Традиционные методы таксации лесов — наземные пробные площади, ручной труд, высокая стоимость и низкая периодичность — уже не отвечают современным требованиям. Лесному хозяйству необходим регулярный, объективный и детальный мониторинг. Как объединить региональный охват и локальную точность? Ответ — в комплексном подходе, объединяющем мультиспектральную и гиперспектральную съёмку с лазерным сканированием (LiDAR).

Аэрофотосъёмка стала первым и главным инструментом лесоустройства. В СССР первые опыты по применению самолётов в лесном хозяйстве начались ещё в 1922 году. Уже к середине XX века аэрофотоснимки стали основой для таксации, обеспечивая пространственное разрешение лучше 50 см, а в современных условиях — до 10 см/пиксель и выше. Стереопары аэроснимков позволяли измерять высоты деревьев с ошибкой не более ±1–1,5 м.

Мультиспектральная аэрофотосъёмка появилась в 1980–1990-х годах. Современные мультиспектральные камеры для БПЛА (например, DJI P4 Multispectral) успешно применяются для распознавания породного состава древостоев с пространственным разрешением 5–25 см.

Спутниковая съёмка (Ресурс‑П, Jilin, SuperView) даёт разрешение от 0,5 м и используется для регионального мониторинга.

Гиперспектральные спутники (GF‑5, EnMAP, Xiguang‑2 01) обеспечивают сотни спектральных каналов с разрешением 10–30 м — их главная ценность в спектральной детализации, позволяющей различать породы с точностью до 91,7% и выявлять скрытые патологии.

Переход от космической съёмки к БПЛА открывает новые возможности. Платформы с мультиспектральными, гиперспектральными и LiDAR-сенсорами обеспечивают сантиметровое разрешение, гибкость и оперативность. Российские исследования ФБУ ВНИИЛМ подтверждают эффективность гиперспектральной съёмки с БПЛА для таксации — это переход от картографирования массивов к анализу отдельных древостоев.

Сверхвысокое разрешение с БПЛА и наземных гиперспектрометров (до 10 м/пиксель, спектральное разрешение ~1 нм) позволяет решать ключевые задачи:

LiDAR даёт точную 3D-структуру: высоту, форму кроны, плотность, интенсивность отражения. Сравнение точности идентификации видов показывает:

LiDAR незаменим для сегментации отдельных деревьев, гиперспектр — для спектральной идентификации. Вместе они дают максимальный эффект.

Мультимодальная интеграция объединяет спутники (макро), БПЛА (мезо) и наземные датчики (микро). Технологическая цепочка: сбор → предобработка → слияние данных → анализ → принятие решений. Современные алгоритмы машинного обучения (Random Forest, SVM) и глубокого обучения (Point Transformer, ForAINet) позволяют обрабатывать данные с разной плотностью LiDAR — от 10 до 2000 точек/м².

Мультиспектральная и гиперспектральная съёмка вместе с LiDAR образуют многоуровневую систему мониторинга. Переход от традиционной таксации к комплексному подходу уже реален и даёт точность >90% на уровне отдельных деревьев. Ключевой вызов — интеграция и автоматизация обработки больших объёмов данных. Результат — более эффективное, экологичное и устойчивое лесное управление.