Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 4. С. 223-234
Анализ почвенного покрова сплошных вырубок с помощью беспилотного летательного аппарата
А.С. Ильинцев
1 , Н.С. Черкасов
2 1 Северный научно-исследовательский институт лесного хозяйства, Архангельск, Россия
2 Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова, Архангельск, Россия
Одобрена к печати: 12.08.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-4-223-234
Представлены результаты изучения почвенного покрова 27 сплошных вырубок в северо-таёжном лесном районе Архангельской обл. С помощью беспилотного летательного аппарата были проведены измерения площади и определены классы почвенного покрова повреждений на сплошных вырубках в наиболее распространённых лесорастительных условиях. Камеральная обработка полученных снимков заключалась в создании из них ортофотопланов и ручного обозначения на каждой вырубке повреждений от проезда лесозаготовительной техники. Глубину колей вычислили на основе разницы измерений между цифровой моделью рельефа и цифровой моделью местности с шагом измерений, равным 1 м. Полученные данные разделили на три класса повреждений: слабый — до 15 см, средний — от 15 до 30 см, сильный — более 30 см. Для сравнения данных использовали дисперсионный анализ Крускала – Уоллиса (H) и критерий Манна – Уитни (Z) на уровне значимости (p) 0,05. Установлено, что площадь повреждений почвенного покрова изменяется в диапазоне от 9,2 до 12,4 % от общей площади вырубки. Отмечено значительное влияние сезона заготовки древесины на долю повреждений почвенного покрова (H = 6,98; p = 0,030). На весенне-осенних вырубках отмечается наибольшая доля повреждённых почв по сравнению с зимними вырубками (Z = 2,59; p = 0,029). На свежих почвах преобладают слабые повреждения, на долю которых приходится 63,5 %, на средние повреждения — 27,0 % и на сильные повреждения — 9,5 % от общей площади повреждений. На влажных почвах также преобладают слабые повреждения, доля которых составляет 73,0 %, доля средних повреждений — 21,5 %, сильных — 5,5 %. Отмечено значительное влияние сезона заготовки древесины на распределение слабых (H = 5,78; p = 0,050) и сильных повреждений (H = 9,91; p = 0,007). Доля сильных повреждений увеличивается на летних вырубках до 9,3 % по сравнению с зимними вырубками, где она составляет всего 1,4 % (Z = 3,09; p = 0,006). Выявлено, что глубокие колеи приурочены к магистральным волокам и погрузочным площадкам, где отмечается наибольшее количество проездов лесозаготовительной техники. Кроме того, сильные повреждения почвы связаны с пониженными участками рельефа, а также прокладкой пасечных волоков через временные водотоки и заболоченные участки. Таким образом, с точки зрения устойчивого управления лесными ресурсами необходимо учитывать и минимизировать повреждения почвенного покрова.
Ключевые слова: заготовка древесины, лесозаготовительная техника, технологические элементы лесосек, беспилотный летательный аппарат, цифровая модель местности, цифровая модель рельефа, повреждения почвы, колейность
Полный текстСписок литературы:
- Дымов А. А. Почвенные сукцессии в бореальных лесах Республики Коми. М.: ГЕОС, 2020. 336 с. DOI: 10.34756/GEOS.2020.10.37828.
- Огородняя С. А., Бутылкина М. А., Красиков С. Р., Дымов А. А. Физические свойства минеральных горизонтов почв вырубки (средняя тайга, Республика Коми) // Вестн. Московского ун-та. Сер. 17: Почвоведение. 2024. Т. 79. № 2. С. 15–25. DOI: 10.55959/MSU0137-0944-17-2024-79-2-15-25.
- Ратькова Е. И., Сюнев В. С., Катаров В. К. Воздействие циклов «замораживание – оттаивание» на деформационные свойства лесных почво-грунтов Карелии // Resources and Technology. 2013. № 10(1). С. 73–89.
- Теринов Н. Н., Герц Э. Ф., Безгина Ю. Н. Развитие техники и технологий лесозаготовок на Урале // Изв. вузов. Лесн. журн. 2016. № 2. С. 81–90. DOI: 10.17238/issn0536-1036.2016.2.81.
- Цветков В. Ф. Камо Грядеши (Некоторые вопросы лесоводства и лесоведения на Европейском Севере). Архангельск: Изд-во Архангельского гос. техн. ун-та, 2000. 253 с.
- Bhatnagar S., Puliti St., Talbot B. et al. Mapping wheel-ruts from timber harvesting operations using deep learning techniques in drone imagery // Forestry. 2022. V. 95. Iss. 5. P. 698–710. DOI: 10.1093/forestry/cpac023.
- Cambi M., Certini G., Neri F. et al. Impact of heavy traffic on forest soils: A review // Forest Ecology and Management. 2015. V. 338. P. 124–138. DOI: 10.1016/j.foreco.2014.11.022.
- DeArmond D., Ferraz J., Higuchi N. Natural recovery of skid trails. A review // Canadian J. Forest Research. 2021. V. 51. P. 948–961. DOI: 10.1139/cjfr-2020-0419.
- Giannetti F., Chirici G., Travaglini D. et al. Assessment of soil disturbance caused by forest operations by means of portable laser scanner and soil physical parameters // Soil Science Society of America J. 2017. V. 81. No. 6. Article 1577. DOI: 10.2136/sssaj2017.02.0051.
- Heppelmann J. B., Talbot B., Fernández C. A. et al. Depth-to-water maps as predictors of rut severity in fully mechanized harvesting operations // Intern. J. Forest Engineering. 2022. V. 33. No. 2. P. 108–118. DOI: 10.1080/14942119.2022.2044724.
- Ilintsev A. S., Nakvasina E. N., Högbom L. Methods of protection forest soils during logging operations (Review) // Russian Forestry J. 2021. № 5. С. 92–116. DOI: 10.37482/0536-1036-2021-5-92-116.
- Ilintsev A., Bogdanov A., Nakvasina E. et al. Influence of ruts on the physical properties of Gleyic Retisols after logging machinery passage // Scandinavian J. Forest Research. 2022. V. 37. No. 4. P. 254–263. DOI: 10.1080/02827581.2022.2085785.
- Koren M., Slančík M., Suchomel J. et al. Use of terrestrial laser scanning to evaluate the spatial distribution of soil disturbance by skidding operations // iForest. 2015. V. 8. P. 386–393. DOI: 10.3832/ifor1165-007.
- Labelle E. R., Hansson L., Högbom L. et al. Strategies to mitigate the effects of soil physical disturbances caused by forest machinery: a comprehensive review // Current Forestry Reports. 2022. V. 8. P. 20–37. DOI: 10.1007/s40725-021-00155-6.
- Marchi E., Chung W., Visser R. et al. Sustainable Forest Operations (SFO): A new paradigm in a changing world and climate // Science of the Total Environment. 2018. V. 634. P. 1385–1397. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2018.04.084.
- Marra E., Wictorsson R., Bohlin J. et al. Remote measuring of the depth of wheel ruts in forest terrain using a drone // Intern. J. Forest Engineering. 2021. V. 32. Iss. 3. P. 1–11. DOI: 10.1080/14942119.2021.1916228.
- Picchio R., Mederski P. S., Tavankar F. How and how much, do harvesting activities affect forest soil, regeneration and stands? // Current Forestry Reports. 2020. V. 6. P. 115–128. DOI: 10.1007/s40725-020-00113-8.
- Ring E., Andersson M., Hansson L. et al. Logging mats and logging residue as ground protection during forwarder traffic along till hillslopes // Croatian J. Forest Engineering. 2021. V. 42. No. 3. P. 445–462. DOI: 10.5552/crojfe.2021.875.
- Saarilahti M. Soil interaction model: Appendix report No. 8. Univ. Helsinki, Dep. Forest Resource Management, 2002. 37 p.
- Susnjar M., Horvat D., Seselj J. Soil compaction in timber skidding in winter conditions // Croatian J. Forest Engineering. 2006. V. 27. No. 1. P. 3–15.
- Talbot B., Pierzchała M., Astrup R. Applications of remote and proximal sensing for improved precision in forest operations // Croatian J. Forest Engineering. 2017. V. 38. P. 327–336.
- Talbot B., Rahlf J., Astrup R. An operational UAV-based approach for stand-level assessment of soil disturbance after forest harvesting // Scandinavian J. Forest Research. 2018. V. 33. No. 4. P. 387–396. DOI: 10.1080/02827581.2017.1418421.