ПОДХОДЫ К ОПРЕДЕЛЕНИЮ ТАКСАЦИОННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЛЕСА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЭРОКОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ И ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ

DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-216-240

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторе

Рыльский И.А.

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия,
E-mail: rilskiy@mail.ru

Аннотация

В статье рассмотрены подходы к комплексному решению проблемы определения таксационных показателей и описаний с использованием дистанционных методов и ограниченных по объему наземных работ. В качестве источников данных дистанционного зондирования предлагается использовать материалы космических многозональных съемок сверхвысокого разрешения, данные воздушного лазерного сканирования с пилотируемых носителей, цветную цифровую аэрофотосъемку в тесной комбинации друг с другом, что позволяет взаимно нивелировать недостатки каждого из методов.

C помощью космических снимков выполняется комплекс работ по дешифрированию породного состава, бонитета леса. Обработка космических снимков (ортотрансформирование) ведется с использованием в том числе и аэросъемочных данных (лазерное сканирование дает ЦМР, по которой ведется ортокоррекция, данные аэрофотоснимков с аппаратной привязкой используются для геопривязки космических данных).

Наземные работы представлены натурными измерениями отдельных деревьев на крайне ограниченных по объему площадях. Результаты натурных измерений используются в качестве эталона для оценки точности и определения численных зависимостей между геометрическими параметрами, которые могут быть получены по данным дистанционного зондирования (высота и диаметр кроны), и параметрами, которые не могут быть получены прямыми дистанционными методами (диаметр ствола, фитомасса, прочее). В работе рассмотрены основные технологические способы получения и обработки данных, общие подходы и отдельные частные рекомендации по порядку выполнения работ. На примере значительного объема выполненных работ обосновывается возможность решения основных проблем, стоящих при определении таксационных показателей с большей точностью и меньшей стоимостью.

Ключ. слова

дистанционное зондирование Земли, инвентаризация и мониторинг лесов, дистанционный мониторинг лесов, лазерная локация, цифровая аэро- и космическая фотосъемка, лидар, обработка изображений, геоинформационные системы, Красноярский край

Список литературы

  1. Варыгин К.А., Данилин И.М., Рыльский И.А. Инвентаризация и мониторинг лесов на основе лазерной локации, цифровой аэро- и космической фотосъемки и спутникового геопозиционирования // Материалы третьей Междунар. практ. конф. по лесоустройству. Новосибирск, 2012. С. 56.
  2. Данилин И.М., Фаворская М.Н. Моделирование структуры лесного покрова и рельефа местности по данным лазерной локации // Лесная таксация и лесоустройство. Междунар. науч.-практ. журнал. 2011. № 1–2. С. 40–47.
  3. Дворяшин М.В., Скудин В.М., Корец М.А. Аэрокосмические методы мониторинга лесных территорий. Опыт применения в Восточной Сибири. Красноярск.: Литера-Принт, 2011. 152 с.
  4. Каплунов В.Я. Сопряженность распределений деревьев по поперечнику крон и диаметру стволов // Лесоведение. 2001. № 3. С. 63–69.
  5. Малеванная М.С., Рыльский И.А. Наземные лазерные методы — новые подходы к информационному обеспечению географических исследований // Геодезия и картография. М., 2014. T. 5, № 4. С. 23–34.
  6. Медведев Е.М., Данилин И.М., Мельников С.Р. Лазерная локация земли и леса: Учебное пособие. 2-е изд. М.: Геокосмос, 2007. 229 с.
  7. Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Тикунов В.С. / Под ред. В.С. Тикунова. Основы геоинформатики. Учебное пособие для студентов вузов в 2-х книгах. М.: Академия, 2004. 480 с.
  8. Рыльский И.А. Лазерное сканирование и космическая съемка — соревнование или парт нерство // Геоматика. М., 2016. № 1. С. 15–18.
  9. Сухих В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве // Учебник для вузов. Йошкар-Ола: Изд-во МарГТУ, 2005. 392 с.
  10. Тикунов В.С., Рыльский И.А. Перспективы использования комплексов воздушного лазерного сканирования для картографирования лесов // Известия Иркутского государственного университета. Сер. Науки о земле. 2016. Т. 15, № 2073–3402. С. 104–113.
  11. Тикунов В.С., Капралов Е.Г., Кравцова В.И., Лурье И.К., Ильясов А.К., Рыльский И.А. Информатика в географии, экологии и природопользовании. М.: Академия, 2013. 572 с.
  12. Chen Q. Airborne lidar data processing and information extraction // Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. 2007. V. 73, No 2. P. 109–112.
  13. Holmgren A., Persson J. Identifying species of individual trees using airborne laser scanner // Remote Sensing of Environment. 2004. V. 90, No 4. P. 415–423.
  14. Korpela I. Mapping of understory lichens with airborne discrete-return LiDAR data // Remote Sensing of Environment. 2008. V. 112, No 10. P. 3891–3897.
  15. Soille P. Morphological Image Analysis: Principles and Applications. 2nd edition. SpringerVerlag, Berlin, Germany, 2003.

Для цитирования: Рыльский И.А. ПОДХОДЫ К ОПРЕДЕЛЕНИЮ ТАКСАЦИОННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЛЕСА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЭРОКОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ И ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ. Материалы Международной конференции «ИнтерКарто. ИнтерГИС». 2018;24(2):216–240. DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-216-240

For citation: Rylskiy I.A. APPROACHES TO THE DETERMINATION OF TAXATION INDICATORS OF FORESTS USING AEROSPACE IMAGES AND LIDAR DATA. Proceedings of the International conference “InterCarto. InterGIS”. 2018;24(2):216–240 DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-216-240 (in Russian)