способ определения запаса насаждений
Классы МПК: | A01G23/00 Лесное хозяйство |
Автор(ы): | Харин О.А., Щербаков А.С., Ватковский О.С., Григорьева О.Ю., Давыдов В.Ф. |
Патентообладатель(и): | Московский государственный университет леса |
Приоритеты: |
подача заявки:
1995-05-09 публикация патента:
27.05.1997 |
Использование: лесное хозяйство, в оперативной оценке запаса древостоя на обширных площадях неучтенных территорий. Сущность изобретения: способ включает операции дистанционного получения изображения лесного массива, разбиения его на мозаику участков, последовательного преобразования функции яркости изображения участков в матрицу цифровых отсчетов пространственной зависимости яркости размерностью 512 х 512 элементов, вычисление характеристик электрического сигнала матрицы, математического ожидания среднеквадратического отклонения, огибающей пространственного спектра, по которым рассчитывают запас насаждения анализируемого участка
М =
,
где М - запас древостоя на участке, м3;
- число деревьев на участке с диаметром крон D1ср, здесь D1ср- диаметр кроны среднего дерева участка, вычисляемый по огибающей пространственного спектра
, здесь ai - удельный вес (амплитуда) соответствующей гармоники пространственного спектра;
F - площадь анализируемого участка, равная линейным размерам участка снимка, умноженным на масштаб снимка;
P = D21cp/D22cp - полнота насаждения, здесь D2ср - диаметр кроны среднего дерева, вычисленный по статистической зависимости "шероховатости" полога, равная D2cp= 1,3(
)0,46;
- площадь сечения и высота среднего дерева участка, вычисляемые по статистическим зависимостям
и dcp,см
1,7D2,41cp(M); h
6,8
D1,11cp. 3 ил.
Рисунок 1, Рисунок 2, Рисунок 3, Рисунок 4
М =

где М - запас древостоя на участке, м3;


F - площадь анализируемого участка, равная линейным размерам участка снимка, умноженным на масштаб снимка;
P = D21cp/D22cp - полнота насаждения, здесь D2ср - диаметр кроны среднего дерева, вычисленный по статистической зависимости "шероховатости" полога, равная D2cp= 1,3(






Формула изобретения
Способ определения запаса насаждений, при котором разбивают площадь лесного массива на мозаику участков, вычисляют среднестатистические характеристики древостоя на участке, отличающийся тем, что получают изображение лесного массива, последовательно преобразуют функцию яркости изображения участков в матрицу цифровых отсчетов пространственной зависимости яркости размерностью (m x m) элементов, вычисляют характеристики электрического сигнала матрицы: математическое ожидание, среднеквадратическое отклонение

где М запас древостоя на участке, м3;


где ai удельный вес амплитуды соответствующей гармоники пространственного спектра;
F площадь анализируемого участка, равная линейным размерам изображения, умноженным на масштаб снимка, м2;










Описание изобретения к патенту
Изобретение относится к лесному хозяйству, в частности к оперативной оценке запаса древостоя на обширных площадях неучтенных территорий. В системе древостоя вследствие взаимодействия особей между собой, конкуренции за свет, воду и питательные вещества пространственная структура подчиняется определенным закономерностям. Эффект взаимодействия деревьев и степень напряженности отношений особей друг с другом проявляются в самой структуре древесного ценоза. Пространственно-временная организация древесных ценозов чаще всего оценивается на основе учетных площадок путем подсчета особей и измерения расстояния между ними. Для пробных площадок путем индивидуального пересчета и наземных измерений получены функции распределения различных морфометрических характеристик древостоя: высоты деревьев; диаметров стволов по ступеням толщины; размеров крон [1]В способе-аналоге разбивают площадь лесного массива на мозаику участков, проводят измерения таксационных параметров на пробном (ключевом) участке, рассчитывают запас насаждения участка по аналитической зависимости
M O


где M объем запаса, м3;
h средняя высота насаждения, м;
P полнота насаждения;
O =


распространяют результаты оценок на всю площадь лесного массива. Недостатком известных аналогов расчета запаса насаждений является большая трудоемкость, связанная с необходимостью учета и обмера каждого дерева на пробной площадке, неоперативность работ, недоступность горных и отдельных районов, погрешность при распространении результатов измерений отдельных участков на весь массив наблюдения. Ближайшим аналогом по технической сущности к заявляемому способу является определение запаса насаждения по статистическим характеристикам древостоя известной площади таксируемого участка [3]
В ближайшем аналоге таксация проводится путем измерения средних расстояний между деревьями, расчета числа деревьев на таксируемой площади, замера суммы площадей сечений, определения параметров среднего дерева и вычисления на основе полученных данных запаса по всей площади древостоя. Известный способ реализуется следующей последовательностью операций:
выбирают контрольный участок и определяют площадь таксируемого древостоя F;
измеряют расстояние a1 от случайно выбранного дерева до наиболее близкого, a2 до следующего ближайшего, a3. до третьего и т.д. вычисляют среднеарифметическое расстояние

по величине

рассчитывают количество N деревьев на участке площадью F по зависимости

обрабатывают произведенные пересчеты, определяют сумму площадей сечений



вычисляют запас M по аналитической зависимости (или номограмме) на участке

на основе полученных данных вычисляют запас на 1 га, а затем по всей площади древостоя. Известный способ имеет следующие недостатки. 1. Необходимость проведения прямых, натурных измерений на местности и связанные с этим большая трудоемкость, неоперативность работ, неопределенность при выборе контрольных участков. 2. Недостаточная точность при распространении результатов единичных измерений запаса контрольных участков на весь лесной массив. 3. Возможность субъективных ошибок. Задача, решаемая данным изобретением, заключается в преобразовании тональных и текстурных признаков изображения, получаемого дистанционным методом в характеристики электрического сигнала оцениваемого участка в виде коэффициентов варьирования функции интенсивности сигнала изображения и огибающей его пространственного спектра, вычисления запаса по параметрам анализируемого сигнала и последовательной оценки каждого участка изображения. При этом одновременно обеспечиваются преимущества, связанные с использованием космических технологий в виде повышения оперативности, производительности и глобальности получения целевой информации. Поставленная цель достигается введением в ближайший аналог следующих технологических операций:
осуществляют съемку древостоя аэрокосмическими средствами и записывают полученные изображения на носитель (дискета, фотопленка, магнитная лента);
разбивают кадр на последовательность единичных участков и квантованием преобразуют функцию яркости изображения каждого участка в матрицу цифровых отсчетов пространственной зависимости яркости I(x,y) размерностью

вычисляют математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение электрического сигнала матрицы;

вычисляют двумерный пространственный спектр сигнала матрицы с учетом линейных размеров участка снимка и его масштаба в соответствии с формулой

интегрируют двумерный пространственный спектр G (fx,fy) по кольцевым сегментам и получают огибающую пространственного спектра участка древостоя S (1/R);
разбивают интервал определения функции S (1/R) на пять классов Лорея и вычисляют диаметр кроны среднего дерева:

где ai удельный вес амплитуды гармоники пространственного спектра в его огибающей, соответствующий Di;
вычисляют запас насаждения анализируемого участка по следующей зависимости:

где M запас древостоя на участке, м3;

здесь F площадь анализируемого участка, равная линейным размерам изображения, умноженным на масштаб снимка, м2;









синтезируют из последовательно проанализированных единичных участков мозаичную картину запаса насаждений по всей площади наблюдения. Сопоставительный анализ заявляемого решения с ближайшим аналогом показывает, что заявляемый способ отличается от известного введением новых технологических операций, обеспечивающих достижение свойств, закономерности которых не были известны и проявились в заявляемом объекте впервые. Действительно в ближайшем аналоге статистические характеристики древостоя исчисляются на основе непосредственных локальных измерений на местности, а в заявляемом способе запас исчисляется на основе расчета параметров электрического сигнала изображения, получаемого методом дистанционного зондирования. Основными информационными параметрами заявляемого способа являются коэффициент вариации амплитуды сигнала, связанный напрямую с "шероховатостью" растительного полога, и форма огибающей пространственного спектра, отражающая соотношение численности деревьев в древостое с различным диаметром крон. Это позволяет утверждать, что заявляемый способ удовлетворяет критерию "изобретательский уровень". Наличие таких признаков, как вновь введенные операции, связанные с функциональными преобразованиями как тона, так и текстуры изображения, позволяющими извлекать информацию о "шероховатости" древесного полога и о спектральном составе древостоя в виде количества деревьев с определенным диаметром крон, позволяет сделать вывод о соответствии заявляемого технического решения критерию "существенные отличия". Техническая сущность изобретения заключается в следующем. На настоящий момент основным селектируемым параметром при тематической обработке аэрокосмических снимков растительности является индекс цветности. Кривые спектральных коэффициентов яркости (КСЯ) у всех древесных пород имеют одни и те же закономерности и отличаются друг от друга на единицы процентов. Это затрудняет тематическую обработку изображений и достоверное выделение крон деревьев по индексу цветности. Кроме физиологических факторов состояния растительности на величину КСЯ оказывают существенное влияние и морфометрические параметры: архитектура растений, высота, форма крон, проективное покрытие, соотношение ярусов. Разряженность или густота полога, диаметры крон, их геометрическая повторяемость участвуют в формировании изображения и его крупных дискретных контрастных элементов, что отражается в качестве текстуры. Следовательно, целевую информацию о древостое содержит не только тон изображения, но и его текстура. Тон изображения несет информацию о "шероховатости" древесного полога, длине крон, проективном покрытии, соотношении ярусов. В равновозрастном насаждении полог образуется деревьями разной высоты с наблюдаемыми эффектами сгущения (группирования) или разрежения в микроструктурах. Проявляющийся в распределении крон молодняков эффект притяжения деревьев переходит во взрослых сосняках в эффект расталкивания крон, смещения крон относительно ствола в сторону возникающих пустот. Поэтому "шероховатость" разновозрастных и спелых насаждений существенно выше "шероховатости" молодняка. С другой стороны, текстура изображения несет в себе информацию о скрытых закономерностях древостоя, частоте повторения микроструктурных образований, распределении древостоя по диаметрам крон. Таким образом, электрический сигнал изображения несет в себе всю информацию об интегральных таксационных характеристиках древостоя: распределения деревьев по диаметру крон, среднему числу деревьев на участке, полноте (шероховатости). Распределение численности деревьев по диаметру крон основано на вычислении пространственного спектра соответствующего участка снимка. Из математики известно (Пискунов Н.С. Дифференциальное и интегральное исчисления. Т. 2. М. Наука, 1964, с. 240-242), что любая функция может быть разложена в интеграл Фурье. По определению, пространственный спектр вычисляется как двумерное Фурье-преобразование от функции I(x,y) интенсивности яркости участка изображения:

Данная операция реализуется на основе алгоритмов Быстрого Преобразования Фурье (БПФ) (Марпл С.А. Цифровой спектральный анализ. Перев. с англ. М. Мир, 1990, с. 77-79, алгоритм БПФ). Обычно двумерный Фурье-спектр псевдослучайных структур выглядит в виде расплывчатой эллиптической фигуры, размах которой характеризует их дисперсность. Следующий шаг анализа оценка вклада пространственных структур различного размера в вид огибающей. Интегрированием двумерного Фурье-спектра по кольцевым сегментам получают одномерную функцию пространственного спектра в функции от полярного радиуса S(I/R). Реализуемость данной операции отражена в работе "Система цифровой обработки изображений". "Видеолаб", МГУ, 1990. Технический отчет версии 2.1.-2.2, с. 63-65). В результате программного расчета получают значения пространственного спектра, связанного с физическими размерами (длиной, шириной) введенного участка изображения. С учетом масштаба снимка получают характеристики реального пространственного спектра древостоя на участке. Амплитуда каждой гармоники пространственного спектра характеризует удельный вес деревьев с данным размахом крон. Разбивая область определения огибающей пространственного спектра на пять интервалов (классов ступеней толщины Лорея), вычисляют диаметр кроны среднего дерева насаждения:

где ai весовой коэффициент деревьев с данным диаметром крон, пропорциональный амплитуде соответствующей гармоники пространственного спектра. На основе обширной статистики наблюдений (С.В. Белов, И.Д. Дмитриев, А. Е. Колосова. Аэрофотосъемка и авиация в лесном хозяйстве. Учебное пособие.- Всесоюзный заочный ЛТИ. Л. 1962, с. 145, табл. 15) методом детерминантов рассчитаны среднестатистические зависимости средней высоты и среднего диаметра ствола деревьев первой группы (сосна, береза, осина, ольха.)
h = 6,8


С увеличением числа деревьев на единице площади сомкнутость полога увеличивается. Практически при таксации полнота насаждения учитывается по степени сомкнутости крон. Чем больше сомкнутость крон, тем, очевидно, меньше "шероховатость" древесного полога. Следовательно, шероховатость полога содержит информацию о проективном покрытии или степени использования насаждением занимаемого им пространства. "Шероховатость" древесного полога оценивается среднеквадратическим отклонением





число деревьев на анализируемом участке составляет:

где F площадь анализируемого участка. Запас древостоя на участке вычисляется по следующим статистическим зависимостям между параметрами сигнала и характеристиками насаждения:




F=a




Среднеквадратическое значение сигнала соответственно по процедуре





Класс A01G23/00 Лесное хозяйство