Математическая модель оптимизации проектирования сети лесных автомобильных дорог с использованием данных дистанционного зондирования

Эффективное проектирование сети лесных дорог является ключевым фактором для оптимизации затрат на лесозаготовительные операции, лесоуправление и обеспечение устойчивого доступа к лесным ресурсам. Традиционные подходы к проектированию часто сталкиваются с проблемами высокой стоимости, трудоемкости и ограниченной точности исходных данных, особенно в сложных рельефных условиях и под густым лесным пологом. Данная статья представляет математическую модель, разработанную для автоматизированного проектирования и оптимизации трасс лесных автомобильных дорог. Территория проектирования дискретизируется и представляется в виде взвешенного графа, где узлы соответствуют точкам на цифровой модели рельефа (ЦМР), а дуги – потенциальным сегментам дороги. Модель направлена на минимизацию суммарной стоимости строительства дороги. Эта стоимость рассчитывается с учетом длины каждого сегмента трассы с поправкой на рельеф, продольный уклон, влияющий на объемы земляных работ (насыпей и выемок) через специальный коэффициент удорожания, а также необходимость устройства водопропускных сооружений при пересечении водотоков. Особое внимание уделяется интеграции в модель высокодетальных данных о рельефе местности, полученных с помощью современных методов дистанционного зондирования Земли, в частности, воздушного лазерного сканирования (LiDAR), в том числе с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Применение LiDAR позволяет получать высокоточные ЦМР, эффективно проникая сквозь лесной полог, что критически важно для точного моделирования рельефа, выявления оптимальных коридоров, идентификации препятствий (переувлажненных или оползнеопасных участков) и оптимизации объемов земляных работ. В статье описаны математическая постановка задачи оптимизации как поиск кратчайшего пути на графе, целевая функция минимизации затрат, система ограничений. Рассмотрены методы получения исходных данных из облаков точек LiDAR: создание ЦМР, извлечение высотных отметок, расчет уклонов и идентификация пересечений с гидрографической сетью с применением геоинформационных систем (ГИС). Разработанная модель, использующая алгоритмы поиска оптимального пути (Дейкстры, А*), создает основу для объективного, быстрого и экономически обоснованного выбора оптимального варианта трассы лесной дороги, способствуя повышению качества проектных решений. Авторы также указывают на перспективы дальнейшего развития модели, включая интеграцию данных о типах грунтов.

1. Абдельвахаб М.А.Х. Обоснование методики проектирования производства земляных работ при строительстве лесовозных автомобильных дорог: автореф. дисс. … канд. техн. наук. СПб., 2020. 20 с.

2. Катаров В.К., Рожин Д.В., Сюнёв В.С. Оптимальное проектирование сети лесных дорог: от методов к решениям // Resources and Technology. 2023. Т. 20, № 3. С. 32–47.

3. Пятин Д.С. Совершенствование методов решения задачи автоматизированного планирования сети лесных дорог // Инженерный вестник Дона. 2020. № 4 (64). Ст. № 6428.

4. Akay A.E. Minimizing total costs of forest roads with computer-aided design model // Sadhana. 2006. Vol. 31, iss. 5. P. 621–633.

5. Hatta Antah F., Khoiry M.A., Abdul Maulud K.N., Abdullah A. Perceived Usefulness of Airborne LiDAR Technology in Road Design and Management: A Review // Sustainability. 2021. Vol. 13. Art. no. 11773.

6. Heinimann H.R. Forest Road Network and Transportation Engineering – State and Perspectives // Croatian journal of forest engineering. 2017. Vol. 38, iss. 2. P. 155–173.

7. Hrůza P., Mikita T., Tyagur N., Krejza Z., Cibulka M., Procházková A., Patočka Z. Detecting Forest Road Wearing Course Damage Using Different Methods of Remote Sensing // Remote Sensing. 2018. Vol. 10, iss. 4. Art. no. 492.

8. İnan M., Öztürk T. A simple approach on forest roads drainage structures planning using GIS: A case study of Şile-Turkey // Anatolian Journal of Forest Research. 2022. Vol. 8, iss. 2. P. 104–110.

9. Jaafari A., Pazhouhan I., Bettinger P. Machine Learning Modeling of Forest Road Construction Costs // Forests. 2021. Vol. 12, iss. 9. Art. no. 1169.

10. Kardoš M., Sačkov I., Tomaštík J., Basista I., Borowski Ł., Ferenčík M. Elevation Accuracy of Forest Road Maps Derived from Aerial Imaging, Airborne Laser Scanning and Mobile Laser Scanning Data // Forests. 2024. Vol. 15, iss. 5. Art. no. 840.

11. Krogstad F., Schiess P. The allure and pitfalls of using LiDAR topography in harvest and road design // Joint Conference of IUFRO 3.06 Forest Operations under Mountainous Conditions and the 12th International Mountain Logging Conference. 2004. 10 p.

12. Layton D.A., LeDoux C.B., Hassler C.C. Cost Estimators for Construction of Forest Roads in Central Appalachians. USDA Forest Service, NE-RP-665, 1992. 4 p.

13. Matinnia B., Parsakhoo A., Mohamadi J., Shataee Jouibary S. Study of the LiDAR accuracy in mapping forest road alignments and estimating the earthwork volume // Journal of Forest Science. 2018. Vol. 64, iss. 11. P. 469–477.

14. Shin J. Road-network location heuristics for the tactical harvest scheduling model: master's thesis. Lakehead University, 2022. 53 p.

15. Watanabe M., Saito M., Toda K., Shirasawa H. Rain-Driven Failure Risk on Forest Roads around Catchment Landforms in Mountainous Areas of Japan // Forests. 2023. Vol. 14, iss. 3. Art. no. 537.