Методические аспекты оценки запаса воды в снеге на основе данных со спутника Канопус-B

Запас воды в снежном покрове имеет ключевое значение при формировании поверхностного и внутрипочвенного стока, режима рек. Накопление снега на поверхности почвы оказывает существенное влияние на различные элементы ландшафта, определяет устойчивость лесных экосистем к негативному воздействию ранних весенних засух.

В настоящее время имеются трудности в оценке накопления снега в различных лесных экосистемах, одной из причин которых является диспропорция распределения снежного покрова в пределах разных ландшафтных элементов растительности. По существующим методическим рекомендациям оценка запасов снега осуществляется на основе экспериментальных исследований путем прокладки маршрута с использованием некорректных методов фиксации растительности, без привязки к их точным характеристикам [1]. Полученные таким образом данные имеют значительную погрешность в оценке запасов снега и накопленной в нем воды. Следствием сокращения количества наземных обследований является сложность определения ежегодной динамики аккумуляции снега, отсутствие данных по различным системам мониторинга гидрологической ситуации. Возникающие проблемы можно решить при помощи внедрения и апробации новых геоин-формационных технологий, в том числе лесотаксационного дешифрирования спутниковых снимков, позволяющего при незначительном объеме экспериментальных исследований получить данные по запасам снега и содержащейся в нем воды для больших территорий на основе связей этих показателей с полнотой, запасом, количеством деревьев, породным составом и возрастом насаждения.

Проведенные на базе Истринского стационара ФБУ ВНИИЛМ исследования позволили разработать методические основы определения запасов содержащейся в снеге воды, объединяя данные экспериментальных работ по изучению запасов снега и его плотности с анализом спутниковой съемки с аппарата Канопус-В.

Дистанционные методы в мониторинге снежного покрова стали применять с конца 1960-х гг. с запуском первых метеорологических спутников. Совершенствование этих методов осуществлялось посредством определения запасов воды с помощью микроволновых радиометров и радиометрической диагностики. В данной области разработана значительная теоретическая база. Стремительное развитие упомянутых выше направлений началось с запуском в 1987 г. 7-канального микроволнового радиометра Special Sensor Microwave/Imager (SSM/I), а также последующим вводом в эксплуатацию радиометров AMSR-Earth Observing System (AMSR-E) на американском спутнике Aqua (2002 г.) и Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR) на японском спутнике ADEOS-II – Advanced Earth Observing Satellite (2002 г.).

Перечисленные технологии эффективны при мониторинге снежного покрова на глобальном уровне, однако на региональном уровне не позволяют достаточно точно определять запасы снега и объемы воды в нем из-за различий атмосферных условий и особенностей ландшафта (рельефа, растительности). Анализ ранее проведенных исследований показывает, что определение запасов воды в снеге с помощью пассивной микроволновой радиометрии во время оттепелей – довольно сложная задача: влажный снег может восприниматься как абсолютно черное тело [2], что приводит к существенным ошибкам оценки запасов воды. Учитывая эту особенность, проведены исследования возможности оценки накопления снежного покрова в зависимости от таксационных характеристик лесной растительности. По данной проблеме более чем за 100-летний период наблюдений собран значительный объем материалов, изучены вопросы накопления и переноса снега в зависимости от типов растительности [3–8].

Ранее проведенные исследования не позволяли сгруппировать все полученные данные в единую систему, провести оценку запасов снега и объемов воды в нем на обширных территориях с учетом лесного покрова. Развитие методов лесотаксационного дешифрирования спутниковых снимков дает возможность в практическом плане объединить результаты работ по изучению зависимостей накопления снега от таксационных характеристик лесной растительности.

Цель исследования – рассмотреть методические аспекты оценки запаса воды в снеге на основе данных спутниковой съемки с аппарата Канопус-B.

Объекты и методы исследований

При проведении работ использовали утверждённые методы исследований [9–11]. Основной целью являлась разработка метода определения запасов воды в снеге по данным лесотаксационного дешифрирования снимков со спутника Канопус-В. Для достижения цели решали следующие задачи:

• V    проведение экспериментальных измерений в феврале–марте 2021 г. в разных лесных насаждениях и на открытых пространствах;

• V    получение таксационных характеристик лесных насаждений;

• V    разработка моделей определения таксационных характеристик насаждений по данным спутниковой съемки;

• V    зонирование исследуемой территории по запасам накопленной в снеге воды на основе данных лесотаксационного дешифрирования.

Перечисленные задачи исследований логически основаны на анализе данных ранее проведенных исследований в области оценки переноса снега, его плотности и накопления в зависимости от таксационных характеристик лесной растительности и рельефа. Сбор полевого материала проводился на территории Истринского стационара ФБУ ВНИИЛМ (Московская обл., городской округ Истра, деревня Жилкино). Снегосъемка осуществлялась на маршрутах, проложенных в разных по породному составу, возрасту и полноте насаждениях, а также на открытых участках: по полянам, прогалинам, сельскохозяйственным землям без растительности (в общей сложности на 28 различных участках). Определение веса и плотности снега проводили снегомером весовым ВС-43 в соответствии с Наставлением по гидрологическим станциям и постам [1]. Таксационные характеристики насаждений определяли по методу реласкопи-ческих площадок [10]. Измерение высот осуществлялось лазерным высотомером у средних деревьев каждой породы; измерение диаметров деревьев – электронной мерной вилкой. Возраст деревьев определяли путем подсчета годичных слоев с помощью приростного бурава Пресслера. Для установления связей таксационных показателей со спектрально-отражательными характеристиками насаждения использовали данные 28 пробных площадей, заложенных в разнообразных насаждениях на территории Истринского и Рузского районов Московской обл. (рис. 1).

Обработка экспериментальных данных осуществлялась с использованием пакета Statistica 13.0. При анализе применяли материалы муль-тиспектральной съемки со спутника Канопус-В (табл. 1). По каждой пробной площади получены средние показатели спектрально-отражательных характеристик насаждений. На основе летних снимков установлены зависимости, которые позволили определить накопление воды в снеге по экспериментальным данным 2021 г.

Анализ экспериментальных данных спутниковой съемки показал связь относительной полноты, запаса, возраста, количества деревьев в насаждении со спектрально-отражательными характеристиками насаждений в видимой и инфракрасной области спектра (рис. 2–5). При установлении взаимосвязей использовали модели на основе множественной факторной регрессии.

Модель связи запаса насаждений с его спектрально-отражательными характеристиками в видимом и инфракрасном диапазонах можно описать формулой регрессии:

Рис. 1. Места закладки пробных площадей

Таблица 1. Данные спутниковой съемки, используемые при получении связи таксационных показателей насаждений с их спектрально-отражательными характеристиками

№	Космический аппарат	Аппаратура	Дата снимка	Уровень обработки	Наименование снимка
1	Канопус-В3	МСС	28.07.2018	2А1	fr_KV3_02700_02692_01_3NP2_08 _T_S_080117_200420
2	Канопус-В4	МСС	25.08.2018	2А1	KV4_03126_03118_02_3NP2_08_T _S_130417_130320
3	Канопус-В5	МСС	04.06.2019	2А1	KV5_02427_02419_04_3NP2_08_T _S_180617_130320

М = 1407,13983872 - 33116,6904907xB1 + 221140,868584 B1"2 + 8895,47675546xB2 -122769,038726 B2"2 + 3141,57289464xB3 -17437,2065216 B3"2 - 845,261223141xB4 + 1013,01085737 B4"2, где:

• В1    – синий спектральный канал;

• B2    – зеленый спектральный канал;

• B3    – красный спектральный канал;

• B4    – инфракрасный спектральный канал;

М – запас насаждения, м3.

Модель характеризуется высоким коэффициентом корреляции между наблюдаемыми и прогнозными значениями (R = 0,87), а также высоким уровнем значимости (p = 0,001), что подтверждает перспективность ее использования для целей лесотаксационного дешифрирования снимков.

Показатель относительной полноты насаждения также имеет значительный уровень связи с его спектрально-отражательными характеристиками в видимом и ближнем

Предсказанные значения                                               Предсказанные значения запаса, м относительной полноты

Оценка эффективности модели определения запаса насаждений по спектрально-отражательным характеристикам лесных насаждений в видимой и инфракрасной области спектра

Рис. 3. Оценка эффективности модели определения относительной полноты насаждений по спектрально-отражательным характеристикам лесных насаждений в видимой и инфракрасной области спектра

полноты со спектрально-отражательными характеристиками насаждения можно описать формулой множественной регрессии:

Р = 24,2580539866 - 1067,39160518хВ1 + 6166,63553692 В1"2 + 567,856485516хВ2 -3913,04724888 В2"2 + 87,3815913667хВ3 -837,845255608 В3"2 - 6,94256817031хВ4 + 10,3617757418 В4"2, где:

• В1    – синий спектральный канал;

• B2    – зеленый спектральный канал;

• B3    – красный спектральный канал;

• B4    – инфракрасный спектральный канал;

Р – полнота насаждения.

Показатель относительной полноты насаждений является производным от количества деревьев. Результаты статистического анализа, как и следовало предполагать, показывают высокий уровень связи количества деревьев в насаждении со спектрально-отражательными характеристиками в ближнем и инфракрасном диапазонах. Коэффициент корреляции между наблюдаемыми и прогнозными значениями составляет R = 0,93, уровень значимости p = 0,007 (рис. 4). Модель можно описать формулой:

N = -297378,034974 + 12223836,4479хВ1 -71372276,016 В1"2 - 6087752,08443хВ2 + 42753800,4067 В2"2 - 356586,365012хВ3

+ 2439049,15563хВ3^2 +

67877,6669034х В4 - 101877,706003хВ4^2, где:

• В1    – синий спектральный канал;

• B2    – зеленый спектральный канал;

• B3    – красный спектральный канал;

• B4    – инфракрасный спектральный канал;

N – количество деревьев в насаждении, шт.

инфракрасном диапазонах спектра. Модель характеризуется высоким коэффициентом корреляции (R = 0,96) и уровнем значимости (p = 0,01) (рис. 3). Связь относительной

Проведенные ранее исследования показывают, что в результате антропогенной деятельности или стихийных явлений на значительных территориях формируются одновозрастные насаждения, ход роста которых по ключевым показателям (запас, полнота) характеризуется параболой. Учитывая высокий уровень связи этих показателей со спектрально-отражательными характеристиками формируемых одновозрастных насаждений, появляется возможность по спектральным данным насаждений определить и их возраст. Исходя из специфики развития однопородных насаждений можно установить возраст по спектрально-отражательным характеристикам с коэффициентом корреляции R = 0,91 и высоким уровнем значимости p = 0,004 (рис. 5).

Связь возраста насаждений со спектрально-отражательными характеристиками можно описать уравнением:

А = 1354,52092515 - 89565,4512153xB1 + 500114,713305 B1"2 + 66523,1260706xB2 -406565,037799 B2"2 + 279,789467536xB3 -3420,12982985 B3"2 - 47,9116385322xB4 -860,196845633 B5"2, где:

• В1    – синий спектральный канал;

• B2    – зеленый спектральный канал;

• B3    – красный спектральный канал;

• B4    – инфракрасный спектральный канал;

А – возраст деревьев, лет.

Проведенные исследования позволяют получить информацию о таксационных характеристиках насаждений по данным спутниковой съемки с Канопус-В в летний период. Определение связей таксационных показателей насаждения, полученных по результатам лесотаксационного дешифрирования, с данными запасов воды в снеге в зимний период дает возможность разработать карты зонирования территорий по запасам воды в снеге не только на основе данных зимней съемки, но и летней, если данные зимней съемки отсутствуют.

Результаты статистического анализа показывают возможность определения запасов воды в снеге по связи этого показателя с полнотой, возрастом, высотой насаждений (рис. 6). Коэффициент корреляции между наблюдаемыми и прогнозными значениями составляет R =

Наблюдаемые значения количества деревьев, шт.

Рис. 4. Оценка эффективности модели определения количества деревьев в насаждении по спектрально-отражательным характеристикам лесных насаждений в видимой и инфракрасной области спектра

Рис. 5. Оценка эффективности модели определения возраста насаждения по спектрально-отражательным характеристикам лесных насаждений в видимой и инфракрасной области спектра

0,83, уровень значимости p = 0,0001. Модель определения запаса воды в снеге на основе связи этого показателя с таксационными характеристиками насаждения можно описать уравнением:

Рис. 6. Оценка эффективности модели определения запаса воды в снеге, мм, на основе данных таксации (полноты, возраста, высоты)

Рис. 7. Оценка эффективности модели определения запаса воды в снеге на основе спектрально-отражательных характеристик насаждений в видимой и инфракрасной области спектра

Полученная зависимость подтверждает, что по данным полноты, запаса и возраста насаждения можно прогнозировать запасы воды в снеге. Следовательно, определить запасы воды в снеге можно по спектрально-отражательным характеристикам насаждения. Проведенный статистический анализ показывает высокий уровень связи объема воды в снеге со спектрально-отражательными характеристиками насаждения – коэффициент корреляции R = 0,9, уровень значимости р = 0,04 (рис. 7).

Модель определения запаса воды в снеге на основе спектрально-отражательных характеристик насаждений можно описать уравнением:

Z = -2360,951725 - 20483,9255605хВ1 +

104174,789245хВ2 - 124161,857069хВ3 + 10457,5722989хВ4 - 538503,803108хВ1хВ2 + 2687044,69202хВ1хВ3 — 1475587,73829хВ2хВ3 + 164359,874481хВ1хВ4 — 493926,015697хВ2хВ4 + 340069,518513хВ3хВ4 -1943891,15768хВ1хВ2хВ3 + 1977449,94296хВ1хВ2хВ4 -10966189,3666хВ1хВ3хВ4 + 8504631,05473хВ2хВ3хВ4, где:

• В1    – синий спектральный канал;

• B2    – зеленый спектральный канал;

• B3    – красный спектральный канал;

• B4    – инфракрасный спектральный канал;

Z – запас воды в снеге, мм.

Z = 139,383120353 + 106,841179358хР -

80,0489647005 Р"2 - 1,71371093151хА +

0,0076011046643 А"2 - 5,57330682021хН +

0,229480722034 Н"2, где:

Z – запас воды в снеге, мм;

Р – полнота насаждения;

А – возраст насаждения, лет;

Н – высота насаждения, м.

На основе модели связи запасов воды в снеге со спектрально-отражательными характеристиками насаждений, полученными по данным спутниковой съемки с Канопус-В, было выполнено зонирование района исследований (рис. 8 и 9).

По результатам работы можно сделать вывод, что большие запасы снега сосредоточены на открытых пространствах, представленных полями, прогалинами, полянами, несомкнутыми лесными насаждениями. Распределение запасов снега в сомкнутых насаждениях зависит от их полноты, породного состава и возраста.

Выводы

Результаты проведенных исследований показывают зависимость накопления и распределения снега от полноты, породного состава, возраста насаждения. Прогнозировать запасы воды в снеге на значительных территориях можно на основе взаимосвязей данного показателя с таксационными характеристиками насаждений. Учитывая высокую связь показателя по запасам воды в снеге с полнотой, породным составом и возрастом насаждений, а также связь этих показателей со значениями каналов в ви- димой и инфракрасной частях спектра, прогноз запасов воды в снеге можно получить по данным спутниковой съемки, осуществляемой в летний или зимний период.

Важной основой предложенного метода определения запасов воды в снеге являются экспериментальные данные, проведенные измерения высоты снежного покрова, веса и плотности снега в различных условиях – от лесных насаждений до открытых пространств, представленных полянами, прогалинами, сельскохозяйственными землями.

Исследование демонстрирует возможность создания карт зонирования значительных территорий по запасам воды в снеге на основе обработки данных спутниковой съемки. Результаты работы подтверждают данные о значительном накоплении снега на открытых пространствах, в несомкнутых насаждениях. Накопление снега и запасы содержащейся в нем воды в сомкнутых насаждениях в большей степени зависят от полноты, породного состава и возраста насаждений.

Рис. 8. Исходный снимок с Канопус-В для анализа (летний период) и получения таксационных характеристик насаждения

Рис. 9. Зонирование района исследований по запасам воды в снеге на основе модели связи данного показателя со спектрально-отражательными характеристиками насаждений, полученными по данным спутниковой съемки с Канопус-В