Ushbu tadqiqot faol shahar maishiy qattiq chiqindilar poligonining vaqt davomida yuzasi va hajmidagi o‘zgarishlarni havodan lazerli skanerlash (Airborne Laser Scanning, ALS/LiDAR) yordamida qanchalik ishonchli kuzatish mumkinligini o‘rganadi. Tadqiqotning asosiy savoli faqat “LiDAR bilan hajmni hisoblash mumkinmi?” degan savol emas. Tadqiqotchilar, shuningdek, raqamli relyef modeli (Digital Terrain Model, DTM) qaysi fazoviy aniqlikda tayyorlanishi kerakligini, gorizontal joylashuv xatolari qiya relyefda qanday qilib vertikal xatoga aylanishini va o‘simlik qoplami haqiqiy yer yuzasi o‘zgarishi bilan chalkashishi mumkin bo‘lgan darajada qancha xato hosil qilishini baholaydilar.

Tadqiqot Chexiyaning Moraviya hududidagi Strážnice shahar maishiy qattiq chiqindilar poligonida o‘tkazilgan. Taxminan 4 gektarlik maydon 1993-yildan beri ishlatiladi; uning bir qismi hanuz kengaytirilayotgan bo‘lsa, bir qismi yopilgan va rekultivatsiya qilingan. Shu sababli maydon bir vaqtning o‘zida faol chiqindi joylashtirish zonalari, yo‘llar, qiya yuzalar, o‘t-o‘lan qoplami va butazorlarni o‘z ichiga oladi.

Havodan lazerli skanerlash ma’lumotlari 28 May 2023 va 5 October 2023 sanalarida, taxminan besh oylik interval bilan yig‘ilgan. Har ikki parvozda ham o‘rtacha nuqta zichligi taxminan 10 nuqta/m² bo‘lgan. RIEGL LMS Q780 to‘liq to‘lqin shaklli lazer skaneri taxminan 1 km parvoz balandligida Cessna 208B Grand Caravan fotogrammetrik samolyotida ishlatilgan.

Asl nuqta bulutlaridan 0,3 m aniqlikdagi DTM ishlab chiqarilgan; keyin ma’lumotlar zichligi kamaytirilib, 0,5 m, 0,8 m va 1,5 m aniqlikdagi qo‘shimcha modellar tayyorlangan. Shu tariqa DTM katak o‘lchamining hisoblangan hajm o‘zgarishiga ta’siri taqqoslangan.

Natijalarga ko‘ra, 0,3 m bilan 0,5 m aniqlik o‘rtasida hajm o‘zgarishi bo‘yicha statistik jihatdan ahamiyatli farq topilmagan (\(p=0,91\)). Xuddi shuningdek, 0,3 m bilan 0,8 m o‘rtasidagi farq ham ahamiyatli emas (\(p=0,64\)). Bunga qarshi, 0,3 m bilan 1,5 m taqqoslanganda farq statistik jihatdan ahamiyatli (\(p=0,03\)). Shu sababli tadqiqotchilar aniq poligon monitoringi ishlarida 1,5 m aniqlikdan qochishni tavsiya qiladilar.

Ilmiy natija ikki xil aniqlik tavsiyasini bir-biridan ajratishni talab qiladi. 0,3–0,8 m oralig‘i sinovlarda ishonchli natija bergan aniqliklar guruhidir; biroq ma’lumot hajmi, tafsilot va operatsion xarajat birgalikda baholanganda tadqiqotchilar 0,3–0,5 m oralig‘ini amaliy optimal muvozanat sifatida tavsiya qiladilar.

Tadqiqotda gorizontal ALS joylashuv xatosining o‘rtacha qiymati taxminan 0,38 m deb hisoblangan. Tekis yerda bu xato bevosita katta balandlik xatosini keltirib chiqarmasligi mumkin; ammo qiyalik ortgan sari ayni gorizontal siljish sezilarli vertikal xatoga aylanadi. O‘rtacha 0,38 m XY xatosi ishlatilganda taxminiy vertikal xato 5° qiyalikda 0,03 m, 15° da 0,10 m, 25° da 0,17 m va 35° da 0,23 m deb hisoblangan.

O‘simlik qoplami esa aniqlikdan alohida va ayrim hollarda undan ham kattaroq xato manbaidir. Mustaqil GPS nuqtalari bilan taqqoslashda 28 May ma’lumotlari uchun 0,3 m DTM dagi GPS–DTM o‘rtacha farqi −0,20 m va standart og‘ish 0,21 m bo‘lgan bo‘lsa, 5 October ma’lumotlarida ayni aniqlik uchun −0,24 m va 0,33 m olingan. 1,5 m aniqlikda October standart og‘ishi 0,42 m gacha oshgan.

Shu sababli tadqiqotchilar faqat kichikroq piksel yaratishning o‘zi yetarli emasligini ko‘rsatadilar. LiDAR ma’lumotlarida o‘simlik qoplamining xato tarzda yer deb tasniflanishi, lazer impulslarining o‘tlar va butalar orasidan yerga turli nisbatlarda yetib borishi hamda mavsumiy o‘simlik o‘zgarishi haqiqiy poligon deformatsiyasidek ko‘rinadigan soxta hajm o‘zgarishlarini keltirib chiqarishi mumkin.

Bu ta’sirni kamaytirish uchun ALS ma’lumotlari bilan bir vaqtda 0,4–1,1 µm oralig‘ida VNIR giperspektral tasvirlar yig‘ilgan, NDVI yordamida yashil o‘simlik qoplami aniqlangan va nDSM orqali o‘t-o‘lan bilan daraxt/buta hududlari ajratilgan. Noaniqlik modelida o‘t-o‘lan qoplami uchun 0,3 m, daraxt va butalar uchun 0,4 m balandlik xatosi berilgan.

Tadqiqotning maydon xaritasi ayni joy uchun faqat hajm o‘zgarishini emas, bu o‘zgarishning noaniqligini ham piksel darajasida ishlab chiqaradi. Shu tariqa “bu yerda 0,2 m³ o‘zgarish bo‘ldi” deyish o‘rniga, bu o‘zgarish o‘lchov tizimining xato chegaralari ichida qanchalik ishonchli ekani ham baholashga qo‘shiladi.

Turkiya nuqtayi nazaridan: Turkiyadagi sanitariya poligonlarida quvvatdan foydalanish, to‘ldirishning rivojlanishi, qiyalik o‘zgarishlari, cho‘kish va rekultivatsiya zonalarini kuzatish nuqtayi nazaridan bu yondashuv qo‘llanishi mumkin bo‘lgan usulni taklif qiladi. Ayniqsa katta maydonlarda takroriy klassik nuqta o‘lchovlari o‘rniga butun yuzani qamrab oladigan LiDAR skanerlari hajm va yuzadagi o‘zgarishlarning fazoviy taqsimotini ko‘rsatishi mumkin. Biroq tadqiqot faqat Chexiyadagi bitta maydonda tasdiqlangan. Turkiyadagi bir obyektga ko‘chirishda qiyalik geometriyasi, o‘simlik turi, iqlim, parvoz balandligi, sensor zichligi, koordinata infratuzilmasi va mahalliy GNSS nazorat nuqtalari qayta baholanishi kerak. Tadqiqotdan Turkiyadagi barcha poligonlar uchun bitta va o‘zgarmas DTM aniqligi chiqarib bo‘lmaydi.

An’anaviy nuqta o‘lchovining asosiy muammosi nima?

Geodezik yoki GNSS asosidagi dala o‘lchovlari ma’lum nuqtalarda yuqori aniqlik berishi mumkin. Ammo poligon bir necha gektarlik murakkab yuzadan iborat bo‘lsa, butun yuzani zich nuqta oralig‘ida qayta-qayta o‘lchash vaqt, xodim va xarajat talab qiladi.

Yanada muhim muammo shundaki, nuqta o‘lchovlari nuqtalar orasidagi lokal o‘zgarishlarni bevosita ko‘rsatmaydi. Poligonning bir qismida chiqindi to‘planishi, boshqa qismida cho‘kish, yana boshqa joyda qiyalik geometriyasi o‘zgarishi bir vaqt oralig‘ida sodir bo‘lishi mumkin.

ALS bu muammoni butun yuzani millionlab uch o‘lchamli o‘lchov nuqtalari bilan namunalash orqali hal qilishga urinadi.

ALS bilan LiDAR bir xil narsami?

LiDAR — lazer impulsining nishon yuzaga borib qaytish vaqtiga qarab masofani aniqlaydigan masofadan zondlash usulidir. Airborne Laser Scanning (ALS) esa LiDAR sensorining samolyot yoki boshqa havo platformasida ishlatiladigan amaliy shaklidir.

Bu tadqiqotda sensor dronda emas, fotogrammetrik samolyotda olib borilgan.

Tadqiqot maydoni

Sinov maydoni Chexiyaning Moraviya hududidagi Strážnice shahar maishiy qattiq chiqindilar poligonidir.

Ikki ALS kampaniyasi qanday amalga oshirildi?

Parvoz trayektoriyalari GNSS va IMU ma’lumotlari bilan hisoblangan, parvoz polosalari orasidagi og‘ishlar mos tekisliklar va eng kichik kvadratlar yondashuvi bilan sozlangan, so‘ng nuqta bulutlari qayta georeferensiya qilingan.

DTM nimani ifodalaydi?

Digital Terrain Model imkon qadar yalang‘och yerning balandlik yuzasini ifodalaydi. Poligonda muammo shundaki, lazer ko‘rgan har bir nuqta haqiqiy yer emas.

O‘t, buta, daraxt, vaqtinchalik obyekt yoki chiqindi yuzasidagi notekisliklar yer tasnifiga ta’sir qilishi mumkin. Shu sababli DTM aniqligi faqat lazer sensorining texnik aniqligiga bog‘liq emas.

Nega to‘rtta DTM aniqligi sinovdan o‘tkazildi?

Boshlang‘ich taxminan 10 nuqta/m² zichlikdan ishlab chiqarilgan 0,3 m DTM asosiy yuqori aniqlikdagi yuzadir.

Keyin nuqta buluti siyraklashtirilib:

modellari yaratilgan.

Maqsad eng kichik pikselni avtomatik ravishda “eng yaxshi” deb qabul qilish emas, balki hajm o‘zgarishi nuqtayi nazaridan qo‘polroq aniqlik qachon mazmunli ma’lumot yo‘qotishga olib kelishini aniqlashdir.

Random seed nega sinovdan o‘tkazildi?

Nuqta buluti siyraklashtirilganda har bir grid katagidagi nuqtalar tasodifiy tanlangan. Tasodifiy tanlov o‘zi yangi noaniqlik keltirib chiqarishi mumkinligi sababli tadqiqotchilar 100, 200, 300 va 400 kabi to‘rtta turli seed qiymatidan foydalangan.

Bu usul ayni seed bilan ayni nuqta quyi to‘plamini qayta tanlashni ta’minlab, jarayonni takrorlanadigan qiladi.

Siyraklashtirilgan nuqta bulutlaridan jami 24 DTM yaratilgan va turli seed kombinatsiyalarining balandlik natijalarini ahamiyatli ravishda o‘zgartirib-o‘zgartirmasligi baholangan.

Seed natijasi

Statistik testlar seed tanlovi DTM balandliklarida ahamiyatli sistematik ta’sir yaratmaganini ko‘rsatdi. Masalan, 0,5 m aniqlikda uchta nazorat nuqtasi uchun p-qiymatlar mos ravishda 0,99, 1,00 va 0,98.

0,8 m aniqlikda qiymatlar 0,86–0,96 oralig‘ida, 1,5 m aniqlikda esa manbada 0,48–0,99 oralig‘ida berilgan. Bu qiymatlarning barchasi 0,05 ahamiyatlilik chegarasidan yuqori.

Demak, xulosa shuki, ishlatilgan random thinning jarayoni ko‘rib chiqilgan sharoitlarda sistematik bias hosil qilmagan.

Manba matnidagi p-qiymat ifodasiga e’tibor

Manbaning natijalar bo‘limida avval “all p-values > 0.86” ifodasi ishlatiladi, undan darhol keyin esa 1,5 m aniqlik uchun p-qiymatlar 0,48–0,99 oralig‘ida ekani bildiriladi.

0,48 qiymati ham 0,05 chegarasiga ko‘ra statistik jihatdan ahamiyatsiz; ya’ni tadqiqotning seed haqidagi asosiy xulosasini o‘zgartirmaydi. Ammo “barcha qiymatlar 0,86 dan katta” degan ifoda manbaning o‘zi bergan qiymatlar bilan mos emas.

Aniqlik haqiqatan ham hajm hisobini o‘zgartiradimi?

0,3 m aniqlik referens sifatida olinib, juftlangan t-testi o‘tkazilgan:

Bu natija 1,5 m katak o‘lchami yuzani haddan tashqari umumlashtirib, hajm o‘zgarishini baholashda ahamiyatli o‘zgaruvchanlik keltirib chiqarishi mumkinligini ko‘rsatadi.

0,3–0,8 m mi yoki 0,3–0,5 m mi?

Manbaning turli bo‘limlaridagi ikki ifoda bir-birini butunlay inkor etmaydi.

Statistik natija nuqtayi nazaridan 0,3; 0,5 va 0,8 m sinovdan o‘tkazilgan ishonchli aniqliklardir, chunki 0,3 m bilan 0,8 m o‘rtasida ahamiyatli hajm farqi topilmagan.

Operatsion tavsiya nuqtayi nazaridan esa tadqiqotchilar ma’lumot zichligi va hisoblash yukini ham hisobga olib, 0,3–0,5 m oralig‘ini eng mos muvozanat deb baholaydilar.

Nega gorizontal joylashuv xatosi qiya maydonda vertikal xatoga aylanadi?

LiDAR nuqtasi asl gorizontal joyidan biroz siljigan bo‘lsa, tekis yerda balandlik farqi cheklangan bo‘lishi mumkin. Ayni gorizontal siljish tik qiyalikda sodir bo‘lsa, nuqta qiyalikning balandroq yoki pastroq qismiga tushadi.

Tadqiqotda soddalashtirilgan munosabat:

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

ko‘rinishida ishlatilgan.

Bu yerda:

• \(\varepsilon_Z\): vertikal balandlik xatosi,
• \(\varepsilon_{XY}\): gorizontal joylashuv xatosi,
• \(S\): relyef qiyaligi.

O‘lchangan XY xato darajasi

Uchta sobit, gorizontal va asfaltlangan nazorat nuqtasidagi taqqoslashlarda:

• o‘rtacha gorizontal xato oralig‘i: 0,24–0,54 m,
• SD oralig‘i: 0,20–0,34 m,
• RMSE oralig‘i: 0,31–0,62 m,
• o‘rtacha \(\varepsilon_{XY}\): 0,38 m,
• o‘rtacha SD: 0,28 m,
• o‘rtacha RMSE: 0,48 m

deb bildirilgan.

Tadqiqotchilar taxminan 0,20–0,34 m dan kichik o‘zgarishlarni ishlatilgan ma’lumotlar to‘plamidagi tasodifiy fazoviy shovqindan ishonchli ajratish qiyin bo‘lishi mumkinligiga e’tibor qaratadilar.

Qiyalik oshgani sari xato

Shu sababli poligonning tik qiyaliklaridagi bir necha santimetrlik ko‘rinadigan balandlik o‘zgarishlari gorizontal georeferensiya xatosi ta’siri hisobga olinmasdan bevosita cho‘kish yoki to‘ldirish sifatida talqin qilinmasligi kerak.

O‘simlik qoplami qanday aniqlandi?

ALS bilan bir xil sanalarda CASI-1500 tasvirlash spektrometri yordamida 0,4–1,1 µm spektral oralig‘ida VNIR ma’lumotlari yig‘ilgan. VNIR tasvirlarining fazoviy aniqligi 0,8 m.

Yashil o‘simlik qoplamini ajratish uchun NDVI ishlatilgan va:

\[ NDVI>0,4 \]

bo‘lgan piksellar o‘simlikli deb tasniflangan.

nDSM da yer sathidan 0,7 m baland obyektlar daraxt, ko‘pchilik buta va shunga o‘xshash baland tuzilmalarni ajratish uchun ishlatilgan.

Shu tariqa:

• 0,7 m dan past o‘t-o‘lan qoplami,
• 0,7 m dan baland daraxt va butazor hududlari

uchun turli noaniqliklar belgilanishi mumkin bo‘lgan.

O‘simlik manbali xato qiymatlari

Tadqiqotning noaniqlik modelida:

• o‘t-o‘lan qoplami: 0,3 m balandlik xatosi,
• daraxt va butazor: 0,4 m balandlik xatosi

berilgan.

Bu qiymatlar faqat uskuna ishlab chiqaruvchisining nominal LiDAR aniqligiga emas, balki maydondagi mustaqil GPS taqqoslashlari va adabiyotdagi o‘simlik qoplami manbali DTM xatolarini hisobga olib tanlangan.

Hajm o‘zgarishi qanday hisoblangan?

Ikki sana orasidagi balandlik o‘zgarishi rastri:

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

ko‘rinishida yaratiladi.

Har bir pikseldagi balandlik o‘zgarishi piksel maydoniga ko‘paytirilib, hajm o‘zgarishiga aylantiriladi:

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

0,3 m DTM uchun piksel maydoni:

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

bo‘ladi.

Noaniqlik qanday birlashtirilgan?

Bitta DTM uchun ikki asosiy xato komponenti birgalikda ko‘rib chiqilgan:

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

Bu yerda \(\sigma_1\) qiyalikda XY joylashuv xatosidan hosil bo‘lgan vertikal xato, \(\sigma_2\) esa o‘simlik qoplamidan kelib chiqadigan xato komponentidir.

Ikki turli sanaga oid yuzalar taqqoslanganda har ikki DTM ning noaniqligi ham hisobga olinadi:

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

Bu yondashuv faqat farq xaritasini emas, balki farqning ishonchlilik xaritasini ham ishlab chiqarish imkonini beradi.

7-sahifadagi xarita nimani ko‘rsatadi?

Manbaning 4-rasmida ayni poligon uchun yonma-yon ikkita raster xarita mavjud. Chap xarita May–October oralig‘idagi hajm o‘zgarishini, o‘ng xarita esa ayni o‘zgarishning hisoblangan noaniqligini ko‘rsatadi.

Bu ikki xaritani birgalikda talqin qilish usulning asosiy afzalligidir. Agar katta ko‘rinadigan yuzadagi o‘zgarish ayni hududda yuqori noaniqlik bilan birga bo‘lsa, uni bevosita fizik deformatsiya sifatida baholash kerak emas.

5-rasm esa operatsion ish oqimini GPS referens o‘lchovi + ikki davr ALS + VNIR → DTM/nDSM → joylashuv, qiyalik va o‘simlik qoplami xatolari → balandlik o‘zgarishi → hajm o‘zgarishi va noaniqlik ko‘rinishida ko‘rsatadi.

Faol chiqindi joylashtirish zonalari bilan barqaror yuzalar o‘rtasidagi farq

Manba muhokamasiga ko‘ra, waste_1 hududida o‘rtacha balandlik o‘zgarishi turli aniqliklarda taxminan 0,3–0,4 m va standart og‘ish taxminan 0,02 m darajasida.

waste_2 deb belgilangan faol hududda esa balandlik o‘zgarishi taxminan 5,2–5,5 m va SD taxminan 0,07 m. Bu kattalik ma’lumot aniqligi yoki o‘lchov shovqinidan ko‘ra haqiqiy chiqindi joylashtirish/shakllantirish faoliyati bilan mos keluvchi katta miqyosli yuzaning ko‘tarilishini ko‘rsatadi.

Yo‘l yuzasida o‘rtacha balandlik o‘zgarishi taxminan 0,003 m va SD taxminan 0,01 m bilan juda kichik. Bu yo‘lning ikki sana oralig‘ida barqaror referens yuzasi sifatida ishlaganini qo‘llab-quvvatlaydi.

Nega o‘simlik qoplami soxta hajm o‘zgarishini keltirib chiqarishi mumkin?

LiDAR impulsi bir davrda zich o‘tning yuqori yoki o‘rta qatlamlaridan qaytishi, boshqa davrda esa qurigan o‘simliklar orasidan chuqurroq o‘tib yerga yetishi mumkin.

Ikki sanada haqiqiy tuproq yuzasi umuman o‘zgarmagan bo‘lsa ham, DTM:

May: o‘simlikning yuqori yuzasiga yaqin o‘lchov → October: yerga chuqurroq penetratsiya

ko‘rinishida o‘zgarishi mumkin.

Farq rastri buni xato tarzda manfiy yer o‘zgarishi yoki siqilish sifatida ko‘rsatishi mumkin.

Tadqiqot markaziy hududda kuzatilgan ayrim hajm kamayishlarini haqiqiy chiqindi cho‘kishidan ko‘ra mavsumiy o‘simlik qoplami o‘zgarishi bilan bog‘laydi.

ALS ma’lumotlari qaysi mavsumda olinishi kerak?

Tadqiqotchilar o‘simlik ta’sirini kamaytirish uchun ALS kampaniyalarini imkon qadar erta bahor yoki kech kuzda, o‘simlik qoplami minimal bo‘lgan davrlarda o‘tkazishni tavsiya qiladilar.

Bu yerda maqsad faqat ko‘proq lazer impulsining yerga yetib borishi emas, balki ikki o‘lchov davri orasidagi o‘simlik fenologiyasi farqining haqiqiy relyef o‘zgarishi bilan chalkashishini kamaytirishdir.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Ma’lumot manbalari

GPS referens tuzilishi

ALS ma’lumotlar to‘plamlarini bir-biriga birgalikda ro‘yxatga olish uchun poligon tashqarisidagi tekis, asfaltlangan va o‘zgarmagan deb qabul qilingan hududlarda uchta GPS nazorat nuqtasi ishlatilgan.

Haqiqiy maydondagi DTM balandligini mustaqil tekshirish uchun esa relyef notekisligi va o‘simlik qoplamidan ta’sirlangan hududlarga 12 ta qo‘shimcha GPS referens nuqtasi joylashtirilgan.

Nuqtalar soni kirish cheklovlari sababli cheklanganligi manbada ochiq aytilgan.

GPS–DTM aniqlik natijalari

3-jadval ko‘rsatadigan asosiy natija

Har ikki sanada ham o‘rtacha mutlaq GPS–DTM farqi aniqlik qo‘pollashgani sari umuman ortadi.

Ayniqsa October ma’lumotlarida standart og‘ish:

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

ko‘rinishida ortadi.

Bu holat qo‘polroq DTM lar yuzani umumlashtirish va o‘simlik qoplami ta’siri ostida sistematik xatoni oshirishi mumkinligini ko‘rsatadi.

Annotatsiyadagi aniqlik chegarasini nega ehtiyotkor o‘qish kerak?

Manba annotatsiyasida 0,3 va 0,5 m aniqliklarning “o‘rtacha farq ≤0,23 m, SD ≤0,24 m” qiymatlariga ega ekani aytiladi.

Bu chegaralar 28 May 3-jadval natijalari bilan mos:

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

Ammo 5 October natijalarida:

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

berilgan.

Shu sababli annotatsiyadagi ≤0,23 m va ≤0,24 m chegaralari ikkala kampaniyaning barchasiga tegishli umumiy maksimal qiymatlar sifatida talqin qilinmasligi kerak.

O‘simlikli hudud SD ifodasi haqida manba ichki izohi

Manba annotatsiyasi o‘simlikli hududlarda DTM aniqligi o‘zgargan sari SD “0,10 m gacha oshganini” bildiradi.

2-jadvalda o‘t-o‘lan hududining SD qiymatlari:

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

va butazor hududining SD qiymatlari:

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

ko‘rinishida berilgan.

Butazordagi eng katta mutlaq aniqlik farqi haqiqatan 0,10 m; ammo u 0,3 m dagi 0,15 m dan 0,8 m dagi 0,05 m ga qarab kamayish yo‘nalishida. Demak, manba annotatsiyasidagi “oshish” ifodasi 2-jadvalning bevosita qiymatlari bilan to‘liq mos emas.

Hajm o‘zgarishi natijalarining yuzasi turiga bog‘liqligi

Eng yuqori noaniqlik qayerda?

Manbada o‘simlik qoplami DTM aniqligiga raster aniqligidan ko‘ra kuchliroq ta’sir qilishi mumkinligi aytiladi.

Daraxt va butazor hududlarida hajm o‘zgarishi noaniqligi xaritada taxminan 0,05 m³/piksel qiymatiga qadar yetgan.

Shu sababli yuqori aniqlikdagi LiDAR ning o‘zi o‘simlikli yuzalarda yuqori aniqlik kafolati emas.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

• ALS faol shahar maishiy qattiq chiqindilar poligonida takroriy yuzasi va hajm o‘zgarishi tahlili uchun qo‘llanadigan usuldir.
• 0,3 m bilan 0,5 m DTM natijalari orasida hajm o‘zgarishi bo‘yicha statistik jihatdan ahamiyatli farq topilmagan.
• 0,3 m bilan 0,8 m o‘rtasidagi farq ham ahamiyatli emas.
• 0,3 m bilan 1,5 m o‘rtasidagi farq ahamiyatli va 1,5 m aniq operatsion monitoring uchun mos deb hisoblanmaydi.
• 0,3–0,5 m oralig‘i ma’lumot miqdori va aniqlik nuqtayi nazaridan amaliy optimum sifatida tavsiya qilinadi.
• Gorizontal joylashuv xatosi qiyalik burchagi oshgani sari muhim vertikal balandlik xatosiga aylanishi mumkin.
• O‘simlik qoplami DTM aniqligidan kuchliroq xato manbai bo‘lishi mumkin.
• VNIR/NDVI va nDSM qatlamlari o‘simlik manbali noaniqlikning fazoviy modellashtirilishini qo‘llab-quvvatlashi mumkin.
• Hajm o‘zgarishi bilan birga noaniqlik rastrini yaratish haqiqiy o‘zgarish bilan o‘lchov noaniqligini ajratishni kuchaytiradi.
• ALS kampaniyalarini o‘simlik qoplami kam bo‘lgan erta bahor yoki kech kuzda o‘tkazish tavsiya qilinadi.

Tadqiqot isbotlamagan natijalar

• 0,3–0,5 m DTM aniqligi dunyodagi barcha poligonlar uchun universal optimum ekani ko‘rsatilmagan.
• Tadqiqot faqat Chexiyadagi bitta poligonda o‘tkazilgan.
• Mustaqil dala tasdiqlashi poligon ichidagi faqat 12 GPS nuqtasi bilan amalga oshirilgan.
• Tadqiqot metan emissiyasi, sizib chiqadigan suv yoki yer osti suvi ifloslanishini bevosita o‘lchamaydi.
• Hajm kamayishining barchasini haqiqiy chiqindi cho‘kishi deb talqin qilish mumkinligi ko‘rsatilmagan; ayrim o‘zgarishlar o‘simlik qoplamidan kelib chiqishi mumkin.
• ALS klassik geodezik o‘lchovning barcha funksiyalarini butunlay yo‘q qilishi ko‘rsatilmagan; GPS nazorat nuqtalari usulning muhim qismidir.
• Mavsumiy o‘simlik ta’siri butunlay bartaraf etilgani ko‘rsatilmagan.
• Turli LiDAR sensorlari, turli parvoz balandliklari va turli iqlimlarda ayni xato kattaliklari olinishi tasdiqlanmagan.

Asosiy cheklovlar

Birinchi cheklov — tadqiqotning bitta poligonga asoslanishidir. Tadqiqotchilar usul boshqa maydonlarga ham qo‘llanishi mumkinligini aytadilar, biroq turli poligon geometriyasi va o‘simlik sharoitlarida qo‘shimcha tasdiqlash kerakligini tan oladilar.

Ikkinchi cheklov — maydondagi mustaqil GPS tasdiqlash nuqtalari atigi 12 ta. Ko‘proq va muvozanatliroq taqsimlangan tasdiqlash nuqtalari geometrik aniqlik bahosining statistik kuchini oshirishi mumkin.

Uchinchi cheklov — ish oqimida operatorga bog‘liq ayrim bosqichlarning mavjudligi. GPS nazorat nuqtalarini tanlash, joylashtirish va ALS filtrlash natijalarini talqin qilish inson manbali bias keltirib chiqarishi mumkin.

To‘rtinchi cheklov — ikki ALS kampaniyasi turli o‘simlik fenologiyasi sharoitlarida o‘tkazilgan. Bu holat bir tomondan tadqiqotga o‘simlik ta’sirini ko‘rsatish imkonini bergan bo‘lsa-da, haqiqiy yuzasi o‘zgarishini ajratishni qiyinlashtiradi.

Operatsion qo‘llash tavsiyasi

Manbada tuzilgan umumiy ish oqimi ikki asosiy bo‘limga ajratilgan:

Ma’lumot yig‘ish:

• GPS referens nuqtalarini o‘lchash,
• ikki yoki undan ko‘p sanada ALS skanerlash,
• o‘simlik manbali noaniqlik uchun VNIR ma’lumotlarini yig‘ish.

Ma’lumotlarni qayta ishlash:

• ALS birgalikda ro‘yxatga olish,
• DTM va nDSM yaratish,
• XY va qiyalik manbali Z xatosini hisoblash,
• NDVI asosidagi o‘simlik niqobi,
• balandlik o‘zgarishi,
• noaniqlik tarqalishi,
• hajm o‘zgarishi va hajm noaniqligi xaritalari.

Tadqiqotchilar bir nechta katta poligonni qisqa vaqt ichida skanerlash kerak bo‘lsa, samolyot asosidagi ALS foydali bo‘lishi mumkinligini; bitta maydon uchun operatsion monitoring qilinsa, UAV asosidagi lazer skanerlash ko‘proq mos bo‘lishi mumkinligini bildiradilar.

Manba va Usul Haqida Izoh

To‘liq asl tadqiqot nomi: Detecting volume changes in municipal solid waste landfill using airborne laser scanning

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

Mas’ul muallif: O. Brovkina.

Muassasalar: 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.

Manba turi: Taqrizdan o‘tgan tadqiqot maqolasi.

Jurnal: Waste Management Bulletin.

Nashriyot: Elsevier B.V.

Nashr: Jild 4, Son 1, 2026, Maqola 100272.

Onlayn ilk nashr: 3 December 2025.

Son sanasi: April 2026.

DOI: 10.1016/j.wmb.2025.100272.

Rasmiy havola:https://doi.org/10.1016/j.wmb.2025.100272

ISSN: 2949-7507.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY 4.0).

Moliyalashtirish/qo‘llab-quvvatlash: Tadqiqot Technology Agency of the Czech Republic tomonidan Environment for Life dasturidagi SS06020164-sonli grant hamda Chexiyaning Ministry of Education, Youth and Sports tarkibidagi CzeCOS dasturining LM2023048-sonli granti bilan qo‘llab-quvvatlangan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar tadqiqotga ta’sir qilishi mumkin bo‘lgan ma’lum moliyaviy manfaat yoki shaxsiy munosabat mavjud emasligini bildirgan.

Ma’lumotlar mavjudligi: Manba matnida alohida “Data Availability” bo‘limi yo‘q; shu sababli xom ALS, VNIR yoki GPS ma’lumotlar to‘plami ommaga ochiq degan qo‘shimcha da’vo qilinmagan.

Mualliflar hissasi

Manbadagi CRediT bayonotiga ko‘ra, O. Brovkina asl qoralama, loyiha boshqaruvi, metodologiya va tadqiqot; M. Pikl ko‘rib chiqish/tahrirlash, dasturiy ta’minot, tadqiqot va formal tahlil; F. Zemek ko‘rib chiqish/tahrirlash, vizualizatsiya va metodologiya; J. Michálek esa vizualizatsiya va tasdiqlash rollarini bajargan.

Manba ichki izchillik izohi 1 — random seed p-qiymatlari

Natijalar bo‘limida turli seed qiymatlari uchun avval “all p-values > 0.86” ifodasi mavjud. Ayni paragraf 1,5 m aniqlikda p-qiymatlar 0,48–0,99 oralig‘ida ekanini bildiradi.

Bu farq tadqiqotning statistik xulosasini o‘zgartirmaydi; 0,48 ham 0,05 ahamiyatlilik chegarasidan yuqori. Ammo “barcha qiymatlar 0,86 dan katta” ifodasi manbada berilgan eng past qiymat bilan mos emas.

Manba ichki izchillik izohi 2 — nozik DTM aniqlik chegaralari

Annotatsiya bo‘limida 0,3 va 0,5 m DTM larning o‘rtacha farqi ≤0,23 m va SD si ≤0,24 m ekani aytiladi. Bu qiymatlar 28 May 3-jadval natijalarini to‘g‘ri umumlashtiradi.

Ammo 5 October 3-jadval natijalari 0,3 m uchun −0,24 ± 0,33 m va 0,5 m uchun −0,27 ± 0,37 m. Shu sababli ushbu chegaralar ikkala ALS kampaniyasini qamrab olgan mutlaq yuqori chegaralar emas.

Manba ichki izchillik izohi 3 — o‘simlikli hudud SD o‘zgarishi

Annotatsiya o‘simlikli hududlarda SD qo‘polroq DTM aniqliklarida 0,10 m gacha “oshganini” bildiradi. 2-jadvalda butazor hududi uchun eng katta 0,10 m farq 0,15 m dan 0,05 m ga tomon yuz beradi; ya’ni yo‘nalish kamayishdir.

Shu sababli Verianla matnida “0,10 m oshish” bevosita ilmiy natija sifatida takrorlanmagan, 2-jadvalning ochiq sonli qiymatlari berilgan.

Dalil va umumlashtirish chegarasi

Tadqiqot haqiqiy faol obyekt, ikki haqiqiy ALS kampaniyasi va mustaqil GNSS o‘lchovlaridan foydalangani jihatidan kuchli amaliy dalil beradi. Bunga qarshi, tajriba dizayni bitta maydonga asoslangan va tasdiqlash nuqtalari soni cheklangan.

Shu sababli tavsiya qilingan aniqliklar va xato kattaliklari boshqa mamlakatlardagi yoki boshqa yuzasi sharoitlaridagi sanitariya poligonlariga bevosita qat’iy standart sifatida ko‘chirilmasligi kerak.

Ushbu Verianla izohidagi usul, tenglamalar, o‘lchov qiymatlari, statistika, natijalar va cheklovlar ko‘rib chiqilgan manba tadqiqotiga asoslangan. Manbada bildirilmagan dala ma’lumotlari qo‘shilmagan; manba ichidagi sonli nomuvofiqliklar tashqi ma’lumot yoki taxmin bilan yashirincha tuzatilmagan.