Использование беспилотного летательного аппарата для оценки процесса формирования молодняков на вырубках

Автор: Ольхин Ю.В., Гаврилова О.И., Грязькин А.В.

Журнал: Resources and Technology @rt-petrsu

Статья в выпуске: 3 т.20, 2023 года.

Бесплатный доступ

Представлены материалы по использованию беспилотного летательного аппарата для оценки состояния молодняков на вырубках с оставленными куртинами семенных деревьев. Для получения аэрофотоснимков применялся беспилотный авиационный комплекс самолётного типа. Аэрофотосъёмка проводилась в видимом диапазоне (RGB) и видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (RED, REG, GRE, NIR). Пространственное разрешение в видимом диапазоне составило менее 5 см, в видимом и ближнем инфракрасном - 19 см. Использование беспилотного летательного аппарата и мультиспектральных снимков позволило оценить состояние и структуру молодняков на вырубке 8-летней давности с созданными лесными культурами сосны обыкновенной. На ортофотоплане отчётливо видны ряды лесных культур и примеси хвойных и лиственных пород естественного происхождения, как в рядах, так и в междурядьях. Определён состав молодняков, сформировавшихся на опытных участках, и состав древостоев в оставленных куртинах. Сосна обыкновенная дешифрируется по округлой форме и относительно равномерной, мелкозернистой текстуре проекции кроны, а также тени в форме полумесяца или полукольца, что обусловлено шаровидной или параболоидной формой кроны с закруглённой вершиной. Ель дешифрируется звёздчатым рисунком проекции кроны и тенью в виде полукруга и треугольника, что обусловлено конусовидной формой кроны. Мультиспектральный анализ изображения позволяет идентифицировать ель европейскую по зеленовато-голубому цвету. Лиственные деревья на мультиспектральных изображениях имеют жёлто-зелёный, жёлто-оранжевый, красноватый оттенок проекций крон. Для изображения берёзы бородавчатой характерна округлая форма проекции кроны с неровным краем, среднезернистая или комковатая текстура за счёт распределения затенённых и освещённых участков в кроне дерева. Благодаря высокому пространственному разрешению снимков с беспилотного летательного аппарата, на наклонных проекциях деревьев в видимом диапазоне берёза заметна по белому цвету ствола. С использованием специальных программ определены численность деревьев по породам и даже биометрические характеристики отдельных растений. Полученные материалы целесообразно использовать при разработке нормативных документов и планировании лесохозяйственных работ.

Еще

Методы оценки, беспилотный летательный аппарат, сосна обыкновенная, естественное восстановление леса

Короткий адрес: https://sciup.org/147242284

IDR: 147242284   |   DOI: 10.15393/j2.art.2023.7163

Список литературы Использование беспилотного летательного аппарата для оценки процесса формирования молодняков на вырубках

  • Особенности роста подроста сосны под пологом древостоев на сухих бедных почвах / А. В. Грязькин, Н. В. Беляева, И. А. Кази [и др.] // Research Science (Banska Bystrica, Словакия). 2019. № 8. С. 3—6. URL: http://researchscience.info/payment. Текст: электронный.
  • Распоряжение Правительства Российской Федерации от 11 февраля 2021 г. № 312-р «Об утверждении Стратегии развития лесного комплекса Российской Федерации до 2030 года».
  • Беляева Н. В. Меры содействия естественному возобновлению — история, современность и перспективы // Международно-исследовательский журнал. 2012. № 7. URL: https://research-joumal/org/archive/7-7-2012-december/200225/. Текст: электронный.
  • Мочалов Б. А. О нормативных положениях по лесовосстановлению на севере Европейской России и в Финляндии // Лесное хозяйство. 2008. № 2. С. 17—20.
  • Иванов А. И. Содействие естественному возобновлению на вырубках // Труды СПбНИИЛХа. Вып. 2 (12). СПб.: СПбНИИЛХ, 2004. С. 45—56.
  • Приказ Министерства природных ресурсов и экологии РФ от 29 декабря 2021 г. № 1024 «Об утверждении Правил лесовосстановления, формы, состава, порядка согласования проекта лесовосстановления, оснований для отказа в его согласовании, а также требований к формату в электронной форме проекта лесовосстановления».
  • Лейнонен Т., Туртиайнен М., Сиеккинен А. Лесовосстановление на Северо-Западе России и сравнение с Финляндией: комментарии финских специалистов. Научно-исследовательский институт леса Финляндии, 2009. 38 с.
  • Соколов А. И. Лесовосстановление на вырубках Северо-Запада России. Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2006. 215 с.
  • Динамика роста и оценка состояния культур сосны обыкновенной на вейниково-луговиковых вырубках методами дистанционного зондирования / О. И. Гаврилова, И. В. Морозова, Ю. В. Ольхин [и др.] // Известия высших учебных заведений. Лесной журнал. 2020. № 1 (373). С. 63—74. URL: http://lesnoizhurnal.ru/upload-/iblock/ab1/63_74.pdf. Текст: электронный.
  • Аковецкий В. Г., Афанасьев А. В. Методы и технологии интерпретации аэрокосмических мониторинговых наблюдений лесной растительности // Вестник МГУЛ — Лесной вестник. 2020. № 2. C. 29—36.
  • Дайнеко Д. В. Применение беспилотных летательных систем в лесной отрасли // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Применение беспилотных летательных аппаратов в географических исследованиях». Иркутск: Изд-во Института географии им. В. Б. Сочавы СО РАН, 2018. С. 59—62.
  • Кабонен А. В., Ольхин Ю. В. Цифровое моделирование природно-ландшафтных комплексов по данным, полученным с помощью беспилотных летательных аппаратов // Лесохозяйственная информация. 2020. № 3. С. 101—110.
  • Перевод лесных культур в покрытую лесом площадь с использованием беспилотных летательных аппаратов / Ю. В. Ольхин, О. И. Гаврилова, А. В. Грязькин [и др.] // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2022. № 239. С. 89—103. DOI: 10.21266/2079-4304.2022.239.89-103.
  • Оценка естественного возобновления леса на гари с использованием данных, полученных с помощью беспилотного летательного аппарата / А. В. Кабонен, О. И. Гаврилова, А. В. Грязькин [и др.] // Сибирский лесной журнал. Красноярск, 2022. № 2. С. 11—20. DOI: 10.15372/SJF S20220202.
  • Опыт применения квадрокоптера для создания трёхмерной модели лесных насаждений / А. Е. Осипенко, Я. Коукал, И. А. Панин [и др.] // Леса России и хозяйство в них. 2017. № 4 (63). С. 16—22.
  • Скуднева О. В. Беспилотные летательные аппараты в системе лесного хозяйства России // Известия вузов. Лесной журнал. 2014. № 6 (342). С. 150—154.
  • Петушкова В. Б., Потапова С. О. Мониторинг и охрана лесов с применением беспилотных летательных аппаратов // Пожарная безопасность: проблемы и перспективы. 2018. № 9. С. 717—722.
  • Филатов А. А., Грязькин А. В., Гаврилова О. И. Оценка структуры и состояния молодняков с использованием беспилотных летательных аппаратов и наземным методом // Лесной вестник / Forestry Bulletin. М., 2022. Т. 26, № 4. С. 21—28. DOI: 10.18698/2542-1468-2022-4-21-28.
  • Эпов М. И., Злыгостев И. Н. Применение беспилотных летательных аппаратов в аэрогеофизической разведке // Международная научная конференция «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология»: Сб. материалов: В 2 т. Новосибирск: ИНТЕРЭКСПО ГЕО-СИБИРЬ, 2012. Т. 2. С. 27—32.
  • Belcher J. Forest Practices Illustated. Wachington Departament of Natural Resources, 2007. 52 p.
  • Dandois J. P., Ellis E. C. Remote Sensing of Vegetation Structure Using Computer Vision // Remote Sens. 2010. 2. 1157—1176. URL: https://doi.org/10.3390/rs2041157. Text. Image: electronic.
  • Neuville R., Bates J. S., JonardF. Estimating Forest Structure from UAV-Mounted LiDAR Point Cloud Using Machine Learning. // Remote Sens. 2021. 13. 352. URL: https://doi.org/10.3390/rs13030352. Text. Image: electronic.
Еще
Статья научная