КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер проекта 24-27-20044

НазваниеРазвитие методов и технологий спутниковой оптико-микроволновой диагностики лесовосстановления/залесения на примере Республики Бурятия.

Руководитель Чимитдоржиев Тумэн Намжилович, Доктор технических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт физического материаловедения Сибирского отделения Российской академии наук , Республика Бурятия

Конкурс №90 - Конкурс 2024 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами» (региональный конкурс)

Область знания, основной код классификатора 07 - Науки о Земле; 07-712 - Геоинформатика, дистанционное зондирование Земли и географическая картография

Ключевые слова Спутниковые мультиспектральные и радиолокационные данные, облачные вычисления, лесовосстановление и залесение, лесной подрост

Код ГРНТИ89.57.00


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Для данного конкурса (РНФ+Республика Бурятия) является важным актуальность в мире и для региона. В данном проекте научная проблема сохранения экологии оз. Байкал связана с более глобальной проблемой уменьшения площади леса и опустынивания земель. В 2001-2019 гг. только на территории Республики Бурятия пожарами уничтожено около 2531 тыс. га леса (по данным Global forest watch). Сейчас проводятся мероприятия по восстановлению леса. Последнее является важным для увеличения поглощения углерода сибирскими бореальными лесами. При этом следует отметить, что лесной подрост поглощает углерода больше, чем зрелый лес. А лес на сельскохозяйственных землях депонирует углерод в семь раз больше, чем лес на землях лесного фонда. Вместе с тем за рубежом в настоящее время созданы и регулярно обновляются карты лесных территорий с количественной оценкой биомассы (см. рис.2 п.4.13). Для создания новой карты сейчас используются оптические, лидарные и радарные данные, полученные в ходе миссии Copernicus Sentinel-1 и японской миссии ALOS. Наибольшие объемы лесной биомассы показаны для тропических лесов Амазонки, экваториальных районов Африки, а биомасса сибирских бореальных лесов намного ниже (см. рис.2 п.4.13). При этом предполагается использование этих карт для определения объемов секвестрации углерода на глобальном уровне. Однако при спутниковой радиолокационной оценке практически не учитываются территории гарей и сельскохозяйственные земли, на которых началось лесовозобновление и облесение. Это связано с низкими величинами обратного радиолокационного рассеяния от лесного подроста. На начальном этапе обнаружение лесного подроста целесообразно выполнять при помощи мультиспектральных снимков, например с использованием методики вегетационных индексов. Дело в том, что геометрические размеры и общая надземная биомасса лесного подроста малы, что делает их вклад в обратное радарное рассеяние от шероховатой земной поверхности незначительным. В дальнейшем, по мере роста молодых деревьев, увеличивается их биомасса, количество и толщина ветвей, усложняется геометрическая структура. Неоднородности леса становятся соизмеримыми с длиной волны радиолокатора, что приводит к увеличению обратного радарного рассеяния и заметным эффектам деполяризации сигнала. Это позволяет наблюдать за дальнейшей динамикой молодого леса. Как правило, обратное рассеяние от лесной среды возрастает с ростом надземной биомассы, выходя на своеобразное плато на некотором предельном значении биомассы: в P-диапазоне 200 тонн/га, в L-диапазоне 100 тонн/га. Фактически до этих пороговых значений существует возможность радиолокационного мониторинга динамики молодого леса. Соответственно можно предположить, что до этих величин надземной биомассы происходит более интенсивное поглощение углерода молодым лесом, чем зрелым. Поэтому возникает задача создания методов, алгоритмов и технологий выявления и мониторинга лесного подроста до состояния зрелого леса. Для этого предлагается использовать подход на основе комплексирования данных дистанционного зондирования полученных мультиспектральными сенсорами и радиолокаторами сантиметрового и дециметрового диапазонов длин волн. Научная новизна проекта заключается в разработке нового подхода/метода дистанционного выявления и мониторинга лесовосстановления и залесения на основе комплексного анализа спутниковых изображений радио и оптического диапазонов спектра с использованием методов интерферометрии, поляриметрии, расчёта вегетационных индексов, облачных технологий обработки и анализа больших объемов данных и др. Такой достаточно всеобъемлющий, с точки зрения использования данных различных спутниковых сенсоров и применения различных методов анализа данных, комплексный подход является новым. Также в известной нам литературе не было публикаций об использовании отдельного учёта лесного подроста и зрелого леса при оценках секвестрации углерода.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


Аннотация результатов, полученных в 2024 году
Показана принципиальная возможность количественной оценки динамики высоты сплошного полога зрелого и молодого соснового леса на равнине с применением метода взвешенного суммирования временных рядов развернутых интерферометрических фаз. Последние получены с использованием подхода, основанного на облачных расчётах. Сравнением скоростей прироста высоты лесного полога за 2017, 2018 и 2019 гг., рассчитанных по спутниковым радиолокационным данным, подтверждено, что величина прироста зависит, в том числе, от количества осадков в мае-июле текущего года. Разработана технология выявления участков гарей после лесных пожаров 2000-2020 гг., заключающаяся в отслеживании резких изменений вегетационных индексов в пожароопасные сезоны (весна, лето). Реализация технологии была выполнена с помощью высокопроизводительных онлайн-платформ обработки оптических мультиспектральных (Google Earth Engine) и радиолокационных (Alaska Satellite Facility HyP3) данных. Основным преимуществом такого подхода является как доступ к огромному архиву данных различных сенсоров, так и скорость их обработки.

 

Публикации

1. Дмитриев А.В. Программа для оценки динамики высоты лесного полога методом взвешенного усреднения интерферограмм Официальный бюллетень Федеральной службы по интеллектуальной собственности (Роспатент) №10-2024 21.09.2024-20.10.2024., Свидетельство № 2024684299 (год публикации - 2024)

2. Чимитдоржиев Т.Н., Дмитриев А. В., Номшиев Ж.Д., Худайбердиева О.А. Использование метода взвешенного усреднения интерферограмм для анализа изменений высоты лесного полога Материалы 22-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». Москва: ИКИ РАН, 2024., C. 219. (год публикации - 2024)
10.21046/22DZZconf-2024a

3. Бондур В.Г., Чимитдоржиев Т.Н., Дмитриев А.В., Номшиев Ж.Д. Применение метода Stacking-InSAR для анализа изменений высоты лесного полога Исследование Земли Из Космоса, № 4, С. 69-76 (год публикации - 2024)
10.31857/S0205961424040067

4. Дмитриев А.В., Кирбижекова И.И., Чимитдоржиев Т.Н. Анализ возможности применения радарного индекса DpRVI для оценки лесовосстановления Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, Т. 21. № 5. С. 173–187 (год публикации - 2024)
10.21046/2070-7401-2024-21-5-173-187


Аннотация результатов, полученных в 2025 году
Результаты исследования возможности применения технологии обработки и анализа временных рядов изображений интерферометрической фазы радиолокатора Sentinel-1 методом Stacking InSAR для оценки скорости изменения высоты древесного полога показали следующие ограничения. Вследствие низкой когерентности метод не позволяет выполнить достоверные оценки скорости изменения для: сплошного полога смешанного молодого леса; разреженного полога смешанного молодого леса; разреженного полога молодого хвойного леса на равнине; сплошного полога смешанного и хвойного леса в гористой местности. Для смешанного леса (со сплошным и разреженным пологом) в вегетационный период интенсивные процессы изменения листвы приводят к декогеренции сигнала в С-диапазоне на временных базах 12, 24 и 36 дней. Вне вегетационного периода, несмотря на более высокую когерентность, значимой динамики высоты не обнаружено, что согласуется с биологическими закономерностями роста деревьев. Для разреженного полога молодого хвойного леса на равнине низкая когерентность наблюдается практически круглогодично из-за влияния состояния подстилающей поверхности: наличия и свойств снежного покрова зимой; влажности почвы и динамики травяно-кустарниковой растительности в бесснежный период; процессов замерзания/оттаивания в переходные периоды. Таим образом, установлено, что технология Stacking InSAR для данных Sentinel-1 С-диапазона применима лишь для оценки скорости роста сплошного полога хвойного (за исключением лиственницы) леса на равнине в вегетационный период. Показана принципиальная возможность применения двухпроходной дифференциальной радиолокационной интерферометрии (DInSAR) в L-диапазоне для мониторинга динамики высоты бореальных лесов на основе данных ALOS-2 PALSAR-2 с экстремально длинной временной базой (2114 дней). Несмотря на проблему временной декорреляции, за счет тщательного подбора интерферометрической пары со схожими условиями атмосферы и природной среды были получены высококачественные интерферометрические измерения. Полученная карта смещений имеет четкую пространственную структуру, а не характерный для декорреляции случайный шум. Отсутствие значимых смещений на участке зрелого леса подтверждает стабильность эталонного участка и низкий уровень шума. Отрицательные смещения пространственно коррелируют с зонами выборочных рубок и интерпретируются как снижение биомассы и высоты фазового центра рассеяния. Положительные смещения до 2-3 см соответствуют участкам молодых посадок и интерпретируются как увеличение биомассы и поднятие фазовых центров рассеяния. Валидация подтвердила, что карта смещений отражает реальные физические процессы (снижение высоты из-за рубок и ее увеличение из-за роста). Результаты доказывают практическую применимость многолетних DInSAR-пар для мониторинга изменений в лесных экосистемах. Предложены две методики оценки высоты молодого соснового подроста в зимний период по полностью поляриметрическим данным бистатической радиолокационной системы X-диапазона TerraSAR-X/TanDEM-X. Обе методики основаны на анализе распределения интерферометрической фазы компоненты поверхностного рассеяния, выделенной методом поляриметрической интерферометрии (PolInSAR). В основу положено предположение, что снег на ветвях и хвое формирует (вместе с ними) верхний фазовый центр поверхностного рассеяния, а почва в просветах – нижний. Разность высот между этими центрами соответствует средней высоте подроста. 1. Первая методика предлагает оценивать высоту через анализ ширины основной моды распределения фазы с использованием производной функции плотности распределения и теоретического диапазона стандартного отклонения. Методика применима для определенных стадий лесовосстановления при условии, что разность высот фазовых центров не превышает неоднозначности по высоте (2π). 2. Вторая методика использует анализ двухмодального распределения фазы поверхностного рассеяния. Для участков с прерывистым древостоем в гистограмме четко проявляются два пика: первый соответствует рассеянию от снежно-почвенной поверхности в просветах, второй – от верхнего яруса групп деревьев. Разность фаз между модами после калибровки позволяет оценить среднюю высоту деревьев. Показано, что предложенный принципиально новый подход, основанный на статистическом анализе мод поверхностного рассеяния, эффективен для молодняков определенной стадии развития. Критическим условием является стабильность снежного покрова, так как метаморфизм снега (образование ледяной корки) вызывает значительные сдвиги фазы, искажающие результаты. По результатам исследований опубликованы три статьи, в т.ч. две статьи в журналах индексируемых в RSCI, Scopus и Web of Science (переводная версия), одна статья в журнале "Forests" из первого квартиля.

 

Возможность практического использования результатов
Результаты, полученные в рамках проекта, формируют научно-технологический задел для создания инновационных решений в области управления лесными ресурсами и мониторинга окружающей среды, что напрямую способствует экономическому росту и социальному развитию Российской Федерации. Практическая значимость работы заключается в следующих аспектах: 1. Создание основ для новых цифровых сервисов лесного хозяйства и экологического мониторинга. Разработанные технологии обработки спутниковых данных на облачных платформах (Google Earth Engine, HyP3) и предложенные алгоритмы формируют ядро для создания отечественных автоматизированных или полуавтоматизированных сервисов. Эти сервисы могут обеспечить: Оперативное выявление и учет гарей с привязкой к конкретным сезонам и годам, что критически важно для объективной оценки ущерба, планирования лесовосстановительных работ и контроля за их выполнением. Долгосрочный мониторинг эффективности лесовосстановления на огромных и труднодоступных территориях, включая горные районы. Количественные оценки скорости прироста биомассы и прогнозные сроки восстановления (60-90 лет) позволяют оптимизировать ресурсы и оценивать эффективность государственных программ. Мониторинг законности лесопользования: Методика на основе L-диапазонной интерферометрии (DInSAR) доказала возможность детектирования изменений высоты, связанных с выборочными рубками. Это создает технологическую основу для систем дистанционного контроля за лесозаготовительной деятельностью, дополняющую существующие оптические методы. 2. Усовершенствование технологий дистанционного зондирования для конкретных отраслевых задач. Проектом не только продемонстрированы возможности, но и четко определены области эффективного применения различных радиолокационных технологий, что снижает риски и затраты на их внедрение: Для таксации и инвентаризации лесов подтверждена применимость метода Stacking InSAR данных Sentinel-1 для мониторинга прироста по высоте промышленных хвойных насаждений на равнинах. Установленная связь прироста с осадками открывает путь к созданию моделей продуктивности. Для мониторинга молодняков и лесовосстановления предложены принципиально новые методики на основе данных X-диапазона (TerraSAR-X/TanDEM-X) для оценки высоты подроста в зимний период. Это решает проблему мониторинга в условиях облачности и может быть использовано для оценки успешности искусственного и естественного лесовосстановления. Получен уникальный опыт работы с экстремально длинными интерферометрическими базами (L-диапазон, ALOS-2), который формирует технологический задел для мониторинга медленных, но значимых изменений в экосистемах, таких как рост молодых посадок или последствия постепенных рубок. 3. Прямой экономический и социальный эффект. Внедрение разработанных подходов может привести к: Повышению эффективности и снижению затрат лесного хозяйства за счет перехода к более точному, регулярному и менее трудозатратному космическому мониторингу по сравнению с традиционными наземными методами. Снижению экологических и репутационных рисков для Российской Федерации на международном уровне за счет создания прозрачной и научно обоснованной системы верификации данных о состоянии и динамике лесов, их углерододепонирующей функции. Развитию отечественных компетенций и импортозамещению в сфере обработки данных ДЗЗ. Отработанные методологии и алгоритмы могут лечь в основу создания специализированного отечественного программного обеспечения или быть интегрированы в существующие геоинформационные платформы. Обеспечению научно-технической базы для реализации национальных проектов в области экологии («Сохранение лесов») и цифровой экономики, способствуя достижению стратегических целей страны. Таким образом, результаты проекта имеют высокий потенциал для коммерциализации и внедрения в практику органов лесного хозяйства, экологического надзора, а также компаний, занимающихся лесопользованием и карбоновым мониторингом. Они способствуют созданию современных, основанных на данных технологий управления природными ресурсами, что является важным фактором устойчивого развития экономики и социальной сферы России.