О создании цифровой трехмерной модели древесных растений в городе Краснодаре

DOI: 10.35595/2414-9179-2024-2-30-412-429

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

А.В. Погорелов

Кубанский государственный университет,
ул. Ставропольская, д. 149, Краснодар, Россия, 350040,
E-mail: pogorelov_av@bk.ru

А.А. Лагута

Кубанский государственный университет,
ул. Ставропольская, д. 149, Краснодар, Россия, 350040,
E-mail: alaguta@icloud.com

Е.Н. Киселев

Кубанский государственный университет,
ул. Ставропольская, д. 149, Краснодар, Россия, 350040,
E-mail: enkiselev@gmail.com

Э.М. Вертлиб

ООО «Аэрогеоматика»
ул. Фрунзе, д. 22/1, Краснодар, Россия, 350000,
E-mail: kakipastovitch@yandex.ru

Аннотация

Среди городов России Краснодар демонстрирует феноменальную динамику роста населения и развития городской инфраструктуры. Рост города сопровождается высокой и плотной застройкой, техногенными преобразованиями почвенно-растительного покрова, приводящими к нарушениям термического и водообменного режима и другим малоисследованным геофизическим эффектам. Эти эффекты, в свою очередь, приводят к нарушениям физиологического комфорта жителей. Оценка состояния крупного города как урбосистемы в показателях местного климата, обеспеченности открытыми пространствами, озеленения возможна при наличии высокоточной трехмерной цифровой модели города. В статье представлены результаты разработки трехмерной модели крупного города (Краснодар) по данным воздушного лазерного сканирования, т.е. лидарных технологий. Исходные данные для создания модели облако точек лазерного отражения (5,2 млрд точек плотностью 5–15 точек на 1 м2) и материалы аэрофотосъемки на площади 839 км2. Созданная 3D-модель объединила основные цифровые слои: модель рельефа, объектов гидрографии, зданий, древесных насаждений. В условиях Краснодара, расположенного В семиаридном климате, особое внимание уделено моделированию древесных насаждений по данным лазерного сканирования с точностью до отдельного дерева. Предложена методика моделирования, включающая распознавание деревьев, удаление артефактов и расчет характеристик каждого дерева (координаты, высота, радиус и площадь проекции кроны). На основе полученной базы данных построен комплект аналитических карт, оперирующих количественными показателями озеленения (плотность деревьев, площадь проективного покрытия) и отражающих пространственную структуру древесных насаждений в г. Краснодаре. Карты наглядно показывают дефекты озеленения как внутри функциональных зон, так и в общегородской системе озеленения. Области применения исследования: городское планирование, совершенствование архитектурно-строительного про- ектирования, повышение технико-экономической обоснованности проектных решений, совершенствование системы озеленения, обоснованная оценка качества городской среды.

Ключ. слова

урбосистема, воздушное лазерное сканирование, трехмерное моделирование, древесные растения, пространственный анализ

Список литературы

  1. Алёшин Р., Спивак И., Давыденко Е., Куликов В. Разработка и внедрение ГИС учтенных зеленых насаждений. САПР и графика, 2014. № 3. С. 18–20.
  2. Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.
  3. Бойко Е.С., Карагян А.В. Цифровое моделирование древесно-кустарниковой растительности аккумулятивных берегов по данным воздушного лазерного сканирования. Вестник СГУГиТ, 2021. Т. 26. № 2. С. 103–114. DOI: 10.33764/2411-1759-2021-26-2-103-114.
  4. Карагян А.В., Крыленко С.В. Выделение породного состава древесно-кустарниковой растительности по данным воздушного лазерного сканирования на примере Анапской пересыпи (Черное Море). Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон моря, 2022. № 3. С. 93–103.
  5. Крючков А.Н. Мониторинг состояния городских зеленых насаждений как часть эффективного управления зеленым хозяйством Г.О. Тольятти. Известия Самарского научного центра Российской академии наук, 2015. Т. 11 (27). № 1 (6). С. 1170–1173.
  6. Кулакова С.А. Учет зеленых насаждений города Перми. Известия Самарского научного центра РАН, 2014. № 1-3. С. 769–771.
  7. Мажитова Г.З., Седельников И.А., Шугулова Д.К. Использование ГИС-технологий для планирования озеленения городской среды. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Международной конференции. М.: Географический факультет МГУ, 2023. Т. 29. Ч. 2. С. 423–436. DOI: 10.35595/2414-9179-2023-2-29-423-436.
  8. Маркин В.В., Малышев М.Л., Землянский Д.Ю. Мониторинг региональных стратегий пространственного развития российских городов: моделирование политико-управленческих практик. Часть 1. Мониторинг правоприменения, 2020. № 3. С. 51–65. DOI: 10.21681/2226-0692-2020-3-51-65.
  9. Морозова Г.Ю., Глухов В.А., Бабурин А.А. Геоинформационная система «Зеленасаждения города Хабаровска». Известия Самарского научного центра РАН, 2011. № 1-6. С. 1367–1370.
  10. 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.
  11. Петров Ю.В. Информационное обеспечение управления зелеными насаждениями в Тюменской области. Геополитика и экогеодинамика регионов, 2021. Т. 7 (17). Вып. 2. С. 292–301.
  12. Погорелов А.В., Бойко Е.С., Вертлиб Э.М. Использование технологий лидарной съемки для создания высокоточной 3D модели города: Опыт моделирования города Краснодара, Россия. Известия Ошского технологического университета, 2023. № 2-1. С. 70–76.
  13. Погорелов А.В., Брусило В.А., Граник Н.В. Моделирование объектов озеленения города по данным мобильного лазерного сканирования. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Международной конференции. Петрозаводск: КарНЦ РАН, 2018. Т. 24. Ч. 2. С. 5–17. DOI: 10.24057/2414-9179-2018-1-24-110-120.
  14. Погорелов А.В., Киселев Е.Н. Анализ роста города по данным спутниковых снимков: феномен Краснодара. Цифровая география. Материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием: в 2 т. Пермь, 2020. С. 129–133.
  15. Погорелов А.В., Прокопенко Х.С., Липилин Д.А. Лесные полосы в городе Краснодаре: оценка состояния и изменения. Вестник ПНИПУ. Прикладная экология. Урбанистика, 2019. № 4 (36). С. 77–91. DOI: 10.15593/2409-5125/2019.04.08.
  16. Ризаев И.Г., Погорелов А.В., Антоненко М.В., Кузякина М.В. Геоинформационное моделирование лесного покрова на основе воздушного лазерного сканирования. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Материалы Международной научной конференции. Краснодар: КубГУ, 2015. С. 420–427.
  17. Трубина Л.К., Николаева О.Н., Муллаярова П.И., Баранова Е.И. Инвентаризация зеленых насаждений средствами ГИС. Вестник СГУГиТ, 2017. Т. 22. № 3. С. 107–118.
  18. Чомаева М.Н. Роль зеленых насаждений для городской среды. Международный журнал гуманитарных и естественных наук, 2020. № 4-3. С. 12–14. DOI: 10.24411/2500-1000-2020-10387
  19. Шайхутдинова А.А., Ивлева Я.С. Городские зеленые насаждения как элемент системы экологического каркаса. Ученые записки Петрозаводского государственного университета. Общественные и гуманитарные науки, 2016. № 8 (161). С. 91–96.
  20. Gao T., Song R., Zhu L., Qiu L. What characteristics of urban green spaces and recreational activities do self-reported stressed individuals like? A case study of Baoji, China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2019. V. 16. Iss. 8. P. 1348. DOI: 10.3390/ijerph16081348.
  21. Huerta R.E., Yépez F.D., Lozano-García D.F., Guerra Cobián V.H., Ferriño Fierro A.L., De León Gómez H., Cavazos González R.A., Vargas-Martínez A. Mapping urban green spaces at the metropolitan level using very high-resolution satellite imagery and deep learning techniques for semantic segmentation. Remote Sensing, 2021. V. 13. P. 2031. DOI: 10.3390/rs13112031.
  22. Jennings V., Bamkole O. The relationship between social cohesion and urban green space: an avenue for health promotion. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2019. V. 16. Iss. 3. P. 452. DOI: 10.3390/ijerph16030452.
  23. Kawulich B. Collecting data through observation. Doing Social Research: A Global Context. New York: McGraw Hill, 2012. P. 150–160.
  24. Ma B., Zhou T., Lei S., Wen Y., Htun T.T. Effects of urban green spaces on residents’ well-being. Environment, Development and Sustainability, 2019. V. 21. P. 2793–2809. DOI: 10.1007/s10668-018-0161-8.
  25. M’Ikiugu M.M., Kinoshita I., Tashiro Y. Urban Green Space Analysis and Identification of its Potential Expansion Areas. Procedia—Social and Behavioral Sciences, 2012. V. 35. P. 449–458.
  26. Mougiakou E., Photis Yorgos N. Urban green space network evaluation and planning: optimizing accessibility based on connectivity and raster GIS analysis. European Journal of Geography, 2014. V. 5. P. 19–46.
  27. Rizaev I.G., Pogorelov A.V., Krivova M.A. A technique to increase the efficiency of artefacts identification in lidar-based canopy height models. International Journal of Remote Sensing, 2016. V. 37. No. 7. P. 1658–1670. DOI: 10.1080/2150704X.2016.1160299.
  28. Vargas-Hernández J.G., Pallagst K., Zdunek-Wielgolaska J. Urban green spaces as a component of an ecosystem. Functions, services, users, community involvement, initiatives and actions. Revista De Urbanismo, 2017. No. 37. P. 1–26. DOI: 10.5354/0717-5051.2017.47057.
  29. Vargas-Hernández J.G., Pallagst K., Zdunek-Wielgolaska J. The Role of Urban Green Spaces in the Transformation of Community Ecosystem in Developing Countries. Developing Eco-Cities Through Policy, Planning, and Innovation: Can It Really Work? Hershey, PA, United States: Information Resources Management Association, IGI Global, 2020. P. 284–311. DOI: 10.4018/978-1-7998-0441-3.ch011.
  30. Vidal D.G., Dias R.C., Teixeira C.P., Fernandes C.O., Filho W.L., Barros N., Maia R.L. Clustering public urban green spaces through ecosystem services potential: A typology proposal for place-based interventions. Environmental Science and Policy, 2022. V. 132. P. 262–272. DOI: 10.1016/j.envsci.2022.03.002.

Для цитирования: Погорелов А.В., Лагута А.А., Киселев Е.Н., Вертлиб Э.М. О создании цифровой трехмерной модели древесных растений в городе Краснодаре. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2024. Т. 30. Ч. 2. С. 412–429 DOI: 10.35595/2414-9179-2024-2-30-412-429

For citation: Pogorelov A.V., Laguta A.A., Kiselev E.N., Vertlib E.M. About the creation of a digital 3d model of trees in the city of Krasnodar. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2024. V. 30. Part 2. P. 412–429. DOI: 10.35595/2414-9179-2024-2-30-412-429 (in Russian)