способ обнаружения инвазий насаждений
Классы МПК: | A01G23/00 Лесное хозяйство G01V8/00 Разведка или обнаружение оптическими средствами G03B37/00 Панорамная фотосъемка и съемка широкоэкранных кинофильмов; фотографирование обширных поверхностей, например для топографической съемки; фотографирование полостей, например внутренней поверхности труб G03B42/08 визуализация записей с использованием оптических средств G06F19/00 Устройства или способы цифровых вычислений или обработки данных для специальных применений |
Автор(ы): | Новоселов О.Н., Щербаков А.С., Парамонов С.В., Куренков А.Л., Давыдов В.Ф. |
Патентообладатель(и): | Московский государственный университет леса |
Приоритеты: |
подача заявки:
1996-01-31 публикация патента:
27.02.1998 |
Способ может быть использован в лесном хозяйстве при лесопатологических исследованиях. Изображение подстилающей поверхности преобразуют в матрицу
дискретных отсчетов, которую перекодируют в матрицу
элементов. Полученный образ объекта в виде "кристаллической решетки" вычитают из аналогичного эталонного образа и по максимальному диагональному элементу разности и смещению узлов упомянутой выше решетки судят о параметрах инвазии. 3 ил.
Рисунок 1, Рисунок 2, Рисунок 3
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465t.gif)
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-2t.gif)
Формула изобретения
Способ обнаружения инвазий насаждений, включающий получение изображений подстилающей поверхности, преобразование функции яркости изображения J (x, y) в матрицу![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-15t.gif)
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-16t.gif)
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-17t.gif)
Описание изобретения к патенту
Предлагаемое изобретение относится к лесному хозяйству, в частности к оперативному выявлению насаждений, поврежденных насекомых вредителями, и контролю экологического состояния лесов. Факторами, вызывающими лесопатологические явления, могут быть как вспышки массового размножения насекомых вредителей, так и загрязнение воздушной среды вредными выбросами промышленных предприятий, другие антропогенные воздействия на лес. Активные лесозащитные мероприятия, связанные только с предотвращением массового размножения сибирского шелкопряда в отдельные годы, оцениваются на уровне свыше 250 млн. га (см. например, Исаев А.С. Сухих В. И. Аэрокосмический мониторинг лесных ресурсов в журнале "Лесоведение", N 61986). Известен способ лесопатологического обследования путем визуальной оценки внешних признаков поражения некроз хвои или листьев, уменьшение линейных размеров и продолжительности жизни хвои, изменение окраски хвои, ажурность крон, усыхание ветвей, уменьшение охвоенности побегов, суховершинность (см. например "Детальное лесопатологическое обследование" в книге Воронцов А.И. Мозолевская Е.Г. Соколова Э.С. Технология защиты леса. М. Экология, 1991, с. 60-62, табл. 4 аналог). Известные, традиционные методы контроля за динамикой повреждаемости лесов насекомыми вредителями: визуальные стационарные, маршрутные, комбинированные перестали удовлетворять требованиям оперативности, достоверности. Кроме субъективных ошибок перечисленные способы отличаются большой трудоемкостью, связанной с необходимостью индивидуального обследования каждого участка, недоступностью горных и отдаленных районов, неразвитостью сети наземных станций наблюдений, априорной неопределенностью участков аномалий по месту возникновения и времени. В полном объеме задачи лесопатологического мониторинга могут быть решены лишь с привлечением аэрокосмических средств путем получения изображений подстилающей поверхности на больших площадях и их тематической обработкой. Тематическая обработка лесных изображений включает выделение контуров инвазий, гарей, редин, прогалин, болот, вырубок. При обработке получаемых изображений практическое применение нашли следующие методы: пространственное дифференцирование, подчеркивание контуров, вычисление вегетационного или перпендикулярного индексов (см. например, "Дистанционное выявление гибели лесов" в сборнике "Экологические исследования с помощью методов и средств дистанционного зондирования земной поверхности". Приложение N 2 к ЗККС, ГК СССР по науке и технике. М. ВИНИТИ, 1981, с.13-15 аналог). Ближайшим аналогом по технической сущности к заявляемому способу является метод выделения контурного рисунка на изображении (см. например, Дуда Р. О. Харт П.Е. Распознавание образов и анализ сцен. Перевод с английского. М. Мир, 1976, 7-3. Пространственное дифференцирование, с.287-288, рис. 7.3ближайший аналог). Визуальное восприятие образа человеком оператором происходит на уровне контурного рисунка. Поэтому в ближайшем аналоге селекцию объектов осуществляют методом выделения контура объекта путем вычисления градиента скалярной функции интенсивности яркости изображения I (x,y) в каждой точке, на основе расчета оператора Робертса. Известный способ реализуется следующей последовательностью технологических операций:
получают изображение объектов подстилающей поверхности,
преобразуют аналоговую функцию интенсивности яркости изображения I (x, y) путем квантования в матрицу дискретных отсчетов размерностью
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-4t.gif)
выбирают регулярный оператор с апертурой окна 2х2 элемента
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-5t.gif)
элементы которого связаны по диагоналям (двум взаимно ортогональным направлениям) операцией вычитания,
рассчитывают перекрестный оператор Робертса для каждой дискретной точки изображения из соотношения
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-6t.gif)
выводят на экран (печать) точки, для которых R (i, j)
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105123/8805.gif)
создают банк эталонов изображений отслеживаемых участков;
осуществляют сжатие данных матрицы дискретных отсчетов из
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-7t.gif)
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-8t.gif)
получают образ объекта в виде узлов "кристаллической решетки" различной величины;
вычитают "кристаллическую решетку" текущего изображения из "кристаллической решетки" эталона;
вычисляют максимальный диагональный элемент разностной "кристаллической решетки" и по его величине и смещению узлов судят о наличии, размерах и характере инвазии. Сопоставительный анализ заявляемого решения с ближайшим аналогом показывает, что заявляемый способ отличается от известного введением новых технологических операций, обеспечивающих достижение свойств, закономерности которых проявились в заявляемом объекте впервые. Действительно, в ближайшем аналоге контурных рисунок объекта получают обработкой матрицы дискретных отсчетов окном фиксированной апертуры и маской известной, регулярной процедуры (оператор Робертса). В заявляемом способе для восприятия образа объекта формируют его "кристаллическую решетку", отражающую внутреннюю структуру аномалии путем сжатия стандартной матрицы размерностью
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-9t.gif)
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-10t.gif)
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-11t.gif)
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-12t.gif)
задают матрицу
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-13t.gif)
выбирают окно фиксированной апертуры размерностью 2 элемента по строке;
задают цикл сканирования матрицы в пределах
1
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105078/8773.gif)
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105078/8773.gif)
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105078/8773.gif)
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105078/8773.gif)
где i номер строки, j номер столбца;
циклически выбирают по два соседних элемента x[i, j] и x[i, j+1] исходной матрицы, и если значение x(i, j)=a,
x(i, j+1)= b, то элемент кристаллической решетки с индексами [a, b] увеличивается на 1;
отображают элементы матрицы
![способ обнаружения инвазий насаждений, патент № 2105465](/images/patents/366/2105465/2105465-14t.gif)
вычисляют диагональный элемент разности кристаллических решеток. Перечисленные процедуры, а также алгоритм вычитания кристаллической решетки текущего изображения из эталона реализуется на основе специализированных программ на языке Турбо-Паскаль. Программа получения кристаллической решетки
Var photo: array [1.n, 1.m] of integer;
Krist: array [1.k, I.k] of integer;
i, j: integer;
a, b: integer;
BEGIN
for i:1 to k do
for j:1 to k do
krist [i, j]0;
for i:1 to n do begin
for j:1 to m-1 do begin
a: photo [i, j]
b:photo [i, j+1]
krist [a, b]krist[a, b]+1;
end;
end;
END. Программа обнаружения инвазии
var i, j:integer;
max; integer;
var krist 1, krist 2, krist 3:array [1.k, I.k] of integer; krist1 матрица, полученная из оригинального изображения} krist2 матрица, полученная из нового изображения} krist3 матрица разности}
BEGIN
for i=1 to n do begin
for j:1 to n do begin
krist3 [i, j]krist2 [i, j] krist 1 [i, j]
end;
end;
max:o;
for i:1 to k do begin
for j:1 to k do begin
if krist3[i, j]>max then max:krist[i, j]
end;
end;
END. Пример реализации способа. Заявляемый способ может быть реализован на базе устройства по схеме на фиг. 2. На автономной поворотной платформе 1 орбитальной станции "Мир", телеуправляемой как из Центра управления полетом, так и от бортовой системы управления 2, установлена телекамера 3 высокодетального разрешения типа ВУР-30, осуществляющая видеосъемку объектов 4 подстилающей поверхности. Последовательность отслеживаемых объектов в виде кадров записывается на бортовой видеомагнитофон 5 типа "Нива-2" и в сеансах связи передается по телевизионному каналу 6 и радиолинии 7 типа "Ромашка" в Центр управления, где записывается на видеомагнитофон 8 типа "Арктур". Сканирующим устройством ввода 9 типа "Panasonik" участки кадров преобразуются в матрицу цифровых отсчетов функции яркости изображения размером 512х512 элементов в интервале 256 градаций по тону каждый отсчет и вводятся в ПЭВМ 10 типа IBM PC-486/487. Каждая матрица подвергается обработке оператором по программе, записанной на винчестере 11. Из обработанных таким образом изображений создается банк данных объектов-аналогов в виде эталонов "кристаллических решеток", записываемых на стандартных гибких магнитных дисках 12, с возможностью визуального отображения на дисплее 13 типа UGA и распечатки на принтере 14. В сезон, опасный для вспышек насекомых вредителей, с задаваемой периодичностью осуществляется текущая съемка телекамерой 3 ВУР-30 районов наблюдения. Отснятые кадры поступают в оперативную обработку. Оперативный анализ может иметь многоуровневый характер. Первичная, грубая оценка наличия аномалии заключается в перекодировке матрицы 512х512 элементов в матрицу перехода интенсивностей размером 16х16 элементов. При этом достигается сжатие исходных данных на несколько порядков, что обеспечивает возможность автоматического анализа в темпе наблюдения. Процедуру оперативного обнаружения инвазий по операциям заявляемого способа с помощью средств фиг. 2 проиллюстрируем на примере одного участка полигона лесной растительности Тернейского района Приморского края (на базе Светлинского КЛПХ) с координатами 46o 40" С.Ш. и 137o 00" В.Д. Насаждение с преобладанием ели аянской, сопутствующая порода пихта белокорая, насаждения разновозрастные, девственного происхождения, встречаются участки смешанного елово-лиственничного (лиственница Даурская) происхождения, средний возраст 160 лет. Местами участки подвержены массовому усыханию. Площади очагов со сплошной гибелью достигают десятков тыс. га. На рисунке фиг. 3 представлены сжатые до "кристаллической решетки" образы единичного участка лесной растительности а) не подверженного поражению, б) начальной фазы поражения, в стадии потери фитомассы несколько десятков процентов, в) разностная матрица после алгебраического вычитания "кристаллических решеток", г) разностная матрица после логического вычитания. Эффективность заявляемого способа определяется коэффициентом сжатия информации, отображаемой при экспресс-анализе относительно исходного объема информации изображения, а также наглядностью визуального образа. В рассмотренном примере реализации коэффициент сжатия составляет величину 210, что позволяет производить экспресс-анализ в темпе наблюдения. Ы
Класс A01G23/00 Лесное хозяйство
Класс G01V8/00 Разведка или обнаружение оптическими средствами
Класс G03B37/00 Панорамная фотосъемка и съемка широкоэкранных кинофильмов; фотографирование обширных поверхностей, например для топографической съемки; фотографирование полостей, например внутренней поверхности труб
Класс G03B42/08 визуализация записей с использованием оптических средств
Класс G06F19/00 Устройства или способы цифровых вычислений или обработки данных для специальных применений