Приведены результаты оценки качества определения таксационных показателей чистых еловых древостоев Костромской области с использованием мобильного приложения Arboreal Forest на базе смартфона Apple iPhone 14 Pro, оснащенного LiDAR-датчиком. Исследования выполнены на четырех временных пробных площадях. Установлено, что значения диаметров и сумм площадей поперечных сечений стволов, полученные при помощи мобильного приложения и мерной вилки, имеют высокую степень соответствия. С применением теста Колмогорова - Смирнова ( p = 0,05) подтверждено отсутствие статистически достоверных различий между рядами распределения деревьев по ступеням толщины. Определено, что отклонение среднего диаметра, рассчитанного по данным приложения Arboreal Forest, от измеренного мерной вилкой не превышает ±3,2 %, а отклонение сумм площадей сечений и запасов ±6,4 %. Показано, что полученная точность соответствует требованиям, предъявляемым к глазомерно-измерительному способу таксации. Рекомендовано продолжить исследования, направленные на разработку отечественных приложений и способов таксации с применением мобильных устройств.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Науки о Земле
Научные достижения последних десятилетий открывают большие возможности для внедрения новых и эффективных технологий в области лесотаксационных измерений. В настоящее время активно развиваются способы таксации с применением лазерного сканирования [1, 2]. В лесохозяйственных исследованиях наиболее часто используются данные, полученные с применением LiDAR (Light Detection and Ranging) — оптического сенсора, испускающего поток лазерных лучей. В результате лазерной съемки формируется облако точек, по которому возможно определение количественных характеристик объектов [3, 4].
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Петровская А.А., Мохов С.П. Определение размерно-качественных показателей древостоя с применением дронов и методов наземного лазерного сканирования // Труды БГТУ. Серия 1: Лесное хозяйство, природопользование и переработка возобновляемых ресурсoв, 2024. № 1 (276). С. 120-124. DOI: 10.52065/2519-402X-2024-276-16 EDN: SLULFY
2. Крутов Т.Ю., Терехов В.И., Якубов А.Р. Подходы к разработке метода автоматизированной подеревной цифровой таксации локального участка леса с применением воздушных и наземных лидаров // Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных: сб. статей Всерос. науч. конф., в 2 т., Москва, 27-28 апреля 2022 года. Т. 1. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2022. С. 68-72. EDN: GDHQDV
3. Кедров А.В., Малтамо М. Лесоустройство с использованием технологий LiDAR // Геоинформационное обеспечение пространственного развития Пермского края: Сборник научных трудов / Пермский государственный национальный исследовательский университет, ГИС-центр ПГНИУ. Вып. 8. Пермь: Изд-во ПГНИУ, 2015. С. 34-40. EDN: VVMJUL
4. Ковязин В.Ф., Пасько О.А., Лепихина О.Ю., Трушников В.Е. Оценка точности инвентаризации лесных земель с применением воздушного лазерного сканирования // Геодезия и картогрaфия, 2022. Т. 83. № 6. С. 54-63. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-984-6-54-63
5. Говядин И.К., Чубинский А.Н., Алексеев А.С. Метод измерения диаметров деревьев на основе технологий искусственного интеллекта // Известия Санкт-Петербургской лесотехническoй академии, 2024. № 249. С. 177-194. DOI: 10.21266/2079-4304.2024.249.177-194
6. Устинов С.М., Митрофанов Е.М., Устинов М.В. Исследование возможности использования наземного мобильного лазерного сканера для определения высот и диаметров деревьев в сосновых насаждениях // Вестник Бурятской государственной сельскохозяйственной академии имени В.Р. Филипповa, 2023. № 1(70). С. 134-140. DOI: 10.34655/bgsha.2023.70.1.016
7. Bazezew M.N., Hussin Y.A., Kloosterman E.H.Integrating airborne LiDAR and terrestrial laser scanner forest parameters for accurate above-ground biomass/carbon estimation in Ayer Hitam tropical forest, Malaysia // International J. of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2018, no.73(5), pp. 638-652. 73. 638-652. DOI: 10.1016/j.jag.2018.07.026
8. Newnham G.J., Armston J.D., Calders K., Disney M.I., Lovell J.L., Schaaf C.B., Strahler A.H. Terrestrial Laser Scanning for Plot-Scale Forest Measurement // Current Forestry Reports, 2015, no. 1 (4), pp. 239-251. DOI: 10.1007/s40725-015-0025-5 EDN: ICNJEM
9. Liang X., Kankare V., Нууррa J., Wang Y., Kukko A., Haggrên H., Yu X., Kaartinen H., Jaakkola A., Guan F., Holopainen M. Vastaranta Terrestrial laser scanning in forest inventories // ISPRS J. of Photogrammetry and Remote Sensing, 2016, no. 115, pp. 63-77. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2016.01.006
10. Pace R., Masini E., Giuliarelli D., Biagiola L., Tomao A., Guidolotti G., Agrimi M., Portoghesi L., Angelis P. D., Calfapietra C. Tree measurements in the urban environment: insights from traditional and digital field instruments to smartphone applications // Arboric. Urban For., 2022, no. 48, pp. 113-123. DOI: 10.48044/jauf.2022.009 EDN: CNGESL
11. Panagiotidis D., Abdollahnejad A., Slavik M. 3D point cloud fusion from UAV and TLS to assess temperate managed forest structures // International J. of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2022, no. 112 (7), article 102917. DOI: 10.1016/j.jag.2022.102917 EDN: SAQRPE
12. Лебедев А.В. Инвентаризация древесных насаждений урбанизированных территорий с использованием смартфона // Лесотехнический журнaл, 2023. Т. 13. № 3(51). С. 56-70. DOI: 10.34220/issn.2222-7962/2023.3/5
13. Costantino D., Vozza G., Pepe M., Alfio V.S. Smartphone LiDAR Technologies for Surveying and Reality Modelling in Urban Scenarios: Evaluation Methods, Performance and Challenges // Applied System Innovation, 2022, no. 5, p. 63. DOI: 10.3390/asi5040063 EDN: WHGNPP
14. Tatsumi S., Yamaguchi K., Furuya N. ForestScanner: A mobile application for measuring and mapping trees with LiDARequipped iPhone and iPad // Methods Ecol. Evol., 2022, no. 14, pp. 1603-1609. DOI: 10.1111/2041-210X.13900
15. Sandim A. New Technologies for Expedited Forest Inventory Using Smartphone Applications // Forests, 2023, no. 14(8), p. 1553. DOI: 10.3390/f14081553 EDN: KGIVHV
16. Ucar Z., Eker R., Bilici E., Akay A. Evaluating the Use of Smartphone Applications for Log Stacks Volume Measurement in Turkish Forestry Practices // Croatian J. of Forest Engineering, 2024, no. 45 (2). pp. 263-276. DOI: 10.5552/crojfe.2024.2398 EDN: CVWKQI
17. Noah A Howie A., De Stefano A. Measuring Tree Diameter Using LiDAR Equipped iPad: An Evaluation of Forest Scanner and Arboreal Forest Applications // Forest Science, 2024, v. 70, iss. 4, pp. 304-310. DOI: 10.1093/forsci/fxae017
18. Рыжова Н.В., Шутов В.В., Коренев И.А., Малышев В.А., Лебедев О.Ю. Морфология шишек и продуктивность ели в Костромской области // Лесоведение, 2003. № 5. С. 61-64. EDN: ONOUQH
19. Лебедев А.В., Гемонов А.В., Селиверстов А.М. Фенотипическая структура и разнообразие популяций ели заповедника “Кологривский лес” // Природообустройствo, 2022. № 1. С. 109-116. DOI: 10.26897/1997-6011-2022-1-109-116
20. Дубенок Н.Н., Лебедев А.В., Чистяков С.А. Ход роста древостоев в еловых типах леса заповедника “Кологривский лес” // Вестник Бурятской государственной сельскохозяйственной академии имени В.Р. Филипповa, 2023. № 1(70). С. 81-90. DOI: 10.34655/bgsha.2023.70.1.011
21. Borz S. A., Toaza J.M., Proto A.R. Accuracy of two LiDAR-based augmented reality apps in breast height diameter measurement // Ecological Informatics, 2024, v. 81, p. 102550. DOI: 10.1016/j.ecoinf.2024.102550 EDN: UDPVUM
22. Дубенок Н.Н., Лебедев А.В., Гостев В.В. Модель образующей древесного ствола сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.), произрастающей в Костромской области // Лесотехнический журнaл, 2023. Т. 13. № 4.1(52). С. 5-22. DOI: 10.34220/issn.2222-7962/2023.4/3
23. Дубенок Н.Н., Лебедев А.В., Гостев В.В. Образующая, форма и объем стволов деревьев ели Костромской области // Хвойные бореальнoй зоны, 2024. Т. 42. № 4. С. 23-32. DOI: 10.53374/1993-0135-2024-4-23-32
24. Ogana F.N., Itam E.S., Osho J.S.A. Modeling diameter distributions of Gmelina arborea plantation in Omo Forest Reserve, Nigeria with Johnson’s SB // J. of Sustainable Forestry, 2017, no. 2 (36), pp. 121-133. DOI: 10.1080/10549811.2016.1263575
25. Pogoda P. Ochał W., Orzeł S. Modeling Diameter Distribution of Black Alder (Alnus glutinosa (L.) Gaertn.) Stands in Poland // Forests, 2019, no. 10, id 412. DOI: 10.3390/f10050412
26. Ahamed A., Foye J., Poudel S., Trieschman E.J. Fike Measuring Tree Diameter with Photogrammery Using Mobile Phone Cameras // Forests, 2023, no. 14, p. 2027. DOI: 10.3390/f14102027 EDN: YFCYDP
27. Figorilli S., Tocci F., Vasta S., Sperandio G., Violino S., Gallo P., Ripa C., Costa C., Colle G., Saba E. P., Ortenzi L. Precision forestry: an open-source IoT digital caliper and app to simplify tree diameter measurements // J. of Forestry Research, 2024, no. 35, pp. 1-12. DOI: 10.1007/s11676-024-01784-w
28. Holcomb A., Tong L., Keshav S. Robust Single-Image Tree Diameter Estimation with Mobile Phones // Remote Sens, 2023, no. 15, p. 772. DOI: 10.3390/rs15030772 EDN: BIILLP
29. Henning J.G., Radtke P.J. Detailed stem measurements of standing trees from ground-based scanning lidar // Forest Science, 2006, no. 52 (1), pp. 67-80.
30. Liu G., Wang J., Dong P., Chen Y., Liu Z. Estimating individual tree height and diameter at breast height (DBH) from terrestrial laser scanning (TLS) data at plot level // Forests, 2018, no. 9 (7), article 398. DOI: 10.3390/f907039
31. Шайтура С.В., Шайтура Н.С., Митрофанов Е.М., Мухин А.С., Устинов С.М. Применение наземных лазерных сканеров для мониторинга леса // Природообустройствo, 2024. № 3. C. 124-132. DOI: 10.26897/1997-6011-2024-4-124-132
32. Liu C., Xing Y., Duanmu J., Tian X. Evaluating Different Methods for Estimating Diameter at Breast Height from Terrestrial Laser Scanning // Remote Sens., 2018, no. 10, p. 513. DOI: 10.3390/rs10040513
33. Srinivasan S., Popescu S.C., Eriksson M., Sheridan R.D., Ku N.W. Terrestrial Laser Scanning as an Effective Tool to Retrieve Tree Level Height, Crown Width, and Stem Diameter // Remote Sens, 2015, no. 7, pp. 1877-1896. DOI: 10.3390/rs70201877
34. Tarsha Kurdi F., Gharineiat Z., Lewandowicz E., Shan J. Modeling the Geometry of Tree Trunks Using LiDAR Data // Forests, 2024, no. 15, p. 368. DOI: 10.3390/f15020368 EDN: GKUQAM
Выпуск
Другие статьи выпуска
Приведены результаты экспериментов по измерениям высоты микропрофиля волока, проложенного на лесосеке через участки, отличающиеся между собой несущей способностью почвогрунтов. Представлены данные о том, как меняется микропрофиль волока и как проявляется образование колеи на участках с разной несущей способностью в статистической обработке высотных координат профиля с увеличением общего количества проездов харвестера и форвардера. Проанализированы выборки, составленные из значений высот микропрофиля, измеренных вдоль волока в точках, расположенных друг от друга на расстоянии один метр. Показано, что с увеличением количества проездов лесозаготовительных машин увеличивается дисперсия каждой последующей выборки, но с каждой новой серией проездов интенсивность увеличения дисперсии снижается, при этом выборки не подчиняются закону нормального распределения. Указано, что исключение значений высот микропрофиля, измеренных на участке волока, проходящего через зону почвогрунтов, отличающихся низкой несущей способностью, изменяет статистические характеристики выборок. Установлено, что последовательность значений высот, полученная на участках с высокой несущей способностью почвогрунтов, подчиняется закону нормального распределения независимо от количества проездов и разброс данных в большей степени связан с неоднородностью покрытия из лесосечных отходов, а не с глубиной колеи. В статистическом моделировании процессов изменения поверхностей волоков, связанных с проездами лесозаготовительных машин, рекомендуется рассматривать трелёвочные волока, проходящие через участки с разными свойствами грунтов, в отдельной классификационной группе транспортных путей. В моделях движения лесозаготовительных машин по таким путям, рекомендуется учитывать то, что статистические характеристики микропрофиля в разных частях волока отличаются и изменяются после каждого проезда машины.
Рассмотрено современное состояние лесопромышленного комплекса России, определены проблемы освоения расчетной лесосеки в условиях низкой плотности дорожной сети. Показано, что одним из перспективных направлений повышения эффективности лесопользования является внедрение технологий сезонной заготовки и переработки древесины на удаленных лесных терминалах с использованием водного транспорта. Обоснована необходимость точного и оперативного учета круглых лесоматериалов для объективной оценки объемов выполненных работ и сырья на узловых операциях терминалов. Проанализированы существующие методы измерения объема древесины, включая традиционные геометрические способы (поштучный учет по ГОСТ, методы Губера, Смалиана, усеченного конуса, методы верхнего диаметра), а также современные цифровые решения на базе компьютерного зрения, нейронных сетей и аэрофотосъемки (лазерное сканирование, сервисы на основе работы квадрокоптеров). Приведены результаты экспериментального исследования, выполненного на базе предприятий Архангельской области: ООО «Регион-лес» и ЗАО «Лесозавод 25». Установлены расхождения в значениях объема, полученных разными методами, и выявлена тенденция их увеличения с ростом диаметра сортиментов. С использованием F-теста проведена оценка адекватности методов относительно ГОСТ 2708-75. Предложено эмпирическое уравнение регрессии для определения объема бревна по верхнему диаметру, позволяющее повысить точность учета. Определено, что предложенная модель наиболее адекватно описывает результаты, полученные методом концевых сечений (Смалиана) и способом усеченного конуса. Рекомендовано учитывать выявленные особенности при выборе методов учета для автоматизации процессов на удаленных лесных терминалах.
Изложено математическое описание аналитической модели взаимодействия многооперационных лесозаготовительных машин при реализации ими типовых технологических процессов заготовки древесины. Дана оценка доступности деревьев для харвестера с одной технологической стоянки с учетом размеров рабочей зоны манипулятора, наличия или отсутствия технологических коридоров, координат мест раскряжевки и др. Приведены материалы исследований по трем типовым вариантам расположения лесоматериалов после работы харвестера: 1) вдоль технологического коридора; 2) поперек коридора с оставлением порубочных остатков на нем; 3) поперек коридора и расположением порубочных остатков рядом с ним. Определен характер взаимосвязи технологического процесса работы харвестера и формирования будущих условий работы форвардера. Отмечена важность учета концентрации лесоматериалов на лесосеке, количества групп их сортировки, размеров, удаленности и направления их укладки относительно технологического коридора.
Представлено описание процесса извлечения биологически активных веществ из коры сосны. Приведена принципиальная схема экспериментальной установки для извлечения биологически активных веществ. Описана методика проведения экспериментальных исследований процесса извлечения биологически активных веществ. Получены зависимости концентрации биологически активных веществ (хвойного воска, антоцианидинового красителя, пектиновых веществ) из коры сосны от вида и концентрации экстрагента, гидромодуля, температуры и времени. Достигнуто выделение максимальных количеств хвойного воска, антоцианидинового красителя и пектина при определенных условиях.
Представлены результаты комплексного исследования пяти скверов, расположенных в центральной исторической части города Екатеринбурга. Предложен вариант типологии или классификации скверов по периодам их создания. Актуальность работы обусловлена интенсивными процессами урбанизации, уплотнением городской застройки и необходимостью сохранения и рационального использования существующих озелененных пространств. В работе использованы методы натурного обследования, подеревной инвентаризации и анализа планировки с привлечением архивных данных. Установлено, что формирование скверов проходило преимущественно в два периода: 1930-1950-е гг. («исторические») и вторая половина ХХ в. Видовой состав насаждений скверов включает 21 вид деревьев и кустарников с доминированием липы мелколистной и яблони ягодной. Возраст деревьев составляет в среднем 50-80 лет, санитарное состояние оценивается как удовлетворительное, но ослабленное (2,4…2,9 балла). Выявлены различия в плотности посадок деревьев (от 99 до 272 шт./га) и планировке. Для «исторических» скверов характерна регулярная планировка (осевая композиция), для более поздних временных периодов - пейзажная. Функции скверов дифференцированы (декоративная, транзитная, рекреационная, мемориальная). Предложенная типология позволяет систематизировать озелененные пространства и обосновать подходы к их сохранению с учетом историко-культурной значимости.
Приведены результаты инвентаризации насаждений г. Архангельска в период с 2002 по 2024 гг., в результате которой зафиксирован необычный для данной климатической области вид - Forsythia europaea Vahl. Проанализирована комплексная оценка состояния дендроинтродуцента. Представлены данные об особенностях его зимостойкости, морозоустойчивости, санитарного состояния, декоративности, сезонного развития и роста. Выявлено прохождение всех фенологических фаз, характерных для данного вида. Установлено, что ежегодный прирост составляет 0,27 ± 0,050 м, рост побегов продолжается с июня по август. Определено, что подготовленность кустарника к зиме удовлетворительная - к началу сентября побеги одревесневают, сохраняется зеленая окраска листьев вплоть до листопада (конец октября). Показано, что цветение продолжается более 10 дней до распускания листьев, плодоношение по интенсивности значительно. Проведена интегральная оценка перспективности интродукции и расчет акклиматизационного числа согласно общепринятым методикам. Считаем необходимым продолжить исследование уникального для озеленения г. Архангельска дендроинтродуцента Forsythia europaea Vahl в части выяснения возможных путей его размножения в культуре.
Предложена концептуальная модель адаптивной системы озеленения Центрально-Черноземного экономического района (на примере города Боброва). Использованы данные о городе Боброве как победителе Всероссийского конкурса лучших проектов создания комфортной городской среды. Представлена схема туристических маршрутов Бобровского района. Приведены общие сведения о городе Боброве Воронежской области. Рассмотрены объекты архитектурного наследия города Боброва. Указаны типичные ключевые проблемы малых городов России. Проанализирован малый исторический город России Бобров, который входит в список исторических городов. Выполнен ландшафтно-визуальный анализ проектируемой территории на основании Генерального плана городского поселения - город Бобров Бобровского муниципального района Воронежской области. Разработана схема развития культурного и исторического каркаса города Боброва. Установлен природный каркас Бобровского муниципального района.
Рассмотрены методы применения спектральных изображений и космических фотоснимков для определения фронта горения и границ участков выгорания при мониторинге пожаров. Использованы данные спектральных систем спутников Sentinel-2 и Landsat-8, а также фотоснимки с Международной космической станции, получаемые в рамках космических экспериментов «Ураган», «Сценарий». Обработаны и исследованы данные, полученные во время пожара в 2020 г. на о. Кахоолаве, входящем в группу Гавайских островов. Показаны возможности совместного применения разнотипных данных для оценки динамики пожаров.
Рассмотрены основные задачи дистанционного лесопатологического мониторинга пораженных насекомыми-вредителями хвойных лесов. Показана важность для их оперативного решения использования результатов мультиклассификации хвойных деревьев на изображениях высокого разрешения, получаемых при мониторинге путем аэрофотосъемки лесов космическими или беспилотными летательными аппаратами. Предложена методика оперативного выявления очагов размножения уссурийского полиграфа, которая предусматривает мультиклассификацию с помощью модели нейронной сети Res-Mo-U-Net пораженных деревьев на изображениях, выявление возраста деревьев по результатам оценки площади их крон на полученных при мультиклассификации масках сегментации и принятие решения о наличии очага размножения уссурийского полиграфа на исследуемом участке пихтового леса по результатам расчетов фактического отпада деревьев. Выполнен нейросетевой анализ изображения пораженного уссурийским полиграфом участка пихтового леса в Томской области в целях апробации предложенной методики. Результаты апробации указывают на перспективность методики для практического применения.
Представлены оригинальные данные о зависимости состояния подроста сосны от количества ветвей в мутовке и величины прироста. Проведен учет подроста, подлеска и живого напочвенного покрова по свободному маршрутному ходу на круговых учетных площадках радиусом 178,5 см. Установлено, что в лесном фонде Республики Бурятия чистый по составу сосняк брусничный 70…80 лет сформировался на гарях прошлых лет. Определено, что под его пологом общая численность подроста не превышает 1000 экз./га. Подлесок представлен единичными особями Sorbus aucuparia subsp. Sibirica (Hedl.) Krylov, Juniperus sibirica Burgsd, Lonicera maximowiczii Maxim. В составе живого напочвенного покрова выявлено 12 видов сосудистых растений и несколько видов мхов и лишайников. В ходе полевых исследований у подроста сосны определяли высоту, возраст, количество ветвей в мутовке, жизнеспособность подроста, величину прироста и возраст хвои. Для живого напочвенного покрова устанавливали видовой состав, встречаемость и проективное покрытие по видам. Показано, что максимальное количество ветвей в мутовке у жизнеспособного подроста достигает 6 шт., в мутовке нежизнеспособного подроста - не более 1-2. В отдельных случаях боковые ветви в мутовке нежизнеспособного подроста не формируются. Выявлено, что такая же картина чаще всего характерна и для сухого подроста. Установлена взаимосвязь между количеством ветвей в мутовке и величиной среднего текущего прироста. Определено, что абсолютные значения среднего общего прироста подроста сосны достигают у крупного подроста до 36 см/год, у нежизнеспособного подроста эта величина изменяется в пределах от 1 до 4 см/год. Полученные результаты могут быть использованы для сравнения основных характеристик подроста сосны, произрастающего в других лесорастительных условиях.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- МГТУ им. Н.Э. Баумана
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 105005, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Басманный, ул. 2-я Бауманская, д. 5, с. 1
- Юр. адрес
- 105005, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Басманный, ул. 2-я Бауманская, д. 5, с. 1
- ФИО
- Гордин Михаил Валерьевич (Ректор)
- E-mail адрес
- bauman@bmstu.ru
- Контактный телефон
- +7 (499) 2636377
- Сайт
- https://bmstu.ru/