Расчет морфометрических характеристик валов косы Долгая по цифровой модели рельефа
+7 (383) 343-12-55 vestnik@ssga.ru
Ru
En
Ru
En
Авторам публикаций
Вестник СГУГиТАрхив журнала Расчет морфометрических характеристик валов косы Долгая по цифровой модели рельефа

Расчет морфометрических характеристик валов косы Долгая по цифровой модели рельефа

Картография и геоинформатика
УДК: 551.795:004.9
DOI: 10.33764/2411-1759-2022-27-6-141-151
В. В. Кулыгин 1, С. А. Мисиров 1
Год: 2022
Том: 27
№: 6
Страницы: 141 - 151
1 Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук, г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация

Финансирование: -

Аннотация:

Рассмотрены возможности автоматизированного выделения и морфометрического анализа разновременных ракушечных валов по цифровой модели рельефа (ЦМР) на основе данных съемки с беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) на косе Долгая. Обоснована необходимость проведения фильтрации на уровне облака точек и после создания ЦМР перед проведением геоморфологического анализа. Представлена автоматизированная процедура выделения линий гребней береговых валов на основе ЦМР. Выполнена идентификация береговых валов в центральной части косы Долгая и расчет их морфометрических характеристик. Средняя высота валов составила около 0,5 м, ширина – 16 м. Анализ результатов автоматизированного выделения валов по ЦМР и их сравнение с результатами наземных наблюдений показали существенные расхождения в значениях морфометрических характеристик по простиранию валов.

Ключевые слова (RU):

цифровая модель рельефа, беспилотный летательный аппарат, фильтрация, RANSAC, морфометрические характеристики, береговые валы, коса Долгая

Ключевые слова (EN):

digital elevation model, unmanned aerial vehicle, filtration, RANSAC, morphometric characteristics, beach ridges, Dolgaya Spit

Читать статью Скачать JATS XML

Библиографический список:

  1. Mancini F., Dubbini M., Gattelli M., Stecchi F., Fabbri S., Gabbianelli G. Using unmanned aerial vehicles (UAV) for high-resolution reconstruction of topography: The structure from motion approach on coastal environments // Remote Sensing. – 2013. – Vol. 5 (12). – P. 6880–6898. – DOI 10.3390/rs5126880.
  2. Gonçalves J. A., Henriques R. UAV photogrammetry for topographic monitoring of coastal areas // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. – 2015. – Vol. 104. – P. 101–111. – DOI 10.1016/j.isprsjprs.2015.02.009.
  3. Brunier G., Fleury J., Anthony E. J., Gardel A., Dussouillez P. Close-range airborne Structure-fromMotion Photogrammetry for high-resolution beach morphometric surveys: Examples from an embayed rotating beach // Geomorphology. – 2016. – Vol. 261. – P. 76–88. – DOI 10.1016/j.geomorph.2016.02.025.
  4. Turner I. L., Harley M. D., Drummond C. D. UAVs for coastal surveying // Coastal Engineering. – 2016. – Vol. 114. – P. 19–24. – DOI 10.1016/j.coastaleng.2016.03.011.
  5. Guisado-Pintado E., Jackson D. W. T., Rogers D. 3D mapping efficacy of a drone and terrestrial laser scanner over a temperate beach-dune zone // Geomorphology. – 2019. – Vol. 328. – P. 157–172. – DOI 10.1016/j.geomorph.2018.12.013.
  6. Ламков И. М., Чермошенцев А. Ю., Арбузов С. А., Гук А. П. Исследование возможностей применения квадрокоптера для съемки береговой линии обводненного карьера с целью государственного кадастрового учета // Вестник СГУГиТ. – 2016. – Вып. 4 (36). – С. 200–209.
  7. Зарипов А. С. Особенности создания трехмерной цифровой модели Центрального планировочного района города Перми по данным аэрофотосъемки // Вестник СГУГиТ. – 2020. – Т. 25, № 3. – С. 160–168.
  8. Zeybek M., Sanlioglu I. Point cloud filtering on UAV based point cloud // Measurement – 2019. – Vol. 133. – P. 99–111. – DOI 10.1016/j.measurement.2018.10.013.
  9. Anders N., Valente J., Masselink R., Keesstra S. Comparing Filtering Techniques for Removing Vegetation from UAV-Based Photogrammetric Point Clouds // Drones. – 2019. – Vol. 3(3). – P. 61. – DOI 10.3390/drones3030061.
  10. Голяндина Н. Э., Усевич К. Д., Флоринский И. В. Анализ сингулярного спектра для фильтрации цифровых моделей рельефа // Геодезия и картография. – 2008. – № 5. – С. 21–28.
  11. Wei Z., Han Y., Li M., Yang K., Yang Y., Luo Y., Ong S.-H. A Small UAV Based Multi-Temporal Image Registration for Dynamic Agricultural Terrace Monitoring // Remote Sensing – 2017. – Vol. 9 (9). – P. 904. – DOI 10.3390/rs9090904.
  12. Skarlatos D., Vlachos M. Vegetation removal from UAV derived DSMS, using combination of rgb and nir imagery // ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – 2018. – Vol. IV-2. – P. 255–262. – DOI 10.5194/isprs-annals-IV-2-255-2018.
  13. Флоринский И. В. Иллюстрированное введение в геоморфометрию [Электронный ресурс] // Электронное научное издание Альманах Пространство и Время. – 2016. – Т. 11, № 1. – Режим доступа: http://j-spacetime.com/actual%20content/t11v1/PDF-files/2227-9490e-aprovr_e-ast11-1.2016.71.pdf.
  14. Флоринский И. В. Точный метод расчета локальных характеристик рельефа // Геодезия и картография. – 2009. – № 4. – С. 19–23.
  15. Stockdon H. F., Doran K. S., Sallenger Jr. A. H. Extraction of lidar-based dune-crest elevations for use in examining the vulnerability of beaches to inundation during hurricanes // Journal of Coastal Research. – 2009. – No. 53. – P. 59–65. – DOI 10.2112/SI53-007.1.
  16. Gao Y. Algorithms and software tools for extracting coastal morphological information from airborne LiDAR data: master thesis. – Texas : A&M University, 2009. – P. 135.
  17. Singh S., Kumar K. V., Rao M. J. Utilization of LiDAR DTM for Systematic Improvement in Mapping and Classification of Coastal Micro-Geomorphology // Journal of the Indian Society of Remote Sensing. – 2020. – Vol. 48 (5). – P. 805–816. – DOI 10.1007/s12524-020-01114-7.
  18. Другов М. Д., Тутубалина О. В., Крыленко В. В. Оценка изменений рельефа береговой зоны по данным воздушного лазерного сканирования и съёмок с беспилотных летательных аппаратов (на примере Анапской пересыпи) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2021. – Т. 18, № 2. – С. 115–127. – DOI 10.21046/2070-7401-2021-18-2-115-127.
  19. Mitasova H., Hardin E., Starek M. J., Harmon R. S., Overton M. F. Landscape dynamics from LiDAR data time series. Geomorphometry. 2011. [Electronic resource]. – Mode of access: https://geospatial.ncsu.edu/osgeorel/pubpdf/Mitasova2011geomorphometry.pdf.
  20. Wernette P., Houser C., Bishop M. P. An automated approach for extracting Barrier Island morphology from digital elevation models // Geomorphology. – 2016. – Vol. 262. – P. 1–7. – DOI 10.1016/j.geomorph.2016.02.024.
  21. Крыленко В. В., Крыленко М. В., Алейников А. А. Возможности изучения рельефа и динамики береговой линии аккумулятивных форм по данным дистанционного зондирования на примере геосистемы Косы Долгая // Вестник СГУГиТ. – 2021. – Т. 26, № 3. – С. 58–70.
  22. Артюхин Ю. В. Генезис, морфология и развитие аккумулятивных барьеров Азовского моря и Керченского пролива – кос Долгая и Тузла // Азовского море, Керченский пролив и предпроливные зоны в Черном море: проблемы управления прибрежными территориями для обеспечения экологической безопасности и рационального природопользования сб. науч. ст. / гл. ред. акад. Г. Г. Матишов, акад. В. А. Иванов. – Ростов н/Д : Изд-во ЮНЦ РАН, 2012. – С. 165–175.
  23. Florinsky I. V., Kuryakova G. A. Determination of grid size for digital terrain modelling in landscape investigations – exemplified by soil moisture distribution at a micro-scale // International Journal of Geographic Information Science. – 2000. – Vol. 14, No. 8. – P. 815–832.
  24. Матишов Г. Г., Польшин В. В., Кулыгин В. В., Титов В. В., Коваленко Е. П., Сушко К. С. Новые данные о строении косы Долгой Азовского моря (бурение, исследование обнажений, малакофауна) // Наука Юга России. – 2020. – Т. 16, № 3. – С. 26–39. – DOI 10.7868/S25000640200304.
  25. Кулыгин В. В., Мисиров С. А. Выделение береговых валов на косе Долгая с использованием данных дистанционного зондирования // ИнтерКарто. ИнтерГИС. – 2021. – Т. 27, ч. 1. – С. 330–338. – DOI 10.35595/2414-9179-2021-1-27-330-338.
  26. Golyandina N. E., Nekrutkin V. V., Zhigljavsky A. A. Analysis of time series structure: SSA and related techniques. – London : Chapman and Hall/CRC, 2001. – 305 p.
  27. Fischler M. A., Bolles R. C. Random sample consensus: a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography // Communications of the ACM. – 1981. – Vol. 24, Issue 6. – P. 381–395. – DOI 10.1145/358669.358692.