RU2728159C1 - Method for taxation of plantations - Google Patents

Method for taxation of plantations Download PDF

Info

Publication number
RU2728159C1
RU2728159C1 RU2019143729A RU2019143729A RU2728159C1 RU 2728159 C1 RU2728159 C1 RU 2728159C1 RU 2019143729 A RU2019143729 A RU 2019143729A RU 2019143729 A RU2019143729 A RU 2019143729A RU 2728159 C1 RU2728159 C1 RU 2728159C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
taxation
forest
aerial photography
data
laser scanning
Prior art date
Application number
RU2019143729A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Альберт Петрович Васильев
Александр Владимирович Кедров
Original Assignee
Общество с ограниченной ответственностью "Центр космических технологий и услуг"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Общество с ограниченной ответственностью "Центр космических технологий и услуг" filed Critical Общество с ограниченной ответственностью "Центр космических технологий и услуг"
Priority to RU2019143729A priority Critical patent/RU2728159C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2728159C1 publication Critical patent/RU2728159C1/en
Priority to PCT/RU2020/000561 priority patent/WO2021133211A1/en

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A01AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01GHORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G23/00Forestry

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

FIELD: measurement.
SUBSTANCE: method involves remote sounding of a taxied territory using space survey data or aerial photography and ground measurements at control points, using air laser scanning data when constructing a digital relief model and a digital model of plantation. As aerial photography or aerial photography data, ultrahigh resolution shots from 0.1 m/pixel are used. Networks of calibration sample areas are constructed on the basis of classification of synthesized images of aerial photography, space survey and air-laser scanning by age groups, groups of types of forest-and-vegetation conditions and prevailing rocks. Based on the results of ground-based measurements, calibration models of the dependence of the taxation characteristics on the aerial photographic variables are plotted on calibration sample areas, space survey and air-laser scanning and based on the determined relationships, calculating taxation factors for cells of calculated matrix 16×16 meters, covering the entire territory of performance of inventory works. Parameters for forest-affected areas are determined with formation of a data base on the basis of which taxation description of plantations is made.
EFFECT: invention provides higher objectivity and minimization of labor costs when determining forest taxation indicators.
1 cl, 4 dwg

Description

Изобретение относится к лесному хозяйству, в частности к дистанционным методам таксации лесов на обширных площадях.The invention relates to forestry, in particular to remote methods of forest inventory over large areas.

Известны способы оценки состояния насаждений при наземной (натурной) таксации лесов: глазомерный; глазомерно-измерительный; дешифровочный; актуализации; [Лесоустроительная инструкция [Электронный ресурс] (утв. приказом Минприроды РФ от 29.03.2018 г. №122). Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/542621790/, свободный. (Дата обращения: 01.12.2019)There are known methods for assessing the state of plantations during land (natural) forest taxation: eye; eye-measuring; decryption; updating; [Forest management instruction [Electronic resource] (approved by order of the Ministry of Natural Resources of the Russian Federation dated March 29, 2018, No. 122). Access mode: http://docs.cntd.ru/document/542621790/, free. (Date of treatment: 01.12.2019)

Основным недостатком глазомерного и глазомерно-измерительного способов является высокая трудоемкость, так как данные способы предполагают значительный объем наземных обследований по всей территории таксируемого участка. Недостатком существующих дешифровочных способов является отсутствие автоматизации процессов обработки снимков, высокие требования к квалификации инженеров-дешифровщиков и ограничения в возможности измерений высоты у плотных насаждений. Недостатком способа актуализации является низкая точность получаемых данных, зачастую не отражающую реальные изменения таксационных показателей насаждений, так как оценка этих изменений основана на моделях развития древостоев. Кроме того, для глазомерного, глазомерно-измерительного и дешифровочного способов, недостатком является, то что они основаны на субъективном мнении инженера-таксатора.The main disadvantage of eye and eye measuring methods is their high labor intensity, since these methods involve a significant amount of ground surveys throughout the taxed area. The disadvantage of existing decryption methods is the lack of automation of image processing processes, high requirements for the qualifications of decoder engineers and limitations in the possibility of measuring the height of dense stands. The disadvantage of the actualization method is the low accuracy of the data obtained, which often does not reflect the real changes in the inventory indicators of stands, since the assessment of these changes is based on the models of forest stands development. In addition, for eye, eye-measuring and decoding methods, the disadvantage is that they are based on the subjective opinion of the tax engineer.

Известен способ натурной таксации насаждений путем индивидуального перечета деревьев на пробных площадках, по которому разбивают площадь лесного массива на мозаику участков, и проводят измерения таксационных параметров на пробном (ключевом) участке (см., например, Анучин Н.П. Лесная таксация, 5-е издание. - М.: Лесная промышленность, 1962 г., стр. 248-250).There is a known method of natural taxation of plantations by individual enumeration of trees on test plots, according to which the forest area is divided into a mosaic of plots, and measurements of taxation parameters are carried out on a trial (key) site (see, for example, Anuchin N.P. Forest taxation, 5- e edition. - M .: Forestry, 1962, pp. 248-250).

Недостатком данного способа является недостаточность алгоритма выбора пробных (ключевых участков), в результате которого не контролируется выборка и не обеспечивается точность результата.The disadvantage of this method is the lack of the algorithm for selecting test (key areas), as a result of which the sample is not controlled and the accuracy of the result is not ensured.

Известен способ оценки состояния лесов, который включает выбор интегрального критерия состояния, дистанционное измерение с борта орбитальной станции коэффициентов спектральной яркости зондируемого массива в трех участках видимого спектра с дискретностью 2 нм, квантования амплитуд сигнала с шагом 1/256, расчет хроматических коэффициентов жизненности и повреждения, вычисление функции взаимной регрессии и ее тарирование во всем диапазоне изменений интегрального критерия, непрерывное отслеживание признаков, их запись в координате балльной оценки на бортовом принтере и сброс результатов по факсимильной радиолинии, (патент RU №2038001, МПК A01G 23/00. опуб. 27.06.95 г.).A known method for assessing the state of forests, which includes the choice of an integral criterion of state, remote measurement from the orbital station of the spectral brightness coefficients of the probed array in three parts of the visible spectrum with a discreteness of 2 nm, quantization of signal amplitudes with a step of 1/256, calculation of chromatic coefficients of vitality and damage, calculation of the mutual regression function and its calibration in the entire range of changes of the integral criterion, continuous tracking of signs, their recording in the coordinate of the scoring on the on-board printer and dumping the results via a facsimile radio link, (patent RU No. 2038001, IPC A01G 23/00. publ. 27.06. 95 g.).

Недостатками данного способа являются:The disadvantages of this method are:

- невысокое пространственное разрешение спектрометрических средств (от сотен метров до единиц км), не позволяющее обнаруживать участки поражения в пределах одного га;- low spatial resolution of spectrometric means (from hundreds of meters to units of km), which does not allow detecting affected areas within one hectare;

- статическая неустойчивость результатов, поскольку оценка проводится по единственному измеряемому параметру-коэффициенту спектральной яркости. Задача, решаемая известным способом, состоит в количественном измерении признаков лесопатологии, существующих одновременно в нескольких спектральных диапазонах отраженного от древесного полога потока солнечной радиации, и выявлении регрессионной зависимости между измеряемыми признаками и нормативным интегральным экологическим показателем степени ослабленности древостоев.- static instability of the results, since the assessment is carried out according to the only measurable parameter - the spectral brightness coefficient. The problem solved by a known method is to quantitatively measure the signs of forest pathology that exist simultaneously in several spectral ranges of the solar radiation flux reflected from the tree canopy, and to identify the regression relationship between the measured traits and the standard integral ecological indicator of the degree of weakening of forest stands.

- способ направлен на оценку состояния лесов, без определения таксационных характеристик насаждений.- the method is aimed at assessing the state of forests, without determining the taxation characteristics of plantations.

Наиболее близким по технической сущности и достигаемому результату к предлагаемому техническому решению является способ лесотаксации территории на основе разновременных наборов данных дистанционного зондирования Земли высокого и среднего разрешения (2-40 м/пиксель) по 3-10 спектральным каналам в диапазоне 0,45-90 мкм (патент RU №2565280, МПК A01G 23/00, опуб. 20.10.15 г.).). Получаемые наборы данных классифицируют и для каждого выделенного класса определяется количество контрольных точек, которое потом размещается внутри классов. На контрольных точках производят лесотаксационные полевые описания, которые в дальнейшем интерполируют на остальную территорию, неохваченную наземными наблюдениями.The closest in technical essence and the achieved result to the proposed technical solution is a method of forest inventory of the territory based on multi-temporal datasets of remote sensing of the Earth of high and medium resolution (2-40 m / pixel) on 3-10 spectral channels in the range of 0.45-90 microns (patent RU No. 2565280, IPC A01G 23/00, publ. 20.10.15).). The resulting datasets are classified and the number of control points is determined for each selected class, which is then placed inside the classes. At the control points, forest inventory field descriptions are produced, which are then interpolated to the rest of the territory not covered by ground-based observations.

Недостатки способа-прототипа: данные среднего разрешения не позволяют точно устанавливать границы лесотаксационных выделов, перечень лесотаксационных показателей, определяемых с помощью указанной технологии ограничен только лишь запасом отдельных пород и средней высотой насаждений. Еще одним недостатком способа является низкая точность получаемых данных, не отвечающая требованиям методов установленных лесоустроительной инструкцией.Disadvantages of the prototype method: data of average resolution do not allow to accurately establish the boundaries of forest inventory allotments, the list of forest inventory indicators determined using this technology is limited only by the stock of individual species and the average height of stands. Another disadvantage of this method is the low accuracy of the data obtained, which does not meet the requirements of the methods established by the forest management instructions.

Задачей создания предлагаемого изобретения является разработка нового способа таксации насаждений, свободного от недостатков способа-прототипа.The task of creating the proposed invention is to develop a new method for taxation of plantations, free from the disadvantages of the prototype method.

Поставленная задача решается с помощью признаков, указанных в формуле изобретения общих с прототипом, таких как способ лесотаксации территории включающий дистанционное зондирование таксируемой территории с использованием данных космической съемки (КС) или аэрофотосъемки (АФС) и проведение наземных измерений на контрольных точках, и отличительных существенных признаков, таких как используют данные воздушно лазерного сканирования (ВЛС) при построении цифровой модели рельефа и цифровой модели полога насаждений, а в качестве данных космической съемки (КС) или АФС используют снимки сверхвысокого разрешения от 0,1 м/пиксель, строят сети калибровочных пробных площадей на основе классификации синтезированных изображений АФС, КС и ВЛС по группам возраста, группам типов лесорастительных условий и преобладающим породам, по результатам наземных измерений на калибровочных пробных площадях строят статистические модели зависимости таксационных показателей от переменных АФС, КС и ВЛС, и на основе выявленных зависимостей осуществляют расчет таксационных показателей для ячеек расчетной матрицы 16×16 метров, охватывающей всю территорию проведения таксационных работ, затем определяют параметры для лесотаксационных выделов с формированием таксационной базы данных, на основе которой составляют таксационное описание насаждений.The problem is solved using the features specified in the claims in common with the prototype, such as the method of forest inventory of the territory, including remote sensing of the taxed area using space survey data (CS) or aerial photography (APS) and ground measurements at control points, and distinctive essential features , such as using airborne laser scanning (VL) data when constructing a digital elevation model and a digital model of plantation canopy, and as space imagery (CS) or AFS data use ultra-high resolution images from 0.1 m / pixel, build networks of calibration test plots based on the classification of synthesized images of APS, KS and VLS according to age groups, groups of types of forest growing conditions and predominant species, statistical models of the dependence of taxation indicators on the variables These dependencies are used to calculate taxation indicators for the cells of the 16 × 16 meter design matrix covering the entire territory of taxation works, then the parameters for forest taxation allotments are determined with the formation of a taxation database, on the basis of which a taxation description of plantations is made.

Одной из основных задач решаемых предлагаемым способом является техническая возможность получать таксационные характеристики в разрезе лесообразующих пород с точностью, отвечающей требованиям российского лесного законодательства.One of the main tasks solved by the proposed method is the technical ability to obtain taxation characteristics in the context of forest-forming species with an accuracy that meets the requirements of Russian forest legislation.

В отличие от прототипа, который позволяет составлять пространственные распределения отдельных таксационных показателей в виде карт, в предлагаемой технологии помимо таких распределений формируется база данных, на основе которой возможно составление таксационных описаний.In contrast to the prototype, which makes it possible to compose the spatial distributions of individual taxation indicators in the form of maps, in the proposed technology, in addition to such distributions, a database is formed, on the basis of which taxation descriptions can be compiled.

Выше перечисленная совокупность существенных признаков позволяет получить следующий технический результат - повышение объективности и минимизации трудозатрат при определении лесотаксационных показателей, под которыми понимаются запас, средняя высота, средний диаметр, средний возраст, абсолютная полнота (сумма площадей сечений) в разрезе лесообразующих пород, а также количество, возраст, высота и породный состав подроста, а также возможность получения с высокой точностью данные, отвечающая требованиям методов установленных лесоустроительной инструкцией.The above set of essential features allows you to obtain the following technical result - increasing objectivity and minimizing labor costs in determining forest inventory indicators, which are understood as stock, average height, average diameter, average age, absolute completeness (sum of cross-sectional areas) in the context of forest-forming species, as well as the number , age, height and species composition of the undergrowth, as well as the possibility of obtaining high-precision data that meets the requirements of the methods established by the forest management instructions.

Изобретение иллюстрируется на Фиг. 1. Схемой выполнения воздушного лазерного сканирования, Фиг. 2. Схемой расположения пробных площадей в кластере, Фиг. 3 Схемой калибровочной пробной площади, где А - зона измерения подроста, Б - зона измерения деревьев при количестве более 10 деревьев, В - зона измерения деревьев при количестве менее 10 деревьев в зоне Б, и Фиг. 4. Расчетной матрицей 16x16 м, совмещенная с АФС.The invention is illustrated in FIG. 1. A schematic diagram of an airborne laser scan, FIG. 2. The layout of the trial plots in the cluster, FIG. 3 Scheme of the calibration trial plot, where A is the undergrowth measurement area, B is the tree measurement area with more than 10 trees, C is the tree measurement area with less than 10 trees in area B, and FIG. 4. Calculated matrix 16x16 m, combined with AFS.

Ниже приведен пример осуществления изобретения.Below is an example of implementation of the invention.

Способ таксации лесов, основан на комплексном использовании данных дистанционного зондирования Земли и выборочных измерений в натуре. Особенностью данного способа, является то, что в отличие от существующих методов таксации, в качестве исходной информации для получения таксационных характеристик предлагается комплексно использовать данные воздушного лазерного сканирования (ВЛС) и данные аэрофотосъемки (АФС) или космической съемки (КС) с данными наземных измерений. При этом цифровая модель полога древесной растительности, полученная из данных ВЛС (см. Фиг. 1), используется как источник переменных значений высоты и плотности древостоя, а данные АФС или КС используются для определения породного состава насаждений (долю запаса каждой лесообразующей породы в общем запасе древостоя). В качестве данных космической съемки или АФС используют снимки сверхвысокого разрешения от 0,1 м/пиксель.The forest inventory method is based on the complex use of Earth remote sensing data and sample measurements in kind. A feature of this method is that, in contrast to the existing taxation methods, it is proposed to comprehensively use airborne laser scanning (VLS) data and aerial photography (AFS) or space imagery (CS) data with ground-based measurements as the initial information for obtaining taxation characteristics. In this case, the digital model of the canopy of woody vegetation, obtained from the VLS data (see Fig. 1), is used as a source of variable values of the height and density of the stand, and the data of the APS or KS are used to determine the species composition of plantations (the share of the stock of each forest-forming species in the total stock stand). Ultra-high-resolution images from 0.1 m / pixel are used as space imagery data or AFS.

После получения исходных переменных по высоте, плотности и породному составу насаждений производят проектирование сети калибровочных пробных площадей. Территория объекта работ разделяют по преобладающим породам, группам лесорастительных условий и группам возраста. На каждый выделенный класс проектируют от 30 до 50 пробных площадей, в зависимости от степени распространенности класса, где 30 это минимальное число проб для наименее распространенных классов и 50 это минимальное значение для значительно распространенных классов. Пробные площади располагают кластерами в виде квадратов 3 на 3 пробы с расстоянием 200 метров между ними (см. Фиг. 2)After obtaining the initial variables for height, density and species composition of plantings, a network of calibration sample plots is designed. The territory of the object of work is divided according to the prevailing species, groups of forest growing conditions and age groups. For each allocated class, from 30 to 50 trial plots are designed, depending on the degree of prevalence of the class, where 30 is the minimum number of samples for the least common classes and 50 is the minimum value for significantly common classes. Sample plots are arranged in clusters in the form of squares 3 by 3 samples with a distance of 200 meters between them (see Fig. 2)

Каждая проба представляет собой круговую площадку постоянного радиуса с радиусом 9 метров (см. Фиг. 3). Радиус пробы увеличивается до 12,62 метра если в исходные 9 метров попадало менее 10 деревьев. На пробе производят обмер растущих деревьев с определением породы, диаметра, категории технической годности. После проведения перечета для каждой породы, попавшей на участок выбирают по три модельных дерева, у которых дополнительно измеряли высоту и возраст. Кроме того, в радиусе 5 метров производили учет подроста с определением его средней высоты, количества по породам, среднего возраста.Each sample is a circular area of constant radius with a radius of 9 meters (see Fig. 3). The radius of the sample increases to 12.62 meters if less than 10 trees fall within the original 9 meters. On the sample, the growing trees are measured with the definition of the species, diameter, technical suitability category. After the enumeration, for each species that entered the site, three model trees are selected, for which the height and age were additionally measured. In addition, within a radius of 5 meters, undergrowth was counted with the determination of its average height, quantity by species, and average age.

Вычисление таксационных параметров производили на основе выявленных взаимосвязей между характеристиками древостоя, измеренными на пробных площадях, параметрами цифровой модели полога и спектральными характеристиками космических и/или аэрофотоснимков.The calculation of the taxation parameters was carried out on the basis of the revealed relationships between the characteristics of the stand measured on the test plots, the parameters of the digital model of the canopy, and the spectral characteristics of space and / or aerial photographs.

Расчет таксационных показателей насаждений производили первоначально на каждую ячейку регулярной сетки (например, с размерами 16 на 16 метров), полностью покрывающей объект работ по таксации насаждений (см. Фиг. 4). После получения границ лесотаксационных выделов, таксационные показатели таких выделов определяют через средне взвешенные по площади значения ячеек, попадающих в границы каждого выдела.The calculation of the taxation indicators of the stands was carried out initially for each cell of a regular grid (for example, with dimensions of 16 by 16 meters), which completely covers the object of plantation taxation (see Fig. 4). After obtaining the boundaries of forest inventory units, the taxation indicators of such units are determined through the area-weighted average values of the cells falling within the boundaries of each unit.

Полученные значения показателей по каждому выделу формируют в виде базы данных, на основе которой происходит построение стандартного таксационного описания (Свидетельство РФ №20176600455 на программы для ЭВМ).The obtained values of indicators for each section are formed in the form of a database, on the basis of which a standard taxation description is constructed (Certificate of the Russian Federation No. 20176600455 for computer programs).

Предлагаемая технология апробирована в лесничестве Архангельской области. Апробация производилась на лесном участке общей площадью 43 567 гектар. Проверка результатов производилась на 36 лесотаксационных выдел ах в четырех кварталах Красноборского участкового лесничества Красноборского лесничества. Таксация выделов выполнялась глазомерно-измерительным способом с использованием нормативно-справочных материалов используемых на территории Архангельской области. При проведении таксации полностью учитывались требования, установленные действующей лесоустроительной инструкцией. Особое внимание при проверке уделялось определению среднего запаса и полноты насаждений.The proposed technology has been tested in the forestry of the Arkhangelsk region. The approbation was carried out on a forest plot with a total area of 43,567 hectares. The results were checked at 36 forest inventory divisions in four quarters of Krasnoborskoye uchastkovoye lesnichestvo of Krasnoborskoye lesnichestvo. The allocation of the allotments was carried out by eye-measuring method using normative and reference materials used in the territory of the Arkhangelsk region. When carrying out the taxation, the requirements established by the current forest management instructions were fully taken into account. When checking, special attention was paid to determining the average stock and completeness of plantings.

Преобладающая порода и хозяйство определено верно на всех выделах. Коэффициент состава преобладающей породы определен верно на всех выделах, но выявлена систематическая ошибка с величиной -3,5%.The prevailing breed and economy is determined correctly in all areas. The composition coefficient of the dominant breed was determined correctly in all areas, but a systematic error with a value of -3.5% was revealed.

По возрасту отклонений, превышающих допустимые значения не выявлено, систематическая ошибка составила -0,6%.In terms of age, no deviations exceeding the permissible values were found, the systematic error was -0.6%.

По высоте в одном выделе выявлено отклонение, превышающее допустимое значение. Систематическая ошибка составила -3,5%.A deviation exceeding the permissible value was found in height in one section. The systematic error was -3.5%.

По диаметру отклонений и систематических ошибок не выявлено.There were no deviations or systematic errors in diameter.

По относительной полноте все ошибки с допустимым отклонением. Выявлено систематическое завышение на +5%.By relative completeness, all errors with a tolerance. A systematic overestimation of + 5% was revealed.

По запасу все отклонения в допустимых пределах. Систематическая ошибка составила +9%.In terms of margin, all deviations are within acceptable limits. The systematic error was + 9%.

По классу бонитета в пяти выделах выявлено несовпадение. По классу товарности совпадение выявлено во всех выделах. По количеству подроста несовпадение обнаружено в трех выделах и в четырех выделах выявлено несовпадение по типу леса.In terms of bonitet class, a discrepancy was found in five sections. According to the class of marketability, the coincidence was found in all divisions. In terms of the amount of undergrowth, a discrepancy was found in three sections, and in four sections, a discrepancy in the type of forest was revealed.

Таким образом проверка показала, что в целом материалы таксации, полученные на основе предлагаемого метода являются удовлетворительными. По точности определения таксационных показателей, все показатели определяются без превышения допустимых отклонений, установленных для глазомерно-измерительного способа таксации. По систематическим ошибкам отклонения также в пределах значений допустимых для глазомерно-измерительного способа.Thus, the check showed that, in general, the taxation materials obtained on the basis of the proposed method are satisfactory. According to the accuracy of determining taxation indicators, all indicators are determined without exceeding the permissible deviations established for the eye-measuring method of taxation. In terms of systematic errors, the deviations are also within the values permissible for the eye-measuring method.

Данное описание рассматривается как материал, иллюстрирующий изобретение, сущность которого и объем патентных притязаний определены в нижеследующей формуле изобретения, совокупностью существенных признаков и их эквивалентами.This description is considered as material illustrating the invention, the essence of which and the scope of patent claims are defined in the following claims, a set of essential features and their equivalents.

Claims (1)

Способ таксации насаждений, включающий дистанционное зондирование таксируемой территории с использованием данных космической съемки или аэрофотосъемки и проведение наземных измерений на контрольных точках, отличающийся тем, что используют данные воздушно-лазерного сканирования при построении цифровой модели рельефа и цифровой модели полога насаждений, а в качестве данных космической съемки или аэрофотосъемки используют снимки сверхвысокого разрешения от 0,1 м/пиксель, строят сети калибровочных пробных площадей на основе классификации синтезированных изображений аэрофотосъемки, космической съемки и воздушно-лазерного сканирования по группам возраста, группам типов лесорастительных условий и преобладающим породам, по результатам наземных измерений на калибровочных пробных площадях строят статистические модели зависимости таксационных показателей от переменных аэрофотосъемки, космической съемки и воздушно-лазерного сканирования и на основе выявленных зависимостей осуществляют расчет таксационных показателей для ячеек расчетной матрицы 16×16 метров, охватывающей всю территорию проведения таксационных работ, затем определяют параметры для лесотаксационных выделов с формированием таксационной базы данных, на основе которой составляют таксационное описание насаждений.A method of planting taxation, including remote sensing of the taxed area using space survey data or aerial photography and conducting ground measurements at control points, characterized in that it uses airborne laser scanning data when constructing a digital elevation model and a digital model of the plantation canopy, and as space data surveys or aerial photography use ultra-high resolution images from 0.1 m / pixel, build networks of calibration sample plots based on the classification of synthesized images of aerial photography, space imagery and airborne laser scanning by age groups, groups of types of forest conditions and prevailing species, based on the results of ground measurements on calibration test plots, statistical models of the dependence of taxation indicators on the variables of aerial photography, space imagery and airborne laser scanning are built and on the basis of the revealed dependencies, the rate is calculated parameters for the cells of the calculation matrix 16 × 16 meters, covering the entire territory of the taxation works, then the parameters for the forest taxation allotments are determined with the formation of a taxation database, on the basis of which the taxation description of the plantations is made.
RU2019143729A 2019-12-23 2019-12-23 Method for taxation of plantations RU2728159C1 (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019143729A RU2728159C1 (en) 2019-12-23 2019-12-23 Method for taxation of plantations
PCT/RU2020/000561 WO2021133211A1 (en) 2019-12-23 2020-10-20 Forest stand inventory method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2019143729A RU2728159C1 (en) 2019-12-23 2019-12-23 Method for taxation of plantations

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2728159C1 true RU2728159C1 (en) 2020-07-28

Family

ID=72085806

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019143729A RU2728159C1 (en) 2019-12-23 2019-12-23 Method for taxation of plantations

Country Status (2)

Country Link
RU (1) RU2728159C1 (en)
WO (1) WO2021133211A1 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2038001C1 (en) * 1992-04-02 1995-06-27 Московский государственный университет леса Method for assessing condition of forests
RU2183847C2 (en) * 2000-06-28 2002-06-20 Московский государственный университет леса Procedure of plantation evaluation
RU2565280C2 (en) * 2012-04-04 2015-10-20 ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ ЭКОЛОГИИ И ЭВОЛЮЦИИ им. А.Н. СЕВЕРЦОВА РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК (ИПЭЭ РАН) Method of forest resource inventory of territory

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2038001C1 (en) * 1992-04-02 1995-06-27 Московский государственный университет леса Method for assessing condition of forests
RU2183847C2 (en) * 2000-06-28 2002-06-20 Московский государственный университет леса Procedure of plantation evaluation
RU2565280C2 (en) * 2012-04-04 2015-10-20 ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ ЭКОЛОГИИ И ЭВОЛЮЦИИ им. А.Н. СЕВЕРЦОВА РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК (ИПЭЭ РАН) Method of forest resource inventory of territory

Also Published As

Publication number Publication date
WO2021133211A1 (en) 2021-07-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Goodbody et al. Digital aerial photogrammetry for updating area-based forest inventories: A review of opportunities, challenges, and future directions
Lu et al. Improved estimation of aboveground biomass in wheat from RGB imagery and point cloud data acquired with a low-cost unmanned aerial vehicle system
Calders et al. Variability and bias in active and passive ground-based measurements of effective plant, wood and leaf area index
Huang et al. Using terrestrial laser scanner for estimating leaf areas of individual trees in a conifer forest
Palace et al. Estimating tropical forest structure using a terrestrial lidar
Chianucci et al. A dataset of leaf inclination angles for temperate and boreal broadleaf woody species
Bates et al. Estimating canopy density parameters time-series for winter wheat using UAS Mounted LiDAR
Zhu et al. Estimation of maize above-ground biomass based on stem-leaf separation strategy integrated with LiDAR and optical remote sensing data
CA3118368A1 (en) Forest stand target attribute prediction
Ghimire et al. Using terrestrial laser scanning to measure forest inventory parameters in a mediterranean coniferous stand of Western Greece
Navarro et al. Assessing the transferability of airborne laser scanning and digital aerial photogrammetry derived growing stock volume models
Zhang et al. An evaluation model for aboveground biomass based on hyperspectral data from field and TM8 in Khorchin grassland, China
Puletti et al. Characterizing subcanopy structure of Mediterranean forests by terrestrial laser scanning data
Bohlin et al. Deciduous forest mapping using change detection of multi-temporal canopy height models from aerial images acquired at leaf-on and leaf-off conditions
Wezyk et al. Describing the selected canopy layer parameters of the Scots pine stands using ALS data.
Saponaro et al. Influence of spatial resolution for vegetation indices’ extraction using visible bands from unmanned aerial vehicles’ orthomosaics datasets
RU2728159C1 (en) Method for taxation of plantations
Bretas et al. Canopy height and biomass prediction in Mombaça guinea grass pastures using satellite imagery and machine learning
Mot et al. Tree Height Estimation Using Field Measurement and Low-Cost Unmanned Aerial Vehicle (UAV) at Phnom Kulen National Park of Cambodia
Fang The retrieval of leaf inclination angle and leaf area index in maize
Majasalmi et al. Application of 3D triangulations of airborne laser scanning data to estimate boreal forest leaf area index
RU2521755C1 (en) Technology of resource assessment of rangelands of reindeer on multispectral satellite data
CN110554406B (en) Method for inverting secondary forest structure parameters based on unmanned aerial vehicle stereo photogrammetry point cloud
RU2739436C1 (en) Method of updating forest stock data based on machine learning
Xu Obtaining forest description for small-scale forests using an integrated remote sensing approach