Знаете ли вы кого-нибудь, кто настолько увлечен деталями проблемы, что «за деревьями не видит леса?» Ученые, пытающиеся понять, как леса восстанавливаются после лесных пожаров, иногда сталкиваются с противоположной проблемой. Обычные спутниковые системы, обследующие обширные участки земли, сожженные лесными пожарами, предоставляют полезную общую информацию, но могут замалчивать важные детали и подталкивать ученых к выводу, что лес восстановился, когда он еще находится на ранней стадии восстановления.
По словам группы экологов из Брукхейвенской национальной лаборатории Министерства энергетики США, новый метод, использующий комбинацию методов дистанционного зондирования с гораздо более высоким разрешением, обеспечивает более точную и более подробную картину того, что происходит на земле. В статье, которая появится в июньском выпуске журнала Remote Sensing of Environment за 2018 год, они описывают, как они использовали спутниковые снимки с гораздо более высоким разрешением и аэрофотоснимки, собранные НАСА, для описания лесной зоны, поврежденной лесным пожаром 2012 года, который распространился на территория Лаборатории.
«Возможность количественной оценки взаимосвязи между восстановлением леса и тяжестью пожаров является важной информацией для нас, чтобы понять как динамику леса, так и поглощение углерода», - сказал Ран Мэн, научный сотрудник Брукхейвенской лаборатории по изучению экосистем наземных экосистем (TEST) исследовательская группа и ведущий автор статьи. «Эта работа показывает, что, используя более совершенные измерения дистанционного зондирования со спектральной визуализацией очень высокого разрешения и LiDAR - метод, который позволяет нам измерять трехмерную физическую структуру леса, - мы можем более точно охарактеризовать последствия пожара и отслеживать восстановление после пожара. он сказал.
Алистер Роджерс, руководитель группы TEST, добавил: «Эта работа является прекрасным примером ценности мультисенсорного дистанционного зондирования с высоким разрешением. Новая комбинация данных с этих сенсоров позволила глубже понять сложную экологический вопрос и предоставляет новый инструмент для управления лесами."
Уровень земли, несоответствие спутниковых данных
Мэн отметил необходимость улучшения дистанционных измерений, будучи аспирантом, до приезда в Брукхейвен. Отслеживая восстановление растительности после лесных пожаров на западе гор и в Калифорнии, его наземные наблюдения не соответствовали тому, что показывали обычные спутниковые измерения среднего разрешения (например, полученные Landsat)..
Проводя полевые исследования, мы измеряем параметры и характеристики деревьев, и мы можем видеть, здорова ли крона - часть экосистемы, образованная верхушками деревьев, или это просто отростки на земле уровне», - сказал Мэн.
Ученым необходимо уметь отличать этот «подлесок» (например, кустарники и травы) от полога, чтобы определить, действительно ли лес восстановился до своего допожарного состояния.
«С точки зрения управления лесами и понимания того, сколько углерода хранится в этих системах и как они поддерживают биоразнообразие и изменяются с течением времени, деревья с навесом - это то, что важно», - объяснил Шон Сербин, руководитель Мэн в Брукхейвене.
Но традиционные спутниковые изображения, которые использовались для изучения крупных лесных пожаров с 1970-х годов, не могут отличить полог леса от подлеска, отметил Сербин. Он создает изображения с гораздо большими размерами пикселей - квадраты со сторонами около 30 метров и более - и измеряет только несколько «каналов» или отраженных цветов/длин волн света, без ощущения глубины.
Итак, если огонь пронесется сквозь огонь, а затем на только что обнажившемся подлеске вырастет куча очень зеленых травянистых растений, традиционная спутниковая система просто увидит все это сразу - общий образец зелени. - И путать это с указанием на то, что «растительность восстановилась», даже когда на земле еще есть полностью сгоревшие деревья», - сказал Сербин.
«Очевидно, что нам нужен способ более подробно понять, как лес восстанавливается с точки зрения крон деревьев, без необходимости проводить массовые наземные исследования, которые были бы слишком трудоемкими и трудоемкими», - добавил он. - или, как выразился Мэн, «миссия невыполнима».
Удачная возможность
К счастью, технологии дистанционного зондирования прошли долгий путь с 1970-х годов, особенно за последние 10 лет. А благодаря постоянному сотрудничеству с учеными из Центра космических полетов имени Годдарда НАСА и наличию коммерческих спутниковых снимков высокого разрешения Мэн и Сербин получили возможность опробовать эти обновленные технологии и сравнить результаты с наземными наблюдениями.
Их испытательный полигон представлял собой полосу леса на их собственном заднем дворе, который был поврежден, когда лесной пожар в Сосновых степях Лонг-Айленда распространился на незастроенную часть территории Брукхейвенской лаборатории в апреле 2012 года. Мэн впервые использовала коммерческие изображения с высоким разрешением. приобретены Национальным агентством геопространственной разведки (NGA) и собраны до и после пожара для создания карты серьезности ожогов с высоким разрешением (опубликованной ранее). Затем он использовал эту карту для наложения подробных измерений характеристик леса, которые он извлек из изображений дистанционного зондирования, собранных командой Годдарда НАСА в 2015 году. Сравнив удаленные данные высокого разрешения с собственными наземными наблюдениями, Мэн и Сербин могли бы проверить, дают ли новые технологии точное представление о том, как деревья восстанавливались в различных областях степени тяжести ожогов.
"Это была уникальная возможность изучить динамику леса", - сказал Сербин.
Бортовые инструменты НАСА включали камеры для цифровой фотографии очень высокого разрешения (с пикселями размером один квадратный метр вместо 30 x 30-метровых пикселей, используемых обычными спутниками); «гиперспектральное» изображение (для улавливания света ~ 100 цветов); тепловизионное инфракрасное изображение (для измерения тепла); и LiDAR (который работает как детектор скорости радара - испускает лучи ближнего инфракрасного света и измеряет, сколько времени им требуется, чтобы отскочить назад, чтобы измерить расстояние или, в данном случае, глубину в лесу).
Поскольку эти приборы производят измерения одновременно, ученые могут точно отследить, какой цвет (даже тонкие вариации зеленого) отражается и с какой глубины в лесу - и все это с разрешением в один метр.
«Это может дать нам гораздо больше информации и уменьшить нашу неопределенность в понимании динамики леса и последствий пожара», - сказал Мэн.
Структурные данные с высоким разрешением и трехмерные структурные данные позволили отличить полог от подлеска и дали ученым точное представление о восстановлении леса в зависимости от степени пожара, которое соответствовало тому, что они видели на земле.
Вместо скорости восстановления, которая увеличивалась с увеличением тяжести ожога, как предполагали обычные спутниковые данные, затененные новым ростом подлеска, данные с высоким разрешением показали увеличение скорости восстановления для крон деревьев до определенного порога..
Прежде чем они достигнут определенного порога повреждения, деревья могут восстановиться - создать новые ветви. Но после того, как они достигают этой критической точки, они погибают и не могут восстановиться. Им придется начинать с нуля, и это займет много времени», - сказал Мэн. Тем временем новые виды подлеска, использующие солнечный свет, способный достигать земли через истощенный полог, быстро занимают свое место..
Увидеть различия видов на расстоянии
Ученым даже удалось выявить количественные различия в скорости восстановления среди разных видов в пологе.
Здесь, в лаборатории, у нас есть простой пример сравнения сосны и дуба. Сосна имеет коническую форму с тонкими, плотно прилегающими темно-зелеными иглами. Дуб имеет более округлую структуру с широкими листьями более светлого цвета. У них также разный химический состав и содержание воды. Все это меняет то, как они отражают свет, поэтому у каждого из них есть уникальная «спектральная подпись», которую мы можем выделить с помощью этих новых технологий», - сказал Сербин.
Ученые использовали методы машинного обучения, чтобы обучить компьютеры распознавать уникальные спектральные и структурные особенности, чтобы они могли различать эти и другие виды.
Используя традиционную систему спутниковых изображений, было бы невозможно отличить эти виды друг от друга. Но теперь, впервые, мы можем использовать нашу новую технологию для количественной оценки этих реакций на больших площадях и в течение более длительного времени, чем когда-либо прежде», - сказал Мэн.
Применение знаний
Помимо предоставления информации о состоянии сосновых степей Лонг-Айленда, этот метод должен работать для улучшения удаленных оценок ущерба от пожаров и восстановления в различных типах лесов, особенно в отдаленных районах, где полевые исследования нецелесообразны.
«Мы думаем, что этот метод должен применяться во всем мире. Мы считаем, что его можно адаптировать, а данные общедоступны, поэтому мы можем масштабировать его», - сказал Сербин.
Понимание деталей динамики леса поможет определить стратегии управления лесным хозяйством, например, когда и где организовать контролируемое сжигание, чтобы ограничить накопление топлива для лесных пожаров, или определить, где новые деревья - и какие типы - должны быть посажены для сохранения биоразнообразия. Это также послужит основой для моделей, предназначенных для прогнозирования того, как лесные экосистемы будут реагировать на другие типы проблем, таких как засуха или изменение климата.
«Люди, которым поручено прогнозировать, как экосистемы будут реагировать на изменения в будущем, нуждаются в очень подробной информации о динамике лесов и растительности для своих моделей», - сказал Сербин. «Мы узнали, что структура растительности тесно связана с тем, сколько углерода может храниться в этих экосистемах, и что экосистемы с более высоким биоразнообразием хранят больше углерода. Поэтому способность оценивать биоразнообразие и структуру леса будет очень важна для создания таких экосистем. модели."
Вклад лаборатории Брукхейвена в это исследование финансировался программой Лабораторных исследований и разработок. Снимки НАСА финансировались Лесной службой США.