способ оценки запаса древостоя

Формула изобретения

Способ оценки запаса древостоя, при котором получают изображение лесного массива, разбивают кадр изображения на мозаику участков, последовательно преобразуют изображения участков в матрицу цифровых отсчетов зависимости яркости I(x, y) от пространственных координат, вычисляют запас по статистическим зависимостям параметров сигнала и таксационных характеристик, отличающийся тем, что в границах оконтуренных участков выделяют все локальные максимумы матрицы, вычисляют параметры локальных максимумов: периметр, площадь, радиус от максимума яркости до точек, где градиент яркости равен нулю или меняет знак, подсчитывают число локальных максимумов (N) и отождествляют их с диаметрами крон (D), рассчитывают запас древостоя по статистическим зависимостям



где М - запас участка, м³;

N_i - количество выделенных из N деревьев участка, принадлежаших данному классу Лорея;

высота среднего дерева класса, = 6,8 D_i^1,1;

сечение ствола среднего дерева класса диаметр ствола среднего дерева класса, d_i = 1,7 D_iср^2,4

синтезируют из последовательно проанализированных участков запас древостоя по всей площади кадра изображения.

Описание изобретения к патенту

Изобретение относится к лесному хозяйству, в частности к оперативной оценке запаса древостоя на обширных площадях неучтенных территорий.

Пространственная структура древесных ценозов подчиняется определенным закономерностям. Путем наземных измерений выявлены закономерности соотношений различных морфометрических характеристик древостоя в виде функций распределения: высоты деревьев, диаметров стволов по ступеням толщины, размеров крон, расстояний между деревьями (см., например, "Анализ структуры древесных ценозов" под редакцией Д.М.Киреева, Новосибирск, Наука, Сибирское отделение, 1985 г., стр. 42, рис. 14.2).

Чаще всего оценку запаса древостоя осуществляют на основе учетных площадок, путем индивидуального пересчета особей и измерения их параметров (см., например, Анучин Н. П. "Лесная таксация", 5-е издание, М., Лесная промышленность, 1982 г., стр. 344 - 347 - аналог).

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=QhP,

где M - объем запаса, м³, h - средняя высота насаждения, м, P - полнота насаждения. - произведение суммы площадей поперечных сечений деревьев на видовое число, м ².

Недостатком известного аналога являются: большая трудоемкость, связанная с необходимостью учета и обмера каждого дерева на пробной площадке, неоперативность работ, недоступность горных и отдаленных районов, погрешность при распространении результатов измерений отдельных участков на весь таксируемый массив.

Ближайшим аналогом по технической сущности к заявляемому является "Способ определения запаса насаждений" (патент РФ N 2080051, 1997 г., кл. A 01 G 23/00 - ближайший аналог).

В этом способе получают изображение лесного массива, разбивают изображение на мозаику участков, последовательно преобразуют изображение каждого участка в матрицу цифровых отсчетов пространственной зависимости яркости I (x, y) размерностью I m x m I элементов, вычисляют характеристики электрического сигнала матрицы: огибающую пространственного спектра, среднеквадратическое отклонение, рассчитывают запас насаждения по статистическим зависимостям параметров сигнала и таксационных характеристик.

Недостатками ближайшего аналога являются:

- присутствие в огибающей пространственного спектра кроме диаметров крон неидентифицируемых прогалин, больших разрывов между деревьями, что существенно искажает амплитуду огибающей, особенно в области низкочастотных составляющих;

- неточность расчета полноты насаждения, связанная как с искажением статистики распределения диаметров крон деревьев, так и оценкой "шероховатости" древесного полога по среднеквадратическому отклонению яркости.

Задача, решаемая данным изобретением, заключается в повышении точности и достоверности результатов оценки запаса древостоя по его изображению.

Поставленная задача решается тем, что в способе оценки запаса древостоя, при котором получают изображение лесного массива, разбивают кадр изображения на мозаику участков, последовательно преобразуют изображения участков в матрицу цифровых отсчетов зависимости яркости I (x, y) от пространственных координат, вычисляют запас по статистическим зависимостям параметров сигнала и таксационных характеристик, в границах оконтуренных участков выделяют все локальные максимумы матрицы, вычисляют параметры локальных максимумов: периметр, площадь, радиус от максимума яркости до точек, где градиент яркости равен нулю или меняет знак, подсчитывают число локальных максимумов (N) и отождествляют их с диаметрами крон (D), рассчитывают запас древостоя по статистическим зависимостям:



где M - запас участка, м³;

N_i - количество выделенных из N деревьев участка, принадлежащих данному классу Лорея;

высота среднего дерева класса,

сечение ствола среднего дерева класса

диаметр ствола среднего дерева класса:

синтезируют из последовательно проанализированных участков запас древостоя по всей площади кадра изображения.

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 определяются на основе двумерного Фурье-преобразования матрицы яркости изображения и получения огибающей пространственного спектра, куда автоматически попадают пространственные гармоники (скрытые периодичности) в виде прогалин, больших разрывов между деревьями, отождествляемые при программном расчете как развесистые кроны. Последнее вносит существенные погрешности при определении запасов неоднородных массивов.

Основными информационными параметрами заявляемого способа являются: количество деревьев на участке N и диаметры их крон D. Таким образом, при программном расчете осуществляется индивидуальный пересчет каждого дерева, что легко осуществимо на средствах существенного класса ПЭВМ типа IBM. Это позволяет утверждать, что заявляемый способ имеет существенные отличия и удовлетворяет критерию "изобретательский уровень".

На фиг. 1 представлена функциональная схема устройства, реализующего способа; на фиг. 2 - представлено пространственное размещение крон деревьев.

Техническая сущность изобретения заключается в следующем. Отражательные свойства природных и искусственных объектов описываются коэффициентом спектральной яркости (КСЯ). На величину КСЯ оказывает влияние как фенофаза растений, так и морфологические параметры: высота, густота, форма крон, проективное покрытие. Как правило, вершина кроны лучше освещена и отражает (почти зеркально) падающий световой поток, поэтому обладает на изображении большей яркостью. Остальная часть кроны из-за взаимного затенения деревьев и диффузного отражения имеет меньшую яркость. Часть светового потока поглощается в промежутках между деревьями и не возвращается к регистратору.

Таким образом, распределение значений яркости в пределах изображения одного дерева может быть представлено в виде двумерной, асимметричной, колоколообразной функции. При пространственном разрешении космических снимков на уровне "дм" оцифрованное изображение одной кроны содержит сотни пикселов. Вокруг каждого элемента (пиксела) дискретного изображения расположено восемь соседних элементов, из которых можно выделить четыре пары "соседних", расположенных под углом 0, 45, 90 и 135^o. Значение яркости изображения дискретизируется на 256 градаций. При этом поиск крон на изображении сводится к поиску локальных максимумов с определенными сопутствующими параметрами: яркость вершины, радиус кроны, перепад яркости на изображении кроны. Поиск локальных максимумов двумерной функции представляется стандартной математической операцией пространственного дифференцирования и входит в комплект специализированного программного обеспечения ER MAPPER.50 (см., например, Earth Resenree Mapping Level 287 Cdin Street West Perth western, Australia 6005, Referenee p 283 - 294, 193-d Viwer 283).

Для получения контура кроны дерева вычисляется градиент двумерной функции по восьми направлениям. Обычно, для вычисления градиента функции дискретного изображения используют оператор Робертса.

r(i,j)=[I(i,j)-I((i+1,j+1)]-[I(i,j+1)-I(i+1,j)];

Радиус кроны и перепад яркости получают усреднением радиусов R_i и перепадов P_i по восьми направлениям, при этом R_i и P_i определяют от вершины кроны до точек, в которых градиент яркости равен нулю или меняет знак:



Результаты программного расчета представлены таблицей.

Интегральные данные программного расчета содержат: количество деревьев, размер крон, площадь крон, периметр кроны, характеристики яркости кроны. Располагая диаметром крон выделенного количества деревьев, характеристики древостоя рассчитываются по среднестатистическим степенным функциям ближайшего аналога (см. патент РФ N 2080051, 1997):







Разбивая область значений диаметров крон на пять интервалов (классов ступеней толщины Лорея) вычисляют диаметр кроны среднего дерева класса:



По среднестатистическим зависимостям находят запас древостоя участка:



Общий запас древостоя кадра изображения исчисляется суммированием запаса проанализированных участков.

Сомкнутость насаждения вычисляют через отношение площади крон к площади участка

Пример реализации способа.

Заявляемый способ может быть реализован на базе комплекса программно-аппаратных средств по схеме фиг. 1.

Устройство фиг. 1, реализующее способ, содержит изображение 1 (фотоснимок, видеокадр) лесного массива, который посредством устройства ввода 2 последовательно, квантованием преобразуется в файлы цифровой информации и записывается на гибкие магнитные диски 3. Информация одного анализируемого участка вводится в ПЭВМ. Комплекс специализированных программ обработки изображений записывается в постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) винчестер 5. Полученная в результате программных расчетов информация распечатывается на принтере 6 и отображается на дисплее 7. В качестве устройства ввода используются сканеры с разрешением (в зависимости от масштаба изображения и разрешения фотопленки) от 600 до 2400 точек на дюйм типа "Panasonik" ПЭВМ типа Переколор-2000 Е, с растром 1024 х 1024 или 2048 х 2048 элементов.

Процедуру оценки запаса древостоя по операциям заявляемого способа с помощью средств фиг. 1 проиллюстрируем на примере одного участка космического снимка.

Алгоритм вычисления включает следующие процедуры: ввод и оцифровка изображения участка, последовательный поиск локальных максимумов, расчет параметров локальных максимумов, составление каталога выделенных крон, расчет запаса по данным каталога.

Визуализированный результат программного расчета (распечатанный на принтере 6) выделенных крон деревьев иллюстрируется рисунком фиг. 2. Фрагмент вычисленных параметров локальных максимумов представлен таблицей. Интегральные характеристики анализируемого участка следующие:

Площадь участка S_o, га - 2,4

Сомкнутость крон деревьев S_i/S_o. - 0,3

Густота, д/га - 338

Средний диаметр крон, м - 3,09

Минимальный диаметр крон, м - 0,108

Максимальный диаметр кроны, м - 9,20

Дисперсия диаметра крон, м - 2,015

Количество выделенных крон - 811

Распределение диаметров крон по классам:



Запас участка лесного массива, м³ - 580

Эффективность заявляемого способа оценивается точностью расчета запаса древостоя и временными затратами на обработку одного изображения.

Временные затраты выполнения операций способа следующие, мин:

1. Перевод изображения в цифровую форму - 10

2. Геометрическая коррекция - 10

3. Фотометрическая коррекция - 10

4. Бинаризация изображения - 3

5. Логическая фильтрация - 10

6. Определение вычисляемых параметров объектов - 1

7. Оформление отчетного документа - 15

8. Вывод результатов обработки на печать - 10

9. Общее время обработки - 80

Точность расчетов по сравнению с ключевыми участками натурной таксации составляет единицы процентов. В принципе, поскольку заявляемый способ позволяет учесть каждое дерево и программным способом рассчитать характеристики древостоя при небольших временных затратах, метод может быть использован как метрологический.