Гиперспектральное дистанционное зондирование и устойчивое управление лесами

Гиперспектральное управление лесным хозяйством

Устойчивое лесопользование повышает акцент на экономической ценности, уделяя первостепенное внимание... Поддержание или улучшение видового разнообразия, структуры, а также текущих и будущих функций экосистемы и биологической продуктивности.Переход от устаревших, традиционных методов управления лесами, которые делают упор на ценность древесины, к устойчивому управлению лесами — это глубокий процесс, и сейчас непросто определить будущее направление развития лесов и лесного хозяйства.

Применение дистанционного зондирования в устойчивом управлении лесами обычно делится на четыре категории, включая: Классификация типов лесного покрова, оценка структуры леса и переменных инвентаризации ресурсов (например, виды деревьев, высота, возраст и сомкнутость полога), выявление изменений в лесных массивах и моделирование лесных массивов.С этой точки зрения, другие переменные, предоставляемые дистанционным зондированием (которые в настоящее время могут быть не очень востребованы в лесоуправлении), также будут рассматриваться в связи с их потенциальной ролью в будущих сценариях управления. Для лучшего понимания их функций и реакции на изменения окружающей среды необходимо распространить существующие знания на уровне отдельных насаждений на масштабы целых лесов или небольших регионов. Таким образом, различие между переменными инвентаризации и косвенными входными/выходными переменными в моделях продуктивности лесов становится менее важным, поскольку спрос на экологические приложения, моделирование и интегрированную информацию о структуре леса в лесоуправлении будет продолжать расти.

В последние годы лесные экосистемы подвергаются огромному давлению со стороны изменений окружающей среды, таких как глобальное потепление и рост населения. В этом контексте разработка адаптивных стратегий управления имеет решающее значение, и по мере решения этой задачи, наряду с растущей необходимостью понимания роли лесов в глобальном углеродном балансе (например, Киотский протокол), количественный анализ лесных экосистем необходим для лучшего понимания их ключевых процессов. К наиболее важным процессам в лесах относятся обмен углерода (фотосинтез и дыхание), эвапотранспирация и круговорот питательных веществ. На локальном уровне эти процессы трудно измерить; в региональном и глобальном масштабах это просто невозможно. Поэтому были разработаны имитационные модели потоков массы и энергии. Эти имитационные модели необходимы для точной оценки структуры и химических свойств леса в качестве входных данных (для инициализации) или для целей валидации.

В смежных исследованиях было продемонстрировано, как использовать переменные, характеризующие листья и растительный покров, полученные с помощью дистанционного зондирования, для уточнения моделей экосистем. Эти методы требуют пространственно непрерывного ввода состояния экосистемы в начале моделирования и ассимиляции соответствующих биофизических и биохимических переменных состояния, полученных с помощью дистанционного зондирования. Было отмечено, что гиперспектральные системы визуализации способны более детально и точно воспроизводить соответствующие характеристики растительности, среди которых наиболее важными параметрами являются содержание хлорофилла и азота в листьях, коэффициент поглощения фотосинтетически активного излучения, содержание воды в растительном покрове, максимальная годовая масса листьев на единицу площади и максимальная годовая площадь листьев.

Данные лесной инвентаризации, используемые для управления лесами, обычно представляют собой количественные характеристики, полученные в результате полевых исследований, или карты лесного покрова, составленные на основе аэрофотоснимков. К характеристикам, полученным в ходе исследований, относятся высота деревьев, плотность стволов, объем древесины, виды деревьев и возраст. Традиционно лесная инвентаризация проводится каждые 10 лет или чаще, как правило, в лесах, находящихся в государственной или муниципальной собственности, а не в частной. Местные и государственные лесные ведомства особенно заинтересованы в таких данных, поскольку частные леса могут иметь значительное экономическое и экологическое значение. Поэтому методы дистанционного зондирования, позволяющие картировать важные характеристики лесов, такие как вид древесины, возрастной класс, объем древесного полога и биомасса, были бы очень полезны.

Таким образом, гиперспектральное дистанционное зондирование будет сосредоточено на применении в лесном хозяйстве, где ожидается значительный вклад гиперспектральных систем визуализации, а не на технических аспектах, таких как получение изображений, калибровка изображений и их обработка. Исходя из целей, определенных в подходах к устойчивому управлению лесами и управлению на основе экосистем, основное внимание будет уделено классификации лесов (видовой состав насаждений, плотность, сомкнутость полога, высота и возраст), оценке структуры леса (оценка непрерывных переменных) и обнаружению изменений в лесу (природные нарушения, такие как уничтожение леса, опадение листьев и инактивация в результате стихийных бедствий, пожаров, фрагментации и т. д.).

Классификация лесных видов