Metsade produktiivsuse kaugseirest

Παρουσίαση με θέμα: "Metsade produktiivsuse kaugseirest"— Μεταγράφημα παρουσίασης:

1 Metsade produktiivsuse kaugseirest
Tiit Nilson, Mait Lang, Tõnu Lükk, Alo Eenmäe Tartu Observatoorium Seirefoorum 2008, Tallinn, 7. november 2008

2 Kosmiline kaugseire ja taimkatte primaarproduktsioon
NPP – Net Primary Production Kaugseire teel NPP otse mõõta ei saa Võib siiski ette kujutada nt radari interferomeetria ja/või lidarite abil metsa kõrguse muutuse mõõtmist Välja pakutud mitmed NPP mudelid, mis erineva detailsuse astmega, kus kaugseire andmeid kasutatakse sisendina NPP ja Monteith’i empiiriline seos

3 Monteith’i seos NPP= APAR ε ,
APAR taimkatte poolt neelatud fotosünteetiliselt aktiivne kiirgus, seos vegetatsiooniperioodi summade vahel ε – PAR kasutamise efektiivsus nt on pakutud ε=0.2 kuni 1.5 g (C)/MJ (PAR) metsadele. Tõravere andmetel PAR aastasumma on meil ca 1500 MJ/m2, maist septembrini 1077 MJ/m2 See teeks nt 1077*0.55= 593 gC/m2 kui kasutatakse ära kogu pealelangev PAR (ε =0.55 vastab halli männi metsale) Mida rohkem vaadeldav taimkate vegetatsiooniperioodil PAR neelab, seda suurem on NPP

4 APAR leidmiseks pakutakse võimalust kasutada kaugseire abi, NDVI indeksi kaudu
APAR=PAR FAPAR, PAR – maapinnale langev, FAPAR – taimestiku poolt neelatud osa pealelangevast PARist; võiks kehtida nt päevasummade vahel ja siis summeerida üle vegetatsiooniperioodi FAPAR= b NDVI + a, empiiriliselt leitud seos, võiks kehtida nt päevasummade vahel. Kahjuks olenevad a ja b taimkatte tüübist, metsa puhul ka alustaimestiku LAIst NPP= ε ΣPAR (b NDVI +a) NDVI=(RNIR – RRED)/(RNIR+RRED) RRED ja RNIR – uuritava taimkatte heleduskordajad spektri punases ja lähedases infrapunases piirkonnas

5 MODISe NPP MODISe NPP algoritm on veidi keerukam kui lihtsalt Monteith’i seose kasutamine. Antakse iga piksli jaoks hinnangud fotosünteesile ja hingamisele, vastavalt maakatte klassile, arvestatakse ka temperatuuri jms MODISe NPP produktid saadavad globaalselt 1km võrgustikul: MOD17A3 (aastane NPP) MOD17A2 (8 päeva keskmine NPP) Mõned Eesti paikade info on kiiresti kättesaadav aadressil Eestis MODISe NPP produkte seni testitud pole. Kuidas testida? Polegi nii lihtne, sest suuri homogeenseid alasid Eestis vähe MODISe lahutusvõime kehv, see ei võimalda nt erinevate metsatüüpide NPP eraldi mõõta

6 Vaja oleks NPP hinnanguid parema lahutusvõimega satelliidipiltidelt
Parema lahutusvõimega skannerid (nt Landsat TM ja SPOT HRVIR) oleksid sobivad, kuid reeglina ei saa pilvisuse tõttu piisavalt pilte ühest vegetatsiooniperioodist. Meie kasutame siin üle paljude aastate keskmistatud heleduskordajate sesoonseid käike

7 Järvselja andmed, mida kasutati
Metsanduslik andmebaas a., sisaldab muuhulgas igale eraldisele tüvemahu aastase juurdekasvu hinnangu Landsat TM, ETM+ ja SPOT HRVIR satelliidipildid (32tk) aastatest Pildid on taandatud maapinnalähedase heleduskordaja ühikutesse ja seatud sesoonsesse aegritta. Teatud silumine rakendatud piltide sesoonsele reale. Maapealsete mõõtmiste tulemused taimkatte analüsaatoritega metsade läbipaistvuse suundolenevuse mõõtmiseks ja selle kaudu FAPAR hinnanguks Pealelangeva PAR andmed aktinomeetriajaamast Tõraveres

8 Näide Järvselja metsade kohta
Kas Monteith’i seos kehtib? Kas on olemas lineaarne seos aastase tüvemassi juurdekasvu ja APAR või NDVI sesooni summaga? Kas NDVI ja APAR vahel on lineaarne seos?

9 Ühe puistu tasemel on seos NDVI hetkväärtuse ja tüvemahu juurdekasvu vahel nõrk

10 Hetkväärtuste tasemel pole NDVI seos FAPARiga kuigi hea Puurinde FAPAR ligikaudu = 1 – läbipaistvus Päikese suunas. Viimane saadud LAI-2000 mõõtmistest FAPAR ja NDVI seos FAPAR ja rohelise ning punase kanali heleduskordaja seos. Siin FAPAR vastab puurinde ja rohurinde poolt summaarselt neelatud PARile

11 Siiski on sesooni summade mõttes parim indeks NDVI
Puurinde FAPAR versus RSR (Reduced Simple Ratio) indeks RSR = RNIR/RRED [1- (RSWIR- RSWIRmin)/( RSWIRmax- RSWIRmin)] RSWIR on keskmise infrapunase piirkonna heleduskordaja Siiski on sesooni summade mõttes parim indeks NDVI

12 NDVI sesoonne käik Järvselja piirkonna Landsati ja SPOTi piltide silutud aegrea alusel
Tuletatud NDVI keskmised sesoonsed käigud erineva peapuuliigi ja boniteediga metsadele Kaalutuna pealelangeva PARiga arvutatud samadele metsatüüpidele NDVI sesooni summad ja leitud seosed andmebaasist arvutatud puidumassi aastase juurdekasvuga Hetkel kokku 32 pilti vegetatsiooniperioodi erinevaist hetkedest 9. mai mai juuni juuli august 1997

13 Järvselja kaasikute NDVI sesoonne käik
Kehvade ja keskmise boniteediga kaasikute NDVI käigud selgelt eristatavad. Kõrge-boniteedilised omavahel mitte Ajanihe fenoloogias kevadel. Kehvad kaasikud ei kasuta pealelangeva kiirguse ressurssi Orlovi boniteet

14 Tüvemassi aastane juurdekasv vs NDVI
Hea lineaarne seos, kuid väga viljakate kasvukohtade puistud pole NDVI sesooni keskmiste alusel eristatavad. Regressioonijoon ei arvesta kuusikuid, haavikuid ja kõrge- boniteedilisi kaasikuid, samuti rabamännikuid. Hajuvus regressioonisirge ümber suureneb, kui NDVI sesooni keskmise asemel kasutada NDVI maksimumväärtust kesksuvel.

15 MODISe NPP algoritm teeb üle sesooni summeerimise 8 päeva kaupa, seda igal konkreetsel aastal MODISe NPP 1km piksliga kaardile on peale pandud Järvselja metsade puistuplaan (2001). Sellise lahutuse juures NPP varieeruvus Järvseljal kaunis väike

16 Järvselja tüvemahu aastase
juurdekasvu (m3/ha/aasta) kaart, tuletatuna metsanduslikust andme- baasist

17 Seos MODISe aastase NPP ja tüvemassi juurdekasvude vahel
Suured erinevused NPP väärtustes. Metsanduslikust andmebaasist tüvemahu juurdekasvu kaudu arvutades ei arvesta me lehtede, okste, alus- taimestiku ja juurte juurdekasvu jm protsesse mullas. Vaja usaldus- väärseid andmeid ka teiste komponentide kohta MODISe 1km andmete väike muutlikkus on seletatav piksli suurusega Punktid vastavad erineva boniteediga kaasikutele, ka MODISe NPP pildilt leituna.

18 MODISe aastase NPP produkt (Collection 5) kogu Eesti ala kohta
Alo Eenmäe on need kokku kogunud Aastad hetkeseisuga Analüüs veel pooleli

19 Eesti maismaa NPP hinnang 2000, kg C/m2/aasta

20 Eesti maismaa NPP hinnang 2001, kg C/m2/aasta

21 Eesti maismaa NPP hinnang 2002, kg C/m2/aasta

22 Eesti maismaa NPP hinnang 2003, kg C/m2/aasta

23 Eesti maismaa NPP hinnang 2004, kg C/m2/aasta

24 Eesti maismaa NPP hinnang 2005, kg C/m2/aasta

25 Eesti maismaa NPP hinnang 2006, kg C/m2/aasta

26 Eesti maismaa NPP hinnang 2007, kg C/m2/aasta

27 MODISe maakatte kaart Eesti kohta 1km lahutusega
1-igihaljas okasmets,4-heitleheline lehtmets, 5-segamets, 10-rohumaa, 12-põllumaa, 14-põllu ja loodusliku mosaiik

28 Põllumajandus (Eesti Statistika)
Saab võrrelda MODISe NPPd Eesti ametliku statistikaga põldude saagi ja metsade juurdekasvu kohta Põllumajandus (Eesti Statistika) Peab teadma kui suure osa koguproduktsioonist moodustab erinevatel kultuuridel kasulik saak (terad, kartulid) ja kui suur on süsiniku sisaldus saagis, ka kuivaine sisaldust Metsade juurdekasvu andmed (Aastaraamat Mets) Peab teadma puidu tihedusi (liigiti) ja süsiniku sisaldust kuivaines Kui suure osa moodustab tüvepuidu juurdekasv kogu primaarproduktsioonist Saab võrrelda maakondade kaupa

29 Esialgseid tulemusi: Eesti NPP käik 2000-2007 mõnede maakatteklasside kaupa
Metsade statistikas arvestatud vaid tüvede juurdekasvuga

30 Mõned arusaadavad ja mõned mitte just selged tendentsid erinevate aastate NPPs
2007. aasta produktiivne. Oli ka hea aasta, seevastu 2006 oli põuane Miks on saared ja rannikualad Pärnumaal ja Lahemaal nii produktiivsed? Kas ka tegelikult või on probleem MODISe algoritmis? Selgeid päevi on neil aladel kindlasti rohkem. Tundub, et mulla viljakuse erinevusi sama maakatteklassi (nt okasmetsad) piirides ei arvestata Asi vajab täiendavat uurimist

31 Kokkuvõtteks Kosmiline kaugseire võimaldab arvestataval tasemel saada taimkatte aastase produktiivsuse ja selle kaudu ka seotud süsiniku hulga hinnanguid. Lisaks siin vaadeldule on NPP hinnanguks kindlasti kasutatav nt KNN-meetod, mis kasutab kombineeritud infot satelliidipiltidest ja statistilisest metsainventuurist Konkreetsete hinnangute (sh MODISe NPP) kvaliteet Eesti alal vajab veel testimist Kindlasti peame seda testimist tegema siin Eestis ise Tänan kuulamast!