Мультиплатформенный дистанционный мониторинг природных ландшафтов: группа ученых Института географии РАН отрабатывает методику сверхвысокоточной съемки лесных массивов

Для современной картографии все более актуальными становятся исследования локального охвата с использованием высокоточных приборов, позволяющих получить данные сверхвысокого пространственного разрешения. В этом контексте широко известна методика работы в условиях антропогенного ландшафта, отличающегося геометрически правильными очертаниями и отсутствием сложных для интерпретации объектов. Гораздо менее – в изучении природных ландшафтов, что обусловлено, в первую очередь, их сложной структурой, которую невозможно зафиксировать при помощи одного метода: обеспечить полноту данных при съемке со сверхвысокой точностью, например, лесного массива, не может ни один из существующих приборов. В рамках работ по российско-британскому проекту «Мультиплатформенный дистанционный мониторинг воздействия изменения климата на северные леса России» сотрудники лаборатории картографии Института географии РАН и географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова провели полевые работы на территории Кисловодского лесничества с целью выявления возможностей комплексирования данных, полученных разными способами и методами.

«В экспедиции использовались аэро- и наземная тепловизионная съемка, наземная фотограмметрия, съемка при помощи лазерного сканера и лидара, а также традиционная оптическая аэрофотосъемка с беспилотника, – говорит заведующий лабораторией картографии Института географии РАН Андрей Медведев. – Одной из основных задач экспедиции было проведение работ с использованием каждого из приборов с целью выявления наиболее продуктивного по соотношению «затрачиваемое время/качество данных» метода съемки. Надо сказать, что первый опыт работ был получен коллективом в январе 2019 г., но результатом тогда стал список проблем, которые требовалось решить в 2020 г.».

Оптическая съемка выполнялась с помощью квадрокоптера DJI Phantom 4 Pro. Съемки площадок проводились с высоты 50 метров. С высоты 100 метров проводилась обзорная съемка территорий вокруг площадок. Всего было сделано более 500 снимков. Получено плотное облако точек верхнего яруса древостоя. «Снимки с беспилотника не дают достаточного объема информации о подлеске и нижних участках стволов деревьев из-за перекрытия лесного полога кронами и сливания цветом с надпочвенным слоем, – отмечает Андрей Медведев. – Помимо оптической съемки была проведена тепловизионная съемка с квадрокоптера (DJI Phantom 4 с установленным тепловизором) и с земли ручным тепловизором. Данный вид работ позволяет получить информацию о температурных градиентах между объектами местности, попадающих в кадр, внутреннюю структуру леса и отдельных деревьев».

Для получения информации о нижних ярусах лесной растительности в ходе работы были применены различные виды съемки, в т.ч. наземная фотограмметрия, основная суть которой заключается в обработке изображений объектов, получаемых съемочными системами с различных точек земной поверхности.

На основании имеющихся снимков для каждой площадки были получены 4 облака точек, по которым был построен ряд моделей. Пример результата представлен ниже на рисунке.

Данные наземной фотограмметрии использовались для получения информации о приземной части первого яруса древостоя и подросте. Интерес представляют данные о микроформах рельефа и нижних ярусах леса, полученные с помощью лазерного сканера (лидар) Velodyne VLP-16 и лазерного сканера Leica BLK 360. Лидарная съемка в рамках работ использовалась для сравнения и оценки данных, полученных с помощью других видов съемки.

«Большой проблемой явилось сопоставление места съемки лазерным сканером и лидаром, – говорит Андрей Медведев. – Во-первых, точек лазерного сканирования было в несколько раз больше, чем точек лидарной съемки. Это вызвало трудности при сопоставлении точек разных съемочных приборов. Во-вторых, отсутствует (для лазерного сканера) либо в полной мере не работает (для лидара) технология географической привязки снимков и ориентирование их на север. Расположение точек стояния лидара и лазерного сканера сопоставлялись, визуально дешифрируя примечательные объекты (поваленное дерево, раздвоение ствола) по полученным моделям».

Ученые выяснили, что информативность лидарной съемки зависит от густоты подлеска и от типа растительности (хвойная или лиственная). «Мы отмечаем, что на площадках с наибольшей густотой лесного полога максимальное расстояние, на котором лидар сканирует отдельные ветви деревьев, меньше, чем на остальных площадках, – говорит Андрей Медведев. – А также предполагаем, что радиус основного числа отражений и максимального отражения связан с экспозицией склона, на котором проводилась съемка».

Лидарная съемка была произведена на 4 площадках, каждая из которых имела свои характерные особенности приуроченного растительного покрова. На рисунке показаны радиусы информативности полученных данных для каждой площадки.

На каждой площадке был расположен набор маркеров (шары с метками, разноцветные флажки), предназначенные для сведения данных, полученных в результате различных типов съемки. По словам Андрея Медведева, верификация данных производилась в несколько этапов. Для начала было выполнено географическое описание 4 тестовых полигонов. Далее производилось описание растительности (основного яруса и подроста). Категории состояния деревьев определялись по шкале Е.Г. Мозолевской, 1998. «Также были произведены измерения охвата ствола дерева на уровне грудной клетки и нахождение высоты путем определения катета и гипотенузы лазерным дальномером, – говорит ученый. – Вся информация наносилась на абрис и в полевой дневник, что позволило сформировать базу данных для последующего анализа данных».

Результатом сведения данных различных видов съемки, получения качественных и количественных характеристик по тестовым площадкам на основе взаимного дополнения стали плотные облака точек, ортофотопланы, высокоточные цифровые модели местности, а также несколько карт. «Результаты сопоставления при успешной интерпретации предполагается рассматривать как эталонные участки для экстраполяции на большие площади посадок, а в дальнейшем — как одну из полноценных методик для высокоточного картографирования лесных массивов и лесного учета, – говорит Андрей Медведев. – Кроме того, данные эксперименты интересны и с общей точки зрения: сопоставление и сочетание разнообразных методов дистанционного зондирования земли, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки, – одна из важнейших комплексных задач современной картографии».

Облако точек лидарной съемки

Облако точек после фотограмметрической обработки оптической съемки

Облако точек лазерного сканирования

11/08/2020 - 11:00