Мультиплатформенный дистанционный мониторинг воздействия изменения климата на северные леса России (ФЦП Минобрнауки)НИР

Multiplatform remote sensing of the impact of climate change on northern forests of Russia

Соисполнители НИР

Институт космических исследований РАН Соисполнитель
Институт географии РАН Соисполнитель

Источник финансирования НИР

ФЦП: Федеральная целевая программа, Федеральная целевая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014 - 2020 годы»
Кембриджский университет, British Council Institutional Links

Этапы НИР

# Сроки Название
1 27 февраля 2018 г.-31 декабря 2018 г. Выбор направления исследования. Теоретические исследования (I очередь).
Результаты этапа: Результаты 1 этапа: Выполнен аналитический обзор современной научно-технической, нормативной, методической литературы, затрагивающей научно- техническую проблему, исследуемую в рамках работы, в том числе, обзор научных информационных источников. Проведены патентные исследования по ГОСТ Р 15.011-96. Проведены формирование и актуализация многолетних временных рядов для территории исследования по данным MODIS: зимних композитных изображений КСЯ покрытой снегом земной поверхности за период с зимы 2000-2001 г. по зиму 2017-2018 г., сезонных профилей LAI за вегетационные периоды 2000-2017 г., многолетней временной серии карт растительности России по данным MODIS за период 2000-2017 г. Выбраны и обоснованы ключевые участки для постановки и проведения мониторинга динамики северных лесов по данным зондирования с БПЛА (при сверхмалых высотах съемки) и полевых измерений. Спланированы и проведены съемки с БПЛА с разных высот и в различных спектральных диапазонах с синхронными ландшафтными и геоботаническими описаниями и наземным спектрометрированием. Выполнен подбор космических снимков на ключевые участки. Проведено формирование наборов данных и обработка изображений, высокого разрешения, полученных с БПЛА и космических аппаратов, создание на их основе производных продуктов (цифровых моделей местности, рельефа, лесного полога). Разработан алгоритм автоматизированной оценки надземной фитомассы и динамики древесно-кустарниковой растительности по данным съемки с БПЛА и производным сверхвысокодетальным ЦММ. Разработан алгоритм для оценки индекса листовой поверхности LAI и древесной фитомассы лесов на основе полевых измерений и космических снимков высокого пространственного разрешения Landsat 8 OLI, Sentinel 2 MSI (10-30 м). Разработаны методы анализа динамики фитомассы лесотундры России на основе обработки многолетних временных рядов зимних композитных изображений КСЯ покрытой снегом земной поверхности и сезонных профилей LAI. Подобраны космические снимки высокого разрешения на предварительно выбранные ключевые участки. Выполнено дешифрирование космических снимков высокого разрешения на выбранные ключевые участки в рамках разработки алгоритма автоматизированной оценки надземной фитомассы и динамики древесно-кустарниковой растительности по данным съемки с БПЛА и производным сверхвысокодетальным ЦММ, дополнена база данных космических снимков.
2 1 января 2019 г.-31 декабря 2019 г. Теоретические исследования (II очередь).
Результаты этапа: сформулирована концепция и создан пилотный веб-интерфейс библиотеки дешифровочных эталонов. Разработаны Метод мониторинга сезонной фенологии и многолетней динамики зеленой листовой фитомассы северных лесов на основе временных рядов данных ДЗЗ среднего разрешения MODIS и Метод мониторинга многолетней динамики древесной фитомассы северных лесов на основе временных рядов данных ДЗЗ среднего разрешения MODIS. Проведена валидация разработанных методов мониторинга сезонной фенологии и многолетней динамики древесной и листовой фракций фитомассы. Усовершенствован алгоритм автоматизированной оценки надземной фитомассы и динамики древесно-кустарниковой растительности по данным съемки с БПЛА и производным сверхвысокодетальным ЦММ. Усовершенствован алгоритм для оценки индекса листовой поверхности LAI и древесной фитомассы лесов на основе полевых измерений и космических снимков высокого пространственного разрешения Landsat 8 OLI, Sentinel 2 MSI (10-30 м). Создан экспериментальный образец программного комплекса для дистанционного мониторинга динамики северных лесов России.
3 1 января 2020 г.-31 декабря 2020 г. Экспериментальные исследования. Обобщение и оценка результатов исследований
Результаты этапа: Третий этап проекта «Мультиплатформенный дистанционный мониторинг воздействия изменения климата на северные леса России» (Соглашение о предоставлении из федерального бюджета грантов в форме субсидий в соответствии с пунктом 4 статьи 78.1 Бюджетного кодекса Российской Федерации № 075-15-2019-1266 от 13.06.2019 г., уникальный идентификатор проекта RFMEFI61618X0099) «Экспериментальные исследования. Обобщение и оценка результатов исследований», с 1 января по 30 ноября 2020 г. полностью выполнен творческим коллективом. Краткие выводы и обобщения по выполненным на этапе работам и полученным результатам: Проведенные исследования и полученные результаты представлены в полном объеме в соответствии с требованиями технического задания на выполнение научно-исследовательских работ. Завершено формирование временных рядов ИКИ MODIS LAI продукта - интерполированные 7-дневные композиты на разрешении 230 м для территории России севернее 60˚ с. ш. за период 2000-2019 гг. Проведена актуализация наборов данных, содержащих многолетние однородные временные ряды результатов спутникового мониторинга характеристик растительного покрова, для оценки динамики растительности лесотундры России, включая многолетние временные ряды зимних композитных изображений КСЯ покрытой снегом земной поверхности и карт растительности России для территории исследования по данным MODIS. Получателем и соисполнителем (ИКИ РАН) проведена валидация ИКИ MODIS LAI продукта в соответствии с ПМ ЭИ. Валидация была проведена с использованием технологии масштабирования точечных наземных измерений (данных БПЛА) до уровня спутниковых данных умеренного разрешения (230 м) посредством промежуточного звена - данных Sentinel-2 MSI высокого разрешения (10 м). Комплексные полевые исследования на ключевых участках в связи с эпидемиологическими ограничениями из-за пандемии COVID-19 (согласно письму Заказчику от 26.06.2020 г. № 542-20/-13-03) заменены на исследования по космическим снимкам, литературным и фондовым данным на третьем ключевом участке (Норильский промышленный район). Выполнен обзор предшествующих исследований, анализ динамики растительности по серии летних снимков со спутников Landsat c 1985 по 2019 г., сравнение с многолетними рядами кумулятивных температур выше +5˚ С. Выявлено восстановление растительности в связи с потеплением климата, несмотря на техногенное загрязнение. На лесных участках-аналогах, доступных в период до и во время пандемии, проведены экспериментальные разработки в области комплексных беспилотных и наземных съемок. Разработаны методические рекомендации по обработке данных мультивременной съемки редкостойных северотаежных лесов Кольского полуострова с БПЛА и их тематического использования для анализа и картографирования структурных и продукционных характеристик лесных насаждений разного типа. Показаны преимущества алгоритма обработки разреженных облаков связующих точек для определения основных параметров древесной растительности в зимний период. Предложен оптимальный алгоритм автоматизированного получения и обработки фотограмметрических облаков точек по материалам видеосъемки с БПЛА; рассмотрены особенности проведения видеосъемок и методические рекомендации, направленные на увеличение качества облаков точек. Отработаны методы и технологии комплексного проведения, рассмотрены возможности и перспективы четырех типов наземных съемок: наземного лазерного сканирования, мобильного лидарного сканирования, наземной фотограмметрии, наземной и воздушной тепловизионной съемок. Завершена разработка методологии мониторинга многолетних трендов сезонного профиля LAI. Также разработана методология анализа трендов накопленной температуры для интерпретации изменений LAI. На ее основе проведен анализ данных и выявлены сезонные тренды LAI: усиленный рост весной и усиленное увядание осенью, и минимальные изменения в пик сезона. Сезонные тренды накопленной температуры объясняют тренды LAI вплоть до сезонного максимума, далее корреляция теряется. На основе актуализированных многолетних временных рядов зимних композитных изображений и карт растительного покрова за период начиная с 2000 г проведен анализ динамики древесной фитомассы растительного покрова лесотундры России. Результаты анализа демонстрируют преобладание процессов увеличения древесной фитомассы за рассматриваемый период как на всей территории исследования, так и для большинства отдельных классов древесно-кустарниковой растительности. Рассмотрены возможные факторы наблюдаемой динамики древесной фитомассы лесных классов растительного покрова. Выполнен анализ многолетних трендов КСЯ зимних композитных изображений для не покрытых лесной растительностью участков рассматриваемой территории. Полученные результаты могут свидетельствовать о продвижении границы лес-тундра на север. На основе дендроклиматического анализа по полевым данным для ключевого участка в центральной Якутии продемонстрировано, что в условиях засушливого континентального климата рост древостоев контролируется летне-осенними осадками предыдущего года. Получателем и соисполнителем (ИКИ РАН) завершена разработка и произведено тестирование разработанного ПО модуля МДЛФ для мониторинга трендов LAI в соответствии с Программой и Методикой Экспериментальных Исследований (ПМ ЭИ). Завершена разработка Модуля Мониторинга Динамики Древесной Фитомассы (МДДФ) экспериментального образца программного комплекса (ЭО ПК) для дистанционного мониторинга динамики северных лесов России; проведены его ЭИ согласно разработанной ПМ, подтвердившие соответствие требованиям ТЗ к задачам дистанционного мониторинга динамики лесотундры России. Сформулировано обоснование научно-технических путей последующей разработки методов дистанционного мониторинга северных лесов в контексте изменения климата. Сформированы предложения по реализации и внедрению результатов исследований в части дистанционного мониторинга динамики фитомассы северных лесов России по спутниковым данным среднего пространственного разрешения и в части развития методов мониторинга с помощью беспилотных и наземных сьемок. Особое внимание уделено возможностям и ограничениям комплексирования рассматриваемых видов высокодетальных съемок при их проведении в различные сезоны года и в различных зонально-ландшафтных условиях Разработан проект технического задания на проведение ОКР по теме «Создание программного комплекса для дистанционного мониторинга динамики фитомассы северных лесов России». Иностранные партнеры выполнили свои обязательства, предусмотренные проектом. В качестве основного иностранного партнера выступает Кембриджский университет (The Chancellor, Masters and Scholars of the University of Cambridge (Department of Geography)). У основного иностранного партнера также есть ассоциированный иностранный партнер — Британская антарктическая служба (British Antarctic Survey). Ими были выполнены работы по пунктам Плана-графика №№ 3.8-3.9. Индустриальный партнер выполнил свои обязательства, предусмотренные проектом. Оценка полноты решения задач, поставленных на отчетном этапе: Совокупность выполненных исследований и полученных результатов полностью удовлетворяет условиям Соглашения, Технического задания, Плана-графика исполнения обязательств. По результатам 3 этапа опубликовано 4 статьи в журналах, индексируемых в системе Web of Science, Scopus, сделаны доклады на 4 международных и всероссийских конференциях, выполнены требования по возрасту участников, внебюджетному финансированию, использованию УНУ, ЦКП и объектов иностранной исследовательской инфраструктуры. Коллектив молодых ученых-участников проекта, добился победы в инновационном конкурсе «Наука-XXI», представив заявку, основанную на их результатах, полученных при выполнении проекта.

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".

Прикрепленные файлы


Имя Описание Имя файла Размер Добавлен