдоль малых лесных рек: Сеха, Черная, Кисть, Лондушка, Юрманга, Понга и их притоков. В 1981 г. на значительной площади на западе заповедника прошли лесные пожары. К 1993 г. лесосырьевая база была исчерпана практически полностью, движение поездов по Красноборской УЖД прекратилось, а в 1997 г. был расселен пос. Северный.

Результаты тематического дешифрирования снимков за 1984 и 2011 г. для Кологривского участка заповедника приведены на рис. 3. По состоянию на 1984 г. (рис. 3А), не пройденные сплошными рубками участки лесов узкими полосами сохранились преимущественно вдоль рек Сеха, Лондушка и Понга. Кроме того, остался нетронутым и лесной массив памятника природы «Кологривский лес». Несмотря на мероприятия по воспроизводству лесов на вырубках, верхний ярус возобновившихся насаждений сформирован преимущественно лиственными породами, под ним в угнетенном состоянии находились культуры ели. Отсутствие своевременных уходов за культурами и естественным возобновлением ели привело к формированию на большей части территории древостоев с преобладанием березы [8].

В 2011 г. большинство вырубок было занято лесными насаждениями (рис. 3Б). Восстановление еловых насаждений активно протекает вдоль русел лесных рек: Понга, Лондушка, Сеха, Черная, Вонюх, Кисть. Это объясняется, во-первых, наличием недорубов, которые послужили источником

Рис. 3. Растительные формации Кологривского участка заповедника: А – 1984 г., Б – 2011 г.

Рис. 4. Растительные формации Мантуровского участка заповедника: А – 1984 г. ; Б – 2011 г.

обсеменения вырубок, а во-вторых, тем, что на переувлажненных почвах с признаками оглеения ель и пихта имеют преимущество над березой и осиной. Анализ материалов постоянных пробных площадей, заложенных в 1978–1989 гг. в памятнике природы «Кологривский лес» и восстановленных в 2014–2018 гг., показывает, что на формирование еловых разновозрастных древостоев после рубки в результате последовательной смены растительных сообществ требуется минимум 150–200 лет [9, 10]. В ближайшие 25–50 лет, в связи с процессами старения лиственных древостоев, площадь ельников должна увеличиться, особенно на вырубках 1950–1960 гг.

Рассмотрим изменение растительного покрова Мантуровского участка заповедника, который значительно отличается лесорастительными условиями от Кологривского участка [1]. В монографии Н.С. Лазаревой с соавт. [11] указано, что в начале XX в. на левобережье р. Унжи преобладали еловые леса со вторым ярусом из липы и клена. В 1960-е гг. некоторые участки между реками Катрель и Пумина подверглись интенсивной мелиорации. Здесь сеть глубоких магистральных каналов проходит практически по всем квартальным просекам. Значительная часть Мантуровского участка пострадала от крупного лесного пожара 1972 г. Пройденные огнем площади расчищали, и в дальнейшем на них проводили посадку сеянцев сосны в плужные борозды и аэросев. В конце 1970-х гг. на некоторых участках применялся химический уход за лесом, направленный на уничтожение поросли березы и осины. Эти меры способствовали быстрому восстановлению сосновых насаждений.

Результаты тематического дешифрирования снимка 1984 г. показаны на рис. 4А. Спустя 12 лет после пожара более 85% территории было занято лесной древесной растительностью, причем на значительной площади преобладала сосна. К 2011 г. сосна заняла доминирующее положение на всей территории Мантуровского участка (рис. 4Б). Тем не менее через 39 лет после пожара в северо-западной части участка заповедника встречаются несомкнутые сосновые насаждения. Как правило, они приурочены к осушаемым участкам на торфяно-иллювиальных почвах с близким залеганием грунтовых вод. Вероятно, дренажная система открытого типа, несмотря на то что находится в рабочем состоянии, не в полной мере выполняет свои функции.

* *

*

Территория заповедника «Кологривский лес» на протяжении XX в. подвергалась интенсивному антропогенному воздействию. Анализ спутниковых снимков Landsat свидетельствует об успешном восстановлении растительного покрова к настоящему времени. Таким образом, спутниковые снимки служат надежной основой для составления тематических лесных карт породного состава насаждений. Одно из лучших решений задачи классификации показал алгоритм RandomForest. Наибольшей информативностью характеризуются 4-, 5- и 6-й каналы (Landsat 5). Перспективным для дальнейших исследований является алгоритм CatBoost.