Введение 3
Глава 1. Литературный обзор 5
1.1 Применение ВИЛЛ при мониторинге лесного покрова 6
Глава 2. Материалы исследования 18
2.1 Описание изучаемой территории 18
2.2 Данные с беспилотного летального аппарата 19
2.3 Наземные данные о растительности 22
2.4 Программное обеспечение 24
Глава 3. Результаты исследования 25
3.1 Создание электронных векторных слоев горизонтальной структуры
фитоцепозов 25
3.2 Статистическое описание данных за 2016г. о характеристиках
древостоя исследуемых площадок 26
3.3 Расчет и анализ площадей потенциального питания 36
3.4 Пространственное совмещение данных беспилотного летательного
аппарата и наземных данных о растительности 40
3.5 Совместный анализ данных о лесном покрове 44
Заключение 47
Список использованной литературы
Общая площадь лесов мира составляет около 4 миллиардов гектаров, 1/5 часть всех лесов планеты приходится на территорию Российской Федерации. Леса - одно из главных богатств России. Но запасам древесины и разнообразию древесных пород наша страна является одной из самых богатых к мире. Но данным государственного лесною реестра на 01.01.2016 общая площадь земель Российской Федерации, занятая лесами, составила 1184,1 миллиона гектаров.
Леса выполняют важную экологическую роль, от которой зависит состояние других компонентов природною комплекса - воды, почвы, атмосферы |4].
Важным показателем при изучении устойчивости и моделировании динамики лесных насаждений служит их пространственная структура. Под структурой понимается совокупность пространственно-временных соотношений между элементами объекта, совокупность устойчивых связей объекта |3|. В экологии проблема описания пространственной структуры биологических сообществ возникает при изучении взаимодействия особей друг с другом или окружающей средой. Поскольку интенсивность и направленность взаимодействий зависит от расстояния между особями, составляющими сообщество, то данные о пространственных закономерностях их размещения содержат информацию о процессах, протекающих в экологических системах. Нели нет необходимости интересоваться формой и деталями строения составляющих сообщество индивидуумов, то их положение на плоскости или в пространстве можно задать, указав координаты только одной точки (например, координаты центра ствола дерева, координаты гнезда птицы и т.н.) (8].
Большие перспективы в исследованиях пространственной структуры лесных экосистем открываются при использовании беспилотных летательных аппаратов. Сегодня развитие техники «беспилотников», или «дронов» (drones), происходит нарастающими темпами.
Дня достижения поставленной цели решались следующие задачи:
1. Создание электронных векторных слоев горизонтальной структуры фитоценозов двух площадок на территории Раифского участка ВКП1БЗ.
2. Статистическое описание данных 2016 г. о характеристиках древостоя исследуемых площадок.
3. Расчсг и анализ площадей потенциального питания деревьев но методике Л.Д. Фалекова.
4. Пространственное совмещение данных беспилотного летательного аппарата и наземных данных о растительности.
3. Совместный анализ данных о лесном покрове.
В результате проделанной работы были решены следующие задачи:
1. Созданы электронные векторные слои горизонтальной структуры фитоценозо» двух площадок на территории Раифского участка ВКГПНЗ. Выполнено статистическое описание данных о характеристиках древостоя исследуемых площадок.
2. Созданы электронные векторные слои полигональных объектов, представляющих модельные площади потенциального питания (ППП) деревьев на исследуемых площадках. ППП оценены но методике Л.Д. Фаликова. Анализ пространственной структуры модельных ППП говорит об устойчивом положении эдификаторов на обеих площадках. Популяция дуба на 1-й площадке находится в нормальном дефинитивном состоянии и устойчиво удерживает занимаемое пространство.
3. Опробовано несколько способов пространственного совмещения данных беспилотного летательного аппарата и наземных данных о растительности. Показано, что используемый при полевых исследованиях метод пространственной привязки данных является некорректным, что затрудняет дальнейший совместный анализ наземных данных и данных с БИЛА. Сделаны рекомендации для повышения точности геопривязки.
4. Проведен совместный анализ данных о лесном покрове 1-й площадки. Показано, что площади проекций крон деревьев, «отрисованные» но RGB-изображению с БИЛА, в среднем меньше модельных НИН. Это отражает различие между реализованными и потенциальными возможностями (или потребностями) особей.
