Что такое лесная таксация

Лесная таксация — это система измерений и оценки количественных и качественных характеристик леса для учета и планирования лесопользования.

Задачи таксации

1. Учет лесных ресурсов — определение запаса древесины
2. Оценка состояния леса — здоровье, возраст, продуктивность
3. Планирование хозяйственной деятельности — рубки, лесовосстановление
4. Мониторинг изменений — прирост, отпад, повреждения

Основные таксационные показатели

Параметры отдельного дерева

Диаметр на высоте груди (DBH)

Определение: Диаметр ствола, измеренный на высоте 1.3 м от основания дерева

Обозначение: d₁.₃ или DBH (Diameter at Breast Height)

Единицы: сантиметры (см)

Значение: Основной показатель для расчета объема и других характеристик

Классы диаметра:

• Тонкомер: 8-12 см
• Средний: 16-24 см
• Крупномер: 28+ см

Высота дерева

Определение: Расстояние от основания до вершины дерева

Типы высоты:

• Общая высота (H) — до верхушки
• Высота до кроны (Hкр) — до начала живой кроны
• Протяженность кроны — H - Hкр

Единицы: метры (м)

Методы измерения:

• Традиционно: высотомер
• ЛиДАР: прямое измерение от 3D данных

Объем ствола

Определение: Объем древесины в стволе дерева

Единицы: кубические метры (м³)

Формула расчета: V = g × H × f, где V — объём ствола (м³), g — площадь сечения на высоте груди (м²), H — высота дерева (м), f — видовое число (коэффициент формы).

Площадь сечения: g = π × (d₁.₃ / 2)² = 0.00007854 × d₁.₃²

Видовое число

Определение: Коэффициент, характеризующий форму ствола

Обозначение: f

Диапазон значений: 0.35-0.55 (чаще всего 0.40-0.50)

Зависит от:

• Породы дерева
• Условий произрастания
• Возраста
• Полноты древостоя

Типичные значения:

Порода	Среднее значение
Сосна	0.46-0.50
Ель	0.45-0.48
Береза	0.42-0.45
Осина	0.40-0.43
Дуб	0.48-0.52

Параметры древостоя

Полнота древостоя

Определение: Степень использования деревьями площади произрастания

Абсолютная полнота: G = сумма площадей сечений всех деревьев на 1 га (м²/га)

Относительная полнота: П = G / G_норм, где П — относительная полнота (0.1–1.0), G_норм — нормативная сумма площадей сечений

Градация полноты:

• 1.0 — сомкнутый древостой
• 0.7-0.9 — высокая полнота
• 0.5-0.6 — средняя полнота
• 0.3-0.4 — низкая полнота

Густота древостоя

Определение: Количество деревьев на единице площади

Обозначение: N

Единицы: шт/га (деревьев на гектар)

Зависит от:

• Возраста насаждения
• Породы
• Условий произрастания
• Проведенных рубок

Типичные значения:

Возраст	Густота (шт/га)
Молодняк	5000-20000
Средневозрастные	800-2000
Приспевающие	500-1000
Спелые	300-600

Запас древостоя

Определение: Суммарный объем стволов деревьев на единице площади

Обозначение: M

Единицы: м³/га (кубометров на гектар)

Формула: M = сумма объёмов всех деревьев (V₁ + V₂ + ... + Vₙ) на единице площади

Распределение запаса:

• По породам — породный состав
• По диаметрам — структура древостоя
• По ярусам — вертикальная структура

Средние показатели

Средний диаметр (D_ср): среднеквадратический диаметр древостоя — корень из суммы квадратов диаметров, делённой на количество деревьев

Средняя высота (H_ср): среднеарифметическая высота — сумма высот всех деревьев, делённая на их количество

Средний объём (V_ср): запас древостоя, делённый на количество деревьев

Таксационные разряды

Определение: Показатель соотношения высоты и диаметра древостоя

Назначение: Характеризует условия произрастания и форму деревьев

Диапазон: I - V разряды (иногда до VI)

Особенности:

• I-II разряд — благоприятные условия, стройные деревья
• III разряд — средние условия
• IV-V разряд — неблагоприятные условия, сбежистые стволы

Использование:

• Определение объема древесины по таблицам
• Характеристика лесорастительных условий
• Прогнозирование товарной структуры

Класс возраста и бонитета

Класс возраста

Определение: Группировка лесов по возрасту

Продолжительность класса:

• Хвойные и твердолиственные: 20 лет
• Мягколиственные: 10 лет

Группы возраста:

• Молодняки: 1-2 классы
• Средневозрастные: 3-4 классы
• Приспевающие: 5 класс
• Спелые: 6-7 классы
• Перестойные: 8+ класс

Класс бонитета

Определение: Показатель продуктивности леса

Диапазон: Ia, I, II, III, IV, V, Va классы

Критерии:

• Высота древостоя в определенном возрасте
• Условия произрастания (почва, климат)

Градация:

• Ia-I — высокопродуктивные леса
• II-III — среднепродуктивные
• IV-V — низкопродуктивные

Породный состав

Обозначение: Формула состава древостоя

Формат: Цифры и буквы, сумма цифр = 10

Пример: 7С3Б означает:

• 70% сосны (С)
• 30% березы (Б)

Сокращения пород:

Код	Порода
С	Сосна
Е	Ель
Л	Лиственница
К	Кедр
П	Пихта
Д	Дуб
Б	Береза
Ос	Осина
Ол	Ольха

Традиционные методы таксации

Сплошная перечислительная таксация

Суть: Измерение всех деревьев на участке

Измеряемые параметры:

• Диаметр (мерной вилкой)
• Высота (высотомером) — выборочно
• Порода — визуально

Преимущества:

• Высокая точность
• Детальная информация

Недостатки:

• Трудоемкость
• Высокая стоимость
• Невозможность на больших площадях

Выборочная таксация

Суть: Закладка пробных площадей (ПП)

Типы:

• Круговые ПП (площадь 400-600 м²)
• Ленточные перечеты (полосы шириной 10-25 м)

Процесс:

1. Случайное размещение ПП на территории
2. Сплошное измерение деревьев на ПП
3. Экстраполяция на всю площадь

Преимущества:

• Меньше затрат времени
• Статистически обоснованная точность

Недостатки:

• Ошибка репрезентативности
• Не все деревья учитываются

Автоматизация таксации с помощью ЛиДАР

Преимущества автоматизации

Скорость:

• Традиционно: 5-10 га/день (бригада 2-3 человека)
• ЛиДАР: 1000+ га/день (автоматическая обработка)

Объем данных:

• Традиционно: выборочные измерения (5-15% площади)
• ЛиДАР: сплошной охват 100% территории

Объективность:

• Традиционно: зависит от квалификации таксатора
• ЛиДАР: стандартизированные алгоритмы

Безопасность:

• Традиционно: работа в лесу, риски травматизма
• ЛиДАР: дистанционная съемка

Автоматическое получение параметров

Из облака точек автоматически вычисляются:

1. Высота дерева — прямое измерение из 3D данных
2. Координаты — положение каждого дерева
3. Диаметр кроны — по проекции кроны
4. Высота кроны — начало и конец кроны

С помощью моделей вычисляются:

1. DBH (диаметр) — по аллометрическим уравнениям из высоты и диаметра кроны
2. Объем ствола — по формулам объема через DBH и высоту
3. Порода — по машинному обучению (форма кроны, интенсивность)

Workflow автоматизированной таксации

1. ЛиДАР-съёмка → облако точек
2. Нормализация → высоты над землёй
3. Сегментация → индивидуальные деревья
4. Классификация → породы деревьев
5. Извлечение параметров → высота, диаметр кроны, координаты
6. Расчёт DBH → аллометрические модели
7. Расчёт объёма → формулы таксации
8. Агрегация → таксационные показатели выдела

Точность автоматизированной таксации

Сравнение с наземными измерениями

Высота дерева:

• Корреляция: R² более 0.95
• RMSE: 0.5-1.5 м
• Точность: ±5-10%

Количество деревьев:

• Точность обнаружения: 75-95%
• Зависит от плотности насаждения и качества данных

Диаметр на высоте груди:

• RMSE: 2-5 см
• Точность: ±10-20%

Запас древостоя:

• RMSE: 15-30 м³/га
• Точность: ±10-25%

Факторы, влияющие на точность

Качество ЛиДАР данных:

• Плотность точек (10+ точек/м² рекомендуется)
• Калибровка датчика
• Погодные условия при съемке

Характеристики древостоя:

• Полнота (при высокой полноте хуже обнаружение)
• Ярусность (многоярусные сложнее)
• Подлесок (может мешать обнаружению)

Качество алгоритмов:

• Алгоритмы сегментации деревьев
• Точность аллометрических моделей
• Обучающая выборка для классификации

Практическое применение

Лесоустройство

• Актуализация планов лесонасаждений
• Таксационные описания выделов
• Картирование лесных ресурсов

Лесопользование

• Планирование рубок
• Расчет лесосек
• Контроль заготовки

Мониторинг

• Оценка прироста
• Выявление усыхания
• Контроль рубок
• Оценка ущерба от пожаров/ветровалов

Научные исследования

• Изучение динамики леса
• Анализ биоразнообразия
• Моделирование роста
• Углеродный баланс

Что дальше?

Теперь, когда вы понимаете основы лесной таксации, переходите к разделу "О платформе Arboritm", чтобы узнать, как именно работает наша система автоматизированной обработки ЛиДАР-данных.