Лес является значимым природным ресурсом нашей страны, важнейшей составляющей круговорота углерода и индикатором изменения климата, почему его исследование в научных и практических целях всегда оставалось актуальным. Однако ряд ограничивающих факторов (частый облачный покров, изменение продолжительности светового дня) затрудняет исследование залесенных территорий традиционными космическими методами. Одним из решений может служить использование радиолокационных данных, на получение которых не влияют облачность и наличие освещения. Кроме того, они могут быть информативны при исследовании растительности, так как чувствительны к биофизическим и диэлектрическим свойствам растений.
Сочетание различной геометрической структуры и диэлектрических свойств различных древесных пород позволяет различить их между собой с использованием РЛ данных. В этой работе рассмотрены возможности исследования лесной растительности с использованием многовременных радиолокационных данных Sentinel-1 SAR за период одного года (2017—2018 гг.) на примере центральной части Кольского полуострова. Набор данных на годовой период позволяет исследовать динамику изменения сигналов обратного рассеяния в согласованной вертикальной и перекрестной поляризациях от лесов различного породного состава. Благодаря этому возможно отслеживание изменения в фенологии различных пород деревьев и определение индивидуального хода сигналов для каждой породы, выделяются периоды схода и становления снежного покрова. В результате анализа многовременных графиков сигналов для ключевых участков полевых работ и кластеризации снимков для всей территории были выделены типы леса по преобладающему породному составу с относительно высоким уровнем достоверности.
Кроме того, способность радиоволн проникать через лесной полог и собирать информацию о древесной его составляющей предоставляет нам возможность проводить оценку запаса древесины. В этой работе также рассмотрены возможности оценки запасов древесины в лесах центральной Якутии на основе полнополяризованных данных ALOS 2 PALSAR, результатов съемки БПЛА и снимков Sentinel-2 MSI в пределах ключевых участков в 2019 г. Результаты показали невысокие значения зависимости РЛ сигналов и производных от них продуктов от значений запасов древесины. Лучше всего проявилась зависимость для кросс-поляризации, что вероятнее всего связано со сложностью лесного массива как геометрического объекта с разнонаправленной структурой элементов (стволы и ветви). При рассмотрении зависимости по породам было выявлено, что лучшие зависимости наблюдаются для сосновых лесов (для них – с согласованной горизонтальной поляризацией, что может быть связано с горизонтальным направлением роста ветвей деревьев) и для березово-лиственничных (для них – с кросс-поляризацией). Исследование зависимости для всего древостоя в совокупности и для отдельных пород по отдельности показало, что более точным может быть оценка запасов уже после классификации леса по породному составу, однако такой подход осложняется необходимостью увеличения количества ключевых участков.
Работа выполнена по российско-британскому проекту «Мультиплатформенный дистанционный мониторинг воздействия изменения климата на северные леса России». Проект финансируют Британский Совет (грант Institutional Links № 352397111) и Министерство науки и высшего образования РФ (уникальный идентификатор проекта RFMEFI61618X0099).