Forest_Mungunkhuyag

1. 1/20/2021
Шинэсэн ойн янз бүрийн хортон
шавжийн хөнөөлийг спектрийн
өгөгдлөөр тодорхойлох
А. Мөнгөнхуяг
ШУА-ийн Газарзүй-Геоэкологийн Хүрээлэн
Газарзүйн Мэдээллийн Систем, Зурагзүйн салбар

2. Агуулга
01
02
03
Үндэслэл
Зорилго, зорилт
Судалгааны талбай
04 Аргазүй
05
Хээрийн судалгаа,
боловсруулалт
06 Үр дүн, хэлэлцүүлэг
07 Дүгнэлт

3. Монгол Улсын Ойн аж ахуйн газрын статистик мэдээллээс харахад 2010 оноос хойш Якобсоны төөлүүр
эрвээхэйн олшролоос болж хохирсон Монгол орны шинэсийн хэмжээ 46,838 га-аас 292,833 га болж, ойн
экосистемийг сүйтгэж буй хамгийн ноцтой хортон болжээ. 2017 онд Сибирийн хүр эрвээхэйн хөнөөлд нэрвэгдсэн
шинэсний талбай 88778 га-д хүрсэн.
Сибирийн хүр эрвээхэй
Якобсоны төөлүүр эрвээхэй
Үндэслэл, ач холбогдол

4. Шинэсэн ойн хортон шавжийн хяналт, мониторингийн ажлыг газар дээр нь очиж
судлах уламжлалт арга нь том талбайд хурдан шуурхай, үнэн зөв хийх боломжийг
олгож чадахгүй байгаа тул зайнаас тандан судлах аргаар судлах нь илүү үр дүнтэй
байна. Мэдээллийн технологийн хурдацтай хөгжил, багаж мэдрэгчийн хүчин чадал
тасралтгүй дээшлэхийн хэрээр ойн хөнөөл, хортон шавьжийн ноцтой байдлыг
судлах, хянах байдал эрс өөрчлөгдөж байгаа бөгөөд энэхүү судалгаа нь, ойн хортон
шавжийн хор хөнөөлийг зайнаас тандан судлах, судалгааны цар хүрээг нэмэгдүүлж,
якобсоны төөлүүр болон сибирийн хүр эрвээхийн гамшгаас урьдчилан сэргийлэхэд
чухал ач холбогдолтойгоос гадна хиймэл дагуулын олон сувгийн мэдээ ашиглан
тухайн хатсан ой нь түймэрээс болсон байна уу эсвэл хортны нөлөөнд өртөж үү
гэдгийг тодорхойлох боломжтой болж байгаагаараа чухал ач холбогдолтой.
Үндэслэл, ач холбогдол

5. Монгол орны ойн шавжийн бие бүтэц, зүйлийн тухай шинжлэх ухааны анхны мэдээ 1830-аад онд хайлаасны
модлогт өсөж бойждог 2 зүйл мөлгөр цох бичигдсэнээр эхэлдэг. Оросын мэргэжилтэн И.М. Казанский манай орны бэлчээрийн
хортон шавжтай тэмцэх ажлыг зохион байгуулах явцдаа шинэс модны хөнөөлт шавж болох сибирийн хүр эрвээхэйг Дархан
цаазат Богдхан уул, Хэнтий аймгийн Өмнөдэлгэр сумын нутаг, Бэрээвэн хийд орчимд хийсэн, түүний 1926 оны цуглуулга
одоо ОХУ-ын Санкт-Петербург хот дахь ШУА-ийн Амьтан судлалын хүрээлэнд хадгалагдаж байна (Keржнер,1972).
Оросын эрдэмтэн С.С.Прозоров 1941-1944 онд Дархан цаазат Богдхан уулын ойд эгэл бийр сүүлт эрвээхэйн (Orgyia
antique L ) биологи, олшролын онцлогийг судалж, 2000 га талбайн ойд тархалт тогтоосны дээр теленомус (Aholcus dalmann)
өндөг идэгчийг лабораторийн нөхцөлд өсгөвөрлөн зөөвөрлөх замаар уг эрвээхэйтэй тэмцэхэд ашигласан нь ойн хөнөөлт
шавжтай тэмцэхэд биологийн арга хэрэглэсэн анхны арга хэмжээ болжээ (Прозоров, 1948, Прозоров, Коршунов, Земкова,
1963).
Хожим эрдэмтэн Р.М.Амешеев, В.О. Болдаруев (1987) нар өндөг идэгч теленомусыг өсгөвөрлөх арга технологи
боловсруулжээ. Ийнхүү манай орны ойн хөнөөлт шавжийн зүйлийн бүрдэл, онцгой хөнөөлт шавжийн биологи, тархалт,
олшролыг судлаж тэмцэх арга хэмжээг Оросын эрдэмтэн В.И. Гречкин (1960) нар 1956-1958 онд зохион байгуулж явуулжээ.
Хожим Якобсоны төөлүүр эрвээхэй (Erannis jacobsoni Djak) Дархан цаазат Богдхан уулын шинэсэн ойд олширч нийтдээ 3000
га талбайд авиа химийн аргаар тэмцэх арга хэмжээг 1971 онд явуулж байжээ (Цэнд-Аюуш, Плешанов, Рожков,1975)
В.Н.Айзенберг, В.М.Яновский нар 1970-1972 онд Хэнтийн нурууны өмнөд хэсэг ( Улаанбаатар хотын ногоон бүс, Дархан
цаазат Богдхан уул), 1974 онд Булган, Төв, Хөвсгөл аймгийн нутагт хэт олшролыг тогтоожээ. Сибирийн хүр эрвээхэйн олшрол
1979-1981 онуудад олшролын дээд цэгтээ хүрч, 1982-1983 онуудад бууралтын шатанд орсон байна (Тэгшжаргал, 1984,1993).
Мөн якобсоны төөлүүр эрвээхэйн амьдрал, хөгжил, тархалт олшрол, хор хөнөөл зэрэг ойн шавж судлалын гол зангилаа
асуудлыг бүтээлдээ дэлгэрэнгүй өгүүлсэн байдаг (Цэнд-Аюуш, Плешанов, Рожков, 1975, Цагаанцоож, 2003).
Судлагдсан байдал

6. Ойн хортон шавж нь ойн эрүүл мэндэд ноцтой хор хөнөөл учруулж, ойн
экосистемд нөлөөлж буй хамгийн томоохон хүчин зүйлүүдийн нэг бөгөөд
ихэвчлэн модны шилмүүсийн өнгө өөрчлөгдөж, шилмүүсний алдрал явагдаж,
улмаар хөнөөлд өртсөн модыг үхэлд хүргэдэг (Skakun et al，2003；White et al，
2005； Wulder et al，2006) Мөн нүүрстөрөгчийн их хэмжээний алдагдал
(Фрейзер нар, 2005), ойн бүтээмж мэдэгдэхүйц буурахад хүргэдэг (Fleming et al,
1995). Нэмж дурдахад энэ нь урвуу хамаарлыг бий болгож, экологи, хүрээлэн
буй орчны олон асуудал үүсгэх болно. Румп, Жан нар Төрөл бүрийн хөнөөл,
хортон шавьжийг ялгахад газар дээрх хайперспектрийн технологи дээр
суурилсан зайнаас тандан судлах технологийг ашигласан (Rumpf et al，2010；
Liu et al，2010；Zhang et al，2017).
Судлагдсан байдал

7.  Ойн хортон шавжийн
хөнөөлийн судалгаанд
спектрорадиометр анх
удаа ашигласан.
 Хээрийн судалгааны арга
зүй
 Загварчлал, моделууд
SVC HR-1024 (350 ～ 2500 нм)
спектрорадиометр
Ургамлын физиологийн судалгааг
өндөр түвшинд хийх, фотосинтезийн
систем. /LI-COR6800/
Шинэлэг тал

8. Зорилго, зорилт
 Шинэсэн ойн өөр төрлийн хортон
шавьжийг спектрийн өгөгдлөөр
тодорхойлох
 Спектрийн өгөгдөл, хортон
шавжийн мэдээлэл цуглуулж
хамаарлыг тооцох
 Спектр өгөгдлийг боловсруулж
загварчлах
 Хоёр төрлийн хортон шавьжийн
спектрийн шинж чанарын
мэдрэмтгий байдлын анализ хийх
 Загваруудын нарийвчлалыг үнэлэх
 Загваруудыг хооронд нь харцуулж,
хамгийн тохиромжтойг илрүүлэх

9. Судалгааны талбай: Азаргын
давааны арын шинэсэн ой /Биндэр
сум/
Газарзүйн байршил:
110°46′ 1.2″ E
48 °26′ 13.2″ N
110 °46′ 33.6″E,
48 °26.8′ 34.8 ″ N
Өндөр: 1330м
Талбайн хэмжээ: Өргөн нь 240м,
урт нь 670м, нийт 16.75 га.
Судалгааны талбай
Судалгааны талбай
Эрүүл
Дунд
их

10. Архангай,
Батцэнгэл
Хэнтий,
Биндэр
Сибирийн
хүр
эрвээхэй
Сэлэнгэ,
Баруунбү
рэн
Якобсоны
төөлүүр
эрвээхэй
Судалгааны талбай

11. Бид 2016 оноос ойн хортон шавжийн судалгаанд
хайперспектрийн өгөгдлийг ашиглаж эхэлсэн
бөгөөд якобсоны төөлүүр, сибирийн хүр
эрвээхий зэрэг хортон шавжийн хөнөөлийн
хоорондох ялгааг нарийн тогтоохын тулд
хайперспектрийн өгөгдлийг ашигласан.
11
Хээрийн судалгаа

12.  Нисэгчгүй нисэх төхөөрөмжөөр зураглал
үйлдэх
 Хөнөөлд өртсөн модны спектр ойлт хэмжих
 Модны цагирагийн дээж авах
 Фермонт урьх тавих
 Шавж, шилмүүсний дээж авах
 Шавжны нягтшилын судалгаа хийх
 Фотосинтезийн мэдээ цуглуулах
Мэдээ материал цуглуулах явц

13. Судалгааны арга зүй
Хээрийн
судалгаа
Мэдрэмжийн
анализ
Мэдрэмтгий
спектрийн
шинж чанарыг
илрүүлэх
Загваруудын
нарийвчлалыг үнэлэх
Хортоны
мэдээлэл
цуглуулах
Спекрийн
өгөгдөл
авах
Тэгшитгэсэн
/SSR/
Хамаарлын
шинжилгээ
Findpeaks
Функц ба
тасралтгүй
проекцийн
алгоритм
(SPA)
хосолсон
функц
Диференциал
DSR
Үргэлжилсэн
CWC
Хлорофилийн
агууламж
Чийгийн
агууламж
Нягтшил
Санамсаргүй ойн
ангилал /RF/
Вектор машины
ангилал /SVC/
Фишерийн ялгах
загвар /Fisher/
Мэдээллийн
боловсруулалт

14. 1.Spectral sensitivity
analysis
2. Sensitive spectral
feature extraction
3. Pest index estimation
model
4. Discrimination model of
pest index
5. Discrimination model of
different pest types
Correlation analysis and
variance analysis
The combination pattern of
findpeaks and SPA
Support vector machine
regression （SVMR）
Random forest classification
（RF）
Support vector machine
classification （SVC）
Fisher linear discriminant
（Fisher）
Судалгааны арга зүй
Урьдчилан боловсруулсан хайперспектрийн өгөгдлийг ашиглан Fp функц болон SPA алгоритмаар SSR, DSR,
CWC-ийн өөр төрлийн хортонтой ойн спектрийн мэдрэмтгий шинж чанаруудыг илрүүлэн Leo Breiman, Adele
Cutler нарын гаргасан random forest (RF) болон Support vector machine classification (SVC) ангиллын
алгоритмуудаар ангилж, ерөнхий нарийвчлал болон Kappa загварын нарийвчлалыг Fisher-ийн ялгах, ангилах
аргатай харьцуулав.

15. Үргэлжилсэн ：CWC
Диференциал ：DSR
Тэгшитгэсэн ：SSR
Спектр
шинж
чанар
Bior（14 ）
coif（5）
db（10）
sym（7）
21～ 210
Нийт 36 долгионы муж
①Biorthogonal：biorN（N=1.3、
1.5、2.2、2.4、2.6、2.8、3.1、3.3、
3.5、3.7、3.9、4.4、5.5、6.8）；
②Coiflets：coifN（N=1～5）；
③Daubechies：dbN（N=1～10）；
④Symlets：symN（N=2～8）。
Хээрийн судалгаа, боловсруулалт
Biorthogonal, Coiflets, Daubechies, Symlets wavelet системүүдийн эх долгионы суурийг ургамлын хайперспектрийн
шинжилгээнд ашиглаж олон амжилттай үр дүнд хүрсэн (Cheng et al，2011；Blackburn et al，2008). Иймээс энэхүү судалгаагаар
дээрх дөрвөн долгионы системийн 36 эх долгионы суурийг ашиглан шинэсний мөчрийн спектрийн өгөгдлийг (SSR)
үргэлжилсэн долгионы коэффициент(CWC) болгон хувиргахад ашигласан(Huang 2019).

16. Шилмүүсний
хуурай жин
（LWCD）
Харьцангуй
хлорофилл
агууламж（SPAD）
Шилмүүсний
нойтон жин
（LWCF）
Хлорофилийн
агууламж
（CHLC）
Хээрийн судалгаа, боловсруулалт

17. 30%
10
%
ШАВЖИЙН МЭДЭЭЛЭЛ
ДЭЭЖ ЦУГЛУУЛАХ
ТЭГШИТГЭСЭН СПЕКТРИЙН
ӨГӨГДӨЛ：SSR
ДИФРЕНЦИАЛ СПЕТРИЙН
ӨГӨГДӨЛ：DSR
ҮРГЭЛЖИЛСЭН ДОЛГИОНЫ
КОЭФФИЦЕНТ：CWC
ГАДАРГЫН СПЕКТР
ИНДЕКС：GSI
ХОРТОНЫ
СУДАЛГАА
СПЕКТР
ӨГӨГДӨЛ
GSI
17
Хээрийн судалгаа, боловсруулалт

18. 4
3
2
1
ЭРҮҮЛ ДУНД ЗЭРЭГ
БАГА ЗЭРЭГ ИХ
Сонгосон модны дээд, дунд, доод
түвшингээс сонгосон мөчирүүдийн
навчны алдагдлын түвшинг тооцож,
дундаж утгыг авсан.
2. Өнгөний ялгаа：
FCC
1. Навчны
алдагдал：LLR
Хээрийн судалгаа, боловсруулалт

19. Үргэлжилсэн долгионы коэффициентийн
хлорофилл агууламжид мэдрэмтгий байдал
Хлорофиллын агууламжийг тэгшитгэсэн
спектрийн ойлт
Хлорофиллын агууламж дахь дифференциал
спектрийн ойлт
хайперспектрийн шинж чанаруудаас хамгийн
мэдрэмтгий нь үргэлжилсэн долгионы коэффициент юм.
470-1000, 1120-1575нм
Хлорофиллийн агууламж (CHLC) -д спектрийн мэдрэмтгий шинж чанарууд.
Үр дүн

20. Якобсоны төөлүүр эрвээхэй Сибирийн хүр эрвээхэй
Якобсоны төөлүүр эрвээхэй болон сибирийн хүр эрвээхэйн голомт бүхий ойд спектрометрээр хэмжилт хийхдээ модоо
дугаарласан бөгөөд ногоон, шар, улаан, саарал өнгөөр нь ялгаж ​​1, 2, 3, 4 гэж тэмдэглэж тэдгээр моднууд дээрээ хэмжилт
хийсэн. Нийт Баруунбүрэнд 53 мод, Биндэрт 44 мод сонгон хэмжилт хийсэн.
Бага
Эрүүл Дунд Их Бага
Эрүүл Дунд Их
Үр дүн

21. шинэсний янз бүрийн хортон шавьжийг спектрийн
өгөгдлөөр тодорхойлох
2 төрлийн хортон шавьжийн спектрийн
шинж чанарын мэдрэмтгий байдлын анализ
Өөр төрлийн хортонтой ойн модны мөчирийг
хэмжсэн SSR ба DSR-ийн хэлбэлзэл
GSI
Хайперспектрийн өгөглийн хамгийн мэдрэмтгий шинж
чанарууд нь CWC байв.
Долгионы урт：350-490、500-1350、1416-1680nm
CWC
Үр дүн

22. Мэдрэмтгий спектрийн онцлог шинж чанар
Нарийвч
лалын
индекс
Ерөнхий нарийвчлал Каппа коэффицент
загвар RF SVC Fisher RF SVC Fisher
GSI
0.850
0
0.750
0
0.7250 0.7927
0.679
0
0.6581
SSR
0.700
0
0.625
0
0.6750 0.6342
0.553
2
0.6003
DSR
0.750
0
0.650
0
0.6250 0.6727
0.572
1
0.5485
Table
6.8
0.950
0
0.950
0
0.9250 0.9244
0.924
4
0.8886
Ялгах загварын нарийвчлалын үнэлгээ
CWC дээр суурилсан RF ба SVC-ийн нийт нарийвчлал
нь Фишерийн загвараас 0.025 илүү өндөр байна.
Үр дүн

23. Хортон
шавьж
Спектрийн
шинж чанар
Ерөнхий нарийвчлал Каппа коэффицент
RF SVC Fisher RF SVC Fisher
Якобсоны
төөлүүр
эрвээхэй
GSI 0.8000 0.7000 0.8000 0.7516 0.6203 0.7516
SSR 0.6500 0.4500 0.7000 0.5965 0.3872 0.6296
DSR 0.6500 0.8000 0.7500 0.5918 0.7386 0.6942
db9 0.9000 0.9000 0.7500 0.8667 0.8667 0.6997
Сибирийн
хүр
эрвээхэй
GSI 0.8000 0.6667 0.8000 0.7273 0.5810 0.7429
SSR 0.6000 0.6000 0.8000 0.4944 0.5000 0.7514
DSR 0.8000 0.8000 0.8000 0.7205 0.7273 0.7205
bior4.4 - 0.9333 0.8667 - 0.8980 0.8101
coif5 0.8667 - 0.7333 0.8101 - 0.6296
Хүснэгтээс харахад CWC загварын нарийвчлал хамгийн өндөр байна. Фишерийн загвартай
харьцуулахад RF ба SVC загваруудын ялгах нарийвчлал сайжирсан (0.15).
Шилмүүсний өнгийг спектрийн өгөгдлөөр ялгах загвар
Үр дүн

24. Эрүүл, эвдэрсэн ойг мэдээллийн аргаар гаргаж авах UAV-н
RGB зураг дээр үндэслэсэн RF ангиллын загварын үр дүн.
Якобсон：ерөнхий нарийвчлал =0.875,
Сибирийн хүр：ерөнхий нарийвчлал=0.901.
Эрүүл, хөнөөлд нэрвэгдсэн ой /дроны зургаас/ Эрүүл, хөнөөлд нэрвэгдсэн ой/Синтенелийн зургаас/
Якобсон Сибирийн хүр
Сентинел-2А зургийн холимог пикселийг задалж,
судалгааны талбайн эрүүл шинэс, гэмтсэн шинэсний
спектрийн ойлтыг гаргаж авав.
Эрүүл гэмтсэн бусад
Баруунбүрэн
Биндэр
Хэлэлцүүлэг

25. Хэлэлцүүлэг
Цаашид энэхүү судалгааг өргөжүүлж хиймэл дагуулын олон сувгийн мэдээ ашиглан хортонд өртсөн шинэсэн ойг
зайнаас тандан судлах боломжтой. Эрүүл болон хортонд өртсөн шинэсэн ойн спектр ойлт, онцлог шинж чанар дээр
үндэслэн Сэнтинэл хиймэл дагуулын олон сувгийн мэдээ ашиглан тархалтыг тогтоох, хөнөөлд өртсөн талбайн
хэмжээг тогтоох, индексүүд бодох боломжтой. UAV-ийн RGB зургийн өгөгдлөөс тооцоолсон үр дүн,
Синтенелийн зураг ашиглан тооцсон үр дүнгээс харахад спектрийн индексийг шинэсийн эрүүл, хортон
шавьжинд өртсөнийг тодорхойлоход ашиглаж болох нь харагдаж байна.

26. Дүгнэлт
 Ойн хөнөөлийн зэрэг, хортон шавжийн хөнөөлийн ялгааг тодорхойлохдоо SSR, DSR, GSI-ийг тооцож
хайперспектрийн мэдрэмтгий шинж чанарыг ашигласан. эхлээд SSR, DSR, GSI, CWC-ийн мэдрэмтгий спектрийн
шинж чанарыг Fp SPA алгоритмаар гаргаж авсан. Мөн ойн хортны хөнөөлийг ялгах загварыг RF, SVC, Fisher
загвараар боловсруулсан болно.
 SSR, DSR, GSI, CWC-ийн мэдрэмтгий спектрийн шинж чанаруудыг харьцуулахад CWC нь хортон шавжийн төрөл
зүйлийг хамгийн сайн ялгаж, дараа нь GSI, DSR, хамгийн сүүлд SSR байв.
 RF-ийн загварын нарийвчлал нь SSR, DSR, GSI болон бусад мэдрэмтгий спектрийн шинж чанаруудыг ашиглахад
SVC-ээс илүү өндөр байдаг бол RF ба SVC загварын ерөнхий нарийвчлал нь ижил боловч CWC-ийн мэдрэмтгий
спектр шинж чанараараа Фишерийн загвараас өндөр байв. Үр дүнгээс харахад RF ба SVC дээр үндэслэсэн
ерөнхий нарийвчлал: bior6.8-RF (ерөнхий нарийвчлал = 0.9500, каппа коэффициент = 0.9244)> GSI-RF (ерөнхий
нарийвчлал = 0.8500, каппа коэффициент = 0.7927)> DSR-RF> байв. SSR-RF ба bior6.8-SVC (ерөнхий нарийвчлал
= 0.9500, каппа коэффициент = 0.9244)> GSI-SVC (ерөнхий нарийвчлал = 0.7500, каппа коэффициент = 0.6790)>
GSI-RF (ерөнхий нарийвчлал = 0.7500, каппа коэффициент = 0.6790) > GSI-RF (ерөнхий нарийвчлал = 0.9500,
каппа коэффициент = 0.9244) bior6.8-RF ба bior6.8-SVC-ийн ерөнхий нарийвчлал ба каппа коэффициент bior6.8-
Фишерийнхээс 0.0250 ба 0.0358 илүү байна.

27. Анхаарал тавьсанд
баярлалаа.

28. Бүтэн үгээр Товчилсон үг
Erannis jacobsoni Djak. EJD
Pendrolimus sibiricus Tschtv PST
Smooth spectral reflectance SSR
Differential spectral reflectance DSR
Biorthogonal bior
Coiflets coif
Daubechies db
Symlets sym
Continuous Wavelet Coefficient CWC
Ground Spectral Index GSI
Population Density POPD
Forest Canopy Color FCC
Leaf Loss Rate LLR
Chlorophyll Content CHLC
Leaf Weight Content Dry LWCD
Leaf Weight Content Fresh LWCF
Findpeaks Fp
Successive Projections Algorithm SPA
Support Vector Machine Regression SVMR
Stepwise Multiple Linear Regression SMLR
Support Vector Machine
Classification
SVC
Random Forest Classification RF
Fisher Discriminant Method Fisher
Товчилсон үгийн жагсаалт

29. ADDRESS
EMAIL -
MUNGUNKHUYAGA@MAS.AC.MN
PHONE - 88035536
WWW.IGG.AC.MN
THANK YOU
ШУА-ИЙН ГАЗАРЗҮЙ-ГЕОЭКОЛОГИЙН
ХҮРЭЭЛЭН
Газарзүйн мэдээллийн систем,
Зурагзүйн салбарын ЭШДА
А.Мөнгөнхуяг
CONTACT
29