ЛУКАШИК Евгений Евгеньевич – заведующий лабораторией беспилотных систем и цифровой инженерии; аспирант кафедры лесной таксации, лесоустройства и геоинформационных систем
173003, ул. Большая Санкт-Петербургская, д. 41, г. Великий Новгород
LUKASHIK Evgeny E. – Head of the Laboratory for unmanned systems and digital engineering; PhD student of the Department of Forest Inventory, Management and GIS
173003. Bol'shaya Sankt-Peterburgskaya str. 41. Veliky Novgorod
ЛУКАШИК Екатерина Александровна – ведущий техник-технолог лаборатории беспилотных систем и цифровой инженерии
173003, ул. Большая Санкт-Петербургская, д. 41, г. Великий Новгород
LUKASHIK Ekaterina A. – Head technician-technologist of the laboratory of unmanned systems and digital engineering
173003. Bol'shaya Sankt-Peterburgskaya str. 41. Veliky Novgorod
АЛЕКСЕЕВ Александр Сергеевич – профессор, заведующий кафедрой лесной таксации, лесоустройства и геоинформационных систем, доктор географических наук
194021, Институтский пер., д. 5, Санкт-Петербург
ResearcherID: F-6891–2010
SCOPUS AuthorID: 150999
ALEKSEEV Aleksandr S. – DSc (Geography), Professor, Head of the Department of Forest Inventory, Management and GIS
194021. Institutskiy per. 5. St. Petersburg
ResearcherID: F-6891–2010
SCOPUS AuthorID: 150999
Данные дистанционного зондирования Земли и ГИС-технологии в настоящее время позволяют получать большой объем достоверной информации о состоянии природных и антропогенных ландшафтов. Охотничьи ресурсы и элементы среды их обитания базируются на таких ландшафтах и тесно связаны друг с другом; видовой состав и численность охотничьих ресурсов во многом зависят от распределения элементов среды их обитания на территории охотничьих угодий. Ряд нормативных документов Российской Федерации, регламентирующих ведение охотничьего хозяйства и охотустроительных работ, отражает тот факт, что наиболее эффективным является инвентаризация современного состояния среды обитания охотничьих животных на единой методологической основе, в том числе при осуществлении мониторинга с использованием и анализом данных дистанционного зондирования поверхности Земли и аэрофотосъемки охотничьих ландшафтов. Целью данного исследования являлось формирование подхода к типологической классификации элементов среды обитания охотничьих ресурсов на основе применения данных дистанционного зондирования Земли (аэрофотосъемки с беспилотных воздушных судов и космической съемки с ИСЗ Sentinel-2A), материалов лесоустройства, алгоритмов автоматизированной классификации изображений и геоинформационного анализа получаемых данных. В качестве объекта исследования выступила ключевая орнитологическая территория международного значения (КОТР) НВ-005 «Озеро Ильмень и окрестности» общей площадью 190950 га, расположенная в Новгородской области. Программными средствами обработки и анализа данных являлись ГИС QGis, плагин автоматизированной классификации изображений dzetsaka: classification tool с Python-библиотекой scikit-learn; применяемый алгоритм классификации – Random Forest или алгоритм «cлучайного леса». В результате проведенных работ была сформирована карта-схема элементов среды обитания охотничьих ресурсов КОТР НВ-005 «Озеро Ильмень и окрестности» и атрибутивная таблица с распределением площадей элементов среды обитания охотничьих ресурсов в соответствии с действующими нормативными требованиями регионального охотустройства. Точность автоматизированной классификации и достоверность полученных результатов были оценены по сформированной матрице ошибок и расчету коэффициента каппа Коэна. Предложенный подход может эффективно применяться не только в практике охотустроительных работ, но и в процессе мониторинга состояния природных и антропогенных ландшафтов, включающих в себя различные категории земель.
Earth remote sensing data and GIS technology now provide a large amount of reliable information on the state of natural and man-made landscapes. Hunting resources and habitat are based on such landscapes and closely interrelated; the species composition and number of hunting resources depend to a large extent on the distribution of their habitat elements within the hunting grounds. A number of normative documents of the Russian Federation regulating the management of hunting and hunting activities reflect the fact that the most effective is inventoring the current state of the habitat of hunting animals on a single methodological basis, including monitoring using and analysing data from remote sensing of the Earth’s surface and aerial photography of hunting landscapes. The aim of this study was to develop an approach to typology classification of habitat elements of hunting resources based on the application of remote sensing data from the Earth (aerial photography with unmanned aircraft and space im-agery with Sentinel-2A), forest management materials, semi-automatic image classification algorithms and geo-information analysis of the resulting data. The study was conducted on a key ornithological area of international importance (KOA) NV-005 «Lake Il'men and adjoining marshy plain» with a total area of 190,950 ha, located in the Novgorod region. The software tools for data processing and analysis were QGis, a plugin of automated classification of images dzetsaka: classification tool with Pythonlibrary scikit-learn; “random forest” classification algorithm has been applied. As a result of this work, the schematic map of the habitat elements of hunting resources KOA NV-005 «Lake Il'men and adjoining marshy plain» and an attribute table with the distribution of the area of habitat elements of hunting resources according to the current regulatory requirements of regional hunting were formed. The accuracy of the automated classification and the reliability of the results obtained were assessed by using a built-in error matrix and Cohen’s Kappa coefficient calculation. The proposed approach can be effectively applied not only in hunting practices, but also in the monitoring of natural and human landscapes that include different land categories.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.