Лазерная локация и цифровая аэросъемка - подспутниковый компонент в системе информационного обеспечения инвентаризации, мониторинга и кадастра лесных земель

Автор: Данилин Игорь Михайлович, Данилин Артем Игоревич, Свищев Денис Александрович

Журнал: Сибирский аэрокосмический журнал @vestnik-sibsau

Рубрика: Математика, механика, информатика

Статья в выпуске: 3 (29), 2010 года.

Бесплатный доступ

Обсуждаются подходы и решения в области дистанционного зондирования лесов для целей информационного обеспечения инвентаризации, мониторинга и кадастра лесных земель, с использованием инновационных методов и технологий высокого уровня -лазерной локации, цифровой аэросъемки и спутникового позиционирования

Лазерная локация, цифровая аэросъемка, спутниковое позиционирование, инвентаризация, мониторинг, кадастр лесных земель

Короткий адрес: https://sciup.org/148176252

IDR: 148176252

Текст научной статьи Лазерная локация и цифровая аэросъемка - подспутниковый компонент в системе информационного обеспечения инвентаризации, мониторинга и кадастра лесных земель

В современной практике лесопользования, мониторинга и кадастра получение достоверной и оперативной информации о состоянии и динамике лесных земель является актуальной задачей как с природоресурсной, так и с экологической, природоохранной точек зрения. В решении этой задачи в последние годы во многих странах мира и в России все активнее используется лазерная локация и цифровая аэросъемка, которые представляют собой важнейшую составляющую геоматики – нового интегрального направления развития методов дистанционного зондирования Земли (аэро- и космической съемки), геоинформационных технологий, цифровой фотограмметрии и картографирования, спутникового геопозиционирования и телекоммуникаций. Эти передовые и высокоэффективные методы находят сегодня широкое применение во многих отраслях, являясь, по сути, информационной основой кадастров природных ресурсов, земле- и лесоустройства, экологического мониторинга, систем сбора, обработки, анализа данных и баз знаний, по показателям точности и экономической эффективности превосходят другие методы изучения и измерения параметров земной поверхности и природных систем [1–7].

Современные авиационные лазерно-локационные системы стремительно развиваются и на сегодняшний день имеют частоту сканирования более 200 тыс. импульсов (измерений) в секунду (рис. 1).

Наибольшая плотность точек сканирования при этом составляет 1 точка на 5–7 см поверхности, а точность измерения геометрических параметров наземных объек- тов и морфоструктурных элементов растительности в плановой и профильной проекциях составляют порядка ±5…10 см. Точность спутникового позиционирования контуров линий и границ лесных выделов, пробных площадей, отдельных деревьев и морфоструктурных элементов их стволов и крон, в том числе и в подкроновом пространстве, практически не ограничена и определяется техническими характеристиками приборов геопозиционирования [1; 4].

Средствами пространственного и детального отображения контуров и рельефа земной поверхности с представленной на них растительностью и основой для предварительного трассирования маршрутов авиационной лазерной и цифровой аэрофотосъемки могут также являться спутниковые снимки, получаемые в современных оптико-электронных системах Landsat, Ресурс-ДК, Ikonos, OrbView-3, WorldView-2, GeoEye-1 и/или других системах высокого и сверхвысокого разрешения и дешифрированные по основным параметрам и характеристикам растительного покрова [5].

Вместе с тем, структура, объемные показатели деревьев и древостоев, их фитомасса наиболее достоверно и точно определяются по лазерно-локационным данным («лазерным портретам»), интегрированным с цифровыми геотрансформированными аэрофотоснимками на основе цифровой модели местности (ЦММ) и поля распределения лесного полога, которые генерируются из исходных данных лазерной локации способом фильтрации импульсов локатора, отраженных от земной поверх- ности и растительности, путем интерполяции точек земли, с последующей триангуляцией точек растительности в системах дифференциального спутникового позиционирования GPS, ГЛОНАСС [3; 5].

При обработке и анализе лазерно-локационных данных и цифровых аэрофотоснимков используются методы математической морфологии, оперирующей понятиями теории множеств и нечетких множеств [8].

В ряде работ, выполненных ранее в России и за рубежом, было показано, что точность оценки древесного запаса и биомассы леса, в том числе методами авиационного зондирования, можно повысить до 5…7 % с использованием морфологической классификации и аллометрических взаимосвязей между размерами деревьев [1; 2; 5–7].

а

б

Рис. 2. Трехмерная визуализация лесной растительности ( а ) и рельефа местности в подкроновом пространстве ( б ) по лазерно-локационным данным

б

в

Рис. 1. Приборная и технологическая составляющая лазернолокационного метода: а – универсальная аэросъемочная лазерная топографическая система Optech ALTM 3100 – поставляет лазерно-локационные данные. Назначение: ЦММ, ЦМР, выделение контуров, дешифрирование; б – крупноформатная цифровая фотограмметрическая аэрофотокамера Vexcel UltraCamXp – поставляет цифровые аэрофотоснимки сверхвысокого (сантиметрового) разрешения. Назначение: традиционное; в – система прямого геопозиционирования и ориентации аэросъемочных сенсоров Applanix POSAV – оставляет элементы внешнего ориентирования цифровых аэрофотоснимков и лазернолокационных данных. Назначение: прямое геопозиционирование (геопривязка)

Наши исследования, проведенные в Красноярском крае, показывают, что наиболее адекватно и эффективно структура элементов земной поверхности и растительного покрова с использованием цифровых моделей местности, получаемых на основе лазерной и цифровой аэросъемки, определяются по характеристикам рядов распределения деревьев по основным морфометрическим признакам – диаметру и высоте, вертикальной и горизонтальной протяженности крон, которые, в свою очередь, взаимосвязаны и тесно коррелированны. При этом объемные и весовые показатели деревьев и древостоев с высокой точностью аппроксимируются аллометрическими функциями через их морфоструктурные признаки [1; 2] (рис. 5, 6; таблица).

Общеизвестно, что построение рядов распределения деревьев по морфометрическим показателям традиционно предполагает выполнение время- и трудоемких наземных биометрических процедур, операций и перечетов (сплошных или выборочных), которые требуют значительных финансовых затрат. Вместе с тем, метод лазерной локации, интегрированный с цифровой аэросъемкой сверхвысокого (сантиметрового) разрешения, позволяет выполнять попиксельную инструментально-измерительную таксацию на основе прецизионной спутниковой

Рис. 4. Цифровая реконструкция морфологической структуры лиственничного древостоя, выполненная по данным лазерной локации

Рис. 3. Цифровая полигональная модель лиственничного насаждения, построенная по данным лазерной локации

Таблица 1

Коэффициенты регрессии морфометрических показателей и фитомассы деревьев лиственницы

Модель аппроксимации

P = aD 2 1,3 H

P = aD 2 k H

Параметры уравнения

a

S

R2

a

S {

R 2

Зависимая переменная

Надземная часть

0,029

0,505

0,996

0,266

2,122

0,964

Ствол

0,0203

0,055

0,999

0,187

1,750

0,951

Древесина

0,017

0,037

0,999

0,153

1,452

0,950

Кора

0,004

0,008

0,996

0,034

0,307

0,951

Крона

0,008

0,258

0,976

0,079

0,427

0,983

Ветви > 1 см

0,003

0,068

0,940

0,024

0,217

0,959

Ветви < 1 см

0,002

0,021

0,969

0,020

0,272

0,892

Побеги текущего года

0,0001

0,000

0,873

0,0001

0,005

0,966

Хвоя

0,003

0,089

0,917

0,024

0,074

0,995

Отмершие ветви

0,001

0,002

0,987

0,009

0,110

0,918

Примечания: P – вес фракции дерева в абсолютно сухом состоянии, кг; D 1,3 – диаметр ствола на высоте 1,3 м от его основания, см; H – высота дерева, м; Dk – диаметр кроны, м; a – константа уравнения; S – стандартная ошибка уравнения; R 2 – индекс детерминации.

а)       D1.3 , см                            б)           H , м

0,025

г)            L кр. , м

д)         Sкр., м2

е)       D кр. , м

Рис. 5. Распределение деревьев лиственницы ( N) по морфометрическим показателям стволов и крон, аппроксимированное функцией Вейбулла: а - диаметр ствола на высоте 1,3 м от его основания ( D . 3, см); б - высота дерева ( H , м); в - диаметр кроны ( D к, м); г - длина кроны ( L к, м); д - площадь кроны ( 5 к , м2); е - сумма площадей поперечных сечений стволов на высоте 1,3 м ( G f ( D м2))

H

Рис. 6. Совмещенная матрица гистограмм распределения и коррелированных полей рассеяния основных морфометрических показателей лиственничного древостоя (Центральная Эвенкия)

геодезии и детальной топографической съемки, изучать динамику лесного покрова, горизонтальную и вертикальную структуру насаждений, реконструировать ряды распределений деревьев по любому морфоструктурному признаку, вычислять искомые таксационные показатели и фитомассу леса в автоматическом режиме с высокой точностью и на достаточно больших площадях (до 500…600 км2 за один рабочий день).

Оценка запасов и фитомассы леса по данным лазерной локации и цифровой аэросъемки, в каждом конкретном случае сводится к установлению базовых закономерностей изучаемого объекта и определению соотношений между объемами стволов, высотой и диаметрами стволов и крон деревьев, фитомассой, которые, в свою очередь, составляют 87…99 % объясненной изменчивости различных фракций фитомассы – стволов, скелета крон и хвои [1].

Результаты практической апробации метода авиационной лазерной локации в сочетании с цифровой аэросъемкой и спутниковым геопозиционированием, интегрированных в геоинформационных системах, свидетельствуют о высокой перспективности его использования для целей анализа и моделирования структуры и нарушенности лесного покрова, инвентаризации, оперативного экологического мониторинга, информационного обеспечения кадастра лесных земель и контроля лесопользования. Метод обеспечивает дистанционную оценку состояния и динамики лесных ресурсов с высокой эффективностью при минимуме наземных работ и значительной экономии времени и финансовых средств.

Экономическая эффективность метода обеспечивается принципиальным повышением точности результатов измерений и возможности их повторимости (проверки), а также значительным снижением трудоемкости и сложности выполнения работ (как полевых, так и камеральных дешифровочных) за счет высокого уровня авто- матизации получения и обработки данных лазерной и цифровой аэросъемки. Объем полевых работ при этом сводится к минимуму и необходим лишь для калибровки результатов лазерной локации и поддержки интерактивного дешифрирования данных аэросъемки.

Статья научная