CC BY
42
УДК 528.7
ВОЗМОЖНОСТИ БЕСПИЛОТНЫХ АВИАЦИОННЫХ СИСТЕМ
ДЛЯ ТЕМАТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ЛЕСНЫХ СООБЩЕСТВ
Юрий Сергеевич Отмахов
Центральный сибирский ботанический сад СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, ул. Зо-лотодолинская, 101, кандидат биологических наук, младший научный сотрудник лаборатории геосистемных исследований, тел. (383)339-97-63, e-mail: otmachov@mail.ru
Станислав Андреевич Арбузов
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, доцент кафедры физической геодезии и дистанционного зондирования, тел. (383) 361-01-59, e-mail: stan_i_slav84@mail.ru
Дмитрий Владимирович Осинцев
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, студент, тел. (383)361-01-59, e-mail: vren31.94@hotmail.com
Дмитрий Валерьевич Смирнов
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, студент, тел. (383)361-01-59, e-mail: smirnov.pyro@mail.ru
В статье приведены возможные способы комплексного применения беспилотных авиационных систем и наземных исследований для тематического картографирования и оценки состояния лесных сообществ. Изложены результаты полевых геоботанических исследований с использованием беспилотной авиационной системы мультироторного типа.
Ключевые слова: беспилотные авиационные системы (БАС), аэрофотоснимок, геоботаническое картографирование, ортофотоплан, леса.
UNMANNED AIRCRAFT SYSTEMS FOR THEMATIC MAPPING OF FOREST VEGETATION
Yury S. Otmakhov
Central Siberian botanical garden SB RAS, 630090, Russia, Novosibirsk, 101 Zolotodolinskaya St., Ph. D., researcher of the geosystem laboratory, tel. (383)339-97-63, e-mail: otmachov@mail.ru
Stanislav A. Arbuzov
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., Ph. D., associate professor at the Department of physical geodesy and remote sensing, tel. (383)361-01-59, e-mail: stan_i_slav84@mail.ru
Dmitry V. Osintsev
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., student, tel. (383)361-01-59, e-mail: vren31.94@hotmail.com
Dmitry V. Smirnov
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., student, Itel. (383)361-01-59, e-mail: smirnov.pyro@mail.ru
The paper presents possible ways of complex use of unmanned aircraft systems and ground-based studies for thematic mapping and assessment of forest. The results of field geobotanical studies using a multi-rotor unmanned aerial vehicle.
Key words: unmanned aerial vehicle (UAV), aerial images, geobotanical mapping, orthophoto, forest.
Переход на беспилотные технологии - одна из тенденций развития современной науки и техники.
В частности, беспилотные авиационные системы (БАС) все чаще находят применение как инструмент научных исследований [1]. Существует множество примеров использования БАС для мониторинга природных объектов [2, 3]. Главным преимуществом этих систем является оперативность, относительно низкая стоимость и высокое пространственное разрешение получаемых данных.
Для определения возможностей использования БАС при описании лесных растительных сообществ, было проведено обследование одного и того же участка местности наземным и дистанционным методами.
Исследования проводились на территории Бурлинской (Алеусской) боровой ленты в Алтайском крае. В летний период 2016 г. на ключевом полигоне сделано 10 геоботанических описаний вдоль трансекты длиной 550 метров. Полевые исследования проводились маршрутными геоботаническими методами [4]. Описание лесных растительных сообществ проводили на площадках 25 х 25 м, при этом учитывали обилие видов, выявляли флористический состав, определяли тип сообщества и т. п. Классификация растительности выполнена на основе доминантного подхода [5].
Одновременно с наземными исследованиями при помощи БАС мультиро-торного типа DJI Phantom 3 Professional выполнялась аэрофотосъемка трансект с различных высот (от 70 до 300 метров от точки старта) Для съемки применялась штатная RGB камера с фокусным расстоянием 4 миллиметра и разрешением матрицы 3000 х 4000 пикселей. В качестве автопилота использовалось приложение Pix4D сарШге. Обработка материалов выполнялась в программном продукте Photoscan.
При использовании камер, снимающих в видимом диапазоне спектра наиболее эффективным методом обработки является визуальное дешифрирование, которое широко применяется (часто является основным методом) при анализе материалов аэро- и космических съемок.
В результате обработки цифровых снимков с БАС, была получена цифровая модель рельефа и ортофотоплан, по которому выполнялось визуальное дешифрирование площадок, заложенных при полевом обследовании.
Бурлинский ленточный бор относится к бореальной группе ленточных боров Западно-Сибирской равнины. Основной тип растительности на ключевом полигоне - лесной, который представлен остепненными, травянисто-кустар-
ничковыми, травянистыми сосновыми, березово-сосновыми и березовыми лесами (таблица).
Таблица
Характеристика растительных сообществ ключевого полигона
Тип растительных сообществ (число описаний) Характеристика по данным полевых исследований Параметры, полученные по данным ДЗЗ
Березовые вейни-ково-осоковые и разнотравно-осоковые леса (3) Древостой представлен Betula pubescens Ehrh., иногда Populus tremula (Pall.) A. K. Skvortsov. В подлеске часто встречаются Sorbus sibirica Hedl. и Ribes nigrum L. Травянистый ярус (проективное покрытие 40-65 %) образован Filipendula ulmaria (L.) Maxim., Humulus lupulus L., Rubus saxatilis L., Pleurospermum uralense Hoffm. 4-10 деревьев/314 м2, проективное покрытие 10-60 %
Сосновые и бере-зово-сосновые коротконожко-вейниковые леса (2) Древесный ярус представлен Betula pendula Roth и Pinus sylvestris L. Сомкнутость 65-70 %, возобновление невелико, менее 5 %. Кустарниковый ярус(Rosa majalis Herrm., Caragana arborescens Lam.) слабо развит (до 10-15 %) 8-9 деревьев/314 м2, проективное покрытие 50-60 %
Сосновые разнотравные (3) Сосновые леса (проективное покрытие 50-60 %) с сухим лишайниковым покровом (Cladonia arbuscula (Wallr.) Flot., Cladonia furcata (Huds.) Schrad. Cladonia stellaris (Opiz) Pouzar et Vezda) и редким (до 5 %) остепнен-ным травостоем (Koeleria glauca (Spreng.) DC., Pulsatilla patens (L.) Mill., Veronica incana L.) Ве 6-9 деревьев/314 м2, проективное покрытие 20-30 %
Березовые осоковые леса (2) Основной яру с представлен сомкнутым древостоем (Betulapubescens Ehrh. более 75 %) Возобновление 5-15 %. Кустарниковый ярус (Padus avium Mill.) выражен слабо (до 10 %). Травяной ярус (60-75 %) представлен Carex vesicaria L., Carex lasiocarpa Ehrh, Filipendula ulmaria (L.) Maxim. 15-17 деревьев/314 м2, проективное покрытие 97-98 %
По данным полевых исследований проективное покрытие древесного яруса несколько завышено на 5-30 % в трех типах, и занижено в березовых осоковых лесах. Значение случайной погрешности соответствует вероятности Р = 0,95.
На основе построенного ортофотоплана (рисунок) выполнена визуальная оценка возможности распознавания типов растительности. При этом выявлена высокая надежность дешифрирования и выделения практически всех типов на ключевом полигоне.
Рис. Ортофотоплан с расположенными площадками.
Примеры площадок (диаметр 20 м) с описаниями растительных сообществ:
1 - сосновые разнотравные; 2 - березовые осоковые леса; 3 - березовые вейнико-во-осоковые и разнотравно-осоковые леса
В заключение следует отметить, что применение беспилотных авиационных систем при изучении растительности лесов позволяет получить дополнительный материал для определения статистической значимости как абиотических, так и биотических факторов среды.
Проведенные исследования показывают возможности высокоточного определения проективного покрытия древостоя, и определение породного состава. Выделение типов растительных сообществ лесов и их структуры возможно только при камеральной обработке геоботанических описаний, полученных маршрутным методом, а дистанционное зондирование с помощью БАС позволяет получить и выявить пространственную структуру растительности, а также получить дополнительные ценотические параметры.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Барталев С. А., Исаев А. С., Лупян Е. А. Современные приоритеты развития мониторинга бореальных экосистем по данным спутниковых наблюдений // Сибирский экологический журнал. - 2005. - № 6. - С. 1039-1054.
2. Зверев А. Т., Фисенко Е. В., Горохова И. Н. Изучение почвенно-растительного покрова городских экосистем по материалам с беспилотного летательного аппарата и космическим снимкам высокого разрешения. // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. - 2014. -№ 3. - С. 52-56.
3. Faixova Chalachanova J., Duraciova R., Papco J., Jakus R., Blazenec M. Integration of Heterogeneous Data in the Support of the Forest Protection: Structural Concept. In: Ivan I., Singleton A., Horak J., Inspektor T. (eds) The Rise of Big Spatial Data. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. - Springer, 2017. - P. 387-405.
4. Полевая геоботаника. - М. ; Л., 1964. - Т. III. - 530 с.
5. Александрова В. Д. Классификация растительности. Обзор принципов классификации и классификационных систем в различных геоботанических школах. - Л. : Наука, 1969. -275 с.
© Ю. С. Отмахов, С. А. Арбузов, Д. В. Осинцев, Д. В. Смирнов, 2017
