Теоретичне та експериментальне обґрунтування інвентаризації лісів рівнинної частини України за даними супутникової зйомки
Вантажиться...
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
НУБіП України
Анотація
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора сільськогосподарських наук зі спеціальності 06.03.02 «Лісовпорядкування та лісова таксація». Національний університет біоресурсів і природокористування України. Київ, 2019. Дисертаційна робота присвячена дослідженню теоретичних і прикладних аспектів обліку рівнинних лісів України з використанням технологій наземного та дистанційного збору даних. Методологічну основу дослідження формують принципи вибірково-статистичної інвентаризації лісів і дешифрування мультиспектральних супутникових знімків оптичного діапазону. У дисертаційній роботі проаналізовано точність поширених глобальних карт лісового покриву з просторовим розрізненням 25–30 м (100 м – для запасу деревостанів). У результаті опрацьовано рекомендації з їхнього використання для попереднього оцінювання площі та запасу рівнинних лісів України. На основі часових серій супутникових знімків Landsat 8 OLI опрацьовано лісову маску лісів рівнинної частини України, яка має просторове розрізнення 30 м та точність близько 80 %. На прикладі локального експериментального полігону обґрунтовано ландшафтний метод дешифрування видового складу лісових насаджень. Використовуючи дані експериментальної інвентаризації лісів, проведеної на локальному полігоні Київської та Сумської областей, розроблено методику картографування видового складу та запасу лісових насаджень, використовуючи вибіркові дані наземних досліджень і суцільне покриття території супутниковими знімками. На цій основі обґрунтовано технологію статистичної інвентаризації лісів малих територій
Опис
The thesis for awarding an academic degree of Doctor of Agriculture Sciences on specialty 06.03.02 «Forest Inventory and Forest Mensuration». National University of Life and Environmental Sciences of Ukraine. Kyiv, 2019. The thesis is devoted to investigation of theoretical and applied aspects of assessment of flat land forests in Ukraine using ground truth and Earth observation data of forest stands parameters. The experimental research is based on multisource data collected within 21 administrative regions of flat land Ukraine and three local test areas established in Kyiv, Chernigiv and Sumy regions. The data provide samplebased measurements of forest stands variables on 156 fixed radius and angle counting plots established in Kyiv test area, as well as 333 circular sample plots located in Sumy region. The field data for the Chernihiv region were collected during visual standwise forest inventory, thus forest stands parameters estimated in each compartment have been made available in spatial database. Besides, more than 4500 sample units distributed within flat land Ukraine have been visually interpreted using Google’s satellite images having sub-meter spatial resolution. The analysis geographic and climatic factors associated with the study region has allowed to prove the necessity of time series of Landsat 8 OLI satellite images to be the primary source of spectral data for the entire territory of flat land Ukraine as well as for Sumy pilot area, albeit the commercial satellite images SPOT 7 and PlanetScope have been used for other two local test areas. The experimental data have been processed in a form of integrated geodatabases by automated algorithms prepared for R statistical software and for Google Earth Engine cloud-based platform. In the dissertation, an accuracy of four global forest products of 25–30 m spatial resolution has been analysed. Exploring the relationship of tree cover extracted from the Global Forest Change (GFC) data and relative stocking of forest stands, the 40 % tree cover percentage value has been adopted as a threshold for distinction between forested and unforested areas within flat land Ukraine. In comparison with analogous product Landsat Tree Cover Continuous Fields (LTCCF), the GFC map has appeared to be more advanced in terms of accuracy and applicability for forest area dynamics assessment. Analysis of discrete forest masks Global PALSAR-2/PALSAR Forest/Non-Forest Map (JAXA FNF) and GlobeLand30 has revealed a major misclassification of forested areas under severe fragmentation patterns of flat land forest Ukraine. The results of global map of forest biomass GlobBiomass showed that it over approximates the data so that the mapped growing stock volume at pixel level is not agreed with the field measurements data. Nevertheless, the map could be used for preliminary assessment of total and mean values of growing stock volumes for large areas that has been successfully tested on 15 randomly chosen forest enterprises distributed throughout the study region. To map forested areas in flat land Ukraine using Landsat 8 OLI imagery, the land cover reflectance properties in different spectral bands have been investigated. As a result, phenology-based methods of classification for processing time series of satellite observations have been substantiated, thus more than 1500 scenes of Landsat 8 OLI have been merged into cloudless mosaics for the following four seasons: yearly, summer, autumn and April-October. Google Earth Engine API for cloud-based computation allowed to run high performance algorithms for creation, processing and classification of Landsat 8 OLI seasonal mosaics, while nonparametric method Random Forest was efficient to deal with multidimensional training dataset. Finally, forest mask for flat land of Ukraine has been created having 30 m spatial resolution. Its user’s та producer’s accuracy are 0.795±0.022 and 0.845±0.025 accordingly, albeit for Polissia regions the accuracy is higher, but for Steppe zone it is on the contrary, lower. The forest mask allowed to estimate forested area which for the flat land Ukraine is 8572.4±317.3 thousands hectares. Forest cover for the territory is estimated to be 15.8±0.6 %. The analogous values according to the state forest assessment data are significantly lower, 7766.7 thousand hectares and 14.4 % respectively. The overestimation of forested area can be explained due to the forests that are not included in the state forest assessment data (for example, urban forests). Theoretical and applied aspects of sample-based forest inventory using satellite images allowed to select the most effective plot configurations. Thus, truncated angle count sampling with plot radius of 12.62 m and basal area factor 𝐵𝐴𝐹=1; and nested circular plots with radii of sub-plots 12.62 and 3.98 m have proved to be the best suitable for forest inventory. Based on local experimental data nonparametric technique for predicting volume of model trees and assessment of growing stock volume by tree species on sample plots has been developed. Basal area of main tree species in forest stands of Sumy region have been mapped using data collected by Centre of national forest inventory during 2013 and custom version of k-NN (k-Nearest Neighbors) algorithm written for Google Earth Engine API. Per-pixel distribution of basal area allowed to map tree species abundance, composition and tree species richness of forest stands. Applying the same distance matrix between nearest neighbors, growing stock volume for each tree species have been mapped for the region. As it was computed, the 95 % confidence interval for mean value of growing stock volume for Sumy region is 329±8 m3·ha-1, while in different districts of the region mean value varies between 268 and 385 m3·ha-1. The estimated values are significantly higher of those in the official forest inventory database. Besides, forested area and total growing stock volume of forest stands for major tree species were assessed. As a result of the conducted study, the forest inventory for small areas has been shown as promising in case of sample-based forest inventory and wall-to-wall mapping of forests by satellite imagery
Ключові слова
рівнинні ліси України, лісистість, вибіркова інвентаризація лісу, реласкопічна таксація, мультиспектральні супутникові знімки, k-NN метод, Google Earth Engine, flat land forest of Ukraine, forest cover, sample-based forest inventory, angle counting sampling
Бібліографічний опис
Теоретичне та експериментальне обґрунтування інвентаризації лісів рівнинної частини України за даними супутникової зйомки: автор. дис. ...доктора с.-г. наук: 06.03.02 "Лісовпорядкування та лісова таксація" (сільськогосподарські науки) / В.В. Миронюк ; Національний університет біоресурсів і природокористування України. - К., 2019. - 45 с.