Научный журнал

Успехи современного естествознания

ISSN 1681-7494

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 0,976

• Авторы
• Вклад авторов
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Банников В.П. 1 Капиталинин Д.Ю. 1 Карминов В.Н. ORCID ID 0000-0002-9298-956X 2 Митрофанов Е.М. ORCID ID 0000-0003-1957-7638 2 Фань Вэньи 3

---

1 Федеральное государственное бюджетное учреждение «Рослесинфорг»

2 Мытищинский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»

3 Школа лесного хозяйства Северо-Восточного университета лесного хозяйства

Банников В.П. - разработка концепции, анализ данных, проведение исследования, валидация результатов, написание черновика рукописи

Капиталинин Д.Ю. - анализ данных, методология исследования, предоставление ресурсов

Карминов В.Н. - работа с данными, анализ данных, проведение исследования, разработка программного обеспечения, научное руководство

Митрофанов Е.М. - работа с данными, анализ данных, проведение исследования, валидация результатов, визуализация результатов

Вэньи Ф.-. - методология исследования, разработка программного обеспечения, научное руководство

В статье проанализирована возможность использования воздушного и наземного лазерного сканирования при отводе и таксации лесосек. Объектом исследования альтернативного метода отвода и таксации лесосек стала территория Костромского сельского участкового лесничества Костромской области. Пять лесосек были отведены под сплошную рубку в соответствии с приказом Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации от 17.10.2022 № 688 общей площадью 8,9 га. Проведение полевых измерений выполнялось с использованием двух перспективных технологий: воздушного сканирования участков при помощи беспилотных летательных аппаратов и наземного сканирования участков при помощи slam-сканера. Разработан общий алгоритм работы с наземным лазерным сканером, включающий этапы: мобильный лазерный сканер приводят в рабочее положение рядом с исследуемым участком; специалист включает прибор; специалист выполняет мобильное сканирование объекта; после того как выполнены процедуры сканирования, в камеральных условиях происходит обработка полученных данных и формирование облака точек. Обработка облачных точек, полученных со сканера, выполнялась в специализированной программе (BMSTU-LIDAR). Анализ экспериментальных результатов показал, что по временным затратам проведение вышеуказанных работ «инновационным методом» более экономически привлекательно (уменьшение на 29 %) и способно снизить финансовые затраты при увеличении объема работ, возникает возможность конкурировать начальной ценой за единицу работ по отношению к «классическому методу».

Статья в формате PDF

4457 KB

воздушное лазерное сканирование

наземное лазерное сканирование

лидар

облако точек

отвод и таксация лесосек

круговые площадки постоянного радиуса

1. Ковязин В.Ф., Виноградов К.П., Киценко А.А., Васильева Е.А. Воздушное лазерное сканирование для уточнения таксационных характеристик древостоев // Известия вузов. Лесной журнал. 2020. Вып. 6. С. 42–54. DOI: 10.37482/0536-42–542020-6-42-54.

2. Шайтура С.В., Шайтура Н.С., Митрофанов Е.М., Мухин А.С., Устинов С.М. Применение наземных лазерных сканеров для мониторинга леса // Природообустройство. 2024. № 3. C. 124–132. DOI: 10.26897/1997-6011-2024-4-124-132.

3. Усольцев В.А. Лазеры в лесном деле: монография. Киров: Изд-во МЦИТО, 2025. 299 с. ISBN: 978-5-907974-80-7. [Электронный ресурс]. URL: https://s.eruditor.one/file/4456260/ (дата обращения: 15.09.2025).

4. Филипчук А.Н., Малышева Н.В., Золина Т.А., Федоров С.В., Бердов А.М., Косицын В.Н., Югов А.Н., Кинигопуло П.С. Аналитический обзор количественных и качественных характеристик лесов Российской Федерации: итоги первого цикла государственной инвентаризации лесов // Лесохозяйственная информация. 2022. № 1. С. 5–34. DOI: 10.24419/ LHI.2304-3083.2022.1.01.

5. Кравченко П.П., Бурцев Д.С. Цифровые технологии в лесной промышленности: перспективы и барьеры // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12. № 2. С. 1029–1050. DOI: 10.18334/vinec. 12.2.114874.

6. Данилин И.М., Лапко В.А., Кузнецов А.А., Бабий И.А., Вайсман А.О. Инновационный учебно-научный центр мониторинга лесных ресурсов Сибири на основе лазерной и микроволновой аэрокосмической съемки // Сибирский аэрокосмический журнал. 2024. Т. 25. № 1. С. 8–17. DOI: 10.31772/2712-8970-2024-25-1-8-17.

7. Ченушкина С.В., Кручинин И.Н. 3D-моделирование лесотранспортной сети в условиях цифровой трансформации лесного хозяйства // Тенденции развития науки и образования. 2022. Т. 88. № 3. С. 158–160. DOI: 10.18324/2077-5415-2022-4-132-137.

8. Черниховский Д.М. Теория и методы инвентаризации лесов на основе данных дистанционного зондирования земли, цифрового моделирования рельефа и ГИС-технологий: дис. … докт. сельхоз. наук. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова», 2020. 386 с. URL: https://spbftu.ru/wp-content/uploads/2019/12/Dissertaziya-ChernihovskijDM.pdf (дата обращения: 20.09.2025).

9. Tompalski P., White J.C., Coops N.C., Wulder M.A. Demonstrating the transferability of forest inventoryattribute models derived using airborne laser scanning data // Remote Sensingof Environment. 2019. Vol. 227. P. 110–124. DOI: 10.1016/j.rse.2019.04.006. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0.

10. Dong P., Chen Q. LiDAR remote sensing and applications. Boca Raton, FL, USA: CRC Press, Taylor &Francis Group, 2018. 200 p. Annals of GIS. URL: https://www.routledge.com/LiDAR-Remote-Sensing-and-Applications/Dong-Chen/p/book/9781138747241 (дата обращения: 15.09.2025). DOI: 10.1080/194756683.2018.1471522. ISBN: 9781138747241.

11. Белявский К.О. Методы и алгоритмы формирования использования октодерева для обработки облака точек лазерного сканирования в ограниченном объеме оперативной памяти: дис. … канд. техн. наук. Санкт-Петербург, 2020. 204 с. [Электронный ресурс]. URL: https://www.dissercat.com/content/metody-i-algoritmy-formirovaniya-i-ispolzovaniya-oktodereva-dlya-obrabotki-oblaka-tochek-laz (дата обращения: 24.09.2025).

12. Разжигаева О.А., Воробьев И.Б., Громов А.М., Моисеев П.А., Нагимов З.Я. Особенности формирования древостоев в экотоне лес – горная тундра (г. Дальний Таганай, Южный Урал) // Леса России и хозяйство в них. 2024. № 2 (89). С. 48–57. DOI: 10.51318/FRET.2024.89.2.006.

13. Tkacheva A.A., Danilin I.M. The use of laser scanning data for modelling forest landscape scenes // J. Sib. Fed. Univ. Eng. technol. 2017. № 10 (6). P. 727–740. DOI: 10.17516/1999-494X-2017-10-6-727-740.

14. Favorskaya M.N., Tkacheva A.A., Danilin I.M., Medvedev E.M. Fusion of airborne LiDAR and digitalphotography data for tree crowns segmentation and measurement InIntelligent Interactive Multimedia Systemsand Services. Smart Innovation, Systems & Technologies. Vol. 40 / E. Damiani, R.J. Howlett, L.C. Jain, L. Gallo,G. De Pietro (Eds.). Springer Int. Publ., Switzerland, 2015. P. 191–201. DOI: 10.1007/978-3-319-19830-9_18.

15. Госьков Е.А., Воробьева Т.С., Воробьев И.Б. Лазерное сканирование в исследовании структуры древостоев верхней границы леса на южном Урале // Леса России и хозяйство в них. 2022. № 2 (81). С. 4–10. DOI: 10.51318/FRET.2022.63.84.001.

16. Беляев Н.Л., Сафаргалиева С.Ф. Новейшие технологии в таксации заготовленных лесоматериалов как элемент прецизионного лесного хозяйства // Лесной вестник. 2020. Т. 24. № 3. С. 18–25. DOI: 10.18698/2542-1468-2020-3-18-25.

17. Побединский В.В., Теринов Н.Н., Кручинин И.Н., Берстенев А.В., Чевардина А.Ю., Ковалев Р.Н. Нейросетевая технология моделирования таксационных показателей лесоматериалов // Системы. Методы. Технологии. 2024. № 1 (61). С. 72–79. DOI: 10.18324/2077-5415-2024-1-72-79.

18. Мельников А.В., Полищук Ю.М., Русанов М.А., Аббазов В.Р., Кочергин Г.А., Куприянов М.А., Байсалямова О.А., Соколков О.И. Сравнительный анализ нейросетевых моделей для картографирования лесных рубок по летним космическим снимкам // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24. № 5. С. 806–814. DOI: 10.17586/2226-1494-2024-24-5-806-814.

19. Юнсон Э.В. Мониторинг лесного хозяйства с помощью беспилотных летательных систем // Международный научно-исследовательский журнал. 2024. № 5 (143). URL: https://research-journal.org/archive/5-143-2024-may/10.60797/IRJ.2024.143.52 (дата обращения: 20.10.2025). DOI: 10.60797/IRJ.2024.143.52.

20. Звягинцев В.Б., Малашевич Д.Г., Жданович С.А. Перспективы использования беспилотных летательных аппаратов в лесном хозяйстве для проведения лесозащитных мероприятий // Труды БГТУ. Сер. 5. Экономика и управление. 2023. № 2 (274). С. 43–49. DOI: 10.52065/2520-6877-2023-274-2-6.

21. Листова М.А. Проблемы, возникающие при формировании расчетов стоимости лесосечных работ подготовительного цикла строительства и реконструкции объектов нефтегазового комплекса в Российской Федерации // Экспозиция Нефть Газ. 2020. № 5. С. 92–98. DOI: 10.24411/2076-6785-2020-10104.

Введение

Традиционные методы таксации лесонасаждений требуют значительных затрат как по времени сбора полевой информации, так и по дальнейшей ее камеральной обработке. В настоящее время, помимо традиционных способов таксации насаждений, все более широкое применение находят способы, основанные на технологичных, дистанционных методах определения таксационных показателей, таких как воздушное лазерное сканирование (ВЛС) и наземный глазомерно-измерительный способ [1–3].

Цель исследования – оценка точности определения основных таксационных показателей при отводе и таксации лесосек при использовании воздушного и наземного лазерного сканирования.

Материалы и методы исследования

Объектом исследования альтернативного метода отвода и таксации лесосек стала территория Костромского сельского участкового лесничества Костромской области. Пять лесосек общей площадью 8,9 га (рис. 1) были отведены под сплошную рубку в соответствии с приказом Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации от 17.10.2022 № 688. Характеристики лесосек, отведенных под сплошную рубку, представлены в табл. 1, а их пространственное размещение – на рис. 1.

Отвод производился методом сплошного перечета на четырех участках и методом закладки реласкопических площадок на одном участке [4].

Таблица 1

Характеристика лесосек, отведенных под сплошную рубку

Примечание: составлена на основе данных, полученных из материалов лесоустройства Костромского сельского участкового лесничества.

Рис. 1. Схема расположения участков Примечание: составлен авторами по данным дистанционного зондирования и материалам лесоустройства

Рис. 2. Технические характеристики БПЛА Примечание: фото БПЛА Геоскан 401сделано и дополнено техническими характеристиками В.П. Банниковым

Рис. 3. GNSS одночастотный многосистемный (GPS/ГЛОНАСС/BeiDou/Galileo/QZSS/SBAS) приемник Источник: фото прибора навигации сделано В.П. Банниковым

Рис. 4. Результат проведения съемки воздушным лазерным сканером (ВЛС) Средняя плотность 100 точек/м2; Скорость съемки ориентировочно составляет ~1 мин/га Примечание: составлен авторами по данным с опытных участков

Рис. 5. Получение плотного облака точек МЛС Примечание: составлен авторами по данным с опытных участков

Проведение полевых измерений выполнялось с использованием двух перспективных технологий:

1) воздушного сканирования участков при помощи БПЛА;

2) наземного сканирования участков при помощи slam-сканера.

Воздушное сканирование (далее – ВЛС) проводилось беспилотным летательным аппаратом Геоскан 401 оснащенным лазерным сканером АГМ МС1.2 (рис. 2).

Время проведения сканирования состоит из следующих работ:

− подготовка БПЛА к полету (калибровка, проверка систем, подготовка полетного задания) ориентировочно составляет ~30–60 мин;

− сканирование в полете участка 1 га ориентировочно составляет ~1 мин.

Время и сроки использования воздушного судна заранее были согласованы с заинтересованными службами на два дня.

Для привязки к местности авторами был использован одночастотный GNSS-приемник, представленный на рис. 3. В результате съемки лесосек, отведенных в сплошную рубку, были получены облака точек лесных массивов, одно из которых приведено на рис. 4.

Также авторами были выполнены наземные исследования намеченных участков леса с применением мобильного лазерного сканера (МЛС) [5, 6] (рис. 5). Разработан общий алгоритм работы с наземным лазерным сканером, включающий этапы:

− мобильный лазерный сканер приводят в рабочее положение рядом с исследуемым участком;

− специалист включает прибор;

− специалист выполняет мобильное сканирование объекта;

− после того как выполнены процедуры сканирования, в камеральных условиях происходит обработка полученных данных и формирование облака точек [7–9].

Обработка облачных точек, полученных со сканера, выполнялась в специализированной программе BMSTU-LIDAR специалистами Мытищинского филиала МГТУ им. Н.Э. Баумана [10].

Обработка данных мобильного лазерного сканирования (облака точек) – это процесс преобразования массива точек поверхности в трехмерной системе координат, полученного с помощью лазерного 3D-сканирования. Цель – создать цифровую модель объекта (насаждения), использовать данные для проектирования и анализа [11].

Таблица 2

Результаты обработки облачных точек, полученных со сканера

Примечание: составлена авторами по части результатов обработки облака точек в программе BMSTU-LIDAR

Облака точек наземного лазерного сканирования имеют свои особенности:

− неупорядоченность, когда точки не связаны друг с другом и не образуют упорядоченную структуру, такую как сетка или полигоны.

− плотность – число точек в облаке может варьироваться в зависимости от разрешения сканера и расстояния до объекта. Более близкие объекты имеют большую плотность точек, чем удаленные.

Некоторые этапы обработки данных лазерного сканирования автоматизированы, а другие происходят только при участии оператора.

Некоторые этапы:

− предобработка – загрузка облака точек во внутренний формат представления, подготовка структур данных, например структур разбиения пространства, ускоряющих операции пространственного поиска [12, 13];

− обработка – применение алгоритмов обработки к загруженному облаку точек и подготовленным структурам данных. Алгоритмы могут включать фильтрацию шума, прореживание, классификацию, визуализацию и другие процедуры [14, 15].

Программное обеспечение

Для обработки данных лазерного сканирования используется специализированное программное обеспечение: BMSTU-LIDAR – комплекс модулей для обработки, моделирования и управления трехмерными облаками точек.

Также были использованы наработки искусственной нейронной сети для определения основных таксационных показателей древостоя (порода, диаметр и высота) [16–18] (табл. 2).

Время на комплексную обработку 1 га лесного массива составило примерно 3–4 ч.

Результаты исследования и их обсуждение

Результатом обработки облаков точек, полученных при наземном лазерном сканировании, стали данные о ликвидном запасе древесины, представленные на рис. 6–10 (все рисунки подготовлены авторами по результатам обработки опытных материалов).

В табл. 3 приведены результаты сравнения точности определения ликвидного запаса насаждений при классическом отводе и таксации насаждений, и при инновационном методе (ВЛС и МЛС) [19].

Анализ данных табл. 3 показал, что при инновационном методе отвода и таксации лесосек на всех пяти лесосеках запас деловой древесины выше. Расхождение составило 89 м3. Запас, определенный инновационным методом, выше в связи с тем, что при наземном лазерном сканировании «строятся» модельные деревья, которые приближены к реальным. Арендная плата за древесину в большей степени зависит от ставок платы за единицу объема лесных ресурсов, величина которых зависит от ставки платы за плотный кубический метр деловой древесины (по категориям крупности: крупная, средняя и мелкая) и дровяной. Поэтому поступления в бюджет будут выше.

Рис. 6. Результаты обработки и сравнения данных, полученных при классическом отводе и таксации и инновационном методе (ВЛС и МЛС) на лесосеке № 1

Рис. 7. Результаты обработки и сравнения данных, полученных при классическом отводе и таксации и инновационном методе (ВЛС и МЛС) на лесосеке № 2

Рис. 8. Результаты обработки и сравнения данных, полученных при классическом отводе и таксации и инновационном методе (ВЛС и МЛС) на лесосеке № 3

Рис. 9. Результаты обработки и сравнения данных, полученных при классическом отводе и таксации и инновационном методе (ВЛС и МЛС) на лесосеке № 4

Рис. 10. Результаты обработки и сравнения данных, полученных при классическом отводе и таксации и инновационном методе (ВЛС и МЛС) на лесосеке № 5

Важным критерием принятия новых технологий или отказа от них является экономический показатель, в частности экономическая эффективность. Расчеты авторов по данным отвода и таксации лесосек на территории Костромской области показали, что примерная стоимость работ по отводу и таксации лесосек при проведении сплошных рубок составляет около 10 тыс. руб. за 1 га. Соответственно, на экспериментальную площадь в 9 га стоимость составила 90 тыс. руб.

Текущие расчеты экономической эффективности проводились без учета стоимости приборов, а заработная плата сотрудников за 1 рабочий день была принята ориентировочно 5000 руб. (при классическом методе), ориентировочно 7500 руб. (при инновационном методе), при проведении камеральных работ была принята ориентировочно 3500 руб. (при классическом методе), ориентировочно 4000 руб. (при инновационном методе). Также не учитывались НДС и остальные налоговые издержки.

Учитывая вышеизложенное, следует отметить, что по временным затратам, проведение вышеуказанных работ «инновационным методом» более экономически привлекательно (уменьшение на 29 %), и способно снизить финансовые затраты при увеличении объема работ, возникает возможность конкурировать начальной ценой за 1 единицу работ по отношению к «классическому методу» [20, 21].

Таблица 3

Результаты сравнения точности определения ликвидного запаса насаждений при классическом отводе и таксации и инновационном методе (ВЛС и МЛС)

Примечание: составлена авторами по результатам точности определения ликвидного запаса насаждений при классическом отводе и таксации и инновационном методе (ВЛС и МЛС)

Таблица 4

Финансовые затраты на отведение пяти лесосек общей площадью 9 га

Таблица 5

Положительные и отрицательные моменты использования инновационного метода отвода и таксации лесосек

Вывод: стоимость работ по отводу и таксации лесосек при проведении сплошных рубок «инновационным методом» на территории Костромской области ориентировочно можно снизить до 8500 руб. за 1 га. В табл. 4 представлены финансовые затраты на все пять отведенных лесосек общей площадью 9 га.

Анализ использования инновационного метода отвода и таксации лесосек позволил выявить положительные и отрицательные моменты, представленные в табл. 5.

Заключение

Отвод и таксация лесосек – один из самых трудоемких и требующих точности видов лесохозяйственных работ. Современные системы наземного и воздушного сканирования позволяют не только снизить трудоемкость работ, но и повысить точность определения таксационных показателей, одним из которых является ликвидный запас насаждений. О повышении точности свидетельствуют результаты сравнения точности определения ликвидного запаса насаждений при классическом отводе и таксации, и инновационном методе (ВЛС и МЛС). Анализ положительных и отрицательных моментов использования инновационного метода отвода и таксации лесосек подтверждает пригодность, но только при внесении соответствующих изменений в законодательные акты РФ и дальнейшего развития данного метода.

Конфликт интересов

Благодарности

Библиографическая ссылка