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 прошлом 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.
Введение
В мире наблюдается устойчивая тенденция развития рынка беспилотных авиационных систем (БАС) и активного использования беспилотных технологий в экономике для решения различных задач. Так, с 2018 года среднегодовой темп роста мирового рынка беспилотных авиационных систем составил 21 %.
В России развитие рынка беспилотных авиационных систем началось только в начале XXI века, хотя первые БАС для гражданских целей появились еще в 1960‒1970 годах. С 2018 по 2024 годы рост российского рынка в среднегодовом выражении увеличился более чем на 27 процентов.
Спрос на услуги с применением беспилотных авиационных систем наблюдается в геологоразведке и добыче полезных ископаемых, строительстве, сельском и лесном хозяйствах, топливноэнергетическом комплексе и др.
Государственный сектор вносит существенный вклад в использование беспилотных авиационных систем и предоставление услуг с их применением. С 2018 по 2022 годы в рамках государственных закупок было заключено почти 2 тыс. контрактов на сумму более 13 млрд рублей. 26 % заказчиков относятся к сфере науки и образования («Стратегия развития беспилотной авиации Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2035 года». Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 21 июня 2023 г. № 1630-р).
На участках Карбонового полигона Чеченской Республики сбор и передача данных, дистанционный мониторинг осуществляются, в основном, с использованием беспилотного летательного аппарата (БПЛА) Геоскан 401. Данный БПЛА – отечественный комплекс с встроенным GNSS-приемником, снимки с которого позволяют создавать точные геопривязанные ортофотопланы и 3D-модели. В качестве полезной нагрузки к БПЛА нами используются лазерный сканер АГМ МС 1.2 с инерциальной системой ПС.М-33, цифровая мультиспектральная камера высокой производительности Geoscan Pollux, фотоаппарат Sony ZV-е10 с креплением к АГМ-МС.
Вид и методика исследования
На участке «Рошни-Чу», краткая информация о котором представлена в табл. 1, с целью получения качественного ортофотоплана, цифровой модели рельефа (ЦМР), карты индекса растительности (NDVI), а также информации о древостое в прошлом году нами проведены лидарная и мультиспектральная съемки в мае (период начала вегетации) и в октябре (конец вегетационного периода). Участок «Рошни-Чу» покрыт, преимущественно, широколиственными лесами, имеет площадь около 243 га и относится к переходному типу от низкогорных ландшафтов горнолесной зоны к горнодолинному лесолуговокустарниковому подтипу. Отличительной особенностью растительного покрова является присутствие диких плодовых видов древесной и кустарниковой растительности.
Мультиспектральная съемка проводилась на высоте 229 м с разрешением 10.1 см/пикс. Скорость полета – 10 м/с. Площадь покрытия съемкой составила 3,43 км2. Во избежание разрывов местности на снимках съемка производилась с перекрытием: продольное перекрытие снимков составляло 80 %, поперечное – 60 %.
Использованная нами мультиспектральная камера Geoscan Pollux позволила вести съемку одновременно в пяти узких (12‒40 нм) диапазонах. Помимо основных каналов видимого спектра (синего, красного и зеленого) камера способна регистрировать дальний красный и ИК спектры, что позволяет рассчитывать различные индексы вегетации: SAVI, NDVI, NDRE, LAI и др. Всего получено 12210 снимков, обработка которых осуществлялась в программе Agisoft Metashape (Руководство пользователя: Professional Edition, версия 1.8). ПО Agisoft Metashape позволяет обрабатывать изображения в видимом диапазоне RGB, мультиспектральные снимки, а также структурированные облака точек лазерных отражений (ТЛО) и неструктурированные облака ТЛО аэросъемки. Результаты обработки представляют собой различные типы пространственных данных: облака точек, текстурированные полигональные модели, ортофотопланы и цифровые модели местности.
Для визуализации и практического применения материалов мультиспектральной съемки используются разные индексы. Состояние растительности определяется с помощью вегетационных индексов, наиболее распространенным из которых является нормализованный вегетационный индекс (NDVI), впервые введенный в 1973 году. NDVI предназначен для определения количества фотосинтетически активной биомассы.
Характеристика эталонного участка «Рошни-Чу»
| Географические координаты | северная граница | южная граница | восточная граница | западная граница |
| 45.433733 ВД 43.067742 СШ |
45.427040 ВД 43.037827 СШ |
45.437365 ВД 43.066476 СШ |
45.419490 ВД 43.054111 СШ |
|
| Площадь, га | 243 | |||
| Абсолютные высотные отметки | Минимальная | Максимальная | ||
| 418 | 550 | |||
| Тип ландшафта | Низкогорные ландшафты горнолесной зоны представлены смешанными лесами. Основа этих лесов – дикие фруктовые деревья с хорошо сомкнутыми буково-грабовыми лесами. Территория сложена, в основном, песчано-глинистыми, сланцевыми и известняковыми отложениями палеоген-неогеновой системы | |||
| Тип растительности | Растительность представлена дубом, ольхой черной и бородавчатой, кленом полевым, буком восточным, грабом кавказским. Отличительную особенность растительного покрова составляют дикие плодовые виды древесной и кустарниковой растительности | |||
| Тип почвы | Преобладают горнолесные бурые, местами оподзоленные почвы в сочетании с перегнойнокарбонатными и луговоаллювиальными почвами | |||
Воздушное лазерное сканирование (ВЛС) проводилось с целью получения точных и детальных ЦМР эталонного участка «Рошни-Чу» и построения карт высот деревьев и объема крон для последующего определения количественных значений этих параметров. ВЛС обеспечивает быстрое получение точных и детальных цифровых моделей местности, в том числе и труднодоступной, для последующего картографирования растительного покрова и проведения измерений высоты деревьев, объема биомассы и других измерений.
Лазерное сканирование (лидарная съемка) осуществлялось одновременно с цифровой аэрофотосъемкой, что позволило создать трехмерную точечную модель (облако точек), состоящую из массива точек лазерных отражений (ТЛО) плотностью до нескольких сотен точек на 1 м2 и точностью определения их координат до 5 см в плане и по высоте. Данные аэрофото- и лидарной (ВЛС) съемок обрабатывались в программе LiDAR 360. ПО LiDAR 360 – это комплексное программное обеспечение для постобработки облаков точек с инструментами визуализации, редактирования и создания значимых геопространственных данных.
Материалы, полученные по данным вышеописанных съемок, успешно используются при моделировании потоков парниковых газов.
Результаты исследования
После загрузки снимков в программу и их выравнивания было построено плотное облако точек для лучшей детализации рельефа и построения модели местности. В результате получен ортофотоплан изучаемого участка (рис. 1).
Рис. 1. Ортофотоплан участка «Рошни-Чу»
Нами был рассчитан индекс NDVI и построены карты для оценки активности вегетации растений (рис. 2, 3).
Рис. 2. Карта NDVI (май, 2023 г.) / Рис. 3. Карта NDVI (октябрь, 2023 г.)
На рисунке 2 представлена карта NDVI, построенная по данным мультиспектральной съемки, проведенной в мае 2023 года. Из рисунка видно, что на участке «Рошни-Чу» преобладают высокие значения индекса NDVI, характерные для физиологически здоровой зеленой лиственной растительности и укладывающиеся в диапазон 0,75‒0,90. Значения получены в начале периода максимальной вегетации. На рисунке 3 представлена карта NDVI, построенная по данным мультиспектральной съемки, проведенной в октябре 2023 года на том же участке. Здесь прослеживается уменьшение значений индекса NDVI, что закономерно связано с осенним спадом вегетационной активности растений. Значения преимущественно находятся в диапазоне 0,25‒0,50. Следует отметить, что на исследуемом участке растительность распределена с довольно однородной плотностью при отсутствии значительных по площади оголенных участков земли.
В результате совместного использования лазерного сканирования и аэрофотосъемки получен массив точек лазерных отражений (ТЛО), представленный в данной статье в виде трехмерной точечной модели (рис. 4).
Дальнейшая обработка включала автоматическую классификацию ТЛО с использованием таких модулей программы LiDAR360 как Forestry и Terrain. Получены трехмерные цифровые модели рельефа. На рис. 5 представлена 3D-модель рельефа, обработанная в модуле Forestry, на рис. 6 – в модуле Terrain.
Рис. 4. Трехмерная точечная модель участка
Рис. 5. Трехмерная модель участка с учетом лесной растительности
Рис. 6. Цифровая модель рельефа
Произведены расчеты высоты деревьев и объема крон. Территория эталонного участка «Рошни-Чу» была разбита на шестиугольные ячейки размером 50х50 м, затем для каждой из ячеек считывались максимальное и среднее значения высоты деревьев и объема крон (рис. 7‒10).
Рис. 7. Максимальные значения высоты деревьев
Рис. 8. Средние значения высоты деревьев
Рис. 9. Максимальные значения объема крон
Рис. 10. Средние значения объема крон
На рис. 7 представлена картограмма максимальных высот деревьев, из которой видно, что на участке преобладают деревья с фактическими значениями высот 20‒30 м. На рис. 8 представлена картограмма со средними значениями высот.
Выводы
По результатам мультиспектральных съемок с использованием БПЛА Геоскан 401, проведенных в начале активной вегетации деревьев и в период спада их вегетационной активности, построены карты NDVI, из которых видно, что спектральные значения на эталонном участке «Рошни-Чу» находятся в диапазонах 0,75‒0,90 (в период активной вегетации) и 0,25‒0,50 (в конце вегетации) и характерны для здорового лиственного древостоя.
По результатам ВЛС построены детальные модели рельефа, рассчитаны количественные показатели высоты деревьев и объема крон. Сделан вывод о репрезентативности полученных в ходе ВЛС данных о высоте деревьев и объеме крон. На участке «Рошни-Чу» преобладают деревья со значениями высот 20‒30 м.
Ссылки на источники, используемые в статье, были удалены. Библиография доступна в оригинальной публикации.
Авторы статьи: Керимов И.А., Эльжаев А.С., Додуев А.А. (все — Грозненский государственный нефтяной технический университет им. акад. М.Д. Миллионщикова).
Опубликовано в журнале «Геология и геофизика Юга России», 14(4) 2024, стр. 180-191. DOI: 10.46698/VNC.2024.85.96.015.