ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 3. С. 103-113

Выявление и анализ сухостоя при помощи беспилотного летательного аппарата

П.Ю. Санников 1 , Д.Н. Андреев 1 , С.А. Бузмаков 1 
1 Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
Одобрена к печати: 19.03.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-3-103-113
Востребованность аэрофотосъёмки, выполненной беспилотной авиацией, в последние годы растёт достаточно быстро и в России, и в мире. Круг задач, решаемых при помощи результатов съёмки, довольно широк. Он включает как задачи прикладного характера, так и вопросы фундаментальных исследований. Одной из наиболее популярных задач является исследование лесов. В статье представлен краткий литературный обзор научной литературы, посвящённой изучению лесных сообществ при помощи беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Дана сжатая характеристика технических параметров используемых БПЛА. Сформулирована последовательность главных этапов компьютерной обработки первичных материалов съёмки для получения ортофотоплана. Модельным объектом аэрофотосъёмки для данной работы является ландшафтный заказник «Предуралье», расположенный на востоке Европейской части России, в Прикамье. Заказник представляет собой достаточно крупный (2290 га) природный комплекс, занимающий каньонообразную долину р. Сылвы. Большая часть «Предуралья» занята смешанными хвойно-широколиственными лесами с преобладанием ели, сосны, липы, берёзы. Анализ аэрофотосъёмки позволил выявить сухостойные деревья в границах заказника. Проанализировано групповое и одиночное распределение сухих деревьев, распространение сухостоя в квартальной сети и относительно основных геоморфологических элементов долины р. Сылвы. Рассчитаны статистические параметры плотности сухих деревьев в лесах различного породного состава и возраста.
Ключевые слова: беспилотный летательный аппарат, ортофотоплан, фотограмметрия, лес, сухостой
Полный текст

Список литературы:

  1. Алешко Р. А., Алексеева А. А., Шошина К. В., Богданов А. П., Гурьев А. Т. Разработка методики актуализация информации о лесном участке с использованием снимков со спутников и малых БПЛА // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 5. С. 87–99.
  2. Лесная фитопатология / под ред. Б. П. Чуракова. СПб.: Изд-во «Лань», 2012. 448 с.
  3. Мелехов И. С. Лесоведение. М.: Лесная промышленность, 1980. 408 с.
  4. Методы мониторинга вредителей и болезней леса / под ред. В. К. Кутузова. М.: ВНИИЛМ, 2004. 200 с.
  5. Обыдёнников В. И., Тибуков А. В. Лесоведение: учебник. М.: Изд-во Московского гос. ун-та леса, 2013. 190 с.
  6. Полякова Е. В., Гофаров М. Ю. Возможности подспутникового дистанционного зондирования наземных участков с использованием беспилотного летательного аппарата CropCam // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 4. С. 61–65.
  7. Рогозин М. В. Лесоведение: методические указания. Пермь: Изд-во ПГНИУ, 2012. 36 с.
  8. Руководство пользователя Agisoft PhotoScan: Professional Edition, версия 1.1. URL: http://www.agisoft.com/pdf/photoscan-pro_1_1_ru.pdf. 2014. (дата обращения 15.04.2015).
  9. Тихонов А. С. Лесоведение. Калуга: ГП «Облиздат», 2011. 332 с.
  10. Фундаментальная фитопатология / под ред. Ю. Т. Дьякова. М.: КРАСАНД, 2012. 512 с.
  11. Цифровая фотограмметрическая система Photomod: версия 6.0. Руководство пользователя. URL: http://www2.racurs.ru/download/Racurs_brochures/PHOTOMOD.pdf (дата обращения 15.04.2015).
  12. Шевченко С. В., Цилюрик А. В. Лесная фитопатология. Киев: Вища школа, 1986. 384 с.
  13. Arnold T., De Biasio M., Fritz A., Leitner R. UAV-based measurement of vegetation indices for environmental monitoring // 7th Intern. Conf. Sensing Technology. 2013. P. 704–707.
  14. Benavente D. Semi-expendable unmanned aerial vehicle for forest fire suppression // Intern. Conf. Modelling, Monitoring and Management of Forest Fires II. 2010. V. 137. P. 143–148.
  15. Dash J. P., Watt M. S., Pearse G. D., Heaphy M., Dungey H. S. Assessing very high resolution UAV imagery for monitoring forest health during a simulated disease outbreak // ISPRS J. Photogrammetry and Remote Sensing. 2017. V. 131. P. 1–14.
  16. Dong B., Feng Z.-K., Yao S., Wang J., Guo J.-C. Aerial-ground-space precision auto-measurement technology in stereo forest surveying // J. Beijing Forestry University. 2008. V. 30. P. 173–177.
  17. Dunford R., Michel K., Gagnage M., Piégay H., Trémelo M.-L. Potential and constraints of Unmanned Aerial Vehicle technology for the characterization of Mediterranean riparian forest // Intern. J. Remote Sensing. 2009. V. 30 (19). P. 4915–4935.
  18. Getzin S. Nuske R. S., Wiegand K. Using Unmanned Aerial Vehicles (UAV) to Quantify Spatial Gap Patterns in Forests // Remote Sensing. 2014. V. 6. P. 6988–7004.
  19. Gini R., Passoni D., Pinto L., Sona G. Use of unmanned aerial systems for multispectral survey and tree classification: A test in a park area of northern Italy // European J. Remote Sensing. 2014. V. 47(1). P. 251–269.
  20. Heurich M., Ochs T., Andresen T., Schneider T. Object-orientated image analysis for the semi-automatic detection of dead trees following a spruce bark beetle (Ips typographus) outbreak // European J. Forest Research. 2010. V. 129 (3). P. 313–324.
  21. Inoue T., Nagai S., Yamashita S., Fadaei H., Ishii R., Okabe K., Taki H., Honda Y., Kajiwara K., Suzuki R. Unmanned aerial survey of fallen trees in a deciduous broadleaved forest in eastern Japan // PLoS ONE. 2014. V. 9(10). P. 1–7.
  22. Launchbury R. Unmanned aerial vehicles in forestry (Short Survey) // Forestry Chronicle. 2014. V. 90(4). P. 418–419.
  23. Lehmann J. R. K., Nieberding F., Prinz T., Knoth C. Analysis of unmanned aerial system-based CIR images in forestry ― a new perspective to monitor pest infestation levels // Forests. 2015. V. 6(3). P. 594–612.
  24. Lisein J., Pierrot-Deseilligny M., Bonnet S., Lejeune P. A photogrammetric workflow for the creation of a forest canopy height model from small unmanned aerial system imagery // Forests. 2013. V. 4(4). P. 922–944.
  25. Merino L., Caballero F., Martínez-de-Dios J. R., Maza I., Ollero A. Automatic Forest Fire Monitoring and Measurement using Unmanned Aerial Vehicles // J. Intelligent and Robotic Systems. 2012. V. 65 (1–4). P. 533–548.
  26. Paneque-Gálvez J., McCall M. K., Napoletano B. M., Wich S. A., Koh L. P. Small drones for community-based forest monitoring: An assessment of their feasibility and potential in tropical areas // Forests. 2014. V. 5(6). P. 1481–1507.
  27. Pierzchała M., Talbot B., Astrup R. Estimating soil displacement from timber extraction trails in steep terrain: Application of an unmanned aircraft for 3D modeling // Forests. 2014. V. 5(6). P. 1212–1223.
  28. Salamí E., Barrado C., Pastor E. UAV flight experiments applied to the remote sensing of vegetated areas // Remote Sensing. 2014. V. 6(11). P. 11051–11081.
  29. Sarkar S. K., Das J., Ehsani R., Kumar V. Towards autonomous phytopathology: Outcomes and challenges of citrus greening disease detection through close-range remote sensing // Proc. IEEE Intern. Conf. Robotics and Automation. 2016. P. 5143–5148.
  30. Schreyer J., Lakes T. Remote sensing-based approaches for modeling 3D vegetation information in urban areas // 14th Intern. Conf. Computational Science and its Applications. ICCSA. 2014. P. 116–120.
  31. Von Wahl N., Heinen S., Essen H., Kruell W., Tobera R., Willms I. An integrated approach for early forest fire detection and verification using optical smoke, gas and microwave sensors // Intern. Conf. Modelling, Monitoring and Management of Forest Fires II. 2010. V. 137. P. 97–106.