Лесная таксация и бонитировка

Бурное развитие цифровых технологий в целом и методов обработки больших данных в частности открывает широкие возможности для получения новых алгоритмов информационной поддержки управленческих решений, в том числе в области охраны лесов от пожаров. На этом фоне существенно возрастают требования к точности данных о пожарной опасности в лесах и лесных пожарах. Технологии дистанционного зондирования Земли из космоса хоть и являются перспективным методом получения независимой от человеческого фактора информации, имеют пока ряд технических ограничений, не позволяющих полностью автоматизировать сбор информации, поэтому важно обеспечить всесторонний контроль сведений, поступающих от лесопожарных формирований. Кроме того, для долгосрочных прогнозов пожарной опасности необходимо учитывать ретроспективные данные и цикличность некоторых явлений. Это требует разработки методик оценки достоверности исходных данных. Анализ сведений о количестве лесных пожаров, возникших в Российской Федерации с 1969 по 2020 г., позволил выявить, что распределение значений в больших выборках близко к логнормальному. Это, по мнению авторов, является фундаментальным принципом. Небольшие отклонения в правой части распределения косвенно подтверждают гипотезу о возможном дроблении крупных лесных пожаров лицами, предоставляющими информацию. Это также согласуется с тем, что такое дробление обычно имеет смысл только при сложной лесопожарной ситуации (большом количестве лесных пожаров). Анализ данных о количестве лесных пожаров, ликвидированных в первые сутки, выявил характерное отклонение, которое косвенно доказывает гипотезу о вероятности искажения данных с целью улучшения отчетности. При этом характер отклонения согласуется с тем, что такое искажение обычно допускают при небольшой горимости, в условиях тяжелой лесопожарной обстановки при большом количестве пожаров подобная фальсификация данных теряет смысл. С использованием численной оценки степени отклонения статистических данных от предсказываемого в рамках закона логнормального распределения авторами сформирован рейтинг регионов с точки зрения достоверности архивных данных о лесных пожарах. Предложенный метод может стать одним из элементов риск-ориентированного подхода для планирования контрольно-надзорных мероприятий в области лесных отношений.

Цель исследования – анализ изменчивости и разработка математических моделей оценки биомассы и объема коры, объема ствола в коре, доли коры деревьев липы мелколистной (Tilia cordata Mill.), произрастающих в естественных порослевых и искусственных древостоях. Модели основаны на данных 107 и 95 деструктивно отобранных деревьев соответственно в естественных порослевых и искусственных древостоях – по 10 пробных площадей на каждый тип древостоев, представляющих различные стадии роста. Модельные деревья были распилены на 2-метровые секции, объемы которых в коре и без коры рассчитаны с использованием формулы Губера. Общий объем ствола дерева в коре и без коры получен суммированием объемов всех секций и конического объема вершины дерева. Разница двух этих параметров составила объем коры. Биомасса коры определена непосредственным взвешиванием с последующим переводом в абсолютно сухую массу. Оценены корреляционные связи дендрометрических параметров и выбранных характеристик дерева. В сравнительном аспекте изучена эффективность 3 моделей регрессии с использованием в качестве независимых переменных диаметра на высоте 1,3 м и высоты дерева. Биомасса и объем коры, объем ствола в коре сильно зависят от данных величин. Для объемной доли коры в естественных порослевых липняках эта корреляция очень слабая, в искусственных – незначимая. Объемная доля коры для каждого дерева рассчитана как отношение разности объема ствола в коре и без коры к объему ствола в коре. Для прогнозирования биомассы и объема коры, объема стволов в коре деревьев липы мелколистной выбрано уравнение, показавшее лучшие статистические характеристики с точки зрения соответствия. Модели оценены с использованием метода взвешенных наименьших квадратов, с учетом присущих ошибок, гетероскедастичности, путем придания каждой модели своей весовой функции отдельно для естественных порослевых и искусственных древостоев, существенно различающихся между собой по морфометрическим признакам.
Для цитирования: Габделхаков А.К., Коновалов В.Ф., Рахматуллин З.З., Блонская Л.Н., Фазлутдинов И.И. Модели для оценки биомассы и объема коры деревьев липы мелколистной (Tilia cordata Mill.) // Изв. вузов. Лесн. журн. 2022. № 5. С. 21–36. https://doi.org/10.37482/0536-1036-2022-5-21-36

В настоящее время отмечается ежегодный рост числа современных лесозаготовительных машин на лесозаготовительных предприятиях РФ и зарубеж- ных стран. При этом парк лесозаготовительных машин становится все более разнообразным и многофункциональным, а их производители, борясь за рынки сбыта продукции, оказываются заинтересованы в постоянной модернизации существующих и развитии новых конструктивных и технологических решений. Цель исследования – поиск нового технического решения, которое позволит наряду с заготовкой качественных сортиментов выполнять их частичную окорку без существенного снижения скорости обработки. Эффективный результат достигается тем, что предложенный нами новый способ обработки стволов деревьев, предусматривающий, как и в традиционном варианте функционирования харвестерной (процессорной) головки, раскряжевку ствола пильным механизмом и очистку от сучьев сучкорезными ножами, дает возможность пролыски лесоматериалов – снятия коры поваленного дерева полосами по всей его длине – а также удаления луба (частично или полностью). Это ускоряет естественную сушку древесины при ее хранении на складах, значительно повышает плавучесть хвойных тонкомерных сортиментов при их дальнейшем лесосплаве. Внедрение предложенных варианта заготовки на лесосеке окоренных лесоматериалов и рабочего органа харвестеров (процессоров) для осуществления такой заготовки повысит долю отходов лесосечных работ на лесосеке. Конструкция новой харвестерной (процессорной) головки не предусматривает значительных финансовых затрат на модернизацию и позволяет осуществить пролыску лесоматериалов продольными полосами по всей длине выпиливаемых бревен без наличия дополнительного привода рабочих механизмов. Это даст возможность реализовать грубую окорку с минимальными финансовыми затратами уже на стадии лесосечных работ и повысит эффективность деятельности лесозаготовительных и лесообрабатывающих предприятий.

Прогнозы последствий глобального потепления стимулируют исследования углероддепонирующей способности растительного покрова. Ствол представляет собой основную часть биомассы дерева, и от точности характеристики объема ствола зависит возможность корректного мониторинга и предварительной оценки будущего состояния лесных ресурсов. В российском лесоустройстве ива не входила в число основных лесообразующих видов, и поэтому необходимости в разработке таксационных нормативов для нее не было. Однако в связи с возросшей актуальностью оценки углероддепонирующей функции лесов России и необходимостью учета вклада в углеродный баланс всех видов растительности возникла потребность в создании подобных нормативов. Это может быть обеспечено разработкой всеобщей модели (или таблицы), учитывающей морфологию ив в пределах всего рода Salix L. и построенной по опубликованным в разных регионах и странах данным. Объект исследования – данные об объемах стволов ивы, размещенные в свободном доступе в России, Казахстане, Болгарии и Норвегии в виде таблиц или регрессионных моделей. Насколько каждая локальная модель применима в других регионах неизвестно. Для снятия этой неопределенности нами использован мета-анализ как статистическая процедура, объединяющая результаты нескольких независимых исследований с целью нахождения общей закономерности. Получена универсальная модель объема стволов рода Salix, которая характеризуется высоким коэффициентом детерминации и может быть применена для оценки объема ствола любого вида данного рода с минимальными отклонениями от расчетных значений. Результаты направлены на повышение точности учета лиственных насаждений при проведении лесоустроительных и мониторинговых работ, таксации древостоев на постоянных и временных пробных площадях. Применение унифицированных нормативов при использовании, воспроизводстве, охране и защите древостоев ивы древовидной при всем многообразии ее видов позволит решить ряд практических вопросов. Для цитирования: Усольцев В.А., Парамонов А.А., Третьяков С.В., Коптев С.В., Цепордей И.С. Модель объема ствола ивы: мета-анализ // Изв. вузов. Лесн. журн. 2021. № 3. С. 49–58. DOI: 10.37482/0536-1036-2021-3-49-58
Current scenarios of the consequences of global warming stimulate research on the carbon-depositing capacity of vegetation cover. The stem is the main part of the tree biomass, and the accuracy of its volume assessment determines the possibility of correct monitoring and forecasting of forest resources. In the Russian forest management system, willow was not among the main forest-forming species, and therefore there was no need to develop valuation standards for it. However, due to the increased relevance of assessing the carbon-deposing function of Russian forests and the requirement to take into account the contribution to the carbon balance of all types of vegetation, there is a necessity to develop such standards. The solution can be found in the development of a generic model (or table) that takes into account the morphology of willows within the Salix L. genus and is based on data published in different regions and countries. The object of our research is data on the volume of willow stems, which is published and freely available in Russia, Kazakhstan, Bulgaria, and Norway in the form of tables or regression models. However, the extent to which each local model is applicable in other regions is unknown. To resolve this uncertainty, we used meta-analysis as a statistical procedure that combines the results of several independent studies in order to find a common pattern. As a result, we obtained a generic model of stem volume for the Salix genus, which is characterized by a high coefficient of determination and can be applied to estimate the stem volume of any species of this genus with minimum deviations from the calculated values. The results of the work are aimed at improving the accuracy of accounting deciduous stands during forest management and monitoring activities, valuation of stands on permanent and temporary trial plots. The implementation of unified standards for the use, reproduction, conservation and protection of willow stands with all the diversity of its species will solve a number of practical issues. For citation: Usoltsev V.А., Paramonov А.А., Tretyakov S.V., Koptev S.V., Tsepordey I.S. Generic Model of Willow Stem Volume: A Meta-Analysis. Lesnoy Zhurnal [Russian Forestry Journal], 2021, no. 3, pp. 49–58. DOI: 10.37482/0536-1036-2021-3-49-58.

Российская система национальной (государственной) инвентаризации лесов, действующая с 2007 г., в методическом отношении несовершенна и служит объектом критики и дискуссий. К слабым ее сторонам следует отнести недостаточное внимание, уделяемое дистанционным методам. Возможное направление совершенствования отечественной системы инвентаризации лесов – использование автоматической классификации их характеристик на основе материалов дистанционного зондирования Земли. Одним из перспективных алгоритмов автоматической классификации является метод «ближайшего соседа», или k-NN (k-nearest neighbors) метод, успешно применяемый при проведении инвентаризации лесов в других странах. Он основан на регрессии между спектральными характеристиками пикселов с известными характеристиками лесов и остальных пикселов изображения. Вопросы практического применения этого метода в целях национальной инвентаризации лесов впервые были поставлены и изучены финскими исследователями в 90-х гг. прошлого века. На протяжении двух последних десятилетий в разных странах проведено значительное количество экспериментов в этой области. Цель данного исследования – оценка возможности приме- нения k-NN метода для определения обобщенных характеристик лесов на примере Лодейнопольского лесничества Ленинградской области. Площадь лесничества – 401 866 га, в его состав входят 16 участковых лесничеств. В целях формирования набора тренировочных участков для классификации средствами геоинформационных технологий в пределах лесничества создана регулярная сеть с шагом 1×1 км. В качестве тренировочных участков, расположенных в узлах сети, использовались либо участки круглой формы радиусом 10 м, либо лесотаксационные выделы, которым присваивались лесотаксационные характеристики на основе материалов лесоустройства. Для проведения классификации применялись снимки Landsat-8 (спектральные каналы – GREEN, RED, NIR, SWIR 2). Выполнена автоматическая классификация снимков Landsat-8 по ряду лесотаксационных характеристик – среднему запасу на 1 га, среднему классу бонитета, средней относительной полноте, доле площади хвойных и лиственных насаждений. Результаты классификации k-NN методом сравнивались с материалами лесоустройства. Систематические ошибки оценки запаса, полноты и бонитета для территории Лодейнопольского лесничества составили менее 5 %. Полученные результаты подтверждают перспективность дальнейшего изучения теоретических и практических вопросов применения k-NN метода для определения характеристик лесов. Развитие данного направления может способствовать совершенствованию методики российской государственной инвентаризации лесов. Для цитирования: Черниховский Д.М., Алексеев А.С. Метод определения характеристик лесов на основе материалов дистанционного зондирования Земли, данных лесоустройства и алгоритма k-NN (на примере Лодейнопольского лесничества Ленинградской области) // Лесн. журн. 2019. № 4. С. 45–65. (Изв. высш. учеб. заведений). DOI: 10.17238/issn0536-1036.2019.4.45
The Russian system of National (State) Forest Inventory (NFI) valid from 2007 is methodologically imperfect and serves as a target of criticism and discussion. Insufficient attention paid to remote sensing should be attributed to the system’s weaknesses. A possible way of improving the NFI system is the use of automatic classification of forests’ characteristics based on materials of Earth remote sensing. One of the advanced automatic methods for forest remote sensing materials classification is k-NN or k-nearest neighbors algorithm, which have been successively used in the NFIs in other countries. It is based on regression between the spectral response characteristics of pixels with known forest characteristics and remaining pixels of the image. Questions of practical application of this method for the purposes of NFI were first raised and studied by Finnish researchers in the 1990s. Over the past two decades, a considerable amount of research in this area has been carried out in different countries. The purpose of our research is to assess the feasibility of using the k-NN method for determining the generalized characteristics of forests on the example of the Lodeynopol’skoe forest district in Leningrad region. The forest district area is 401,866 ha. It consists of 16 forest sub-districts. A regular network was created at a pitch of 1×1 km in order to form a set of trial plots for the classification by the means of GIS-technologies within the forest district. Round-shaped plots with a radius of 10 m or forest inventory compartments were used as trial plots located in the network nodes. Forest description for both types of plots was taken from the forest management data. Landsat-8 images were used for the classification (spectral channels: GREEN, RED, NIR, SWIR 2). The Landsat-8 images were automatically classified according to a number of forest inventory characteristics: average growing stock per 1 ha; middle class of bonitet; average relative density; share of coniferous and deciduous plantations area. The results of the k-NN classification were compared with the forest management materials. Systematic errors in the assessment of growing stocks, completeness and bonitet for the territory of Lodeynopol’skoe forest district made up less than 5 %. The obtained results confirm the potential of further study of conceptual and practical issues of the k-NN method application for determining forest characteristics. The development of this direction can contribute to the improvement of the Russian State Forest Inventory methodology. For citation: Chernikhovskii D.M., Alekseev A.S. The Method for etermining Forest Characteristics Based on Earth Remote Sensing Materials, Forest Management Data and the k-NN Algorithm (Case Study of Lodeynopol’skoe Forest District of Leningrad Region). Lesnoy Zhurnal [Forestry Journal], 2019, no. 4, pp. 45–65. DOI: 10.17238/issn0536-1036.2019.4.45

"Таксация леса: методические указания по активным и интерактивным формам проведения занятий по направлению 250100 ""Лесное дело"""

Методические указания по выполнению, оформлению и защите курсового проекта по дисциплине «Лесная таксация» для студентов 3 курса агроэкологического факультета Специальность: 250201.65 «Лесное хозяйство».