Опыт и перспективы использования малых беспилотных летательных аппаратов в морских прибрежных биологических исследованиях

На основании результатов собственных работ и анализа опубликованных сведений показано, что малые БПЛА могут эффективно использоваться для экономичного учёта рыб, млекопитающих, донной растительности, ННН-вылова и ландшафтного картирования. Эти устройства позволяют выполнять точечные, выборочные и тотальные обследования морских участков. БПЛА хорошо вписываются в комплексные прибрежные НИР, использующие разнообразные методы. Использование малых беспилотников позволяет значительно сократить как время, необходимое для проведения исследований, так и их стоимость. Для максимальной отдачи от применения беспилотников необходимо учитывать их технические возможности, ограничения и уязвимости. Важным способом повышения эффективности БПЛА является оптимизация способов доставки к месту работ. Применение программ для автоматического выполнения полётных миссий позволяет расширить область работ, снизить их аварийность. Использование программного обеспечения для автоматизированной фотограмметрической обработки отснятых материалов позволяет создавать ортофотопланы, которые служат основой для оценки распределения и численности гидробионтов, визуализации в ГИС. Небольшая стоимость и высокие функциональные характеристики современных потребительских БПЛА позволяют им уже в настоящий момент занять одно из ключевых мест в морских прибрежных биологических исследованиях. Их значимость как инструмента для подобных НИР будет расширяться в ближайшем будущем по мере неизбежного роста их технических возможностей и снижения стоимости.

1. Бизиков В.А., Болтнев Е.А., Петров Е.А., Петерфельд В.А., Черноок В.И. 2019. Экспериментальная авиасъёмка байкальской нерпы с использованием БПЛА большой дальности // Труды ВНИРО. Т. 175. С. 226–229.

2. Бузмаков А.С., Санников П.Ю., Андреев Д.Н. 2016. Подготовка и применение материалов аэрофотосъёмки для изучения лесов // Известия Самарского научного центра РАН. Т. 18. № 2 (2). С. 313–316.

3. Грачев А.И. 2000. Результаты обследований лежбищ сивуча и моржа в Охотском, Беринговом и Чукотском морях в 1997 году // Мат. Межд. конф.: Морские млекопитающие Голарктики. Архангельск. С. 99–104.

4. Дронова Н.А., Спиридонов В.А. 2008. Незаконный, неучтённый и нерегулируемый вылов тихоокеанских лососей на Камчатке. М.: Всемирный фонд дикой природы. 52 с.

5. Дуленин А.А. 2016. О применимости визуальных наблюдений для оценки обилия макрофитов на примере сахарины японской северо-западной части Татарского пролива // Природные ресурсы, их современное состояние, охрана, промысловое и техническое использование. Мат. VII Всеросс. науч.-практ. конф. с межд. участием. Часть 1. (22–24 марта 2016 г.). Петропавловск-Камчатский. С. 80–84.

6. Дуленин А.А. 2017. Комплексный подход к организации прибрежных рыбохозяйственных исследований в условиях сокращения их финансирования // Водные биологические ресурсы России: состояние, мониторинг, управление. Сб. мат. Всерос. науч. конф. с межд. участием, посвящённой 85 -летию КамчатНИРО (3–6 октября 2017 г., Петропавловск-Камчатский). Петропавловск-Камчатский: КамчатНИРО. С. 112–118.

7. Дуленин А.А. 2019. Распределение видов-доминантов макрофитов по глубине в северо-западной части Татарского пролива // Биология моря. Т. 45, № 2. С. 97–107.

8. Дуленин А.А., Кудревский О.А. 2019. Использование лёгкого телеуправляемого необитаемого подводного аппарата для морских прибрежных гидробиологических исследований // Вестник КамчатГТУ. № 48. С. 6–17.

9. Запорожец О. М., Запорожец Г. В. 2017. Использование фото-и видеофиксации для оценки количества производителей тихоокеанских лососей на нерестилищах и путях их миграций: некоторые методические подходы // Исследования водных биологических ресурсов Камчатки и северо-западной части Тихого океана. Вып. 47. С. 77–90.

10. Запорожец О.М., Запорожец Г.В., Фельдман М.Г. 2020. Оценка численности производителей нерки и их распределение по нерестовым стациям в бассейне Начикинского озера (Камчатка) в 2019 г. // Известия ТИНРО. Т. 200. Вып. 3. С. 618–634.

11. Команда NextGIS. 2019. Документация NextGIS QGIS. Выпуск 17.0. 25–10–2019. 227. Доступно через: https://docs.nextgis.ru/_downloads/340c10edc4ee3eb26e18ef9398e87567/NextGISQGIS.pdf. 24.02.2021.

12. Коротаев А.А., Новопашин Л.А. 2015. Применение беспилотных летательных аппаратов для мониторирования сельскохозяйственных угодий и посевных площадей в аграрном секторе // Аграрный вестник Урала. Т. 12. № 142. С. 38–42.

13. Мещанинова Е.Г., Николюкина В.О. 2018. Перспективы использования БПЛА при осуществлении земельного надзора // Экономика и экология территориальных образований. Т. 2. № 3. С. 122–128.

14. Свиридов В.В., Золотухин С.Ф. 2020. Методы ГИС для инвентаризации нерестилищ тихоокеанских лососей р. Амур // Известия ТИНРО. Т. 200 № 3. С. 730–746.

15. Постановление Правительства Российской Федерации от 25.05.2019 № 658 «Об утверждении Правил учёта беспилотных гражданских воздушных судов с максимальной взлетной массой от 0,25 килограмма до 30 килограммов, ввезенных в Российскую Федерацию или произведённых в Российской Федерации». 8 с.

16. Челинцев Н.Г., Горяев Ю.И., Ежов А.В., Макаревич П.Р., Ишкулов Д.Г. 2017. Опыт оценки численности тюленей методом судового трансектного учёта с применением секторной экстраполяции по результатам наблюдений в юго-западной части Карского моря в летний период 2015 г. // Труды ВНИРО. Т. 168. С. 117–124.

17. Agisoft. 2019. Руководство пользователя Agisoft Metashape Professional Edition, версия 1.5. Agisoft LLC. 169 с. Accessible via: https://www.agisoft.com/pdf/metashape-pro_1_5_ru.pdf. 20.01.2021.

18. Autel Robotics. 2020. User manual for Evo II Series. 74 p. Accessible via: https://www.autelpilot.com/blogs/support/autel-evo-ii-drone-user-manual. 15.02.2021.

19. Christie K.S., Gilbert S.L., Brown C.L., Hatfield M., Hanson L. 2016. Unmanned aircraft systems in wildlife research: current and future applications of a transformative technology // Frontiers in Ecology and the Environment. V. 14. Issue 5. P. 241–251.

20. DJI. 2018. Mavic 2 Pro/Zoom user manual. V. 1.4. 69 p. Accessible via: https://dl.djicdn.com/downloads/Mavic_2/Mavic+2+Pro+Zoom+User+Manual+V1.4.pdf. 15.02.2021.

21. DJI. 2021. DJI Mini 2. Руководство пользователя. Версия 1.2. 2021.02. 51 с. Accessible via: https://dl.djicdn.com/downloads/DJI_Mini_2/20210222/DJI_Mini_2_User_Manual_RU.pdf. 15.02.2021.

22. Goebel M.E., Perryman W.L., Hinke J.T., Krause D.J., Hann N.A., Gardner S., LeRoi D.J. 2015. A small unmanned aerial system for estimating abundance and size of Antarctic predators // Polar Biology. V. 38. P. 619–630.

23. Joyce K., Duce S., Leahy S., Leon J.X., Maier S. 2018. Principles and practice of acquiring drone based image data in marine environments // Mar. Freshw. Res. V. 70. P. 952-963.

24. Koski W.R., Gamage G., Davis A.R. , Mathews T., LeBlanc B., Ferguson S.H. 2015. Evaluation of UAS for photographic re-identification of bowhead whales, Balaena mysticetus // J. of Unmanned Vehicle Systems. V. 3. P. 22–29.

25. Litchi. 2021. User Guide. Accessible via: https://flylitchi.com/help. 24.02.2021.

26. Maselko J.M., Connor W.P. 2016. Testing unmanned aircraft systems for salmon spawning surveys // FACETS. V. 1. P. 187–204.

27. Merrill J, Pan Z, Mewes T, Herwitz S. 2013. Airborne hyperspectral imaging of seagrass and coral reef // AGU Fall Meeting, San Francisco, Dec. 9–13. Abstracts. V. 1. P. 1741.

28. Moreland E. E., Cameron M. F., Angliss R. P. , et al. 2015. Evaluation of a ship-based unoccupied aircraft system (UAS) for surveys of spotted and ribbon seals in the Bering Sea pack ice // J. of Unmanned Vehicle Systems. V. 3. 114–122.

29. Mulero-Pázmány M., Stolper R., van Essen L. D. , Negro J. J., Sassen T. 2014. Remotely piloted aircraft systems as a rhinoceros anti-poaching tool in Africa // PLoS ONE. V. 9 (1). P. 1–10.

30. Pomeroy P., O’Connor L., Davies P. 2015. Assessing use of and reaction to unmanned aerial systems in gray and harbor seals during breeding and molt in the UK // J. of Unmanned Vehicle Systems. V. 3. P. 102–113.

31. Sardà-Palomera F., Bota G., Padilla N., Brotons L. Sardà, F. 2017. Unmanned aircraft systems to unravel spatial and temporal factors affecting dynamics of colony formation and nesting success in birds // J. of Avian Biology. V. 48. P. 1273–1280.

32. Sheehan E., Rodriguez-Rodriguez D., Foster N., Nancollas S., Cousens S., Holmes L., Attrill M., Pettifer E., Jones I., Vaz S., Facq J.-V., Germain G. 2014. A comparative study of towed underwater video methodology to monitor benthic habitats in Marine Protected Areas. Ifremer, Sussex IFCA and Marine Institute for the Protected Area Network Across the Channel Ecosystem (PANACHE) project. INTERREG programme. 46 p.

33. Toonen H. M., Bush S. R. 2018. The digital frontiers of fisheries governance: fish attraction devices, drones and satellites // J. of Environmental Policy and Planning. V. 22 (1). P. 125–137.

34. Weissensteiner M. H., Poelstra J. W., Wolf J. B.W. 2015. Low-budget ready-to-fly unmanned aerial vehicles: an effective tool for evaluating the nesting status of canopy-breeding bird species // J. of Avian Biology. V. 46. P. 001–006.

35. Xu F, Gao Z, Jiang X, Shang W, Ning J, et al. 2018. A UAV and S2A data-based estimation of the initial biomass of green algae in the South Yellow Sea // Marine Pollution Bulletin. V. 128. P. 408–414.