Сертификация лесов и цифровизация: от FSC до ФГИС ЛК

Российская лесная отрасль переживает период фундаментальной трансформации. Уход международных систем сертификации, запуск федеральной цифровой платформы ФГИС ЛК, результаты первого цикла государственной инвентаризации лесов и обновление лесоустроительной нормативной базы -- всё это формирует принципиально новую среду для лесных компаний. Параллельно ведущие лесные державы мира -- Норвегия, Финляндия, Канада -- завершают переход к обязательному использованию дистанционных методов в лесоустройстве, задавая глобальный стандарт. В настоящей статье рассмотрены текущий ландшафт сертификации, государственная цифровизация и зарубежный опыт, а также показано, каким образом дистанционные методы -- воздушное лазерное сканирование, съёмка с БПЛА и спутниковый мониторинг -- отвечают на все ключевые требования, предъявляемые к данным о лесных ресурсах.

Сертификация лесов: текущий ландшафт

Уход FSC и PEFC из России

До 2022 года Россия располагала крупнейшей в мире площадью FSC-сертифицированных лесов. После приостановки в марте 2022 года FSC International отозвал все сертификаты, связанные с торговлей FSC-сертифицированными материалами из России, с крайним сроком 8 апреля 2023 года. Аналогичные меры предпринял PEFC International: Российская национальная добровольная система лесной сертификации (РНДСЛС) была приостановлена решением Совета директоров PEFC с 11 августа 2022 года.

Утрата международной сертификации затронула десятки крупных лесопромышленных компаний и поставила вопрос о механизмах подтверждения ответственного лесопользования для внутреннего рынка и экспортных направлений, не требующих FSC-маркировки.

Национальные альтернативы

Уход международных систем привёл к формированию нескольких национальных схем добровольной лесной сертификации.

«Лесной эталон» -- наиболее заметная система, созданная ООО «Ответственное лесоуправление» (бывшее юридическое лицо FSC Russia). Фактически выступает преемником FSC на российском рынке, используя стандарты, основанные на принципах FSC. К 2024 году «Лесной эталон» стал крупнейшей организацией по лесной сертификации в России.

Национальная система лесной сертификации (НСЛС) -- добровольная система, разработанная ФГБУ «Российский институт стандартизации» (Росстандарт). Утверждена как государственная альтернатива международным схемам.

Параллельно функционируют системы «Устойчивый лес» и SFMRU/38200. Однако по состоянию на 2024--2025 годы между российскими системами сертификации отсутствует взаимное признание, что усложняет поддержание целостности и прозрачности цепочек поставок.

Требования к данным: наследие FSC

Несмотря на уход FSC из России, его стандарты остаются де-факто основой для национальных систем. Ключевые принципы, определяющие требования к данным, сохраняют актуальность.

Принцип 6 (Экологические ценности и воздействия) требует оценки воздействия лесохозяйственной деятельности на биоразнообразие, водные ресурсы и экосистемы с документированием пространственного расположения экологических ценностей.

Принцип 8 (Мониторинг и оценка) обязывает вести систематический сбор данных по объёмам заготовок, динамике прироста и лесовозобновления, составу флоры и фауны, экологическим и социальным последствиям лесозаготовок. Мониторинг должен проводиться в масштабе, соответствующем интенсивности лесохозяйственных мероприятий.

Принцип 9 (Леса высокой природоохранной ценности, ЛВПЦ) обязывает выявлять, картографировать и проводить ежегодный мониторинг ЛВПЦ. Данные включают названия лесничеств, номера кварталов, площади участков, тип ЛВПЦ. План лесохозяйственных мероприятий должен содержать меры по поддержанию природоохранных признаков.

Все три принципа предъявляют требования, которые сложно выполнить без современных средств пространственного анализа: объективных, воспроизводимых, обеспечивающих сплошное покрытие территории.

Цифровизация от государства: ФГИС ЛК

От ЛесЕГАИС к единой цифровой платформе

Федеральная государственная информационная система лесного комплекса (ФГИС ЛК) -- цифровая платформа, заменившая систему ЛесЕГАИС и охватывающая полный цикл управления лесами: использование, охрану, защиту, воспроизводство, учёт древесины и сделки с ней. Если ЛесЕГАИС ограничивалась учётом оборота древесины, то ФГИС ЛК представляет собой «цифровой двойник леса», хранящий информацию о породном составе, запасах и характеристиках лесных массивов.

Правовую основу цифровизации заложил Федеральный закон от 04.02.2021 N 3-ФЗ «О внесении изменений в Лесной кодекс Российской Федерации». Дальнейшее развитие обеспечил Федеральный закон от 08.07.2024 N 165-ФЗ, вступивший в силу с 1 января 2025 года, дополнивший Лесной кодекс новой главой 10.1 «Государственный лесной реестр».

Этапы внедрения

Внедрение ФГИС ЛК проходило поэтапно. Пилотный запуск состоялся в декабре 2022 года в четырёх регионах: Московской и Ульяновской областях, Пермском и Красноярском краях. В 2023--2024 годах подключались по семь-восемь регионов ежемесячно с загрузкой ретроспективных данных и обучением персонала. Переходный период ведения Государственного лесного реестра (ГЛР) на базе ФГИС ЛК продолжался с 1 сентября 2023 года по 31 декабря 2024 года. С 1 января 2025 года ФГИС ЛК заработала во всех субъектах Российской Федерации, полностью заменив ЛесЕГАИС.

Что это значит для арендаторов

Арендаторы лесных участков обязаны работать в ФГИС ЛК. Государственный лесной реестр теперь ведётся исключительно в электронном формате, выписки выдаются онлайн. Все новые материалы таксации, планы рубок, лесохозяйственные регламенты должны предоставляться в цифровом виде. Данные лесоустройства, выполненные арендаторами за последние десять лет, поступают в систему и считаются достаточно актуальными.

Принципиально важно: если информация содержится в других государственных информационных системах, включая материалы дистанционного зондирования Земли, она подлежит обязательному включению в Государственный лесной реестр. С 1 января 2025 года введена также обязательная интеграция данных от технических средств контроля транспортных средств, перевозящих древесину (статья 96.3 Лесного кодекса РФ).

Государственная инвентаризация лесов: масштаб расхождений

Нормативная база и методология

Государственная инвентаризация лесов (ГИЛ) регламентирована статьёй 90 Лесного кодекса Российской Федерации. Действующий порядок проведения утверждён Приказом Минприроды России от 27.09.2021 N 686. ГИЛ представляет собой систему мер по оценке состояния лесов, их количественных и качественных характеристик, проводимых с использованием наземных методов и методов дистанционного зондирования Земли.

Инвентаризация предусматривает два способа: дистанционную инвентаризацию -- определение характеристик лесов на основе сплошного дистанционного учёта по материалам космического ДЗЗ (для транспортно-недоступных территорий) -- и дистанционно-наземную инвентаризацию, сочетающую космический ДЗЗ с выборочными наземными обследованиями. Полевые наблюдения выполняются каждые десять лет. Применяются космические снимки среднего и высокого разрешения, аэрофотоснимки (в том числе с БПЛА), данные наземных измерений на пробных площадях, а также результаты автоматизированного дешифрирования с последующей верификацией.

Исполнителем выступает Рослесхоз через подведомственные организации -- прежде всего ФГБУ «Рослесинфорг» и его филиалы.

Результат первого цикла: запасы на 37% выше данных реестра

Первый цикл ГИЛ проводился с 2007 по 2020 год. За это время было заложено 69 100 пробных площадей, охвачено 1 187,6 млн гектаров. Ключевой результат: общий запас древесины составил 113 млрд кубических метров, что на 37,1% выше данных Государственного лесного реестра. Запас спелой древесины оценён в 74 млрд кубических метров при погрешности определения 0,35%.

Это расхождение -- не статистический артефакт. Проект «ЛесПрофи», реализованный Пермской целлюлозно-бумажной компанией (ПЦБК) на более чем 400 000 гектаров арендованных территорий в Пермском крае с применением БПЛА с LiDAR-сканером и мультиспектральной камерой, подтвердил аналогичную картину: фактический запас древесины оказался на 10--21% больше данных традиционной таксации, а в отдельных случаях расхождение достигало 40%.

Расхождение в 37% между результатами ГИЛ и данными реестра означает системное занижение ресурсной базы, что влияет на расчёт арендной платы, планирование заготовок и, в конечном счёте, на инвестиционные решения. Это один из наиболее весомых аргументов в пользу широкого применения современных дистанционных методов для повышения точности лесоучёта.

Второй цикл ГИЛ (2021--2030) уже идёт в рамках государственной программы «Развитие лесного хозяйства». По прогнозным данным, к 2027 году будет завершено около 30% запланированного объёма работ.

Лесоустроительная инструкция 2022 года: правовая основа для дистанционных методов

Три способа таксации

Приказ Минприроды России от 05.08.2022 N 510 «Об утверждении Лесоустроительной инструкции» вступил в силу 1 марта 2023 года и действует до 1 марта 2029 года, заменив предшествующую инструкцию 2018 года (Приказ Минприроды N 122 от 29.03.2018).

Инструкция устанавливает три равноправных способа проведения таксации лесов: наземный способ (традиционная полевая таксация с закладкой пробных площадей), дистанционный способ (таксация на основе материалов аэрокосмической съёмки) и способ рационального сочетания наземных и дистанционных методов.

Нейронные сети в нормативном акте

Принципиально новым положением Инструкции 2022 года стало закрепление возможности проведения таксации лесов как комплексного процесса распознавания лесных насаждений при помощи аэро- и космической съёмки, искусственных нейронных сетей и других автоматизированных способов обработки данных. Это первое упоминание нейронных сетей и автоматизированных методов в федеральном нормативном документе такого уровня, создающее правовую основу для применения технологий машинного обучения в лесоустройстве.

Требования к материалам ДЗЗ

Инструкция содержит конкретные технические требования к материалам дистанционного зондирования: пространственное разрешение космических снимков не ниже 15 метров, облачность не более 5% площади объекта работ, покрытие 100% территории, обязательное наличие спектральных каналов RGB и NIR (ближний инфракрасный). Пояснительная записка по результатам таксации должна содержать информацию об использованных материалах ДЗЗ.

Вместе с тем инструкция устанавливает ограничения: для защитных лесов и особо ценных лесных участков требуется наземная верификация, точность дистанционного определения таксационных показателей должна соответствовать установленным разрядам таксации, а результаты автоматизированного дешифрирования подлежат проверке квалифицированными специалистами.

Дополнительный нормативный контекст формирует Федеральный закон от 24.07.2023 N 343-ФЗ, введший обязательную фотофиксацию мероприятий по сохранению лесов с передачей координат и времени проведения -- фактически легализовавший использование геопривязанных данных дистанционного мониторинга в государственном контроле.

Зарубежный опыт: от инновации к операционной реальности

Норвегия: полное национальное покрытие лазерным сканированием

Норвегия стала первой страной в мире, создавшей национальную карту лесных ресурсов на основе воздушного лазерного сканирования (ALS) с полным покрытием территории. Проект Национальной детальной модели высот (Nasjonal detaljert hoydemodell), координируемый Картографическим управлением (Kartverket), обеспечил лазерное сканирование всей территории страны с разрешением один метр. Данные доступны бесплатно на портале hoydedata.no.

На основе этих данных институт NIBIO создал Норвежскую карту лесных ресурсов SR16 (SkogRessurskart, пиксель 16 на 16 метров), объединяющую данные Национальной лесной инвентаризации (NFI) и ALS. Набор данных включает 9 203 полевые пробные площади NFI и данные 367 проектов ALS, покрывающих 17 млн гектаров -- две трети продуктивных лесов страны. Новейшая версия SR16 достигла 100% покрытия территории Норвегии.

Оценка точности SR16, проведённая на основе более чем 5 000 пробных площадей из 33 проектов лесоустройства по всей стране, показала среднеквадратичную ошибку (RMSE) 10% для высоты древостоя, 28% для площади сечения и 31% для запаса (DOI: 10.1080/02827581.2023.2184488). Карта обновляется ежегодно и активно используется лесовладельцами для планирования рубок и оценки запасов. LiDAR в Норвегии перешёл от исследовательского инструмента к стандартному элементу операционного лесоустройства (Astrup et al., 2019; DOI: 10.1080/02827581.2019.1588989).

Финляндия: к инвентаризации каждого дерева

Финский институт природных ресурсов (Luke) разработал метод мультиисточниковой национальной лесной инвентаризации (MS-NFI), первые оперативные результаты которого получены ещё в 1990 году. Метод комбинирует полевые данные NFI, спутниковые снимки (Sentinel-2, Landsat 8 OLI) и цифровые геопривязанные данные. Результаты обновляются каждые один-два года и обеспечивают сплошные карты (wall-to-wall) лесных ресурсов.

Однако Финляндия пошла дальше. Национальное земельное управление (NLS) совместно с Финским геопространственным исследовательским институтом (FGI) проводит национальное лазерное сканирование с плотностью пять точек на квадратный метр. Среднее расстояние между лазерными точками составляет около 0,4 метра, что достаточно для детектирования отдельных деревьев. Лесная база данных уже содержит информацию о 5,8 миллиардах отдельных деревьев, покрывая более 20 млн гектаров -- одна из крупнейших лесных баз данных в мире. Приблизительно 92% деревьев с диаметром более 20 сантиметров (что соответствует деловой древесине) детектируются по данным национального лазерного сканирования (Hyyppa et al., 2024; DOI: 10.3390/ijgi13120424).

Инвентаризация на уровне отдельных деревьев ожидается операционной в Финляндии с 2026 года. По оценкам NLS, новые методы обеспечивают экономию в десятки миллионов евро для финского общества ежегодно.

Канада: провинциальные программы расширенной инвентаризации

Канада реализует программу расширенной лесной инвентаризации (Enhanced Forest Inventory, EFI) на провинциальном уровне. Все канадские юрисдикции применяют площадной подход (area-based approach, ABA) для построения EFI с использованием параметрических и непараметрических моделей.

Квебек завершил систематический сбор ALS-данных в 2016--2023 годах для полного покрытия управляемых лесов южной части провинции -- приблизительно 512 411 квадратных километров, крупнейшая площадь ALS-покрытия в Канаде. Второй цикл начался в 2024 году. Онтарио собрал более 400 000 квадратных километров LiDAR-данных и развернул технологию single photon LiDAR (SPL) для провинциальной EFI. Британская Колумбия разработала трёхуровневую систему LiDAR Enhanced Forest Inventories (LEFI): Tier 1 -- обновление высот деревьев по модели высоты полога, Tier 2 -- площадное моделирование структурных атрибутов, Tier 3 -- прогноз видового состава и деление на выделы (White et al., 2025; DOI: 10.1139/cjfr-2024-0255).

Бореальные леса Канады по видовому составу, климатическим условиям и масштабам территории наиболее близки к лесам России, что делает канадский опыт непосредственно применимым.

Как дистанционные методы закрывают все требования

Объективность данных

Традиционная глазомерная таксация субъективна: два таксатора на одном участке могут получить расхождение в оценках запаса до 20--30%. Лазерное сканирование обеспечивает воспроизводимые измерения высот, полноты и запаса с точностью, документально подтверждённой на тысячах валидационных участков. Норвежский опыт SR16 демонстрирует RMSE 10% для высоты и 31% для запаса на национальном масштабе -- при том что эти данные получены автоматически, без участия субъективного суждения таксатора. Для Принципа 8 любой системы сертификации (мониторинг и оценка) и для государственной инвентаризации лесов объективность данных является критическим фактором.

Воспроизводимость и аудитируемость

Данные лазерного сканирования представляют собой цифровой массив точек с координатами и временными метками. Любой аудитор может повторить обработку и получить идентичный результат. Для целей сертификации это устраняет споры об интерпретации данных и обеспечивает полную прозрачность цепочки «данные -- решение». Результаты автоматизированного дешифрирования документируются в машиночитаемом виде, что соответствует духу Лесоустроительной инструкции 2022 года с её акцентом на нейронные сети и автоматизированные методы.

Сплошное покрытие территории

В отличие от выборочной наземной таксации, дистанционные методы обеспечивают сплошное покрытие (wall-to-wall), что позволяет выявить все участки лесов высокой природоохранной ценности без пропусков (Принцип 9), построить модели высоты полога и цифровые модели рельефа для всей арендной территории, обнаружить незаконные рубки, ветровалы и участки с лесопатологией. Именно сплошное покрытие делает финскую базу данных на 5,8 миллиардов деревьев столь ценной -- в ней нет «белых пятен».

Цифровой формат для ФГИС ЛК

ФГИС ЛК требует электронную документацию. Данные лазерного сканирования и результаты дешифрирования изначально существуют в цифровом виде -- LAS/LAZ, GeoTIFF, Shapefile, GeoJSON. Это исключает этап оцифровки бумажных материалов и снижает риск ошибок при переносе данных в государственную систему. Формат данных дистанционного зондирования органично встраивается в цифровую экосистему ФГИС ЛК.

Производительность и экономическая эффективность

Одна бригада с БПЛА, оснащённым LiDAR-сканером, обследует 200--500 гектаров в день. Проект «ЛесПрофи» в Пермском крае демонстрирует производительность до 1 500 гектаров в день. Традиционная бригада таксаторов обрабатывает 10--30 гектаров. Для крупного арендатора с площадью лесосечного фонда в несколько сотен тысяч гектаров это означает сокращение сроков лесоустройства в пять-десять раз. Государство также наращивает парк БПЛА: к 2026 году региональные лесные ведомства располагают более чем 2 000 аппаратами, а к 2030 году Рослесхоз намерен увеличить парк до 5 000 единиц.

Что ожидать: прогноз по регулированию

Краткосрочная перспектива (2025--2027)

Полноценное функционирование ФГИС ЛК во всех регионах неизбежно обнажит пробелы в данных Государственного лесного реестра. Перевод реестра в электронный формат создаст спрос на актуальные таксационные материалы, соответствующие новым цифровым стандартам. Сервисы автоматического выявления изменений лесного фонда на основе ДЗЗ -- такие как система, разработанная при участии АНО ВО «Университет Иннополис» -- будут расширяться, предоставляя регулятору инструмент для сопоставления заявленных и фактических данных арендаторов.

Национальная программа оснащения БПЛА продолжит масштабирование. В 2024 году на закупку свыше 1 200 беспилотников для мониторинга лесов выделено около 2 млрд рублей из федерального бюджета. Регионы от Смоленской области до Дальнего Востока формируют собственные парки аппаратов и обучают специалистов.

Среднесрочная перспектива (2027--2030)

Мировой тренд однозначно движется к обязательному использованию дистанционных данных в лесоустройстве. Норвегия, Финляндия, Швеция достигли национального покрытия ALS. Канада реализует провинциальные программы с покрытием в сотни тысяч квадратных километров. Россия следует этому тренду с задержкой, но ФГИС ЛК и обновлённая Лесоустроительная инструкция создают инфраструктурную и правовую основу.

Срок действия Лесоустроительной инструкции (Приказ N 510) истекает 1 марта 2029 года. Новая редакция, вероятно, расширит роль дистанционных методов и конкретизирует требования к данным LiDAR, мультиспектральной съёмке и автоматизированной обработке. Второй цикл ГИЛ (до 2030 года) также создаёт окно для интеграции новых технологий в государственную практику лесоучёта.

Проблема отсутствия взаимного признания между национальными системами сертификации потребует разрешения. Вероятно создание единого стандарта или взаимное признание на основе общих требований к данным. Развитие углеродного регулирования повысит требования к точности оценок запасов и прироста, что создаст дополнительный спрос на данные лазерного сканирования.

Нормативные акты, упомянутые в статье

Лесной кодекс Российской Федерации (N 200-ФЗ от 04.12.2006, редакция от 26.12.2024)
Федеральный закон от 04.02.2021 N 3-ФЗ -- основа цифровизации лесной отрасли
Федеральный закон от 24.07.2023 N 343-ФЗ -- обязательная фотофиксация лесных мероприятий
Федеральный закон от 08.07.2024 N 165-ФЗ -- электронный ГЛР, данные ДЗЗ в реестре
Приказ Минприроды России от 27.09.2021 N 686 -- Порядок проведения государственной инвентаризации лесов
Приказ Минприроды России от 05.08.2022 N 510 -- Лесоустроительная инструкция (действует до 01.03.2029)

Научные публикации

Astrup R. et al. Forest information at multiple scales: Development, evaluation and application of the Norwegian Forest Resources Map SR16. Scandinavian Journal of Forest Research, 34(6), 2019. DOI: 10.1080/02827581.2019.1588989
Accuracy assessment of the nationwide forest attribute map of Norway. Scandinavian Journal of Forest Research, 38(1-2), 2023. DOI: 10.1080/02827581.2023.2184488
Hyyppa J. et al. Concepts Towards Nation-Wide Individual Tree Data and Virtual Forests. ISPRS International Journal of Geo-Information, 13(12), 424, 2024. DOI: 10.3390/ijgi13120424
White J.C. et al. Enhanced forest inventories in Canada: implementation, status, and research needs. Canadian Journal of Forest Research, 55, 1--37, 2025. DOI: 10.1139/cjfr-2024-0255
Goodbody T.R.H. et al. Integration of Airborne Laser Scanning data into forest ecosystem management in Canada. The Forestry Chronicle, 2024. DOI: 10.5558/tfc2024-014
Nilsson M. et al. A nationwide forest attribute map of Sweden predicted using airborne laser scanning data. Remote Sensing of Environment, 194, 447--454, 2017. DOI: 10.1016/j.rse.2016.10.022