Регрессионные модели для оценки фитомассы древостоев на основе бортового лидара
Authors: Усольцев В.А. , Цепордей И.С. , Часовских В.П. , Кох Е.В. 
Published: February 2025

Введение. Развитие методов дистанционного зондирования лесов создаёт благоприятные предпосылки для адекватной оценки их фитомассы и углероддепонирующей способности во времени и пространстве. Наибольшие успехи в технологии и программном обеспечении при оценке фитомассы лесов достигнуты сегодня в их бортовом и наземном зондировании на основе лидара. Цель исследования – разработать модели фракционного состава фитомассы лесообразующих родов Евразии для последующего их использования при лидарном профилировании древостоев; выполнить сравнительный анализ видоспецифичных и всеобщих моделей фитомассы, а также ранжирование родов по разным фракциям фитомассы. Объекты и методы. Исходные материалы для анализа представлены фактическими значениями фитомассы 5 874 древостоев, полученными на пробных площадях. С целью повышения территориальной применимости результатов исследования исходные данные представлены совокупностями викарирующих видов на уровне родов и подродов Евразии. Разработаны регрессионные модели фитомассы древостоев, включая модели смешанного типа. Результаты. Проанализированы два альтернативных вида моделей: в одном случае независимые переменные представлены средней высотой древостоя и густотой, а в другом – относительной густотой как отношением среднего расстояния между деревьями к средней высоте древостоя. Модели первого из названных видов объясняют в среднем 84 %, тогда как вторые лишь 38 % изменчивости фитомассы. Все регрессионные коэффициенты значимы на уровне вероятности p<0,0001. Выполнено ранжирование родов по фракциям фитомассы. Рассчитаны смещения оценок фитомассы по моделям без учёта видового состава по отношению к оценкам, получаемым по тем же моделям, учитывающим видовой состав. Рекомендованы специальные исследования возможного занижения оценок фитомассы вследствие окклюзии деревьев нижней части лесного полога.

Introduction. The development of forest remote sensing methods creates favorable prerequisites for adequate assessment of the phytomass and carbon sequestration capacity of forests over time and across space. To date, the most significant advancement of technology and software in estimating forest phytomass has been made in the field of airborne and terrestrial remote sensing of forests using LiDAR. The purpose of the study was to develop models of the phytomass fractional composition of forest-forming genera of Eurasia for their subsequent use in LiDAR profiling of stands; to carry out a comparative analysis of species-specific and generic models of phytomass, as well as the ranking of the genera with regard to various phytomass fractions. Objects and methods. The source data for the analysis were represented by the actual values of phytomass of 5,874 forest stands and were obtained from sample plots. In order to increase the territorial applicability of the research results, the input data were presented with respect to aggregates of vicarious species at the level of genera and subgenera of Eurasia. Results.Regression models of phytomass of forest stands, including mixed-type models, were built. Two alternative types of models were analyzed: in one case, independent variables were represented by the mean height of the stand and its density, and in the other by the relative density as the ratio of the average distance between trees to the mean height of the stand. The models of the first of the above-mentioned types explain an average of 84% of phytomass variance, while only 38% of it was explained by the models of the second type. All regression coefficients were significant (p<0.0001). The ranking of the genera according to phytomass fractions was performed. The biases of the phytomass estimates were calculated for the models without taking into consideration the species composition relative to the estimates yielded by the same models taking into consideration the species composition. Conclusion. Specialized studies of possible underestimation of phytomass due to tree occlusion in the lower part of the forest canopy are recommended.