Бул изилдөө иштеп жаткан муниципалдык катуу калдыктар полигонунун убакыттын өтүшү менен беттик жана көлөмдүк өзгөрүүлөрүн абадан лазердик сканерлөө (Airborne Laser Scanning, ALS/LiDAR) аркылуу канчалык ишенимдүү көзөмөлдөөгө болорун изилдейт. Изилдөөнүн негизги суроосу “LiDAR менен көлөмдү эсептөөгө болобу?” деген гана суроо эмес. Изилдөөчүлөр санариптик рельеф модели (Digital Terrain Model, DTM) кандай мейкиндиктик чечилиште даярдалышы керек экенин, горизонталдык абал каталары эңкейиш жерде вертикалдык катага кантип айланарын жана өсүмдүк катмары чыныгы жер бетинин өзгөрүүсү менен жаңылыштырыла турган деңгээлде кандай ката жаратарын да баалашат.

Изилдөө Чехиянын Моравия аймагындагы Strážnice муниципалдык катуу калдыктар полигонунда жүргүзүлгөн. Болжол менен 4 гектар аянт 1993-жылдан бери иштетилип келет; бир бөлүгү дагы эле кеңейтилип жатканда, башка бөлүгү жабылып, рекультивацияланган. Ошондуктан аянт активдүү калдыктар жайгаштырылган зоналарды, жолдорду, эңкейиш беттерди, чөп өсүмдүктөрүн жана бадалдарды бир эле изилдөө аймагында камтыйт.

Абадан лазердик сканерлөө маалыматтары 28 Май 2023 жана 5 Октябрь 2023 күндөрү, болжол менен беш айлык аралык менен жыйналган. Эки учууда тең орточо чекит тыгыздыгы болжол менен 10 чекит/m² болгон. RIEGL LMS Q780 толук толкун формалуу лазердик сканери болжол менен 1 km учуу бийиктигинде Cessna 208B Grand Caravan фотограмметриялык учагында колдонулган.

Баштапкы чекит булуттарынан 0,3 m чечилишиндеги DTM түзүлгөн; андан кийин маалымат тыгыздыгы азайтылып, 0,5 m, 0,8 m жана 1,5 m чечилиштеринде кошумча моделдер даярдалган. Ошентип DTM уяча өлчөмүнүн эсептелген көлөм өзгөрүүсүнө таасири салыштырылган.

Жыйынтыктар боюнча 0,3 m менен 0,5 m чечилишинин ортосунда көлөм өзгөрүүсү жагынан статистикалык маанилүү айырма табылган эмес (\(p=0,91\)). Ошол сыяктуу 0,3 m менен 0,8 m ортосундагы айырма да маанилүү эмес (\(p=0,64\)). Ал эми 0,3 m менен 1,5 m салыштырылганда статистикалык маанилүү айырма чыккан (\(p=0,03\)). Ошондуктан изилдөөчүлөр 1,5 m чечилишин так полигон мониторинги иштеринде колдонбоону сунушташат.

Илимий жыйынтык эки башка чечилиш сунушун бири-биринен ажыратууну талап кылат. 0,3–0,8 m аралыгы сыноолордо ишенимдүү жыйынтык берген чечилиш тобу; бирок маалымат көлөмү, деталдуулук жана операциялык чыгым чогуу бааланганда изилдөөчүлөр 0,3–0,5 m аралыгын практикалык оптималдуу тең салмак катары сунушташат.

Изилдөөдө горизонталдык ALS абал катасы орточо болжол менен 0,38 m деп эсептелген. Тегиз жерде бул ката түздөн-түз чоң бийиктик катасын жаратпашы мүмкүн; бирок эңкейиш чоңойгон сайын ошол эле горизонталдык жылыш маанилүү вертикалдык катага айланат. Орточо 0,38 m XY катасы колдонулганда болжолдуу вертикалдык ката 5° эңкейиште 0,03 m, 15° шартында 0,10 m, 25° шартында 0,17 m жана 35° шартында 0,23 m деп эсептелген.

Өсүмдүк катмары болсо чечилиштен өзүнчө жана айрым учурларда андан да чоң ката булагы. Көз карандысыз GPS чекиттери менен салыштырганда 28 Май маалыматтары үчүн 0,3 m DTM ичинде GPS–DTM орточо айырмасы −0,20 m жана стандарттык четтөө 0,21 m болсо, 5 Октябрь маалыматтарында ошол эле чечилиш үчүн −0,24 m жана 0,33 m алынган. 1,5 m чечилишинде Октябрь стандарттык четтөөсү 0,42 m маанисине өскөн.

Ошондуктан изилдөөчүлөр майда пикселди гана түзүү жетишсиз экенин көрсөтүшөт. LiDAR маалыматтарында өсүмдүк катмарынын жаңылыш түрдө жер катары классификацияланышы, лазер импульстарынын чөптөр жана бадалдардын арасынан жерге ар кандай деңгээлде жетиши жана сезондук өсүмдүк өзгөрүүсү чыныгы полигон деформациясындай көрүнгөн жалган көлөм өзгөрүүлөрүн жаратышы мүмкүн.

Бул таасирди азайтуу үчүн ALS маалыматтары менен бир убакта 0,4–1,1 µm аралыгында VNIR гиперспектралдык сүрөттөр жыйналган, NDVI аркылуу жашыл өсүмдүк катмары аныкталып, nDSM колдонулуп чөп өсүмдүктөрү менен дарак/бадал зоналары ажыратылган. Белгисиздик моделинде чөп өсүмдүктөрү үчүн 0,3 m, дарак жана бадалдар үчүн 0,4 m бийиктик катасы дайындалган.

Изилдөөнүн талаа картасы ошол эле жер үчүн көлөм өзгөрүүсүн гана эмес, ошол өзгөрүүнүн белгисиздигин да пиксел деңгээлинде чыгарат. Ошентип “бул жерде 0,2 m³ өзгөрүү болду” деп гана айтпастан, ошол өзгөрүү өлчөө системасынын ката чектеринде канчалык ишенимдүү экени да баалоого кошулат.

Türkiye жагынан: Türkiye аймагындагы полигон объекттеринде сыйымдуулукту пайдалануу, толтуруунун жылышы, жантайма беттердин өзгөрүшү, чөгүү жана рекультивацияланган зоналарды көзөмөлдөө жагынан бул ыкма колдонууга ылайыктуу метод сунуштайт. Айрыкча чоң аянттарда кайталанган классикалык чекит өлчөөлөрүнүн ордуна бүт бетти камтыган LiDAR сканерлери көлөм жана бет өзгөрүүсүнүн мейкиндиктик бөлүштүрүлүшүн көрсөтө алат. Бирок изилдөө Чехиядагы бир гана аянтта текшерилген. Türkiye аймагындагы объектке өткөрүүдө жантайма геометриясы, өсүмдүк катмарынын түрү, климат, учуу бийиктиги, сенсор тыгыздыгы, координаттык инфраструктура жана жергиликтүү GNSS контролдук чекиттери кайра бааланышы керек. Бул изилдөөдөн Türkiye аймагындагы бардык полигондор үчүн бир гана өзгөрбөс DTM чечилишин чыгарууга болбойт.

Салттуу чекит өлчөөнүн негизги көйгөйү эмнеде?

Геодезиялык же GNSS негизиндеги талаа өлчөөлөрү айрым чекиттерде жогорку тактык бере алат. Бирок полигон бир нече гектарлык татаал бет болгондо бүт аянтты тыгыз чекит аралыгы менен кайра-кайра өлчөө убакыт, персонал жана чыгым талап кылат.

Андан да маанилүү көйгөй — чекиттик өлчөөлөр чекиттердин ортосундагы жергиликтүү өзгөрүүлөрдү түз көрсөтпөйт. Полигондун бир бөлүгүндө калдыктын үйүлүшү, башка бөлүгүндө чөгүү, дагы бир жерде жантайма геометриясынын өзгөрүшү бир эле убакыт аралыгында болушу мүмкүн.

ALS бул көйгөйдү миллиондогон үч өлчөмдүү өлчөө чекиттери менен бүт бетти үлгүлөө аркылуу чечүүгө аракет кылат.

ALS менен LiDAR бир эле нерсеби?

LiDAR — лазер импульстарынын максаттуу бетке барып кайра кайтуу убактысынан аралыкты аныктаган алыстан зонддоо ыкмасы. Airborne Laser Scanning (ALS) болсо LiDAR сенсору учакта же башка аба платформасында колдонулган колдонуу формасы.

Бул изилдөөдө сенсор дрондо эмес, фотограмметриялык учакта ташылган.

Изилдөө аянты

Сыноо аянты Чехиянын Моравия аймагындагы Strážnice муниципалдык катуу калдыктар полигону.

Эки ALS кампаниясы кантип жүргүзүлгөн?

Учуу траекториялары GNSS жана IMU маалыматтары менен эсептелген, учуу тилкелеринин ортосундагы четтөөлөр дал келген тегиздиктер жана эң кичине квадраттар ыкмасы менен жөндөлүп, андан кийин чекит булуттары кайра геореференцияланган.

DTM эмнени чагылдырат?

Digital Terrain Model мүмкүн болушунча жылаңач жердин бийиктик бетин чагылдырат. Полигондо көйгөй лазер көргөн ар бир чекит чыныгы жер эмес болушунда.

Чөп, бадал, дарак, убактылуу объект же калдыктын бетиндеги тегиз эместиктер жер классификациясына таасир этиши мүмкүн. Ошондуктан DTM тактыгы лазер сенсорунун техникалык тактыгына гана көз каранды эмес.

Эмне үчүн төрт DTM чечилиши сыналган?

Баштапкы болжол менен 10 чекит/m² тыгыздыктан түзүлгөн 0,3 m DTM негизги жогорку чечилиштеги бет болуп саналат.

Чекит булуту андан кийин суюлтулуп:

моделдер түзүлгөн.

Максат эң кичине пикселди автоматтык түрдө “эң жакшы” деп эсептөө эмес, көлөм өзгөрүүсү жагынан оройураак чечилиш качан маанилүү маалымат жоготуусуна алып келерин аныктоо.

Random seed эмне үчүн сыналган?

Чекит булуту суюлтулганда ар бир grid уячасындагы чекиттер кокус тандалган. Кокус тандоо өзүнчө жаңы белгисиздик жаратышы мүмкүн болгондуктан изилдөөчүлөр 100, 200, 300 жана 400 сыяктуу төрт башка seed колдонушкан.

Бул ыкма ошол эле seed менен ошол эле чекиттердин ички топтому кайра тандалышын камсыз кылып, процессти кайталануучу кылат.

Суюлтулган чекит булуттарынан жалпы 24 DTM түзүлүп, ар кандай seed комбинациялары бийиктик жыйынтыктарын маанилүү деңгээлде өзгөртөбү-жокпу бааланган.

Seed жыйынтыгы

Статистикалык тесттер seed тандоосу DTM бийиктиктерине маанилүү системалык таасир жаратпаганын көрсөткөн. Мисалы, 0,5 m чечилишинде үч контролдук чекит үчүн p-маанилер тиешелүүлүгүнө жараша 0,99, 1,00 жана 0,98 болгон.

0,8 m чечилишинде маанилер 0,86–0,96 аралыгында, 1,5 m чечилишинде болсо булакта 0,48–0,99 аралыгында берилген. Бул маанилердин баары 0,05 маанилүүлүк чегинен жогору.

Демек жыйынтык — колдонулган random thinning процесси каралган шарттарда системалык bias жараткан эмес.

Булак текстиндеги p-маани билдирүүсүнө көңүл буруу

Булактын жыйынтык бөлүмүндө алгач “all p-values > 0.86” деген билдирүү колдонулат, андан кийин эле 1,5 m чечилиш үчүн p-маанилер 0,48–0,99 аралыгында экени айтылат.

0,48 мааниси 0,05 чегине салыштырганда дагы статистикалык маанисиз; башкача айтканда изилдөөнүн seed боюнча негизги жыйынтыгын өзгөртпөйт. Бирок “бардык маанилер 0,86 маанисинен жогору” деген билдирүү булак өзү берген маанилерге шайкеш эмес.

Чечилиш чындап көлөм эсептөөнү өзгөртөбү?

0,3 m чечилиш эталон катары алынып, жупташкан t-test жүргүзүлгөн:

Бул жыйынтык 1,5 m уяча өлчөмү бетти ашыкча жалпылаштырып, көлөм өзгөрүүсүн баалоодо маанилүү өзгөрмөлүүлүк жаратышы мүмкүн экенин көрсөтөт.

0,3–0,8 mби же 0,3–0,5 mби?

Булактын ар башка бөлүктөрүндөгү бул эки билдирүү бири-бирин толук жокко чыгарбайт.

Статистикалык жыйынтык жагынан 0,3; 0,5 жана 0,8 m сыналган ишенимдүү чечилиштер, анткени 0,3 m менен 0,8 m ортосунда маанилүү көлөм айырмасы табылган эмес.

Операциялык сунуш жагынан болсо изилдөөчүлөр маалымат тыгыздыгы менен иштетүү жүгүн да эске алып, 0,3–0,5 m аралыгын эң ылайыктуу тең салмак деп баалашат.

Горизонталдык абал катасы эңкейиш жерде эмне үчүн вертикалдык катага айланат?

LiDAR чекити чыныгы горизонталдык ордунан бир аз жылып кетсе тегиз жерде бийиктик айырмасы чектелүү болушу мүмкүн. Ошол эле горизонталдык жылыш тик жантайма бетте болсо чекит эңкейиштин жогору же төмөн бөлүгүнө түшөт.

Изилдөөдө жөнөкөйлөштүрүлгөн байланыш:

\[ \varepsilon_Z = \varepsilon_{XY}\tan(S) \]

түрүндө колдонулган.

Бул жерде:

• \(\varepsilon_Z\): вертикалдык бийиктик катасы,
• \(\varepsilon_{XY}\): горизонталдык абал катасы,
• \(S\): жер эңкейиши.

Өлчөнгөн XY ката деңгээли

Үч туруктуу, горизонталдык жана асфальт контролдук чекиттеги салыштырууларда:

• орточо горизонталдык ката аралыгы: 0,24–0,54 m,
• SD аралыгы: 0,20–0,34 m,
• RMSE аралыгы: 0,31–0,62 m,
• орточо \(\varepsilon_{XY}\): 0,38 m,
• орточо SD: 0,28 m,
• орточо RMSE: 0,48 m

деп берилген.

Изилдөөчүлөр болжол менен 0,20–0,34 m маанисинен кичине өзгөрүүлөрдү колдонулган маалымат топтомундагы кокус мейкиндик ызы-чуусунан ишенимдүү ажыратуу кыйын болушу мүмкүн экенин белгилешет.

Эңкейиш көбөйгөн сайын ката

Ошондуктан полигондун тик жантайма беттериндеги бир нече сантиметрлик көрүнгөн бийиктик өзгөрүүлөрү горизонталдык геореференция катасы эске алынбай туруп түздөн-түз чөгүү же толтуруу деп чечмеленбеши керек.

Өсүмдүк катмары кантип аныкталган?

ALS менен ошол эле күндөрү CASI-1500 сүрөттөө спектрометри колдонулуп, 0,4–1,1 µm спектралдык аралыгында VNIR маалыматы жыйналган. VNIR сүрөттөрүнүн мейкиндиктик чечилиши 0,8 m болгон.

Жашыл өсүмдүктөрдү ажыратуу үчүн NDVI колдонулуп:

\[ NDVI>0,4 \]

болгон пикселдер өсүмдүктүү деп классификацияланган.

nDSM үстүндө жер деңгээлинен 0,7 m жогору объекттер дарактарды, көпчүлүк бадалдарды жана ушул сыяктуу бийик түзүлүштөрдү ажыратуу үчүн колдонулган.

Ошентип:

• 0,7 m маанисинен төмөн чөп өсүмдүктөрү,
• 0,7 m маанисинен жогору дарак жана бадал зоналары

үчүн башка белгисиздиктер аныкталган.

Өсүмдүктөн келип чыккан ката маанилери

Изилдөөнүн белгисиздик моделинде:

• чөп өсүмдүктөрү: 0,3 m бийиктик катасы,
• дарак жана бадалдар: 0,4 m бийиктик катасы

дайындалган.

Бул маанилер аппарат өндүрүүчүнүн номиналдык LiDAR тактыгына гана эмес, талаадагы көз карандысыз GPS салыштырууларына жана адабияттагы өсүмдүк катмарынан пайда болгон DTM каталарына таянып тандалган.

Көлөм өзгөрүүсү кантип эсептелген?

Эки күндүн ортосундагы бийиктик өзгөрүү растры:

\[ DTM_{changes} = DTM_{t1}-DTM_{t2} \]

түрүндө түзүлөт.

Ар бир пикселдеги бийиктик өзгөрүүсү пиксел аянтына көбөйтүлүп көлөм өзгөрүүсүнө айландырылат:

\[ Volume_{changes} = DTM_{changes}\times A_{pixel} \]

0,3 m DTM үчүн пиксел аянты:

\[ 0,3\times0,3 = 0,09\ \mathrm{m^2} \]

болот.

Белгисиздик кантип бириктирилген?

Бир DTM үчүн эки негизги ката компоненти чогуу каралган:

\[ \sigma_{total} = \sqrt{ \sigma_1^2+\sigma_2^2 } \]

Бул жерде \(\sigma_1\) жантайма бетте XY абал катасынан пайда болгон вертикалдык ката, \(\sigma_2\) болсо өсүмдүк катмарынан пайда болгон ката компоненти.

Эки башка күнгө тиешелүү беттер салыштырылганда эки DTM белгисиздиги да эске алынат:

\[ \sigma_{changes} = \sqrt{ \sigma_{total,1}^2+ \sigma_{total,2}^2 } \]

Бул ыкма айырма картасын гана эмес, айырманын ишенимдүүлүк картасын да түзүүгө мүмкүндүк берет.

7-беттеги карта эмнени көрсөтөт?

Булактагы Figure 4 ичинде ошол эле полигон үчүн катар жайгашкан эки растр картасы бар. Сол карта Май–Октябрь аралыгындагы көлөм өзгөрүүсүн, оң карта ошол өзгөрүүнүн эсептелген белгисиздигин көрсөтөт.

Бул эки картаны чогуу чечмелөө ыкманын негизги артыкчылыгы. Чоң көрүнгөн бет өзгөрүүсү ошол эле аймакта белгисиздик да жогору болсо түздөн-түз физикалык деформация деп бааланбашы керек.

Figure 5 болсо операциялык иш агымын GPS эталон өлчөөсү + эки мезгил ALS + VNIR → DTM/nDSM → абал, эңкейиш жана өсүмдүк катмары каталары → бийиктик өзгөрүүсү → көлөм өзгөрүүсү жана белгисиздик түрүндө көрсөтөт.

Активдүү калдыктар жайгаштырылган зоналар менен туруктуу беттердин айырмасы

Булактын талкуусуна ылайык waste_1 аймагында орточо бийиктик өзгөрүүсү чечилиштер боюнча болжол менен 0,3–0,4 m деңгээлинде, стандарттык четтөө болжол менен 0,02 m болгон.

waste_2 деп аталган активдүү аймакта болсо бийиктик өзгөрүүсү болжол менен 5,2–5,5 m деңгээлинде жана SD болжол менен 0,07 m болгон. Бул чоңдук маалымат чечилиши же өлчөө ызы-чуусунан көрө реалдуу калдыктарды жайгаштыруу/формалоо иштери менен шайкеш ири масштабдагы беттин көтөрүлүшүн көрсөтөт.

Жол бетинде орточо бийиктик өзгөрүүсү болжол менен 0,003 m жана SD болжол менен 0,01 m болуп, өтө кичине болгон. Бул жол эки күндүн ортосунда туруктуу эталон бет катары жүрүм-турум көрсөткөнүн колдойт.

Өсүмдүк катмары эмне үчүн жалган көлөм өзгөрүүсүн жаратышы мүмкүн?

LiDAR импульсу бир мезгилде калың чөп катмарынын үстүңкү же орто катмарларынан кайтып келсе, башка мезгилде куураган өсүмдүктөрдүн арасынан тереңирээк өтүп жерге жетиши мүмкүн.

Эки күндө чыныгы жер бети такыр өзгөрбөсө да DTM:

Май: өсүмдүктүн үстүнө жакын өлчөө → Октябрь: жерге тереңирээк өтүү

түрүндө өзгөрүшү мүмкүн.

Айырма растры муну жаңылыш түрдө терс жер өзгөрүүсү же кысылуу катары көрсөтүшү мүмкүн.

Изилдөө борбордук аймакта көрүнгөн айрым көлөм азаюуларын чыныгы калдыктын отуруусуна караганда сезондук өсүмдүк катмарынын өзгөрүүсү менен байланыштырат.

ALS маалыматы кайсы мезгилде алынышы керек?

Изилдөөчүлөр өсүмдүк таасирин азайтуу үчүн ALS кампанияларын мүмкүн болсо эрте жазда же кеч күздө, өсүмдүк катмары минималдуу болгон мезгилдерде жүргүзүүнү сунушташат.

Бул жерде максат лазер импульстарынын көбүрөөк бөлүгү жерге жетиши гана эмес, эки өлчөө мезгилинин ортосундагы өсүмдүк фенологиясынын айырмасын чыныгы жер өзгөрүүсү менен жаңылыштырууну азайтуу.

Изилдөөнүн Методу жана Жыйынтыктары

Маалымат булактары

GPS эталон түзүлүшү

ALS маалымат топтомдорун бири-бирине биргелешип каттоо үчүн полигондун сыртындагы тегиз, асфальт жана өзгөргөн эмес деп кабыл алынган зоналарда үч GPS контролдук чекити колдонулган.

Реалдуу талаада DTM бийиктигин көз карандысыз текшерүү үчүн болсо рельеф тегиз эместиги жана өсүмдүк катмары таасир берген аймактарга 12 кошумча GPS эталон чекити жайгаштырылган.

Чекиттердин саны жетүү чектөөлөрүнө байланыштуу аз экени булакта ачык айтылат.

GPS–DTM тактык жыйынтыктары

Таблица 3 көрсөткөн негизги жыйынтык

Эки күндө тең орточо абсолюттук GPS–DTM айырмасы чечилиш оройлошкон сайын жалпысынан чоңоёт.

Айрыкча Октябрь маалыматында стандарттык четтөө:

\[ 0,33\rightarrow0,37\rightarrow0,39\rightarrow0,42\ \mathrm{m} \]

түрүндө өсөт.

Бул оройураак DTM моделдери бетти жалпылоонун жана өсүмдүк катмарынын таасиринде системалык катаны чоңойто аларын көрсөтөт.

Кыскача бөлүмдөгү тактык чеги эмне үчүн этият окулушу керек?

Булактын кыскача бөлүмүндө 0,3 жана 0,5 m чечилиштер “орточо айырма ≤0,23 m, SD ≤0,24 m” маанилерине ээ экени айтылат.

Бул чектер 28 Май Таблица 3 жыйынтыктарына туура келет:

• 0,3 m: −0,20 ± 0,21 m
• 0,5 m: −0,23 ± 0,24 m

Бирок 5 Октябрь жыйынтыктарында:

• 0,3 m: −0,24 ± 0,33 m
• 0,5 m: −0,27 ± 0,37 m

берилген.

Ошондуктан кыскача бөлүмдөгү ≤0,23 m жана ≤0,24 m чектери эки кампаниянын бардыгына тиешелүү жалпы максималдуу маанилер катары чечмеленбеши керек.

Өсүмдүктүү аймак SD билдирүүсү жөнүндө булак ичиндеги эскертүү

Булактын кыскача бөлүмү өсүмдүктүү зоналарда DTM чечилиши өзгөргөн сайын SD “0,10 m чейин көбөйгөнүн” айтат.

Таблица 2 ичинде чөп өсүмдүктөрү аймагынын SD маанилери:

\[ 0,04,\ 0,04,\ 0,06,\ 0,02\ \mathrm{m} \]

жана бадал аймагынын SD маанилери:

\[ 0,15,\ 0,15,\ 0,05,\ 0,14\ \mathrm{m} \]

деп берилген.

Бадал зонасында эң чоң абсолюттук чечилиш айырмасы чынында 0,10 m; бирок ал 0,3 m шартындагы 0,15 m маанисинен 0,8 m шартындагы 0,05 m маанисине карай азаюу багытында. Демек булактын кыскача бөлүмүндөгү “өсүү” деген билдирүү Таблица 2 түз маанилерине толук туура келбейт.

Көлөм өзгөрүүсүнүн жыйынтыктары бет түрүнө кантип көз каранды?

Эң жогорку белгисиздик кайда?

Булакта өсүмдүк катмары DTM тактыгына растр чечилишинен күчтүүрөөк таасир бере алары белгиленет.

Дарак жана бадал зоналарында көлөм өзгөрүүсүнүн белгисиздиги картада болжол менен 0,05 m³/пиксел маанисине чейин жеткен.

Ошондуктан жогорку чечилиштеги LiDAR өзүнчө өсүмдүктүү беттерде жогорку тактык кепилдиги эмес.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• ALS иштеп жаткан муниципалдык катуу калдыктар полигонунда кайталанма бет жана көлөм өзгөрүүсүн талдоо үчүн колдонууга ылайыктуу ыкма.
• 0,3 m менен 0,5 m DTM жыйынтыктарынын ортосунда көлөм өзгөрүүсү жагынан статистикалык маанилүү айырма табылган эмес.
• 0,3 m менен 0,8 m ортосундагы айырма да маанилүү эмес.
• 0,3 m менен 1,5 m ортосундагы айырма маанилүү жана 1,5 m так операциялык мониторинг үчүн ылайыксыз деп эсептелген.
• 0,3–0,5 m аралыгы маалымат көлөмү жана тактык жагынан практикалык оптимум катары сунушталган.
• Горизонталдык абал катасы жантайма бурчу чоңойгон сайын олуттуу вертикалдык бийиктик катасына айланышы мүмкүн.
• Өсүмдүк катмары DTM чечилишинен күчтүүрөөк ката булагы болушу мүмкүн.
• VNIR/NDVI жана nDSM катмарлары өсүмдүктөн келип чыккан белгисиздикти мейкиндик боюнча моделдөөгө жардам бере алат.
• Көлөм өзгөрүүсү менен бирге белгисиздик растрынын түзүлүшү реалдуу өзгөрүү менен өлчөө белгисиздигин ажыратууну күчөтөт.
• ALS кампанияларын өсүмдүк катмары аз болгон эрте жазда же кеч күздө жүргүзүү сунушталган.

Изилдөө далилдебеген жыйынтыктар

• 0,3–0,5 m DTM чечилиши дүйнөдөгү бардык полигондор үчүн универсалдуу оптимум экени көрсөтүлгөн эмес.
• Изилдөө бир гана Чехия полигонунда жүргүзүлгөн.
• Көз карандысыз талаа текшерүүсү полигондун ичиндеги 12 GPS чекити менен гана жүргүзүлгөн.
• Изилдөө метан эмиссиясын, фильтратты же жер астындагы суунун булганышын түз өлчөбөйт.
• Көлөм азаюусунун баарын чыныгы калдыктын отурушу деп чечмелөөгө болору көрсөтүлгөн эмес; айрым өзгөрүүлөр өсүмдүк катмарынан келип чыгышы мүмкүн.
• ALS классикалык геодезиялык өлчөөнүн бардык функцияларын толук жок кылары көрсөтүлгөн эмес; GPS контролдук чекиттери ыкманын маанилүү бөлүгү.
• Сезондук өсүмдүк таасири толугу менен жок кылынганы көрсөтүлгөн эмес.
• Ар башка LiDAR сенсорлору, ар башка учуу бийиктиктери жана ар башка климатта ошол эле ката чоңдуктары алынары ырасталган эмес.

Негизги чектөөлөр

Биринчи чектөө — изилдөө бир гана полигонго негизделген. Изилдөөчүлөр ыкма башка аянттарда да колдонулушу мүмкүн экенин айтышканы менен, ар башка полигон геометриясында жана өсүмдүк шарттарында кошумча текшерүү керек экенин кабыл алышат.

Экинчи чектөө — аянттагы көз карандысыз GPS текшерүү чекиттери болгону 12. Көбүрөөк жана тең салмактуу бөлүштүрүлгөн текшерүү чекиттери геометриялык тактык баалоосунун статистикалык күчүн көбөйтө алат.

Үчүнчү чектөө — иш агымында операторго көз каранды кээ бир баскычтар бар. GPS контролдук чекиттерин тандоо, жайгаштыруу жана ALS чыпкалоо жыйынтыктарын чечмелөө адамдан келип чыккан bias жаратышы мүмкүн.

Төртүнчү чектөө — эки ALS кампаниясы ар башка өсүмдүк фенология шарттарында жүргүзүлгөн. Бул изилдөөгө өсүмдүк таасирин көрсөтүүгө мүмкүнчүлүк бергени менен, чыныгы бет өзгөрүүсүн ажыратууну кыйындатат.

Операциялык колдонуу сунушу

Булакта түзүлгөн жалпы иш агымы эки негизги бөлүккө бөлүнөт:

Маалымат чогултуу:

• GPS эталон чекиттерин өлчөө,
• эки же андан көп күндө ALS сканерлөө,
• өсүмдүктөн келип чыккан белгисиздик үчүн VNIR маалыматтарын чогултуу.

Маалымат иштетүү:

• ALS биргелешип каттоо,
• DTM жана nDSM түзүү,
• XY жана эңкейиштен келип чыккан Z катасын эсептөө,
• NDVI негизиндеги өсүмдүк маскасы,
• бийиктик өзгөрүүсү,
• белгисиздикти жайылтуу,
• көлөм өзгөрүүсү жана көлөм белгисиздиги карталары.

Изилдөөчүлөр бир нече чоң полигонду кыска убакытта сканерлөө керек болгондо учак негизиндеги ALS пайдалуу болушу мүмкүн экенин; бир эле аянтта операциялык мониторинг жүргүзүлсө UAV негизиндеги лазердик сканерлөө ылайыктуураак болушу мүмкүн экенин белгилешет.

Булак жана Метод Эскертүүсү

Толук түпнуска иш аталышы: Detecting volume changes in municipal solid waste landfill using airborne laser scanning

Авторлор: O. Brovkina; M. Pikl; F. Zemek; J. Michálek.

Жооптуу автор: O. Brovkina.

Мекемелер: Global Change Research Institute, Czech Academy of Sciences, Department of Remote Sensing, Brno, Czech Republic; Municipal Office Strážnice, Czech Republic; University of South Bohemia in České Budějovice, Faculty of Agriculture and Technology, Czech Republic.

Булак түрү: Рецензияланган изилдөө макаласы.

Журнал: Waste Management Bulletin.

Басмакана: Elsevier B.V.

Жарыя: Том 4, Сан 1, 2026, Макала 100272.

Онлайн биринчи жарыя: 3 Декабрь 2025.

Сан датасы: Апрель 2026.

DOI: 10.1016/j.wmb.2025.100272.

Расмий шилтеме:https://doi.org/10.1016/j.wmb.2025.100272

ISSN: 2949-7507.

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY 4.0).

Каржылоо/колдоо: Изилдөө Technology Agency of the Czech Republic тарабынан Environment for Life программасындагы SS06020164 номердүү грант жана Чехия Ministry of Education, Youth and Sports карамагындагы CzeCOS программасынын LM2023048 номердүү гранты менен колдоого алынган.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор изилдөөгө таасир бере турган белгилүү финансылык кызыкчылык же жеке мамиле жок экенин билдиришкен.

Маалымат жеткиликтүүлүгү: Булак текстинде өзүнчө “Data Availability” бөлүмү жок; ошондуктан чийки ALS, VNIR же GPS маалымат топтомдору коомчулукка ачык деген кошумча доомат берилген эмес.

Авторлордун салымдары

Булактагы CRediT билдирүүсүнө ылайык O. Brovkina түпнуска долбоор, долбоорду башкаруу, методология жана изилдөө; M. Pikl карап чыгуу/редакциялоо, программалык камсыздоо, изилдөө жана формалдык анализ; F. Zemek карап чыгуу/редакциялоо, визуалдаштыруу жана методология; J. Michálek болсо визуалдаштыруу жана текшерүү ролдорун аткарган.

Булак ичиндеги шайкештик эскертүүсү 1 — random seed p-маанилери

Жыйынтык бөлүмүндө ар башка seed маанилери үчүн алгач “all p-values > 0.86” деген билдирүү бар. Ошол эле абзац 1,5 m чечилишинде p-маанилер 0,48–0,99 аралыгында экенин билдирет.

Бул айырма изилдөөнүн статистикалык жыйынтыгын өзгөртпөйт; 0,48 дагы 0,05 маанилүүлүк чегинен жогору. Бирок “бардык маанилер 0,86 маанисинен жогору” деген билдирүү булакта берилген эң төмөн маани менен шайкеш эмес.

Булак ичиндеги шайкештик эскертүүсү 2 — майда DTM тактык чектери

Кыскача бөлүмдө 0,3 жана 0,5 m DTM моделдеринин орточо айырмасы ≤0,23 m жана SD мааниси ≤0,24 m экени айтылат. Бул маанилер 28 Май Таблица 3 жыйынтыктарын туура жыйынтыктайт.

Бирок 5 Октябрь Таблица 3 жыйынтыктары 0,3 m үчүн −0,24 ± 0,33 m жана 0,5 m үчүн −0,27 ± 0,37 m. Ошондуктан бул чектер эки ALS кампаниясын тең камтыган абсолюттук жогорку чектер эмес.

Булак ичиндеги шайкештик эскертүүсү 3 — өсүмдүктүү аймактагы SD өзгөрүүсү

Кыскача бөлүм өсүмдүктүү аймактарда SD оройураак DTM чечилиштеринде 0,10 m чейин “өскөнүн” билдирет. Таблица 2 ичинде бадал аймагы үчүн эң чоң 0,10 m айырма 0,15 m маанисинен 0,05 m маанисине карай болот; башкача айтканда багыты — азаюу.

Ошондуктан Verianla текстинде “0,10 m өсүү” түз илимий жыйынтык катары кайталанган эмес, Таблица 2 ачык сандык маанилери берилген.

Далил жана жалпылоо чеги

Изилдөө реалдуу иштеп жаткан аянтты, эки реалдуу ALS кампаниясын жана көз карандысыз GNSS өлчөөлөрүн колдонгону үчүн күчтүү колдонмо далил берет. Бирок эксперимент дизайны бир аянт менен чектелген жана текшерүү чекиттеринин саны аз.

Ошондуктан сунушталган чечилиштер жана ката чоңдуктары башка өлкөлөрдөгү же башка бет шарттарындагы полигондорго түз туруктуу стандарт катары өткөрүлбөшү керек.

Бул Verianla түшүндүрмөсүндөгү ыкма, теңдемелер, өлчөө маанилери, статистикалар, жыйынтыктар жана чектөөлөр каралган булак изилдөөгө негизделген. Булак билдирбеген талаа маалыматтары кошулган эмес; булак ичиндеги сандык шайкешсиздиктер тышкы маалымат же болжол менен үнсүз оңдолгон эмес.