Актуализация методики измерений диаметра ствола деревьев на основе робастного проектирования

Рассмотрено развитие урбанизированных территорий в части управления зелёным фондом города. Эффективность управления зелёным фондом зависит от достоверности измерительной информации о дендрометрических параметрах деревьев, к которым относится диаметр ствола дерева. В нормативных правовых актах муниципального образования по созданию, содержанию и охране зелёных насаждений установлены требования к точности измерений диаметра ствола дерева. Проанализированы современные методы и средства измерений диаметра ствола дерева, применяемые при мониторинге и инвентаризации зелёных насаждений города. Существующие методики измерений являются малоэффективными ввиду большого разнообразия древесных пород (в том числе уникальных) и необходимости учёта влияния множества факторов на ход роста каждого дерева. Рассмотрены преимущества использования мобильного лазерного сканера при измерении диаметра ствола дерева по его трёхмерной измерительной модели. Описаны основные источники погрешности измерений диаметра ствола дерева в зелёных насаждениях города с применением лазерного сканера Zeb-Horizon. Для актуализации методики измерений диаметра ствола дерева мобильным лазерным сканером Zeb-Horizon при инвентаризации зелёных насаждений предложено применять робастное проектирование. С целью обобщения и графической интерпретации причинно-следственных связей между источниками погрешности построена диаграмма Исикавы. С помощью диаграммы Исикавы выявлены источники, влияние которых на погрешность измерений диаметра ствола дерева необходимо оценить в ходе эксперимента: «Тип трека»; «Расстояние между двумя смежными проходами»; «Сходимость»; «Устойчивость». Приведены результаты робастного проектирования при актуализации методики измерений диаметра ствола дерева с использованием лазерного сканера Zeb-Horizon. Сформулированы оптимальные условия геодезической съёмки территории зелёных насаждений города: тип трека – «Дорожно-тропиночная сеть» или «Сужающаяся спираль»; расстояние между двумя смежными проходами 4–20 м; максимальное значение параметра «Сходимость» при обработке первичных данных с использованием специализированного программного обеспечения 4–5 ед.; значение параметра «Устойчивость» исходя из информации о наличии подлеска и кустарниковой растительности на территории 0–5 ед. В проекте методики измерений сформулированы процедуры подготовки и выполнения измерений диаметра ствола дерева при инвентаризации зелёных насаждений.

1. Дорогова И.Е., Еремин Д.Е., Михайлов А.К. Инвентаризация городских лесов г. Новосибирска с применением метода наземного лазерного сканирования. Регулирование земельно-имущественных отношений в России: правовое и геопространственное обеспечение, оценка недвижимости, экология, технологические решения, (1), 162–167 (2023). http://dx.doi.org/10.33764/2687-041X-2023-1-162-167

2. Погорелов А.В., Брусило В.А., Граник Н.В. Моделирование объектов озеленения города по данным мобильного лазерного сканирования. ИнтерКарто. ИнтерГИС, 24(2), 5–17 (2018). http://dx.doi.org/10.24057/2414-9179-2018-2-24-5-17

3. Holopainen M., Vastaranta M., Kankare V. et al. Mobile terrestrial laser scanning in urban tree inventory. The 11th International Conference on LiDAR Applications for Assessing Forest Ecosystems (SilviLaser 2011), Hobart, Australia (2011)

4. Kükenbrink D., Gardi O., Morsdorf F. et al. Above-ground biomass references for urban trees from terrestrial laser scanning data. Annals of Botany, 128 (6), 709–724 (2021), https://doi.org/10.1093/aob/mcab002

5. Лебедев А. В. Инвентаризация древесных насаждений урбанизированных территорий с использованием смартфона. Лесотехнический журнал, 13(3), 56–70 (2023). http://dx.doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.3/5

6. Anderson K., Hancock S., Casalegno S. et al. Visualising the urban green volume: Exploring LiDAR voxels with tangible technologies and virtual models. Landscape and Urban Planning, 178, 248–260 (2018). http://dx.doi.org/10.1016/j.landurbplan.2018.05.024

7. Васильева Е.А. Эффективность воздушного лазерного сканирования территории при мониторинге городских зеленых насаждений. Интерэкспо Гео-Сибирь, 4(2), 31–34 (2021). http://dx.doi.org/10.33764/2618-981X-2021-4-2-31-34

8. Arseniou G., MacFarlane D.W., Seidel D. Woody surface area measurements with terrestrial laser scanning relate to the anatomical and structural complexity of urban trees. Remote Sensing, 13(3153), (2021). http://dx.doi.org/10.3390/rs13163153.

9. Швиденко А.З., Щепащенко Д.Г., Нильссон С., Булуй Ю.И. Таблицы и модели хода роста и продуктивности насаждений основных лесообразующих пород Северной Евразии. Нормативно-справочные материалы. М-во природных ресурсов Российской Федерации, Федеральное агентство лесного хоз-ва, Международный ин-т прикладного системного анализа, Москва (2006). https://www.elibrary.ru/qkqbeh

10. Азарчик Р. В. Таблицы хода роста для таксации сосновых древостоев различной густоты. Труды Белорусского государственного технологического университета. Серия 1. Лесное хозяйство, (16), 88–92 (2008). https://www.elibrary.ru/vdhbst

11. Митрофанов Е. М., Митрофанова С. А., Карминов В. Н., Чумаченко С. И. Оценивание повторяемости и воспроизводимости результатов измерений высоты деревьев мобильным лазерным сканером. Законодательная и прикладная метрология, 190(4), 11–18 (2024). http://dx.doi.org/10.32446/2782-5418.2024-4-ll-18

12. Ishikawa K. Guide to Quality Control (Industrial engineering & technology). Asian Productivity Organization, Tokyo (1976)

13. Боровиков В. П. Популярное введение в современный анализ данных и машинное обучение на STATISTICA. Горячая линия – Телеком, Москва (2023)

14. Богомолова С. А. Применение методологии робастного параметрического проектирования при разработке методик измерений. Законодательная и прикладная метрология, 170(2), 44–48 (2021). https://www.elibrary.ru/icunmm

15. Богомолова С. А., Муравьева И. В. Применение робастного параметрического проектирования при разработке методики количественного химического анализа в металлургическом производстве. Метрология, (3), 48–61 (2021). http://dx.doi.org/10.32446/0132-4713.2021-3-48-61

16. Митрофанова С. А., Муравьева И. В. Робастное параметрическое проектирование методики определения химического состава медных сплавов рентгенофлуоресцентным методом. Измерительная техника, (11), 66–71 (2023). http://dx.doi.org/10.32446/0368-1025it.2023-11-66-71