Экологическое картографирование природной среды

В последнее время универсальные и оценочные карты занимают важное место в системе управления природными ресурсами и качеством окружающей среды. Вместе с другими картами они являются важной составляющей систем мониторинга состояния природы и необходимы при разработке различных хозяйственных проектов и проведении экологической экспертизы.
К концу истекшего столетия возможности картографического метода исследований необыкновенно расширились за счет создания и внедрения геоинформационных технологий, свободного доступа к материалам дистанционного зондирования. Их применение позволяет при наличии адекватной пространственно распределенной информации по региону создавать практически неограниченное число виртуальных тематических карт и анализировать их в самых различных сочетаниях.
В настоящей статье обобщаются некоторые результаты исследований по крупномасштабному картографированию растительности, выполненных с использованием данных дистанционного и наземного зондирования. Работа состояла из трех этапов (рис. 1).
Предполевой камеральный этап
включает:
- сбор информации о территории исследуемого объекта;
подбор данных космической съемки с различных спутниковых систем;
- обработку космических снимков;
- выполнение автоматической классификации снимков объекта исследования;
- проведение предварительной классификации и создание цифровой прекарты.
Все подготовительные работы начинаются с анализа имеющихся для исследуемой территории проектов лесо- и землеустройства, технико-экономических обоснований проведения хозяйственных и/или природоохранных мероприятий, обработки документов по освоению лесного фонда. Информация, содержащаяся в указанных документах, является основой баз данных, для создания которых осуществлялись: сканирование, привязка лесоустроительных планшетов и абрисов лесосек, векторизация данных и добавление атрибутивной информации.
Для решения задач геоботанического и экологического картографирования в исследованиях используются космические снимки с пространственным разрешением от 8–15 до 30–50 м, получаемые с помощью съемочных систем Landsat ETM+ и TERRA/ASTER (США), SPOT (Франция), ALOS (Япония) и др.
Ряд задач по оценке состояния растительного покрова решается с помощью космических систем, имеющих низкое пространственное разрешение (250–1000 м), типа AVHRR (NOAA), MODIS (США) и др.
В последнее время активно развиваются космические системы со сверхвысоким пространственным разрешением, которые по информативности приближаются к материалам аэрофотосъемки и могут заменить их при оценке состояния растительного покрова на локальном уровне или использоваться выборочно для характеристики отдельных участков на территории регионального уровня. Среди них в данном исследовании применялись космоснимки QuickBird, IKONOS (США).
Обработка материалов космической съемки выполнялась в программном пакете Scanex Image Processor и включала:
- геопроецирование снимка в географическую систему координат WGS84 проекции UTM;
- корректировку привязки снимка по опорным точкам или точному координатно-увязанному снимку;
- увеличение пространственного разрешения многоканальных (многоспектральных) снимков;
- создание синтезированных цветных изображений из комбинации спектральных каналов космического снимка.
Следующая стадия предполевого этапа включала выполнение неконтролируемой (Unsupervised) автоматической классификации, в данном случае – с дальнейшей интерпретацией классов и формированием карты. Автоматическая классификация осуществлялась с помощью специализированных пакетов ENVI или Erdas Imagine. Количество классов при этой обработке в зависимости от качества снимка и поставленных задач составляло от 15 до 25.
После выполнения указанных процедур было получено псевдоцветное изображение – электронная карта (прекарта). Она отражает закономерности распределения определенного (заданного нами) количества классов. Сопоставление данных визуального дешифрирования композитных снимков и прекарты, полученной на основе неконтролируемой классификации, позволяет лучше определить закономерности распределения и разно-образие растительности тестового участка и тем самым более осмысленно подойти к анализу использованных материалов.
Полевые исследования
Собранная информация позволила наметить расположение точек для сбора фитоценотических описаний с целью более точной интерпретации полученных классов. Проведен сбор данных о состоянии растительности классическими геоботаническими методами, но с использованием GPS-приемника для привязки точек описаний и треков путевых маршрутов. При проведении работ сопоставлялись предварительные результаты дешифрирования космоснимков с наземными данными. В зависимости от полученных результатов ранее выделенные классы могли объединяться или, наоборот, разделяться на несколько независимых. Количество точек описания для каждого класса могло варьировать в зависимости от однородности или неоднородности рисунка растительного покрова. Для всех новых или сложных для интерпретации классов количество точек описания было увеличено, чтобы при контролируемой автоматизированной классификации можно было набрать достаточное количество эталонных пикселей.
Постполевой камеральный этап
Обработка полевых данных состояла из нескольких этапов.
Обработка геоботанических описаний. В камеральных условиях составлялись сводные таблицы описаний фитоценозов с их последующей сортировкой вручную. Помимо флористического состава и структуры сообществ большое внимание уделялось характеристике древесного яруса. Это было необходимо не только для типизации лесных сообществ, но и для отграничения их от сообществ лесных болот.
Обработка геоботанических описаний осуществлялась при помощи компьютерной программы JUICE, при этом процесс включал следующие последовательные шаги:
- обработку методом TWINSPAIN;
- составление синоптической таблицы с константностью и привязанностью видов;
- анализ колонок постоянства с выделением групп диагностических, константных, доминантных видов;
- составление характеризующей обзорной таблицы картируемых синтаксонов;
- расчет фитоиндикационных индексов (освещения, увлажнения, кислотности и трофности субстрата), характеризующих экологию местообитаний картируемых единиц.
Разработка легенды геоботанической карты. Структура легенды отражает типологическую дифференциацию растительного покрова. При ее составлении нами используются единицы эколого-фитоценотической (доминантной) классификации.
Высшие подразделения легенды соответствуют типам растительности: лесной, болотной, луговой, прибрежной-водной и т.д. Самостоятельными разделами приводится типологически разнородная растительность на месте гарей и вырубок, условно названная пустошной, а также вторичная мелколесная и кустарниковая растительность.
Лесной тип растительности подразделяется на классы формаций: хвойные, широколиственные, мелколиственные производные и лиственные коренные леса на болотах. Картируемые таксоны хвойных (в подавляющем большинстве сосновых) лесов на болотах рассматриваются как градации этих лесов, коренные лиственные леса на болотах выделены в отдельную таксономическую категорию высшего ранга. Это продиктовано стремлением сохранить единство формационной структуры лесной растительности. Лиственные леса на болотах – пушистоберезовые и черноольховые – образуют самостоятельные, сопряженные друг с другом формации, тогда как типы сосняков на болотах составляют часть эколого-фитоценотического ряда сосновых лесов. Подзаголовками следующего ранга для лесной растительности являются формации – сосновые, еловые, осиновые, черноольховые и т.д. Далее в легенде проведено разделение лесной растительности по таксонам, соответствующим единицам лесотипологической классификации.
Высшим рангом болотной растительности является разделение по типу болотообразовательного процесса (эвтрофные, мезотрофные, олиготрофные). Неоднородная растительность переходных и верховых болот представлена в виде комплексов сообществ (кочковато-мочажинных, грядово-мочажинных, грядово-озерковых, кочковато-ковровых).
Создание контролируемой автоматической классификации. На основе экспертной оценки проводится окончательная контролируемая автоматическая классификация и оценивается информативность полученных данных относительно совокупности наших знаний (картографические, полевые, литературные материалы) по установленным эталонам (классам растительности). Анализ полученных результатов и сопоставление их с полевыми данными позволили сделать коррекцию распределения некоторых классов за счет увеличения количества эталонных пиксел, необходимых для проведения классификации.
Создание картографической модели. На основе систематизации классов (кластеров) полученного классифицированного изображения создается картографическая модель изучаемого участка. Создание карты сопряжено с созданием единой геоинформационной системы (ГИС), включающей электронный фотоплан, топооснову, материалы обработки космических снимков, прекарту, базы данных (в формате dbf) геоботанических описаний. Анализ и оформление карт осуществляется в программной среде ArcGIS.
В качестве примера итоговой работы приведем геоботаническую карту нарушенного болота Жада, созданную нами по итогам комплексного изучения растительности в 2010–2011 гг. (рис. 1–2).
Исследования не ограничились созданием только карты актуальной растительности. Важнейшим этапом работ была необходимость «конвертировать» содержимое геоботанической карты в серию прикладных тематических карт. На основе карты актуальной растительности и сопряженной с нею базы данных создавался ряд прикладных тематических карт (рис. 3).
Индикационные карты
Карта факторов антропогенного воздействия показывает действие одного-двух наиболее значимых факторов на каждый выдел растительности: сплошные и выборочные рубки последних лет, пожары, сенокошение и выпас, подтопление и т.д.
Карта современного состояния отражает два процесса – деградацию растительности под воздействием антропогенных факторов и восстановительные процессы, развивающиеся после этих воздействий. Выделены четыре градации: слабо-, средне-, сильнонарушенная и полностью уничтоженная растительность.
Фитоиндикационные карты характеризуют экологические режимы местообитаний (увлажнение, кислотность, трофность, освещение), детектируемые на основе экошкал X. Элленберга [1].
Экодинамические карты
Карта направленности современных процессов в природных экосистемах отражает процессы изменения экологических условий, индицируемых по характеру сукцессий растительности.
Карта изменений условий увлажнения, индицируемых по сукцессиям растительности, определяет четыре направления изменений условий увлажнения: стабилизация, увеличение (заболачивание), уменьшение (осушение) и разнонаправленные процессы в комплексных местоположениях.
Оценочные карты биологического и ландшафтного разнообразия
Карта особо ценных растительных сообществ отражает редко встречающиеся лесные сообщества; природные эталоны, наименее измененные хозяйством антропогенно-природные леса; хозяйственные естественные и искусственно созданные леса местных лесообразователей высокой продуктивности и целевого соответствия; лесные фитоценозы на болотах, вокруг озер, у истоков рек; редкие комплексные болотные сообщества; фитоценозы с редкими видами растений; ресурсоведческие участки; опытные объекты.
Карта оценки местообитаний с точки зрения поддержания биологического и ландшафтного разнообразия построена на основе выделения таксонов, охраняемых в соответствии с Директивой Евросоюза по местообитаниям.
Карта биоразнообразия, составленная на основе системы балльных оценок обилия, исходя из видового обилия на единицу площади.
Карты устойчивости
Карты устойчивости природных экосистем: к пожарам – разработана на основе стандартной лесохозяйственной шкалы пожарной опасности; к рекреационному воздействию – составлена на основе существующих предельно допустимых рекреационных нагрузок на растительность.
Функциональные карты
Карты ресурсного потенциала растительности отображают сведения о биологических ресурсах (общих запасах стволовой древесины лесов, урожайности ягод клюквы, запасах лекарственных растений и т.д.).
Карта экологических функций растительности отражает средообразующий и ландшафтно-защитный потенциал растительности.
Не вдаваясь подробно в методические вопросы экологического картографирования, которые довольно подробно изложены нами в специальном издании [2], приведем в качестве примера образцы карт из подготовленного нами «Атласа карт состояния болот Белорусского Поозерья» (рис. 4).
Технической (аппаратной и программной) основой для геоботанического и экологического картографирования является многофункциональная многоуровневая геоинформационная система (ГИС), обеспечивающая совместимость и агрегирование разнородных данных. В наших исследованиях перечень тематических блоков в типовой ГИС выглядит следующим образом.
Базовый блок. Предназначен для географической привязки и согласования пространственных данных. Он включает слой с выбранными элементами топографической основы и слой с гидрографической сетью.
Блок дистанционных данных (космоснимков, материалов автоматической классификации), который используется как для составления или уточнения базового слоя, так и для получения данных о характеристиках растительного покрова в результате дешифрирования.
Геоморфологический блок. Включает следующие слои: гипсометрический (оцифрованные горизонтали с топографической карты); цифровую модель рельефа.
Блок с данными лесоустроительных работ содержит слои: с границами лесоустроительных кварталов и выделов; таксационных данных (возраст, состав, высота, диаметр, полнота насаждения, запас древесины) болотных лесов и примыкающих территорий; информации о выполненных хозяйственных мероприятиях.
Фитоценотический блок включает слои: пункты проведения наземных полевых обследований растительности (геоботанических описаний, учета популяций древесных или травянистых растений на постоянных пробных площадях, профилях и трансектах; пункты находок редких или ценных видов растений; границы выделов геоботанической карты.
Экологический блок включает слои: инструментальные измерения экологических параметров местообитаний (pH, электропроводность и уровень стояния вод, физико-химические свойства почв); фитометрические индексы (увлажнение, кислотность, трофность, освещение).
Антропогенный блок включает: данные выделения защитных территорий разного назначения; данные о лесных пожарах; информацию о состоянии растительности и негативных факторах воздействия; сведения о прокладке или функционировании коммуникаций.
Блок производных карт, полученных в результате дешифрирования аэрокосмических снимков, а также пространственного анализа перечисленных выше слоев.
Блок оценочных и прогнозных карт, полученных на основе оценки состояния растительного покрова или в результате разработки моделей его динамики.
Важными функциональными возможностями ГИС помимо ввода, вывода и хранения данных являются обработка и анализ пространственных данных при помощи набора процедур. С использованием стандартных функций, реализованных в большинстве существующих ГИС, нами разработана оригинальная методика определения масштабов экономического ущерба лесного хозяйства от действия катастрофических факторов природного и антропогенного характера (рис. 5).
Таким образом, развитие тематического картографирования растительности с использованием данных дистанционного зондирования и ГИС-технологий – перспективное направление, которое может стимулировать развитие как фундаментальных направлений ботаники (классификация растительности, фитоиндикация), так и современных, имеющих сугубо прикладной аспект (технологии мониторинга, прогнозирование состояния природной среды, контроль природопользования и экологическая безопасность). Перспективными направлениями представляются следующие:
- разработка системы дистанционного мониторинга качества освоения лесного фонда, которая позволит значительно более оперативно и эффективно решать задачи выявления нелегальных рубок и контроля порядка лесопользования;
- создание корпоративных геоинформационных систем с возможностью одновременного подключения пользователей и редакторов с помощью интранет/интернет-сетей (например «Леса Беларуси», «Болота Беларуси», «Биологические ресурсы» и т.д.). Серверные ГИС могут стать примером инновационных технологий в области изучения и инвентаризации биоразнообразия (так называемые электронные «летописи природы»), а также управления природно-заповедными объектами. На платформе ГИС возможно создание ряда прикладных научно-технических разработок, которые найдут широкий круг потребителей в экономической и природоохранной сферах, а также позволят обеспечить свободный доступ к информации в образовательных, научных, социальных и других целях. Не стоит забывать и об имиджевом характере реализации подобных проектов, поскольку они являются пионерными не только в нашей стране, но и в мире;
- создание цифровой карты растительности Беларуси. Разработка и внедрение этой технологии может стать настоящим прорывом в сфере формирования национального контента в области науки, культуры и системы научно-технической информации. Созданные в 1960–1970 гг. печатные карты растительности страны (М 1:1 000 000, 1:600 000) уже морально устарели, поскольку они разрабатывались на основе послевоенных материалов и в условиях ограниченного доступа ко многим территориям (в первую очередь, военным полигонам). За этот период на территории страны реализовался ряд крупномасштабных социально-экономических проектов (мелиорация Полесья, индустриальное и аграрное развитие регионов), выделена зона отчуждения после аварии на ЧАЭС, значительно усилился антропогенный пресс на природную среду. Все это привело к существенному измению картины растительного покрова территории современной Беларуси. Эти и другие факторы побуждают нас приступить к началу работ по созданию нового варианта карты растительности Беларуси на принципиально новой платформе с использованием ГИС-технологий и данных аэрокосмического зондирования.