Методика распознавания лиственницы сибирской на верхнем пределе ее произрастания на Полярном Урале с использованием снимков беспилотного летательного аппарата

В статье приведено описание методики распознавания операторами лиственницы сибирской, находящейся на пределе ее произрастания на Полярном Урале на снимках, полученных с использованием малоразмерного летательного аппарата. При создании методики были использованы данные 9 пробных площадей, заложенных...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Агапитов, Е. М., Рогачев, В. Е., Михайлович, А. П., Фомин, В. В.
Format: Article in Journal/Newspaper
Language:Russian
Published: УГЛТУ 2022
Subjects:
Online Access:https://elar.usfeu.ru/handle/123456789/11372
Description
Summary:В статье приведено описание методики распознавания операторами лиственницы сибирской, находящейся на пределе ее произрастания на Полярном Урале на снимках, полученных с использованием малоразмерного летательного аппарата. При создании методики были использованы данные 9 пробных площадей, заложенных вдоль высотного градиента на юго-восточном макросклоне горного массива Рай-Из. Анализ результатов распознавания операторами экземпляров лиственницы сибирской на аэроснимках в пределах пробных площадей свидетельствует о высокой согласованности полученных ими данных. Применение предложенных характеристик снимка и методика обучения операторов могут быть использованы для картирования древесной растительности на верхнем пределе ее произрастания. The article describes the method of recognition by operators of Siberian larch growing at the limit of its growth in the Polar Urals in the images obtained using an unmanned aircraft. When creating the methodology, data from 9 test plots were used, laid along the high-altitude gradient on the southeastern macroslope of the Rai-Iz mountain range. The analysis of the results of recognition by operators of Siberian larch trees on aerial photographs within the trial plots indicates a high consistency of the data they obtained. The application of the proposed characteristics of the image and the training technique for operators can be used to map woody vegetation at the upper limit of its growth.