Оценка интенсивности и динамики склоновой эрозии инструментальными методами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.36, кандидат наук Гафуров Артур Маратович

• Гафуров Артур Маратович
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Гафуров Артур Маратович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЗОР МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ИНТЕНСИВНОСТИ И ДИНАМИКИ

СКЛОНОВОЙ ЭРОЗИИ

ГЛАВА 2. ХАРАКТЕРИСТИКА ТЕРРИТОРИИ ИССЛЕДОВАНИЯ

ГЛАВА 3. МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ СКЛОНОВОЙ ЭРОЗИИ

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫМИ МЕТОДАМИ

3.1. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ПОЧВЕННОЙ ЭРОЗИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НАЗЕМНОГО ЛАЗЕРНОГО СКАНЕРА

3.2. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ СКЛОНОВОЙ ЭРОЗИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЪЕМКИ БЕСПИЛОТНЫМ ЛЕТАТЕЛЬНЫМ АППАРАТОМ

3.3. МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ОВРАЖНОЙ ЭРОЗИИ

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ ИНТЕНСИВНОСТИ И ДИНАМИКИ СКЛОНОВОЙ ЭРОЗИИ

4.1. РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ ПОЧВЕННОЙ ЭРОЗИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НАЗЕМНОГО ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ

4.2. ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ ЦИФРОВЫХ МОДЕЛЕЙ РЕЛЬЕФА, ПОЛУЧЕННЫХ С ПОМОЩЬЮ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

4.3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ ИНТЕНСИВНОСТИ ПОЧВЕННОЙ ЭРОЗИИ С ПОМОЩЬЮ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ

4.4. РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ ИНТЕНСИВНОСТИ И ДИНАМИКИ ОВРАЖНОЙ ЭРОЗИИ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

115

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оценка интенсивности и динамики склоновой эрозии инструментальными методами»

Актуальность исследования

Водная эрозия почв - комплексный процесс по смыву и размыву, транспорту и аккумуляции почво-грунтов со склонов водными потоками (Литвин, 2002). Процессы склоновой эрозии обусловлены целым набором природных и антропогенных факторов, в число которых входят как климатические, почвенно-литологические, геоморфологические, так и степень и тип антропогенной освоенности территории. Сложность и комплексность факторов, влияющих на процесс, не позволяют в полной мере учесть их при расчете эрозионных потерь, что, в свою очередь, обусловливает необходимость разработки новых методик количественной оценки эрозии с использованием современных инструментальных возможностей.

Сохранение единства методик организации наблюдений за склоновой (почвенной и овражной) эрозией позволяет выявить общие закономерности развития процессов даже на обширной территории, а при проведенном детальном факторном анализе - сделать обобщенные выводы о современных особенностях протекания процессов.

Объект исследования - склоновая (почвенная/ручейковая и овражная) эрозия, протекающие в аграрно освоенной части Европейской территории России (ЕТР).

Стоит отметить, что здесь и далее в работе под склоновой эрозией понимается только почвенная эрозия (микроручейковая и струйчатая) и овражная эрозия.

Предмет исследования - интенсивность и динамика склоновой эрозии, определяемые на локальных площадках и малых водосборах (ключевых участках).

Основная цель научного исследования состоит в разработке методических подходов к количественной оценке современных склоновых эрозионных процессов на аграрно освоенной части Европейской территории России.

Для достижения этой цели необходимо решение взаимосвязанных задач:

1. Разработка и апробация методики количественной оценки почвенной эрозии современными инструментальными методами;

2. Оценка точности цифровых моделей рельефа, полученных с помощью беспилотных летательных аппаратов

3. Организация мониторинговой сети за вершинным, площадным и объемным приростами оврагов в различных природных зонах ЕТР и проведение межсезонных наблюдений;

4. Проведение анализа зависимости величин прироста оврагов различного типа от природно-антропогенных факторов;

Фактический материал и методы исследования. В качестве исходных материалов исследования использовались исключительно данные собственных полевых наблюдений автора, полученные в ходе выполнения грантов Российского Фонда Фундаментальных Исследований (проекты №14-05-00503 (Количественная оценка динамики и интенсивности склоновой природно-антропогенной эрозии в лесостепной зоне Русской равнины новейшими методами исследования), №18-3500326 (Оценка динамики современной эрозионной деградации почв на сельскохозяйственных землях Республики Татарстан), №18-09-40114 ("Страна городов" - комплексное изучение городищ Волжской Булгарии современными методами), №219-35-50004 (Оценка темпов почвенной эрозии во времени на аграрно освоенных малых водосборах с применением беспилотных летательных аппаратов)) и Российского Научного Фонда (проект № 15-17-20006 (Пространственно-временные закономерности развития современных процессов природно-антропогенной эрозии на сельскохозяйственных землях России)) в период с 2014 по 2019 года, а также за счет средств субсидии, выделенной в рамках государственной поддержки Казанского (Приволжского) федерального университета в целях повышения его конкурентоспособности среди ведущих мировых научно-образовательных центров.

В качестве методов исследования использован широкий спектр методов географических исследований: полевые экспедиционные методы, дистанционное зондирование Земли, топографо-геодезическая съемка с применением тахеометров

и наземных лазерных сканеров, а также съемка с беспилотного летательного аппарата; замер расстояния от известной точки. В работе широко использовался картографо-геоинформационный метод и метод математико-статистической обработки, а также пространственно-геостатический анализ.

На каждом из этапов исследования проводилась кросс-валидация полученных результатов, что обеспечивает достоверность полученных результатов. Четкое соблюдение методик, как известных, так и разрабатываемых обеспечивает повторяемость наблюдений, а результаты, получаемые при разработке методик оценки склоновой эрозии с помощью беспилотных летательных аппаратов и наземного лазерного сканирования сравнивались как друг с другом, так и с имеющимися аналогами (цифровые модели рельефа, полученные с топографических карт масштаба 1:10000). Оценка привязки разновременных данных между собой осуществлялась по контрольным точкам. Основным методом оценки точности моделей является математико-статистический анализ.

Научная новизна. Разработаны новые методики инструментальной оценки почвенной эрозии с помощью наземного лазерного сканирования и съемки с беспилотных летательных аппаратов. Полученные с помощью разработанных методик данные являются уникальными и не имеют аналогов по точности и скорости получения данных. Также, впервые была оценена точность и применимость данных, полученных с беспилотных летательных аппаратов для оценки склоновой эрозии на Европейской территории России. Кроме того, впервые получены данные о фактическом годовом смыве и аккумуляции внутри аграрно используемых малых водосборов. Примененный метод наземного лазерного сканирования позволил организовать многолетний ряд наблюдений на разных частях склона на тестовых (ключевых) площадках. Стоит также отметить, что был получен и проанализирован в зависимости от природно-антропогенных факторов актуальный материал по вершинному приросту оврагов в различных природных зонах ЕТР.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Разработанная методика количественной оценки интенсивности и динамики склоновой (почвенной и овражной) эрозии с использованием повторной съемки наземным лазерным сканером;

2. Разработанная методика количественной оценки интенсивности и динамики склоновой (почвенной и овражной) эрозии по данным повторной съемки с беспилотных летательных аппаратов;

3. Выявленные закономерности развития современной линейной и площадной овражной эрозии от природно-антропогенных факторов. Практическая значимость результатов. Разработанные методики могут

быть использованы для оценки фактической почвенной и овражной эрозии как на локальных площадках, так и на достаточно обширных территориях. Созданная мониторинговая сеть, а также полученные с нее данные могут быть использованы профильными министерствами (региональными филиалами Министерства природных ресурсов, а также Министерства сельского хозяйства), агрохозяйствами и агрохолдингами, а также для различных проектных институтов, природоохранных организаций, ВУЗов и научно-исследовательских институтов.

Результаты проведенного исследования вошли в итоговые отчеты по грантам Российского Фонда Фундаментальных Исследований № 14-05-00503 (А) (20142016) «Количественная оценка динамики и интенсивности склоновой природно-антропогенной эрозии в лесостепной зоне Русской равнины новейшими методами исследования» и Российского Научного Фонда №15-17-20006 (2015-2017) «Пространственно-временные закономерности развития современных процессов природно-антропогенной эрозии на сельскохозяйственных землях России». Кроме того, результаты проведенного исследования вошли в промежуточный отчет по гранту Российского Фонда Фундаментальных Исследований № 18-35-00326 (20182020) «Оценка динамики современной эрозионной деградации почв на сельскохозяйственных землях Республики Татарстан».

Зарегистрирована в Роспатенте (Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам) заявка на патент «Способ

количественной оценки эрозионных потерь почвы с применением наземного лазерного сканера» (№ 2018144217/04(073716) от 13.12.2018 г.)

Декларация личного участия автора. Диссертационная работа является самостоятельно выполненным научным трудом автора. Все исходные материалы, а также их камеральная обработка были получены и проведены лично автором. Из научных трудов, опубликованных в соавторстве, в работе изложены только те положения и идеи, которые являются результатом личной работы соискателя.

Апробация работы. Основные положения работы были представлены на следующих научных и научно-практических конференциях и симпозиумах: Международная научно-практическая конференция «III Международная научно-практическая конференция Актуальные вопросы геодезии и геоинформационных систем в рамках Татарстанского нефтегазохимического форума» (г. Казань, 03.09.2014 - 04.09.2014 гг.); Всероссийская научно-практическая конференция «Аммосов - 2014» (Якутск, 15.09.2014 - 19.09.2014 гг.); Межвузовская научная конференция «Научная конференция УлГПУ "Трешниковские чтения - 2014"» (г. Ульяновск, УлГПУ им И.Н. Ульянова, 22.10.2014 - 24.10.2014 гг.); Международный научный симпозиум «Sediment Dynamics from the Summit to the Sea» (США, г. Новый Орлеан, Университет штата Луизиана, 11.12.2014 -14.12.2014 гг.); Международная научная конференция «International Geographical Union Regional Conference "Geography, Culture and Society for Our Future Earth"» (г. Москва, МГУ, 17.08.2015 - 21.08.2015 гг.); XI семинар молодых ученых вузов, объединяемых Межвузовским научно-координационным советом по проблеме эрозионных, русловых и устьевых процессов (г. Нижний Новгород, 23.05.2016 -27.05.2016 гг.); Международная научно-практическая конференция «V Международная научно-практическая конференция Актуальные вопросы геодезии и геоинформационных систем в рамках 6-й специализированной выставки "GEO-КАЗАНЬ: Геологоразведка. Геодезия. Картография"»(г. Казань, 07.09.2016 -08.09.2016 гг.); Международная научная конференция «XXXV пленум геоморфологической комиссии РАН» (г. Симферополь, КФУ им. В.И. Вернадского, 03.10.2016 - 08.10.2016 гг.); Всероссийская научно-практическая

конференция «VII Всероссийская научно-практическая конференция, посвящённая памяти Алексея Фёдоровича Трёшникова» (г. Ульяновск, 30.03.2017 - 31.03.2017 гг.); Международная научная конференция «European Geosciences Union General Assembly 2017» (Австрия, г. Вена, 22.04.2017 - 30.04.2017гг.); Международная научная конференция «III Международная конференция Окружающая среда и устойчивое развитие регионов: экологические вызовы XXI века» (г. Казань, 27.09.2017 - 29.09.2017 гг.); Международная научная конференция «Проблемы региональной экологии и географии» (г. Ижевск, 09.10.2017 - 13.10.2017 гг.); XII семинар молодых ученых вузов, объединяемых Межвузовским научно-координационным советом по проблеме эрозионных, русловых и устьевых процессов (г. Чебоксары, 28.05.2018 - 01.06.2018 гг.); «The Second International Young Scientists Forum on Soil and Water Conservation and ICCE symposium "Climate Change Impacts on Sediment Dynamics: Measurement, Modelling and Management"» (г. Москва, 27.08.2018-31.08.2018 гг.).

Публикации. По теме работы опубликовано 35 трудов, из них 4 статьи в журналах из перечня ВАК, 3 статьи в журналах индексируемых в базе данных Scopus, 3 статьи в журналах индексируемых в базе данных Web of Science, 6 разделов монографий.

Структура и объем работы. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка из 146 наименований (из них 99 на английском языке). Основной текст работы изложен на 117 страницах машинописного текста и содержит 26 таблиц и 43 рисунка.

Благодарности. Автор выражает искреннюю благодарность научному руководителю, доктору географических наук, профессору Ермолаеву О.П. за руководство, пример доброго, отзывчивого человека и высококлассного специалиста. Так же выражаю свою благодарность всем сотрудникам кафедры ландшафтной экологии Казанского (Приволжского) федерального университета за поддержку, в особенности старшему преподавателю Усманову Б.М., доценту Шарифуллину А.Г., ассистенту Иванову М.А.

ГЛАВА 1. ОБЗОР МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ИНТЕНСИВНОСТИ И ДИНАМИКИ

СКЛОНОВОЙ ЭРОЗИИ Научный подход к проблематике эрозии почв и оценки ее интенсивности на территории России был применен еще во второй половине 18 века М.В. Ломоносовым, который отметил влияние водных потоков на разрушение почвенного покрова не покрытой растительностью территории. Также, со второй половины 18 века и вплоть до середины 19 веков, трудами многих ученых-практиков М.И. Афонин (1771), В.Я. Ломиковский (1837), В.А. Киприянов (1857), А.Я. Гроссул-Толстой (1859), А.Н. Шишкин (1874)) были разработаны и внедрены ряд приемов по регулированию талых и ливневых вод на используемых в сельскохозяйственном обороте землях, а также меры борьбы с овражной эрозией.

Последующий этап изысканий по водной эрозии почвы связан во многом с научной деятельностью Василия Васильевича Докучаева. Вопросы эрозии почвы и методы борьбы с ней рассматривались им, начиная с первых работ, а в наиболее систематизированном и обобщенном виде дошли до нас в книге «Русский чернозем» (Докучаев, 1883) и позднее в известной книге «Наши степи прежде и теперь» (Докучаев, 1936).

Большой вклад в понимание процессов эрозии почвы временными водотоками внес Н.И Маккавеев (Маккавеев, 1955) и созданная им в 1969 г. научно-исследовательская лаборатории эрозии почв и русловых процессов. Работы Н.И. Маккавеева явились методологической основой созданного учения о едином эрозионно-аккумулятивном процессе, а также положили начало формированию новой научной школы.

Склоновые эрозионные процессы (почвенные и овражные) издавна изучаются во всем мире. Для оценки интенсивности эрозии изобретен большой набор разнообразных методов ее регистрации. Обзор этих методов приводится в многочисленных публикациях отечественных и зарубежных исследователей (Кузнецов и др., 1986; Голосов, 2006; Ермолаев, 2017, 1992; Ларионов, 1993; Olson и др., 1993). Несмотря на это, не решены задачи количественной оценки интенсивности эрозии в различных звеньях временной гидрографической сети,

имеющей большое морфологическое разнообразие эрозионных форм, генерируемых склоновым поверхностным стоком. Классические полевые методы, такие как метод шпилек, метод стоковых площадок, метод микропрофилирования и т.д. либо трудоемки, либо, как, например, метод математического моделирования или метод радионуклидов, дают лишь приблизительные результаты о темпах смыва со склонов (Соболев, Пономарева, 1945; Кузнецов и др., 1986; Голосов, 2006; Golosov et а1., 2018). Приходится констатировать, что ни один из существующих методов не дает исчерпывающей информации о темпах эрозии и ее пространственно-временной динамике в различных частях склона. В настоящее время появляется новое высокоточное инструментальное оборудование (беспилотные летательные аппараты, геодезическое оборудование), которое может быть применено для количественной оценки процессов склоновой эрозии. Соответственно, требуется оценка их возможностей и разработка соответствующих методик.

Внимание к методу лазерного сканирования объясняется рядом принципиальных преимуществ перед другими методами оценки эрозии. К ним можно отнести высокую скорость измерений без потерь точности; полную цифровую модель объекта; выполнение работ при любых условиях освещения; возможность съемки труднодоступных и сложных объектов; полную автоматизацию процесса измерений; измерение геометрических параметров по полученной цифровой 3D-модели; хранение 3D-информации об объекте в цифровом виде.

Обзор опубликованной литературы показывает, что работы с применением лазерных сканирующих систем для оценки интенсивности экзодинамических процессов появились в начале 2000-х гг. И в первую очередь эти системы были опробованы при оценке темпов оползневых процессов. Так, в 2008 г. группа испанских исследователей под руководством О. Монсеррата одна из первых провела наземное лазерное сканирование (НЛС) для замера деформации на оползневых склонах (Мошепа:, Сгшейо, 2008). Привязка сканов, полученных за разное время, осуществлялась с помощью метода наименьших квадратов,

адаптированного для уравнивания трехмерных поверхностей (Gruen, Akca, 2005). В 2005-2009 гг. итальянскими учеными при обработке результатов сканирования в кратере вулкана Везувий разновременные сканы уравнивались методом повторяющихся ближайших точек (Iterative Closest Point, ICP) (Pesci и др., 2011). Использование этих методов привязки позволило добиться сантиметровой точности уравнивания сканов, что является допустимой погрешностью для изучения оползневых процессов, ввиду больших объемов происходящих на склонах изменений. Но такая точность является недопустимой при регистрации экзогенных процессов, протекающих с малыми скоростями и создающих морфологические формы небольшой размерности, к которым относится деятельность микроручейковой и струйчатой эрозии.

Принципиально другая технология привязки результатов сканирований была предложена в 2014 г. группой польских исследователей. Для регистрации сканов была организована сеть грунтовых реперов, координаты которых были получены с помощью дифференциальной глобальной системы позиционирования (differential global positioning system, DGPS) (Kociuba и др., 2014). Точность привязки при этом, с учетом погрешности DGPS-приемника, составила 26 см. Этим же научным коллективом в 2015 г. лазерное сканирование для мониторинга овражных процессов проводилось в условной системе координат, что привело к увеличению точности привязки сканов на два порядка (Kociuba и др., 2015). Похожие работы были проведены в 2008-2010 гг. в Испании научной группой Хименез-Перальвареза (Palenzuela и др., 2016), а также швейцарскими учеными под руководством М. Франца в 2012 г. (Franz и др., 2016). Ключевой особенностью данных исследований стало то, что помимо фиксации координат реперов для регистрации сканов, они использовали алгоритм ICP для улучшения результатов. Комбинация технологий позволила добиться точности привязки в пределах 11 мм в плане и 17 мм по высоте. Во всех работах с использованием НЛС основное внимание справедливо уделено технологии съемки и оценке точности полученных результатов.

В настоящее время работы по лазерному сканированию экзогенных процессов активно ведутся в Западной Европе, Японии, Китае, Бразилии, США и ряде других стран. Результаты наблюдений за процессами экзодинамики этим методом представлены на многочисленных научных форумах: на Генеральной Ассамблее Европейского Союза наук о Земле (Вена) 2012-2017 гг. (секция "Landslide Hazards"); VIII Международной конференции по геоморфологии ("Geomorphology and Sustainability", Париж, 2013 г.), Международном симпозиуме по овражной эрозии в 2016 г. (США) и др. В подавляющем большинстве представленные доклады иллюстрируют применение НЛС для оценки экзогенных процессов, протекающих с высокими скоростями (от первых сантиметров и более) и имеющих хорошую обнаженность (оползни, плановые смещения русел горных рек, движение горных ледников, эоловая аккумуляция, оврагообразование и пр.).

При всем многообразии исследований в области мониторинга экзогенных процессов методом НЛС работ по сканированию эрозии в микроручейковом звене чрезвычайно мало, поскольку принципиально важной задачей при проведении такого рода работ является достижение субмиллиметровой точности привязки результатов повторных съемок (Гафуров, Усманов, 2016). Зарубежные ученые решают эту задачу только в лабораторных условиях (Bodoque и др., 2015; Eitel и др., 2011). Немецким ученым в 2004 г. при проведении НЛС удалось получить результаты недостижимого ранее миллиметрового уровня точности, а также создать трехмерные цифровые модели рельефа (ЦМР) сантиметрового разрешения (Schmid и др., 2004). Материалы, полученные с помощью НЛС, служат надежным источником данных о микрорельефе при расчете смыва по эрозионным моделям (например, модели SIBERIA (Hancock и др., 2008)). Использование марок геодезического класса позволяет организовать межсезонные и ежегодные наблюдения за одним участком также с миллиметровой точностью (Yermolaev и др., 2018; Antova, 2015).

Эффективность НЛС для оценки интенсивности процессов эрозии многократно подтверждалась в работах западных исследователей (Monserrat, Crosetto, 2008; Afana и др., 2010; Day и др., 2013; Eltner, Baumgart, 2015; Hawdon и

др., 2016; Longoni и др., 2016; Vaaja и др., 2011; Vinci и др., 2015; Qin и др.). Отмечается высокий уровень производительности (до миллиона точек в секунду) (Usmanov и др., 2015) и точности (Eitel и др., 2011; Eltner, Baumgart, 2015) сканеров. В то же время исследования по оценке эрозии в звене микроручейковых и струйчатых размывов методом НЛС либо не велись, либо находятся на стадии подбора экспериментальных участков для последующих наблюдений. Нет опубликованных данных по замеру эрозии за периоды талого стока НЛС. Соответственно, нет и сколь-нибудь обобщающих данных по эрозии и аккумуляции смытого почвенного материала на пахотных склонах, измеренных с помощью НЛС.

Первые работы с привлечением беспилотных летательных аппаратов для мониторинга экзогенных процессов начались относительно недавно. В 2008 году ученые из США совместно с китайскими коллегами использовали неприспособленный для такого рода работ и весьма бюджетный вариант удаленно пилотируемого аппарата, оснащенного двумя камерами на 8 и 10 мегапикселей для изучения струйчатой эрозии на Китайском Лессовом Плато (Frankenberger и др., 2008). Кроме того, ими же были проведены работы по сравнению ЦМР, полученных с помощью лидарной съемки и фотограмметрии. Авторы отмечают перспективность технологии фотограмметрии, однако, приходят к выводу, что на тот момент ЦМР, полученные с помощью бюджетных воздушных съемок недостаточно точны для изучения промоиной сети, в отличии от ЦМР, полученных с помощью наземных лазерных систем, которые лучше воссоздают поверхность, в частности, промоинную сеть. К схожим выводам приходят исследователи из Германии, использовавшие в 2009 году БПЛА для изучения оползневых процессов во французских Альпах (Walter и др., 2009). Дальнейшее развитие технологий, таких как робототехника, фотограмметрия (Руководство пользователя Agisoft PhotoScan - Professional Edition, версия 1.4, 2018) и, в частности, Structure-from-Motion (SfM) и компьютерного зрения (OpenCV library), а также ГНСС, дало толчок целой серии работ с использованием БПЛА для исследования в области

динамической геоморфологии (d'Oleire-Oltmanns и др., 2011, 2012; Fritz и др., 2013; Vasuki и др., 2014).

Особое внимание заслуживают методические и технические работы, в которых БПЛА сравнивается с другими, уже зарекомендовавшими себя методами. Так, например, при сравнении моделей, полученных с помощью наземного лазерного сканирования (НЛС) и беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) с результатами тахеометрии, при низкой травянистой растительности БПЛА дает модель даже точнее, чем при НЛС (Gruszczynski и др., 2017). Среднеквадратическая ошибка для результатов с БПЛА на низкой растительности составила 5 см, на высокой растительности - 7 см, а на низкой растительности для НЛС - 9,6 см. При этом, как справедливо отмечают авторы, точность модели на заросших травянистой растительностью территориях напрямую зависит используемого алгоритма фильтрации. При прямом сравнении моделей НЛС и БПЛА погрешности варьируются в пределах ±5 мм (Eltner и др., 2013). При этом, привязка осуществлялась методом ICP (Глава 2.1). Аналогичные исследования были проведены итальянскими исследователями, которые для регистрации моделей относительно друг друга использовали точки на местности, координаты которых были получены с помощью ГНСС (Mancini и др., 2013). Оцениваемая ими погрешность модели относительно контрольных точек составила 5 см, что объясняется точностью съемки самого ГНСС-приемника. При сравнении точности моделей, полученных с помощью НЛС и фотограмметрии на эталонном стенде погрешность определения объемов последней составила менее 2% (Zhang и др., 2016). Для работ на эрозионных стендах в полевых условиях, выполненных в 2016 году американскими исследователями, средняя погрешность составила 0,03 мм при стандартном отклонении 5 мм (Nouwakpo и др., 2016). Аналогичных погрешностей в том же году добились британские исследователи (Wilkinson и др., 2016). Таким образом, последние исследования позволяют сделать вывод, что при соблюдении методики, использование БПЛА позволяет проводить съемку и создавать ЦМР с аналогичной НЛС точностью на любых территориях, начиная от микрорельефа

сельскохозяйственных угодий, заканчивая гляциальными формами рельефа (Richter и др., 2016; Müller и др., 2017; Lucieer и др., 2014; Cawood и др., 2017).

Как указано выше, предыдущие исследования показали точность ЦМР на основе БПЛА и, по сути, алгоритма Structure-from-Motion (SfM) (Schonberger, Frahm, 2016). Тем не менее, важно отметить общие факторы, наличие которых обеспечивает достижение высокой точности моделирования. Так, одним из факторов является использование наземных контрольных точек (Benassi и др., 2017; Gindraux и др., 2017; James, Robson, 2014; Uysal и др., 2015; Udin, Ahmad, 2014). Как отмечалось в работе Тернера и др. (Turner и др., 2012), использование наземных контрольных точек привело к 6-10-ти кратному увеличению точности модели относительно работ, в которых наземные контрольные точки не использовались. Вторым фактором, который отмечается исследователями, является использование высокоточного ГНСС-приемника, а именно приемника, позволяющего принимать сетевые поправки в режиме кинематики реального времени (RTK-real time kinematic) и сигналы L1 и L2 частот для получения координат точек наземного обоснования. Новейшие ГНСС-приемники крупнейших производителей геодезической техники позволяют достигать погрешности привязки, не превышающей 3-5 мм по высоте (Trimble R8, Trimble R10, LEICA GS18T, Javad Triumph-1, Sokkia GRX2), чего достаточно для задач реконструкции микрорельефа используемых в сельском хозяйстве земель (Agüera-Vega и др., 2018).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Гафуров Артур Маратович, 2019 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Афонин A.M. Слово о пользе, знании, собирании и расположении черноземов, особенно в хлебопашестве. М:, 1771. 22 с.

2. Болысов С.И., Тарзаева Н.В. Метеорологический фактор в развитии регрессивной эрозии на юго-западе Подмосковья // Геоморфология. 1996. № 4. С. 97-103.

3. Бутаков Г.П. и др. Тенденции развития овражной эрозии в Европейской России // Эрозионные и русловые процессы. 2000. № 3. С. 52-62.

4. Варфоломеев А.Ф., Чудайкина О.Ю. Использование RTK-режима систем глобального позиционирования GPS и ГЛОНАСС при проведении топографических работ [Электронный ресурс]. URL: http://journal.mrsu.ru/arts/ispolzovanie-rtk-rezhima-sistem-globalnogo-pozicionirovaniya-gps-i-glonass-pri-provedenii-topograficheskikh-rabot.

5. Виноградов А.В., Войтенко А.В., Жигулин А.Ю. Оценка точности метода Precise Point Positioning и возможности его применения при кадастровых работах // Геопрофи. 2010. Т. 2. С. 27-30.

6. Гафуров А.М., Усманов Б.М. Оценка интенсивности и динамики почвенной эрозии методом наземного лазерного сканирования // Эрозионные, русловые и устьевые процессы (исследования молодых ученых университетов). 2016. С. 81-90.

7. Голосов В.Н. Эрозионно-аккумулятивные процессы в речных бассейнах освоенных равнин. М: ГЕОС, 2006. 296 с.

8. Гроссул-Толстой А.Я. Обозрение рек, почв и местоположений Новороссийского края и Бессарабии в сельскохозяйственном отношении. Одесса: , 1859.

9. Губанов И.А. и др. Иллюстрированный определитель растений Средней России. М: Т-во научных изданий КМК, Ин-т технологических исследований, 2003. 526 с.

10. Дедков А.П. Овражная эрозия востока Русской равнины / под ред. А.П. Дедков. Казань: Изд-во Казан. ун-та, 1990. 143 с.

11. Докучаев В.В. Наши степи прежде и теперь / под ред. В.Р. Вильямс, З.С. Филиппович. Москва - Ленинград: СЕЛЬХОЗГИЗ, 1936. 117 с.

12. Докучаев В.В. Русский чернозём: [Отчет Вольному экономическому обществу].

Спб: тип. Деклерона и Евдокимова, 1883. 376 с.

13. Ермолаев О.П. Пояса эрозии в природно-антропогенных ландшафтах речных бассейнов. Казань: Изд-во Казан. ун-та, 1992. 148 с.

14. Ермолаев О.П. Геоинформационное картографирование эрозии почв в регионе Среднего Поволжья // Почвоведение. 2017. № 1. С. 130-144.

15. Ермолаев О.П., Гафуров А.М., Усманов Б.М. Оценка интенсивности и динамики эрозии методом наземного лазерного сканирования // Почвоведение. 2018. № 7. С. 893-906.

16. Ермолаев О.П., Медведева Р.А., Платончева Е.В. Методические подходы к мониторингу процессов эрозии на сельскохозяйственных землях Европейской части России с помощью материалов космических съемок // Учен. зап. Казан. унта. Сер. Естеств. науки. 2017. Т. 159, кн.4. С. 668-680.

17. Зорина Е.Ф. Овражная эрозия: закономерности и потенциал развития. М: ГЕОС, 2003. 170 с.

18. Иванов М.А. Методические аспекты картографирования типов землепользования по данным космической съемки // География и регион. Материалы междунар. науч. конф. (23-25 сентября 2015 г.) в 6 т. 2015. № 4. С. 251.

19. Керн Э.Э. Овраги, их закрепление, облесение и запруживание. Санкт-Петербург: , 1894. 124 с.

20. Киприянов В.А. Заметки о распространении оврагов в южной России // Журнал Главного Управления путей сообщения. 1857. Т. 26. С. 139-150.

21. Коронкевич Н.И. Водный баланс Русской равнины и его антропогенные изменения. Москва: Наука, 1990. 203 с.

22. Кузнецов М.С., Глазунов Г.П., Григорьев В.Я. Методы изучения эрозионных процессов. М: Изд-во Моск. ун-та, 1986. 104 с.

23. Кузнецова И.В., Азовцева Н.А., Бондарев А.Г. Нормативы изменения физических свойств почв степной, сухостепной, полупустынной зон европейской территории России // Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева. 2011. № 67. С. 3-19.

24. Ларионов Г.А. Эрозия и дефляция почв: основные закономерности и

количественные оценки. Москва: Изд -во Моск. ун-та, 1993. 200 с.

25. Липатников Л.А. О методике точного дифференциального позиционирования (Precise Point Positioning) и перспективах её совершенствования // Интерэкспо ГеоСибирь. 2012. Т. 7. С. 48-53.

26. Литвин Л.Ф. География эрозии почв сельскохозяйственных земель России. М: ИКЦ «Академкнига», 2002. 255 с.

27. Литвин Л.Ф. и др. География динамики земледельческой эрозии почв на европейской территории России // Почвоведение. 2017. № 11. С. 1390-1400.

28. Ломиковский В.Я. Разведение леса в сельце Трудолюбе // Лесной журнал. 1837. Т. 4. С. 1-17.

29. Любимов Б.П., Никольская И.И., Прохорова С.Д. Интенсивность современной овражной эрозии на Европейской территории России // Эрозия почв и русловые процессы. 2000. № 12. С. 96-100.

30. Маккавеев Н.И. Русло реки и эрозия в ее бассейне. М: Изд-во Академии наук СССР, 1955. 345 с.

31. Масальский В.И. Овраги черноземной полосы России, их распространение, развитие и деятельность. Санкт-Петербург: тип. В. Киршбаума, 1897. 252 с.

32. Назаров Н.Н., Лосев А.С. О соотношении среднемноголетних и среднегодовых скоростей роста оврагов // Закономерности проявления эрозионных и русловых процессов в различных природных условиях. 1987. С. 170-171.

33. Оньков И.В. Оценка точности высот SRTM для целей ортотрансформирования космических снимков высокого разрешения // Геоматика. 2011. № 3. С. 40-46.

34. Петина В.И., Гайворонская Н.И., Белоусова Л.И. Эрозионные процессы на территории Белгородской области // Научные ведомости БелГУ. Серия: Естественные науки. 2009. Т. 66. № 11. С. 109-117.

35. Рожков В.А. Оценка эрозионной опасности почв // Бюл. Почв. ин-та. 2007. № 59. С. 77-91.

36. Рыжов Ю.В. Эрозионно-аккумулятивные процессы в бассейнах малых рек юга Восточной Сибири // География и природные ресурсы. 2009. № 3. С. 94-101.

37. Рысин И.И. и др). Линейный прирост оврагов Вятско-Камского междуречья на

рубеже столетий // Вестник МГУ, сер.5, География. № 1. С. 63-72.

38. Рысин И.И. Овражная эрозия в Удмуртии. Ижевск: Изд-во Удмурт. ун-та, 1998. 274 с.

39. Рысин И.И. и др. Линейный прирост оврагов Вятско-Камского междуречья на рубеже ХХ и XXI столетий // Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2017. Т. 1. № 1. С. 63-72.

40. Рысин И.И. и др. Об основных результатах 39-летних наблюдений за развитием оврагов в Удмуртии // Проблемы региональной экологии и географии. Материалы II-й Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, посвященной Году экологии и 55-летию высшего географического образования в Удмуртской Республике (09-13 октября 2017 г.) 2017. С. 39-40.

41. Рычагов Г.И. Общая геоморфология. Москва: Изд-во МГУ, 2006. 416 с.

42. Сафина Г.Р., Голосов В.Н. Влияние изменений климата на внутригодовое распределение стока малых рек южной половины Европейской территории России // Ученые записки Казанского университета. Серия Естественные науки. 2018. Т. 160. Вып. 1. С. 111-125.

43. Соболев С.С. Защита почв от эрозии и повышение их плодородия. М: Сельхозиздат, 1961. 231 с.

44. Соболев С.С., Пономарева С.П. К изучению противоэрозионной устойчивости почв // Почвоведение. 1945. Т. 9-10.

45. Хрисанов В.А., Бахаева Е.А. Современные геоморфологические процессы на территории Белгородской области и их антропогенная активизация // Научные ведомости БелГУ. Серия: Естественные науки. 2011. Т. 110. № 15. С. 209-216.

46. Шарифуллин А.Г., Гусаров А.В., Голосов В.Н. Современный тренд эрозионно -аккумулятивных процессов в малом распаханном водосборе, Республика Татарстан // Геоморфология. 2018. № 3. С. 93-108.

47. Шишкин А.Н. Несколько слов об устранении засух // Сельское хозяйство и лесоводство. Спб: , 1874. С. 117.

48. Afana A., Solé-benet A., Pérez J.L. Determination of Soil Erosion Using Laser Scanners // 19th World Congr. Soil Sci. Soil Solut. a Chang. World. 2010. С. 39-42.

49. Agüera-Vega F. h gp. Reconstruction of extreme topography from UAV structure from motion photogrammetry // Measurement. 2018.

50. Anderson-Tarver C., Leyk S., Buttenfield B.P. Fuzzy Modeling of Geometric Textures for Identifying Archipelagos in Area-Patch Generalization // Cartogr. Geogr. Inf. Sci. 2011. T. 38. № 2. C. 137-145.

51. Antova G. Registration Process of Laser Scan Data in the Field of Deformation Monitoring // Procedía Earth Planet. Sci. 2015. T. 15. C. 549-552.

52. Baumker M., Fitzen H.P. Permanente Uberwachungsmessungen mit GPS // Brand. ua Ingenieurvermessung. 1996. T. 96.

53. Bechet J. h gp. Technical Note: Erosion processes in black-marls at the millimetre scale, the input of an analogical model // Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss. 2014. T. 11. № 2. C. 2263-2275.

54. Benassi F. h gp. Testing Accuracy and Repeatability of UAV Blocks Oriented with GNSS-Supported Aerial Triangulation // Remote Sens. 2017. T. 9. № 2. C. 172.

55. Bodoque J.M. h gp. Source of error and uncertainty in sheet erosion rates estimated from dendrogeomorphology // Earth Surf. Process. Landforms. 2015. T. 40. № 9. C. 1146-1157.

56. Boon M.A., Greenfield R., Tesfamichael S. Unmanned Aerial Vehicle ( UAV ) Photogrammetry Produces Accurate High-resolution Orthophotos , Point Clouds and Surface Models for Mapping Wetlands // South African J. Geomatics. 2016. T. 5. № 2. C. 186-200.

57. Burkard M.B., Kostaschuk R.A. Patterns and controls of gully growth along the shoreline of Lake Huron // Earth Surf. Process. Landforms. 1997. T. 22. № 10. C. 901911.

58. Cawood A.J. h gp. LiDAR, UAV or compass-clinometer? Accuracy, coverage and the effects on structural models // J. Struct. Geol. 2017. T. 98. C. 67-82.

59. Chizhikova N. Dynamics of intense rainfalls in the southern half of European Russia for the period 1960-2015 // IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. 2018. T. 107. № 1. C. 012098.

60. Conoscenti C.V. h gp. Assessment of Gully Erosion Susceptibility Using Multivariate Adaptive Regression Splines and Accounting for Terrain Connectivity // Land Degradation & Development. 2018. T. 29. № 3. C. 724-736.

61. Conrad O. h gp. System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 2.1.4 // Geosci. Model Dev. 2015. T. 8. № 7. C. 1991-2007.

62. d'Oleire-Oltmanns S. h gp. Monitoring soil erosion in the Souss basin, Morocco, with a multiscale object-based remote sensing approach using UAV and satellite data // Proc. 1st World Sustain. Forum. 2011. C. 1-13.

63. d'Oleire-Oltmanns S. h gp. Unmanned Aerial Vehicle (UAV) for Monitoring Soil Erosion in Morocco // Remote Sens. 2012. T. 4. № 12. C. 3390-3416.

64. Dawidowicz K., Krzan G. Accuracy of single receiver static GNSS measurements under conditions of limited satellite availability // Surv. Rev. 2014. T. 46. № 337. C. 278287.

65. Day S.S. h gp. Measuring bluff erosion part 2: pairing aerial photographs and terrestrial laser scanning to create a watershed scale sediment budget // Earth Surf. Process. Landforms. 2013. T. 38. № 10. C. 1068-1082.

66. Eitel J.U.H. h gp. Suitability of terrestrial laser scanning for studying surface roughness effects on concentrated flow erosion processes in rangelands // CATENA. 2011. T. 87. № 3. C. 398-407.

67. Eltner A., Baumgart P. Accuracy constraints of terrestrial Lidar data for soil erosion measurement: Application to a Mediterranean field plot // Geomorphology. 2015. T. 245. C. 243-254.

68. Eltner A., Mulsow C., Maas H.-G. Quantitative measurement of soil erosion from TLS and UAV data // ISPRS - Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2013. T. XL-1/W2. C. 119-124.

69. Feng Y. GNSS three carrier ambiguity resolution using ionosphere-reduced virtual signals // J. Geod. 2008. T. 82. № 12.

70. Frankenberger J.R., Huang C., Nouwakpo K. Low-Altitude Digital Photogrammetry Technique to Assess Ephemeral Gully Erosion // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. : IEEE, 2008. C. 117-120.

71. Franz M. h gp. Use of targets to track 3D displacements in highly vegetated areas affected by landslides // Landslides. 2016. T. 13. № 4. C. 821-831.

72. Fritz A., Kattenborn T., Koch B. UAV-based photogrammetric point clouds - tree stem mapping in open stands in comparison to terrestrial laser scanner point clouds // ISPRS - Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2013. T. XL-1/W2. C. 141146.

73. Gafurov A.M. Small catchments DEM creation using Unmanned Aerial Vehicles // IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. 2018. T. 107. № 1. C. 012005.

74. Gafurov A.M., Yermolaev O.P., Usmanov B.M. Assessment of the intensity of slope erosion using terrestrial laser scanning // Int. J. Pharm. Technol. 2016. T. 8. № 3.

75. Garbrecht J., Martz L.W. The assignment of drainage direction over flat surfaces in raster digital elevation models // J. Hydrol. 1997. T. 193. № 1-4. C. 204-213.

76. Gindraux S., Boesch R., Farinotti D. Accuracy assessment of digital surface models from Unmanned Aerial Vehicles' imagery on glaciers // Remote Sens. 2017. T. 9. № 2.

77. Golosov V. h gp. Evaluation of soil erosion rates in the southern half of the Russian Plain: methodology and initial results // Proc. Int. Assoc. Hydrol. Sci. 2017. T. 375. № 10. C. 23-27.

78. Golosov V. h gp. Assessment of soil erosion rate trends in two agricultural regions of European Russia for the last 60 years // J. Soils Sediments. 2018.

79. Golovinskiy A., Kim V.G., Funkhouser T. Shape-based recognition of 3D point clouds in urban environments // 2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision. : IEEE, 2009. C. 2154-2161.

80. Graf W.L. The rate law in fluvial geomorphology // Am. J. Sci. 1977. T. 277. № 2. C. 178-191.

81. Groves P.D. Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems. Boston/London: Artech house, 2013. 776 c.

82. Gruen A., Akca D. Least squares 3D surface and curve matching // ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2005. T. 59. № 3. C. 151-174.

83. Gruszczynski W., Matwij W., Cwi^kala P. Comparison of low-altitude UAV photogrammetry with terrestrial laser scanning as data-source methods for terrain covered

in low vegetation // ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2017. T. 126. C. 168-179.

84. Hancock G.R. h gp. The measurement and modelling of rill erosion at angle of repose slopes in mine spoil // Earth Surf. Process. Landforms. 2008. T. 33. № 7. C. 1006-1020.

85. Hawdon A.A. h gp. Rapid acquisition of gully topography using a mobile, handheld laser scanner // Proc. 7th Int. Symp. Gully Erosion, West Lafayette, Indiana, USA. 2016. C. 23-27.

86. Helm A. h gp. Status of GNSS reflectometry related receiver developments and feasibility studies within the German Indonesian Tsunami Early Warning System // 2007 IEEE Int. Geosci. Remote Sens. Symp. 2007. C. 5084-5087.

87. Horn B.K.P. Extended Gaussian images // Proc. IEEE. 1984. T. 72. № 12. C. 16711686.

88. Humphreys T.E. h gp. GNSS Receiver Implementation on a DSP: Status, Challenges, and Prospects // Proc. 19th Int. Tech. Meet. Satell. Div. Inst. Navig. (ION GNSS 2006). 2006. C. 2370-2382.

89. Ionita I. Gully development in the Moldavian Plateau of Romania // CATENA. 2006. T. 68. № 2-3. C. 133-140.

90. James M.R. h gp. Optimising UAV topographic surveys processed with structure-from-motion: Ground control quality, quantity and bundle adjustment // Geomorphology. 2017. T. 280. C. 51-66.

91. James M.R., Robson S. Mitigating systematic error in topographic models derived from UAV and ground-based image networks // Earth Surf. Process. Landforms. 2014. T. 39. № 10. C. 1413-1420.

92. Kaplan E., Hegarty C. Understanding GPS: principles and applications. Second edition. : Artech house, 2006. 703 c.

93. Kociuba W. h gp. Comparison of volumetric and remote sensing methods (TLS) for assessing the development of a permanent forested loess gully // Nat. Hazards. 2015. T. 79. № S1. C. 139-158.

94. Kociuba W., Kubisz W., Zagorski P. Use of terrestrial laser scanning (TLS) for monitoring and modelling of geomorphic processes and phenomena at a small and medium spatial scale in Polar environment (Scott River — Spitsbergen) //

Geomorphology. 2014. Т. 212. С. 84-96.

95. Kouba J. A Guide to Using International GNSS Service Products [Электронный ресурс]. URL: http://acc.igs.org/UsingIGSProductsVer21.pdf.

96. Kouba J., Heroux P. Precise Point Positioning Using IGS Orbit and Clock Products // GPS Solut. 2001. Т. 5. № 2. С. 12-28.

97. Li W. и др. Stacked Autoencoder-based deep learning for remote-sensing image classification: a case study of African land-cover mapping // Int. J. Remote Sens. 2016. Т. 37. № 23. С. 5632-5646.

98. Li Z. и др. A Three-Step Approach for TLS Point Cloud Classification // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2016. Т. 54. № 9. С. 5412-5424.

99. Lindsay J.B. Whitebox GAT: A case study in geomorphometric analysis // Comput. Geosci. 2016. Т. 95. С. 75-84.

100. Longoni L. и др. Monitoring Riverbank Erosion in Mountain Catchments Using Terrestrial Laser Scanning // Remote Sens. 2016. Т. 8. № 3. С. 241.

101. Lu X. и др. The effect of grid size on the quantification of erosion, deposition, and rill network // Int. Soil Water Conserv. Res. 2017. Т. 5. № 3. С. 241-251.

102. Lucieer A. и др. Using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to capture micro-topography of Antarctic moss beds // Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 2014. Т. 27. С. 5362.

103. Lucieer A., Jong S.M. de, Turner D. Mapping landslide displacements using Structure from Motion (SfM) and image correlation of multi-temporal UAV photography // Prog. Phys. Geogr. 2014. Т. 38. № 1.

104. Mallet C. и др. Relevance assessment of full-waveform lidar data for urban area classification // ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2011. Т. 66. № 6. С. S71-S84.

105. Mancini F. и др. Using Unmanned Aerial Vehicles (UAV) for High-Resolution Reconstruction of Topography: The Structure from Motion Approach on Coastal Environments // Remote Sens. 2013. Т. 5. № 12. С. 6880-6898.

106. Martinez F.G., Waller P. GNSS clock prediction and integrity // 2009 IEEE Int. Freq. Control Symp. Jt. with 22nd Eur. Freq. Time forum. 2009. С. 1137-1142.

107. Monserrat O., Crosetto M. Deformation measurement using terrestrial laser scanning

data and least squares 3D surface matching // ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2008. T. 63. № 1. C. 142-154.

108. Müller D. h gp. High-Resolution Digital Elevation Modeling from TLS and UAV Campaign Reveals Structural Complexity at the 2014/2015 Holuhraun Eruption Site, Iceland // Front. Earth Sci. 2017. T. 5. C. 59.

109. Neugirg F. h gp. Erosion processes in calanchi in the Upper Orcia Valley, Southern Tuscany, Italy based on multitemporal high-resolution terrestrial LiDAR and UAV surveys // Geomorphology. 2016. T. 269. C. 8-22.

110. Nouwakpo S.K., Weltz M.A., McGwire K. Assessing the performance of structure-from-motion photogrammetry and terrestrial LiDAR for reconstructing soil surface microtopography of naturally vegetated plots // Earth Surf. Process. Landforms. 2016. T. 41. № 3. C. 308-322.

111. Olson K.R., Larionov G.A., Nearing M.A. Evaluation of methods to quantify soil loss from erosion // Proc. an Int. Work. Soil Eros. 1993. C. 260-277.

112. Oostwoud Wijdenes D.J. h gp. Spatial distribution of gully head activity and sediment supply along an ephemeral channel in a Mediterranean environment // CATENA. 2000. T. 39. № 3. C. 147-167.

113. Palenzuela J.A. h gp. Integration of LiDAR data for the assessment of activity in diachronic landslides: a case study in the Betic Cordillera (Spain) // Landslides. 2016. T. 13. № 4. C. 629-642.

114. Paltan H., Dash J., Edwards M. A refined mapping of Arctic lakes using Landsat imagery // Int. J. Remote Sens. 2015. T. 36. № 23. C. 5970-5982.

115. Patterson A., Mordohai P., Daniilidis K. Object Detection from Large-Scale 3D Datasets Using Bottom-Up and Top-Down Descriptors // Computer Vision - ECCV 2008. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. C. 553-566.

116. Perroy R.L. h gp. Comparison of gully erosion estimates using airborne and ground-based LiDAR on Santa Cruz Island, California // Geomorphology. 2010. T. 118. № 3-4. C. 288-300.

117. Pesci A. h gp. Multitemporal laser scanner-based observation of the Mt. Vesuvius crater: Characterization of overall geometry and recognition of landslide events // ISPRS

J. Photogramm. Remote Sens. 2011. T. 66. № 3. C. 327-336.

118. Qin C. h gp. Active Stage Gully Morphological Characteristics in the Loess Hilly-Gully Region Based on 3D Laser Scanning Technique.

119. Richter N. h gp. Lava flow hazard at Fogo Volcano, Cabo Verde, before and after the 2014-2015 eruption // Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2016. T. 16. № 8. C. 1925-1951.

120. Rustomji P., Pietsch T. Alluvial sedimentation rates from southeastern Australia indicate post-European settlement landscape recovery // Geomorphology. 2007. T. 90. № 1-2. C. 73-90.

121. S Kossi Nouwakpo, Chi-hua Huang. Tools for Ephemeral Gully Erosion Research // Int. Symp. Eros. Landsc. Evol. (ISELE), 18-21 Sept. 2011, Anchorage, Alaska. 2011. C. 195-203.

122. Schmid T., Schack-Kirchner H., Hildebrand E. A case study of terrestrial laser scanning in erosion research: calculation of roughness and volume balance at a logged forest site // Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2004. T. XXXVI-8. № W2. C. 114-118.

123. Schonberger J.L., Frahm J.-M. Structure-from-Motion Revisited // 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). : IEEE, 2016. C. 4104-4113.

124. Sidorchuk A. Dynamic and static models of gully erosion // CATENA. 1999. T. 37. № 3-4. C. 401-414.

125. Simkova K., Talhofer V. The creation of cartography model TM100 from DMU25 data // 2017 International Conference on Military Technologies (ICMT). : IEEE, 2017. C. 257-261.

126. Sona G. h gp. Experimental analysis of different software packages for orientation and digital surface modelling from UAV images // Earth Sci. Informatics. 2014. T. 7. № 2. C. 97-107.

127. Staley D.M., Wasklewicz T.A., Kean J.W. Characterizing the primary material sources and dominant erosional processes for post-fire debris-flow initiation in a headwater basin using multi-temporal terrestrial laser scanning data // Geomorphology. 2014. T. 214. C. 324-338.

128. Sun S., Salvaggio C. Aerial 3D Building Detection and Modeling From Airborne LiDAR Point Clouds // IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2013. T. 6. №

3. C. 1440-1449.

129. Tamminga A. h gp. Hyperspatial Remote Sensing of Channel Reach Morphology and Hydraulic Fish Habitat Using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV): A First Assessment in the Context of River Research and Management // River Res. Appl. 2015. T. 31. № 3. C. 379-391.

130. Torri D., Poesen J. A review of topographic threshold conditions for gully head development in different environments // Earth-Science Rev. 2014. T. 130. C. 73-85.

131. Turner D., Lucieer A., Watson C. An Automated Technique for Generating Georectified Mosaics from Ultra-High Resolution Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Imagery, Based on Structure from Motion (SfM) Point Clouds // Remote Sens. 2012. T.

4. № 12. C. 1392-1410.

132. Udin W.S., Ahmad A. Assessment of Photogrammetric Mapping Accuracy Based on Variation Flying Altitude Using Unmanned Aerial Vehicle // IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. 2014. T. 18. C. 1-7.

133. Usmanov B., Yermolaev O., Gafurov A. Estimates of slope erosion intensity utilizing terrestrial laser scanning // Proc. Int. Assoc. Hydrol. Sci. 2015. T. 367. C. 5965.

134. Uysal M., Toprak A.S., Polat N. DEM generation with UAV Photogrammetry and accuracy analysis in Sahitler hill // Measurement. 2015. T. 73. C. 539-543.

135. Vaaja M. h gp. Mapping topography changes and elevation accuracies using a mobile laser scanner // Remote Sens. 2011. T. 3. № 3. C. 587-600.

136. Vanmaercke M. h gp. How fast do gully headcuts retreat? // Earth-Science Rev. 2016. T. 154. C. 336-355.

137. Vasuki Y. h gp. Semi-automatic mapping of geological Structures using UAV-based photogrammetric data: An image analysis approach // Comput. Geosci. 2014. T. 69. 133. Vinci A. h gp. Measuring rill erosion by laser scanning // CATENA. 2015. T. 124. C. 97-108.

138. Walter M. h gp. Joint analysis of the Super-Sauze (French Alps) mudslide by

nanoseismic monitoring and UAV-based remote sensing // Near Surf. Geosci. 2009. Т. 27. № August. С. 53-60.

139. Whitford J.A. и др. Rapid assessment of gully sidewall erosion rates in data-poor catchments: A case study in Australia // Geomorphology. 2010. Т. 118. № 3-4. С. 330338.

140. Wilkinson M.W. и др. A comparison of terrestrial laser scanning and structure-from-motion photogrammetry as methods for digital outcrop acquisition // Geosphere. 2016. Т. 12. № 6. С. 1865-1880.

141. Yermolaev O.P., Gafurov A.M., Usmanov B.M. Evaluation of Erosion Intensity and Dynamics Using Terrestrial Laser Scanning // Eurasian Soil Sci. 2018. Т. 51. № 7. С. 814-826.

142. Yunfei B. и др. Classification of LIDAR point cloud and generation of DTM from LIDAR height and intensity data in forested area // Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2008. Т. 37. № 7. С. 313-318.

143. Zhang R., Schneider D., Strauß B. Generation and comparison of TLs and SFM based 3D models of solid shapes in hydromechanic research // Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. - ISPRS Arch. 2016. Т. 41. № July. С. 925-929.

144. OpenCV library [Электронный ресурс]. URL: https://opencv.org/ (дата обращения: 07.02.2018).

145. HIVE 3 [Электронный ресурс]. URL: https://hive.geosystems.aero/ (дата обращения: 09.09.2018).

146. Руководство пользователя Agisoft PhotoScan - Professional Edition, версия 1.4. 2018.