Фотограмметрия vs LiDAR: какой метод выбрать для лесной съёмки

Перед лесопромышленным предприятием, решившим внедрить дистанционное зондирование с БПЛА, всегда встаёт один и тот же вопрос: поставить на дрон камеру или лазерный сканер? Ответ зависит от задач, типа леса, бюджета и горизонта планирования.

Как работает фотограмметрия

Фотограмметрия с БПЛА основана на принципе Structure-from-Motion (SfM). Дрон выполняет облёт территории по заданному маршруту и делает серию перекрывающихся снимков обычной RGB-камерой. Перекрытие между соседними снимками составляет, как правило, 70–80 процентов по продольной оси и 60–70 процентов по поперечной. Специализированное программное обеспечение — Agisoft Metashape, Pix4Dmapper или открытое решение OpenDroneMap — автоматически находит одинаковые точки на разных снимках и вычисляет их трёхмерные координаты методом триангуляции.

В результате формируется плотное облако точек, цифровая модель поверхности (ЦМП), ортофотоплан высокого разрешения и трёхмерная модель местности. Всё это — из обычных фотографий, без дорогостоящего лазерного оборудования.

Однако у метода есть принципиальное ограничение, которое в лесоустройстве невозможно игнорировать. Камера фиксирует только то, что видит сверху. Если лес сомкнут, снимки отражают лишь верхнюю поверхность полога. Информация о подпологовом пространстве, подросте и рельефе земли остаётся недоступной. Это означает, что в зрелом сомкнутом древостое фотограмметрия не способна построить корректную цифровую модель рельефа (ЦМР), а без неё невозможно точно определить высоты деревьев.

Как работает LiDAR

LiDAR (Light Detection and Ranging) — активный метод дистанционного зондирования. Лазерный сканер на борту БПЛА излучает десятки и сотни тысяч импульсов в секунду. Каждый импульс летит вниз, отражается от препятствий и возвращается к датчику. По времени возврата вычисляется расстояние до объекта с точностью до сантиметров.

Принципиальное преимущество LiDAR в лесном контексте — способность лазерного луча проникать сквозь щели в кронах. Часть энергии импульса отражается от верхних ветвей, часть — от нижних ярусов, а часть достигает земной поверхности. Один импульс может дать несколько отражений (returns), что позволяет одновременно картировать поверхность полога, подрост и рельеф. Даже при сомкнутости крон 80–95 процентов LiDAR регистрирует рельеф земли с точностью 10–30 сантиметров по среднеквадратичной ошибке.

LiDAR не зависит от освещения и способен работать в сумерках. Это активный сенсор — он сам создаёт свой «свет». Дождь, туман и снегопад ослабляют лазерный сигнал, но умеренные осадки не делают съёмку невозможной. Для фотограмметрии же любая непогода означает остановку работ.

Сравнение по ключевым параметрам

Ниже приведена сводная таблица, которая поможет быстро оценить различия двух методов по наиболее важным для лесоустройства критериям.

Цифры точности основаны на исследовании лесных плантаций Новой Зеландии (doi:10.1016/j.srs.2025.100200), где БПЛА-LiDAR показал RMSE высоты 0.68 м (5.4%), а фотограмметрия — 1.21 м (11.6%). Финские исследования в молодых лесах дали для LiDAR R-квадрат 0.86 и RMSE 1.44 м, а для фотограмметрии — R-квадрат 0.71 и RMSE 2.13 м (doi:10.3390/su14073720).

Когда фотограмметрия — лучший выбор

LiDAR не всегда превосходит фотограмметрию. В ряде ситуаций камера на дроне — оптимальное решение.

Молодые насаждения и лесные культуры. При высоте деревьев до 5–8 метров кроны ещё не сомкнуты, земля видна между рядами. В таких условиях фотограмметрия обеспечивает точность, сопоставимую с LiDAR, при кратно меньших затратах. Финские исследования подтверждают, что DAP может служить экономичной альтернативой LiDAR в молодняках.

Открытые и разреженные площади. На вырубках, гарях, рединах и опушках рельеф земли виден с воздуха, и фотограмметрическая ЦМР формируется корректно. Здесь нет необходимости платить за проникновение лазера под полог, которого попросту нет.

Задачи, требующие спектральной информации. Оценка санитарного состояния насаждений, выявление усыхания и повреждения вредителями, определение видового состава по цвету кроны, мониторинг лесовосстановления — всё это требует RGB- или мультиспектральных данных. LiDAR сам по себе спектральной информации не даёт, хотя современные системы вроде DJI Zenmuse L2 имеют встроенную RGB-камеру.

Ограниченный бюджет. Для предприятия, начинающего внедрение БПЛА-технологий, фотограмметрический комплект стоимостью 11 000–15 000 USD — разумная стартовая инвестиция. Норвежские исследования показали, что ALS и DAP «почти одинаково ценны для решений по планированию рубок» (doi:10.14214/sf.9923).

Регулярный мониторинг. Обзор Goodbody et al. рекомендует стратегию, при которой первоначальная инвентаризация выполняется с LiDAR, а все последующие обновления — фотограмметрические. ЦМР, созданная по данным LiDAR, используется для нормализации фотограмметрических ЦМП. Это оптимальный баланс точности и экономики (doi:10.1007/s40725-019-00087-2).

Когда LiDAR незаменим

Существуют ситуации, в которых фотограмметрия бессильна, и единственный путь к точным данным лежит через лазерное сканирование.

Сомкнутый полог зрелых древостоев. При сомкнутости 70–95 процентов фотограмметрия не способна восстановить рельеф земли. А без рельефа невозможно вычислить высоты деревьев: вы знаете, где верхушка кроны, но не знаете, где начинается ствол. Исследования в австралийских эвкалиптовых лесах показали, что SfM-результаты были «сильно поражены отсутствием данных во многих локациях из-за низкого проникновения пассивного оптического сенсора через полог» (doi:10.3390/rs15061694).

Оценка рельефа и гидрологии под пологом. Планирование лесовозных дорог, оценка уклонов, картирование водотоков — всё это требует точной ЦМР с погрешностью до 15–30 сантиметров. Такую точность под сомкнутым пологом обеспечивает только LiDAR.

Многоярусные и разновозрастные древостои. Множественные отражения лазерного импульса позволяют различать верхний ярус, подрост и подлесок. По данным исследований в тропических лесах, фотограмметрия не способна воспроизвести вертикальную структуру леса, которую фиксирует LiDAR (doi:10.1029/2021JG006586).

Точное определение запаса в спелых хвойных лесах. Канадские исследования (White et al., Canadian Forest Service) показывают, что в бореальных лесах с высокой сомкнутостью ALS превосходит DAP по всем таксационным показателям. Исследование Pitt et al. в бореальных лесах Онтарио установило, что ALS превосходит DAP в оценке средней высоты древостоя, площади сечения, густоты и запаса на величину до 8.1 процентных пункта (doi:10.1016/S0303-2432(18)30786-4).

Съёмка в неблагоприятных условиях. Короткий световой день в северных регионах осенью, облачность, лёгкий дождь — LiDAR продолжает работать, когда фотограмметрия невозможна. Для предприятий в Архангельской области, Коми или Красноярском крае, где сезон полевых работ ограничен, это может быть решающим фактором.

Гибридный подход: объединение LiDAR и фотограмметрии

Современная тенденция — не противопоставлять методы, а комбинировать их. Такой подход позволяет получить преимущества обоих технологий при разумных затратах.

Стратегия «LiDAR первым, фотограмметрия потом»

Это наиболее распространённая и экономически обоснованная схема. Первоначальный облёт с LiDAR создаёт точную ЦМР — цифровой рельеф под пологом леса. Все последующие съёмки выполняются камерой: фотограмметрическая ЦМП вычитается из LiDAR-ЦМР, и получается нормализованная модель высот крон (CHM).

Логика проста: рельеф под пологом хвойного леса меняется медленно — годы и десятилетия. А данные о кронах можно обновлять дёшево и часто. Именно этот подход рекомендован как оптимальный в систематическом обзоре Goodbody et al. (doi:10.1007/s40725-019-00087-2).

Одновременная съёмка LiDAR и RGB

Интегрированные системы типа DJI Zenmuse L2 совмещают лазерный сканер и RGB-камеру в одном модуле. За один вылет предприятие получает и облако точек с проникновением под полог, и ортофотоплан для визуальной интерпретации. Это позволяет раскрашивать LiDAR-облако в реальные цвета, классифицировать породы по цвету кроны, совмещать структурные и спектральные признаки в аналитических моделях.

Слияние данных для оценки биомассы

Систематический обзор 2024 года «LiDAR Data Fusion to Improve Forest Attribute Estimates» (doi:10.1007/s40725-024-00223-7) показал, что объединение LiDAR с мультиспектральными, гиперспектральными и радарными данными улучшает оценку биомассы, видового состава и запасов горючих материалов. Исследование в горных лесах Китая продемонстрировало, что связка БПЛА-камеры и БПЛА-LiDAR в синергии даёт более точные оценки надземной биомассы, чем каждый метод по отдельности (doi:10.1016/j.compag.2022.107398).

Практическая схема для лесного предприятия

Для лесопромышленного предприятия с арендной базой мы рекомендуем следующую стратегию:

1. Год первый — LiDAR-съёмка всей территории аренды для создания базовой ЦМР и полной инвентаризации.
2. Годы со второго по пятый — ежегодная фотограмметрическая съёмка делянок, планируемых к рубке, с нормализацией по ЦМР первого года.
3. Каждые 5–10 лет — повторная LiDAR-съёмка для обновления ЦМР, особенно на участках после рубок и в зонах активной эрозии.

Эта схема позволяет получить максимум данных при оптимальных затратах: дорогостоящий LiDAR работает редко, но даёт фундамент, а доступная фотограмметрия обеспечивает актуальность информации.

Стоимость комплектов оборудования

Ценовой барьер — один из ключевых факторов при выборе метода. Приведём актуальные на 2025 год ориентиры.

Фотограмметрический комплект (начальный уровень)

Фотограмметрический комплект (профессиональный)

LiDAR-комплект (интегрированный)

LiDAR-комплект (съёмочный класс)

Таким образом, минимальный входной порог для фотограмметрии в три-пять раз ниже, чем для LiDAR. Однако появление интегрированных систем (DJI Zenmuse L2) существенно сократило разрыв в профессиональном сегменте: разница между профессиональным фотограмметрическим комплектом и начальным LiDAR-комплектом составляет уже не порядок величины, а всего 10–50 процентов.

Для предприятий, не готовых инвестировать в собственное оборудование, существует рынок услуг. Ориентировочная стоимость аутсорсинга: фотограмметрическая съёмка с БПЛА — 5–20 USD/га, LiDAR-съёмка с БПЛА — 15–60 USD/га, наземная таксация (для сравнения) — 50–150 USD/га.

Нормативный контекст в России

Выбор метода съёмки не существует в нормативном вакууме. Лесоустроительная инструкция 2022 года (Приказ Минприроды России от 05.08.2022 N 510) определяет требования к методам сбора данных при лесоустройстве. Инструкция допускает применение материалов дистанционного зондирования Земли, включая аэрофотоснимки и данные лазерного сканирования, при проведении таксации лесов. При этом результаты дистанционного зондирования должны быть подкреплены наземными контрольными измерениями — пробными площадями.

Фактически это означает, что и фотограмметрия, и LiDAR с БПЛА могут использоваться для лесоустроительных работ, но не заменяют полностью наземную таксацию, а дополняют её. Данные БПЛА повышают охват территории и детализацию межпробного пространства, а наземные пробы обеспечивают калибровку моделей и юридическую силу таксационных описаний.

Важно учитывать также требования к эксплуатации БПЛА: с 2023 года в Российской Федерации действуют правила использования воздушного пространства беспилотными воздушными судами, включающие регистрацию, подачу планов полётов и ограничения по зонам. Для лесоустроительных организаций это дополнительная административная нагрузка, но она одинакова вне зависимости от типа полезной нагрузки на борту дрона.

Зарубежный опыт: Канада и Скандинавия

Опыт зарубежных стран показывает, к чему движется индустрия, и какие решения уже доказали свою эффективность в промышленном масштабе. Рассмотрим два наиболее релевантных для российского контекста региона: канадские бореальные леса и скандинавские хвойные массивы — они ближе всего к нашим лесам по видовому составу, климату и масштабам территории.

Канада: программа Enhanced Forest Inventory

Канада является мировым лидером в операционном применении воздушного лазерного сканирования для лесоустройства. Программа Enhanced Forest Inventory (EFI) охватывает все канадские провинции и территории (doi:10.1139/cjfr-2024-0255).

Масштабы впечатляют. Квебек завершил систематический сбор ALS-данных за период 2016–2023 годов и покрыл приблизительно 512 411 квадратных километров управляемых лесов — это площадь, сопоставимая с территорией Испании. Второй цикл сбора данных начался в 2024 году. Онтарио собрал более 400 000 квадратных километров LiDAR-данных и развернул технологию single photon LiDAR (SPL) для провинциальной инвентаризации. Результаты лягут в основу планов лесоуправления на период 2028–2037 годов.

Британская Колумбия разработала трёхуровневую классификацию LiDAR-инвентаризации: Tier 1 — обновление высот деревьев, Tier 2 — моделирование структурных атрибутов, Tier 3 — прогноз видового состава и выделение насаждений. Такая стандартизация обеспечивает единообразие данных от разных подрядчиков.

Методологически все канадские юрисдикции применяют area-based approach (ABA): метрики из облака точек ALS — высотные перцентили, показатели плотности, статистики распределения — используются как предикторы для моделирования таксационных показателей. Модели калибруются по наземным пробным площадям и экстраполируются на всю территорию сканирования. Пространственное разрешение определяется размером пробной площади — обычно 20 на 20 метров.

Для российского контекста канадский опыт особенно ценен тем, что бореальные леса Канады по видовому составу (ель, сосна, берёза), климатическим условиям и масштабам территории наиболее близки к лесам Российской Федерации. Канадские исследования (Goodbody et al.) также показали, что комбинация LiDAR и фотограмметрии экономически оптимальна: первоначальная ALS-инвентаризация с последующими DAP-обновлениями (doi:10.5558/tfc2024-014).

Норвегия: национальная карта лесных ресурсов SR16

Норвегия стала первой страной в мире, создавшей национальную карту лесных ресурсов на основе ALS с полным покрытием территории. Карта SR16 (SkogRessurskart, пиксель 16 на 16 метров) создана институтом NIBIO и объединяет данные Национальной лесной инвентаризации, ALS и другие источники дистанционного зондирования (doi:10.1080/02827581.2019.1588989).

Набор данных для моделирования включает 9 203 пробные площади и данные из 367 проектов ALS, покрывающих 17 миллионов гектаров. Независимая оценка точности по более чем 5 000 пробных площадей из 33 проектов лесоустройства по всей стране показала следующие результаты: доминантная и средняя высота — RMSE 10 процентов, площадь сечения — RMSE 28 процентов, запас — RMSE 31 процент (doi:10.1080/02827581.2023.2184488).

Карта SR16 активно используется лесовладельцами для планирования рубок, прореживаний и оценки запасов. Она обновляется ежегодно. Данные публично доступны через портал Kilden. LiDAR в Норвегии перешёл от исследовательского инструмента к стандартному элементу операционного лесоустройства.

Финляндия: инвентаризация на уровне отдельных деревьев

Финляндия реализует одну из самых амбициозных программ в мировом лесоустройстве. Национальное лазерное сканирование с плотностью 5 точек на квадратный метр (среднее расстояние между точками — 0.40 метра) позволяет детектировать отдельные деревья. Лесная база данных содержит информацию о 5.8 миллиардах отдельных деревьев на более чем 20 миллионах гектаров — одна из крупнейших лесных баз данных в мире (doi:10.3390/ijgi13120424).

Приблизительно 92 процента деревьев с диаметром более 20 сантиметров (деловая древесина) детектируются автоматически. Инвентаризация на уровне отдельных деревьев ожидается полностью операционной в Финляндии с 2026 года как часть третьей фазы национальной программы. По оценкам Национальной земельной службы Финляндии, новые методы сбора лесных данных обеспечивают экономию в десятки миллионов евро ежегодно.

Швеция: открытые данные и межведомственная координация

Швеция завершила второй цикл национального лазерного сканирования лесов в 2024 году. Программа реализуется совместными усилиями трёх организаций: Swedish Forest Agency отвечает за координацию, National Land Survey — за сбор лазерных данных, а Swedish University of Agricultural Sciences — за разработку моделей и создание карт (doi:10.1016/j.rse.2016.10.022).

Принципиально важно, что все данные лазерного сканирования и карты лесных атрибутов Швеции являются открытыми и доступны для бесплатного скачивания. Ежегодное финансирование программы составляет около 12 миллионов шведских крон (примерно 1.1 миллиона евро) — удивительно скромная сумма для национального масштаба, свидетельствующая об эффективности выбранного подхода.

Уроки для российских предприятий

Area-based approach с калибровкой по наземным пробам — доказанный подход для бореальных лесов, уже работающий в Канаде и Скандинавии. Комбинация LiDAR и фотограмметрии стала стандартом индустрии: первоначальная LiDAR-инвентаризация с последующими фотограмметрическими обновлениями. Все три скандинавские страны обеспечивают свободный доступ к данным ALS, что создаёт экосистему прикладных решений. Финляндия планирует перейти от площадного подхода к инвентаризации отдельных деревьев в 2026 году.

Как выбрать метод

Если ваш лес молодой или разреженный, бюджет ограничен, а основные задачи связаны с мониторингом и визуальной оценкой состояния — начинайте с фотограмметрии. Комплект стоимостью 11 000–15 000 USD позволит получить первые результаты и оценить потенциал БПЛА-технологий для вашего предприятия.

Если вы работаете со спелыми сомкнутыми древостоями, нуждаетесь в точной ЦМР для планирования дорог, или ваш лес имеет сложную многоярусную структуру — вам необходим LiDAR. Интегрированный комплект на базе DJI Zenmuse L2 за 26 000–42 000 USD покроет большинство задач.

Если вы планируете долгосрочную программу инвентаризации — используйте гибридный подход. LiDAR для создания базы, фотограмметрия для обновлений. Это путь, по которому идут Канада и Скандинавия, и он доказал свою экономическую эффективность.

Ни один дистанционный метод не заменяет наземные контрольные измерения. Лесоустроительная инструкция 2022 года требует подкрепления дистанционных данных пробными площадями — модели нуждаются в калибровке по наземным измерениям.

---

Читайте также

• Что такое LiDAR и как он работает — принцип действия лазерного сканирования, типы сенсоров, ключевые характеристики
• От облака точек к деревьям — как из миллионов точек извлекаются таксационные показатели отдельных деревьев
• Дроны для лесоустройства — выбор платформы и сенсора, планирование полётов, требования законодательства
• ЦМР, ЦМП и МВК: три модели из одного облака — цифровые модели рельефа, поверхности и высот крон