Ковязин Василий Федорович, Национальный минерально-сырьевой университет «Горный»

Богданов Владимир Леонидович, Санкт-Петербургский государственный университет

Гарманов Виталий Валентинович, Санкт-Петербургский государственный аграрный университет

Осипов Алексей Георгиевич, Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского 

Определены категории зеленых насаждений по их функциональному назначению, приведена структура управления городскими насаждениями и динамика их площадей в г. Санкт-Петербурге. Рассмотрены негативные процессы, влияющие на сокращение зеленых насаждений в городе. Дана классификация беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с учетом их взлетной массы и дальности действия. Представлены краткие параметры стандартных цифровых камер, рекомендуемых для БПЛА. Раскрыта технология дешифрирования снимков, предложены формулы и уравнения для расчетов основных таксационных показателей деревьев и насаждений. Сформулированы задачи, которые могут решаться с применением БПЛА. 

Ключевые слова: зеленые насаждения; беспилотные летательные аппараты; инвентаризация; мониторинг; ле сотаксационное дешифрирование; таксационные показатели деревьев. 

П о функциональному назначению городскую растительность разделяют на 6 категорий [4]: первая – зеленые насаждения общего пользования; вторая – зеленые насаждения внутриквартального озеленения; третья – зеленые насаждения, выполняющие специальныфункции (насаждения зон с особыми условиями использования территорий); четвертая – насаждения ограниченного пользования (на территориях микрорайонов, детских садов, школ, спортивных комплексов и т.д.); пятая – защитные леса (лесопарки в границах городской застройки); шестая – зеленые насаждения особо охраняемых природных территорий (заказники, заповедники, памятники природы). Право пользования зелеными насаждениями и ухода за ними в Санкт-Петербурге предоставлено государственным структурам разных уровней: федеральным, региональным и муниципальным.

В ведении городской администрации находится более 10,5 тыс. га озелененных земель, значительные площади насаждений относятся к федеральным министерствам и лишь незначительная часть – к муниципальным органам власти.

Анализ динамики площадей зеленых насаждений общего пользования г. Санкт-Петербурга за последние 10 лет свидетельствует об их сокращении [3, 5]. Основные причины этого – застройка земель и отсутствие точных сведений о площадях озеленения, что, в свою очередь, связано с отсутствием систематического и автоматизированного кадастра насаждений, которые являются составной частью городской инфраструктуры. В настоящее время на каждый объект озеленения составляется паспорт, в который вносятся сведения о площади, видовом составе насаждений, высоте, диаметре, возрасте деревьев и их санитарном состоянии. Эти дендрометрические показатели деревьев ежегодно меняются. Инвентаризация зеленых насаждений проводится очень редко, наземными способами, глазомерно, на бумажных носителях, что не позволяет эффективно осуществлять контроль и управление озелененной территорией. Для получения исходной информации для разработки кадастра растительных ресурсов Санкт-Петербурга рекомендуем использовать беспилотные летательные аппараты (БПЛА).

Интерес к беспилотным авиационным системам (БАС) объясняется простотой их эксплуатации, экономичностью, невысокой стоимостью приобретения и оперативностью получения аэрофотоснимков. Известно [1, 8], что аэросъемка как вид дистанционного зондирования земли (ДЗЗ) является наиболее производительным методом сбора информации для землеустроительных, кадастровых работ и мониторинга земель. Использование БПЛА при аэрофотосъемке позволяет оперативно и с низкими затратами получать полную информацию о кадастровых показателях городской растительности: видовом разнообразии, высоте, диаметре ствола, густоте насаждения, запасе древостоя и площади объекта озеленения.

Характеристик у беспилотных летательных аппаратов достаточно много, поэтому в настоящее время в РФ не существует единой классификации БПЛА. На отечественном рынке аппаратов самолетного типа их разделяют на классы с учетом взлетной массы и дальности действия (табл. 1). Существуют и другие классификации БПЛА [9, 11].

БПЛА выпускаются во многих странах и для различных целей, в том числе и в России, но в их производстве лидируют США и Израиль. В настоящее время на международный рынок выходят Китай, ЮАР и Южная Корея. Наиболее приспособлены для использования в садовопарковом хозяйстве ≪беспилотники≫ микрокласса, с аэродинамической схемой летающего крыла, имеющие максимальный взлетную массу до 5 кг [7]. В настоящее время в городском хозяйстве отмечается недостаток квалифицированных операторов управления БПЛА, которые должны пройти обучение и иметь постоянный налет часов для поддержания своей квалификации. 

Таблица 1

Классификация БПЛА самолетного типа по классам

Класс БПЛА	Марки БПЛА	Взлетная масса, кг	Дальность действия, км
Микро- и мини БПЛА ближнего радиуса действия	Geoscan-101, Zala-421-11 (421-12), T23 (Т25) ≪Элерон≫, ≪Гамаюн-3≫, ≪Иркут-2М≫, ≪Истра-10≫, ≪Брат≫, ≪Локон≫, ≪Инспектор-101, 201, 301≫	5	25–40
Легкие БПЛА малого радиуса действия	Geoscan-300, ГрАНТ, Zala-421-04, ≪Орлан-10≫, Т10, ≪Элерон-10≫, ≪Гамаюн-10≫, ≪Иркут-10≫, Т92, Т90, ≪Лотос≫, Т21, Т24, ≪Типчак≫, БПЛА-05, (-07),(-08)	5–50	10–120
Легкие БПЛА среднего радиуса действия	Т92М, Чибис, Zala-421-09,  ≪Дозор-2,(-4)≫, ≪Пчела-1Т≫	50–100	70–150
Средние БПЛА	М 850, ≪Астра≫, ≪Бином≫, ≪Ла-225≫, ≪Комар≫, Т04, Е22М, ≪Берта≫, ≪Беркут≫, ≪Иркут-200≫	100–300	70–300
Среднетяжелые БПЛА	≪Колибри≫, ≪Данэм≫, ≪Дань-Барук≫, ≪Аист≫,  ≪Юлия≫, ≪Дозор-3≫	300–500	70–300
Тяжелые БПЛА среднего радиуса действия	ТУ-243, ≪Рейс-Д≫, ТУ-300, ≪Иркут-850≫, ≪Нарт≫	500	70–300
Тяжелые БПЛА большой продолжитель-ности полета	Predator, Reaper, Global Hawk, Heron, ≪Зонд-3М≫,  ≪Зонд-2, (-1)≫.	>1500	1500

 
Превосходство БПЛА перед воздушными судами заключается в следующем: снижении стоимости работ, уменьшении количества регламентных операций, упрощении подготовительных работ для проведения аэросъемок, простоте правил обеспечения безопасности эксплуатации.

Кроме того, для ≪беспилотников≫ не требуются аэродром и квалифицированная техническая помощь при обслуживании. Аэрофотосъемка территории с применением БПЛА имеет ряд преимуществ перед традиционной [1, 8]: позволяет проводить съемку с малых высот, 100–1000 м; имеет высокое разрешение съемки (заметны все мелкие объекты); позволяет проводить съемку под углом к горизонту; позволяет создавать панорамные снимки; дает возможность проводить работы на небольших по площади объектах; дает возможность выбора погодных условий и времени суток для проведения работ; отличается оперативностью (весь цикл работ от выезда на место до получения конечных результатов занимает всего несколько часов); отличестся более низкой стоимостью работ; гарантирует экологическую безопасность (электрический двигатель аппарата обеспечивает бесшумность и экологическую чистоту полета).

Для осуществления съемки с применением БПЛА используются цифровые топографические аэрофотокамеры, которые позволяют проводить дешифрирование в пределах одного снимка объектов, находящихся в различных условиях освещенности, и дают возможность  

Таблица 2

Стандартные цифровые камеры, применяемые для БПЛА

получения панхроматических, цветных и спектрозональных снимков в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах светового спектра. Интервал фотографирования большинства цифровых аэрофотокамер составляет менее 1 с, что позволяет при необходимости выполнять крупномасштабную аэрофотосъемку садово-парковых объектов с продольным перекрытием 80–90 %. В связи с ограниченной массой полезной нагрузки БПЛА целесообразнее использовать компактные малоформатные цифровые фотоаппараты (табл. 2) [10]. Кроме того, для съемки зеленых насаждений в городских условиях рекомендуется использовать пленку.

Аэрофотосъемка с применением БПЛА может широко использоваться для мониторинга зеленых насаждений городских экосистем, для решения ряда задач садово-паркового хозяйства.

Первая задача – для разработки крупномасштабных электронных карт садово-парковых объектов; вторая – для определения таксационных (кадастровых) показателей деревьев и древостоев; третья – для выявления степени ущерба от стихийных погодных явлений; четвертая – для контроля над санитарным состоянием растительности; пятая – для уточнения границ и площади объекта озеленения.

Для проведения учета и инвентаризации зеленых насаждений необходимы крупномасштабные электронные карты объектов озеленения. Карта – средство, с помощью которого можно разделить (межевать) территорию объекта на таксационные кварталы и выделы, на покрытые и не покрытые растительностью территории, установить границы объекта и преобладающую древесную породу в насаждении, составить паспорт на объект озеленения.

Электронная карта позволяет вести базу данных объекта озеленения за неограниченный промежуток времени по целому ряду таксационных показателей деревьев и древостоев.

Метод изучения земной поверхности по аэрофотоснимкам называется дешифрированием. Лесотаксационное дешифрирование – это опознание садово-парковых объектов на аэрофотоснимках, установление количественных и качественных характеристик растительности по фотоизображению. Лесотаксационное дешифрирование подразделяют на контурное (выделение земельных участков для описания) и таксационное описание по фотоизображениям таксационных (кадастровых) показателей зеленого насаждения – порода, возраст, полнота, сомкнутость полога, высота и диаметр деревьев, густота насаждения и др.

Крупномасштабные аэрофотоснимки (1:2000–1:10000), полученные с БПЛА, позволяют по цвету, очертанию проекции и спектральной яркости крон определить хвойныеи лиственные породы и архитектурно-художественные композиции древесных растений (одиночные, группами, рядами, массивом) в составе зеленых насаждений. Цвет и форма изображения кроны, присущие каждой породе, не остаются постоянными, они меняется в зависимости от фенологического состояния растения, условий фотографирования и типа применяемой пленки. Например, сосна обыкновенная имеет сине-зеленый цвет, округлую проекцию кроны с ровными краями, ель европейская – темно-зеленый цвет, круглую звездчатую проекцию кроны, лиственница европейская – светло-оранжевый цвет, звездчатую, неправильно-округлую, несимметричную форму кроны, а береза повислая и осина – оранжевый цвет и округлые проекции крон. Деформированные формы кроны свидетельствуют о наличии патологий или болезней у дерева [2].

Сухая крона свидетельствует о сухостое, который необходимо удалить из насаждения. Чаще всего сухостой образуется у вязов, которые в большом количестве гибнут от ≪голландской≫ болезни. По промежуткам между кронами деревьев можно судить о характере состава насаждения (равномерный или куртинный), о землях, покрытых и не покрытых растительностью (см. рисунок).

Особое значение при дешифрировании аэрофотоснимков имеет полог древесного насаждения, под которым понимают совокупность крон деревьев, произрастающих на данном объекте в различных сочетаниях по видовому составу, формам и размерам крон, характеру и местоположению в пространстве [2]. Полог насаждения позволяет при дешифрировании определить многие таксационные (кадастровые) показателикосвенным путем, по характеру крон деревьев и полога древостоя в целом. Рассмотрим эти показатели более подробно.
 

 

I. 1 – округлая; 2 – неправильно-округлая;

3 – асимметрично-округлая, 4 – округло-вытянутая;

5 – округло-длинновытянутая.

II. 1 – эллипсовидная; 2 – расширенно-эллипсовидная;

3 – неправильно-эллипсовидная;

4 – асимметрично выпукло-вытянутая;

5 – выпукло-вытянутая.

III. 1–5 – односторонне сжатые

и неправильно-однобокосжатые.

IV. 1, 2, 4 – неправильные; 3 – ромбовидная;

5 – узорчатая.

Схема классификации форм горизонтальной проекции крон деревьев

Смыкание крон стоящих рядом деревьев называют сомкнутостью. Кроны могут быть сомкнутыми и разомкнутыми на ту или иную величину. Сомкнутость крон деревьев определяет световой режим для нижних ярусов растительности. Различают горизонтальную и вертикальную сомкнутость крон. Горизонтальная проекция полога насаждения слагается из суммы площадей проекций крон деревьев, входящих в полог, за исключением суммы площадей перекрытых частей крон. Отсюда числовая характеристика горизонтальной проекции выражается через степень сомкнутости крон по формуле: 

где Рs – сомкнутость полога древостоя, относительная (безразмерная) величина; ΣS1 – сумма площадей проекций крон всех деревьев на объекте, м2; ΣS2 – сумма площадей крон деревьев, находящихся под кронами смежных деревьев, м2; S0 – площадь всего объекта, м2.

Вертикальная сомкнутость полога – это сомкнутость крон в вертикальной проекции полога (при виде сбоку). Ее определяют как отношение перекрытой кронами вертикальной части полога к общей его протяженности по высоте.

Взаимосвязанными показателями являются густота насаждения и расстояние между деревьями. С возрастом насаждения увеличивается расстояние между деревьями, поскольку густота уменьшается, а размеры крон увеличиваются.

Разделив количество крон деревьев на площадь объекта, получим густоту насаждения, экз./га.

Среднее расстояние между деревьями Lср можно определить по эмпирической формуле :

где dср – средний диаметр древостоя, см; G – абсолютная полнота древостоя, м2/га.

Высоту дерева h можно определить через диаметр проекции кроны по формуле:

где Dk – диаметр кроны дерева, м; a, b, c – постоянные коэффициенты для каждой древесной породы (взяты из справочника [6 ]).

Диаметр дерева d1,3 на высоте груди Н=1,3 м можно вычислить через диаметр кроны Dk по формуле:

Объем дерева V можно рассчитать через его высоту h и площадь кроны Р по формуле:

Для основных лесообразующих пород составлены корреляционные уравнения связи  основных таксационных показателей с другими [6], которые позволяют при дешифрировании аэрофотоснимков установить целый ряд показателей для деревьев и древостоев (табл. 3–8).

Таблица 3

Корреляционные уравнения связи диаметра дерева d с его высотой h и диаметром кроны Dk 

Древесная порода	Уравнение связи
Сосна обыкновенная	d = 0,43h + 3,78 Dk – 0,3
Ель европейская	d = 1,47h + 2,40 Dk + 8,9
Береза повислая	d = 0,53h + 2,44 Dk – 2,6

 

Таблица 4

Корреляционные уравнения связи относительной полноты древостоя Р с сомкнутостью полога Рs

Древесная порода	Уравнение связи
Сосна обыкновенная	P = 1,415 Рs + 0,05
Ель европейская	P = 0,43 Рs – 0,10L + 0,05D +0,74
Береза повислая	P = 1,30 Рs – 0,06
Осина (тополь дрожащий)	P = 13,62 Рs – 8,56 Рs2 – 4,52

 

Таблица 5

Корреляционное уравнение связи запаса древостоя М с другими таксационными показателями насаждения

Древесная порода	Уравнение связи
Сосна обыкновенная	M = 0,79 Рsh2+79
Ель европейская	M = 24,4h + 200 Рs – 15L+4,5D – 260
Береза повислая	M = 0,47 Рsh2 +91,04
Осина (тополь дрожащий)	M = 19,6h + 70,3D – 9,91 LD – 240

 

Таблица 6

Корреляционные уравнения связи среднего диаметра древостоя d и средней высоты древостоя Н

Древесная порода	Уравнение связи
Сосна обыкновенная	d = 0,00169H2+0,663H +1,6
Ель европейская	d = 0,0156H2+0,603H+1,25
Береза повислая	d = 0,969H– 3,0
Осина (тополь дрожащий)	d = 0,05H2 – 0,4H+5,0

 

Таблица 7

Корреляционные уравнения связи среднего диаметра древостоя d через среднюю высоту древостоя Н и средний диаметр крон Dk 

Древесная порода	Уравнение связи
Сосна обыкновенная	d = 0,б64 H +5,65 Dk – 6,335
Береза повислая	d = 0,53 H+2,5 Dk – 1,34

 

Таблица 8

Определение возраста древесной породы А через высоту дерева h и диаметр кроны Dk

Древесная порода	Уравнение связи
Сосна обыкновенная	A = 0,104 h 2 – 1,31 h + + 7,25 Dk 2 – 9,09 Dk + 17,15
Осина (тополь дрожащий)	A = 0,051 h 2 – 0,1 h + + 13,66 Dk – 5,92

 Лесопатологическое обследование зеленых насаждений на основе использования материалов аэрофотоснимков должно обязательно сочетать дешифрирование снимков с выборочными наземными данными. Усохшие, усыхающие и ветровальные деревья, находящиеся в первом ярусе, видны на цветных снимках крупного масштаба по специфическим признакам: цвету, оттенку и структуре крон. Чаще всего деревья, отставшие в росте, больные и поврежденные вредителя и болезнями, находятся во втором ярусе, поэтому плохо видны на снимках. Наземное обследование зеленых насаждений позволяет выявить состояние древесной растительности.

При использовании БПЛА можно быстро по аэрофотоснимкам провести инвентаризацию зеленых насаждений, составить электронную карту объекта озеленения, выявить очаги болезней и вредителей растений и определить таксационные (кадастровые) показатели деревьев и насаждений в целом.

Широкое применение БПЛА для мониторинга зеленых насаждений возможно при следующих обстоятельствах: снижении стоимости беспилотников, дополнительного оборудования и программного обеспечения для них; появлении на российском рынке аппаратов, имеющих большой запас автономности и грузоподъемности; появлении на рынке машин, способных использовать собранную при аэрофотосъемке информацию. Кроме того, в законодательство РФ должны быть внесены изменения по использованию БПЛА в воздушном пространстве страны.
 

Выводы. Эффективное управление озелененными территориями возможно при наличии кадастра растительности. Интенсивное строительство в городах-мегаполисах приводит к сокращению площадей городских зеленых насаждений. Для получения информации о зеленых насаждениях необходим постоянный их мониторинг, для ведения которого предлагается использовать ≪беспилотники≫.

Применение беспилотных летательных аппаратов позволяет не только сократить затраты на учет и инвентаризацию зеленых насаждений по сравнению с традиционной аэрофотосъемкой, но и провести съемку оперативно и качественно.

С помощью беспилотных летательных аппаратов можно разрабатывать крупномасштабные электронные карты, определять таксационные (кадастровые) показатели деревьев, выявлять очаги болезней и вредителей растений.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Акайкин Д.А. Оперативное обследование поврежденных насаждений с применением беспилотных летательных аппаратов и ГИС: автореф. … дис. канд. с.-х. наук. – СПб., 2012. – 20 с.

2. Дмитриев И.Д., Мурахтанов Е.С., Сухих В.И. Лесная авиация и аэросъемка. – 2-е изд. – М.: Агропромиздат, 1989. – 366 с.

3. Ковязин В.Ф., Шабнов В.М., Мартынов А.Н. Мониторинг почвенно-растительных ресурсов в экосистемах Санкт-Петербурга. – СПб.: Изд-во политехн. ун-та, 2010. – 344 с.

4. Ковязин В.Ф., Скачкова М.Е., Лебедев П.А. Информационно-аналитические технологии кадастра растительных ресурсов Санкт-Петербурга. – СПб., 2015. – 216 с.

5. Ковязин В.Ф., Мартынов А.Н. Состояние почв в урбоэкосистемах Санкт-Петербурга //Аграрный научный журнал. – 2014. – № 9. – С. 17–22.

6. Лесотаксационный справочник по СевероЗападу СССР / А.Г. Мошкалев [и др.]. – Л., 1984. – 319 с.

7. Никифоров А.А. Применение беспилотных летательных аппаратов для инвентаризации, картирования и управления объектами садово-паркового хозяйства // Леса России в ХХI веке: материалы Междунар. науч.-практ. конф. – СПб.: РИО СПбГЛТА, 2009. – № 1. – С. 248–251.

8. Никифоров А.А., Акайкин Д.А. Беспилотные летательные аппараты, применяемые в лесном хозяйстве // Современные перспективы рационального лесопользования в условиях рынка: материалы Междунар. науч.-практ. конф. – СПб.: РИО СПбГЛТА,

2010. – С. 140–145.

9. Никифоров А.А., Кадегров В.С. Беспилотные летательные аппараты российского производства, применяемые в лесной отрасли // Леса России в ХХ1 веке:

материалы Междунар. науч.-практ. конф. – СПб.: РИО СПбГЛТА, 2010. – № 3. – С. 144–149.

10. Никифоров А.А. Цифровые фотоаппараты, применяемые для аэрофотосъемки беспилотными летательными аппаратами в лесном хозяйстве // Леса России в ХХ1 веке: материалы Междунар. науч.-практ. конф. – СПб.: РИО СПбГЛТА, 2010. – № 4. – С. 65–70.

11. Никифоров А.А., Мунимаев В.А. Анализ зарубежных беспилотных летательных аппаратов //Тр. лесоинженерного факультета ПетрГУ. – 2010. – № 8. – С. 97–99.

Ковязин Василий Федорович, д-р биол. наук, проф.кафедры «Инженерная геодезия», Национальный минерально-сырьевой университет «Горный». Россия. 199026, г. Санкт-Петербург, Васильевский остров, 21-я линия, д. 2. Тел.: (812)328-84-13; e-mail: vfkedr@mail.ru.

Богданов Владимир Леонидович, д-р биол. наук,проф. кафедры «Землеустройство и кадастры», Санкт-Петербургский государственный университет. Россия. 199178, г. Санкт-Петербург, Васильевский остров, 10-я линия, д. 33–35. Тел.: (812) 323-36-39; e-mail: lab.naz.eco@gmail.com.

Гарманов Виталий Валентинович, канд. экон. наук, доцент кафедры «Земельные отношения и кадастр», Санкт-Петербургский государственный аграрный университет. Россия. 196601, г. Пушкин, Петербургское шоссе, д. 2. Тел.: 89215792434; e-mail: garmanovv@mail.ru.

Осипов Алексей Георгиевич, канд. геогр. наук, доцент кафедры «Картография», Военно-космическая академия имени А.Ф. Можайского. Россия. 197198, г. Санкт-Петербург, ул. Ждановская, д. 13. Тел.: (812) 230-28-15; e-mail: vka@mil.ru.