Фотометрические и морфологические признаки передают особенности насаждений непосредственно на снимке и являются главным предметом анализа

Ландшафтный подход /ЛП/ - это общий принцип изучения природы, основанный на представлении о том, что ландшафтная оболочка Земли представляет собой систему природно-территоральных комплексов различного ранга. ЛП при дешифрировании предусматривает предварительное выделение природно-территориальных комплексов - ПТК. В результате ландшафтных исследований составляется карта с подробной характеристикой ПТК или таблицу, где отражены взаимосвязи ПТК с типами лесорастительных условий, преобладающими породами, приуроченность их к элементам рельефа и т.д.

При исследовании изобразительных свойств снимков, главной задачей является нахождение множества признаков коррелирующих с объектами дешифрирования. Изображение на аэро, фотоснимках зависит в первую очередь от их масштаба.

По сверхкрупно-, крупно и среднемасштабным снимкам объектами дешифрирования являются деревья или их совокупность и поэтому в качестве признаков используются внешние формы и характеристики деревьев, проекции крон и их сочетаний.

Такими признаками являются:

- цвет, форма, размеры, выпуклость, структура, густота и сомкнутость крон;

- форма края проекции и вершины кроны;

- переход освещенной части кроны к затененной и собственные тени кроны;

- форма, размеры и положение ветвей;

- форма и размеры промежутков между кронами;

- высота деревьев и просматриваемость полога в глубину.

При распознавании отдельных деревьев по сверхкрупномасштабным снимкам последние два признака не рассматриваются.

На мелкомасштабных и космических фотоснимках отдельные кроны не видны, и поэтому при дешифрировании используется рисунок фотоизображения полога насаждений. Анализ рисунка фотоизображения местности является основным средством дешифрирования в географии, топографии, геологии. Для дешифрирования этих снимков используется следующая система признаков:

- цвет (или тон), контурная структура и текстура изображения;

- выпуклость, размеры групп крон и размеры промежутков;

- разновысотность и просматриваемость в глубину.

Для объективного использования этих признаков разработана унифицированная классификация изображения крон для сценки этих признаков при стереоскопическом рассмотрении снимков.

На цветных спектрозональных космических снимках важнейшее значение имеет цвет изображения. Эффективное использование этого признака возможно только при сравнении с соответствующими шкалами цветов. В этих целях применяется атлас цветов АЦ-1000 ВНИИ метрологии им Д.И. Менделеева.

Изучение признаков дешифрирования начинается со стереоскопического анализа фотоизображения пробных площадей (крупно – и среднемасштабные снимки) или выделов (космические или мелкомасштабные), имеющих наземное таксационное обоснование. Производится это с целью тренировки дешифровальщиков. При выборе пробных площадей предпочтение отдается чистым по составу древостоям. Количество пробных площадей или выделов с перечисленной таксацией зависит от целей дешифрирования, т.е. объектов или таксационных показателей, которые будут определяться по снимкам.

По крупно- и среднемасштабным снимкам оценку и описание признаков под стереоскопом производят для крон отдельных деревьев и промежутков между ними. В пределах каждой пробной площади или выдела описываются признаки 20 деревьев преобладающей породы и 5-10 сопутствующей. Регистрируют результаты оценки признаков в специальной карточке, где первая строка содержит известную информацию об объекте анализа, т.е. породу дерева и класс возраста, а последующие признаки определяемые для каждого дерева.

При работе с мелкомасштабными аэро- и космическими снимками для статистической оценки рисунка изображения изучение признаков дешифрирования производят по элементарным площадкам квадратной или круглой формы размером 0.5 мм². Для каждой площади дают оценку признака и его значений на основании сравнения изображения со шкалами цветов и стилизованными образцами структурного рисунка. Для составления таблиц признаков дешифрирования результаты стереоскопического анализа признаков группируют по дешифрирования, т.е. породам, группам или классам возраста, категориям земель. При статистической обработке используют функции распределения вероятностей и максимального правдоподобия. Вычисления проводят на ЭВМ. Имеется методика и алгоритм обработки и составления таблиц признаков дешифрирования (табл. 3.1.)

 

 

Лекция 4.

Информативность признаков дешифрирования.

 

Аэрокосмический снимок рассматривается как информационное поле, на котором изображены объекты дешифрирования (для лесотаксационного дешифрирования - кроны деревьев или полог насаждения). Необходимость тщательного анализа и отбора признаков для практического дешифрирования вызвана следующими причинами:

- каждый признак представляет различную информацию об объектах дешифрирования и, следовательно, информативность их различна;

- существуют признаки, значительно коррелирующие между собой, в результате чего использование их в совокупности становится неэффективным;

- использование всех признаков не всегда и необязательно обеспечивает стопроцентное распознавание объектов, подлежащих дешифрированию.

В соответствии с методикой анализа признаков и задачами дешифрирования объектами распознавания по крупно – и среднемасштабным аэроснимкам являются изображения крон деревьев, по мелкомасштабным аэро – и космическим снимкам – элементарные площади рисунка изображения.

Каждая крона или элементарная площадка может быть опознана любой из присутствующей в данном районе древесных пород, классов или групп возраста. Вероятность отнесения одной и той же кроны или элементарной площадки к любому объекту (породе, классу возраста) составляет абсолютную неопределенность, которая численно вырастает полной энтропией. В смысловом выражении полная энтропия характеризует тот объем информации, который необходим для безошибочного распознавания объектов изображенных на снимке.

Объем информации, который удается извлечь из аэрокосмических снимков, непосредственно указывает на эффективность используемых материалов и методов дешифрирования. На основании изучения признаков и распределения вероятности можно вычислить условную энтропию, характеризующую остаточную неопределенность после выполнения дешифрирования снимков по этим признакам. Объем полученной информации, используемой при лесотаксационном дешифрировании, определяется по формуле:

H и) = Но-Н(п),

где Н(и) – используемая энтропия, Но – полная энтропия, Н(п) – условная энтропия: (остаточная неопределенность).

Полная и условная энтропия вычисляется по достаточно сложным формулам и в лекции не приводится.

Следовательно, чем меньше условная энтропия, тем больше информации предоставляют признаки дешифрирования.

Оценкаточности. Вычисление информативности признаков дешифрирования происходит с некоторой ошибкой, которую необходимо знать для практического использования результатов. Точность вычисления объема информации определяется по сложной для запоминания формуле и в лекции не дается. Формулы занесены в память компьютера и определяются автоматически.

Выбор наиболее информативных признаков.

Информативность каждого признака в отдельности вычисляется на ЭВМ. Затем их ранжируют по информативности и выбирают наиболее информативные. Однако, при их совместном использовании, объем информации может не увеличиваться ввиду взаимной корреляции признаков. Простейший способ оценки информативности комплекса признаков состоит в сплошном переборе всевозможных вариантов их сочетания, а после этого в выборе наиболее удачного класса. Однако работа эта очень трудоемкая.

Другой, более прагматичный подход состоит в том, чтобы рассматривать не всевозможные наборы (классы) признаков, а только те, которые содержат ранее выделенный наиболее информативный класс признаков.

Рассмотрим для примера, в общих чертах, анализ признаков выполняемых в целях распознавания преобладающих древесных пород: сосны, лиственницы, кедра, ели и пихты вместе и лиственных (березы и осины). Признаки кодируются в следующем порядке:

1 – цвет изображения; 2 – контурная структура рисунка; 3 – текстура рисунка; 4 – выпуклость групп крон; 5 – размер групп крон; 6 – размер промежутков; 7 – просматриваемость полога; 8 – разновысотность полога.

Полная энтропия определяется из расчета равномерного распределения преобладающих пород по территории. Результаты вычислений условной энтропии по каждому признаку берутся в отдельности. Они характеризуются степенью информативности каждого признака в отдельности. Для спектральных космических снимков наиболее информативными являются цвет, затем, по степени информативности признаков располагаются в следующем порядке:

6 – размеры промежутков; 4 – выпуклость групп крон; 8 – разновысотность полога; 2 – контурная структура; 7 – просматриваемость полога; 3 – текстура рисунка.

Прогнозируемая достоверность дешифрирования.

Оценка прогнозируемой достоверности дешифрирования по уровню или графику.

Оценка информативности признаков дешифрирования.

Информативность признаков дешифрирования древесных пород по сверхкрупномасштабным аэроснимкам, значительно отличается от среднемасштабных, и значительно варьирует в зависимости от масштаба. На сверхкрупномасштабных снимках, разрешающая способность которых достигает до 0,05 – 01 м на местности ведущую роль в распознавании играют морфологические признаки, передающие внешний облик крон деревьев.

Для масштабов 1:1000 и 1:2000 наиболее информативным признаком является текстура изображения кроны дерева, затем форма ветвей и вершины крон.

С понижением масштаба аэроснимков значения признака спектральных различий, передаваемых цветами, изображения возрастает. В ранжированном ряду признаков цвет изображения для масштаба 1:1000 занимает 11 место, для М 1:2000 – 8, а для М 1:3000 уже является наиболее информативным и занимает первое место.

Наиболее высокой информативностью для распознавания древесных пород и, следовательно, высокой достоверностью дешифрирования характеризуются аэроснимки М 1:2000. при использовании для их дешифрирования всего четырех признаков (текстура, цвет изображения, контурная структура и форма освещенной части кроны) по этим снимкам можно безошибочно определять древесные породы.

Информативность классов и отдельных признаков, их ранги и оптимальные сочетания меняются в зависимости от масштаба аэрофотоснимка. Для всех масштабов спектрозональных аэроснимков наиболее важным признаком является цвет изображения, информативность которого до масштаба 1:30000 незначительно снижается, а для мелкомасштабных (1:50000) – возрастает и даже превышает этот показатель для М 1:10000. у остальных признаков, отражающих морфологические особенности крон деревьев, с уменьшением масштаба информативность снижается.

Однако следует отметить, что строгий вывод о зависимости информативности признаков от масштаба делать нельзя, так как значительное влияние на нее оказывают технические и природные условия съемки - используемые фотоаппараты и время съемки.

По космическим спектрозональным снимкам с разрешением на местности не хуже 20м дешифрируют преобладающие породы, группы возраста и некоторые категории лесных земель. Наиболее информативным признаком дешифрирования спектрозональных космических фотоснимков является цвет изображения, передающий различия в спектральных яркостях лесных объектов. Для этих снимков цвет предоставляет более 50% информации о лесной растительности.

Информативность отдельных признаков и их сочетаний, в значительной степени зависит от природных условий региона, сложности лесов и разнообразия лесорастительных условий.

 

Лекция 5.

Дистанционные методы в инвентаризации лесов.

Данные изученности лесного фонда (планово-картографические и лесоинвентаризационные материалы) составляют информационную основу лесного хозяйства. Эти данные должны иметь определенную достоверность и быть согласованными с уровнем ведения лесохозяйственной деятельности. Большие различия природно-экономических условий различных регионов страны и сформировавшиеся под их воздействием структура лесных биогеоценозов обуславливают различные требования к уровню и точности о лесах и возможность применения различающихся по степени детальности и трудоемкости методов изучения и инвентаризации лесного фонда.

Все методы инвентаризации лесов, применяющиеся в нашей стране, делятся на две группы:

а) детальные, которые обеспечивают получение с заданной точностью, комплекса количественных и качественных характеристик по каждому лесотаксационному выделу и позволяют проектировать в нем все необходимые лесохозяйственные и другие мероприятия;

б) обобщенные, обеспечивающие получение в большей или меньшей степени усредненных таксационных характеристик, для укрупненных генерализованных выделов.

Первая группа методов применяется при инвентаризации лесов при лесоустройстве, вторая – при фотостатистических инвентаризациях и мелкомасштабном (1:200000 и мельче) тематическом картографировании лесов.

Изучение любой большой территории проводится от общего к частному, т.е. сначала территорию изучают обобщенными, менее детальными методами, а затем исходя из хозяйственных задач, проводят более детальное изучение конкретной территории. На конец 80-х годов прошлого столетия площадь пройденная лесоустройством приблизилась к 60%. На части территории проведение лесоустройства не вызывалось хозяйственной необходимостью, а проводилось с целью определения лесосырьевых баз. В настоящее время объемы лесоустроительных работ значительно снизились. Аэросъемка стала достаточно широко применяться в целях определения объемов самовольных рубок. В 2006 году произведена аэрофотосъемка 6 областей, в 2007 - 18 по плану.

Особенности дистанционных методов инвентаризации лесов при лесоустройстве.

Лесоинвентаризационные работы при лесоустройстве осуществляются методом наземной таксации в сочетании с дешифрованием крупно-и среднемасштабным аэрофотоснимков, преимущественно цветных спектрозональных М 1:10000 и 1:15000. При лесоустройстве производится организация территории в натуре (разрубка границ, квартальных просек, установка столбов) и таксация на основе полевого или камерального дешифрования каждого выдела, обеспечивая следующую точность (при вероятности 0.68):

- максимальная ошибка запаса по объекту +5%

- среднеквадратичная ошибка определения запаса в таксационном выделе +15-25%;

- средняя высота +7-10 %

- средний диаметр+10%;

- полнота +0.1%;

- возраст +5-20 шт.;

- коэффициент состава преобладающих пород +1-1.5 ед.состава.

 

В лесах, пройденных лесоустройством, регулярно (через 10-15 лет) проводятся повторные лесоустроительные работы с целью обновления всего комплекса планово-картографических и учетных материалов.

 

 

При этом используется метод инвентаризации лесов на основе дешифрирования материалов космических съемок и данных прежнего лесоустройства. В случае отсутствия космических снимков можно использовать сверхмелкомасштабные (М 1:50.000 – 1:100.000) цветные спектрозональные аэрофотоснимки. Этот метод предназначен для применения в таежной зоне России с экстенсивным уровнем ведения лесного хозяйства, при 3 разряде лесоустройства. Цветные космические спектрозональные снимки приэтом методе увеличиваются до масштаба плана лесонасаждений. Полный цикл инвентаризации делится на три этапа: подготовительные, полевые и камеральные работы.

Подготовительные работы проводят за год до полевых. При этом осуществляют:

- сбор информации об изменениях в лесном фонде (изменение границ, местах и объемах рубок главного и промежуточного пользования, лесных пожарах, ветровалах и т.д.)

- выборочно-измерительная таксация выделов для изучения признаков дешифрования тренировки и оценки качества предыдущего лесоустройства;

- дешифрирования снимков (подготовка снимков, анализ признаков дешифрирования, контурное и таксационное дешифрирование);

- оценка качества таксации леса в пределах таксационных участков предыдущего лесоустройства по данным выборочно- перечислительной и глазомерной таксации и дешифрирования аэрофотоснимков;

- камеральное корректирование таксационных показателей изменившихся в результате естественного роста древостоев;

- составление проекта натурных съемочно-геодезических и таксационных работ.

В процессе дешифрирования космических или аэроснимков с использованием плана лесонасаждений, планшетов, таксационных описаний наносят на снимки контуры выделов с молодняками 1 класса возраста, несомкнувшиеся лесными культурами, рединами, гарями, вырубками (все на момент предыдущего лесоустройства). Затем дешифрируют вырубки, ветровалы, гари и другие категории площадей, появившиеся в течение ревизионного периода в результате лесохозяйственной деятельности и стихийных бедствий. На снимки наносят также культуры ревизионного периода, участки, пройденные рубками ухода. Окончательные границы выделов и таксационные характеристики перечисленных категорий выделов, уточняют при натурной таксации. Таксационные характеристики остальных выделов устанавливают по данным предыдущего лесоустройства с внесением в них поправок. Для выявления изменений производят стереоскопический поквартальный анализ всех выделов. При дешифрировании определяют категорию земель, а для покрытых лесом площадей - преобладающую породу или группу пород(хвойные или мягколиственные), группу возраста, группу типов лесорастительных условий и относительную полноту. Все «сомнительные» выдела, укрупненные характеристики которых не совпадают, намечают к напорной таксации.

После выполнения перечисленных выше работ составляют проект натурных таксационных работ. Все перечисленные выше категории выделов (молодняки, л/к, вырубки, поврежденные пожарами и антропогенным воздействием, ветровалы, «сомнительные» участки (оконтуриваются на снимках и используются при натурной таксации в качестве фотоабрисов).

На завершающем этапе подготовительных работ на снимках образуются все маршруты и выделы, в которых намечена натурная таксация. Определяются виды и содержание работ, намечаются места базирования и схема перемещения таксатора и его помощников.

В процессе полевых работ в соответствии с утвержденным проектом общепринятыми в лесоустройстве методами проводят:

а) съемочно- геодезические работы;

б) глазомерно-измерительную таксацию;

в) выборочно-перечислительную таксацию путем закладки пробных площадок;

г) обследование хода естественного возобновления на вырубках и состояния лесных культур на вырубках ревизионного периода;

д) обзор материалов для разработки проекта организации и развития лесного хозяйства на следующий ревизионный период.

В камеральный период обрабатывают полевые таксационные материалы, оценивают точность камерального корректирования таксационных показателей, составляют таксационные описания и итоговые таблицы характеризующие лесной фонд, изготавливают планово-картографические материалы и составляют проект организации и развития лесного хозяйства.

В настоящее время при инвентаризации лесов при лесоустройстве применяются три метода:

1) наземной таксации с полевым дешифрированием аэрофотоснимков;

2) наземной таксации в сочетании с аналитико-измерительным дешифрированием цветных спектрозональных аэрофотоснимков;

3) повторной инвентаризации лесов устраиваемых по III разряду на основе дешифрирования материалов космических или цветных спектрозональных снимков (М:1500 – 1:100.000) и максимального использования материалов предыдущего лесоустройства.

Первые два метода применяются для инвентаризации лесов во время первичного и повторного лесоустройства при 1- III разрядах. Последний метод предназначен для инвентаризации лесов при устройстве их по III разряду только при повторном лесоустройстве причем сфера применения космических снимков ограничена таежной зоной.

 

Лекция 6.

Методы инвентаризации резервных лесов.

Совершенствование организации лесоинвентаризационных работ.

Резервные (в настоящее время не эксплуатируемые) леса расположены в северо-восточных регионах страны. Основным методом их инвентаризации является - фотостатистический, основанный на сплошном дешифрировании цветных спектрозональных космических фотоснимков с разрешением на местности 6-10м в сочетании с измерительным и аналитическим дешифрированием (крупно-масштабных) аэрофотоснимков. Предусматривается проведение выборочной крупномасштабной (М 1:7000- 1:10000) спектрозональной аэрофотосъемки. В объектах с несложным по составу и лесорастительным условиям насаждений, допускается использование черно-белой аэрофотосъемки давностью 10-15 лет. При отсутствии космических снимков, можно использовать материалы цветной спектрозональной мелкомасштабной /1:50000-1:100000) аэрофотосъемки, выполненной за 1 год до подготовительных работ.

В простых по строению лесах, представленных преимущественно одной преобладающей породой можно применять автоматизированный метод дешифрирования, основанный на машинных методах обработки космических снимков.

В горных лесах с низкой лесистостью (60% и менее) инвентаризация лесов предусматривается только на основе дешифрирования космических или мелкомасштабных аэрофотоснимков и выборочных натурных работ.

Полный цикл инвентаризации резервных лесов основан на 4-х ступенчатой схеме статистической выборки. При инвентаризации с использованием автоматизированных методов дешифрирования и в объемах с низкой лесистостью вторая и третья ступени выборки, основанные на дешифрировании крупномасштабных аэроснимков, не производятся, метод становится двухступенчатым.

Первая ступень – контурное и аналитическое дешифрирование космических фотоснимков, покрывающих всю территорию объекта. Для каждого выдела определяют категорию земель, а для покрытых лесом площадей – преобладающую породу (сосна, кедр, лиственница, мягколиственные) или группу пород (ель, пихта, береза, осина), группу возраста (три группы), группу типов лесорастительных условий, класс бонитета и относительную полноту. Выделы объединяются в страты по вышеприведенным признакам. Точность инвентаризации запаса в объекте фотостатистическим методам составляет 5%.

В соответствии с установленным объемом выборки производят аэрофотосъемку на спектрозональную аэропленку в масштабе 1:7000 – 1:10000 маршрутами, систематически размещенными по территории объекта лесоинвентаризации и покрывающими около 5% его территории.

Вторая ступень – контурное и аналитическое дешифрирование таксационных выделов на всей рабочей площади выборочных аэрофотоснимков. В пределах укрупненных выделов, выделенных при дешифрировании космических снимков, определяют границы таксационных выделов и аналитическим саособом дешифрируют – состав насаждений, класс возраста, высоту, тип леса, класс бонитета и относительную полноту.

Третья ступень – измерительное дешифрирование таксационных выделов, случайно или систематически отобранных.

Лекция 7.

Контроль за порядком лесопользования.

Рациональное использование лесосырьевых ресурсов является одной из важнейших задач лесного хозяйства. Однако при проведении рубок главного пользования часто оставляются перерубы, производятся условно-сплошные рубки. В результате расчетная лесосека осваивается за счет увеличения площади рубок, что приводит к истощению эксплуатационного фонда, появлению расстроенных неустойчивых древостоев подверженных ветровалами, нападению эктано и фитовредителей и вследствие этого теряющих товарные качества древесины. Поэтому, контроль за соблюдением правил рубок и своевременный учет лесосырьевых ресурсов, оставляемых на лесосеках имеет большое лесохозяйственное значение. В последнее время контроль ведется не столько за соблюдением правил рубок, сколько для учета несанкционированных (самовольных) рубок.

Существующие способы переучета лесосырьевых баз, освидетельствования мест рубок чаще всего оказываются малоэффективными. Для обследования состояния лесопользования применяют дешифрирование аэрокосмических съемок, что позволяет минимизировать объем натурных таксационных работ.

В состав работ по обследованию лесосырьевых баз для контроля за порядком лесопользования, входят: сбор данных о лесозаготовках, получение материалов последнего лесоустройства и космических фотоснимков, натурные таксационные работы и камеральная обработка материалов.

Изучение признаков дешифрирования космических фотоснимков и тренировку исполнителей проводят на основе таксационных материалов прежнего лесоустройства. Для этого отбирают участки с чистыми насаждениями, не тронутые за последний период хозяйственными воздействиями и стихийными бедствиями. Границы участков опознаются и наносятся на космические фотоснимки. Для анализа признаков дешифрирования на каждую древесную породу отбирают в среднем 5-10 участков. Анализ признаков и составления таблиц необходимы для дешифрирования состава, группы возраста и запаса насаждений, а также вырубок и гарей. Затем производится тренировка исполнителей, которая заключается в освоении признаков и приобретении навыков распознавания преобладающих пород и групп возраста.

Дешифрирования космических фотоснимков предшествует обязательная их подготовка и процесс нанесения на снимок квартальной сети. При подготовке фотоснимков к дешифрированию в первую очередь на контактных отпечатках, используя схематические карты и планы лесонасаждений, опознают главные точки и проводят начальные направления. Далее производят опознавание и перенесение на снимки квартальной сети. Сначала опознают и идентифицируют на планах лесонасаждений и космических снимках реки, ручьи, дороги, старые вырубки, прогалины, пустыни, болота. Затем определяют точки пересечения квартальных просек с опознавательными объектами и проводят квартальные просеки. Одновременно по прямым отрезкам между опознавательными точками вычисляют масштаб космических фотоснимков. Длину линий между этими точками берут с планшетов.

Собственно дешифрирование подразделяется на 3 этапа. На первом – путем стереоскопического анализа цветовых или тоновых и текстурных признаков дешифрирования выделяют контуры вырубок и гарей. Затем, составляя контуры на планах лесонасаждений и космических фотоснимках, отграничивают вырубки и другие, не покрытые лесом площади. В результате этой работы на космических фотоснимках должны быть ограничены все пройденные рубками площади и насаждения построенные различными хозяйственными или природными воздействиями.

На втором этапе с планов лесонасаждений и планшетов на космических фотоснимках /КФС/ границы и номера выделов, прилегающих к площадям пройденным рубками. Целью этой работы является определение площадей и запасов выделов частично захваченных рубками.

На завершающем третьем этапе путем стереоскопического анализа дешифрирует все ранние ограниченные площади. Главное внимание обращают на оставленные недорубы и их характеристики. Минимальная величина выделяемых контуров зависит от масштаба используемых снимков.

Все выдела отдешифрированные на территории охваченные рубками или другими воздействиями группируются в страты, которые формируют по группам пород, классам возраста и концентрации запаса.

Контроль дешифрирования и уточнение таксационных характеристик древостоев производят выборочным статистическим методом по стратам. Объем натурной таксации устанавливают из расчета определение общего запаса в страте с точностью + - 10%. Выбор выделов для натурной таксации производят методом случайного или систематического отбора по каждой страте отдельно. Отобранные выдела помечают на космических фотоснимках и определяют наиболее рациональные маршруты ходовых линий. Таксационные характеристики выделов уточняют в натуре в основном методом сочетания глазомерно – измерительной и частично выборочно-перечислительной таксации. Минимальная площадь выдела составляет 4-5 га.

Выборочно – перечислительную таксацию проводят только для тренировки в начале полевых работ.

Для определения площадей вырубок и запасов оставленной на них невырубленной древесины используют планшеты последнего лесоустройства.

С космических фотоснимков на планшеты наносят границы площадей, пройденных рубками за период истекший после лесоустройства.

На изучаемую площадь составляют схематическую карту в масштабе плана лесонасаждений с нанесением на нее квартальной сети, границ выявленных участков вырубок с наличием запаса древесины и таксационных выделов спелых и перестойных древостоев по данным лесоустройства.

Указанные участки раскрашивают по породам и концентрации эксплуатационных запасов, т.е. по образованным стратам, которые и отражают запас недорубов на лесосеках.

Одновременно с контролем за рациональным использованием лесного фонда (в том числе за самовольными рубками) оценивается и соблюдение нормативов и правил по организации и проведению сплошных рубок. Обследование соблюдения правил главных рубок должно охватывать период не менее 10 лет.

 

Лекция 8.

Контроль за динамикой лесовосстановления.

Для оценки динамики лесовосстановления на вырубках большое значение имеет генетическая связь типов леса с направлением лесообразовательного процесса после рубки древостоев. Почти повсеместно, особенно в подзоне южной тайги, после рубки происходит смена коренных хвойных типов леса на лиственные. Предотвращению смены пород способствует сохранение подроста при лесозаготовках, создание лесных культур, рубки ухода в молодняках. В подзонах средней и северной тайги при ведении хозяйства на зонально – типологической основе естественным путем можно возобновить хвойными породами 70-80% ежегодно отводимой в рубку площади.

Основным и наиболее подробным источником сведений о состоянии лесовозобновления на вырубках являются материалы лесоустройства. Однако

оно проводится только раз в 10-15 лет и оперативноне отражает результаты текущих лесохозяйственных мероприятий. Использование аэрокосмических методов позволяет одновременно провести оценку лесовосстановления и формирования молодняков на значительных площадях.

Общая схема работ заключается в том, что по космическим снимкам и материалам прежнего лесоустройства молодняки и вырубки со сходным характером лесовосстановительных процессов распределяются по стратам. При необходимости страты дополняют данными о наличии, размещении и величине хвойного подроста, хвойного подроста, который получают при проведении выборочной крупномасштабной аэрофотосъемки и ограниченного объема наземных наблюдений.

 

Оценка информативных возможностей космических снимков.

 

Различные стадии естественного возобновления и формирования молодняков на месте сплошных вырубок определяют на цветных спектрозональных снимках, прежде всего по характеру сочетания дешифровочных признаков, структуре и цвету фотоизображения.

Особенности размещения на сплошно-лесосечных вырубках хвойного и лиственного подроста и другой растительности позволяют выделить на космических снимках шесть основных классов структуры изображения: 1- однородную; 2-пятнистую расплывчатую; 3-точечную; 4- пятнисто-контрастная; 5-полосчатую; 6-сложно-мозаичную.

На космических снимках, изготавливаемых для лесных организаций участки вырубок и молодняков, изображаются оттенками голубого /Г/, синего /С/ и пурпурного /П/ цветов. При сопоставлении с эталонной шкалой10 цветов и 7 оттенков каждого цвета определение цветовой комбинации определяет фотоизображение одного выдела происходит в среднем за 6 сек. (для опытного дешифровальщика). Дешифровальщик тратит на оценку цвета и структуры 300 изображений вырубок, в среднем, 2ч.45мин.

Для структуры фотоизображения вырубок характерна следующая встречаемость:

23% - однородная структура;

47% - пятнистая расплывчатая;

17% - пятнистая контрастная

7% - точечная;

5% - сложная мозаичная

1% - полосчатая.

Преобладание в фотоизображениях вырубок и молодняков неоднородной структуры указывает на сложность лесообразовательных процессов и мозаичность лесорастительных условий, складывающихся после рубки коренных типов леса.

Свежие рубки с незначительным количеством сохраненного подроста и подлеска окрашиваются на космических снимках пурпурным цветом и имеют однородную структуру. Зарастание вырубок уменьшает долю пкрпурног цвета за счет появление голубого или синего. Голубой цвет появляется при зарастании вырубок травой и возобновлении лиственных пород, синий связан с присутствием хвойных.

Равномерное размещение на вырубке молодняка, кустарников и травяного покрова распознают по однородной структуре фотоизображения, а неоднородная – связана с куртинным размещением растительности. Связь характера естественного возобновления на вырубках таежной зоны с цветом их изображения на космических снимках статически оценивается коэффициентом взаимной сопряженности 0.77.

Вероятность распознавания на космических снимках свежих и не возобновившихся вырубках достигает 83%, поскольку их можно перепутать (сочетание пурпурного, голубого и синего цвета) с вырубками с успешным хвойным или лиственным возобновлением. Вырубки с преобладанием возобновления хвойных пород опознаются с низкой вероятностью – 65,3%. Уверенно распознаются вырубки с возобновлением лиственными породами- 83,5 %, вырубки с хвойно-лиственным возобновлением распознаются неуверенно. Поэтому при разработке метода оценки лесовозобновления и формирования молодняков вырубки с возобновлением хвойных и хвойно-лиственных пород, были объединены в одну смешанную группу.

Таким образом при первоначальном разделении на страты, на космических снимках выделяются следующие участки вырубленных площадей со сходным характером возобновления и формирования молодняков:

- свежие вырубки с неудовлетворительным возобновлением;

- участки с преобладанием лиственного возобновления;

- участки со смешанным по составу и неравномерным по площади возобновлением.

Последующая работа включает корректирование результатов контурного дешифрирования с помощью материалов лесоустройства.

 

Анализ возможности оценки лесовозобновления на вырубках по КМ АФС (крупномасштабным аэрофотоснимкам).

 

Методы учета естественного возобновления при инвентаризации не покрытых лесом земель основаны на подсчете на выборочных пробных площадках количества жизнеспособного предварительного и последующего возобновлений с подразделением подроста на мелкий Н до 0.5 м; средний 0.5-1,5 м; и крупный свыше 1.5м.

Кроме того, при наземном обследовании оценивают размещение возобновления по площади. Успешность формирования будущих насаждений на месте вырубок зависит, прежде всего, от наличия в составе возобновления среднего и крупного подроста.

Анализ КМ АФС масштаба 1:700 -1:1200 показывает, что мелкий подрост на аэрофотоснимках неразличим.

Экземпляры среднего и крупного подроста хвойных и лиственных пород на летних спектрозональных аэрофотоснимках опознают по следующим цветовым признакам:

- ель имеет серо-зеленый цвет, кроны небольшие по размерам, округлые с заметной ажурностью;

сосна имеет серо-желто-зеленый цвет, кроны округлые размеры их больше чем у ели;

осины имеет желтый цвет с пурпурным оттенком.

На ранневесенних фотоснимках хвойный подрост изображается оттенками пурпурного цвета, который летом характеризует лиственные породы.

Различимость возобновления на аэрофотоснимках зависит от влияния многих факторов: типа вырубки, степени ее захламленности, возраста, высоты и состояния возобновления, характера размещения, наличия подлеска и т.д.

Для оценки с помощью КМ АФС состояния возобновления на вырубках является показателем встречаемости. Это отношение площадок определенной величины, на которых имеется хотя бы один жизнеспособный экземпляр подроста, к общему числу учетных площадок. Показатель выражается в процентах или долях единицы. Его величина зависит от количества и распределения возобновления на участке характеризуя оба этих признака. Оптимальных размер учетных площадок должен примерно соответствовать площади питания одного дерева в фазе жердняка – 4 м2.

Методика определения встречаемости хвойного подроста на вырубках с помощью КМ АФС состоит из полевых и камеральных работ.

В полевой период на основе рекогносцировочных маршрутов и с помощью космических снимков, на планах лесонасаждений намечают места закладки пробных площадей с учетом типов вырубки, сроков давности рубки, характера размещения подроста. Обычный размер пробной площади 1200м2 = 20*60 м. Этот участок размечают на местности в виде прямоугольника с помощью угломерных инструментов, а углы опознают с помощью крупномасштабных аэрофотоснимков масштаба 1:1000.мС помощью мерных шнуров пробные площади разбивают на 300 элементарных площадок 2*2 м после этого картографируют вест участок в масштабе 1:200. На планах пробных площадей по координатам устанавливают местоположение каждого экземпляра хвойного подроста с указанием его породы, высоты и диаметра кроны. При обработке полевых материалов на пробной площади определяют встречаемость мелкого, среднего и крупного подроста, а потом отдельно среднего и крупного.

В камеральный период при стереоскопическом рассмотрении КМ АФС палеткой площадь фотопробы размечают на те же 2*2 м площадки, внутри которых устанавливают наличие или отсутствие хотя бы одного экземпляра хвойных пород. Отношение (%) числа площадок с хвойным подростом к общему числу площадок является показателем дешифровочной встречаемости хвойных пород. Сопоставление полученных в поле и дешифрованных поКМ АФС данных обычно показывает, что отклонение дешифровочной и фактической встречаемости имеют отрицательный знак, то есть не все экземпляры крупно и среднемасштабного подроста опознаются на снимках.

Технологическая схема оценки лесовосстановления и формирования молодняков на вырубках.

 

Рассмотренные ранее возможности материалов аэрокосмических съемок могут служить основой для разработки технологии работ по оценке лесовосстановления и формирования молодняков. Имеется два варианта технологии:

- на основе космических снимков;

- на основе космических снимков и выборочных крупномасштабных аэрофотоснимков.

В первом из них целью работ является объединение в группы площадей вырубок с однородной тенденцией лесовозобновления. Во втором, более подробном варианте технологии определяют встречаемость подроста хвойных пород на вырубках с однородной тенденцией лесовозобновления. Оба варианта технологии предусматривают использование, кроме аэрокосмической информации, материалов лесоустройства, с помощью которых производится лесохозяйственное разделение на страты, с учетом размещения коренных типов леса на месте вырубок. Именно на этой стадии технология работ переводится на лесоводственную зонально- технологическую основу.

Лекция 9.

Учет текущих изменений вызванных антропогенной деятельностью и стихийными бедствиями.

С помощью аэрокосмических снимков выявляется и регистрируется как результаты хозяйственной деятельности, так и последствия стихийных бедствий.

Ежегодно по результатам этих обследований (в Сибири и на Дальнем Востоке 50 млн. га) проводится учет пострадавших от крупных лесных пожаров участков леса проводится корректировка размеров главного пользования и разрабатываются необходимые лесохозяйственные мероприятия.

На материалах аэрокосмических съемок участки свежих гарей выделяют по довольно устойчивым дешифровочным признакам – темно-серому или темному фону изображений и зигзагообразному периметру выгоревших площадей.

Однако различная разрешающая способность среднемасштабных аэрофотоснимков и космических мелкомасштабных снимков, существенно влияет на объем извлекаемой информации и состоянии насаждений.

Особенности изображений гарей на среднемасштабных аэрофотоснимках.

Из всех видов лесных пожаров наиболее часто встречаются низовые составляющие в среднем около 85% от общего числа. Верховые 10%, а подземные (торфяные)= 5%. Послепожарное состояние горельников зависит не только от вида лесного пожара, но и от почвенно-гидрологических условий, типа леса, пород, возраста насаждений и т.д. Эти особенности отражаются и на аэрофотоснимках. Тот же низовый пожар может быть беглым и практическим не приносящим значительного вреда насаждениям, особенно с толстой корой /сосна, кедр/ и устойчивым – приводящим не только к гибели насаждениям, но и к их вывалу. Обычно сравнивается таксационная характеристика древостоев до и после пожара. В целом технология из выделения на снимках довольно сложная. Поэтому отметим лишь основные моменты. Основана методика определения на оптической плотности изображения гарей. Диапазон оптической плотности от 0 до 22 разбит на 256 уровней, которые характеризуются условными единицами. Число измерений оптической плотности составляет 60-80 тыс.

Для леса пострадавшего от низового пожара характерно наличие черных обгорелых стволов. Однако белые стволы березы просвечиваются и в этих случаях.

На спектральных аэрофотоснимках последствия разных видов лесных пожаров заметны по вариациям цвета гарей от светло-зеленого до темно- синего. Темно-синий цвет имеют участки после верховых и продолжительных подземных пожаров, когда огонь уничтожает все насаждения от древостоя до почвенного покрова. Темно-зеленый цвет характерен для пожарищ после устойчивых низовых и беглых верховых пожаров. Светло-зеленые, светло

синие, зеленовато – синие оттенки возникают после беглых низовых пожаров. В этом случае изображение носит пятнистый характер и следы пожара заметны в разрывах жизнеспособного полога насаждений.

Материалы аэрофотосъемки остаются основным техническим средством для регистрации последствий лесных пожаров в зоне интенсивного ведения лесного хозяйства. Аэрофотосъемка, проведенная после пожара, является началом слежения за динамикой различных категорий земель и состоянием насаждений. Слежение необходимо, т.к. потери лесного хозяйства не ограничиваются сгоревшей древесиной.

 

Применение космической информации для учета последствий стихийных бедствий в многолесных районах.

Космические снимки наиболее широко применяются для исследования последствий стихийных бедствий в многолесных районах Сибири и Дальнего Востока. С помощью космических снимков составлена карта оценки лесов по степени нарушенных пожарами. Карта масштаба 1:1000000 включает семь ландшафтов Обь-Енисейского междуречья общей площадью 12 млн. га. В легенде карты каждому ПТК (природно-территориальному комплексу) дана краткая лесоводственно-экономическая характеристика. В легенде и на карте каждый ПТК также охарактеризован тремя лесопирологическими признаками: классом пирологического режима, соотношением коренных и производных послепожарных насаждений, показателем горимости лесов или нарушенностью их пожарами.

Класс пирологического режима оценивают при наземных обследованиях ключевых участков по фактической многолетней повторяемости пожаров. Соотношение коренных и производных послепожарных насаждений 1% устанавливают путем дешифрирования по космическим снимкам хвойных, хвойно-лиственных и лиственных насаждений с привлечением в необходимых случаях материалов лесоустройства.

При этом к коренным насаждениям относят чистые по составу хвойные сообщества, не подвергавшиеся воздействию пожаров со сменой пород в течение не менее 200 лет. Стадии послепожарной динимики со смешанными хвойно-лиственными и лиственными насаждениями относятся к производным послепожарным сообществам.

Показатель горимости лесов – это площадь, в границах ПТК на которой ежегодно действовали пожары с последующей сменой пород. Значительные повреждения в лесах возникают под воздействием ураганных ветров. Большие площади ветровальников образовались в Новоселицком опытном лесхозе в 2002 году.

При обследовании лесов пострадавших от ураганных ветров определяется вид ветровала/сплошной или частичный/, древесную породу, процент вывала деревьев, запасы растущей и вываленной древесины. По степени повреждения выделяются четыре группы ветровальных насаждений:

- слабая – до 30%; - средняя – до 50%;

- сильная – до 70% и сплошная ветровальная – более 70%.

Признаки дешифрирования приведены в табл. 9.1.

Более точно запас поваленной древесины определяют при детальном дешифрировании аэрофотоснимков.

С этой целью подсчитывают по породам число поваленных деревьев на единицу площади и измеряют их длину.

С помощью регрессионных уравнений по длине ствола определяют его диаметр. Этих показателей достаточно для подсчета, по таблицам хода роста, запасов поваленной древесины.

В задачу учета последствий пожаров и стихийных бедствий входит:

Определение величины количественных и качественных показателей изменений в лесном фонде, в т.ч. в категориях земель, составе и структуре лесозаготовительного эксплуатационного фонда:

- корректирование статистических данных учета лесного фонда;

- корректировка объема лесозаготовок;

- разработка рекомендаций по сокращению величины нанесенного ущерба, восстановлению лесов и улучшению их охраны.

Для учета последствий пожаров и других стихийных бедствий применяют космические снимки с разрешением на местности 10-20м давностью залетов не более 1-2 года.

В зависимости от наличия материалов лесоустройства, космических снимков, полученных до и после изменений в лесном фонде, обработку их проводят по одному из 3-х вариантов.

1) Совместная обработка космических снимков и материала последнего лесоустройства;

2) при отсутствии материалов лесоустройства совместная обработка космических снимков территории полученных до и после возникновения изменений в лесном фонде;

3) если нет материалов лесоустройства и космических снимков, сделанных до возникновения изменений в лесном фонде – применение космических снимков с изображением участков пройденных лесными пожарами или урожаями и последующая таксация этих площадей.

В результате обработки данных обследований определяют площадь пострадавших лесов и размер потерь древесины. Для определения пространственного размещения прошедших в лесном фонде изменений готовят картографические материалы. Их изготавливают на основе неокрашенных планов лесонасаждений.

По результатам обследования территории, на которой не проведено лесоустройство, составляют схематические карты текущих изменений

М 1:200000 – 1:300000.

 

 

Лекция 10.

Контроль за лесоводственным и техническим состоянием лесоосушительных систем.

 

Лесоосушение в нашей стране имеет более чем полуторавековую историю. Более подробно эти вопросы рассматриваются в гидролесомелиорации. По Европейской части России, по данным последней инвентаризации осушено около 3-х миллионов гектар. Однако эффективность мелиорации оказалась ниже предполагаемой. Причинами этого являются следующие факторы:

- неверный выбор объектов (много осушено открытых верховых болот или покрытых низкобонитетным сосняком;

- отсутствие ухода за гидролесомелиоративными системами;

- неправильные проектные решения, велики межканальные расстояния и, следовательно, не достигнута норма осушения.

Проведено 3 единовременных инвентаризации гидролесомелиоративных систем- 1971-72, 1986, 2000 годы. Последняя инвентаризация проводилась под нашим руководством.

При инвентаризации используются материалы черно-белой съемки в масштабе 1:10000 и 1:25000. По этим материалам достаточно четко выявляется гидролесомелиоративный фонд, внутренние суходолы, водотоки. Хорошо просматривается мелиоративная сеть, бобровые поселения, границы подтопления.

Существует несколько направлений использования аэрокосмической съемки при гидролесомелиорации. Одним их них является оценка технического состояния, функциональной способности и лесоводственной эффективности работы лесоосушительных систем.

Обычно применяют дешифрирование увеличенных спектрозональных космических снимков с разрешением на местности 10м.

Состояние и функциональная способность лесоустроительных каналов оценивают по стереоскопической просматриваемости и относят к одной из следующих групп:

1- лесоосушительная система просматривается хорошо, функционирует нормально и требует незначительного ремонта;

2- сеть хорошо просматривается, эффект осушения высокий, ремонт и реконструкция не требуется;

3- мелиоративная система просматривается слабо, не на всем протяжении и требует значительных затрат на реконструкцию;

4- лесоосушительная сеть почти не просматривается и требуются очень значительные затраты на реконструкцию;

5- каналы осушительной сети пересекают суходолы или большие участки открытых верховых болот. Такие участки в реконструкцию не включаются, а подлежат списанию.

Для целей оценки лесоводственного и технического состояния лесоосушительных систем перспективного применения сочетания различных видов съемок /космической и самолетной / и наземных исследований.

Слежение за санитарно-лесопатологическим состоянием насаждений.

В зависимости от внешне заметных физиологических и морфологических признаков Санитарные правила в лесах устанавливают 6 категорий состояния деревьев:

1 – здоровые; 11- ослабленные;

111- сильно ослабленные; 1V – усыхающие;

V – свежий сухостой; V1- старый сухостой.

Для оценки санитарного состояния насаждений применяются аэрофотоснимки масштаба1:5000 – 1:15000. По таким спектральным снимкам обычно выделяются две группы деревьев -1 -111 и V1- 1V - категорий состояния и устанавливается степень усыхания деревьев.

 

Лекция 11.

Теоретическая геоинформатика. Общие положения.

 

В связи с большим информационным потоком, для поиска нужной информации, ее хранения и анализа требуется современные «основанные на компьютерных технологиях средства», законы, методы и способы накопления, обработки и передачи информации с помощью компьютеров и других технических средств относятся к общей информатике. На ее базе развиваются специальные направления, в т.ч. и лесная информатика.

Упорядоченные массивы данных называют базами данных /БД/. Они создаются с помощью специальных программных комплексов, называемых системами управлениябазами данных /СУБД/.

Для работы с пространственно-распределенной информацией используют информационные системы особого ряда, называемые географическими информационными системами (геоинформационными системами или ГИС).

ГИС- это «система состоящая из специалистов, а также технических и организационных средств, которые осуществляют сбор, передачу, ввод и обработку данных с целью получения информации, удобной для дальнейшего использования в географическом исследовании и для ее практического применения.

Особая область информатики, имеющая дело с пространственно привязанной информацией называется геоинформатикой. Имеется целый ряд ее определений. К лесному хозяйству больше всего подходит следующее: геоинформатика - это технология /ГИС –технология/ сбора, хранения, преобразования, отображения и распространения пространственно-координационной информации, имеющая целью обеспечить решение задач инвентаризации и оптимизации управления геосистемами.

Геоинформационная технология - это совокупность методов и приемов практического использования достижений геоинформатики для работы с пространственными данными, манипулированиями или, их представления и анализа.

Так как имеется много определений ГИС, то отметим еще одно понятие часто встречающее в лесной терминологии \ГИС это информационная система, обеспечивающая сбор, хранение, обработку, доступ, отображение и распространение пространственно-координационных данных.

В 1973 году в Москве в НИИ В.О. «Леспроект» была начата разработка технологий разработки автоматизации тематической обработки космических и аэро-фотоснимков для целей лесоустройства и инвентаризации лесов труднодоступных районов Сибири.

Во второй половине 1980 годов в лесном хозяйстве образовался еще один центр развития цифровой картографии в г.Горький (ныне Н.Новгород) при Поволжском лесоустроительном предприятии. Там были разработаны информационные технологии для отечественного графического автоматизированного рабочего места /АРМ/.

С начала 1990 годов ГИС – технологии в лесном хозяйстве стали интенсивно развиваться.

В настоящее время в геоинформатике выделяются два основных аспекта – научный и технологический.

Научный аспект - связан с разработкой концепций, теоретических основ, методов моделирования и структур данных.

Технологический аспект геоинформатики ориентирован на получение, обработку и передачу информации с помощью компьютерных технологий.

К наукам, составляющим основу геоинформатике, относятся несколько групп. В первую входят: геодезия, картография и геодезия. Во вторую - те, которые позволяют формировать и строить информационные модели. Это теория множеств, топология и др.

В третий блок входят научные дисциплины, связанные с информационными системами; теория баз данных, программирование, компьютерная графика и др. Приложения геоинформатики разнообразны. Наиболее широкое распространение имеют – автоматизированное картографирование, более сложное исследование природных ресурсов (включая лесные).

Основные разделы геоинформатики – общая, прикладная и специальная.

Общая геоинформатика – это раздел, основные направления которого связаны с исследованиями и разработкой научных основ, концепций, обобщенным анализом ГИС безотносительностью к их прикладному характеру.

Имеет научный характер.

Прикладная геоинформатика – это практические методы работы с ГИС и геоинформационными технологиями. В этом разделе представлены и научные и технологические аспекты.

Специальная геоинформатика – служит основой для дополнительного анализа систем и методов обработки пространственно-временных данных и оценки качества.

В настоящее время существует несколько направлений классификации ГИС. Нас интересует тематическая ориентация ГИС:

- общеграфическая;

- отраслевая – лесное хозяйство;

- экологического мониторинга;

- водных ресурсов;

- использования земель;

- туризма, рекреации и др.

Современные ГИС охватывают все пространственные (территориальные) уровни: глобальный, национальный, региональный, локальный и муниципальный:

- глобальный – Россия на глобальном (мировом) прочее.

масштабный ряд 1:45000.000-1:100.000.000.

- национальный – вся территория страны, включая приобретенные акватории.

М= 1:2.500.200 – 1:20.000.000

- региональный – крупные природные и экономические регионы, субъекты РФ.

М ­=1:500.000- 1:4.000.000

- локальные области, районы, лесхозы, национальные парки, заповедники.

М=1:10.000-1:1.000.000

- муниципальные – города, городские районы, пригородные зоны.

М=1:25.000 и крупнее.

 

Источники данных для создания ГИС.

 

Для описания объектов необходима информация об их свойствах и характеристиках. Географические данные содержат 4 компонента: местоположение: свойства и характеристики; пространственные отношения и время.

Геопространственные данные представляют собой информацию, которая определяет географическое положение и свойства естественных или искусственно созданных объектов. По способу получения данные по геоинформатике подразделяются на первичные и вторичные.

Первичные - получают непосредственно при наблюдениях или измерениях на конкретном объекте.

Вторичные – получают в результате обработки первичных данных.

Для упрощения процесса обработки, хранения и использования разнообразных первичных и вторичных данных используют унификацию, т.е. приведение разнородных данных в единую систему.

Объекты изучаемые в геоинформатике имеют три основные типа характеристик – пространственные, временные и тематические.

Пространственные - описывают положение объекта в определенной системе координат. Основные требования к ним – точность.

Временные – указывают время получения информации /часы на аэрофотоснимках/, накапливают временные ряды, исследуют протекание процессов во времени /лесные пожары/. Основные требования- актуальность.

Тематические – описывают свойства объектов не относящиеся к пространственным и временным. Это статистические, технические, экономические и т.д.

Информационная модель – это объединяющая модель, включающая информацию получаемую при использовании разных источников данных.

Данные для формирования ГИС собираются с помощью разных технологий из различных источников. Общие требования для всех данных – формат и форма представления.

Формат данных – это способ их кодирования для обработки на компьютере. Преобразование данных из одного формата в другой осуществляется с помощью специальных программ - конвертеров.

Форма представления – данных определяется способом их визуального представления. Она различна для координатных и атрибутивных данных.

Координатные данные имеют табличную или графическую форму представления. Графические данные могут иметь векторные или растровое представление.

Векторная модель данных – это представление объектов в виде точек, линий и полигонов с помощью набора координатных пар.

Растровая – модель данных это числовое представление пространственных объектов в виде совокупности ячеек растра с присвоенными им значениями класса объекта. Растровые данные представляют собой матрицу данных, чаще всего получаемых

при сканировании.

Источники получения данных - при геодезических съемках и обследованиях, с помощью системы глобального позиционирования GPS, с помощью средств дистанционного зонирования, с карт, баз данных и др. источников.

Полевые данные.

Геодезическая полевая съемка определяет вертикальное и горизонтальное положение объектов. Для этого измеряются углы и расстояния. Сбор специальной информации проводится также в процессе полевых работ (таксационно-дешифровочные пробные площади при создании лесоустроительных ГИС).

Система глобального позиционирования является новой информационной технологией определения местоположения объектов на земной поверхности. Рассчитывается по сигналам с ИСЗ /искусственных спутников земли/. Погрешность определения составляет от 6-10м до 1 см. Начали применяться для отвода лесосек.

Картографические источники информации.

Основным источником данных для ГИС являются карты. Они выполняют две функции:

- позиционную /информация о точном расположении объектов и их размерах/.

- атрибутную / хранят сведения о типе, виде, классе объектов, их качественных и количественных характеристиках/.

Разработана следующая классификация карт:

1. Общегеографические – М 1:200.000 и крупнее.

2. Карты природы – геологические, лесные и т.д.

3. Карты народонаселения и ряд других.

 

Картографические знаки и особенности их применения.

На любой карте выделяются 3 группы /слоя/ знаков образующих самостлятельные подсистемы:

- геометрические линии, точки, полигоны;

- графические знаки разных форм, размеров, цветов;

- географические названия и пояснения некоторых характеристик объектов.

Сочетание в целостном графическом изображении перечисленных групп знвков, подчиняющееся строго определенным правилам.

Для лесных карт разработаны специальные отраслевые стандарты. Государственной лесоустроительной инструкцией предусмотрены требования к картографическим работам при лесоустройстве. Эти требования в обязательном порядке соблюдаются и при формировании лесных карт в срезе ГИС.

Для большинства остальных карт единых знаков не существует. Точными и подробными являются топографические карты и планы, составляемые в масштабе 1: 1000.000 и крупнее. Они имеют единую унифицированную систему условных знаков.

 

12. Зачет по курсу (письменная работа).