Построение карты возраста лесов страны с помощью данных ДЗЗ и комбинированной опорной выборки, основанной на наземных данных и моделях хода роста

Возраст лесных насаждений является важной характеристикой, необходимой для оценки состояния лесов и решения задач лесного хозяйства, а также для оценки запаса и поглощения углерода лесными экосистемами. Ранее были получены оценки возраста лесов, основанные на данных лесной таксации (Хвостиков С.А., Барталев С.А. Оценка бонитета и возраста лесных насаждений с помощью данных ДЗЗ и методов машинного обучения // Материалы 21-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М.: ИКИ РАН, 2023. С. 411. DOI: 10.21046/21DZZconf–2023a.). Но стоит отметить, что данные лесной таксации имеют низкую периодичность обновления и могут отражать характеристики лесов, актуальные для их состояния 20 и более лет назад. Для построения качественной оценки возраста лесов необходима информация, отражающая его актуальное значение на момент получения карты, что потребовало доработки используемой обучающей выборки.

В отчётный период была сформирована новая опорная выборка, комбинирующая предположительно устаревшие наземные данные и оценки возраста, полученные на основе моделирования. Для этого использовались модели хода роста (Швиденко А.З., Щепащенко Д.Г., Нильссон С., Булуй Ю.И. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии (нормативно-справочные материалы), 2-е изд., дополн. М., 2008), которые позволяют на основе данных о породе, условиях произрастания (бонитете) и информации о возрасте оценить характеристики леса, например, запас стволовой древесины. Связь запаса и остальных характеристик выражается через следующее уравнение:

где A — возраст леса; X_i — запас стволовой древесины для текущего возраста; c_i — табличные коэффициенты, зависящие от кода бонитета SI (Site Index) по формуле:

где все коэффициенты вида c_ij задаются отдельно для каждой породы.
Инвертирование этой модели позволяет получить оценку возраста при наличии информации об остальных характеристиках лесов. Для инвертирования модели используются следующие полученные ранее в ИКИ РАН спутниковые продукты, оценивающие характеристики леса:

1. карта преобладающих пород (Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.);
2. карта бонитетов лесов (Хвостиков С.А., Барталев С.А., Егоров В.А., Стыценко Е.А. Выбор информативных индикаторов и метода построения регрессии для оценки бонитета лесов по спутниковым данным дистанционного зондирования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 4. С. 64–75. DOI: 10.21046/2070-7401–2025-22-4-64-75);
3. карта запасов стволовой древесины (Ворушилов И.И., Барталев С.А., Егоров В.А. Оценка динамики запаса стволовой древесины нарушенных территорий России // Материалы 20-й Международной конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». М., ИКИ РАН, 2022. С. 290. DOI: 10.21046/20DZZconf–2022a).

На основе моделей хода роста и спутниковых данных были получены однозначные модельные оценки возраста леса. К сожалению, погрешность моделей и данных ДЗЗ также не позволяет считать эти оценки эталоном. В связи с этим была создана комбинированная выборка, совмещающая наземные и модельные оценки возраста. Эта выборка основывается на оценках возраста по данным лесной таксации и проводит их фильтрацию или дополнение в несколько этапов:

1. Исключение пикселов, которые не относились к лесным классам по данным ДЗЗ хотя бы один год в течение периода наблюдения (2001–2024).
2. Исключение пикселов, группа возраста которых отличается больше чем на 1 от оценки по моделям хода роста. Группа возраста лесов рассчитывается на основе интервалов фиксированной длины, обычно составляющих 10 лет для мягколиственных и 20 лет для остальных пород, и характеризует последовательный переход между следующими категориями возраста: молодняки 1-го и 2-го класса, средневозрастные, приспевающие, спелые и перестойные.
3. Добавление модельных оценок возраста в пикселах, для которых в первые 2 года периода наблюдения не было леса, а в последние 5 лет спутниковые данные показывают наличие леса. Это позволило добавить в выборку территории, не включённые в данные лесной таксации — зарастающие сельскохозяйственные земли и старые гари. Пикселы не включались в выборку, если модельная оценка их группы возраста относилась к более старым лесам (4-я группа возраста, приспевающие и более старые леса).
4. Исключение молодых лесов с аномально высокими значениями запаса. Анализ моделей хода роста позволил подобрать следующие пороги выявления аномалий: 150 м3/га для молодняков 1-го класса, 200 м3/га для молодняков 2-го класса и 220 м3/га для средневозрастных.
5. Исключение всех пикселов, на которых преобладают берёзы или осины, если их возраст превышает 100 лет, и при этом их рост запаса оказывается больше 1 % в год. Предположительно этот шаг позволяет исключить смешанные леса, переходящие в период наблюдения в хвойные.
6. Исключение всех средневозрастных и более молодых лесов (3-я группа возраста и ниже), которые показали падение запаса более чем на 1 % в год в период наблюдения, что позволило исключить явные ошибки оценки возраста леса в обучающей выборке.

Данный набор этапов фильтрации выборки был выбран в результате анализа аномалий в обучающей выборке и получающейся по ней карте. Изменение объёма выборки на каждом этапе фильтрации показано в таблице 1. Из неё видно, что почти половина исходной выборки для спелых и перестойных лесов была отфильтрована в связи с их несогласованностью с модельными оценками. Добавление новых лесов значительно увеличило объем выборки для молодых лесов.

Полученная выборка использовалась для построения карты возраста на основе большого набора из спутниковых индикаторов, характеризующих лес за период с 2002 по 2023 г., как это ранее делалось для оценки бонитета лесов (Хвостиков С.А., Барталев С.А., Егоров В.А., Стыценко Е.А. Выбор информативных индикаторов и метода построения регрессии для оценки бонитета лесов по спутниковым данным дистанционного зондирования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 4. С. 64–75). Проверка на отложенной части выборки показала высокую точность классификации, коэффициент детерминации (R2) составил 0,88, а среднеквадратическая ошибка была равна 23 годам. Это значительное улучшение по сравнению с показанным ранее результатом, основанным только на таксационных данных, которые демонстрировали R2 = 0,74 и среднеквадратическую ошибку равную 32,1 годам.

Таблица 1 — Изменение объема обучающей выборки на разных этапах фильтрации, тыс. пикселов

Группа возраста	Этапы фильтрации выборки
	Такса ционные данные	1) фильт- рация леса	2) отклонение от модели	3) новые леса	4) боль- шой запас	5) большой  рост запаса	6) паде -ние запа -са	Итого
Молодняки 1-го класса	19	–4	–13	729	–2	0	–57	672
Молодняки 2-го класса	408	–71	–200	2216	–73	0	–204	2077
Средневозрастные	3975	–436	–1127	1854	–1144	–1	–561	2559
Приспевающие	2357	–218	–406	0	0	–11	0	1722
Спелые	5619	–485	–2947	0	0	–120	0	2076
Перестойные	16474	–1580	–9826	0	0	–589	0	4478
Всего	28852	–2794	–14519	4799	–1219	–721	–822	13584

Сравнение полученной карты с альтернативными источниками наземной информации — пробными площадями государственной инвентаризации лесов (ПП ГИЛ) и тестово-дешифровочными участками (ТДУ) — приведено в таблице 2. Уровень совпадения несколько хуже, чем в сравнении с отложенной частью выборки. Такой результат ожидаем и связан с разными размерами анализируемых участков: наземные данные типично анализируют участки с радиусом порядка десятка метров, а используемые спутниковые данные имеют пространственное разрешение равное 230 м. Но даже в этом случае карта корректно оценивает группу возраста лесов в 70–80 % случаев.

Таблица 2 — Сравнение полученной карты возраста лесов с наземными данными

	MAE	RMSE	Доля совпадения ±1 класс,  %
ТДУ, возраст, лет	23,7	37,2	–
ПП ГИЛ, возраст, лет	32,3	46,7	–
ТДУ, группа возраста	0,88	1,28	79
ПП ГИЛ, группа возраста	1,08	1,47	71

    
Таблица 3 — Результат сравнения полученной карты с ГЛР

Группа возраста	Площадь леса,  %
	Карта ДЗЗ	ГЛР
Молодняки 1-го класса	6	8
Молодняки 2-го класса	10	10
Средневозрастные	32	28
Приспевающие	12	11
Спелые	21	25
Перестойные	19	20

Полученное распределение возрастов по группам сравнивалось с данными государственного лесного реестра (ГЛР), результаты сравнения приведены в таблице 3. Они показывают адекватное распределение возраста, согласующееся с официальной статистикой. Из таблицы следует, что для обоих источников данных основная часть лесной территории занята средневозрастными лесам, с большой долей спелых и перестойных лесов и сравнительно небольшой площадью молодняков.

Адекватность полученной карты возраста также оценивалась в сравнении с другими спутниковыми оценками характеристик лесов, в частности с полученными в ИКИ РАН картами запаса стволовой древесины. Были построены гистограммы значений запаса в зависимости от группы возраста лесов. Так как запас также очень сильно зависит от условий произрастания, то гистограммы были разделены по классам бонитета (рисунок 1). Каждый класс запаса имеет свою гистограмму запаса, и чем старше лес, тем выше его запас в среднем. Пересечение гистограмм запаса может объясняться тем, что эти гистограммы включают леса разного породного состава. Также стоит отметить, что на гистограмме чётко виден факт насыщения запаса стволовой древесины в области 300 м3/га, характерный для используемых спутниковых оценок. В связи с этим для наиболее продуктивного I бонитета гистограмма приспевающих, спелых и перестойных лесов почти идентичны.

Бонитет I    Бонитет IV

    

Рисунок 1  — Примеры гистограмм запаса стволовой древесины для лесов разного возраста и разного бонитета
      
           

    

Рисунок 2 — Скорость прироста запаса стволовой древесины  разных пород в зависимости от возраста леса

Также анализировалась связь динамики прироста запаса за период наблюдения и возраста леса (рисунок 2). Для всех пород есть период быстрого роста в молодом возрасте, после чего рост замедляется и падает почти до нуля. При этом для мягколиственной осины прекращение роста происходит ожидаемо раньше, чем для представленных хвойных пород, характеризующихся более медленным развитием.

Проведённая комплексная валидация спутниковой оценки возраста леса показывает, что по всем анализируемым метрикам полученная карта показывает высокую точность, и согласуется с наземными данными, данными статистики и другими спутниковыми продуктами.