CC BY
11
УДК 630*53
Хвойные бореальной зоны. 2021. Т. XXXIX, № 1. С. 22-29
ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС И МЕТОДИКА СБОРА ПЕРВИЧНЫХ ДАННЫХ О ГОРОДСКИХ НАСАЖДЕНИЯХ НА ОСНОВЕ КАРТОГРАФИЧЕСКИХ ВЕБ-СЕРВИСОВ, МОБИЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ И ПРИЛОЖЕНИЙ
Е. В. Сомов1, С. Л. Шевелев2
1 Тихоокеанский государственный университет Российская Федерация, 680035, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 136 2Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газеты «Красноярский рабочий», 31
Представлены программно-технические и методические решения, рекомендуемые к применению при сборе первичных данных о городских насаждениях в рамках исследований в области изучения распространения, состояния, роста и ландшафтно-декоративных свойств растений в урбанизированной среде. Предлагаемая методика основана на использовании возможностей картографических веб-сервисов, многофункциональных мобильных устройств и приложений для получения данных о местоположении и таксационных характеристиках насаждений в применении к различным типам объектов озеленения. Выдвинут тезис о достаточности информации, имеющейся на фотоизображениях, для первичной таксационной оценки городских насаждений в целях планирования детальных исследований. Обоснованы возможности предлагаемых методики и программно-аппаратного комплекса для повышения производительности процесса сбора данных, точности и объективности информации, снижения затрат на этапах полевых и камеральных работ.
Ключевые слова: методы таксации, городские насаждения, картографические веб-сервисы, мобильные устройства, мобильные приложения, геопозиционирование, наземные дистанционные съемки.
Conifers of the boreal area. 2021, Vol. XXXIX, No. 1, P. 22-29
SOFTWARE AND HARDWARE COMPLEX AND METHODOLOGY FOR COLLECTING PRIMARY DATA ON URBAN PLANTINGS BASED ON CARTOGRAPHIC WEB SERVICES, MOBILE DEVICES AND APPLICATIONS
E. V. Somov1, S. L. Shevelyov2
1Pacific National University 136, Tihookeanskaya St., Khabarovsk, 680035, Russian Federation 2Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation
The article presents software-technical and methodological solutions recommended for use in the collection of primary data on urban plantings in the framework of research in the field of studying the distribution, condition, growth and landscape-decorative properties of plants in an urbanized environment. The proposed method is based on the use of the capabilities of cartographic web services, multifunctional mobile devices and applications to obtain data on the location and taxation characteristics of plantings in application to various types of landscaping objects. The thesis about the sufficiency of the information available on the photo images for the primary taxational assessment of urban plantings in order to plan detailed studies is put forward. The possibilities of the proposed methodology and software and hardware complex for improving the productivity of the data collection process, the accuracy and objectivity of information, and reducing costs at the stages of field and desk work are substantiated.
Keywords: methods of taxation, urban plantings, map web services, mobile devices, mobile applications, geo-positioning, ground remote surveys.
ВВЕДЕНИЕ
Изучение био лого-экологических свойств, средо-защитных и ландшафтно-декоративных характеристик, таксационных параметров отдельных видов растений в составе городского озеленения, если речь не идет об исследованиях на экспериментальных посадках или постоянных объектах мониторинга, как пра-
вило бывает сопряжено со следующими обстоятельствами:
- стохастический характер распространения насаждений и отсутствие предварительной информации о местах произрастания растений изучаемого вида, требующие проведения предварительного поиска объектов исследования на значительных площадях;
- многообразие условий урбанизированной среды, влияющих на состояние, рост и развитие растений, предполагающее применение заранее спланированных многофакторных экспериментов (наблюдений, измерений) и, как следствие, необходимость наличия значительных объемов статистических выборок с достаточным количеством данных в ячейках экспериментального плана.
Проведение исследований в таких условиях требует применения методов сбора данных, сочетающих в себе обеспечение необходимой полноты, точности, максимальной объективности информации и высокую производительность, минимальную трудоемкость и стоимость работ. Отчасти эта задача решается применением двухэтапного метода организации сбора данных, когда на первом (предварительном) этапе выявляют места произрастания растений изучаемого вида и получают первичную информацию о насаждениях, необходимую и достаточную для планирования эксперимента и формирования репрезентативных выборок; на втором этапе осуществляют детальную таксацию выборочных объектов в соответствии с программой исследований.
В настоящее время для выявления местопроизрастания растений изучаемых видов в городских насаждениях используются методические подходы, которые с некоторыми обобщениями можно объединить в следующие три группы:
- обследования территорий отдельных объектов городского озеленения, имеющих различное функциональное назначение и расположенных в зонах с разным уровнем техногенного загрязнения [3; 7; 8 и др.];
- маршрутные обследования в различных районах и территориальных зонах на большей части городской территории для выявления насаждений различной объемно-пространственной структуры и функционального назначения [10; 11; 15 и др.];
- сплошное обследование всей городской территории, применяемое при относительно небольших площадях и изучении редко встречающихся в данном населенном пункте видов растений [13].
Очевидно, что во всех случаях более целесообразно применять двухэтапный метод, предполагающий предварительное (рекогносцировочное) обследование городской территории и получение первичной информации о насаждениях изучаемого вида. При этом на первом этапе, как правило, получают два набора данных: координаты географического местоположения и обзорные таксационные характеристики.
Реализация задачи повышения производительности работ с одновременным повышением точности, полноты и объективности данных, получаемых на этапе предварительного обследования, может также осуществляется за счет применения, ставших общедоступными и общераспространенными, электронных многофункциональных мобильных устройств (смартфонов, планшетов и пр.) и мобильных программных приложений, предоставляющих возможность работы на цифровых платформах картографических веб-сервисов, а также получения качественных фотоизображений с наличием географической привязки. Примеры такого использования имеются в исследованиях в смежных областях [4].
ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ
ИССЛЕДОВАНИЙ
В качестве элементарного объекта для получения первичных данных на этапе предварительного обследования принято насаждение, под которым в системе городского озеленения понимается совокупность древесных, кустарниковых и травянистых растений на определенной территории [5]. Таким образом, совокупность растений исследуемого вида от одной особи и более условно, в целях исследования, может считаться насаждением. Количество растений в каждом конкретном насаждении определяется на месте визуально по принципу выделения биогрупп или по другим критериям, в зависимости от целей исследования.
Для сбора данных предлагается использовать следующие функции мобильных устройств:
- интернет-связь, обеспечивающая онлайн-доступ к картографическим веб-сервисам (Google Maps, Яндекс-Карты, Map World и др.);
- определение местоположения устройства с помощью встроенного GPS-датчика с опцией корректировки координат по параметрам сотовой мобильной связи и Wi-Fi;
- фотосъемка посредством встроенной фотокамеры с опциями записи географических координат в метаданные (EXIF-теги) фотоснимка.
По полученным географическим координатам, кроме местоположения насаждений, используя картографические веб-сервисы или ГИС-системы, можно получить данные о транспортных магистралях, промышленных предприятиях, крупных зеленых массивах, акваториях рек и озер, расположенных в окрестностях исследуемых насаждений, а также другую информацию, позволяющую дифференцировать данные по спектру условий местопроизрастания.
На основе фотоизображений имеется возможность определять ряд таксационных характеристик насаждений и отдельных растений [2], а также данных, имеющих значение для организации работ по детальной таксации, таких как:
- вид растения, породный состав (для смешанных посадок);
- возрастная группа;
- жизненное состояние, наличие крупных дефектов и повреждений кроны и ствола;
- объемно-пространственная структура насаждений, тип посадки;
- количество особей;
- окружающая ситуация, доступность для детальной таксации;
- другие.
Некоторые из определяемых характеристик могут быть дифференцированы по категориям, принятым временно в целях предварительных группировок данных, для некоторых из них в последующем может потребоваться уточнение.
Приведенный перечень параметров, определяемый прямо или косвенно на основе данных, полученных посредством мобильных устройств и приложений, для задачи сбора первичной информации о насаждениях можно считать если не исчерпывающим, то во всяком случае достаточным, содержащим основные сведения,
на основе которых могут быть сформированы выборки при планировании эксперимента и организации детальных таксационных работ. Таким образом, получение первичных данных может быть сведено:
- к определению географических координат местоположения насаждений;
- получению фотоизображений насаждений.
Исходной информацией для сбора первичных данных являются:
- границы обследуемой территории (маршрутные карты);
- сведения для идентификации объектов исследования (морфологические признаки растений, образцы изображений и т. п.).
Для хранения исходных данных и данных, полученных в ходе первичного обследования, а также в целях оперативного управления информацией предлагается использовать элементы облачных технологий Google.
РЕЗУЛЬТАТЫ
И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Для разных типов объектов озеленения предлагаются различные варианты технологий проведения полевых и камеральных работ.
Выявление внутриквартальных насаждений и получение о них первичных данных осуществляется в процессе полевых работ на местности. Поиск и идентификация насаждений производятся посредством обхода и визуального осмотра территорий в соответствии с планом маршрута, а фотосъемка и определение географических координат - с помощью мобильных программно-аппаратных средств. В целях определения координат насаждений, достаточно точ-
ного для последующего их обнаружения, предлагается использовать метод указания геометок на электронных картах мобильных веб-сервисов. Расположение внутриквартальных насаждений на территориях жилых и общественно-деловых зон, рядом со зданиями, в непосредственной близости к дорожно-тропиночной сети дает возможность использовать эти объекты в качестве базисов, относительно которых определяется местоположение насаждений на карте. Мобильное приложение «Google Мои карты» [16] позволяет на основе карт Google создавать и редактировать пользовательские геоинформационные слои, в том числе в виде точечных объектов (геометок) с присвоенными им номерами и при необходимости объединенных в группы (рис. 1, а). Установке геометки предшествует не подстройка ее местоположения к карте, а подстройка карты к прицелу метки (рис. 1, б), что позволяет добиваться точности позиционирования до 3-5 м относительно зданий и исключает необходимость использования стилуса. Мобильное приложение «Google Мои карты» уступает полнофункциональному картографическому веб-сервису «Google Maps» по своим возможностям, в частности не содержит функции сохранения созданных слоев с метками в отдельный файл. Однако, поскольку данное приложение использует аккаунт Google, созданные слои автоматически становятся доступными на всех устройствах, подключенных к аккаунту пользователя. Это дает возможность на стационарном компьютере или ноутбуке с помощью веб-сервиса «Google Maps» сохранить созданные на смартфоне слои (рис. 1, в) в отдельный kml-файл для дальнейшего независимого использования, например в ГИС-системах.
а б
Рис. 1. Интерфейс мобильного приложения «Google Мои карты»:
а - структура геоинформационных слоев на пользовательской карте «Береза плосколистная»; б - установка геометки подстройкой карты к прицелу метки; в - массив созданных геометок
в
К сожалению, мобильное приложение «Google Мои карты» также не позволяет привязывать к геометкам фотоизображения (как это возможно с помощью полнофункционального веб-сервиса Google Maps) или же автоматически прописывать в метаданные фотоснимков географические координаты, полученные посредством указания геометок на картах. Последняя задача - геотеггинг фотоизображений -обычно решается с помощью специальных программ, использующих для синхронизации фотоснимков и географических координат соответствие времени фотосъемки и времени записи точки геотрека, полученного с помощью GPS-трекера. «Google Мои карты» автоматически не записывает время установки геометок на карту, в связи с чем использовать геотеггинг напрямую с помощью синхронизирующих программ не представляется возможным. Однако принцип соответствия во времени может быть использован опосредовано путем создания двух временных последовательностей данных, синхронизация которых осуществляется на основе взаимного упорядочивания составляющих их элементов. Первая последовательность -массив геометок на картах Google, нумерацию которых требуется осуществлять строго по возрастанию с течением времени. Вторая последовательность - массив фотоизображений, который можно упорядочить по времени, используя производимую в процессе цифровой фотосъемки автоматическую запись времени создания фотоснимка в метаданные файла изображения. Взаимная упорядоченность элементов, составляющих эти последовательности, создается тем, что на одно насаждение создается только одна геометка и делается только один фотоснимок, причем фотоснимок создается только после установки геометки на карту. Таким образом, получаем два временных ряда, в которых каждая пара данных (геометка-фотоснимок) соответствуют только одному насаждению.
Для создания таблицы с данными номеров насаждений, их географическими координатами и гиперссылками на соответствующие фотоизображения полученная в ходе полевых работ информация подготавливается следующим образом: 1) kml-файл с геометками переформатируется в csv-файл, в котором названия меток, широта и долгота их местоположения пакетно (одновременно весь массив) распределяются по отдельным столбцам посредством сепарации текста, например, с помощью инструмента «Текст по столбцам» Excel, и сортируются по возрастанию номера метки (что будет соответствовать заданной временной последовательности); 2) файлы с фотоизображениями переименовываются таким образом, что в имя файла прописывается дата и время создания фотоснимка - сделать это пакетно позволяют многие фоторедакторы (из бесплатных: Adobe Bridge, Namexif). После изменения имени фотоснимков они будут автоматически выстраиваться в файловой папке в хронологическом порядке, что будет соответствовать временной последовательности геометок и позволит создавать гиперссылки на фотоизображения для соответствующих номеров насаждений. Данную процедуру можно реализовать программно для ускорения процесса и исключения ошибок, возможных
при ручном создании гиперссылок. Предлагаемый метод довольно прост, позволяет обеспечить синхронизацию данных, но имеет недостаток - возможность ошибок при создании временной последовательности геометок вручную в полевых условиях, что связано с влиянием человеческого фактора. Эти ошибки однако успешно нивелируются соблюдением следующих правил: а) нумерация геометок в мобильном приложении «Google Мои карты» должна создаваться строго по возрастанию с течением времени, игнорируя возможные случаи пропуска каких-либо номеров и вне зависимости от того, в каком слое расположены геометки; б) фотоснимок должен создаваться всегда только после установки геометки на карту; в) осуществление регулярной проверки отсутствия повторяющихся номеров и соответствия количества фотоснимков и количества геометок в отдельных группах (например, при переходе на другой участок работ, при создании нового слоя с геометками и т. п.).
Выявление парковых и естественных природных насаждений и их первичная оценка также осуществляются на местности в ходе полевых работ. В некоторых случаях методика сбора первичной информации для данного типа озелененных территорий может быть идентичной внутриквартальному озеленению. Однако парковые и естественные природные насаждения часто имеют большие площади; насаждения с участием растений искомого вида могут находиться на значительном расстоянии от зданий, сооружений и других объектов, пригодных в качестве базисов геопозиционирования; дорожно-тропиночная сеть бывает здесь не всегда хорошо развита и не все ее элементы бывают отражены на интернет-картах достаточно точно. В связи с этим, использование метода указания геометок на электронных картах мобильных веб-сервисов для определения местоположения насаждений может давать в таких условиях очень приблизительные результаты. Определение географических координат насаждений в подобных случаях предлагается осуществлять посредством GPS-модуля на мобильном устройстве, которым в настоящее время оснащены практически все современные модели смартфонов и планшетов.
Известно, что точность геопозиционирования с использованием GPS-датчиков определяется качеством поступающего на приемное устройство спутникового сигнала, зависящего в свою очередь от ряда факторов, ключевыми из которых являются: количество и геометрическое расположение спутников, с которыми устройством установлена связь в данный момент времени; наличие препятствий на пути сигнала или объектов экранирующих и отражающих сигнал (многоэтажные здания в непосредственной близости от точки измерения, сомкнутый полог древостоя, резко пересеченный рельеф местности и др.) [1]. Система GPS обеспечивает определение местоположения объектов с погрешностью 10-15 м, система ГЛОНАСС -с погрешностью 10-20 м [14]. Минимальное рекомендуемое количество одновременно задействованных спутников - не менее 5. Совместное использование спутниковых группировок GPS и ГЛОНАСС позволяет снизить погрешность определения местоположения
на величину порядка 3-5 м. К тому же, в условиях города дополнительное количество спутников, возможных к задействованию, создает резерв на случаи перекрытия сигналов высотными зданиями и другими препятствиями [14]. Используя мобильные приложения, позволяющие контролировать качество поступающего на смартфон сигнала и осуществлять диагностику связанных с этим программных и аппаратных проблем, например: GPS Test [17], можно программно проверить, количество подключенных к устройству спутников (группировки GPS, ГЛОНАСС и др.), геометрию их взаимного расположения относительно устройства, показатель SNR (соотношение сигнал-шум, показывающий силу и качество принимаемого сигнала), а также ориентировочную точность геопозиционирования (рис. 2).
Кроме того, в современных моделях смартфонов в дополнение к данным, поступающим на устройство непосредственно со спутников, имеется возможность включать корректировки, использующие информацию о расстоянии до вышек сотовой связи и сигнал Wi-Fi, что значительно повышает точность определения географических координат [1]. Для включения этой функции в меню смартфона «Местоположение -Режим» следует выбрать опцию «По всем источникам» (на примере операционной системы Android).
После включения и настройки GPS-датчика к доступной в данный момент группировке спутников появляется возможность фотосъемки с добавлением данных о географических координатах места съемки в метаданные фотоснимков. Функция добавления геотега к фотоизображению активируется на смартфоне
выбором соответствующей опции в настройках режима фотографирования. Таким образом, при использовании данного подхода в качестве результата проведения полевых работ получаем один набор данных -фотоизображения с геотегами.
Для создания таблицы с данными номеров насаждений, их географическими координатами и гиперссылками на соответствующие фотографии полученная в ходе полевых работ информация подготавливается следующим образом: 1) в среде QGIS на основе геотеггированных фотоизображений создается векторный слой (для QGIS 2.* - используя модуль ImportPhotos, для QGIS 3.* - посредством инструмента Import geotagged photos), который сохраняется в csv-файл; 2) имена файлов фотоизображений, широта и долгота места съемки в структуре csv-файла па-кетно сепарируются по отдельным столбцам и сортируются по имени файла. Создание гиперссылок на фотоизображения осуществляется по соответствию имени файла фотоизображений, что по аналогии с показанным для внутриквартальных насаждений также можно реализовать программно.
Из организационных моментов следует отметить, что работа GPS-модуля, особенно в режиме «По всем источникам», сопряжена со значительными затратами электроэнергии, что приводит к довольно быстрой разрядке аккумулятора мобильного устройства. В связи с этим, при наличии значительных площадей обследуемых территорий и больших объемов полевых работ в комплекте вспомогательного оборудования следует иметь запасной аккумулятор для смартфона и зарядное устройство, работающее от электросети автомобиля.
9 га э
^ '0 .,111 11:37
Статус GNS3 • 3D Fix * Точность (t м) 1 10
В поле зрения В использовании
• •••••••••АА
IE3BQ
LLJIjUIAJLULLJ
В поле зрения
27
В использовании 10
^^^ т.....л ^
S
W* А
Ш А т in)
к S ♦ ,;<i г
!: 03
ят
13 Ш
G3 " ИГ
1.44
Отклонение (* Е)
ьт ■
Первого исправления
00 10 20 30 50
©ШУ .АЯ 13:17
С ] *rli А "][ С : *
В поле зрения Вис П -- юльзовак иу
Спутниковый фильтр
• GPS
А ГЛОНАСС
* GALILEO
+ BEIDOU
■ QZSS
♦ SB AS
? НЕИЗВЕСТНОЕ □
ОТМЕНА J Сохранить
а б в
Рис. 2. Интерфейс мобильного приложения GPS Test:
а - среднее значение SRN на шкале, гистограмма SRN для каждого из подключенных спутников, точность (±м); б - расположение спутников на небосводе относительно устройства; в - спутниковый фильтр
— Просмотр улиц О Панорама
Чтобы просмотреть изображения, Hirnine на выделенную область
____________У f Дзта съеы киГчюн. 2013 в
Рис. 3. Фотопанорама Google Maps (насаждение сосны обыкновенной; ул. Немировича-Данченко, г. Хабаровск)
Выявление уличных насаждений и получение о них первичной информации предлагается осуществлять в условиях лаборатории посредством картографического веб-сервиса Google Maps. В режиме просмотра улиц здесь доступна возможность обзора сферических фотопанорам территорий, примыкающих к дорожной сети крупных городов, в том числе с произрастающими на них зелеными насаждениями (рис. 3). Поиск и идентификация насаждений изучаемого вида растений осуществляется посредством виртуального передвижения вдоль дорожной оси и осмотра окружающего пространства, доступного в поле зрения. Географические координаты местоположения наблюдателя входят в состав URL-адреса, который может быть скопирован. Для обеспечения точности значений координат наблюдатель должен останавливаться напротив насаждения по возможности на линии перпендикуляра к оси дороги. Пакетное извлечение географических координат из всего массива скопированных URL-адресов производится посредством сепарации текста. В результате получаем массив данных с географическими координатами местоположения насаждений, каждому из которых присваивается идентификационный номер. Копия оригинальных URL-адресов сохраняется для создания столбца с активными веб-ссылками в целях последующего про-
смотра выбранных насаждений в Google Maps, их первичной таксационной оценки, контроля и коррекции результатов работ. Ввиду того, что компанией Google с течением времени вносятся изменения в состав данных веб-сервиса Google Maps, впоследствии некоторые из сохраненных URL-адресов могут стать недействующими. В связи с этим, в целях обеспечения долгосрочной актуальности полученной информации веб-ссылки с URL-адресами рекомендуется дублировать скриншотами изображений насаждений с созданием для них отдельных гиперссылок. Предлагаемый подход применяется нами с 2015 г. на примере озеленения улиц г. Хабаровска для исследования распространения и первичной оценки различных по морфологическим признакам древесных пород -хвойных, широколиственных, мелколиственных (всего на данный момент 10 видов), а также кустарников, и показал хорошие результаты [6; 9; 12 и др.]. Следует отметить, что при планировании дальнейших исследований необходимо учитывать дату создания фотопанорам Google (дату съемки) и, в связи с этим, соответствующие изменения насаждений на момент начала работ по детальной таксации. Кроме того, данные о местоположении насаждений, полученные предложенным способом, нуждаются в некоторой коррекции по причине того, что извлеченные из URL-адреса географические координаты в действительности соответствуют точке на дороге, откуда производилась съемка фотопанорам Google. Уточнение местоположения насаждений может производится на любой ГИС-платформе посредством смещения геометок в требуемую сторону от проезжей части и последующей перезаписью географических координат. Погрешности, возникающие при этом, связанные с глазомерной оценкой расстояния от насаждения до края дорожного полотна, для целей исследования несущественны.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Предложенный вариант программно-аппаратного комплекса и методического обеспечения для сбора первичных данных о городских насаждениях отвечает следующим критериям:
1) снижение себестоимости полевых работ и постобработки информации за счет:
- использования общераспространенного и доступного оборудования, имеющегося в настоящее время практически у каждого и не требующего отдельных затрат на приобретение (смартфоны, мобильные телефоны, планшеты);
- использования бесплатного программного обеспечения (картографические веб-сервисы; мобильные программные приложения, доступные для свободной загрузки в интернет-магазинах Google Play Store и др.);
- простоты методики сбора и первичной обработки данных, не требующей задействования высококвалифицированных кадров, позволяющей широко привлекать силы студенчества.
2) снижение трудоемкости и увеличение производительности полевых работ за счет:
- минимизации комплекта собираемых данных -два набора данных: географические координаты
(в различных форматах) и фотоизображения; для парковых и естественных природных насаждений - один набор данных: фотоизображения с геотегами;
- переноса части полевых работ (по насаждениям улиц) в формат виртуального обследования по сферическим фотопанорамам Google Maps в лаборатории.
3) снижение трудоемкости и увеличение производительности камеральных работ за счет:
- исключения оцифровки полевых материалов на бумажных носителях (маршрутных карт, учетных карточек, бланков и т. п.);
- минимизации объема ручных операций посредством пакетной автоматической обработки массивов данных;
- использования элементов облачных технологий веб-сервиса Google Maps, что позволяет отказаться от дополнительных действий по копированию и переносу данных.
4) обеспечение необходимой полноты, точности и объективности данных за счет:
- использования бесконтактного метода единомо-ментной фиксации всего объема доступной визуальной информации - фотосъемка, исключающего субъективные суждения в отношении характеристик насаждений и случайные потери части сведений;
- наличия возможности многократного и малозатратного возврата к первоначальным данным полевого обследования (материалам фотосъемки) для проверок корректности сделанных таксационных оценок (при подозрениях о наличии ошибок не требуется проверочных выездов к местонахождению насаждений);
- уменьшения частоты потерь и ошибок от влияния человеческого фактора посредством автоматизации процессов сбора и постобработки информации.
В качестве дополнительных возможностей применяемых мобильных устройств и приложений можно отметить функцию сохранения фрагментов карт Google и их использование через мобильное приложение в off-line режиме в ситуациях слабой интернет-связи или ее отсутствия. Также иногда может быть полезной функция создания аудиофайла, связанного с фотоснимком, для записи отдельных голосовых комментариев.
Программно-аппаратный комплекс и методика прошли апробацию в реальных полевых условиях в течении ряда лет и доказали свою эффективность. Получаемые данные, как результат предварительного обследования городских насаждений, имеют формат электронных таблиц с географическими координатами насаждений (в системе координат WGS 84), их первичными таксационными характеристиками, гиперссылками на фотоизображения, и могут экспортироваться в системы управления базами данных и геоинформационные системы.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЕ ССЫЛКИ
1. Антонович К. М. Использование спутниковых радионавигационных систем в геодезии. В 2 т. Т. 2. М., 2006. 360 с.
2. Артемьев О. С. Методические основы таксации городских насаждений с применением материалов
дистанционных съемок : дис. ... д-ра с.-х. наук. Красноярск, 2004. 442 с.
3. Богоровская С. А. Применение Picea pungens в озеленении урболандшафтов и пути улучшения ее состояния (на примере г. Волгодонска) : автореф. дис. ... канд. с.-х. наук. Волгоград, 2010. 25 с.
4. Глушков В. М., Кротов Ю. В. Пригодность многофункциональных мобильных устройств для регистрации данных учета охотничьих животных // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2016. № 3 (52). С. 66-69.
5. ГОСТ 28329-89. Озеленение городов. Термины и определения. М., 1990. 10 с.
6. Корнеева Н. Ю., Сомов Е. В. Состояние и структура насаждений лиственницы даурской в озеленении улиц города Хабаровска // Ученые заметки ТОГУ. 2018. Т. 9. № 2. С. 853-857.
7. Кузнецова Т. В. Экологическое обоснование оздоровления ильмовых пород в озеленении г. Волгограда : автореф. дис. ... канд. с.-х. наук. Волгоград, 2009. 24 с.
8. Медведева Е. Ю. Биолого-экологические особенности роста и размножения гибридных тополей в городе Екатеринбурге : автореф. дис. ... канд. с.-х. наук. Екатеринбург, 2015. 20 с.
9. Прудникова М. В., Сомов Е. В. Исследование состояния и структуры насаждений березы плосколи-стной в уличных посадках г. Хабаровска // Философия современного природопользования в бассейне реки Амур : материалы V Междунар. науч.-практ. конф. Хабаровск, 2016. Вып. 5. С. 74-76.
10. Рунова Е. М. Оценка видового разнообразия древесных интродуцентов г. Братска // Системы. Методы. Технологии. 2015. № 3(27). С. 149-156.
11. Сафронова У. А. Оценка состояния и морфологическая характеристика черемухи Маака (Padus Maackii (Rupr.) Kom.) на объектах озеленения г. Екатеринбурга : автореф. дис. ... канд. с.-х. наук. Екатеринбург, 2013. 23 с.
12. Сомов Е. В. Дуб монгольский в озеленении улиц г. Хабаровска (распространение, состояние, структура насаждений) // Актуальные проблемы лесного комплекса / сб. науч. тр. Брянск, 2019. Вып. 54. С. 205-208.
13. Сомов Е. В. Таксация насаждений сосны обыкновенной в городских посадках (на примере г. Хабаровска) : дис. ... канд. с.-х. наук. Красноярск, 2012. 200 с.
14. Спутниковые навигационные системы : учеб. пособие / МАИ каф.604. М., 2004. 337 с.
15. Ухваткина О. Н., Денисов Н. И. Оценка состояния городских насаждений на юге Дальнего Востока // Лесоведение. 2010. № 1. С. 61-65.
16. Google Мои карты // Google Play Market. URL: https://play.google.com/store/apps/details?id= com.google.android.apps.m4b (дата обращения: 20.12.2020).
17. GPS Test // Google Play Market. URL: https:// play .google.com/store/apps/details?id=com.chartcross. gpstest& hl=en (дата обращения: 20.12.2020).
REFERENCES
1. Antonovich K. M. The use of satellite radio navigation systems in geodesy. In 2 vols. V. 2. Moscow, 2006, 360 p.
2. Artemyev O. S. Methodical bases of taxation of urban plantings with the use of materials of remote surveys : dis. ... Doctor of Agricultural Sciences. Krasnoyarsk, 2004, 442 p.
3. Bogorovskaya S. A. The use of Picea pungens in urban landscape gardening and ways to improve its condition (on the example of Volgodonsk): abstract of the dissertation of the Candidate of Agricultural Sciences. Volgograd, 2010, 25 p.
4. Glushkov V. M., Krotov Yu. V. Suitability of multifunctional mobile devices for registration of hunting animals accounting data // Agrarian Science of the Euro-North-East. 2016, No. 3(52), P. 66-69.
5. GOST 28329-89. Greening of cities. Terms and definitions. Moscow, 1990, 10 p.
6. Korneeva N. Yu., Somov E. V. State and structure of Daurian larch plantings in landscaping of Khabarovsk city streets // Academic notes of PNU. 2018, Vol. 9, No. 2, P. 853-857.
7. Kuznetsova T. V. Ecological justification of improvement of ilm breeds in greening of Volgograd: abstract of the dissertation of the Candidate of Agricultural Sciences. Volgograd, 2009, 24 p.
8. Medvedeva E. Yu. Biological and ecological features of growth and reproduction of hybrid poplars in the city of Yekaterinburg: abstract of the dissertation of the Candidate of Agricultural Sciences. Yekaterinburg, 2015, 20 p.
9. Prudnikova M. V., Somov E. V. Investigation of the state and structure of plantings of flat-leaved birch in street plantings of Khabarovsk // Philosophy of modern
nature management in the Amur River basin: materials of the V International Scientific and Practical Conference. Khabarovsk, 2016, Issue 5, P. 74-76.
10. Runova E. M. Assessment of the species diversity of tree introducents in Bratsk // Systems. Methods. Technologies. 2015, No. 3(27), P. 149-156.
11. Safronova U. A. Assessment of the state and morphological characteristics of the Maak bird cherry (Padus Maackii (Rupr.) Kom.) on the objects of landscaping in Yekaterinburg: abstract of the dissertation of the Candidate of Agricultural Sciences. Yekaterinburg, 2013, 23 p.
12. Somov E. V. Mongol oak in greening the streets of Khabarovsk (distribution, state, structure of plantings) // Actual problems of the forest complex / Collection of scientific works Bryansk, 2019, Issue 54, P. 205-208.
13. Somov E. V. Taxation of stands of scots pine in urban plantings (on the example of Khabarovsk) : dis. ... candidate of Agricultural Sciences. Krasnoyarsk, 2012, 200 p.
14. Satellite navigation systems : textbook / MAI kaf. 604. Moscow, 2004, 337 p.
15. Uhvatkina O. N., Denisov N. I. Assessment of state of urban plantations in the South of the Far East // Forest science. 2010, No. 1, P. 61-65.
16. Google My Maps // Google Play Market [Electronic resource]. URL: https://play.google.com/store/ apps/details?id=com. google. android. apps .m4b (date accessed: 20.12.2020).
17. GPS Test [Electronic resource] // Google Play Market. URL: https://play.google.com/store/apps/details? id=com.chartcross.gpstest&hl=en (date accessed: 20.12.2020).
© Сомов Е. В., Шевелев С. Л., 2021
Поступила в редакцию 18.11.2020 Принята к печати 15.01.2021
