CC BY
11
УДК 630*53
Хвойные бореальной зоны. 2021. Т. XXXIX, № 3. С. 203-211
ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФОТОПАНОРАМ КАРТОГРАФИЧЕСКИХ ВЕБ-СЕРВИСОВ В ЗАДАЧАХ ТАКСАЦИИ ГОРОДСКОГО ОЗЕЛЕНЕНИЯ
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
В статье представлены общие методические подходы по определению качественных таксационных характеристик деревьев и насаждений в озеленении городских улиц на основе материалов сферической фотопанорамной съемки, размещенных для свободного использования на платформах картографических веб-сервисов. Приводится сравнительный анализ функционала картографических веб-сервисов на предмет пригодности использования фотопанорам для задач таксации уличного озеленения. Обоснована возможность определения видовой принадлежности древесных растений, их возрастного и жизненного состояния, наличия дефектов кроны и ствола, структурных, ландшафтно-декоративных и других характеристик насаждений. Приводятся диапазоны возможного применения фотопанорамной съемки для оценки таксационных показателей, объективность получаемых оценок, а также возникающие при этом проблемы. Дан общий взгляд по направлениям перспективного развития методов и технологий наземных дистанционных съемок в области таксации и инвентаризации городских насаждений.
Ключевые слова: методы таксации, городские насаждения, картографические веб-сервисы, сферические фотопанорамы, наземные дистанционные съемки, анализ фотоизображений.
Conifers of the boreal area. 2021, Vol. XXXIX, No. 3, P. 203-211
POSSIBILITIES OF USING MAP WEB SERVICESPHOTOPANORAMAS IN THE TASKS OF URBAN GARDENING TAXATION
E. V. Somov1, S. L. Shevelyov2
1Pacific National University 136, Tihookeanskaya Str., Khabarovsk, 680035, Russian Federation 2Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation
The article presents general methodological approaches for determining the qualitative taxational characteristics of trees and plantings in the landscaping of city streets on the basis of spherical photopanorama survey materials placed for free use on the platforms of cartographic web services. The article presents a comparative analysis of the functionality of cartographic web services to determine the suitability of photopanoramas for the tasks of street gardening taxation. The possibility of determining the species of woody plants, their age and life status, the presence of defects in the crown and trunk, structural, landscape-decorative and other characteristics of plantings is justified. The ranges of possible use of photopanorama shooting for the assessment of taxation indicators, the objectivity of the estimates obtained, as well as the problems that arise in this case are given. A general view is given on the directions of promising development of methods and technologies of ground-based remote surveys in the field of taxation and inventory of urban plantings.
Keywords: methods of taxation, urban plantings, map web services, spherical photo panoramas, ground remote surveys, photo image analysis.
ВВЕДЕНИЕ
Широкое распространение картографических веб-сервисов и предоставляемый ими функционал позволяют рассматривать данный инструмент в качестве возможного источника и способа получения информации о городском озеленении. Наиболее содержательным для задач таксационной оценки зеленых насаждений является модуль уличных фотопанорам,
представляющий собой веб-плеер для доступа и управления материалами сферической фотопанорамной съемки улиц крупных городов с окружающей обстановкой, включающей наряду с прочим и зеленые насаждения.
Возможность использования фото- и видеоизображений для таксации городских насаждений показана довольно давно [2]. Данный подход в применении
к объектам городской среды имеет ряд значительных преимуществ по сравнению с классической инструментальной таксацией, прежде всего в силу получения единомоментного цифрового отпечатка объекта исследования, что дает возможность изучения комплекса таксационных показателей кроны и ствола деревьев и насаждений, в том числе трудно определяемых таксационными приборами, в сочетании с высокой производительностью полевых работ и автоматизацией камеральной обработки данных. С развитием цифровых технологий, особенно в части увеличения разрешения цифровых фотоснимков, технических возможностей съемочной аппаратуры, развития и совершенствования программного обеспечения, увеличения компьютерных мощностей по обработке информации, появления новых интернет-сервисов и открытых баз пространственных данных значение дистанционных съемок значительно повышается и вероятно будет только возрастать.
Работы, имеющиеся в настоящее время в области применения фотопанорам картографических веб-сервисов, показывают эффективность их использования для предварительных оценок насаждений улиц в ходе научных исследований в области городского озеленения (на примере платформы Google) [10-12 и др.]. Есть мнения о возможности использования фотопанорам в целях инвентаризации городских насаждений (на примере платформы Яндекс) [6; 16].
Данная работа имеет целью показать дополнительные возможности и методические подходы по использованию фотопанорам картографических веб-сервисов для таксации городских насаждений, диапазоны возможного их применения для оценки различных таксационных показателей, объективность получаемых оценок, а также возникающие при этом проблемы.
ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ
ИССЛЕДОВАНИЙ
Возможность использования сферических фотопанорам улиц в масштабах городских территорий для Российской Федерации в настоящее время предоставляют два картографических веб-сервиса: GoogleStreetView (США) и Яндекс .Панорамы (Россия). Сравнительный обзор параметров и особенностей функционала данных веб-сервисов в применении к задачам таксации городских насаждений приведен в табл. 1.
Под частотой съемки фотопанорам в данной работе понимается среднее количество фотопанорам, приходящееся на один километр дороги. Для определения данного показателя были выбраны 30 тестовых участков дорог из числа главных улиц, магистралей и улиц местного значения в различных районах г. Хабаровска длиной от 0,3 до 2,8 км, на которых подсчитывалось количество имеющихся фотопанорам раздельно для веб-сервисов GoogleStreetView и Яндекс.Панорамы. Участки улиц подбирались таким образом, чтобы начало и конец отрезков на фотопанорамах обоих веб-сервисов приблизительно совпадали. Частота съемки определялась раздельно для каждого периода съемки как отношение количества фотопанорам на участке улицы к длине данного участка улицы. Частота съем-
ки для веб-сервиса рассчитывалась как среднеарифметическое от частоты съемки всех участков улиц в пределах периода съемки.
Под количеством уровней масштабирования фотопанорам понимается число ступеней масштаба изображения при зуммировании. Данный параметр определялся подсчетом ступеней масштаба на фотопанорамах тестовых участков дорог с последующим определением среднеарифметического значения для всех участков. По причине отсутствия существенных различий в количестве уровней масштабирования для различных периодов съемки расчет производился только для всего веб-сервиса.
В целях применения независимого инструментария длина участков улиц, а также другие расстояния на местности определялись с использованием опции измерения длины, предлагаемой веб-сервисом Публичная кадастровая карта (Росреестр).
Сравнительный анализ возможностей и параметров фотопанорам картографических веб-сервисов, а также опыт их использования в таксационных исследованиях озеленения улиц (в условиях г. Хабаровска) с 2015 г., показывает значительные преимущества GoogleStreetView по сравнению с Яндекс.Панорамами для реализации задач таксации городского озеленения по следующим основным позициям:
- абсолютное преобладание плотности покрытия улично-дорожной сети фотопанорамами, позволяющее проводить таксационные исследования практически на всех улицах и дорогах города;
- в пять раз большая частота съемки (количество панорам на 1 км дороги), что дает возможность производить более тщательные обследования, исключая пропуски целевых насаждений, с возможностью осмотра объектов исследования с различных ракурсов.
Среди преимуществ Яндекс.Панорам по сравнению GoogleStreetView следует отметить:
- в два раза большее количество уровней масштабирования фотоизображений, что в некоторых случаях дает возможность оценки растений на большем расстоянии и с большей детализацией;
- наличие панорам для трех периодов съемки: 2010, 2015 и 2017 гг., что позволяет осуществлять анализ изменений параметров уличного озеленения в большем временном диапазоне и в другие периоды времени.
Учитывая достоинства и недостатки рассматриваемых веб-сервисов, в качестве основной геоинформационной платформы в целях таксационной оценки насаждений улиц на основе сферических фотопанорам рекомендуется использовать веб-сервис GoogleStreetView с привлечением в отдельных случаях изображений Яндекс. Панорам в качестве дополнения (для уточнения информации при попадании целевых насаждений на фотопанорамах Google в зоны недостаточной видимости; при потребности в большем количестве уровней масштабирования фотопанорам для большей детализации изображений; при необходимости таксационной оценки насаждений во временных периодах, не представленных в GoogleStreetView).
Таблица 1
Характеристика картографических веб-сервисов GoogleStreetView и Яндекс.Панорамы (для г. Хабаровска)
Период съемки Частота съемки, панорам/км Количество уровней масштабирования
Google Street View
2013 103 5
2017 104
Преимущества:
- большая плотность покрытия фотопанорамами городской территории - съемка производится практически на всех
улицах и проездах, доступных для свободного передвижения (рис. 1);
- высокое качество фотоизображений с естественными оттенками цвета;
- по некоторым главным улицам и широким магистралям есть двусторонние фотопанорамы (по обеим сторонам проезжей части), что сокращает расстояние до оцениваемых насаждений и увеличивает качество таксации.
Недостатки:
- панорамы доступны только для двух периодов съемки: 2013 и 2017 гг.;
- плотность покрытия улиц панорамами 2013 г. меньше, чем панорамами 2017 г.;
- небольшое число уровней масштабирования, что создает некоторые ограничения в возможностях зуммирования панорам;
- в некоторых случаях происходит самопроизвольное изменение даты съемки при перемещении вдоль улицы (например, при переходе на отрезок магистрали с наличием панорам с более ранним периодом съемки), что приводит к необходимости отслеживать дату съемки панорам в процессе исследовательских работ_
Яндекс. Панорамы
2010 18
2015 21 10-11
2017 23
Преимущества:
- доступны панорамы для трех периодов съемки: 2010, 2015 и 2017 гг.;
- значительное число уровней масштабирования, что позволяет изменять видимый масштаб объектов при зуммиро-вании в большем диапазоне и с большим числом градаций.
Недостатки:
- небольшая плотность покрытия фотопанорамами улично-дорожной сети - съемка производится преимущественно на главных улицах с заметным приоритетом для центральной части города, а также на магистральных дорогах; практически полное отсутствие съемки на улицах в районах индивидуальной жилой застройки (рис. 1);
- фотопанорамы представлены для каждого периода съемки не по всем маршрутам схемы Яндекс. Панорам (для отдельных улиц отсутствуют панорамы 2017 или 2015, или 2010 гг., для некоторых дорог есть в наличии только панорамы 2010 г.; наиболее представлены материалы съемки 2015 г.);
- неестественные оттенки цвета на фотопанорамах (по-видимому, в результате фотокоррекции первичных изображений), что может оказывать влияние на надежность оценок некоторых качественных характеристик растений;
- в отдельных случаях происходит самопроизвольное изменение даты съемки при перемещении вдоль улицы (например, при переходе на отрезок магистрали с наличием панорам с более ранним периодом съемки), что приводит к необходимости отслеживать дату съемки панорам в процессе исследовательских работ_
Примечание: преимущества и недостатки веб-сервисов приведены в приложении к задачам таксации городского озеленения.
Рис. 1. Плотность покрытия фотопанорамами улиц г. Хабаровска на веб-сервисах GoogleStreetView (слева) и Яндекс.Панорамы (справа):
а - центральная часть города; б - периферийные территории (на примере северной части города)
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Как предлагалось ранее [12], таксационная оценка насаждений улиц на основе материалов наземной фотопанорамной съемки, размещенных на картографических веб-сервисах, может осуществляться главным образом в целях предварительного обследования городских насаждений с последующим планированием и проведением детальной таксации в рамках научно-исследовательских работ.
При определении большинства таксационных характеристик на основе фотопанорам основными лимитирующими факторами являются разрешение фотоизображений и расстояние до таксируемого объекта. Для разных видов (родов) растений можно выделить диапазоны расстояний, на которых возможно достаточно надежное определение искомых таксационных показателей с учетом различного разрешения фотосъемки. При значительных расстояниях до объекта таксации следует говорить не просто об определении по фотопанорамам таксационных характеристик, а уже о дешифрировании наземных фотоизображений и, как следствие, о необходимости определения и изучения дешиф-ровочных признаков для отдельных видов растений и таксационных параметров. Качество оценок и их надежность при данном типе дешифрирования в значительной степени зависит от тренированности и опыта дешифровщика, а также от индивидуальных особенностей его зрительного аппарата.
Существенное влияние на пригодность конкретных фотопанорамных изображений для таксации насаждений также оказывает направление съемки относительно сторон света в сочетании с датой и временем съемки, а также погодными условиями, поскольку эти факторы являются определяющими в процессе формирования характера освещенности кроны.
Видовая принадлежность
Вид растений на основе фотопанорам картографических веб-сервисов может быть определен не всегда. Достаточно надежные оценки в большинстве случаев
возможны при определении рода. Вид в процессе предварительного обследования может быть принят ориентировочно, в том числе с учетом наибольшего распространения растений определенного вида в данном географическом районе, а также по ряду косвенных признаков. Затем, в ходе детальной таксации, осуществляется проверка и, при необходимости, корректировка данных о видовой принадлежности путем непосредственного визуального осмотра растений, оценки материалов целевой фотосъемки с близкого расстояния или, в отдельных случаях, при лабораторном изучении собранных гербарных образцов. Иногда вид растения можно определить сразу и точно в ходе предварительного обследования по фотопанорамам при наличии характерных видовых признаков (например, окраска и текстура коры черемухи Маака). Кроме того, в районах индивидуальной жилой застройки с преобладанием узких улиц расстояние до объекта съемки, как правило, бывает небольшим, а иногда и совсем близким, что дает возможность различать форму, а в некоторых случаях отдельные детали морфологического строения листьев, и определять вид.
Видовая или родовая принадлежность растений при использовании фотопанорам определяется на основе следующих морфологических признаков: габитус растений, форма и архитектоника кроны, форма ветвей и характер ветвления, форма листьев и цветовые оттенки листвы, мозаика листового покрова поверхности кроны, окраска и текстура коры ствола и ветвей и др.
На небольших расстояниях до объекта таксации определение рода (вида) растений, как правило, не вызывает затруднений (рис. 2, а). По мере увеличения расстояния для определения родовой принадлежности необходимо задействовать несколько морфологических признаков (рис. 2, б), а в случаях значительных расстояний следует говорить о необходимости дешифрирования фотопанорам на основе комплекса морфологических характеристик (рис. 2, в).
б
а
в
Рис. 2. Оценка возможности определения рода (вида) растений на фотопанорамах GoogleStreetView на примере одного дерева дуба монгольского (ул. Богдана Хмельницкого, г. Хабаровск) в зависимости от расстояния до объекта таксации: а - 3-5 м; б - 10-15 м; в - 20-25 м
Критические значения расстояний, при которых идентификация родовой принадлежности становится невозможной, при прочих равных условиях для различных древесных пород различны, однако на расстояниях свыше 50 м надежное определение рода затруднительно даже для хвойных пород.
Возрастная группа
Определение возраста деревьев в городских насаждениях даже при детальных таксационных исследованиях является проблемой ввиду невозможности или значительных ограничений по использованию возрастного бура. Архивные данные о дате создания насаждений и о возрасте использованного при этом посадочного материала зачастую отсутствуют, а говорить о спиливании деревьев для определения возраста в городском озеленении не приходится. В ходе предварительных обследований неплохим выходом из ситуации может быть определение не календарного возраста, а условной возрастной группы. За основу при выделении таких групп может быть принята классификация возрастных состояний, предложенная Т. А. Работновым (1950) [15] с опорой на критерии для определения возрастных состояний древесных растений [4]. Понятно, что, используя фотоизображения, определить возрастное состояние растения можно лишь с известной степенью условности, однако на этапе предварительного обследования насаждений этого может быть вполне достаточно, учитывая последующую проверку и корректировку результатов в ходе детальной таксации.
Как вариант, для ориентировочного распределения насаждений по возрастным категориям в ходе сбора первичных данных о насаждениях изучаемой древесной породы, можно использовать равномерно распределенные интервалы возрастных групп, например: молодые, средневозрастные, взрослые, старые, выделяемых условно по морфологическим признакам стадий развития данного вида. Также могут быть использованы численные диапазоны возраста насаждений, определяемые ориентировочно посредством глазомерной оценки, например: до 15 лет, 15-25 лет, 25-45 лет, 45-60 лет и старше 60 лет.
Состояние насаждений
Жизненное и санитарное состояния насаждений определяются по степени повреждения кроны и ствола деревьев [1; 7; 8]. Для шкалы, предложенной В. А. Алексеевым [1], включающей пять категорий состояния, в качестве главных диагностических признаков, определяемых по фотопанорамам, могут быть выделены: степень снижения густоты кроны, доля мертвых и (или) усыхающих ветвей (рис. 3). Степень повреждения поверхности листьев (хвои), выраженная в изменении типичной окраски, определяется надежно только на близких расстояниях или при наличии значительных повреждений, приводящих к смене общего цветового фона кроны или значительной ее части, и поэтому может использоваться только в качестве дополнительного признака при определении состояния деревьев по фотопанорамам. В ходе оценивания в качестве контрольного экземпляра категории «Здоровое» обычно принимается дерево, произрастающее в условиях, приближенных к естественной среде обитания, например в лесопарковой зоне или пригороде (рис. 3, а).
Для укрупненных оценок может быть также использована шкала, подразделяющая насаждения на три категории состояния [5], в зависимости от степени угрозы для жизни дерева из-за имеющихся повреждений.
Структура насаждений
Структура городских насаждений формируется прежде всего типом посадки (одиночная, групповая, рядовая и др.), количеством особей в насаждении и их взаимным расположением относительно друг друга. Перечисленные составляющие структурной организации идентифицируются на фотопанорамах вполне однозначно. Ограничения в анализе структуры могут возникать ввиду особенностей городской планировки, например на широких улицах при значительных расстояниях от места съемки до объекта таксации, в случаях густых посадок, в том числе с кустарниковым ярусом, отличительные признаки, определяющие структуру насаждений, могут просматриваться с затруднением или не выявляться совсем.
а б в г
Рис. 3. Различные категории жизненного состояния деревьев [1] на фотопанорамах GoogleStreetView, г. Хабаровск (на примере лиственницы даурской): а - здоровое (Воронежское шоссе); б - ослабленное (пер. Выборный); в - сильно ослабленное (ул. Слесарная); г - отмирающее (ул. Морская)
Дефекты и повреждения деревьев
Дефекты и повреждения кроны и ствола, возникающие в процессе роста и развития деревьев в городских условиях, различаются по своим размерам, оптическим свойствам и расположению на дереве относительно направления съемки, что определяет возможность их распознавания на фотоизображениях (табл. 2).
Некоторые из них (суховершинность, наклон ствола и др.) определяются надежно в большинстве случаев ввиду однозначности своего наличия на фотопанорамах, слабо зависящего от ракурса съемки, или при использовании в процессе таксации нескольких фотоизображений, выполненных с разных ракурсов. Другие, в силу как правило небольших размеров и потому легко скрывающихся при смене направления съемки, имеется возможность определить только с близкого расстояния при условии их расположения в поле зрения съемочной системы (сухие скелетные ветви, су-хобочины и др.); использование нескольких фотопанорам, созданных с разных сторон относительно дерева, в таких случаях может помочь, но не всегда. Третьи, имеющие малые размеры или расположенные в кроне, как правило не определяются даже с близких расстояний (повреждения насекомыми вредителями или проявления заболеваний).
Ландшафтно-декоративные свойства
Ландшафтно-декоративные свойства насаждений определяются габитусом, формой, архитектоникой, окраской, текстурой и другими морфологическими признаками растений и их частей, которые достаточно хорошо определяются по фотопанорамам и могут быть изучаемы в рамках исследований характеристик древесных растений различных видов в условиях городской среды. В этой связи довольно интересным вопросом является морфологическая изменчивость декоративных признаков отдельных видов растений. Озеленительные посадки, производимые населением в разное время и зачастую стихийно на городской территории, с использованием посадочного материала, привезенного из леса или приобретенного в различных питомниках, могут служить источником для выявления декоративных форм растений, имеющих отличительные особенности природного или искусственного происхождения в целях дальнейшего их разведения, внедрения в зеленое строительство или ис-
пользования для декоративной селекции. Фотопанорамы картографических веб-сервисов могут использоваться в качестве дополнительного средства выявления растений, имеющих значительные отличия в морфологических признаках, представляющих ланд-шафтно-декоративный интерес (рис. 4), а также определения мест их произрастания на городской территории.
Отдельного рассмотрения также заслуживает вопрос изучения композиций древесных растений. Разработка вариантов декоративных композиций для использования в ландшафтном проектировании осуществляется посредством поиска гармоничных сочетаний древесных и кустарниковых растений, а также выявлением их неудачных сочетаний. В настоящее время эта работа часто выполняется путем компьютерного моделирования на основе цифровых изображений растений из собственных архивов ландшафтных архитекторов, а чаще - заимствованных в сети интернет (фотографии растений в ботанических садах, дендрариях, на участках ландшафтно-архитектурных объектов, в естественных условиях произрастания и др.). Существенным дополнением к таким материалам, могут быть данные фотопанорам картографических веб-сервисов (рис. 5), имеющих следующее преимущество: композиции являются не идеализированными моделями, а естественными сочетаниями форм, размеров, архитектоники, текстуры и цветовых оттенков растений, произрастающих в реальных условиях городской среды и взаимного влияния друг на друга.
В виду стихийного характера формирования таких сочетаний в озеленении улиц отдельный целенаправленный поиск и оценка подобных композиций, по-видимому, нецелесообразны, однако осуществляемые попутно в ходе основных работ по изучению различных видов растений в городской среде вполне могут быть реализованы, в том числе с созданием по итогу цифрового альбома (атласа) ландшафтных декоративных композиций.
Собранные в условиях различных географических районов и содержащие варианты сочетаний различных древесных и кустарниковых пород такие материалы могли бы стать хорошим подспорьем в работе ландшафтных дизайнеров и архитекторов.
Таблица 2
Возможность определения дефектов и повреждений кроны и ствола деревьев на основе фотопанорам GoogleStreetView
Определяются надежно в большинстве случаев Определяются на близком расстоянии при расположении на стороне съемки Не определяются или определяются редко при случайном стечении благоприятных факторов
дефекты развития и повреждения кроны
суховершинность, безвершинность, многовершинность, асимметрия кроны сухие ветви, обломы ветвей повреждения листьев (хвои) насекомыми-вредителями, заболевания листьев
дефекты развития и повреждения ствола
наклон, кривизна, многоствольность сухобочины, дупла, морозобойные трещины, механические повреждения повреждения ствола насекомыми-вредителями, болезни ствола
Рис. 4. Изменчивость окраски и текстуры коры березы даурской [3; 9; 13; 14] в средневозрастном генеративном возрастном состоянии (фотопанорамы GoogleStreetView, г. Хабаровск):
а - серая с серовато-розовыми пятнами, лохматая (ул. Одесская); б - черновато-серая, крупногребнистая (ул. Речная); в - буровато-серая, гребнистая (ул. Маяковского); г - темно-серая, гребнистая (ул. Овражная)
Рис. 5. Декоративные композиции древесных растений на фотопанорамах GoogleStreetView (г. Хабаровск): а - береза плосколистная и лиственница даурская (пл. Мира); б - орех маньчжурский и липа амурская (пер. Ломоносова)
Организационно-технологические условия В процессе предварительного обследования городского озеленения как правило бывает необходимо получить не только первичные таксационные оценки насаждений, но и выявить организационно-технологические условия на месте их произрастания, влияющие на принятие решения о включении насаждений в план эксперимента и выбор методов последующей детальной таксации. Например, для планирования работ по таксационным измерениям важно иметь сведения о доступности насаждений (наличие ограды, возможность пройти на огороженную территорию, наличие препятствующих измерениям зарос-
лей кустарника, строительных материалов и пр.). Случаи отсутствия непосредственного доступа для таксационных измерений иногда не исключают возможности произвести фотограмметрическую съемку на расстоянии для определения требуемых параметров. Эти и другие условия могут быть оценены по фотопанорамам веб-сервисов в ходе предварительного обследования.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Предложенные методические подходы дают возможность на основе материалов фотопанорамной съемки картографических веб-сервисов определять
б
г
а
в
б
а
качественные таксационные характеристики древесных растений и насаждений в составе озеленения улиц в рамках предварительных обследований на городской территории. Лимитирующими факторами для таксационных оценок на основе фотопанорам являются:
- особенности технологии производства фотопанорамной съемки и функционала веб-плеера для просмотра фотопанорам, определяющие: количество, разрешение и качество фотоизображений; количество уровней масштабирования фотоизображений; направление съемки; характер освещенности кроны в различные моменты съемки; расстояние от места съемки до объекта таксации;
- морфологические характеристики, оптические свойства таксируемых объектов и расположение их относительно направления съемки;
- густота и ярусность насаждений, степень сомкнутости крон, влияющие на доступность для визуальной оценки отдельных растений и их групп;
- особенности городской планировки и застройки, определяющие ширину улиц, дорог и проездов, высоту зданий, влияющих на расстояние до объекта таксации и на режим освещенности озелененных территорий;
- навыки, опыт работы, индивидуальные особенности зрительного аппарата и аналитические способности дешифровщика изображений наземной дистанционной съемки.
Использование фотопанорам картографических веб-сервисов, в том виде, как они есть, в целях инвентаризации городских насаждений на наш взгляд нецелесообразно и вряд ли возможно по причине несоответствия задач производственного процесса и созданных для других целей фотоматериалов, имеющих ограничения по дате и качеству съемки, разрешению фотоизображений, степени охвата городской территории, возможности определения размерных параметров. Однако данный информационный ресурс, кроме применения для научных изысканий, может быть использован, как виртуальный вспомогательный полигон для разработки методов и технологий наземной дистанционной таксации, в том числе в целях инвентаризации городских насаждений, по следующим направлениям:
- определение оптимальных значений параметров наземной дистанционной съемки и разрешения фотоизображений для обеспечения достаточно надежных оценок таксационных показателей насаждений, в том числе с учетом видовых морфологических различий;
- определение и изучение дешифровочных признаков для визуального и программного дешифрирования материалов наземной дистанционной съемки, в том числе с применением методов автоматических классификаций растровых изображений и технологий компьютерного распознавания образов;
- разработка эффективных технологических схем осуществления наземных дистанционных съемок для различных параметров градостроительной планировки, структуры озеленения ландшафтных объектов, площади озелененных территорий и габаритных размеров растений;
- разработка конструкций наземных съемочных систем и мобильных платформ-носителей с использованием современных достижений в области фотограмметрии, геопозиционирования, дистанционного управления и передачи данных, учитывающих комплекс условий городской среды.
Стоит отметить, что указанные в статье недостатки веб-сервиса Яндекс.Панорамы для задач данного исследования заключаются главным образом в меньшем объеме предоставляемых материалов. В связи с этим авторы выражают надежду на будущее развитие отечественного веб-сервиса, в настоящее время не уступающего по своим технологическим возможностям, но по каким-то причинам предоставляющего меньше опций и объемов данных, нежели зарубежные аналоги. Данный ресурс можно было бы использовать шире не только в личных целях граждан, но и в задачах научных изысканий, общественного управления и городского хозяйства.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЕ ССЫЛКИ
1. Алексеев В. А. Диагностика жизненного состояния деревьев и древостоев // Лесоведение. 1989. № 4. С. 51-57.
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. Ворошилов В. Н. Определитель растений советского Дальнего Востока. М., 1982. 672 с.
4. Диагнозы и ключи возрастных состояний лесных растений. Деревья и кустарники / А. А. Чистякова [и др.]. Ч. 1. М., 1989. 102 с.
5. Методика инвентаризации городских зеленых насаждений // Минстрой России. М., 1997. 12 с.
6. Муллаярова П. И. О модернизации существующей методики инвентаризации зеленых насаждений с учетом современных достижений аэрокосмических исследований и ГИС-технологий // Вестник СГУГиТ. 2018. Т. 23. № 1. С. 132-141.
7. Об утверждении Правил санитарной безопасности в лесах : постановление Правительства РФ от 09.12.2020 N 2047 // КонсультантПлюс : справ. правовая система. Доступ из локальной сети Б-ки Тихооке-ан. гос. ун-та.
8. Общесоюзные нормативы для таксации лесов /
B. В. Загреев [и др.]. М., 1992. 495 с.
9. Определитель растений Приморья и Приамурья / Д. П. Воробьев [и др.]. М. ; Л., 1966. 491 с.
10. 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.
11. 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.
C. 205-208.
12. Сомов Е. В., Шевелев С. Л. Программно-аппаратный комплекс и методика сбора первичных
данных о городских насаждениях на основе картографических веб-сервисов, мобильных устройств и приложений // Хвойные бореальной зоны. 2021. № 1. С. 22-29.
13. Сосудистые растения советского Дальнего Востока. Т. 8. СПб., 1996. 383 с.
14. Федоров А. А., Кирпичников М. Э., Артюшен-ко З. Т. Атлас по описательной морфологии высших растений. Стебель и корень. М. ; Л., 1962. 352 с.
15. Ценопопуляции растений (основные понятия и структура) / О. В. Смирнова [и др.]. М., 1976. 217 с.
16. Цифровое картографическое обеспечение для управления городскими зелеными насаждениями / О. Н. Николаева [и др.] // Вестник СГУГиТ. 2019. Т. 24. № 4. С. 132-141.
REFERENCES
1. Alekseev V. A. Diagnostics of the vital state of trees and stands of trees // Forest science. 1989. № 4. P. 51-57.
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. Voroshilov V. N. Plant determinant of the Soviet Far East. Moscow, 1982. 672 p.
4. Diagnoses and keys of age-related conditions of forest plants. Trees and shrubs / A. A. Chistyakova [et al.]. Ch. 1. Moscow, 1989. 102 p.
5. Methodology of inventory of urban green plantings // Minstroy of Russia. Moscow, 1997. 12 p.
6. Mullayarova P. I. On the modernization of the existing methods of inventory of green plantings taking into account modern achievements of aerospace research and GIS technologies // Vestnik of SSUGT. 2018. Vol. 23. № 1. P. 132-141.
7. On the approval of the Rules of sanitary safety in forests: decree of the Government of the Russian Federation of 09.12.2020 N 2047 // ConsultantPlus: legal reference system. Access from the local network of library of Pacific National University.
8. All-Union standards for forest taxation / V. V. Zag-reev [et al.]. Moscow, 1992. 495 p.
9. Determinant of plants of Primorsky region and Amur region / D. P. Vorobyov [et al.]. Moscow ; Leningrad, 1966. 491 p.
10. 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.
11. 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.
12. Somov E. V., Shevelyov S. L. Software and hardware complex and methodology for collecting primary data on urban plantings based on cartographic web services, mobile devices and applications // Conifers of the boreal area. 2021. № 1. P. 22-29.
13. Vascular plants of the Soviet Far East. Vol. 8. St. Petersburg, 1996. 383 p.
14. Fedorov A. A., Kirpichnikov M. E., Artyushen-ko Z. T. Atlas on descriptive morphology of higher plants. Stem and root. Moscow ; Leningrad, 1962. 352 p.
15. Coenopopulations of plants (basic concepts and structure) / O. V. Smirnova [et al.]. Moscow, 1976. 217 p.
16. Digital cartographic support for the management of urban green plantings / O. N. Nikolaeva [et al.] // Vestnik of SSUGT. 2019. Vol. 24. № 4. P. 132-141.
© Сомов Е. В., Шевелев С. Л., 2021
Поступила в редакцию 17.03.2021 Принята к печати 19.07.2021
