Як показують події останніх років, в Україні та в цілому у світі збільшились потреби у такому ресурсі як деревина. Тому і з'явились неконтрольовані та несанкціоновані вирубки лісів, що призводить до зменшення площ лісових насаджень і, відповідно, природних "легень" нашої планети. А це своєю чергою до критичних змін клімату та появи таких природних явищ як паводки, буревії, корозії ґрунтів тощо.
Для того, щоб запобігати масовим вирубкам лісів та контролювати лісові насадження на рівні держави, потрібно знати динаміку площ, тобто моніторити зміну цих площ з року в рік. Але виникає запитання:
- «Як це робити при таких великих об’ємах і не витрачаючи зайвих коштів?»
Компанія «Візіком» розробила та успішно впровадила технологію на основі супутникових знімків, завдяки якій можна на регулярній основі проводити моніторинг площ лісових насаджень та зелених насаджень у містах. Нижче описано як залучити цю технологію на місцевому та національному рівні зберігши, як національний ресурс (зелені насадження), так і значні кошти, що потрібні на розгортання моніторингової системи з даними в цілому.
1. ВИБІР СУПУТНИКОВИХ ЗНІМКІВ
В залежності від потреб в точності кінцевої моделі даних (національна, регіональна, місцева, локальна), використовуються супутникові знімки різної роздільної здатності від 0.5м(найбільш точні дані для місцевого та локального використання) до 10м (для національного та регіонального використання) для картографування об’єктів лісового та сільського господарства, сонячної та вітроенергетики, об’єктів інфраструктури, екологічних проєктів тощо.
Зображення 2, Типи супутникових знімків
2. РОЗПІЗНАВАННЯ ОБ’ЄКТІВ НАЦІОНАЛЬНОГО АБО РЕГІОНАЛЬНОГО МАСШТАБУ
В залежності від потреб, а це може бути:
- створення і ведення національної (регіональної) бази даних лісів;
- облік насаджень;
- планування вирубок і нових посадок;
- тощо,
переходимо безпосередньо до розпізнавання масивів рослинності по супутникових знімках (на зображені нижче знімок Sentinel) з підрахунком площ та розпізнаванням типів рослинності в лісових масивах на: листяна, хвойна, змішана.
Зображення 3. Розпізнавання масивів рослинності по супутникових знімках
3. ОНОВЛЕННЯ ДАНИХ НА РЕГУЛЯРНІЙ ОСНОВІ
Згідно з зібраними даними та регулярне їх оновлення дозволяє прогнозувати приріст та зменшення лісових насаджень як під впливом природних умов та катаклізмів, так і людської діяльності.
Зображення 4. Регулярне розпізнавання вирубок лісових масивівРегулярне розпізнавання вирубок лісових масивів по Sentinel з підрахунком площі (від 500 кв.м) дозволяє здійснювати контроль за незаконними вирубками, а саме робити:
- прогноз оцінки збитків;
- збір статистичних даних по впливу людської діяльності на зменшення лісових масивів;
- відстежування залежності екологічних показників(при умові наявності) від кількості зелених насаджень.
Для прикладу:
4. ДЕТАЛЬНЕ КАРТОГРАФУВАННЯ ЛІСОВИХ ДІЛЯНОК
Детальне картографування лісових ділянок з використанням супутникових знімків з розподільчою здатністю від 0.5 до 2-х м служить для прикладу:
- контролю за вирощуванням цінних порід дерев;
- прогнозування наслідків паводків;
- контроль за пожежною небезпекою і прогнозування збитків;
- тощо.
Розпізнавання рослинності із сегментацією та розділенням на класи хвойний, листяний, змішаний, окремі породи:
5. РОЗПІЗНАВАННЯ РОСЛИННОСТІ В МІСТАХ ТА ПЕРЕДМІСТЯХ
Даний метод передбачає використання найбільш точних знімків роздільною здатністю від 0,3м до 1м і застосовується для розпізнавання зелених насаджень в місті: лісопарки, парки, сади, сквери з підрахунком площі (окремо листяних та хвойних дерев, кущів, газонів) та окремі дерева по знімках високої роздільної здатності (HR satellite images).
Це своєю чергою дасть можливість для:
- обліку зелених насаджень з точністю до одного дерева;
- точне картографування зелених насаджень;
- ведення різних баз даних екологічного спрямування (для прикладу: Гео БД Найстаріших Дерев);
- оцінка стану зелених насаджень.
а) Технологія картографування зелених насаджень в місті
б) Створення векторної карти зелених насаджень: контури, тип і площа рослинності
