Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Восемнадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

Участие в конкурсе молодых ученых Участие в Школе молодых 

XVIII.A.379

Автоматизированное дешифрирование лесного древостоя по данным беспилотной съемки на примере участков в центральной Якутии

Михайлов Н.В. (1)
(1) МГУ имени М.В. Ломоносова Географический факультет, Москва, Россия
Автоматизированное дешифрирование лесного древостоя по данным беспилотной съемки на примере участков в центральной Якутии
Беспилотные съемки и полевые измерения лесного древостоя были проведены в ходе летней экспедиции в июле 2019 г. на территории лесной научной станции Спасская Падь (к северо-западу от Якутска). Нами проанализированы наземные геоботанические описания участков с количественными характеристиками древостоя и данные беспилотной (БПЛА) съемки с разных высот (50, 100 и 200 метров).

Цель настоящей работы – получение количественных характеристик древостоя на основе автоматизированной обработки данных беспилотной съемки с помощью ряда программ (Agisoft PhotoScan [Metashape], GlobalMapper, SAGA GIS, Pix4D Mapper, ArcGIS и QGIS c дополнительным модулем LAS Tools) и разработка оптимизированной методики обработки данных. Актуальность выбранной темы продиктована необходимостью изучения количественных характеристик лесного древостоя (высоты деревьев, сомкнутости крон и объема стволовой древесины) на больших территориях для оценки лесных экосистем и управления лесным хозяйством.
В ходе исследования решались следующие задачи: анализ и систематизация собранных полевых данных, создание алгоритма обработки данных беспилотной съемки с помощью фотограмметрического и геоинформационного программного обеспечения, оценка объема стволовой древесины, получение ряда производных карт, оценка высоты деревьев и сомкнутости крон, разработка единой методики обработки данных беспилотной съемки.

Результатами работы стали цифровые модели рельефа, модели местности и древесного полога, карты крон деревьев и их пиков (точек наибольшей высоты), полученные на основе разработанной методики. Полученные данные можно использовать для оценки запасов стволовой древесины. Проведена оценка достоверности результатов по данным БПЛА путем сравнения с полевыми данными, а также со схемами визуального дешифрирования деревьев, составленным по ортофотопланам и моделям древесного полога

В рамках дальнейшего развития исследований предполагается применение созданных производных карт в практических лесохозяйственных целях, валидация карт запасов древесной фитомассы и индекса листовой поверхности (Leaf Area Index – LAI), составленных для всей России в ИКИ РАН по снимкам MODIS.

Работа выполнена по российско-британскому проекту «Мультиплатформенный дистанционный мониторинг воздействия изменения климата на северные леса России», финансируемому Британским Советом (грант Institutional Links №352397111) и Министерством науки и высшего образования РФ (проект RFMEFI61618X0099).

Ключевые слова: БПЛА, беспилотная съемка, древостой, Якутия, ГИС, Дистанционное Зондирование Земли, ДЗЗ, дешифрирование,
Литература:
  1. Медведев А. А., Тельнова Н. О., Кудиков А. В., Алексеенко Н. А. Анализ и картографирование структурных параметров редкостойных северотаёжных лесов на основе фотограмметрических облаков точек // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. №1. С. 150–163
  2. Денисов С. А., Домрачев А. А., Елсуков А. С. Опыт применения квадрокоптера для мониторинга возобновления леса // Вестник ПГТУ. Серия: Лес. Экология. Природопользование. 2016. №4 (32). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/opyt-primeneniya-kvadrokoptera-dlya-monitoringa-vozobnovleniya-lesa (дата обращения: 17.02.2020).
  3. Алешко Р. А. и др. Разработка методики актуализации информации о лесном участке с использованием снимков со спутников и малых БПЛА //Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2017. – Т. 14. – №. 5. – c. 87.
  4. Dandois J. P., Ellis E. C. Remote sensing of vegetation structure using computer vision //Remote sensing. – 2010. – Т. 2. – №. 4. – c. 1157-1176.
  5. Drauschke M., Bartelsen J., Reidelstuerz P. Towards UAV-based forest monitoring //Proceedings of the Workshop on UAV-based Remote Sensing Methods for Monitoring Vegetation. Cologne, Germany: Geographisches Institut der Universität zu Köln—Kölner Geographische Arbeiten. – 2014. – С. 21-32.

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных

32