CC BY
59
Оригинальная статья
УДК 502/504: 630*587.2+630*587.5
Б01: 10.26897/1997-6011-2021-4-129-138
ТЕХНОЛОГИЯ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ
ДРЕВЕСНЫХ РЕСУРСОВ МЕТОДАМИ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
ХЛЮСТОВ ВИТАЛИЙ КОНСТАНТИНОВИЧ1 н, д-р с.-х. наук, профессор, заслуженный лесовод России
vitakЫustov@mail.ruн
ЮРЧУК СЕРГЕЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ, генеральный директор ООО «Лесресурс - Аналитика»
sergey@urtchuk.ru
ХЛЮСТОВ ДМИТРИЙ ВИТАЛЬЕВИЧ3, канд. с.-х. наук, главный специалист отдела технологического контроля
dimi_work@mail.ru
ГАНИХИН АЛЕКСАНДР МАКСИМОВИЧ3, инженер-таксатор
ganikhin.timacad@mail.ru
1 Российский государственный аграрный университет — МСХА имени К.А. Тимирязева; 127434, г. Москва, Тимирязевская ул., 49, Россия
2 Общество с ограниченной ответственностью «Лесресурс — Аналитика»; 117461, г. Москва, пр-кт Севастопольский, 83, корп. 2, кв. 62, Россия
3Филиал ФГПУ «Рослесинфорг» «Центрлеспроект»; 141280, Московская область, г. Ивантеевка, Заводская улица, 10, Россия
Актуальность и значимость проблемы автоматизированной инвентаризации лесов продиктована нормативно-правовыми документами, определяющими основные направления и принципы цифровизации отраслей экономики страны, в том числе и лесного сектора. Статья посвящена проблеме автоматизированной инвентаризации лесов и цифровизации древесных ресурсов техническими средствами наземной таксации древостоев, а также методами аэрофотосъемки, аналитического дешифрирования лесного полога и определения комплекса таксационных показателей путем применения информационно-справочных систем многомерных лесотаксационных нормативов. Для построения ортофотоплана и получения цифровой модели растительности описано выполнение аэрофотосъемочных работ, отвечающих требованиям фотограмметрического метода и метода воздушно-лазерного сканировании (ВЛС). Изложены требования к параметрам аэрофотосъемки при фотограмметрическом методе, а также к параметрам ВЛС. Предложены варианты технологии инвентаризации древостоев с указанием соответствующего инструментария получения данных дистанционного зондирования Земли. Приведена оценка достоверности контурного дешифрирования породного состава древостоев при различном пространственном разрешении данных ДЗЗ. Указаны точность цифровых моделей растительности при различном пространственном разрешении данных, возможность оценки морфометрических и объемных показателей крон деревьев, а также сомкнутости полога. Важными элементами автоматизированной инвентаризации лесов являются отвод и таксация лесосек, оценка товарно-денежного потенциала древостоев, отводимых в рубку.
Ключевые слова: аэрофотосъемка, беспилотное воздушное судно, фотограмметрия, воздушно-лазерное сканирование, 1Т-платформа, оценка древесных ресурсов
Формат цитирования: Хлюстов В.К., Юрчук С.А., Хлюстов Д.В., Ганихин А.М. Технология комплексной оценки древесных ресурсов методами дистанционного зондирования земли // Природообустройство. - 2021. - № 4. - С. 129-138. Б01: 10.26897/1997-6011-2021-4-129-138.
© Хлюстов В.К., Юрчук С. А., Хлюстов Д.В., Ганихин А.М., 2021
Scientific article
TECHNOLOGY OF INTEGRATED ASSESSMENT OF WOOD RESOURCES BY REMOTE SENSING METHODS OF THE EARTH
KHLYUSTOV VITALY KONSTANTINOVICH1M, doctor of agricultural sciences, professor, honored forester of Russia
vitakhlustov@mail.ruH
YURCHUK SERGEJALEXANDROVICH2, General director OOO «Lesresurs - Analitica»
sergey@urtchuk.ru
KHLYUSTOV DMITRY VITALJEVICH3, candidate of agricultural sciences, chief specialist of the department of technological control
dimi_work@mail.ru
GANIKHIN ALEXANDER MAKSIMOVICH3, engineer-taxator
ganikhin.timacad@mail.ru
'Russian state agrarian university — MAA named after CA. Timiryazev; 127434, Moscow, Timiryazevskaya, 49. Russia 2Limited liability company «Lesresurs — Аnalitika»; 117461, Moscow, prospect Sevastopolsky, d. 83 corp. 2, kv. 62. Russia 3 Branch FSPU «Roslesinforg» «Centrlesproject»; 141280, Моscow region, town Ivanteevka, Zavodskaya ul., 10. Russia
The relevance and significance of the problem of automated forest inventory is dictated by regulatory documents defining the main directions and principles of digitalization of the country's economic sectors, including the forest sector. The article is devoted to the problem of automated inventory of forests and digitalization of wood resources by technical means of ground-based taxation of stands, as well as remote aerial photography methods, analytical decoding of the forest canopy and determination of the complex of taxation indicators through the use of information and reference systems of multidimensional forest taxation standards. To construct an orthophotoplane and obtain a digital vegetation model, aerial photography works that meet the requirements of the photogrammetric method and the method of air-laser scanning (ALS) are described. The requirements for the parameters of aerial photography using the photogrammetric method, as well as for the parameters in the BOS, are set out. Variants of the technology of inventory of stands are proposed, indicating the appropriate tools for obtaining remote sensing data of the Earth. An assessment of the reliability of contour decoding of the species composition of stands with different spatial resolution of remote sensing data is given. The accuracy of digital vegetation models with different spatial resolution of data, the possibility of evaluating morphometric and volumetric indicators of tree crowns, as well as the resulting indicators of canopy closeness as a result of automation are indicated. An important element of the automated digitalization of wood resources is the allocation and taxation of cutting areas, the assessment of the commodity-monetary potential of stands allocated for logging.
Keywords: aerial photography, unmanned aircraft, photogrammetry, airborne laser scanning, IT platform, assessment of wood resources
Format of citation: Khlyustov V.K., Yurchuk S.A., Khlyustov D.V., Ganikhin AM. Technology of integrated assessment of wood resources by remote sensing methods of the earth // Prirodoobustroistvo/. -2021. - No. 4. - S. 129-138. DOI: 10.26897/1997-6011-2021-4-129-138.
Введение. Приоритетными направлениями в инвентаризации лесов являются автоматизация дистанционного зондирования Земли, аналитического дешифрирования аэрофотоснимков с определением морфологических признаков лесного полога и комплексная циф-ровизация древесных ресурсов. На современном этапе развития 1Т-технологий появилась возможность значительно расширить спектр показателей, характеризующих структуру показателей древесных ресурсов. А именно распределение по толщине деревьев объёма
стволовой древесины, категорий крупности древесины, биомассы фракций фитомассы, биоэнергетического потенциала фракций и пр.
Автоматизированная оценка древесных ресурсов требует использования материалов аэрофотосъёмки. Технология таксации лесов дешифровочным способом существенно повышает производительность труда инженера-таксатора [1-3] и включена в действующую лесоустроительную инструкцию [4].
Совершенствованием дистанционных методов инвентаризации лесов активно занимаются
Хлюстов В.К., Юрчук С.А., Хлюстов Д.В., Ганихин A.M.
Технология комплексной оценки древесных ресурсов методами дистанционного зондирования земли
за рубежом [5-7]. Группа российских [8. 9] и норвежских исследователей [10] провели сравнительную оценку натурной таксации с данными, полученными методами аэрофотограмметрии и воздушно-лазерного сканирования (LiDAR).
Анализ данных, полученных с космических снимков, указывают на большую погрешность таксации высоты лесного полога [11]. Всё активней используются для таксации лесов беспилотные летательные аппараты [12]
Российские [13, 15] и зарубежные специалисты Испании, Норвегии, Австрии, Германии и Англии [14] подчеркивают актуальность исследования оценки пространственной структуры насаждений, а также применение автоматизированных методов таксации лесов.
Актуальность решения проблемы автоматизированной инвентаризации лесов очевидна и продиктована нормативно-правовыми актами Российской Федерации:
1. Указом Президента Российской Федерации «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы».
2. Распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 июня 2017 г. № 1632-р об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
3. Перечнем поручений Президента Российской Федерации по итогам состоявшегося 29 сентября 2020 г. совещания по вопросам развития и декриминализации лесного комплекса.
4. Стратегией развития лесного комплекса Российской Федерации до 2030 года, утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации от 11 февраля 2021 г. № 312-р.
Указанные документы обязывают органы управления лесным комплексом провести технологическую модернизацию и внедрение в производство научных и технических решений, обеспечивающих автоматизацию комплексной оценки, учета и использования древесных ресурсов.
Цель исследования заключалась в широкомасштабном использовании технологической платформы дистанционного зондирования Земли, аналитического дешифрирования структуры лесного полога и автоматизированного определения таксационных показателей насаждений с использованием ^-портала информационно-справочных систем лесотак-сационных нормативов (ИССЛТН) для комплексной оценки древесных ресурсов.
Методика исследований. Аналитический обзор технических решений, составляющих основу технологической платформы с описанием математических моделей и экологических нормативов роста, строения и продуктивности древостоев, подробно изложен в работах [16-21].
Общая схема проведения автоматизированной инвентаризации лесов конкретного субъекта РФ с комплексной оценкой древесных ресурсов по лесотаксационным выделам показана на рисунке 1.
СУБЪЕКТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ i -
Многомерная группировка лесничеств по блокам показателей, характеризующих:
1. Потенциальную продуктивность почв (Х^Хд);
2. Климатические характеристики (Х£-Х17);
3. Долю площадей, занятых различными категориями земель и объектов (Х18-Х2в);
4. Долю площадей по типам лесов [Хм-Х33);
5. Уровень продуктивности и полноту по типам лесов (Хм-Х39);
X
[
ОБЪЕКТ ЛЕСОУСТРОЙСТВА (хозяйствующий субъект)
X
КАРТА ЛАНДШАФТОВ (карта почв)
X
]
| Информационные и аэрокосмические технологии дистанционного зондирования и геопозиционирования -,- -^-
ГИС Контурное дешифрирование
1
Электронные карты контуров:
Трофотопов (Xi) —"
Гигротопов (Х2)
Бонитетов (ХЗ)
—С
Дистанционное зондирование
Автоматизированное дешифрирование :
Верхней высоты (Х4), Полноты (Х5), Породного состава (Х6)
\ ~
Зональный комплекс электронных лесотаксационных нормативов по элементам леса
Лесотаксационных выделов
Блок текущей актуализации таксационных показателей и хода роста по элементам леса (У1-У11); Блок текущей актуализации и возрастной динамики распределения деревьев по классам толщины (У12-У14); Блок текущей актуализации и возрастной динамики высот деревьев, объемов стволов и выхода категорий крупности древесины, дров и отходов из древесных стволов по элементам леса (У15-У20);
Блок текущей актуализации и возрастной динамики распределения общего запаса и выхода категорий крупности древесины, дров и отходов по элементам леса (У21-У25);
Блок текущей актуализации и возрастной динамики показателей биологической продуктивности деревьев по элементам леса (стволы, ветви, хвоя/листва, кора, корни) (У2б-У30);
Блок текущей актуализации и возрастной динамики распределения показателей биологической продуктивности деревьев по классам толщины элементов леса (У31-У35);
Блок текущей актуализации и возрастной динамики распределения углерода по классам толщины деревьев в древостоях различного возраста, полноты, состава и типам лесорастительных условий (У3б-У45);
Рис. 1. Общая схема проведения дистанционной инвентаризации насаждений и комплексной оценки древесных ресурсов субъекта РФ [16] Fig. 1. General scheme of remote inventory of plantations and integrated assessment of wood resources of the region of the Russian Federation [16]
Основной технологический элемент автоматизированной инвентаризации насаждений базируется на методических требованиях получения исходных данных дистанционного зондирования Земли, включающего в себя следующие материалы:
• ортофотоплан с разрешением 8 см на пиксель, цветность RGB + NIR, диапазон с разрешением 1 м на пиксель в прямоугольной системе координат (например, WGS84 UTM);
• высотную модель растительности в прямоугольной системе координат с точностью не более ±1 м (шаг сетки для молодняков - 0,3 м, для приспевающих и спелых древостоев - 0,5 м);
• облако точек в формате LAZ(LAS) в прямоугольной системе координат (плотность точек - не менее 30 точек на 1 кв. м); векторный слой кварталов в той же прямоугольной системе координат.
Для построения ортофотоплана и получения цифровой модели растительности следует соблюдать параметры выполнения аэрофотосъе-мочных работ, отвечающих требованиям фотограмметрического метода и метода воздушно-лазерного сканировании (ВЛС), указанным ниже.
1. Требования к параметрам аэрофотосъемки при фотограмметрическом методе:
• надирные аэрофотоснимки видимого диапазона (RGB) с пространственным разрешением в центре кадра не более 6 см на пиксель;
• надирные мультиспектральные снимки видимого диапазона и ближнего ИК диапазона (RGB +NIR) с пространственным разрешением в центре кадра не более 1 м на пиксель;
• центры фотографирования с точностью определения координат центра снимка не более 0,1 м;
• параметры перекрытий (продольное -85%, поперечное - 60%);
• требования к параметру ISO (от 100 до 800 ед.);
• выполнение съемки при сплошной облачности или в безоблачные дни.
2. Требования к параметрам ВЛС и фотограмметрического метода:
• надирные аэрофотоснимки видимого диапазона (RGB) с пространственным разрешением в центре кадра не более 12 см на пиксель;
• надирные мультиспектральные снимки видимого диапазона и ближнего ИК диапазона (RGB + NIR) с пространственным разрешением в центре кадра не более 1 м на пиксель;
• центры фотографирования с точностью определения координат центра снимка не более 0,1 м;
• параметры перекрытий (продольное -75%, поперечное - 50%);
• требования к параметру ISO (от 100 до 800 ед.);
• выполнение съемки при сплошной облачности или в безоблачные дни.
Параметры ВЛС:
• плотность точек лазерного сканирования - не менее 1 точки на 1 кв. м;
• фиксация не менее двух отражений;
• точность плановых координат точек лазерных отражений - 20 см;
• точность высотных координат точек лазерных отражений - 20 см.
Для получения цифровой модели растительности с распознаванием древостоев при использовании ВЛС следует соблюдать следующие параметры выполнения аэрофотосъемоч-ных работ:
• надирные мультиспектральные снимки видимого диапазона и ближнего ИК диапазона (RGB + NIR) с пространственным разрешением в центре кадра - не более 1 м на пиксель;
• центры фотографирования с точностью определения координат центра снимка не более 0,1 м;
• параметры перекрытий (продольное -70%, поперечное - 50%);
• требования к параметру ISO (от 100 до 800 ед.);
• выполнение съемки при сплошной облачности или в безоблачные дни.
Параметры ВЛС:
• плотность точек лазерного сканирования - не менее 30 точек на 1 кв. м;
• фиксация не менее трех отражений;
• точность плановых координат точек лазерных отражений - 20 см;
• точность высотных координат точек лазерных отражений - 20 см.
В зависимости от выбранной технологии следует использовать различный инструментарий получения данных дистанционного зондирования Земли, а именно:
при площадях от 50 до 200 га - такие технические средства, как БВС коптерного типа DJIP hantom 4 RTK(PPK), Geoscan Gemeni, Geo-scan 401 и Supercam X6M2 с аэрофотокамерами на базе SonyRX1 и бортовым геодезическим приемником или другие средства со схожими характеристиками;
при площадях от 200 до 5000 га - БВС самолетного типа Geoscan 101, Supercam 150, Диам 3 с аэрофотокамерами на базе SonyRX1 и бортовым геодезическим приемником;
при площадях от 5000 до 25000 га -БВС самолетного типа Geoscan 201, Supercam 350, Диам 20, Орлан 10, оснащенные аэрофотокамерами на базе SonyRX1 RM2,
Хлюстов В.К., Юрчук С.А., Хлюстов Д.В., Ганихин A.M.
Технология комплексной оценки древесных ресурсов методами дистанционного зондирования земли
ультраспектральными камерами RedEdge-MX и бортовым геодезическим приемником;
при площадях более 25000 га - БВС
самолетного типа Supercam 450, Диам 20, Орлан 10 и пилотируемые воздушные суда.
На следующем этапе ведется обработка аэрофотоснимков в фотограмметрическом программном обеспечении, которое позволяет автоматизировать процесс построения трехмерных моделей растительности. Модели обеспечивают
достоверное распознавание древесных пород и позволяют определять необходимые таксационные показатели для автоматизированного получения значений комплекса расчетных показателей. Контурное дешифрирование площади выдела насаждений, их породный состав хорошо поддаются автоматизации по мультиспектраль-ным снимкам. Разрешение исходных данных дистанционного зондирования Земли определяет качество и объем цифровой информации.
Таблица 1
Достоверность контурного дешифрирования породного состава древостоев при различном пространственном разрешении данных ДЗЗ
Table 1
Reliability of contour decoding of the species composition of stands at different spatial resolution of remote sensing data
Пространственное разрешение данных ДДЗ(метр / пиксель) Spatial resolution of remote sensing data (meter /pixel) Показатели, получаемые при автоматизированной обработке снимков Indicators obtained during automated image processing
2,5-10 Контурное дешифрирование Contour decoding
0,7-2 Контурное дешифрирование и дешифровочный состав Contour decoding and decryption composition
0,3-0,6 Контурное дешифрирование, дешифровочный состав, сомкнутость полога, оценка размеров крон Contour decoding, decryption composition, canopy closure, assessment of the crown sizes
0,05-0,15 Контурное дешифрирование не только по составу, но и по высоте древостоев. Дешифровочный состав исходя из породы и таксационных характеристик каждого дерева, размеры и объёмная форма кроны Contour decoding not only in composition, but also in height of stands. Decryption composition based on the species and taxation characteristics each tree, the sizes and volumetric shape of the crown
ВЛС с полностью точек от 30 т. м2 ALS with fully points from 30 t. m2 Контурное дешифрирование не только по составу, но и по высоте древостоев. Дешифровочный состав по всем ярусам, включая подрост, исходя из породы и таксационных характеристик каждого дерева, размеры и объёмная форма кроны Contour decoding not only in composition, but also in height of stands. Decryption composition based on the species and taxation characteristics of each tree, the size and volumetric shape of the crown
Данные ДЗЗ с разрешением 0,05-0,1 м используются для распознавания древесных пород. Применение технологии нейронных сетей при таком разрешении обеспечивает достоверное определение породного состава древостоев в 96% случаев.
Определение высоты древостоев и отдельных деревьев реализовано в фотограмметрическом методе измерений как разница между отметкой высоты верхней части кроны и высотной отметкой рельефа местности у основания деревьев. Также возможно определение высоты деревьев по данным лазерного сканирования, но указанный метод не находит широкого применения ввиду высокой стоимости лидарной съемки.
В настоящее время автоматизированная обработка данных ДЗЗ с разрешением
0,05-0,07 м / пиксель позволяет получить отметки поверхности земли в густых древостоях с шагом не более 80 м, построить горизонтальную поверхность и сформировать высотную модель растительности для последующего распознавания деревьев и измерения таксационных показателей (рис. 2).
В таблице 2 показано пространственное разрешение данных ДЗЗ с оценкой результатов автоматизированного дешифрирования снимков.
Важным элементом ДЗЗ является выделение крон деревьев. Достоверность сегментации крон зависит как от разрешения данных, так и от наличия спектральных каналов для разделения пород. В зависимости от качества построения высотной модели растительности представляется возможным оценивать
не только морфометрические размеры крон деревьев, но и их объемные характеристики - например, инсоляционную поверхность.
Цнфрован модель растительности
Цифровая модель поверхности
Рис. 2. Схема формирования высотной модели растительности
Fig. 2. Scheme of formation of high-altitude vegetation model
Более достоверно сомкнутость полога оценивается не по плоскостному ортофотоплану,
а по облаку точек лазерного сканирования либо по высотным моделям растительности.
Завершающий этап автоматизированной инвентаризации насаждений и комплексной оценки древесных ресурсов осуществляется в программном обеспечении «Информационно-справочные системы лесотаксационных нормативов» (ИССЛТН). Подтверждением инновационной составляющей нормативно-справочной системы являются авторские свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ: № 2011615418 от 12.07.2011 г. «Справочная система лесоводственно-таксационных нормативов для инвентаризации древостоев по элементам леса», № 2012613879 от 25.04.2012 г. «Автоматизированная система лесоводствен-но-таксационных нормативов для инвентаризации древостоев по элементам леса». Наряду с этим была разработана и рекомендована к внедрению 1Т-платформа портального типа. Платформа предназначена для практического использования специалистами любого уровня (из органов управления лесами, лесопользователями, арендаторами, работниками научных и образовательных учреждений лесного профиля, экологами и др.).
Таблица 2
Точность цифровых моделей растительности при различном пространственном разрешении данных
Table 2
Accuracy of digital vegetation models with different spatial data resolution
Пространственное разрешение данных ДЗЗ (метр / пиксель) Spatial resolution of remote sensing data (meter /pixel) Данные, получаемые в результате автоматизации Automation data
2,5-10 Точность цифровой модели недостаточна для получения высот деревьев. Среднее квадратическое отклонение (СКО) данных, полученных по снимкам от фактических данных, составляет ± 10-40 м Accuracy of digital model is not sufficient to obtain the height of trees. Standard data deviation (SDD) obtained by images from the factual data is ± 10-40 m
0,7-2 Точность цифровой модели недостаточна для получения высот деревьев СКО = 3,5-8 м Accuracy of digital model is not sufficient to obtain the height of trees SDD = 3.5-8 m
0,3-0,6 Получение средней максимальной высоты дерева в выделе. СКО = ± 1-2,5 м Obtaining the average maximum height of the tree in the allotment. SDD = ± 1-2,5 m
0,05-0,15 Получение высот каждого дерева, находящегося в первом ярусе, и видимых деревьев второго яруса. СКО =± 0,1-0,3 м Obtaining the heights of each tree in the first tier and the visible trees of the second tier. SDD = ± 0,1-0,3 m
ВЛС с полностью точек от 30 т. м2 ALS with fully points from 30 t. m2 Получение высоты каждого дерева во всех ярусах. СКО = ±0,1 м Obtaining the height of each tree in all tiers. SDD = ± 0,1 m
Весь объем цифровой информации древесные ресурсы, графическая визуализа-о комплексе показателей, характеризующих ция распределения конкретного таксационного
показателя по толщине деревьев по каждому отдельно взятому древостою могут быть предоставлены Заказчику в онлайн-режиме при условиях:
1. Предоставления Исполнителю материалов аэрофотосъемки, отвечающих всем техническим требованиям.
2. Предоставления Исполнителю сведений о конкретном древостое:
• данные о верхней (Нверх) или средней (Н) высоте древостоя по ярусам, м;
• данные о сомкнутости полога или относительной полноте древостоя (ед.);
• данные о формуле состава древостоя по ярусам;
• данные о густоте стояниядеревьев (шт / га) или среднем расстоянии между деревьями, м, по ярусам;
• данные о возрасте каждого элемента леса, лет;
• максимальный диаметр крон деревьев по элементам леса, м.
Таблица 3
Возможность оценки морфометрических и объёмных показателей крон деревьев при различном пространственном разрешении данных ДЗЗ
Table 3
Possibility of assessment of volumetric indicators of trees crowns at different spatial resolution of remote sensing data
Пространственное разрешение данных (метр /пиксель) Spatial resolution of remote sensing data (meter/pixel) Данные, получаемые в результате автоматизации Automation data
2,5-10 Оценка размеров крон отдельных деревьев невозможна Assessment of the crown sizes of individual trees is impossible
0,7-2 Возможна оценка размеров крон отдельных крупных деревьев Assessmennt of the crown sizes of individual large trees is possible
0,3-0,6 Определение размеров крон всех деревьев первого яруса Determining the size of the crowns of all trees of the first tier
0,05-0,15 Определение морфометрических и объемных показателей крон всех деревьев первого яруса и видимых деревьев второго яруса Determination of morphometric and volumetric indicators of the crowns of all trees of the first tier and visible trees of the second tier
ВЛС с полностью точек от 30 т. м2 ALS with fully points from 30 t. m2 Определение морфометрических и объемных размеров кроны каждого дерева в каждом ярусе Determination of morphometric and volumetric indicators of the crown of each tree in evry tier
Таблица 4
Пространственное разрешение данных ДЗЗ и получаемые показатели сомкнутости полога в результате автоматизации
Table 4
Spatial resolution of remote sensing data and obtained indicators of canopy closedness as a result of automation
Пространственное разрешение данных (метр /пиксель) Spatial resolution of remote sensing data (meter /pixel Получаемые данные в результате автоматизации Automation data
2,5-10 Невозможно произвести оценку сомкнутости It is impossible to assess the closedness
0,7-2 Невозможно произвести оценку сомкнутости It is impossible to assess the closedness
0,3-0,6 Оценка сомкнутости полога возможна без учета высотной составляющей Assessment of the closedness of the canopy is possible without taking into account the high-altitude component
0,05-0,15 Оценка сомкнутости полога возможна по первому ярусу и при видимости 2 яруса Assessment of the closedness of the canopy is possible on the first tier and with visibility of the 2nd tier
ВЛС с полностью точек от 20 т. м2 ALS with fully points from 30 t. m2 Оценка сомкнутости полога возможна на всех ярусах Assessment of the closedness of the canopy is possible in all tiers
Портальные решения представляют собой сервис по вычислению необходимых таксационных показателей не на рабочем компьютере Потребителя услуги, а в онлайн-сре-де на средствах и мощностях Исполнителя.
Преимущества портального решения заключаются в том, что:
1) потребителю нет необходимости иметь программное обеспечение на рабочем компьютере (в лесничестве, у арендатора и пр.);
2) потребителю нет необходимости обновлять программное обеспечение и обращаться за технической поддержкой;
3) требования к рабочему месту (компьютеру) являются минимальными - наличие доступа к сети Интернет для формирования запроса и загрузки данных в сервис для проведения расчетно-графических работ;
4) обработка данных и расчет таксационных показателей осуществляются на ресурсах Исполнителя;
5) достоверность результатов таксации древостоев контролируется Исполнителем и обеспечивается адресным применением зональных нормативов, относящихся к конкретному субъекту РФ.
Следующими элементами автоматизированной цифровизации древесных ресурсов являются отвод и таксация лесосек, оценка товарно-денежного потенциала древостоев, отведенных в рубку.
В рамках действующего законодательства арендатор обязан выполнять фотофиксацию лесосеки до рубки и после нее.
Предлагаемая технология позволяет:
1) провести фотофиксацию участка, планируемого к отведению в рубку;
2) оценить состояние лесного древесного ресурса на лесном участке;
Библиографический список
1. Верхунов П.М., Черных В.Л. Таксация леса: учебное пособие. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2007. - 395 с.
2. Архипов В.И. Современная технология таксации лесов дешифровочным способом «От съемки - к проекту» / В.И. Архипов, В.И. Березин, Д.М. Черниховский и др. // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. - 2014. - № 208. - С. 22.
3. Архипов В.И., Березин В.И., Черниховский Д.М. Новая технология стереоскопической таксации лесов «От съемки - к проекту» // Геопрофи. - 2014. - № . 4. - С. 17.
4. Об утверждении Лесоустроительной инструкции: приказ Министерства природных ресурсов и экологии РФ от 29 марта 2018 г.
3) картометрически отвести границы лесосеки с точностью до нескольких сантиметров в плановых координатах;
4) обеспечить разработчика технологической картой лесосечных работ, исчерпывающей информацией о местоположении лесосеки;
5) предоставить детальную таксационную характеристику лесосеки, оценить количественное и качественное состояние древесного ресурса в границах отведенной лесосеки с точностью перечислительного способа таксации древостоев;
6) предоставить заказчику перечетную ведомость деревьев и ведомость материально-денежной оценки лесосеки;
7) предоставить картографические материалы в виде абриса лесосеки.
Выводы
1. Автоматизированная инвентаризация древостоев успешно реализуется методами фотограмметрии на аэрофотоснимках сверхвысокого разрешения и использования IT-портала региональных информационно-справочных систем лесотаксационных нормативов комплексной оценки древесных ресурсов.
2. База данных о древесных ресурсах, полученная при использовании информационно-справочных систем лесотаксационных нормативов, превышает объем данных, соответствующих требованиям действующей лесоустроительной инструкции на два порядка.
3. Рекомендуемая технология автоматизированной инвентаризации позволяет превысить производительность действующей технологии на 30% с увеличением точности при массовой таксации древостоев до глазомерно-измеритель-ного метода, а при инвентаризации лесосечного фонда обеспечить точность, соответствующую перечислительному методу таксации древосто-ев (сплошному перечету деревьев).
References
1. Verhunov P.M., Chernyh V.L. Taksa-tsiya lesa: uchebnoe posobie. - Yoshkar-Ola: МагОТи, 2007. - 395 s.
2. Arkhipov V.I. Sоvremennaya tehnolo-giya taksatsii lesov deshifrovannym sposobom «Ot sjemki-k proektu» / Arkhipov V.I., Bere-zin V.I., Chernihovsky D.M. i dr. // Izvestiya Sankt-Peterburgskoj lesotehnicheskoj akade-mii. - 2014. - № 208. - S. 22.
3. Arkhipov V.I., Berezin V.I., Chernihovsky D.M. Novaya tehnologiya stereosko-picheskoj taksatsii lesov «Ot sjemki - k proektu» // Geoprofi. - 2014. - № . 4. - S. 17.
4. Prikaz Ministerstva prirodnyh resur-sov i ekologii RF ot 29 marta 2018 g. № 122 «Ob utverzhdenii Lesoustroitelnoj instruktsii»
Хлюстов B.K., Юрчук C.A., Хлюстов Д.В., Ганихин A.M.
Технология комплексной оценки древесных ресурсов методами дистанционного зондирования земли
№ 122, рег. 20 апреля 2018 г. № 50859, с изм. от 12 мая 2020 г. https://www.garant.ru/products/ 1ро/рг1швМос/71829772/
5. Баленович И., Селеткович А., Пернар Р., Марьянович Х., Вулетич Д., Бенко М. Сравнение классического наземного и фотограмметрического метода при создании Подразделения управления // Материалы 45 Международного симпозиума по механизации лесного хозяйства «Лесная инженерия: забота, знания и ответственность в современных условиях» 8-12 октября 2012 г. -Дубровник (Цавтат), Хорватия - 2012. - С. 1-13.
6. Баленович И., Селеткович А., Пернар Р. Сравнение точности фотограмметрических характеристик древостоя на аэрофотоснимках с различным пространственным разрешением // Список Шумарского. - 2017. - Т. 141. - № 1-2. - С. 15-26.
7. Болин Дж., Уоллерман Дж., Олсон Х., Франссон Дж. Оценка видоспецифичных лесных переменных с использованием непараметрического моделирования данных многоспектрального фотограмметрического облака точек. Том ХХХ1Х-В8, 2012. XXII Конгресс ЮРИЯХ (Мельбурн) (Австралия) - 2012. - С. 387-391.
8. Томпальски П. Количественная оценка вклада спектральных показателей, полученных с помощью цифровой аэрофотограмметрии, в зональные модели атрибутов лесного кадастра / П. Томпальски Дж.К. Уайт, Н.К. Купс и др. // Дистанционное зондирование окружающей среды. - 2019. - Т. 234. - С. 111434.
9. Толкач И.В., Мицевич Л.А., Кравченко О.В. Формирование цифровой модели высот древостоев с использованием цифровой фотограмметрической системы Photomod // Труды БГТУ. Серия 1 «Лесное хозяйство, природопользование и переработка возобновляемых ресурсов». - 2020. - № 2. - С. 234.
10. Ральф Дж. Цифровая аэрофотограмметрия может эффективно поддерживать инвентаризацию лесов на больших площадях в Норвегии / Дж. Ральф Дж. Брейденбах, С. Сольберг и др. // Лесное хозяйство: Международный журнал лесных исследований. - 2017. - Т. 90. № 5. - С. 710-718.
11. Пирс Г. Д., Дэш Дж. П., Перссон Х. Дж., Уотт М.С. Сравнение лидарной и спутниковой фотограмметрии высокой плотности для инвентаризации лесов // Журнал КРИЯ по фотограмметрии и дистанционному зондированию. - 2018. - Т. 142. - С. 257-267.
12. Фанхаузер К.Е., Стригуль Н.С., Га-циолис Д. Увеличение традиционной инвентаризации лесов и воздушного лазерного сканирования с помощью беспилотных летательных аппаратов и фотограмметрии для мониторинга лесов // Дистанционное зондирование. - 2018. -Т. 10. № 10. - С. 1562.
(Zaregistrirovano v Ministerstve yustitsii Ros-sijskoj Federatsii 20.04.2018 N50859) (s izme-neniyami ot 12.05.2020) https://www.garant.ru/ products/ipo//doc/71829772/
5. Balenovich I., Seletkovich A., Pernar R., Marjanovich Kh, Vuletich D., Benko M. Sravne-nie klassicheskogo nazemnogo i fotogrammetriches-kogo metoda pri sozdanii Podrazdeleniya upravle-niya / Mat-ly 45-go Mezhdunarodnogo simpoziuma po mehanizatsii lesnogo hozyajstva «Lesnaya inzhe-neriya: zabota, znaniya i otvetstvennost v sovremen-nyh usloviyah» 8-12 oktyabrya 2012 goda. - S. 1-13
6. Balenovich I., Seletkovich A., Pernar R. Sravnenie tochnosti fotogrammetricheskih harak-teristik drevostoya na aerofotosnimkah s razlich-nym prostranstvennym razresheniem // Spisok Shumarskogo. - 2017. - T. 141. № . 1-2. - S. 15-26.
7. Bolin J., Wallermann J., Olson H. i Fran-ssn J. Otsenka vidospetsifichnyh lesnyh peremen-nyh s ispolzovaniem neparametricheskogo modeli-rovaniya dannyh mnogospektralnogo fotogrammet-richeskogo oblaka tochek. - 2012. - S. 387-391.
8. Tompalsky P. Kolichestvennaya otsenka vklada spektralnyh pokazatelej, poluchennyh s po-moshchyu tsifrovoj aerofotogrammetrii, v zonalnye modeli atributov lesnogo kadastra / Tompalsky P., Wait J.K., Kups N.K. i dr. // Distantsionnoe zondi-rovanie okruzhayushchej sredy. - 2019. - T. 234. -S. 111434.
9. Tolkach I.V., Mitsevich L.A., Kravchen-
ko O.V. Formirovanie tsifrovoj modeli vysot drevos-toev s ispolzovaniem tsifrovoj fotogrammetricheskoj sistemy Photomod // Trudy BGTU. Seriya 1: Lesnoe hozyajstvo, prirodopolzovanie i pererabotka vozob-novlyaemyh resursov. - 2020. - № 2. - S. 234
10. Ralf J. Tsifrovaya aerofotogrammetriya mozhet effektivno podderzhivat inventarizatsiyu lesov na bolshih ploshchadyah v Norvegii / Ralf J., Breidenbah J., Solberg S. i dr. // Lesnoe hozyajstvo: Mezhdunarodny zhurnal lesnyh issledova-nij. - 2017. - T. 90. № 5. - S. 710-718.
11. Pirs G.D., Dash J.P., Persson Kh.J. Watt, M.S. Sravnenie ledarnoj i sputnikovoj foto-grammetrii vysokoj plotnosti dlya inventarizatsii lesov // Zhurnal ISPRS po fotogrammetrii i dis-tantsionnomu zondirovaniyu. - 2018. - T. 142. -S. 257-267.
12. Franauzer E.E., Strigul N.S., Gatsio-
lis D. Uvelichenie traditsionnoj inventarizatsii lesov i vozdushnogo lazernogo skanirovaniya s po-moshchyu bespilotnyh letatelnyh apparatov i fotogrammetrii dlya monitoring lesov // Distatsionnoe zondirovanie. - 2018. - T. 10. № . 10. - S. 1562.
13. Chernihovsky D.M. Razrabotka, testirova-nie i vnedrenie v proizvodstvo modulya stereoizme-renij PHOTOMOD dlya zadach stereoskopichesko-go dekodirovaniya lesov XV v. / Chernihovsky D.M.,
137
13. Черниховский Д.М. Разработка, тестирование и внедрение в производство модуля стерео-измерений РНОТОМОБ для задач стереоскопического декодирования лесов XV в. / Д.М. Черниховский, В.И. Архипов, В.И. Березин и др. // Мат-лы научно-техн. конф. «От изображения к карте: Цифровые фотограмметрические технологии» (Мексика). - Юкатан, 2015. - С. 35-43.
14. Иглаут Дж. Структура по данным фотограмметрии движения в лесном хозяйстве: Обзор / Дж. Иглаут К. Кабо, С. Пулити и др. // Актуальные доклады по лесному хозяйству. - 2019. -Т. 5. № 3. - С. 155-168.
15. Черниховский Д.М., Любимов А.В., Белов В. А. Оценка возможностей автоматического дешифрирования страт государственной инвентаризации лесов // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. - 2015. -№ 213. - С. 110-129.
16. Хлюстов В.К. Концепция научно-методического сопровождения инвентаризации лесов в XXI в. // Мат-лы Третьей Междун. научно-практ. конф., Новосибирск, 29 ноября-1 декабря 2012 г. -М.: ФГУП «Рослесинфорг», 2013. - С. 28-33.
17. Хлюстов Д.В., Хлюстов В.К. Автоматизация инвентаризации лесных ресурсов с применением технологий дистанционного зондирования Земли / // Мат-лы Третьей Междун. научно-практ. конф., Новосибирск, 29 ноября-1 декабря 2012 г. -М.: ФГУП «Рослесинфорг», 2013. - С. 185-188.
18. Хлюстов В.К., Устинов М.М., Хлюстов Д.В. Многомерные закономерности текущей актуализации таксационных показателей древостоев. Лесотаксационный справочник: учебное пособие. - М.: Изд-во РГАУ-МСХА, 2013. - 141 с.
19. Хлюстов В.К. Комплексная оценка и управление древесными ресурсами: модели - нормативы - технологии. Кн. I. - М.: Изд-во РГАУ-МСХА, 2015. - 399 с.
20. Хлюстов В.К. Комплексная оценка и управление древесными ресурсами: модели - нормативы - технологии. Кн. II. - М.: Изд-во РГАУ-МСХА, 2015. - 448 с.
21. Хлюстов В.К., Лямеборшай С.Х. Научное решение проблем лесного комплекса России: научно-методические рекомендации. -Иркутск: ООО «Мегапринт», 2017. - 164 с.
Критерии авторства
Хлюстов В.К., Юрчук С.А., Хлюстов Д.В., Ганихин А.М. выполнили теоретические исследования, на основании которых провели обобщение и написали рукопись, имеют на статью авторское право и несут ответственность за плагиат. Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликтов интересов Статья поступила в редакцию 05.09.2021 г. Одобрена после рецензирования 15.09.2021 г. Принята к публикации 24.09.2021 г.
Arkhipov V.I., Berezin V.I. i dr. // Nauchno-tehn. konf. «Ot izobrazheniya k karte: Tsifrovye fotogram-metricheskie tehnologii» (Meksika). - Yukatan: 2015. - S. 35-43.
14. Iglaut J. Struktura po dannym foto-grammetrii dvizheniya v lesnom hozyajstve: обзор / Iglaut J., Kabo K., Puliti S. i dr. // Aktualnye doklady po lesnomu hozyajstvu. - 2019. - Т. 5. № . 3. - S. 155-168.
15. Chernihovsky D.M., Lyubimov A.V., Be-lov V.A. Otsenka vozmozhnostej avtomaticheskogo deshifrovaniya strat osudarstvennoj inventarizatsii lesov // Izvestiya Sankt-Peterburgskoj lesoteh-nicheskoj akademii. - 2015. - № . 213. - S. 110-129.
16. Khlyustov V.K. Kontseptsiya nauchno-me-todicheskogo soprovozhdeniya inventarizatsii lesov v XXI v. // Mat-ly 3-j Mezhdunar. nauchno-praktich. konf.; Novosibirsk, 29 noyabrya -1 dekabrya 2012 g. -M.: FGUP «Roslesinforg», 2013. - S. 28-33
17. Khlyustov D.V. Avtomatizatsiya inventarizatsii lesnyh resursov s primeneniem tehnologij distantsionnogo zondirovaniya Zemli / D.V. Khlyustov, V.K. Khlyustov // Mater. 3-j Mezhdunar. nauchno-praktich. konf.; Novosibirsk, 29 noyabrya - 1 dekabrya 2012 g. - M.: FGUP «Roslesinforg», 2013. -С. 185-188.
18. Khlyustov V.K., Ustinov М.М., Khlyustov D.V. Mnogomernye zakonomernosti te-kushchej aktualizatsii taksatsionnyh pokazatelej drevostoev. Lesotaksatsionny spravochnik: ucheb-noe posobie. - M.: RGAU-MSHA im. К.A. Timirya-zeva, 2013. - 141 s.
19. Khlyustov V.K. Kompleksnaya otsenka i upravlenie drevesnymi resursami: modeli-norma-tivy-tehnologii. Kniga I. - M.: RGAU-MSHA, 2015. -399 s. http://elib.timacad.ru/dl/local/233.pdf
20. Khlyustov V.K. Kompleksnaya otsenka i upravlenie drevesnymi resursami: modeli-normati-vy-tehnologii. Kniga II. - M.: RGAU-MSHA, 2015. -448 s. http://elib.timacad.ru/dl/local/234.pdf
21. Khlyustov V.K., Lyameborshaj S.H. Na-uchnoe reshenie problem lesnogo kompleksa Rossii: nauchno-metodicheskie rekomendatsii. - Irkutsk: ООО «Megaprint», 2017. - 164 s.
Criteria of authorship
Khlyustov V.K., Yurchuk S.A., Khlyustov D.V., Ganikhin A.M. carried out theoretical studies, on the basis of which they generalized and wrote the manuscript, have a copyright on the article and are responsible for plagiarism. Conflict of interests:
The authors state that there are no conflicts of interests The article was submitted to the editorial office 05.09.2021 Approved after reviewing 15.09.2021 Accepted for publication 24.09.2021
Хлюстов B.K., Юрчук C.A., Хлюстов Д.В., Ганихин A.M.
Технология комплексной оценки древесных ресурсов методами дистанционного зондирования земли
