Геоінформаційний моніторинг стану зелених насаджень із використанням методів дистанційного зондування
Анотація
Моніторинг зелених насаджень є важливим заходом, який передбачає регулярне спостереження за урболандшафтами з метою своєчасного виявлення негативних змін і прийняття обґрунтованих рішень щодо недопущення погіршення їхнього стану. В сучасних умовах цей процес доцільно покращувати шляхом використання методів дистанційного зондування Землі (ДЗЗ), матеріали яких опрацьовують у геоінформаційних системах, що дає змогу налагодити автоматизовану систему моніторингу зелених насаджень.
Метою дослідження є обґрунтування доцільності проведення геоінформаційного моніторингу стану урболандшафтів із використанням методів ДЗЗ, у т. ч. безпілотних літальних апаратів. Для досягнення цієї мети запропоновано структурні схеми організації системи моніторингу стану зелених насаджень разом із наведенням можливостей використання ортофотопланів, які одержано за результатами дистанційної зйомки території для потреб регулярного дослідження урболандшафтів.
Повторний дистанційний моніторинг стану зелених насаджень дає змогу своєчасно виявляти зміни, які відбулись із деревною та кущовою рослинністю за певний проміжок часу в автоматизованому режимі. Матеріали ДЗЗ у цьому випадку можуть застосовувати як документальну базу для обґрунтування проведення заходів щодо впорядкування зелених насаджень. Зважаючи на досить значну вартість матеріалів високого просторового розрізнення, рекомендуємо залучення до процесу моніторингу урболандшафтів запропонованого нами підходу з виконанням регулярних зйомок із безпілотного літального апарата для об’єктів благоустрою.
На підставі проведених досліджень запропоновано мультифункціональну структуру системи моніторингу зелених насаджень та рекомендовано проведення цифрової трансформації процесу моніторингу стану урболандшафтів. Наведені дослідження свідчать про доцільність упровадження регулярного автоматизованого моніторингу стану зелених насаджень із залученням можливостей методів ДЗЗ, у т. ч. з використанням безпілотних літальних апаратів.
Ключові слова: геоінформаційні системи, дистанційне зондування Землі, безпілотний літальний апарат, виявлення змін урболандшафтів, спостереження за станом рослинності.
Повний текст:
PDFПосилання
Bidolakh, D. I., Pavliv, O. V., & Zakharij, B. Y. (2010). Geoinformation monitoring of the environment as a component of sustainable development of society. Scientific Bulletin of NULES of Ukraine, 146, 41-45 [in Ukrainian].
Buksha, I. F., Pyvovar, T. S., Pasternak, V. P., Buksha, M. I., Solodovnyk, V. A., & Yarotskyj, V. Y. (2014). Determination of criteria and indicators of sustainable forest management on the basis of forest inventory and monitoring data. Scientific Bulletin of NULES of Ukraine, 198 (1), 14-23 [in Ukrainian].
Danilin, I. М., Danilin, А. I., & Svischew, D. А. (2010). Laser ranging and digital aerial photography are a subsatellite component in the information support system for inventory, monitoring and cadastre of forest lands. Siberian Journal of Science and Technology, 3, 55-59 [in Russian].
Degerickx, J., Hermy, M., & Somers, B. (2017). Mapping functional urban green types using hyperspectral remote sensing. 2017 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE), 1-4. https://doi.org/10.1109/JURSE.2017.7924553
Dudek, T. (2012). A detailed inventory of greenery as a tool in studying landscape changes - Methodological basics. In Practical applications of environmental research. Rzeszow, Poland: Uniwersytet Rzeszowski.
Fischer, R., & Lorenz, M. (2011). Forest condition in Europe. Hamburg: ICP Forests.
Galetskaya, G. A., Vjunov, М. V., Zhelezova, S. V., & Zavalishin, S. I. (2015). Sensefly ebee's ultralight UAV processing and analysis capabilities in forestry. Interexpo Geo-Siberia, 4, 11-18 [in Russian].
Hernandez, J. G., Gonzalez-Ferreiro, E., Sarmento, A., Silva, J., Nunes, A., Correia, A. C., Fontes, L., Tomé, M., & Diaz-Varela, R. (2016). Using high resolution UAV imagery to estimate tree variables in Pinus pinea plantation in Portugal. Forest Systems, 25 (2), 09. https://doi.org/10.5424/fs/2016252-08895
Herrero-Huerta, M., Lindenbergh, R., & Rodríguez-Gonzálvez, P. (2018). Automatic tree parameter extraction by a Mobile LiDAR System in an urban context. PLoS ONE. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0196004
Knizhnikov, Y. F. (1997). Aerospace sounding. Moscow: MGU [in Russian].
Konstantinovskaya, L. V. (2010). Remote control methods. Available at http://www.astronom2000.info/%d0%b0%d1%8d%d1%80%d0%be-%d0%b8-%d0%ba%d0%be%d1%81%d0%bc%d0%be%d1%81%d1%8a%d0%b5%d0%bc%d0%ba%d0%b0/dmk/ [in Russian].
Krause, S., Sanders, T. G. M., Mund, J.-P., & Greve, K. (2019). UAV-Based Photogrammetric Tree Height Measurement for Intensive Forest Monitoring. Remote Sensing, 11 (7), 758. https://doi.org/10.3390/rs11070758
Kuzmenko, М. N. (2017). Development of a geographic information system for public green spaces. Basic research, 11, 35-40. Available at http://novaum.ru/public/p1006 [in Russian].
Obezinskaya, Y. V., Kebekbayev, А. Е., Librik, А. А., & Krizhanovskaya, Е. I. (2016). Monitoring of the state of green spaces in Astana city. Actual problems of the forestry complex, 46, 133-136 [in Russian].
Raumonen, P., Kaasalainen, M., Åkerblom, M., Kaasalainen, S., Kaartinen, H., Vastaranta, M., Holopainen, M., Disney, M., & Lewis, P. (2013). Fast Automatic Precision Tree Models from Terrestrial Laser Scanner Data. Remote Sensing, 5 (2), 491-520. https://doi.org/10.3390/rs5020491
Slobodyanyk, М. P. (2014). Use of remote sensing methods and GIS technologies for monitoring forest resources. Bulletin of Geodesy and Cartography, 1, 27-31 [in Ukrainian].
Tiede, D., Hochleitner, G., & Blaschke, T. (2005). A full GIS-based workflow for tree identification and tree crown delineation using laser scanning, Proceedings of CMRT 05. XXXVI (Part 3/W24), 29-30.
Wood, J., Wm, D., Oderwald, R., & Wynne, R. (1999). Tree Inventories and GIS in Urban Forestry. Faculty of theVirginia Polytechnic Institute and State University. Available at https://www.researchgate.net/publication/237369026_Tree_ Inventories_and_GIS_in_Urban_Forestry.
Zhang, C., & Qiu, F. (2012). Mapping Individual Tree Species in an Urban Forest Using Airborne Lidar Data and Hyperspectral Imagery. Semantic Scholar. https://doi.org/10.14358/PERS.78.10.1079
DOI: https://doi.org/10.31548/forest2020.02.004
Метрики статей
Metrics powered by PLOS ALM
Посилання
- Поки немає зовнішніх посилань.