Дистанционный мониторинг лесных территорий (на примере эталонного участка «Рошни-Чу»)
Резюме
Актуальность работы. Данная статья посвящена собственным результатам получения и обработки данных мультиспектральной, лидарной и аэрофотограмметрической съемок сверхвысокого разрешения. В статье представлены результаты оценки древостоя (высота и объем крон деревьев), состояния растительного покрова в периоды начала и спада вегетации, и рельефа местности по материалам указанных съемок с применением беспилотного летательного аппарата (БПЛА) Геоскан 401. Использование БПЛА для мониторинга лесов на сегодняшний день является одним из самых актуальных и быстроразвивающихся направлений слежения за состоянием лесного покрова. Цель исследования. Целью исследования было получение качественного ортофотоплана, цифровой модели рельефа (ЦМР), карт растительности (NDVI), а также картограмм максимальных и средних значений высот и объемов крон деревьев, которые в дальнейшем будут использованы при решении задачи оценки потоков парниковых газов. Методы исследования. В качестве полезной нагрузки к БПЛА применены лазерный сканер АГМ МС 1.2, цифровая мультиспектральная камера высокой производительности Geoscan Pollux и фотоаппарат Sony. Съемки проведены в текущем году на участке «Рошни-Чу» Карбонового полигона Чеченской Республики. Исследуемый участок покрыт, преимущественно, широколиственными лесами, имеет площадь около 243 га и относится к переходному типу от низкогорных ландшафтов горнолесной зоны к горно-долинному лесо-лугово-кустарниковому подтипу. Отличительную особенность растительного покрова составляют дикорастущие виды плодовых деревьев и кустарников. Мультиспектральная съемка производилась с высоты 229 метров, лидарная съемка – с высоты 120 метров. Полученные в процессе съемок качественные исходные материалы обработаны в программах Agisoft Metashape и LiDAR 360, краткое описание которых также дается в данной статье. Результаты исследования. Представлен конечный результат в виде ортофотоплана и ЦМР, карт вегетационного индекса NDVI, картограмм высот деревьев и объемов их крон. Анализ карт NDVI, построенных в начале и конце вегетации, показал, что индексы растительности на исследуемом участке находятся в диапазоне значений, характерном для здоровых лиственных деревьев.
Литература
Гутовский Д.А., Каменев Д.С., Хрущёва Е.О. Обработка мультиспектральных данных аэрофотосъёмки с беспилотного летательного аппарата SOVZOND AIR-CON 3. // Материалы республиканского научно-практического семинара студентов и молодых ученых «ГИС-технологии в науках о Земле». / Отв. ред. Н.В. Жуковская. – 2019. – С. 114–117.
Домрачев А.А., Ануфриев М.А. Основы дистанционного зондирования Земли (на примере ENVI4.8): Практикум. Йошкар-Ола: ПГТУ, 2019. – 154 с.
Друзь Р.А., Протасова А.В., Охунов Ш.Р., Кшановская А.В. Сравнительная оценка воздушного лазерного сканирования и аэрофотосъемки с беспилотных летательных аппаратов. // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2023. – No 5. – С. 130-141.
Изместьев А.Г. Фотограмметрия и дистанционные методы земли: учебное пособие. – Кемерово: КузГТУ, 2017. – 119 с.
Керимов И.А., Гайрабеков У.Т., Махмудова Л.Ш. Карбоновый полигон Чеченской Республики: I. Ландшафтные особенности и структура. // Грозненский естественнонаучный бюллетень. – 2021. – Т. 6. No 3(25). – С. 35–47.
Кочнева А.А., Мальченко Е.Л. Оценка качества цифровых моделей рельефа, построенных по данным воздушного лазерного сканирования. // Cборник научных трудов по материалам VI международной научной конференции «Научные тенденции: вопросы точных и технических наук». СПб.: ЦНК МНИФ «Общественная наука». – 2017. – С. 48–51.
Курков М.В., Клестов Д.А., Брусило В.А., Курков В.М., Киселева А.С. Опыт применения комплекса «Геоскан 401 лидар» в качестве беспилотной топографической системы воздушного лазерного сканирования и аэрофотосъемки. // Геопрофи. – 2021. – No 6. – С. 17–23.
Ольчев А.В., Мухартова Ю.В., Керимов И.А., Гибадуллин Р.Р. 3D-гидродинамическое моделирование потоков СО2 и CH4 в приземном слое атмосферы (На примере лесного участка «Рошни-Чу»). // Устойчивое развитие горных территорий. – 2023. – Т. 15. No 2. – С. 408–418.
Рис У.Г. Основы дистанционного зондирования. М.: Техносфера, 2006. – 336 с.
Asrar G., Fuchs M., Kanemasu E.T., Hatfield J.L. Estimating absorbed photosynthetic radiation and leaf area index from spectral reflectance in wheat. // Agronomy Journal. – 1984. – Vol. 76. No. 2. – pp. 300-306.
Bannari A.A., Morin D., Bonn F., Huete A.R. A review of vegetation indices. // Remote Sensing Reviews. – 1995. – Vol. 13. No. 1. – pp. 95–120.
Dagg J., Lafleur P. An application of plot-scale NDVI in predicting carbon dioxide exchange and leaf area index in heterogeneous subarctic tundra. // Canadian Journal of Remote Sensing. – 2010. – Vol. 36(S1). – pp. 111–123.
Filgueiras R., Mantovani E.C., Althoff D., da Cunha F.F., Fernandes Filho E.I. Crop NDVI monitoring based on Sentinel 1. // Remote Sensing. – 2019. – Vol. 11. – Art. No. 1441.
Hikosaka K., Tsujimoto K. Linking remote sensing parameters to CO2 assimilation rates at a leaf scale. // Journal of Plant Research. – 2021. – Vol. 134. No. 4. – pp. 1–17.
Jiao W., Wang L., McCabe M.F. Multi-sensor remote sensing for drought characterization: current status, opportunities and a roadmap for the future. // Remote Sensing of Environment. – 2021. – Vol. 256. No. 8. – Art. No. 112313.
Kim M., Stoker J., Irwin J., Danielson J., Park S. Absolute accuracy assessment of lidar point cloud using amorphous objects, USA. // Remote Sensing. – 2022. – Vol. 14. No. 19. – Art. No. 4767.
Khan M.N., Tan Yu., Gul A.A., Abbas S., Wang J. Forest aboveground biomass estimation and inventory: evaluating remote sensing-based approaches. // Forests. – 2024. – Vol. 15. No. 6. – Art. No. 1055.
Rouse J.W. Monitoring the vernal advancement and retrogradation of natural vegetation. NASA/GSFCT. Type II Report. Greenbelt: Maryland, 1973. – 87 p.
Silleos N.G., Alexandridis T.K., Gitas I.Z., Perakis K. Vegetation indices: Advances made in biomass estimation and vegetation monitoring in the last 30 years. // Geocarto International. – 2006. – Vol. 21. No. 4. – pp. 21–28.
Vidican R., Mălinaș A., Ranta O., Moldovan C., Marian O. et al. Using remote sensing vegetation indices for the discrimination and monitoring of agricultural crops: a critical review. // Agronomy. – 2023. – Vol. 13. No. 12. – Art. No. 3040.
English
Русский
