Способ учета урожая семян деревьев хвойных пород
METHOD FOR ACCOUNTING FOR THE YIELD OF SEEDS OF CONIFEROUS TREES

Изобретение относится к лесному хозяйству, лесному семеноводству и может быть использовано при оценке урожая семян хвойных пород в лесных насаждениях, на объектах постоянной лесосеменной базы и временных лесосеменных участках для заблаговременного определения объемов и мест заготовки хвойных семян для искусственного лесовосстановления.
Известен способ долгосрочного прогноза урожая шишек сосны обыкновенной и ели европейской, основанный на данных метеорологических наблюдений [1]. Недостатком способа является низкий уровень точности прогноза урожая семян из-за неоднородности природно-климатических условий разных регионов и отсутствия прямой зависимости между климатом и урожайностью хвойных пород. Также необходимо отметить, в указанном способе отсутствуют сведения о возможности прогноза урожая шишек для других хвойных пород, например, ели сибирской, лиственницы европейской, Сукачева, Сибирской и др.
Известен способ прогнозирования урожая шишек ели на Европейском Севере по методу А.И. Барабина [2]. Недостатком способа является использование региональной особенности учета урожая шишек только для ели и невозможность его применения в других регионах страны.
Известен способ определения урожая и объема ресурсов при сборе семян сосны кедровой сибирской [3], который предусматривает оценку возможности сбора семян по методу сплошного визуального учета или подсчетом плодов (семян, шишек) на 3…5 модельных деревьях с переводом среднего их количества на одном дереве на всю площадь места заготовки. Недостатком такого способа является трудоемкость процесса и необходимость визуального натурного обследования лесных участков, потенциально пригодных для сбора лесных семян. Также выборочный учет урожайности отдельных модельных деревьев не позволяет обеспечить необходимую точность при определении объема семян при пересчете на всю площадь лесного массива.
Известен способ учета урожая лесных семян [4, 5] который предусматривает визуальный прогноз, учет урожая шишек и семян посредством проведения фенологических наблюдений за отдельными деревьями и лесными массивами по фазам: массового цветения (I фаза), массового образования завязей (II фаза), начала созревания шишек и семян (III фаза). Учет урожая проводят на пробных площадях, закладываемых и размещаемых таким образом, чтобы они наиболее полно характеризовали плодоношение соответствующего вида лесных растений в различных местах заготовки. Для этого перед закладкой пробных площадей все места заготовки разделяют на однородные (по составу, классу бонитета, возрасту, типам лесорастительных условий и др.) группы, в каждой из которых закладывают по одной пробной площади. На лесосеменных плантациях и постоянных лесосеменных участках закладывают постоянные пробные площади или отбирают учетные деревья с выделением их в натуре. В других местах заготовки закладывают временные пробные площади, на каждой из которых должно быть представлено не менее 100 деревьев соответствующего вида лесных растений. При проведении фенологических наблюдений по I и II фазам проводят наземные полевые обследования с визуальным определением площади плодоносящих насаждений и интенсивности семеношения по всем местам заготовки, где целесообразен сбор лесосеменного сырья (шишек хвойных пород). Учет урожая и определение хозяйственно возможного сбора хвойных семян проводят по III фазе на каждой пробной площади (временной или постоянной). Недостатком способа является трудоемкость процесса закладки пробных площадей и длительный период полевых фенологических наблюдений. Визуальный осмотр крон хвойных деревьев в бинокль и подсчет шишек на ветвях занимает длительное время, однако позволяет с достаточной точностью определить количественные показатели семенной продуктивности отдельных деревьев на пробных площадях, но при экстраполяции данных на всю площадь анализируемого лесного участка невозможно получить точные данные о запасах лесосеменного сырья на единице площади, поэтому оценивается только интенсивность семеношения.
Известен способ оценки биомассы растительности, при котором осуществляют обработку изображений космических снимков различных географических районов, последовательно преобразуют участки изображения в цифровые матрицы зависимости яркости от пространственных координат, вычисляют числовые характеристики матриц, осуществляют попиксельное совмещение матриц, элементы которых составлены из зональных отношений яркости спектрозонального изображения и матриц радиолокационного изображения тех же участков, осуществляют векторизацию элементов и получают результирующие матрицы, дополнительно вычисляют автокорреляционные функции результирующих матриц. Запас биомассы участков рассчитывают по регрессионной зависимости (патент на изобретение РФ №215572, опубл. 10.09.2000).
Наиболее близким техническим решением, выбранным заявителем в качестве прототипа, является способ включающий регистрацию интенсивностей отраженного электромагнитного излучения в двух диапазонах длин волн, отличающийся тем, что, с целью повышения точности и оперативности оценки, диапазоны длин волн отраженного электромагнитного излучения выбирают в инфракрасной и красной областях спектра, а о степени поврежденности древостоев судят по величине отношения уровня отраженного электромагнитного излучения в инфракрасной области спектра к уровню отраженного электромагнитного излучения в красной области спектра (патент на изобретение РФ №2017396, опубл. 15.08.1994 г.).
Данный способ применяется только для дистанционной оценки состояния древостоя.
Технической задачей заявляемого способа является повышение точности и скорости оценки урожая шишек и семян хвойных пород в лесных насаждениях, на объектах постоянной лесосеменной базы и временных лесосеменных участках.
Техническим результатом изобретения является получение достоверных и оперативных данных о семенной продуктивности лесных насаждений и отдельных деревьев, что особенно актуально на объектах постоянной лесосеменной селекционной базы и временных лесосеменных участках для сбора семян с целью выращивания посадочного материала хвойных пород с открытой и закрытой корневой системой при искусственном лесовосстановлении вырубок, гарей, погибших насаждений, лесной рекультивации и компенсации.
Техническая задача достигается тем, что способ учета урожая семян деревьев хвойных пород включает съемку лесного участка в инфракрасном диапазоне с получением изображений, обработку полученных изображений отличающийся тем, что съемку лесного участка проводят в период до наступления фазы физиологической зрелости семян в нераскрытых шишках деревьев с получением спектральной термограммы распределения температурных полей свежих шишек относительно кроны деревьев, а при обработке полученных изображений проводят оценку урожая семян на лесном участке.
Сравнение заявляемого технического решения с прототипом показывает, что оно отличается следующими признаками:
- съемку лесного участка проводят в период до наступления фазы физиологической зрелости семян в нераскрытых шишках деревьев;
- съемку проводят с получением спектральной термограммы распределения температурных полей свежих шишек относительно кроны деревьев;
- при обработке полученных изображений проводят оценку урожая семян на лесном участке.
Поэтому можно предположить, что заявляемое изобретение соответствует критерию «новизна».
Изобретение может быть осуществлено при помощи известного оборудования, поэтому оно соответствует критерию «промышленная применимость».
На Фиг. 1 показан спектральный снимок, позволяющий выявить деревья с обильным урожаем шишек, на Фиг. 2 показан спектральный снимок характеризующий низкий урожай шишек лесного участка, на Фиг. 3 показана идентификация шишек сосны обыкновенной на термограмме, на Фиг. 4 показаны шишки хвойных имеющие большую температуру по сравнению с кроной, на Фиг. 5 показана идентификация шишек ели сибирской на термограмме, на Фиг. 6 показаны зоны семенной продуктивности анализируемого лесного участка, на Фиг. 7 показана идентификация шишек лиственницы Сукачева на термограмме (более ярким цветом отображаются свежие шишки с семенами, а темным прошлогодние пустые шишки), на Фиг. 8 показаны сухие полураскрытые шишки сосны обыкновенной без семян не идентифицируются на термограмме.
При оценке урожая семян хвойных пород на лесных участках, объектах постоянной лесосеменной базы и временных лесосеменных участках производится съемка лесного массива или отдельных деревьев с помощью спутниковых сервисов, летательных аппаратов или ручных инструментов в инфракрасном спектре (фиг. 1-5) в период до наступления фазы физиологической зрелости семян в нераскрытых шишках за 3-4 месяца до сбора семян.
В результате исследований заявителем было выявлено, что незрелые шишки хвойных пород имеют высокую влажность и плотность, по сравнению с ветвями и хвоей, за счет чего тепловое инфракрасное излучение от солнца поглощается шишками более интенсивно, а температура их поверхности выше, чем у кроны дерева на 5-15°С. При обработке спектральных снимков возможно получить спектральную термограмму с распределением температурных полей относительно крон деревьев, что позволяет осуществить анализ наличия шишек в кронах деревьев с последующей оценкой семенной продуктивности (Фиг. 6).
Важной особенностью способа является возможность не учитывать пустые прошлогодние шишки на деревьях. Точный учет урожая семян лиственницы Сукачева визуальным способом практически невозможен, поскольку шишки после раскрытия несколько лет продолжают висеть на ветвях. Заявляемый способ учета урожая семян хвойных пород позволяет идентифицировать только свежие шишки, содержащие семена. На термограмме свежие шишки лиственницы с семенами отображаются более ярким цветом, а темным прошлогодние пустые шишки (Фиг. 7).
Сухие полураскрытые шишки сосны обыкновенной без семян также не идентифицируются на термограмме (Фиг. 8).
При проведении патентно-информационных исследований заявляемая совокупность признаков выявлена не была, поэтому заявляемое техническое решение соответствует критерию «изобретательский уровень».
В действующем нормативном документе «Порядок заготовки, обработки, хранения и использования семян лесных растений» (2014) приводится трехбалльная шкала для проведения фенологических наблюдений на всех объектах лесосеменной базы, разработанная В.А. Брынцевым (2001):
1 балл - цветения и плодоношения (семеношения) нет или оно очень слабое - последующая заготовка семян (семенного сырья) невозможна;
2 балла - цветение и плодоношение (семеношение) слабое или среднее, последующая заготовка семян (семенного сырья) целесообразна только для удовлетворения ежегодной потребности;
3 балла - цветение и плодоношение (семеношение) хорошее (обильное), последующая заготовка семян (семенного сырья) целесообразна, как для удовлетворения ежегодной потребности, так и для формирования страховых фондов (для семян, хранение которых допускается со сроком более одного года).
При проведении фенологических наблюдений визуально определяется интенсивность плодоношения (семеношения) видов лесных растений по всем возможным местам заготовки. При этом натурное обследование проводится в конкретных местах заготовки семян с целью определения их доступности в период заготовки, планируют объемы и финансирование соответствующих работ.
Учет урожая семян (хозяйственно возможного сбора семян) проводят перед началом массового созревания семян. В насаждениях (в том числе на лесосеках) и в плюсовых насаждениях учет урожая семян осуществляется на временных пробных площадях, закладываемых и размещаемых таким образом, чтобы они наиболее полно характеризовали плодоношение (семеношение) соответствующего вида лесных растений в различных местах заготовки.
На лесосеменных плантациях и на постоянных лесосеменных участках учет урожая семян осуществляется на постоянных пробных площадях (выделенных в натуре семенных растениях) по одной пробной площади на каждый из этих объектов.
На пробных площадях должно быть представлено не менее 50 деревьев соответствующего вида лесных растений.
Учет урожая проводят за 1-2 месяца до начала массовой заготовки семян, когда в кроне дерева хорошо различимы созревающие шишки. Урожай проводят только в сухую погоду, когда старые шишки раскрываются и есть возможность различить свежие шишки от пустых прошлогодних.
Ежегодно перед началом работ по учету урожая проводят рекогносцировочное обследование и разрабатывают шкалу урожайности (таблица 1). Для этого по диагональному ходу подбирают 15-25 модельных деревьев, различающихся глазомерной оценкой по величине урожая, - от самых урожайных до слабосеменосящих, по возможности их представительству на площади. В число модельных не следует включать деревья без шишек и с единичными шишками (менее 10). Количество модельных деревьев должно быть тем больше, чем выше изменчивость плодоношения, что обычно характерно для слабоурожайных лет и для участков с неоднородными лесорастительными условиями.
У подобранных модельных деревьев подсчитывают общее количество шишек в кроне. У более взрослых деревьев (старше 20 лет) особенно при обильном семеношении можно ограничиться подсчетом шишек на половине кроны с восточной или западной стороны, а полученный результат удвоить.
Следующий этап работы оценка степени семеношения отобранных ранее и отмеченных в натуре учетных деревьев с заполнением рабочей ведомости определения урожая семян (таблица 2). При этом все учетные деревья относят к одной из следующих категорий:
0 деревья без шишек или имеющие единичное (до 10 шт.) количество шишек;
I - со слабым урожаем;
II - со средним урожаем;
III - с хорошим урожаем.
С помощью модельных деревьев вычисляют среднее количество шишек на одном дереве каждой категории плодоношения. По относительной представленности деревьев разных категорий семеношения находят (как средневзвешенное) средний урожай на дерево, затем общий урожай шишек на 1 га.
Пользуясь многолетними данными о средней массе шишек и выходе семян из них для конкретной зоны (области, хозяйства), находят ожидаемый урожай семян на 1 га и на всей пробной площади.
Учет урожайности хвойных пород по заявляемому способу проводился при помощи беспилотного летательного аппарата (БПЛА) типа DJI Mavic 2 Enterprise Dual с двойной камерой (визуальный и тепловизионный каналы), позволяющей создавать оптические и тепловые кадры (инфракрасный спектр). Интеграция сразу двух разных типов камер в одном корпусе позволяет оператору выполнять различные полетные задания, обеспечивая универсальность оборудования. Оптический датчик камеры способен получать фотографии с измерением температуры различных объектов, что позволяет создавать термограммы для дальнейшего анализа. Камеральная обработка данных проводилась с применением геоинформационных систем Map Info и QGIS.
После съемки лесного участка производился подсчет фактического количества учетных деревьев в границах анализируемой пробной площади. Далее учетные деревья распределялись на 4 группы урожайности, рассчитывался урожай шишек на лесном участке, урожай шишек на 1 га и средний урожай шишек на 1 дереве. Ожидаемый урожай семян вычисляется на основании многолетних данных о средней массе 1 шишки и выхода семян из шишек (табл. 3).
Таким образом, заявляемый способ позволяет повысить точность оценки и сократить время получения данных о наличии шишек и семян на одном дереве или на единице площади за 3-4 месяца до начала сбора.
Литература
1. Справочник по лесосеменному делу [Текст] / Под ред. А.И. Новосельцевой. М.: Лесн. пром-сть, 1978. 336 с.
2. Составление прогнозов семеношения ели. Архангельский МТЦ научно-технической информации, 1983.
3. ОСТ 56-83-85. Ягоды, плоды и орехоплодные. Методы определения урожая и ресурсов.
4. Указания по лесному семеноводству в Российской Федерации. // Федеральная служба лесного хозяйства России. - М. ВНИИЦлесресурс, 2000. - 197 с.
5. Денеко В.Н., Капралов А.В., Садриева Л.Л. Учет урожая лесных семян. Учебно-методическое пособие. УГЛТУ, 2012. 15 с.
6. ОСТ 56-74-96. Плантации лесосеменные основных лесообразующих пород. Основные требования. - М.: ВНИИЦлесресурс.- 1996. - 25 с.
7. ОСТ 56-35-96. Участки лесные семенные постоянные основных лесообразующих пород. Основные требования, закладка и формирование. М.: ВНИИЦлесресурс, 1996. 14 с.
8. Брынцев, В.А. Лесное семеноводство: учеб. пособие / В.А. Брынцев, А.А. Коженкова. - 2-е изд., перераб. - Москва: МГУЛ, 2006. - 110 с.
9. Дворяшин М.В., Скудин В.М., Корец М.А. Аэрокосмические методы мониторинга лесных территорий. Опыт применения в Восточной Сибири. Красноярск.: Литера-Принт, 2011. 152 с.
10. Залесов С.В., Аткина Л.И., Коростелев И.Ф., Кручинин Н.Я., Лопатин К.И., Юсупов И.А. Методика дешифрирования аэрофотоснимков в целях экологического мониторинга и аудита нефтегазовых месторождений. Екатеринбург: УрО РАН, 2003. 80 с.
11. Оплетаев А.С., Жигулин Е.В., Косов В.А. Использование вегетационного индекса NDVI для оценки состояния лесных насаждений на нарушенных землях / Леса России и хозяйство в них. 2019. №3 (70). С. 15-23.
12. Приказ Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации №298 от 2 июля 2014 г. «Порядок заготовки, обработки, хранения и использования семян лесных растений».
13. Рыльский И.А. Подходы к определению таксационных показателей леса с использованием аэрокосмических снимков и лазерного сканирования // ИНТЕРКАРТО. ИНТЕРГИС. Том 24, №2, 2018. С. 216-240.
14. Сухих В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве // Учебник для вузов. Йошкар-Ола: Изд-во МарГТУ, 2005. 392 с.
15. Лесное семеноводство. Сбор, переработка и хранение семян: учебное пособие для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 35.03.01 «Лесное дело», 09.03.02 «Информационные системы и технологии» / А.А. Фетисова, С.В. Навалихин, Ю.И. Данилов [и др.]. - Санкт-Петербург: СПбГЛТУ, 2019. - 88 с.
16. Харин Н.Г., Жирин В.М., Татеиши Р. Возможности использования вегетационного индекса NDVI для изучения фенологии и состава лесов России / Исследование Земли из космоса. 2001. №1. С. 73-79.
17. Myneni R.B., Williams D.L. On the relationship between FAPAR and NDVI /Remote Sensing of Environment. 1994. T. 49. №3. C. 200-211.
18. Gizachew В., Solberg S., Neesset E. et al. Mapping and estimating the total living biomass and carbon in low-biomass woodlands using Landsat 8 CDR data / // Carbon Balance Manage. - 11, 13 (2016). - URL: https://doi.org/10.1186/s13021-016-0055-8.
19. Clevers J.G., Gitelson A.A. Remote estimation of crop and grass chlorophyll and nitrogen content using rededge bands on Sentinel-2 and-3 /. International Journal of Applied Earth Observation and Geo information. - 2013. - 23 (1). P. 344-351. DOI: 10.1016/j.jag.2012.10.008.
20. Yang W., Kobayashi H., Suzuki R., Nasahara K.N. A Simple Method for Retrieving Understory NDVI in Sparse Needleleaf Forests in Alaska Using MODIS BRDF Data // Remote Sensing. 2014. 6(12). 11936- 11955.