Проект системы мониторинга территории лесопарка: оценка объемных показателей и анализ динамики процессов

Введение

Актуальность темы. В условиях стремительной урбанизации и роста антропогенной нагрузки лесопарковые зоны становятся критически важными элементами экологического каркаса города, выполняющими средообразующие, рекреационные, социальные и эстетические функции. Однако эти территории подвержены целому спектру негативных процессов: деградация древостоя из-за болезней и вредителей, пожары, несанкционированная застройка, рекреационная дигрессия почвенно-растительного покрова, изменение гидрологического режима. Традиционные методы наземного обследования являются ресурсоемкими, трудоемкими и не всегда позволяют оперативно получать целостную картину состояния обширных территорий.

В этой связи создание комплексной системы мониторинга, основанной на современных геоинформационных (ГИС) и дистанционных (ДЗЗ) технологиях, становится насущной необходимостью. Особую ценность представляет объемный (3D) подход к оценке территории: расчет запаса древесной биомассы (депонирование углерода), объема водных объектов, оценка изменения рельефа, моделирование распространения шума или загрязнения воздуха. Мониторинг объемных показателей дает количественную, объективную основу для принятия управленческих решений по сохранению и устойчивому развитию лесопарков.

Цель статьи: разработать архитектурный проект комплексной системы мониторинга территории лесопарка, ориентированной на оценку объемных показателей и анализ динамики природных и антропогенных процессов.

Задачи:

1. Проанализировать структуру и функции лесопарка как объекта мониторинга.
2. Систематизировать ключевые процессы, протекающие на территории лесопарка, и определить связанные с ними измеряемые объемные показатели.
3. Провести обзор современных технологий для сбора и обработки пространственных данных.
4. Спроектировать архитектуру системы мониторинга, включая выбор индикаторов, методов и технологической платформы.
5. На примере модельного объекта разработать алгоритмы расчета ключевых объемных показателей (биомасса, рекреационная нагрузка).
6. Предложить концепцию веб-интерфейса (веб-ГИС) для визуализации и анализа данных.

Объект исследования: территория лесопарка (на примере модельного лесопарка «Зеленый массив»).

Предмет исследования: методы, технологии и архитектура системы мониторинга объемных показателей и динамики процессов на территории лесопарка.

Теоретическая и практическая значимость. Работа обобщает теоретические подходы к мониторингу ООПТ и рекреационных территорий. Практическим результатом является готовый проектный каркас, который может быть адаптирован для конкретного лесопарка, служить основой для разработки реального программного продукта и использоваться в учебном процессе.

Структура работы: работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Глава 1. Теоретические основы мониторинга природно-рекреационных территорий

1.1. Лесопарк как объект мониторинга

Лесопарк – это озелененная территория, созданная или приспособленная для массового отдыха населения, сочетающая природные ландшафты с элементами благоустройства. Его ключевые функции:

• Экологическая: поддержание биоразнообразия, очистка воздуха, депонирование углерода, регулирование микроклимата и водного режима.
• Рекреационная: предоставление пространства для физического и психологического восстановления людей.
• Эстетическая и культурно-просветительская.

Система мониторинга должна быть многокомпонентной, охватывая абиотическую (рельеф, почвы, воды), биотическую (растительность, животный мир) и антропогенную (инфраструктура, посещаемость, загрязнение) составляющие. Основные угрозы: пожары, ветровалы, вспышки численности вредителей, вытаптывание, замусоривание, незаконная вырубка.

1.2. Ключевые процессы и объемные показатели

Мониторинг должен отслеживать не только состояние, но и динамику процессов. Основные группы процессов и связанные с ними объемные показатели:

1. Биологические процессы:

• Рост и отпад древостоя: запас древесной биомассы (м³/га), объем депонированного углерода (т/га). Рассчитывается по данным таксации или лидарной съемки.
• Фенологическая динамика: объем зеленой фитомассы (индекс NDVI, LAI). Оценивается по мультиспектральным космическим снимкам.

2. Геоморфологические и гидрологические процессы:

• Эрозия, оползни: объем перемещенных грунтовых масс (м³). Выявляется сравнением Цифровых моделей рельефа (ЦМР) разного времени.
• Изменение русла ручьев, объема водоемов: объем водного зеркала и водной массы (м³). Определяется по спутниковым данным и батиметрии.

3. Антропогенные процессы:

• Рекреационная дигрессия: фактическая нагрузка (чел./га в день). Моделируется на основе данных с Wi-Fi/Bluetooth датчиков, фотоловушек, сотовых сетей.
• Строительство, вырубка: объем изъятых/добавленных материалов (м³). Анализ по разновременным ортофотопланам и 3D-моделям.
• Распространение шума, загрязнений: объем пространства с уровнем загрязнения выше ПДК. 3D-моделирование на основе данных датчиков и розы ветров.

1.3. Современные методы мониторинга

Дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ):

• Оптические спутники (Sentinel-2, Landsat): мониторинг состояния растительности, выявление гарей, картографирование.
• Радиолокационные спутники (Sentinel-1): отслеживание деформаций поверхности, влажности почв независимо от погоды.
• Лидар (воздушный/наземный): получение высокоточных 3D-моделей рельефа и древостоя для расчета биомассы.

Наземные методы:

• IoT-сенсоры: стационарные датчики качества воздуха (PM2.5, CO2), почвенной влажности, температуры.
• Фотоловушки, датчики посещаемости.
• Мобильные приложения для волонтеров (гражданская наука – citizen science): фиксация нарушений, наблюдения за флорой/фауной.
• Геоинформационные системы (ГИС): платформа для интеграции всех пространственных данных, их анализа, моделирования и визуализации.

Глава 2. Проектирование архитектуры системы мониторинга лесопарка

2.1. Концепция и цели

Концепция: Создание цифрового двойника территории лесопарка – динамической 3D-модели, интегрирующей данные из разнородных источников в режиме, близком к реальному времени, для поддержки принятия решений.

Цели системы:

1. Регулярная оценка экологического состояния (здоровье леса, качество среды).
2. Количественная оценка рекреационной нагрузки и ее воздействия.
3. Раннее обнаружение угроз (пожары, вредители, незаконная деятельность).
4. Оценка эффективности природоохранных и восстановительных мероприятий.
5. Информирование общественности и администрации.

2.2. Ключевые индикаторы и показатели (Дашборд системы)

Группа процессов; конкретный индикатор; объемный показатель / метод оценки; периодичность.

Состояние леса; запас древесной биомассы м³/га, т С/га (Лидар, таксация, аллометрические уравнения); 1 раз в год.

Индекс жизненности (NDVI); безразмерный индекс (Спутник Sentinel-2/Landsat); 1 раз в 5–10 дней.

Угрозы; пожароопасность; индекс Nesterov, термические аномалии (FIRMS); ежедневно (пожар. сезон).

Очаги болезней/вредителей; площадь и объем пораженного древостоя (анализ изображений); по мере обнаружения.

Рекреация; плотность посещения чел./час/га (данные сотовых операторов, Wi-Fi-счетчиков); в реальном времени / ежечасно.

Состояние тропиночно-дорожной сети; ширина тропы, глубина колеи (дрон/фотофиксация); 1 раз в сезон.

Гидрология/рельеф; объем водоема м³ (ЦМР+батиметрия); 1 раз в год.

Объем эродированного материала м³ (разница ЦМР за период); после событий.

2.3. Технологическая платформа

Аппаратный уровень:

• Датчики IoT: Сеть LoRaWAN-датчиков (температура, влажность воздуха/почвы, CO2).
• Камеры наблюдения и фотоловушки с детекцией объектов (люди, животные, транспорт).
• Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) с мультиспектральной и RGB-камерой для локальной детальной съемки.
• Серверное оборудование для хранения и обработки данных.

Программный уровень:

• СУБД (PostgreSQL + PostGIS) для хранения пространственных данных.
• Сервер ГИС (QGIS Server, GeoServer) для публикации картографических веб-сервисов (WMS, WFS).
• Backend (Python/Django/Flask, Node.js): для бизнес-логики, анализа данных, работы с API.
• Frontend (JavaScript, React/Leaflet/OpenLayers, CesiumJS) для интерактивного 3D веб-интерфейса.

Средства анализа:

• SNAP, QGIS для обработки спутниковых данных.
• CloudCompare, PDAL для обработки лидарных данных.
• Библиотеки Python (Rasterio, GDAL, Scikit-learn, Pandas) для автоматизированных расчетов.

Глава 3. Практическая реализация проекта на примере модельного лесопарка «Зеленый массив»

3.1. Характеристика объекта

Условный лесопарк площадью 500 га. Зонирование: заповедное ядро (30%), зона регулируемой рекреации (60%), зона активного отдыха (10%). Есть сеть троп, несколько водоемов, смешанные лесные насаждения.

3.2. Алгоритмы расчета объемных показателей (примеры)

1. Расчет запаса древесной биомассы по данным БПЛА-лидара:

Шаг 1: Облет территории БПЛА с лидаром, получение облака точек.

Шаг 2: Классификация точек на "земля" и "растительность".

Шаг 3: Построение ЦМР и ЦМР высот растительности (CHM).

Шаг 4: Сегментация крон деревьев (алгоритм watershed).

Шаг 5: Для каждого сегмента: вычисление высоты (H), площади проекции кроны (CPA).

Шаг 6: Применение видовоспецифичных аллометрических уравнений вида Биомасса = a * (H * CPA)^b для перехода к сухой биомассе и запасу углерода.

Результат: карта распределения биомассы по территории и суммарный запас (тонны).

2. Оценка рекреационной нагрузки и ее объема:

Шаг 1: Сбор анонимизированных данных о количестве подключенных устройств к сотовым вышкам, граничащим с лесопарком.

Шаг 2: Привязка данных к секторам вышек и моделирование вероятного распределения людей по территории с учетом привлекательности объектов (водоемы, виды, тропы) – метод гравитационных моделей.

Шаг 3: Создание 3D-визуализации "объема" посещаемости в течение дня (пики в зонах отдыха).

Шаг 4: Сопоставление карты посещаемости с картой уязвимости почвенно-растительного покрова для выявления зон критической нагрузки.

3.3. Прототип веб-ГИС

Разработан макет веб-интерфейса на основе фреймворка CesiumJS для 3D-визуализации. Основные модули:

1. 3D-Вьюер: отображение ЦМР, 3D-моделей деревьев (на основе лидарных данных), инфраструктуры.

2. Слои и легенда: включение/выключение слоев (спутниковые снимки, границы зон, тропы, датчики в реальном времени, термоточки).

3. Информационная панель: при клике на объект (дерево, датчик, участок) выводится подробная информация и графики динамики.

4. Инструменты анализа:

• Калькулятор биомассы: выделение полигоном участка – автоматический расчет запаса.
• Модуль «было/стало»: сравнение двух спутниковых снимков разных лет для выявления вырубок.
• Построение профиля рельефа/растительности.

5. Дашборд: сводные виджеты с ключевыми показателями (общая биомасса, средний NDVI, посещаемость за день, уровень загрязнения воздуха).

6. Модуль оповещений: автоматические уведомления (e-mail, в интерфейсе) при превышении пороговых значений (пожар, критическая посещаемость).

Заключение

В статье был разработан комплексный проект системы мониторинга территории лесопарка, ориентированной на анализ объемных показателей и динамики процессов.

Было установлено, что эффективный мониторинг должен быть многокомпонентным (охватывать абиотику, биоту и антропогенное влияние), многоуровневым (сочетать космические, воздушные и наземные методы) и интегрированным в единую ГИС-платформу.

Ключевым результатом работы является предложенная архитектура системы, включающая:

1. Методику выделения ключевых индикаторов состояния и угроз.
2. Технологический стек для сбора (IoT, БПЛА, ДЗЗ), хранения (PostGIS) и обработки данных (Python-библиотеки, ГИС).
3. Алгоритмы перевода первичных данных в информативные объемные показатели (биомасса, объем посещаемости).
4. Концепцию интерактивного веб-ГИС интерфейса, выступающего в роли «цифрового двойника» лесопарка.

Практическая реализация проекта на примере модельного лесопарка показала работоспособность предложенных подходов. Расчет биомассы по лидарным данным и моделирование рекреационной нагрузки предоставляют менеджерам территории точные количественные инструменты для планирования.

Перспективы развития проекта:

• Внедрение алгоритмов машинного обучения для автоматического распознавания признаков болезней деревьев на аэрофотоснимках.
• Интеграция с системами «умного города».
• Разработка публичного мобильного приложения для экологического просвещения и сбора данных силами волонтеров (citizen science).

Таким образом, реализация данного проекта позволит перейти от эпизодических обследований к системному, научно обоснованному и технологичному управлению лесопарковыми территориями, что является залогом их сохранения в условиях растущей антропогенной нагрузки.