Лазерное сканирование леса поможет спрогнозировать урожай черники и брусники

Группа ученых из Швеции и Финляндии впервые применила данные воздушного лазерного сканирования для прогноза урожайности брусники и черники. Результаты исследования, опубликованные в Forest Ecology and Management, должны помочь при картировании потенциальных мест сбора ягодного урожая.

В подлеске северных европейских лесов очень много черники (Vaccinium myrtillus) и брусники (Vaccinium vitis-idaea). Учет и прогнозирование созревания этих ягод важен для управления лесным хозяйством северных стран, где брусника и черника — основной продукт леса, не считая древесины. В национальных парках и лесах подсчет урожайности на опорных участках проводят вручную. Этот кропотливый труд дает большую погрешность в итоговой оценке по всей площади леса, но оптимизировать и масштабировать его сложно.

Группа ученых из Швеции и Финляндии под руководством Инки Болин (Inka Bohlin) из Шведского университета сельскохозяйственных наук разработала численную модель прогноза урожайности черники и брусники. Для прогнозирования урожайности авторы использовали непрямой подход. Они оценивали корреляцию между структурой леса, описанной данными лазерного сканирования, и урожайностью ягод, полученной в ходе национальной инвентаризации.

С 2003 года Швеция ведет национальную инвентаризацию лесов, куда также попадают данные по урожайности ягод во всем мире. А в 2009 году в Швеции началась кампания воздушного лазерного сканирования для создания новой цифровой модели рельефа. Съемка производилась лидаром с самолета по сетке 25×50 километров. Благодаря ей были отсканированы все продуктивные лесные угодия внутри страны.

Чтобы построить модель прогноза урожая, авторы работы связали факторы вызревания ягод с параметрами структуры леса, полученной в ходе лазерного сканирования. Факторы, от которых зависело вызревания ягод, включали в том числе среднюю температуру, количество осадков, длительность морозных и засушливых периодов и вероятность успешного опыления. Структура леса, в свою очередь, включала разброс высоты растительного покрова, видовое разнообразие, площадное распределение кустарникового покрова, высоту над уровнем моря, уклон и неровности рельефа, влажность почвы, сезонность температуры и осадков и типы почв. Авторы также заложили в модель процент покрытия лесного полога — совокупности крон сомкнувшихся деревьев. Это важный показатель, поскольку напрямую влияет на освещенность леса, а значит и на вызревание ягод.

Модель показала самую высокую урожайность черники в лесах с пологом высотой 15 метров и 50 процентами покрытия, а самую высокую урожайность брусники — в лесах с пологом, близким к нулю. Кустарниковый покров был близок к нулю как при самых высоких урожаях черники, так и брусники.

Полученные данные соответствуют предпочтениям этих растений, а значит модель показывает точную корреляцию между структурой леса и вызреванием. Обе ягоды растут в нижней части кустарникового слоя. При этом черника растет в вересковых лесах средней плодородности и с преобладанием ели (Picea abies) или сосны (Pinus sylvestris), в то время как брусника предпочитает светлые и сухие сосновые вересковые леса.

Дистанционное зондирование и ранее применяли для создания пространственных моделей видового богатства леса, но прогноз для ягод был выполнен впервые. В дальнейшем авторы планируют сделать модели на локальных участках для повышения точности прогноза, а также построить карты урожайности черники и брусники.

Лидары — довольно универсальная технология. С помощью них можно не только сканировать лес, но и, например, картировать поверхность или даже прослушивать помещение.

Марина Ключникова