Лесное хозяйство в настоящее время проходит процесс изменений, связанный с новой формацией отношений в Российской Федерации. Лесоустройство и ее составная часть лесная таксация также видоизменяется в соответствии с требованиями времени.

Современные исследования в области лесной таксации и лесоустройства по данным аналитического обзора включают в себя следующие научные направления:

- качественная структура отдельных стволов и древесины;

- товарная структура древостоев;

- определение таксационных показателей насаждений;

- исследование формы стволов;

- современные методы лазерного зондирования;

- разработка различных моделей, отражающих связь таксационных показателей насаждений;

- развитие выборочных методов лесной таксации;

- общие вопросы лесоустройства и лесной таксации.

Данные разделы можно разделить на классические, традиционные и инновационные, связанные с научными достижениями.

Общие вопросы лесоустройства и лесной таксации. В публикации Vidal Claude [и другие] предлагается использовать общепринятые базисные определения и термины, которые позволят унифицировать отчетную лесную информацию, избегая разных определений (например, лес и лесная площадь). Для этого может использоваться Европейская система лесной информации и связи (EFICS). В статье B.E. Borders [и другие] [2] представлены результаты модельного исследования, предпринятого с целью определения полезности и ценности сведений по таксации лесов для разработки планов ведения лесного хозяйства в типичном лесном землевладении на юге США. Проверка лесоустроительной информации, выполненная иностранными учеными (Финляндия) [3] показала, что в лесах Новгородской области результаты занижаются от 8 до 20% по лесничествам и по доминантным породам. При оценке качества древесины в расчетных объемах отмечены значительные изменения от пиловочника к балансовой древесине. С.Л. Шевелев [4] проанализировал состояние нормативной базы для таксации хвойных древостоев Средней Сибири (Красноярский край, Тыва, Хакассия). Рассмотрены вопросы применения всеобщих и региональных нормативов, обеспеченность нормативами отдельных регионов, построение таблиц для многоцелевого лесопользования.

Развитие выборочных методов лесной таксации. Автор данной статьи [5] предложил использовать при таксации древостоев различных категорий метод многоугольной выборки (МУВ), основанный на измерениях учетных площадок, образованных центральным деревом и  растениями, произрастающими в ближайшем окружении. Ugo Chiavetta [и другие] [6] предложили методику классификации и определения относительной старовозрастности серий учетных площадок на примере буковых лесов Италии. В публикации Shi Jingjing, Lei Yuan-cai, Zhao Tian-zhong [7] представлен обзор теории выборки и развития работ по таксации лесов. Проанализированы результаты исследований выборки с вероятностью пропорциональной частоте или размеру на основе дистанционного наблюдения и выборке в популяциях редких растений. Анализ влияния ошибок на планы землевладений, выполненных в лесах Финляндии [8] показал, что систематические ошибки измерений деревьев доминантной породы могут привести к существенным изменениям планов лесных землевладений. Corona Piermaria, Fattorini Lorenzo, Franceschi Sara [9] при оценке запаса леса использовали сочетание методов вероятностной выборки и традиционной техники поквартальной лесной таксации. А.Н. Филипчук, Д.В. Хлюстов, Г.Н. Чадин [10] предлагают в качестве минимальной единицы определения таксационных показателей страту. В целях предварительной оценки объема выборки использованы следующие признаки стратификации – группа возраста, преобладающая порода, группа классов бонитета. Для практического использования рекомендованы модели и затабулированное количество лесотаксационных участков для соответствующей точности определения среднего запаса в лесных массивах при трех пороговых уровнях доверительной вероятности (0,68;0,95;0,99).

Современные методы лазерного зондирования. По мнению В.Н. Седых [11], методы лесной таксации с применением лазерного зондирования, карты лесов на космической основе, таблицы хода роста полных насаждений,  принципы лесоустройства не будет иметь перспективу использования ввиду того, что они не обеспечивают ни повышения качества работ, ни экономического эффекта. Финские ученые [12] для обнаружения деревьев и определения их высоты использовали данные воздушного лазерного сканирования (ALS), объединенные с данными о густоте лесных культур. Ошибка при определении запаса составила 15%, высоты деревьев 6%. Б.З. Цыдыпов [и другие] [13] считают, предлагаемый метод оценки запасов леса на основе радарных данных дистанционного зондирования дает возможность сократить затраты и проводить оценку биомассы леса в масштабе близкому к реальному времени. А.В. Кревецкий, Ю.А. Ипатов [14] установили, что совместное применение данных лазерного сканера и оптического изображения позволяет получить новые более качественные результаты измерений: разрешение видимых участков перекрывающихся объектов, оценку их ширины и дальности, контекстную корреляцию автоматических результатов. Chen Erxue [и другие] [15] с помощью интерферометрии и поляриметрического радара разработали метод устранения помех для точного определения средней высоты лесного дерева. Wulder Michael A. [и другие] [16] использовали метод автоматической сегментации с целью перечета деревьев.

Разработка различных моделей, отражающих связь таксационных показателей насаждений. А.М. Омелько [17] предложила имитационную модель возрастной динамики формы кроны молодых деревьев пихты цельнолистной в темнохвойном древостое. Модель адекватно описывает асимметричное развитие кроны пихты, и может быть использована при моделировании динамики древостоя на начальных этапах его развития. А.А. Вайс [18] представил результаты исследований закономерностей связи таксационных показателей  с коэффициентами линейного уравнения d_1.3=f(d_п). Установлено, что размеры нижней части стволов различных пород (пихта, береза, ель, кедр) зависят от их биологических особенностей и от полноты насаждений. Lang Pumei [19] разработал линейную смешанную модель для оптимизации и уменьшения ошибочности определений ширины древесных крон и диаметров древесных стволов на шейке корня, исходя из материалов аэрофотосъемки. М.А. Овечкин [20] исследовал синхронность радиального прироста средних деревьев преобладающих пород на основе данных закладки постоянных пробных площадей.

Определение таксационных показателей насаждений. Станков Татьна, Златонов Цветан [21] на основе исследований на 22 пробных площадках в лесных культурах Pinus nigra для определения полноты использовали две «силовые» функции: теоретическую функцию Анучина и эмпирическую функцию. Любое из двух уравнений оказалась пригодным для получения точных результатов, если при измерении расстояний учитывали 9-22 точки. Метод определения полноты насаждения на основе  расстояния до трех ближайших соседей дал достаточно точные результаты.

Исследование формы стволов. Ф.Ф. Бурак, Е.А. Усс, А.И. Рябченко [22] проанализировали полнодревесность стволов еловых древостоев естественного и искусственного происхождения. Установлено, что распределение коры в отдельных частях ствола носит неравномерный характер. Выявлено, что различие полнодревесности ельников искусственного и естественного  происхождения для отдельных разрядов высот не выходит за пределы 3-5%. Доказано, что составление объемных таблиц по разрядам высот на основе массового материала можно проводить с использованием видового числа на высоте 1,3 метра и нормального видового числа. Ozcelik Ramazan, Brooks John R., Jiang Lichun [23] методом нелинейного смешанного моделирования подобрали модель сегментированного сбега ствола, чтобы с помощью этой модели можно было оценить изменчивость профиля ствола у Cedrus libani, Pinus brutia и Abies cilicica в Турции.

Качественная структура отдельных стволов и древесины. Deckmyn Gary [и другие] [24] представили новую версию модели ANAFORE, которая включала описание качества бревна, в том числе и образование грибковых ядровых пятен и полос. Практическое использование модели в буковых лесах Словении показало, что модель весьма полезна для анализа формирования качества древесины и функционирования лесных экосистем в зависимости от ведения лесного хозяйства, климата и особенностей насаждения. Gao Kai, Li Wen-bin, Kan Jiang-ming [25] применили при автоматической обрезке растущих деревьев роботом автоматизированные замеры кривизны ствола дерева. При анализе цифрового изображения выделяли 4 этапа: а) метод пороговой сегментации; б) выявление границ ствола с отфильтрованием медианных помех; в) уточнение границ ствола методами математической морфологии; г) подгонка кривой с расчетом кривизны древесного ствола.

Товарная структура древостоев. В.Н. Игошин, В.В. Кузьмичев [26] изучили динамику сортиментной структуры колочных березняков Барабинской лесостепи. Процент выхода деловой древесины в колочных березняках менялся от 42 до 65% увеличиваясь с возрастом древостоев. Сортиментная структура колочных березняков постепенно улучшается. Е.М. Иванова, А.С. Москвина [27] отмечают, что в черноольховых насаждениях Республики Марий Эл древесину без гнилей можно получить лишь до 35 лет. Р.В. Ершов, С.В. Коптев, О.Н. Ежов [28] исследовали товарность фаутных деревьев осины, имеющих различные пороки. Наличие пороков значительно осложняет оптимальный раскрой стволов.

Таким образом, новые направления в развитии лесной таксации и лесоустройстве связаны с тремя направлениями: моделированием процессов роста и развития насаждений, появлением новых методов зондирования лесного покрова и выборочной таксацией древостоев.

1. Vidal Claude [и другие]. Establishing forest inventory reference definitions for forest and growing stock: A study towards common reporting // Silva fenn. 2008. 42. №2. c. 247-266.
2. Borders B.E. [и другие]. The value of timber inventory information for management planning // Can. J. Forest Res. 2008. 38. №8. c. 2287-2294.
3. Kinnunen J., Maltamo M., Paivinen R. Standing volume estimates of forests in Russia: How accurate is the published data? 2007.80.№1. с. 53-64.
4. Шевелев С.Л. Пути совершенствования нормативной базы таксации хвойных древостоев Средней Сибири // Хвойные бореальной зоны. 2007. 24. №4-5. с. 358-361.
5. Вайс А.А. Таксация выделов методом многоугольной выборки // Лесное хозяйство. 2006. №4. с. 46-47.
6. Ugo Chidvetta [и другие]. Classification of the oldgrowthness of  forest inventory plots with dissimilarity metrics in Italian National Parks // Eur. J. Forest Res. 2012. 131. №5. с. 1473-1483.
7. Shi Jing-jing, Lei Yuan-cai, Zhao Tian-zhong // Linye kexue yanjiu = Forest Res. 2009. 22. №1. с. 101-108.
8. Islam Md. Nurul [и другие]. Analyzing the effects of inventory errors on holding-level forest plans: The case of measurement error in the basal area of the dominated tree species // Silva fenn. 2009. 43. №1. c. 71-85.
9. Corona Piermaria, Fattorini Lorenzo, Franceschi Sara Estimating the volume of forest growing stock using auxiliary information derived from relascope or ocular assessments // Forest Ecol. and Manag. 2009. 257. №10. с. 2108-2114.
10. Филипчук А.Н., Хлюстов Д.В., Чадин Г.Н. Определение объема выборки для государственной инвентаризации лесов России // Вестник Московского государственного ун-та леса. Лесной вестник. 2009. №3. с. 64-66.
11. Седых В.Н. Лесная таксация и лесная картография на современном этапе // Лесная таксация и лесоустройство: международный научно-практический журнал. 2007. №1. с. 48-54.
12. Vauhkonen Jari, Mehtatalo, Lauri, Packalen Petteri. Combining tree height samples produced by airborne laser scanning and stand management records to estimate volume in Eucalyptus plantations // Can. J. Forest Res. 2011. 41. №8. с. 1649-1658.
13. Цыдепов Б.З. [и другие]. Определение биомассы леса с использованием спутниковых радарных данных // Вестник БГСХА. 2010. №3. с. 79-86.
14. Кревецкий А.В., Ипатов Ю.А. Комплексированное оптико-локационное обнаружение и оценка параметров объектов наземной лесной таксации // Успехи современной радиоэлектроники. 2011. №5. с. 56-60.
15. Chen Erxue [и другие]. // Linye kexue=Sci silv.sin. 2007. 43. №4. с. 66-70.
16. Wulder Michael [и другие]. Towards automated segmentation of forest inventory polygons on high spatial resolution satellite imagery // Forest. Chron. 2008. 84. №2. с. 221-230.
17. Омелько А.М. Модель формы кроны пихты цельнолистной в молодом темнохвойном древостое // Лесоведение. 2008. №6. с. 15-21.
18. Вайс А.А. Закономерности связи параметров уравнения d_1.3=f(d_п) с таксационными показателями пихтовых насаждений Большемуртинского лесхоза // Лесной и химический комплексы, проблемы и решения: всеросс. науч. практ. конф. сб. ст. т.1. Красноярск. 2006. с. 14-18.
19. Lang Pumei // Linye kexue = Sci. silv. sin. 2008. 44. №3. с. 40-44.
20. Овечкин М.А. Сравнительный анализ синхронности радиального прироста средних деревьев преобладающих пород на пробных площадях государственной инвентаризации лесов // Инновации аграрной науки-предприятиям АПК: мат. междун. науч.-практ. конф. ч.1. Пермь. 2012. с. 86-89.
21. Станков Татяна, Златанов Цветан. Определение полноты лесных культур сосны черной австрийской методом расстояний // Наука гората. 2007. 44. №3. с. 9-20.
22. Бурак Ф.Ф., Усс Е.А., Рябченко А.И. К вопросу  формирования стволов еловых древостоев Белоруссии // Весн. Mariлеус. дзярж. ун-та. Серия В. 2012. №1. С. 75-82.
23. Ozcelik Ramazan, Brooks John R., Jiang Lichun Modeling stem profile of Lebanon cedar, Brutian pine and Cilicica fir in Southern Turkey using nonlineac mixed-effects models // Eur. J. Forest Res. 2011. 130. №4. с. 613-621.
24. Deckmyn Gary [и другие]. Using the process-based stand model ANAFORE including Bayesian optimisation to predict wood quality and their oncertainty in Slovenian beech // Silva fenn. 2009. 43. №3. с. 523-534.
25. Gao Kai, Li Wen-bin, Kan Jiang-ming // Beijing linye daxue xuebao= J. Beijing Forest.Univ. 2009. 29. №4. с. 10-14.
26. Игошин В.В., Кузьмичев В.В. Динамика сортиментной структуры колочных березняков Барабинской лесостепи // Ботанические исследования в Сибири: сб. В.16. Красноярск. 2008. с. 36-38.
27. Иванова Е.М., Москвина А.С. Черноольховые насаждения в государственном природном заповеднике «Большая кокшага» Республики Марий Эл // Науч. прогрессу-творчество молодых: междун. конф. Йошкар-Ола. 2011. с. 193-195.
28. Ершов Р.В., Коптев С.В., Ежов О.Н. Товарность фаутных деревьев осины // Вестник Московского гос. университета леса. Лесной вестник. 2007. №5. с. 36-39.

Все статьи автора «Вайс Андрей Андреевич»