Содержание к диссертации
Введение
1. Состояние вопроса 15
1.1. Методы таксации леса 15
1.1.1. Метод средних расстояний между деревьями 16
1.2. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве 18
1.2.1. Развитие аэрометодов в лесном хозяйстве 18
1.2.2. Лесное дешифрирование 25
1.3. Общие понятия. Этапы процесса моделирования 33
1.3.1. История развития моделирования 35
1.4. Классификация видов моделирования 36
1.4.1. Математическое моделирование в лесном хозяйстве 36
1.5. Классификация применяемых в лесном хозяйстве моделей 39
1.5.1. Вербальные модели 39
1.5.2. Математические модели 40
1.6. Моделирование закономерностей роста растений 47
1.6.1. Правило полноты насаждения Рейнеке 50
1.6.2. Правило -3/2 52
1.6.3. Переход от правила Рейнеке к правилу полноты Уоды 53
1.6.4. Правило Г.Ф. Хильми 54
2. Цели, задачи и методика исследования 56
2.1. Программа исследования 56
2.2. Характеристика объекта исследования 57
2.2.1. Учебно-опытное лесничество 57
2.2.2. Лодейнопольское лесничество 59
2.3. Объекты исследования 62
2.4. Методика исследования 66
3. Моделирование таксационных характеристик древостоев на основе аллометрических правил и материалов высокоточной съемки 68
3.1. Определение параметров аллометрических моделей по таблицам хода роста нормальных насаждений 68
3.2. Определение параметров аллометрических моделей по таблицам хода роста модальных насаждений 78
3.3. Правило Молера 83
3.4. Математическое моделирование запаса насаждений 87
3.5. Определение среднего возраста и класса бонитета 92
3.6.Определение параметров уравнений Уоды, Хильми и Рейнеке на таблицах хода роста нормальных насаждений с учетом теоретических степеней 93
3.7. Верификация полученных параметров на данных таблиц хода роста модальных насаждений. 100
3.8. Определение таксационных показателей насаждений по высокоточным аэрофотоснимкам 106
Заключение 122
Список литературы .131
- Развитие аэрометодов в лесном хозяйстве
- Моделирование закономерностей роста растений
- Определение параметров аллометрических моделей по таблицам хода роста нормальных насаждений
- Определение таксационных показателей насаждений по высокоточным аэрофотоснимкам
Введение к работе
Актуальность диссертационного исследования связана с тем фактом, что в последнее время, особенно после принятия лесного кодекса 2006 года, сократилось число лесоустроительных работ (рис. 1). Это привело к снижению уровня информационного обеспечения лесного хозяйства, а без достоверной информации о лесных ресурсах невозможно реализовать задачи устойчивого управления лесами, охраны природы. Так по данным на 1 января 2015 года достоверными могут считаться сведения государственного лесного реестра о 18% площади лесов, давность таксации которых не превышает десяти лет, остальная площадь имеет давность материалов лесоустройства 20 и более лет.
Рис. 1. Площади лесоустроительных работ за период 1990-2014 годы (млн. га)
Сейчас в лесном хозяйстве наметилась тенденция к увеличению площадей лесоустроительных работ, но по большей части используется метод актуализации материалов прошлого лесоустройства. Так из 28,1 млн.га, на которых было проведено лесоустройство в 2013 году, 15.4 млн.га (54%) были выполнены данным методом (рис. 2). Натурное определение основных таксационных показателей насаждений безусловно отличается большей точностью, но зачастую очень трудоемко и требует больших затрат из-за необходимости обследования больших участков лесного фонда и их низкой транспортной доступности. В то же время рациональное и научно-обоснованное использование материалов дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) высокого и сверх высокого разрешения могло бы ускорить процесс получения количественных данных о лесных ресурсах.
Рис.2. Распределение площади лесоустроительных работ за 2013 год по
методам таксации насаждений
В таких условиях, особенно учитывая площади, на которых необходимо проводить лесоустройство, обоснованное применение дистанционных, а также разработка новых методов определения таксационных характеристик насаждения приобретает важное значение.
Развитие техники в области дистанционного зондирования позволяет получать снимки высокого и сверхвысокого разрешения, на которых можно различать не только отдельные деревья, но и их части. Это позволяет определить число деревьев на единице площади и, на основании этого показателя, развивать методы оценки других таксационных характеристик, таких как запас древесины, средние высота и диаметр. Дополнительным преимуществом такого подхода является возможность автоматизированного определения таксационных характеристик насаждения.
Очевидно, что одновременно с интенсивным развитием технологий ДЗЗ необходима разработка новых инновационных методов таксации древостоев, базирующихся на применении последних научно-технических достижений в области теории структуры и продуктивности древостоев, информационных и ГИС-технологий.
Степень разработанности темы исследования.
В предлагаемой работе использовалось широко известное в теоретической биологии правило 3/2, описывающее взаимосвязь между числом растений, произрастающим на единице площади с их размером (весом, объемом среднего экземпляра). Данная закономерность проверялась множество раз рядом авторов и получила достаточное количество подтверждений ее правильности.
Частными случаями правила 3/2 являются правила Рейнеке и Хильми, которые могут быть использованы для определения среднего диаметра и высоты насаждения в зависимости от числа стволов на единице площади.
Рейнеке установил свою зависимость между размером дерева (средним диаметром) и числом столов на единицу площади. Данное правило так и не нашло широкого применения в лесохозяйственной практике, так как в результате последующих проверок были обнаружены эмпирические неточности, большое разнообразие отклонений от полученного Рейнеке показателя. Но, вместе с тем, лучшего варианта так же не было предложено, что вынуждает воспользоваться правилом Рейнеке, уточнив показатели уравнения.
Правило Хильми, описывающее зависимость высоты от густоты, так же имеет под собой достаточную теоретическую базу. Немного раньше Г.Ф. Хильми М. Чарнавский выдвинул гипотезу, согласно которой в чистых, нормальных одновозрастных насаждениях любой древесной породы число деревьев на единице площади обратно пропорционально квадрату средней высоты насаждения.
Цель и задачи исследования.
Целью данного диссертационного исследования являлась разработка и проверка нового метода определения основных таксационных показателей сомкнутых насаждений – запаса, средних диаметра и высоты на основе правил 3/2, Рейнеке и Хильми и определения числа деревьев на единице площади по снимкам сверх высокого разрешения, полученных с помощью беспилотного летательного аппарата (БПЛА) или высокоточной аэрофотосъемки.
Для ее достижения были решены следующие задачи:
-
Изучение научной литературы, посвященной теме исследования.
-
Разработка метода определения числа стволов на единице площади по снимкам сверх высокого разрешения (автоматизация и ручная версии).
-
Разработка метода определения основных таксационных показателей древостоев на основе их аллометрических зависимостей от числа деревьев на единице площади.
-
Анализ относительных ошибок определения таксационных характеристик древостоев в зависимости от погрешностей оценок числа деревьев на единице площади и параметров аллометрических зависимостей.
-
Оценка точности определения таксационных характеристик древостоев предлагаемым методом.
Научная новизна.
Впервые разработан и проверен метод определения основных таксационных характеристик сомкнутых насаждений – запаса, средних диаметра и высоты на основе правил 3/2, Рейнеке и Хильми, с одной стороны, и определения числа деревьев на единице площади по снимку сверх высокого разрешения, полученного с помощью БПЛА или высокоточной аэрофотосъемки, с другой.
Практическая значимость работы.
Диссертационная работа имеет практическое значение для лесного хозяйства, инвентаризации лесов и лесной таксации, так как разработанный метод таксации насаждений, относящийся к категории дешифровочных, позволяет ускорить процесс таксации насаждений и повысить ее объективность, достоверность и точность за счет более полного использования информации со снимков высокого и сверх высокого разрешения, выполненных, в том числе, с помощью БПЛА. После его реализации в форме специального программного продукта метод может служить основой для высокоточной, малозатратной лесоинвентаризации.
Методология и методы диссертационного исследования
Методология исследований базировалась на интеграции теории структуры и продуктивности насаждений древесных растений в форме аллометрических зависимостей запаса, средних диаметра и высоты от числа стволов на единице площади и методики дешифрирования снимков высокого и сверх высокого разрешения для объективного определения последнего.
При проверке разработанного способа определения таксационных характеристик насаждений на экспериментальных материалах, применялись методы оценки относительных ошибок определения искомых характеристик.
Положения, выносимые на защиту.
- Метод определения основных таксационных показателей на
основании данных о числе стволов на единице площади, полученных на
основе снимков высокого и сверх высокого разрешения.
- Методика определения параметров аллометрических уравнений связи
запаса, средних диаметра и высоты от числа стволов на единице площади по
данным региональных таблиц хода роста.
- Методика дешифрирования материалов ДЗЗ высокого и сверх
высокого разрешения с целью определения числа стволов на единице
площади.
- Анализ относительных ошибок определения таксационных
характеристик древостоев в зависимости от погрешностей оценок числа
деревьев на единице площади и параметров аллометрических зависимостей.
Степень достоверности и апробация результатов.
Достоверность проведенных исследований обеспечивается использованием теоретически и экспериментально проверенных аллометрических зависимостей таксационных характеристик древостоев от числа стволов на единице площади, применением апробированных моделей и
таблиц хода роста древостоев, использованием лицензионного программного обеспечения для моделирования и статистического оценивания необходимых зависимостей. В работе использованы достоверные экспериментальные данные о состоянии насаждений, полученные на пробных площадях, заложенных и обследованных по общепринятым методикам, а также материалы дистанционных съемок высокого и сверх высокого разрешения, полученные с использованием современных технических средств.
Результаты проведенного исследования были представлены на конференциях «Леса России: политика, промышленность, наука, образование» в 2016 и 2017 годах, а также на научно-технических конференциях СПбГЛТУ по результатам научно-исследовательских работ в 2015 и 2016 годах. По теме исследования было опубликовано 9 статей, в том числе 3 в изданиях, рекомендованных ВАК.
Соответствие диссертации паспорту специальности.
Тематика диссертации соответствует следующим областям исследования:
18 - теоретические и методические вопросы инвентаризации древостоев и лесных массивов;
22 - разработка теоретических основ лесоустройства в связи с развитием современных методов познания.
Личный вклад автора.
Автор непосредственно участвовал в разработке программы и методики исследований, дешифрировании и обработке аэрофотоснимков, построении и анализе необходимых аллометрических зависимостей, обследовании и таксации экспериментальных пробных площадей, интерпретации полученных результатов, их анализе и обобщении, формулировке выводов.
Структура и объем работы.
Развитие аэрометодов в лесном хозяйстве
Для правильного и оперативного ведения лесного хозяйства, организации непрерывного и неистощительного пользования всеми ресурсами лесов необходимы данные об их состоянии. Эти данные должны периодически обновляться, так как лес является живым организмом и его характеристики не остаются постоянными. Вместе с тем, процесс получения подробной и достоверной информации представляет собой весьма трудоемкую задачу, решение которой стало возможным в значительной мере благодаря широкому применению в практике аэрометодов, в первую очередь материалов аэрофотосъемки. При работе без аэроснимков все таксационные характеристики таксатор определял непосредственно в лесу путем осмотра выделов и выполнения ряда замеров. Применение аэрофотоснимков позволило значительно сократить количество таксационных ходов таксатора и выполнить корректировку данных наземного определения характеристик леса (состава, полноты, высоты) по аэроснимкам, что снизило затраты труда и повысило точность [60].
Первые опыты по подъему фотоаппаратов на ракетах начал проводить в Дрездене в 1901 – 1904 гг. немецкий инженер Альфред Мауль. Первые снимки были получены с высоты 270 – 800 м, имели размер кадра 40х40 мм. Фотографирование проводилось при спуске ракеты с фотоаппаратом на парашюте. В России первые опыты воздушного фотографирования производились с воздушного шара над Петербургом А.М. Кованько, а затем Л.Н. Зверинцевым в 1886 г. Для решения задач лесного хозяйства в нашей стране аэроснимки предложил использовать еще в 1909 г. Р.Ю. Тиле, который еще в 1902 - 1903 гг. произвел маршрутную фотосъемку. Позднее, в 1921 - 1924 гг., вопрос о необходимости применения аэрофотоснимков при лесоустройстве довольно широко освещался в периодической печати. В 1922 г. А.Е. Новосельский впервые применил в опытном порядке аэроснимки для таксации леса. Большое количество работ М.К. Бочарова [22 - 30, 32] было посвящено изучению зависимости между таксационными показателями насаждения в свете задач картографирования лесов с применением аэроснимков. Одновременно с началом аэрофотосъемочных работ возникло дешифрирование лесных аэроснимков.
В литературе выделяют четыре периода в развитии дешифрирования в довоенное время [126, стр.6]:
в первый период (1925 - 1928 гг.) были предприняты попытки камерального дешифрирования с незначительным осмотром объектов в натуре при высокой дробности объектов таксации. Но результаты оказались неудовлетворительными, что позволило сделать заключение о недостаточной точности аэрофотоснимков, которые могли быть использованы лишь как дополнительный материал при таксации леса;
второй период (1928 - 1933гг.) характерен использованием материалов аэрофотосъемки в масштабах 1:15000 до 1:17000 крупных лесных массивов с проведением комбинированных наземных работ с аэроснимками. В этот период были поставлены эксперименты для определения признаков дешифрирования, а также для разработки методов комбинированных наземных работ с аэроснимками и др.;
для третьего периода (1934 - 1937 гг.) характерно большое разнообразие масштабов используемых аэроснимков - от 1:15000 до 1:25000. В это время были заложены основы метода глазомерной таксации по элементам леса с аэроснимками и дешифрированием участков между визирами;
четвертый период (1938 - 1941 гг.) характерен переходом к работам со снимками мелких масштабов по методу глазомерной таксации по элементам леса с обязательным выполнением работ в лесу с аэроснимками и дешифрированием межвизирных пространств. В этот период были широко поставлены опыты по выявлению точности работ в зависимости от расстояния между ходовыми линиями.
Большое значение для совершенствования аэрометодов имело изучение точности дешифрирования аэроснимков и дешифрировочных особенностей насаждений. В результате изучения снимков масштаба 1:10000 Г.Г. Самойлович в 1925 г. пришел к выводу, что объем полевых работ, проводимый лесоустройством, без потери качества можно сократить на 30% за счет разреживания сети ходовых линий [116, 117].
Одной из первых крупных работ в области дешифрирования лесных аэроснимков следует считать проведенное в 1938 - 1939 гг. исследование научно-экспериментальной лабораторией б.Треста лесной авиации [115]. По ее результатам было установлено, что уменьшение объема наземной таксации и рациональное планирование ходовых линий таксатора (по наиболее разнообразным участкам) позволяет сократить количество ходов, повысить эффективность инвентаризации лесного фонда и вместе с тем не выйти за пределы требований, предъявляемых к точности таксации в каждом отдельном случае.
С 1931 г. начались первые опыты по аэровизуальному описанию лесов, большой вклад в создание теоретических основ дешифрирования аэрофотоснимков и применения аэрометодов в лесоустройстве был внесен Д.П. Василевским, Л.С. Воскобойниковым, С.Ф. Николаевым, П.В. Горским, К.И. Григорьевым и др. [117]. Разработка данного метода обследования лесов позволила в короткие сроки исследовать и картографировать леса Севера, Сибири и Дальнего Востока. С 1948 г. при аэровизуальном обследовании лесов начинают применять мелкомасштабные аэрофотоснимки, что позволяет усовершенствовать данный метод [139]. В последующем начинают применять самолеты легкого типа для описания выделов в межпросечных пространствах. Но из-за большой скорости и высоты полета, малой маневренности и ограниченного обзора местности из кабины таксация укрупненных территориальных единиц проводилась по упрощенной схеме, что сказывалось на точности и подробности данных, которые не удовлетворяли производство. Поэтому с появлением вертолетов, обладающих широким диапазоном скоростей, хорошим обзором местности из кабины, способностью зависать и осуществлять посадку на небольшой площадке, встал вопрос о целесообразности применения их для аэротаксации [100, 101, 126].
С появлением более совершенных типов пленок происходило дальнейшее совершенствование методов лесотаксационного дешифрирования. С 1947 г. начинается внедрение цветной спектрозональной фотопленки (А.Н. Иорданский, В.С. Гольцов, В.А. Уваров) [122]. Снимки, полученные на данной пленке, обладали более высокими дешифровочными качествами, что позволяло более точно опознавать древесные породы, контуры выделов и другие объекты местности [114].
В 50-х годах по результатам исследований и опытно-производственных работ были определены оптимальные масштабы аэрофотоснимков для целей лесоустройства. Так стали широко использоваться уточненные фотосхемы, составляемые лесоустроительными предприятиями, и фотопланы [118].
Одновременно с первыми опытами по применению цветных спектрозональных аэроснимков начались исследовательские и опытно-производственные работы по изучению дешифровочных возможностей аэроснимков и методов дешифрирования, а так же были разработаны рекомендации по оптимальным срокам проведения аэрофотосъемочных работ на различные типы аэропленок [99, 119].
В 50-60-х годах Г.Г. Самойловичем были продолжены работы по созданию теории лесотаксационного дешифрирования аэроснимков, разработаны таксационно-дешифровочные признаки различных древесных пород, древостоев и категорий площадей, методика изучения насаждений для лесного дешифрирования аэроснимков и аэротаксации лесов, классификация деревьев в зависимости от формы кроны, принципы изучения и установления взаимосвязей между таксационными и дешифровочными показателями, а также принципиальная схема проведения лесотаксационных работ на основе камерального дешифрирования аэроснимков и аэротаксации. В дальнейшем была создана надежная теоретическая основа методов камерального таксационного дешифрирования аэроснимков, обеспечивающая достоверное определение всех основных таксационных показателей [117].
В настоящее время, с развитием технологии, возможно, кроме фотографических снимков, получение изображения земной поверхности в невидимой части электромагнитного спектра. В инфракрасной части спектра получают так называемые тепловые снимки, изображение на которых строится на основе разности температур различных объектов земной поверхности. Кроме инфракрасной аэросъемки, для получения изображений земной поверхности используется съемка в радиодиапазоне. Эта съемка ведется с самолетов с помощью радиолокатора, испускающего и принимающего отраженные от земной поверхности радиоволны. Для этой цели используются длинные (1500 м и более) радиоволны. Они имеют очень хорошую проходимость, им не мешают облака, туман, дождь, время суток. Радиолокационную съемку называют всепогодной. С начала ХХ в. в военной разведке и естественных исследованиях, кроме аэроснимков в виде отпечатков на фотобумаге, используется аэровизуальные наблюдения, когда земную поверхность рассматривает и изучает визуально, то есть собственными глазами, наблюдатель-исследователь. Этот способ очень эффективен при изучении быстро меняющейся обстановки, в частности, при отслеживании лесных пожаров.
Моделирование закономерностей роста растений
Деревья – это уникальные организмы, поскольку превосходят другие растительные формы по высоте, а также долговечности, интенсивности конкуренции и влиянии на окружающую среду.
Одним из важнейших показателей, измеряемых работниками лесного хозяйства, является полнота (густота), поскольку она позволяет предсказать форму ствола, интенсивность процессов роста и конкуренции. Изменение данного показателя связано с процессами роста растений. Интуитивно понятно, что с течением времени увеличиваются требования к доступным ресурсам и свободному пространству. Без ухода насаждения имеют тенденцию приближаться к максимальной густоте, измеримой с точки зрения площади сечений или плотности растений данных средних размеров в одновозрастных насаждениях. Максимальная густота зависит от условий произрастания, стадии развития насаждения и требовательности пород, составляющих древостой. При приближении к максимальной густоте увеличивается потребность в свободном пространстве, которой сопутствует недостаток ресурсов и увеличение конкурентной борьбы, отраженные в характерном уменьшении количества растений, т.е. в так называемой самодифференциации или самоизреживании [59, 127].
На рисунке 1.6 на двойной логарифмической шкале схематично представлена зависимость между размерами деревьев и густотой насаждений. Верхняя линия самоизреживания отмечает возможную максимальную для различных средних размеров деревьев густоту одновозрастных чистых насаждений при оптимальных условиях произрастания. Нижняя линия самоизреживания иллюстрирует аналогичную зависимость при неблагоприятных условиях роста. В соответствии с ростом и отпадом зависимость размер – густота в насаждениях А и В приближаются к своим соответствующим, определенным для насаждения, линиям самоизреживания и впоследствии отклоняются от этих линий на различных абсолютных уровнях с подобными уклонами. При оптимальных условиях роста верхняя граница и линии самоизреживания могут совпадать. При неоптимальных, однако, линия самоизреживания может быть расположена ниже верхней границы (насаждение В) [197].
Б. Зейде в своей статье отмечает, что существует большое количество способов описать густоту насаждений с помощью функций, независимой переменной в которых является средний размер деревьев. Но существует и второй фактор, являющийся следствием самоизреживания – накопление промежутков между кронами, неизбежное даже в высокополнотных насаждениях с большими перекрытиями крон [222].
Густота насаждений влияет на множество факторов (расстояние между деревьями, их размер и расположение, распределение листвы, форму и глубину корней и т.д.). Но взаимодействия между растениями очень сложны и невозможно учесть все показатели, влияющие на их рост, густоту и т.п. Поэтому представляется проблематичным определить точные закономерности, которые описывали бы все разнообразие взаимосвязей для различных пород. Но, не смотря на это, ученые уже давно пытаются установить закономерности, связывающие различные показатели с густотой, и определить хотя бы средние значения для местных условий.
Основываясь на принципе подобия биологических форм Галилея, Спенсер (1864) и Томпсон (1917) представили аллометрические зависимости между линейным приростом, суммой площадей сечений и полнотой насаждений, а также биомассой отдельных деревьев. Берталанффи (1951) использовал аллометрический принцип для моделирования изменений в формах растений и животных [149, 150, 182].
Отсюда, относительная норма роста определенного органа имеет постоянную зависимость с любой другой частью тела или целого тела х, поэтому
Физиологическая интерпретация аллометрического уравнения, для которого Берталанффи видел большой прикладной потенциал, может быть проиллюстрирована превращением уравнения (5)
Аллометрия считается результатом распределения ресурсов, поглощенных организмом, по его органам у и х. Ключ к распределению основан на пропорциях между у и х и на аллометрическом коэффициенте Ь, который представляет константу распределения [193].
Дальнейшим развитием аллометрического моделирования являются рассмотренные ниже модели Рейнеке, Уоды и Хильми.
Определение параметров аллометрических моделей по таблицам хода роста нормальных насаждений
В рамках данного исследования первым необходимым шагом являлось определение соответствия параметров моделей Уоды, Рейнека и Хильми указанным в литературных источниках. С этой целью были обработаны таблицы хода роста нормальных насаждений сосны, ели, березы и осины, составленные рядом авторов для различных условий (преимущественно - зон северной и средней тайги Северо-Запада Европейской части) [89, 227].
Для решения этой задачи с помощью пакетов прикладных программ Statgraphics Plus и MS Excel методом регрессионного анализа рассматривалась зависимость основных таксационных показателей от числа стволов, пример которой приведен на рис.3.1-3.15.
Аналогичный анализ был проведен и для остальных таблиц хода роста, рассмотренных в рамках исследования. Параметры полученных степенных моделей, показавших высокую точность аппроксимации, приведены в табл.3.1.
Можно заметить, что для уравнения Уоды значения степени, полученные по таблицам хода роста нормальных насаждений, были выше теоретических величин, приведенных в литературных источниках. Это могло быть вызвано разницей в объектах исследования. В целом показатели степени варьировали от -1,6 до -2,1 при теоретическом значении равном -1,5.
Для уравнения Хильми по сосновым и березовым древостоям результаты были близки к теоретическим значениям. Для еловых – результаты в большинстве случаев завышались.
По всем таблицам хода роста нормальных древостоев результаты, полученные для уравнения Рейнеке, оказались ниже ожидаемых, что возможно связано с различиями в условиях местопроизрастания.
В целом стоит отметить, что полученные результаты были близки к теоретическим значениям. Но все же наблюдались расхождения, хотя рассматривались чистые насаждения. Это возможно было связано с различиями в объектах исследования, морфометрических показателях ствола, а также условий местопроизрастания.
Применение моделей Уоды, Хильми и Рейнеке на данных таблиц хода роста нормальных древостоев показало высокую точность аппроксимации зависимости основных таксационных показателей от густоты насаждений.
Определение таксационных показателей насаждений по высокоточным аэрофотоснимкам
Инвентаризация лесных ресурсов всегда была одной из актуальных проблем лесного хозяйства. Вместе с развитием технологий для решения этого вопроса разрабатываются новые подходы, в основе которых лежит применение новейших технических средств дистанционного зондирования, снижение объемов натурных работ, внедрение в практику лесоустройства компьютерных технологий. Так одним из способов определения основных таксационных показателей, активно развивающийся в последнее время, является лазерное зондирование. Оно используется для моделирования, создания трехмерных моделей, топографической съемки, мониторинга и т.д. [51, 52, 56, 95, 156, 168, 185]. Но на данный момент не существует единообразного подхода к решению поставленных задач по определению характеристик насаждения, различается так же и программно математический аппарат [54, 145, 165, 166, 177, 178, 179, 182, 183, 184, 186, 188, 189, 191, 217, 220].
Так в статье «Высокие технологии XXI века для аэрокосмического мониторинга и таксации лесов. Задачи исследований и перспективы использований», написанной коллективом авторов [56], рассматривается возможность использования метода воздушного лазерного сканирования, съемок интерференционными радарами с синтетической апертурой, аэро- и космических снимков высокого и сверхвысокого разрешения, основанный на аллометрии параметров лесного полога и автоматизированном дешифрировании изображений. Данная методика дает высокую точность определения рельефа, соотношения пород средней высоты древостоя, густоты, полноты, сумм поперечных сечений, возрастной структуры, типа и продуктивности почвенных условий, площади крон и их сомкнутости, объема древостоя, границ участков леса. Но при этом данный способ имеет ряд погодных ограничений, датчики, работающие в микроволновом диапазоне, имеют более низкое пространственное разрешение, кроме этого стоимость лазерного сканирования достаточно велика, хотя в последнее время наметилась тенденция к ее уменьшению.
Поэтому существует необходимость найти подход, который позволяет получать оперативную информацию о состоянии лесного фонда и при этом снизить стоимость проведения работ.
В рамках данного исследования для определения запаса насаждения на 1 га использовались аэрофотоснимки, полученные с помощью БПЛА (рис.3.31). В случае получения положительных результатов можно будет упростить натурные обследования участка. Кроме этого можно будет исключить применение специализированных программ для обработки данных, что в свою очередь позволит удешевить процесс определения запаса насаждения.
На данном аэрофотоснимке представлена часть 123 квартала (выделы 24, 25, 26, 27) и часть 206 квартала (выделы 76, 77, 78). Съемка производилась с помощью 4-х роторной платформы, в результате была получена серия из 166 изображений с разрешением каждого снимка 3000 x 2250 пикселей, пространственное разрешение съёмки составило 7,13 см/пиксель. Обработка материалов аэрофотосъемки выполнена в специализированной фотограмметрической системе Agisoft Photoscan [7].
В результате были получены ортофотоплан и цифровая модель поверхности крон деревьев на изучаемую территорию с определением их высот (рис.3.32).
Ниже, в табл.3.13, представлена таксационная характеристика выделов, по которым проводилась верификация полученных параметров уравнения Уоды.
Дешифрирование данного аэрофотоснимка заключалось в определении границ выделов, сверка их с планшетом по данному выделу и последующее определение густоты насаждения на каждом из участков (рис.3.33).
Поскольку в большинстве случаев в насаждении часть деревьев выходит в верхний полог и их кроны четко видны, кроны других не только близко соприкасаются с кронами соседних деревьев, но и частично находятся под ними, а также часть деревьев полностью может закрываться кронами других деревьев, поэтому определить точное количество деревьев на участке представляется достаточно сложным.
Существует множество способов для определения количества деревьев. Так возможно использовать палетку, с нанесенными на ней круглыми или прямоугольными площадками разной величины. Кроме прочего для определения густоты насаждения также можно использовать способы: измерения сторон многоугольника; подсчета крон на прямых линиях; перечета крон на площадках; эталонов [126].
Но в любом случае, учесть по снимкам все деревья, расположенные на участке не представляется возможным, что также оказывает влияние на точность определения основных таксационных показателей.
В рамках данного исследования, для определения количества деревьев по каждому выделу проводился сплошной подсчет деревьев как в ручную, так и автоматически (24 выдел), расположенных в границах каждого из выделов. Для автоматизированной обработки полученных изображений с целью получения значений числа деревьев на единицу площади был создан специализированный скрипт на языке Java [34]. В табл.3.14 представлены данные перечета по четырем выделам, на основании которых и проводилась апробация полученных параметров уравнения Уоды.
В последующем определялась густота древостоя на 1 га, путем деления полученного количества деревьев на площадь выдела, и, по полученным данным, производился расчет густоты насаждения на 1 га по методике, описанной выше.
В табл.3.15 представлены результаты данного способа.