ԲԱԶՄԱՇԵՐՏ ՏՎՅԱԼՆԵՐԻ ՀԱՎԱՔԱԳՐՄԱՆ ՀԱՄԱԿԱՐԳ՝ ՊԱՇՏՊԱՆՎԱԾ ԼԵՌՆԱՅԻՆ ՏԱՐԱԾՔՆԵՐՈՒՄ ԻՆՎԱԶԻՎ ՏԵՍԱԿՆԵՐԻ ՄՈՆԻԹՈՐԻՆԳԻ ՀԱՄԱՐ
DOI:
https://doi.org/10.46991/PYSUC.2026.SI1.061Բանալի բառեր:
biodiversity monitoring, UAV data, multi-level data framework, spatial databasesԱմփոփում
Այս ուսումնասիրության մեջ մշակված բուսականության մանրամասն տվյալների հավաքագրման մոտեցումը փորձարկվել է երկու վայրերում՝ Ավրորինսկի բևեռալպյան բուսաբանական այգի-ինստիտուտում (Խիբինի) և Սոչուտսկիի դենդրոլոգիական պարկում (Ստեփանավան, Հարավային Կովկաս): Բուսաբանական այգու ներսում տվյալները հավաքագրվել են խոտաբույսերի ինտրոդուկցիաների տնկարանում, ալպյան ժայռային այգում, անտառային հողամասում և մի քանի բարձրության գոտիներում տարածված մշտական մոնիտորինգի հրապարակներում՝ օգտագործելով DJI Air և DJI Neo անօդաչու թռչող սարքեր, ինչպես նաև սմարթֆոնների տեսախցիկներ (iPhone 14, Samsung S23, Vivo V29e և Xiaomi Redmi 12): Սոչուտի դենդրոլոգիական պարկում տվյալները հավաքագրվել են ինչպես ամբողջ տարածքի, այնպես էլ ընտրված փորձարկման հրապարակների համար՝ օգտագործելով միկրո-անօդաչու թռչող սարք DJI Neo, մինի-անօդաչու թռչող սարքեր DJI Mavic 2 Air և DJI Mavic 4 Pro, Samsung S25 սմարթֆոն և Leica TS15 G R1000 ընդհանուր կայան: Առաջարկվում է երկմակարդակ տվյալների բազայի կառուցվածք՝ բուսական ծածկույթի համապարփակ մոնիթորինգի համար՝ երկարաժամկետ և սեզոնային ժամանակահատվածներում: Այս բազմամակարդակ կառուցվածքը հնարավորություն է տալիս գրանցել պարամետրերի լայն շրջանակ և թույլ է տալիս ուսումնասիրել բուսականությունը ոչ միայն վերևից, այլև ուղղահայաց պրոֆիլով, այդպիսով աջակցելով տարածքի բազմահարթ տարածական վերլուծությանը: Տվյալների ձեռքբերման մեթոդաբանությունը ինտեգրում է արբանյակային, անօդաչու թռչող սարքերից և գետնի վրա հիմնված հարթակներից ստացված բուսական ծածկույթի վերաբերյալ տեղեկատվության բազմաթիվ աղբյուրներ, ներառյալ շատ բարձր թույլտվությամբ արբանյակային պատկերներ, մինի- և միկրո-անօդաչու թռչող սարքերի միջոցով ստացված տվյալներ, բջջային սարքերով ստացված լուսանկարներ, ընդհանուր կայանի չափումներ և կլիմայական սենսորների տվյալներ: Շատ բարձր թույլտվությամբ արբանյակային պատկերները հնարավորություն են տալիս բացահայտել բուսականության բաշխման տարածաժամանակային օրինաչափությունները և սեզոնային դինամիկան ամբողջ պահպանվող տարածքում: Մինի-անօդաչու թռչող սարքերի տվյալները ապահովում են ավելի նուրբ մակարդակի մանրամասներ, թույլ տալով ստանալ բուսականության մորֆոմետրիկ և անտառային գույքագրման հատկանիշներ, ներառյալ ծառուտների պարամետրերը և բուսական համայնքների տարածական կառուցվածքը: Միկրո-անօդաչու թռչող սարքերի և գետնի վրա հիմնված պատկերման օգտագործումը բջջային սարքերի տեսախցիկներով թույլ է տալիս ուսումնասիրել բուսականության ստորին շերտերը և առանձին բույսերը մշտական մոնիտորինգի հրապարակներում, տալով պատկերացում տեսակների կազմի, վիճակի և տեղական բուսականության դինամիկայի մասին: Ընդհանուր կայանի չափումները տրամադրում են տվյալներ միկրո- և նանո-ռելիեֆի վերաբերյալ՝ բուսականության հետագա տարբերակման և բաշխման օրինաչափությունների բացահայտման համար: Կլիմայական սենսորների տվյալները լրացնում են տվյալների բազան և աջակցում տարածաժամանակային օրինաչափությունների վերլուծությանը՝ կապված աբիոտիկ պայմանների հետ: Այս մոտեցումը հնարավորություն է տալիս հետևել փոփոխությունների բազմաթիվ մասշտաբների վրա: Մի քանի մակարդակներում հավաքված տվյալների բարձր տարածական լուծաչափը նպաստում է ոչ միայն առանձին կառուցվածքային և ֆունկցիոնալ բնութագրերի, այլև բուսականության սեզոնային փոփոխությունների նույնականացմանը, ներառյալ յուրաքանչյուր տերևաթափ տեսակին բնորոշ ֆենոլոգիական անցումները, փոփոխվող կլիմայական պայմաններին արձագանքները, խախտումները և հետագա վերականգնման գործընթացները:
Ներբեռնումներ
Ներբեռնումներ
Հրատարակվել է
Թողարկում
Բաժին
Արտոնագհր
Copyright (c) 2026 ԵՊՀ Գիտական տեղեկագիր

Այս աշխատանքն արտոնագրված է որպես a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.