vestnik Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)" 2411-1759 ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)" RU https://vestnik.sgugit.ru 10.33764/2411-1759-2022-27-6-141-151 Картография и геоинформатика Расчет морфометрических характеристик валов косы Долгая по цифровой модели рельефа В. В. Кулыгин Кулыгин В. В. С. А. Мисиров Мисиров С. А. Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук, г. Ростов-на-Дону, Российская Федерация 2022 27 6 141 151 © В. В. Кулыгин, С. А. Мисиров, 2022 2022 В. В. Кулыгин, С. А. Мисиров Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная. 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. цифровая модель рельефа беспилотный летательный аппарат фильтрация RANSAC морфометрические характеристики береговые валы коса Долгая digital elevation model unmanned aerial vehicle filtration RANSAC morphometric characteristics beach ridges Dolgaya Spit 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.