CC BY
36
ISSN 0321-3005 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKII REGION.
NATURAL SCIENCE. 2019. No. 4
УДК 551.435.36: 551.4.012 DOI 10.23683/0321-3005-2019-4-77-83
ИССЛЕДОВАНИЕ ОВРАЖНО-БАЛОЧНОЙ СЕТИ ЮЖНОГО БЕРЕГА ТАГАНРОГСКОГО ЗАЛИВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ*
© 2019 г. С.А. Мисиров'1, Л.А. Беспалова2, А.А. Магаева1'2, Е.В. Беспалова2
1Южный научный центр РАН, Ростов-на-Дону, Россия, 2Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Россия
INVESTIGATION OF THE RAVINE-BEAM NETWORK OF THE SOUTHERN COAST OF THE TAGANROG BAY USING UNMANNED AERIAL VEHICLES
S.A. Misirov1' L.A. Bespalova2' A.A. Magaeva1'2, E.V. Bespalova2
1Southern Scientific Center, Russian Academy of Sciences, Rostov-on-Don, Russia, 2Southern Federal University, Rostov-on-Don, Russia
Мисиров Самир Айдынович - младший научный сотрудник, лаборатория информационных технологий и математического моделирования, Южный научный центр РАН, ул. Чехова, 41, г. Ростов-на-Дону, 344006, Россия, e-mail: [email protected].
Samir A. Misirov - Junior Researcher, Laboratory of Information Technologies and Mathematical Modeling, Southern Scientific Centre, Russian Academy of Sciences, Chekhova St., 41, Rostov-on-Don, 344006, Russia, e-mail: sam.misi-rov@gmail. com
Беспалова Людмила Александровна - доктор географических наук, профессор, кафедра океанологии, Институт наук о Земле, Южный федеральный университет, ул. Зорге, 40, г. Ростов-на-Дону, 344090, Россия, e-mail: bespalowaliudmila@yandex. ru
Luidmila A. Bespalova - Doctor of Geography, Professor, Department of Oceanology, Institute of Earth Sciences, Southern Federal University, Zorge St., 40, Rostov-on-Don, 344090, Russia, e-mail: [email protected]
Магаева Анастасия Алексеевна - аспирант, кафедра океанологии, Институт наук о Земле, Южный федеральный университет, ул. Зорге, 40, Ростов-на-Дону, 344090, Россия; младший научный сотрудник, лаборатория информационных технологий и математического моделирования, Южный научный центр РАН, ул. Чехова, 41, г. Ростов-на-Дону, 344006, Россия, e-mail: [email protected]
Anastasia A. Magaeva - Postgraduate, Department of Oceanology, Institute of Earth Sciences, Southern Federal University, Zorge St., 40, Rostov-on-Don, 344090, Russia; Junior Researcher, Laboratory of Information Technologies and Mathematical Modeling, Southern Scientific Centre, Russian Academy of Sciences, Chekhova St., 41, Rostov-on-Don, 344006, Russia, e-mail: [email protected]
Беспалова Елена Владимировна - кандидат географических наук, доцент, кафедра океанологии, Институт наук о Земле, Южный федеральный университет, ул. Зорге, 40, г. Ростов-на-Дону, 344090, Россия, e-mail: elena. bespal@yandex. ru
Elena V. Bespalova - Candidate of Geography, Associate Professor, Department of Oceanology, Institute of Earth Sciences, Southern Federal University, Zorge St., 40, Rostov-on-Don, 344090, Russia, e-mail: [email protected]
Рассмотрена методика определения морфологических и морфометрических характеристик овражно-балочной сети по данным, полученным с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). В ходе работы были собраны и обработаны материалы экспедиционных исследований Южного федерального университета и Южного научного центра РАН, проводимых в 2016-2019 гг. Район полевых работ включал два участка южного берега Таганрогского залива в пределах Азовского района Ростовской области общей площадью 7,5 км2. Длина участков составила около 15 км, а ширина ограничивалась водоохранной зоной, которая составляет 500 м.
Обработка и анализ производились в цифровой фотограмметрической системе Agisoft PhotoScan Professional и программном комплексе ArcGIS 10.2. Результатами обработки данных выступают цифровые модели местности (ЦММ), плотные облака точек, ортофотопланы и текстурированные 3D-модели, которые позволяют оценить
* Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-05-80082.
ISSN 0321-3005 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKII REGION. NATURAL SCIENCE. 2019. No. 4
рельеф обширных территорий. Полученные материалы, а также морфологические и морфометрические данные использовались для расчетов индекса эрозионной расчлененности (Кэр) по формуле отношения длины эрозионной сети (L) на площади (P). В результате построены картосхема густоты эрозионного расчленения на погонный километр, а также таблицы для каждого исследуемого участка. Анализ рассчитанных индексов говорит о средней расчлененности и напряженном экологическом состоянии всей исследуемой территории. Оценка эрозионной расчлененности на погонный километр позволила выделить девять участков из 19, которые имеют сильную расчлененность и чрезвычайное экологическое состояние, шесть участков со средней расчлененностью, один со слабой и два участка без расчленения.
Ключевые слова: эрозия, овраг, беспилотный летательный аппарат (БПЛА), цифровая модель рельефа, ортофо-топлан.
The article considers the method of determining the morphological and morphometric characteristics of the ravine-beam network according to the data obtained from unmanned aerial vehicles (UAVs). In the course of work materials offield studies of the Southern Federal University and Southern Scientific Center, Russian Academy of Sciences, held in 2016-2019 were collected and processed. District field work included two areas of the southern coast of the Taganrog Bay within the Azov District, Rostov Region, with a total area of 7.5 km2. The length of the plots was about 15 km, and the width was limited to the water protection zone, which is 500 m.
Processing and analysis were carried out in the digital photogrammetric system Agisoft PhotoScan Professional and software package ArcGIS 10.2. The results of data processing are digital terrain models (DTM), dense point clouds, orthophoto-maps, and textured 3D models that allow you to assess the terrain of vast areas. The obtained materials, as well as morphological and morphometric data were used to calculate the index of erosion dismemberment (K), according to the formula of the ratio of the length of the erosion network (L) to the area (P). As a result, a map diagram of the density of erosion dismemberment per linear kilometer, as well as tables for each area under study, was constructed. The analysis of the calculated indices indicates the average dismemberment and stress of the ecological state of the entire study area. The assessment of erosion dismemberment per linear kilometer allowed us to identify nine sites out of 19 that have a strong dismemberment and extreme environmental condition, six sites with medium dismemberment, one with weak and two sites without dismemberment.
Keywords: erosion, ravine, unmanned aerial vehicle (UAV), digital elevation model, orthophotomap.
Введение
Береговая зона Азовского моря поражена комплексом опасных экзогенных геологических процессов, таких как абразия, оползни, широкое развитие овражно-балочной сети.
Для Таганрогского залива характерны первичные овраги берегового типа [1].
Согласно Водному кодексу РФ, одним из видов обязательного мониторинга является оценка состояния дна и берегов водного объекта, а также состояния водоохранных зон (ВЗ) [2]. Это связано с тем, что интенсификация эрозионных процессов в ВЗ может привести к дестабилизации и усилению, проявлению склоновых процессов, потере сельскохозяйственных и урбанизированных территорий. Учитывая протяжённость и особенности природных условий побережья Азовского моря, осуществление регулярных наблюдений (мониторинга) за состоянием и соблюдением режима использования его ВЗ традиционными методами наземных обследований крайне затруднительно. Появление компактных и доступных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), используемых для дистанционного зондирования, и возрастающее качество цифровых камер позволили решить эту проблему.
Материалы и методы
В качестве полигона для мониторинга эрозионных процессов было выбрано два участка южного побережья Таганрогского залива в пределах Ростовской области. В геологическом отношении территория представляет собой абразионно-ополз-невый тип берега, который относительно приподнят и сложен неогеновыми песчано-глинистыми отложениями [1].
Исследуемый район характеризуется высокой степенью эрозионной расчлененности, так как большую часть занимают пахотные земли, где нередко видны нарушения использования земель в пределах ВЗ и прибрежных защитных полос (рис. 1).
В ходе полевых работ была исследована территория площадью 7,5 км2. Длина участка составила около 15 км, а ширина ограничивалась ВЗ, которая составляет 500 м [2].
Полигон № 1 - от с. Займо-Обрыв Азовского района Ростовской области до с. Круглого Азовского района Ростовской области, протяженностью 8,5 км.
Полигон № 2 - от с. Круглого до с. Стефаниди-нодар Азовского района Ростовской области, протяженностью 10,9 км (рис. 2, 3).
ISSN 0321-3005 ИЗВЕСТИЯ ВУЗОВ. СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ РЕГИОН._ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ. 2019. № 4
ISSN 0321-3005 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKII REGION. NATURAL SCIENCE. 2019. No. 4
Рис. 1. Эрозионное расчленение южного берега Таганрогского залива / Fig. 1. Erosion dismemberment of the southern coast of the Taganrog Bay
3 2
Рис. 2. Расположение оврагов полигона 1 / Fig. 2. Location of polygon 1 ravines
Рис. 3. Расположение оврагов полигона 2 / Fig. 3. Location of polygon 2 ravines
ISSN 0321-3005 ИЗВЕСТИЯ ВУЗОВ. СЕВЕРО-КАВКАЗСКИИ РЕГИОН._ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ. 2019. № 4
ISSN 0321-3005 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKII REGION. NATURAL SCIENCE. 2019. No. 4
На первом этапе были проведены полевые исследования с применением сверхлегкого БПЛА типа мультикоптер Phantom 3 Professional производства компании DJI (Китай) с установленной, стабилизированной по трём осям камерой. В результате были получены фотоматериалы и контрольные точки для последующей обработки в цифровой фотограмметрической системе (ЦФС) PhotoScan компании Agisoft.
При фотосъёмке берега объектив камеры был направлен в надир (вертикально вниз) на высоте 200 м, в автоматическом режиме, с поперечным и продольным перекрытиями снимков 65 и 75 % соответственно [3].
Далее производилась обработка материалов, которая состояла из нескольких этапов:
1. Анализ и отбраковка снимков для исключения некачественных фото.
2. Загрузка качественных снимков в цифровую фотограмметрическую систему PhotoScan.
3. Создание разреженного облака точек. ЦФС PhotoScan находит общие точки фотографий и по ним определяет все параметры камер: положение, ориентацию, внутреннюю геометрию (фокусное расстояние, параметры дисторсии и т.п.). В результате получены разреженное облако общих точек в 3D-пространстве модели и данные о положении и ориентации камер [4].
4. Построение плотного облака точек на основе карт глубины с использованием алгоритма Semi-Global Matching [5].
5. Построение карты высот в виде растрового представления данных - GRID-модели, каждая ячейка (пиксель) которой имеет 3 координаты: х -широта; y - долгота; z - высота. Для построения карты высот также применяется интерполяция Natural Neighbor - «метод естественной окрестности» [6].
6. Создание ортофотоплана. Снимки с камеры беспилотника получены в центральной проекции. Это значит, что связка проектирующих лучей не перпендикулярна фотоснимку, а идёт под углом. Из-за этого возникают искажения. Для их устранения снимки необходимо ортотрансформиро-вать, т.е. перейти из центральной проекции в ортогональную.
Для определения морфологических и морфо-метрических характеристик оврагов использовались стандартные инструменты ЦФС PhotoScan: «полигон», «ломаная линия», «профиль» (рис. 4).
При помощи профилей определялись морфологические и морфометрические характеристики:
значение площади и периметра, ширина днища в устье, середине и верховье, длина по тальвегу, уклоны бортов (рис. 4).
После того как были получены морфометриче-ские данные для расчета индекса эрозионной расчлененности территории (Кэр) на погонный километр, цифровые модели местности (ЦММ) экспортировались в программный комплекс ArcGIS 10.2. Далее при помощи инструмента FishNet строилась градусная сетка с шагом 1 км [7]. Таким образом на каждом полигоне получились ячейки 1 км длиной и 0,5 км шириной.
На основе полученных морфометрических характеристик рассчитывалась густота эрозионного расчленения (К), которая определялась по формуле K=L/P, где L - длина эрозионной сети на площади Р [8].
Так как Кэр будет рассчитан на погонный километр, то Р = 1 0,5=0,5 км2 - это площадь одного участка; L=T1+T2+... (где T- длина тальвега оврага).
На следующем этапе проводилась оценка коэффициента эрозионной расчленённости территории на основе критериев, указанных в табл. 1.
Таблица 1
Оценка коэффициента эрозионной расчленённости
территории / Assessment of the coefflcient of erosion dismemberment of the territory [8]
Кэр Оценка
0 Нет расчленения
Менее 0,2 Слабая расчленённость, удовлетворительное экологическое состояние
0,2-0,7 Средняя расчленённость, напряжённое состояние
0,71-2,5 Сильная расчленённость, чрезвычайное экологическое состояние
Более 2,5 Сильная расчленённость, экологическое бедствие
Результаты и обсуждение
На основе полученных индексов эрозионной расчлененности исследуемой территории была построена картосхема степени эрозионного расчленения для двух полигонов (табл. 1, рис. 4).
Средний индекс по всей площади полигонов показывает, что в пределах исследуемых участков преобладают средняя расчлененность и напряженное экологическое состояние (табл. 2).
ISSN 0321-3005 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKII REGION.
NATURAL SCIENCE.
2019. No. 4
ISSN 0321-3005 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKII REGION.
NATURAL SCIENCE.
2019. No. 4
Оценка эрозионной расчлененности на погонный километр позволила выделить восемь участков из 19, которые имеют сильную расчлененность и чрезвычайное экологическое состояние, шесть участков со средней расчлененностью, один со слабой и два участка без расчленения (рис. 5).
Одной из причин такого высокого уровня эрозионной расчлененности является то, что, несмотря на имеющиеся населенные пункты, район является зоной сельскохозяйственного назначения территорий
(специализация - возделывание зерновых культур, одна из шести основных природно-сельскохозяй-ственных зон Ростовской области) с жилой и общественной застройкой сельских населенных пунктов. К остальным причинам можно отнести:
- зафиксированные в ходе экспедиционных работ нарушения режима использования земель в ВЗ, например распашка под обрыв;
- отсутствие противоэрозионных приовражных лесных полос.
Таблица 2
Средний индекс эрозионной расчлененности территории для двух полигонов / The average index of erosion dismemberment of the territory for two polygons
№ полигона Количество оврагов Сумма длин тальвегов, км Площадь полигона, км2 Индекс эр.р. по полигонам Степень эрозионной расчлененности
1 12 2,592 4,25 0,609882353 Средняя расчленённость, напряжённое состояние
2 35 4,32 5,45 0,79266055 Средняя расчленённость, напряжённое состояние
Рис. 5. Степень эрозионной расчлененности для полигонов 1 и 2 на погонный километр / Fig. 5. The degree of erosion dismemberment for polygons 1 and 2 per linear kilometer
ISSN 0321-3005 IZVESTIYA VUZOV. SEVERO-KAVKAZSKII REGION.
Заключение
Проведенные исследования показали, что на основе конечных продуктов обработки данных, полученных с БПЛА, таких как ЦМР/ЦММ, ор-тофотоплан, 3Б-модель, можно проводить детальные морфологические и морфометрические исследования. Такие данные могут служить в качестве дополнения к уже имеющимся инструментальным съемкам.
Сравнение разновременных данных позволяет оценить направление и скорость движения эрозии и предложить меры по предотвращению развития процессов оврагообразования.
Литература
1. Мамыкина В.А., Хрусталев Ю.П. Береговая зона Азовского моря. Ростов н/Д.: Изд-во РГУ, 1980. 176 с.
2. Водный кодекс Российской Федерации от 03.06.2006 № 74-ФЗ (ред. от 02.08.2019). URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_ 60683/4c65ff0f232195d8dccc08535d2c3923d5b67f1c/ (дата обращения: 10.11.2019).
3. Мисиров С.А., Беспалова Л.А. Опыт использования беспилотных летательных аппаратов для изучения типов и морфометрических характеристик южного берега Таганрогского залива // Моря России: фундаментальные и прикладные исследования : тез. докл. Севастополь: ФИЦ МГИ, 2019. С. 363-364.
4. Руководство пользователя Agisoft PhotoScan: Professional Edition, версия 1.2. URL: http://www. agisolt.com/pdl7photoscan-pro_1_2_ru.pdf (дата обращения: 10.09.2018).
5. Hirschmuller H. Accurate and efficient stereo processing by semiglobal matching and mutual information // IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 2005. Vol. 2. Р. 807-814.
6. Sibson R. A Brief Description of Natural Neighbor Interpolation // Interpolating Multivariate Data. New York: John Wiley & Sons, 1981. Р. 21-36.
NATURAL SCIENCE. 2019. No. 4
7. Справочник по инструментам ArcGIS PRO. URL: https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/tool-reference/data-management/create-fishnet.htm (дата обращения: 10.10.2019).
8. Спиридонов А.И. Геоморфологическое картографирование. М.: Недра, 1974. 184 с.
References
1. Mamykina V.A., Khrustalev Yu.P. Beregovaya zona Azovskogo morya [Coastal zone of the sea of Azov]. Rostov-on-Don: Izd-vo RGU, 1980, 176 p.
2. Vodnyi kodeks Rossiiskoi Federatsii ot 03.06.2006 № 74-FZ (red. ot 02.08.2019) [The Water Code of the Russian Federation of 03.06.2006 No. 74-FZ (as amended on 02.08.2019)]. Available at: http://www.consultant.ru/doc-ument/cons_doc_LAW_60683/4c65ff0f232195d8dccc085 35d2c3923d5b67f1c/ (accessed 10.11.2019).
3. Misirov S.A., Bespalova L.A. [The experience of using unmanned aerial vehicles to study the types and morpho-metric characteristics of the southern coast of the Taganrog Bay]. Morya Rossii: fundamental'nye i prikladnye issledo-vaniya [Seas of Russia: fundamental and applied research]. Abstracts. Sevastopol: FITs MGI, 2019, pp. 363-364.
4. Rukovodstvo pol'zovatelya Agisoft PhotoScan: Professional Edition, versiya 1.2 [Agisoft PhotoScan user manual: Professional Edition, version 1.2]. Available at: http://www. agisoft.com/pdf/photoscan-pro_1_2_ru.pdf (accessed 10.09.2018).
5. Hirschmuller H. Accurate and efficient stereo processing by semiglobal matching and mutual information. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition. 2005, vol. 2, pp. 807-814.
6. Sibson R. A Brief Description of Natural Neighbor Interpolation. Interpolating Multivariate Data. New York: John Wiley & Sons, 1981, pp. 21-36.
7. Spravochnik po instrumentam ArcGIS PRO [Reference tools in ArcGIS PRO]. Available at: https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/tool-reference/ data-management/create-fishnet.htm (accessed 10.10.2019).
8. Spiridonov A.I. Geomorfologicheskoe kartografi-rovanie [Geomorphological mapping]. Moscow: Nedra, 1974, 184 p.
Поступила в редакцию /Received_11 сентября 2019 г. /September 11, 2019
