RU2080051C1 - Method of determining forest plantation reserve - Google Patents

Method of determining forest plantation reserve Download PDF

Info

Publication number
RU2080051C1
RU2080051C1 RU95107080A RU95107080A RU2080051C1 RU 2080051 C1 RU2080051 C1 RU 2080051C1 RU 95107080 A RU95107080 A RU 95107080A RU 95107080 A RU95107080 A RU 95107080A RU 2080051 C1 RU2080051 C1 RU 2080051C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
tree
calculated
section
image
area
Prior art date
Application number
RU95107080A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU95107080A (en
Inventor
О.А. Харин
А.С. Щербаков
О.С. Ватковский
О.Ю. Григорьева
В.Ф. Давыдов
Original Assignee
Московский государственный университет леса
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Московский государственный университет леса filed Critical Московский государственный университет леса
Priority to RU95107080A priority Critical patent/RU2080051C1/en
Publication of RU95107080A publication Critical patent/RU95107080A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2080051C1 publication Critical patent/RU2080051C1/en

Links

Images

Abstract

FIELD: forestry; evaluation of tree reserve on wide areas of untouched territory. SUBSTANCE: according to method, distant picture of forest tract is obtained, then tract is divided into multiple sections and function of picture brightness of sections is converted into matrix of numerical data of spacious dependence of brightness of elements with 512x512 dimensions. Calculated are characteristics of electrical signal of matrix, mathematical expectation of root-mean-square deviation, envelope of spacious spectrum, and basing on them calculated is reserve of forest plantation of analyzed section M = $$$ , where M - tree reserve on section, cub.m; $$$ - number of trees on section with diameter of crowns $$$; $$$ - diameter of crown of average tree on section calculated according to envelope of spacious spectrum $$$; $$$ - specific weight (amplitude) of corresponding harmonic of spacious spectrum. F - surface area of analyzed section equal to linear dimensions of section in photographic picture multiplied by picture scale. $$$ - completeness of tree plantation, $$$ - diameter of average tree crown calculated according to statistical dependence of forest canopy roughness $$$ = 1.3 $$$; $$$ - cross-sectional area and height of average tree on section calculated according to statistical dependences: $$$; $$$, cm $$$ (M); h $$$. EFFECT: high efficiency. 3 dwg

Description

Изобретение относится к лесному хозяйству, в частности к оперативной оценке запаса древостоя на обширных площадях неучтенных территорий. The invention relates to forestry, in particular to the operational assessment of the stock of stands on vast areas of unaccounted territories.

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 • h • P,
где M объем запаса, м3;
h средняя высота насаждения, м;
P полнота насаждения;
O = ΣG•f произведение суммы площадей поперечных сечений деревьев на видовое число, м2 [2]
распространяют результаты оценок на всю площадь лесного массива.In the stand system, due to the interaction of individuals among themselves, competition for light, water and nutrients, the spatial structure obeys certain laws. The effect of the interaction of trees and the degree of tension between individuals with each other are manifested in the very structure of tree cenosis. The spatial-temporal organization of tree cenoses is most often estimated on the basis of registration sites by counting individuals and measuring the distance between them. For test sites, by means of individual recalculation and ground measurements, distribution functions of various morphometric characteristics of the stand were obtained: tree heights; trunk diameters in steps of thickness; crown sizes [1]
In the analogue method, the forest area is divided into a mosaic of plots, measurements of taxation parameters are carried out at the trial (key) site, the stock of the planting area is calculated according to the analytical dependence
MO • h • P,
where M is the volume of stock, m 3 ;
h average planting height, m;
P fullness of planting;
O = ΣG • f product of the sum of the areas of the cross-sections of trees and the species number, m 2 [2]
distribute assessment results to the entire forest area.

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. A disadvantage of the known analogs of calculating the stock of stands is the great complexity associated with the need to record and measure each tree at the test site, the inoperability of the work, the inaccessibility of the mountain and individual areas, the error in disseminating the results of measurements of individual sections to the entire observation array.

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.The closest analogue in technical essence to the claimed method is to determine the stock of stands according to the statistical characteristics of the stand of the known area of the taxed area [3]
In the closest analogue, taxation is carried out by measuring the average distances between the trees, calculating the number of trees on the taxed area, measuring the sum of the cross-sectional areas, determining the parameters of the average tree and calculating, based on the received stock data, over the entire stand area.

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.The known method is implemented by the following sequence of operations:
select a control plot and determine the area of taxed stand F;
measure the distance a 1 from a randomly selected tree to the closest, a 2 to the next nearest, a 3 . until the third, etc.

вычисляют среднеарифметическое расстояние

Figure 00000007
до третьих ближайших деревьев исходя из результатов нескольких обмеров;
по величине
Figure 00000008
выбирают по табличным данным (табл. 52, с. 347, ближайший аналог) поправочный коэффициент k3;
рассчитывают количество N деревьев на участке площадью F по зависимости
Figure 00000009

обрабатывают произведенные пересчеты, определяют сумму площадей сечений Σg, среднее дерево
Figure 00000010
и его высоту
Figure 00000011
;
вычисляют запас M по аналитической зависимости (или номограмме) на участке
Figure 00000012

на основе полученных данных вычисляют запас на 1 га, а затем по всей площади древостоя.calculate the arithmetic mean distance
Figure 00000007
to the third nearest trees based on the results of several measurements;
in size
Figure 00000008
choose according to tabular data (table. 52, p. 347, the closest analogue) correction factor k 3 ;
calculate the number N of trees on a plot of area F according to
Figure 00000009

process the recounts, determine the sum of the cross-sectional areas Σg, the middle tree
Figure 00000010
and its height
Figure 00000011
;
calculate the stock M by the analytical dependence (or nomogram) on the site
Figure 00000012

On the basis of the data obtained, a stock per 1 ha is calculated, and then over the entire area of the stand.

Известный способ имеет следующие недостатки. The known method has the following disadvantages.

1. Необходимость проведения прямых, натурных измерений на местности и связанные с этим большая трудоемкость, неоперативность работ, неопределенность при выборе контрольных участков. 1. The need for direct, full-scale measurements on the ground and the associated large labor intensity, inoperability of work, uncertainty when choosing control plots.

2. Недостаточная точность при распространении результатов единичных измерений запаса контрольных участков на весь лесной массив. 2. Insufficient accuracy in disseminating the results of single measurements of the stock of control plots to the entire forest.

3. Возможность субъективных ошибок. 3. The possibility of subjective errors.

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. The problem solved by this invention is to convert the tonal and texture features of the image obtained by the remote method into the characteristics of the electrical signal of the estimated area in the form of coefficients of variation of the intensity function of the image signal and the envelope of its spatial spectrum, calculating the margin according to the parameters of the analyzed signal and sequential evaluation of each image section . At the same time, the advantages associated with the use of space technologies in the form of increasing the efficiency, productivity and global availability of targeted information are provided.

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

Figure 00000013
элементов;
вычисляют математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение электрического сигнала матрицы;
Figure 00000014

вычисляют двумерный пространственный спектр сигнала матрицы с учетом линейных размеров участка снимка и его масштаба в соответствии с формулой
Figure 00000015

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:
Figure 00000016

где ai удельный вес амплитуды гармоники пространственного спектра в его огибающей, соответствующий Di;
вычисляют запас насаждения анализируемого участка по следующей зависимости:
Figure 00000017

где M запас древостоя на участке, м3;
Figure 00000018
число деревьев на участке со средним диаметром кроны D1ср,
здесь F площадь анализируемого участка, равная линейным размерам изображения, умноженным на масштаб снимка, м2;
Figure 00000019
полнота насаждения, D2ср диаметр кроны среднего дерева, вычисленный по "шероховатости" полога D2cp≃ 1,3•(2σ)0,46;
Figure 00000020
площадь сечения среднего дерева участка, вычисляемая по статистическим зависимостям
Figure 00000021
, d средний диаметр ствола среднего дерева, равный d,см ≃ 1,7D 2,4 1cp [м];
Figure 00000022
высота среднего дерева,
Figure 00000023

синтезируют из последовательно проанализированных единичных участков мозаичную картину запаса насаждений по всей площади наблюдения.This goal is achieved by introducing the following technological operations into the closest analogue:
they shoot the stand by aerospace means and record the resulting images on a medium (diskette, photographic film, magnetic tape);
the frame is divided into a sequence of unit sections and quantization transforms the image brightness function of each section into a matrix of digital samples of the spatial dependence of the brightness I (x, y) of dimension
Figure 00000013
elements;
calculating the mean and standard deviation of the electric signal of the matrix;
Figure 00000014

calculate the two-dimensional spatial spectrum of the matrix signal taking into account the linear dimensions of the image area and its scale in accordance with the formula
Figure 00000015

integrate the two-dimensional spatial spectrum G (f x , f y ) over the ring segments and obtain the envelope of the spatial spectrum of the stand S (1 / R);
divide the interval of determining the function S (1 / R) into five classes of Lorea and calculate the crown diameter of the middle tree:
Figure 00000016

where a i is the specific gravity of the harmonic amplitude of the spatial spectrum in its envelope corresponding to D i ;
calculate the stock of the analyzed area according to the following relationship:
Figure 00000017

where M is the stand stock on the plot, m 3 ;
Figure 00000018
the number of trees in the area with an average crown diameter of D 1av ,
here F is the area of the analyzed area, equal to the linear dimensions of the image, multiplied by the scale of the image, m 2 ;
Figure 00000019
planting completeness, D 2av the crown diameter of the middle tree, calculated from the “roughness” of the canopy D 2cp ≃ 1.3 • (2σ) 0.46 ;
Figure 00000020
sectional area of the middle tree of the plot, calculated from the statistical dependencies
Figure 00000021
, d average diameter of the middle tree trunk equal to d, cm ≃ 1.7D 2,4 1cp [m];
Figure 00000022
medium tree height
Figure 00000023

synthesize a mosaic picture of the stock of stands over the entire observation area from successively analyzed single sections.

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". A comparative analysis of the proposed solution with the closest analogue shows that the claimed method differs from the known one by the introduction of new technological operations that ensure the achievement of properties whose patterns were not known and appeared in the inventive object for the first time. Indeed, in the closest analogue, the statistical characteristics of the stand are calculated on the basis of direct local measurements on the ground, and in the claimed method, the stock is calculated on the basis of the calculation of the parameters of the electrical image signal obtained by remote sensing. The main information parameters of the proposed method are the coefficient of variation of the signal amplitude, directly related to the "roughness" of the canopy, and the shape of the envelope of the spatial spectrum, which reflects the ratio of the number of trees in the forest stand with different crown diameters. This allows us to argue that the claimed method meets the criterion of "inventive step".

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". The presence of such features as newly introduced operations associated with functional transformations of both tone and texture of the image, allowing to extract information about the "roughness" of the canopy and the spectral composition of the stand in the form of the number of trees with a certain diameter of crowns, allows us to conclude that the claimed technical solutions to the criterion of "significant differences".

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. The technical essence of the invention is as follows. At present, the main breeding parameter for thematic processing of aerospace images of vegetation is the color index. The curves of spectral brightness coefficients (QW) for all tree species have the same laws and differ by units of percent. This complicates thematic image processing and reliable selection of tree crowns by color index. In addition to the physiological factors of the state of the vegetation, the morphometric parameters also have a significant effect on the QWS: plant architecture, height, crown shape, projective cover, and tier ratio. The density or density of the canopy, the diameters of the crowns, their geometric repeatability participate in the formation of the image and its large discrete contrasting elements, which is reflected as a texture. Therefore, the target information about the stand contains not only the tone of the image, but also its texture.

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. The tone of the image carries information about the "roughness" of the canopy, the length of the crowns, the projective cover, the ratio of tiers. In a planting of equal age, the canopy is formed by trees of different heights with the observed effects of condensation (grouping) or rarefaction in microstructures. The effect of the attraction of trees, manifested in the distribution of crowns of young growths, passes in adult pine trees into the effect of pushing away crowns, shifting crowns relative to the trunk in the direction of emerging voids. Therefore, the “roughness” of ripe and mature stands is significantly higher than the “roughness” of young animals.

С другой стороны, текстура изображения несет в себе информацию о скрытых закономерностях древостоя, частоте повторения микроструктурных образований, распределении древостоя по диаметрам крон. On the other hand, the texture of the image carries information about the hidden patterns of the stand, the frequency of repetition of microstructural formations, the distribution of the stand on the diameters of the crowns.

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). Thus, the electric image signal carries all the information about the integrated taxation characteristics of the stand: the distribution of trees according to the diameter of the crowns, the average number of trees on the site, completeness (roughness).

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:

Figure 00000024

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).The distribution of the number of trees by the diameter of the crowns is based on the calculation of the spatial spectrum of the corresponding portion of the image. From mathematics it is known (Piskunov N.S. Differential and integral calculus. T. 2. M. Nauka, 1964, pp. 240-242) that any function can be decomposed into the Fourier integral. By definition, the spatial spectrum is calculated as a two-dimensional Fourier transform of the function I (x, y) of the brightness intensity of the image area:
Figure 00000024

This operation is implemented on the basis of the Fast Fourier Transform (FFT) algorithms (Marple S. A. Digital Spectral Analysis. Translated from English by M. Mir, 1990, pp. 77-79, FFT algorithm). Usually, the two-dimensional Fourier spectrum of pseudorandom structures appears in the form of a vague elliptical figure, the magnitude of which characterizes their dispersion. The next step in the analysis is to assess the contribution of spatial structures of various sizes to the shape of the envelope. By integrating the two-dimensional Fourier spectrum over the ring segments, a one-dimensional spatial spectrum function is obtained as a function of the polar radius S (I / R). The feasibility of this operation is reflected in the work "Digital Image Processing System". "Video Lab", Moscow State University, 1990. Technical report version 2.1.-2.2, p. 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:

Figure 00000025
,
где ai весовой коэффициент деревьев с данным диаметром крон, пропорциональный амплитуде соответствующей гармоники пространственного спектра.As a result of the program calculation, the spatial spectrum values associated with the physical dimensions (length, width) of the input image section are obtained. Given the scale of the image, characteristics of the real spatial spectrum of the stand on the site are obtained. The amplitude of each harmonic of the spatial spectrum characterizes the specific weight of trees with a given range of crowns. Dividing the domain of definition of the envelope of the spatial spectrum into five intervals (classes of steps of the thickness of Lorea), the crown diameter of the middle tree of the stands is calculated:
Figure 00000025
,
where a i is the weight coefficient of trees with a given crown diameter, proportional to the amplitude of the corresponding harmonic of the spatial spectrum.

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•D 1,1 1cp , dcp= 1,7•D 2,4 1cp .
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 σ функции яркости изображения (фиг. 1). Здесь представлены сечения двух типов насаждений по координате x с различной шероховатостью древесного полога. Чем больше "шероховатость" полога, чем больше разрывов в пологе, тем больше условная длина крон lк, равная 2σ.On the basis of extensive statistics of observations (S.V. Belov, I.D. Dmitriev, A.E. Kolosova. Aerial photography and aviation in forestry. Textbook. - All-Union Correspondence Technical Technical University. L. 1962, p. 145, table. 15 ) the method of determinants calculated the average statistical dependence of the average height and average diameter of the trunk of the trees of the first group (pine, birch, aspen, alder.)
h = 6.8 • D 1,1 1cp , d cp = 1.7 • D 2,4 1cp .
With an increase in the number of trees per unit area, the canopy closure increases. Practically during taxation, the fullness of the stands is taken into account according to the degree of closure of the crowns. The greater the closeness of the crowns, the obviously less “roughness” of the canopy. Therefore, the roughness of the canopy contains information about the projective cover or the extent to which the plant uses the space it occupies. The "roughness" of the canopy is estimated by the standard deviation σ of the image brightness function (Fig. 1). Cross sections of two types of stands are presented here along the x coordinate with different roughness of the canopy. The greater the “roughness” of the canopy, the more gaps in the canopy, the greater the conditional crown length l k equal to 2σ.

Таким образом, интегральный эффект разреженности полога учитывается условной длиной lк= 2σ. Между длиной кроны и диаметром кроны существует среднестатистическая зависимость (Аэрофотосъемка и авиация в лесном хозяйстве. Учебное пособие. /Под ред. С.В.Белова. Всесоюзный заочный ЛТИ. Л. 1962, с. 347, табл. 2). Эта зависимость аппроксимирована степенной функцией вида D2cp= 1,3(2σ)0,46. Следовательно, полнота насаждения может быть рассчитана по соотношению средних площадей крон деревьев, вычисленных из огибающей пространственного спектра и "шероховатости" полога:

Figure 00000026

число деревьев на анализируемом участке составляет:
Figure 00000027

где F площадь анализируемого участка.Thus, the integral effect of the sparseness of the canopy is taken into account with a conditional length l k = 2σ. Between the length of the crown and the diameter of the crown there is an average statistical dependence (Aerial photography and aviation in forestry. Textbook. / Ed. By S.V. Belov. All-Union Correspondence LTI. L. 1962, p. 347, Table 2). This dependence is approximated by a power function of the form D 2cp = 1.3 (2σ) 0.46 . Therefore, the fullness of the stand can be calculated by the ratio of the average areas of the crowns of trees calculated from the envelope of the spatial spectrum and the “roughness” of the canopy:
Figure 00000026

the number of trees in the analyzed area is:
Figure 00000027

where F is the area of the analyzed area.

Запас древостоя на участке вычисляется по следующим статистическим зависимостям между параметрами сигнала и характеристиками насаждения:
.The stand stock on the site is calculated by the following statistical dependencies between the signal parameters and the characteristics of the stand:
.

Пример конкретного осуществления способа. Как следует из рассмотрения способа ближайшего аналога, для однозначного вычисления объема запаса древостоя необходимо измерение трех независимых параметров: числа деревьев N, среднего сечения ствола

Figure 00000029
и высоты
Figure 00000030
. Следовательно, для однозначного решения задачи по предлагаемому способу также необходимо измерение трех независимых параметров. Такими параметрами заявляемого способа являются: площадь анализируемого участка F, шероховатость древесного полога σ и огибающая пространственного спектра S(1/R). При этом связь между параметрами электрического сигнала анализируемого участка изображения и его таксационными характеристиками устанавливается на основе физических и статистических закономерностей. Площадь анализируемого участка F вычисляется путем умножения линейных (a х b) размеров изображения участка на масштаб снимка:
F=a•M x b•M, м2.An example of a specific implementation of the method. As follows from the consideration of the closest analogue method, for unambiguous calculation of the stand stock volume, it is necessary to measure three independent parameters: the number of trees N, the average section of the trunk
Figure 00000029
and heights
Figure 00000030
. Therefore, for a unique solution to the problem by the proposed method, it is also necessary to measure three independent parameters. Such parameters of the proposed method are: the area of the analyzed area F, the roughness of the canopy σ and the envelope of the spatial spectrum S (1 / R). In this case, the relationship between the parameters of the electric signal of the analyzed image section and its taxation characteristics is established on the basis of physical and statistical laws. The area of the analyzed plot F is calculated by multiplying the linear (a x b) dimensions of the plot image by the image scale:
F = a • M xb • M, m 2 .

На фиг. 1 представлена одна из возможных реализаций функции пространственной зависимости I(x) древесного полога двух типов "шероховатости" s1 и σ2 На фиг. 2 приведены частотно-спектральные образы огибающих пространственных спектров S(I/R) единичных участков изображения космического снимка "Лосиный Остров", Москва, для трех типов растительности: хвойного леса, ельник "Пироговского лесопарка", с максимальным размахом крон 5,0 -7,0 м; смешанного леса р-на Гальяново; кустарник на болоте (осинник, березник, ивняк) р-на "Торфопредприятие" с минимальным размахом крон 0,3-0,5 м.In FIG. 1 shows one of the possible realizations of the spatial dependence function I (x) of the canopy of two types of “roughness” s 1 and σ 2. FIG. Figure 2 shows the frequency-spectral images of the envelopes of the spatial spectra S (I / R) of individual image sections of the Losiny Ostrov satellite image, Moscow, for three types of vegetation: coniferous forest, Pirogovsky Forest Park spruce, with a maximum span of 5.0-7 , 0 m; mixed forest district Galyanovo; shrub in the swamp (aspen, birch, willow) of the Peat Enterprise district with a minimum crown span of 0.3-0.5 m.

Заявляемый способ может быть реализован на базе комплекса программно-аппаратных средств по схеме фиг. 3. The inventive method can be implemented on the basis of a complex of software and hardware according to the scheme of FIG. 3.

Устройство фиг. 3, реализующее способ, содержит изображение 1 (фотоснимок, видеокадр) участков лесных массивов, которые посредством устройств ввода 2 последовательно преобразуются квантованием в файлы цифровой информации и записываются на гибкие магнитные диски 3. Информация одного анализируемого участка вводится в ПЭВМ 4 типа IBM PC/386/387 с набором периферийных элементов. Комплекс специализированных программ обработки изображений записывается в постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) винчестер 5. Полученная в результате обработки снимков целевая информация отображается на дисплее 6 типа Super VGA и распечатывается в виде графиков и значений расчетных функций на принтере 7. The device of FIG. 3, which implements the method, contains image 1 (photograph, video frame) of forest plots, which are sequentially converted by digital input devices 2 into digital information files and recorded on flexible magnetic disks 3. Information from one analyzed section is input into IBM PC 4/386 type 4 / 387 with a set of peripheral elements. A set of specialized image processing programs is written to the Winchester 5 read-only memory (ROM). The target information obtained as a result of processing the images is displayed on the Super VGA type display 6 and printed out in the form of graphs and values of the calculation functions on the printer 7.

Процедуру оценки запаса насаждения по операциям заявляемого способа с помощью средств фиг. 3 проиллюстрируем на примере одного участка Пироговского лесопарка. Линейные размеры участка снимка соответствовали a x b 1 x 1 см. Масштаб космического снимка "Лосиный остров" соответствовал 1 55000. Снимок заказан в Госцентре "Природа" (заказ N 11/93-42 Руководства Госцентра Природа, исп. Тикунова). Участок снимка преобразуют в файл цифровой информации функции пространственной яркости I(X,Y) в формате 512 х 512 элементов. Операция преобразования изображения в файлы цифровой информации реализуется на средствах телеввода 2 (Система телеввода, Panasonic. Инструкция пользователю, техническое описание). Файлы цифровой информации записываются на гибкие магнитные диски 3 и последовательно считываются в ОЗУ процессора 4. Уровень квантования сигнала по амплитуде (тону) соответствовал 1/256. Среднее значение сигнала матрицы вычислялось по процедуре:

Figure 00000031

Среднеквадратическое значение сигнала соответственно по процедуре
Figure 00000032
.The procedure for assessing the stock of stands for operations of the proposed method using the means of FIG. 3 we illustrate the example of one section of Pirogovsky forest park. The linear dimensions of the image section corresponded to axb 1 x 1 cm. The scale of the satellite image "Elk Island" corresponded to 1,550,000. The image was ordered at the State Nature Center (order N 11 / 93-42 of the Guide of the State Center Nature, isp. Tikunova). The image section is converted into a digital information file by the spatial brightness functions I (X, Y) in the format of 512 x 512 elements. The operation of converting an image into digital information files is implemented using the means of TV input 2 (TV input system, Panasonic. User manual, technical description). Digital information files are recorded on flexible magnetic disks 3 and sequentially read into the RAM of processor 4. The level of signal quantization in amplitude (tone) corresponded to 1/256. The average value of the matrix signal was calculated by the procedure:
Figure 00000031

RMS signal value according to the procedure
Figure 00000032
.

Расчетное значение анализируемого участка: σ = 5,1. The calculated value of the analyzed area: σ = 5.1.

От каждого массива цифровой информации файла вычислялся двумерный пространственный спектр, используя комплекс специализированных программ БПФ, содержащихся в ПЗУ процессора 4. From each array of digital file information, a two-dimensional spatial spectrum was calculated using a complex of specialized FFT programs contained in processor ROM 4.

На фиг. 2а приведена огибающая пространственного спектра участка древостоя Пироговского лесопарка. Математическое ожидание, вычисленное по стандартному соотношению как сумма произведений значений огибающей на удельный вес каждой гармоники составит Σ Di•ai или диаметр кроны среднего дерева Д1ср= 2,4 м. С учетом вышеприведенных соотношений, полнота насаждения 0,4, а число деревьев со средним диаметром крон 2,4 м, N=26000 ед. Сечение ствола среднего дерева 13,5 см, высота среднего дерева

Figure 00000033
, запас древостоя 6300 м3.In FIG. 2a shows the envelope of the spatial spectrum of the stand of the Pirogovsky forest park. The mathematical expectation calculated by the standard ratio as the sum of the products of the envelope values by the specific weight of each harmonic will be Σ D i • a i or the crown diameter of the middle tree D 1av = 2.4 m. Taking into account the above relations, the total planting density is 0.4, and the number trees with an average crown diameter of 2.4 m, N = 26000 units. The cross section of the trunk of the middle tree 13.5 cm, the height of the middle tree
Figure 00000033
, stand stock 6300 m 3 .

Эффективность заявляемого способа оценивается точностью расчета запаса насаждений путем сравнения его с аналогом. Для этого анализу подвергались те участки снимка "Лосиный Остров", по которым имеются точные таксационные описания (ключевые участки). В таблице представлены результаты оценок запаса насаждений ключевых участков, полученных путем наземной таксации и путем обработки их изображений. The effectiveness of the proposed method is estimated by the accuracy of the calculation of the stock of stands by comparing it with an analogue. For this analysis, those sections of the Elk Island picture were analyzed for which there are accurate taxation descriptions (key sections). The table presents the results of assessments of the stock of plantations of key areas obtained by ground taxation and by processing their images.

Расхождение способов не превосходит 4% что является вполне допустимым для известных методов таксации. The discrepancy of the methods does not exceed 4%, which is quite acceptable for the known methods of taxation.

Положительный эффект заявляемого способа основан на установлении зависимостей между специальными параметрами электрического сигнала изображения лесного массива и его таксационными характеристиками. The positive effect of the proposed method is based on the establishment of dependencies between special parameters of the electrical signal of the image of the forest and its taxation characteristics.

Claims (1)

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 σ, огибающую пространственного спектра, по которым рассчитывают запас насаждения анализируемого участка
Figure 00000034

где М запас древостоя на участке, м3;
Figure 00000035
число деревьев на участке с диаметром крон D1ср, где D1ср диаметр кроны среднего дерева участка, вычисляемый по огибающей пространственного спектра
Figure 00000036

где ai удельный вес амплитуды соответствующей гармоники пространственного спектра;
F площадь анализируемого участка, равная линейным размерам изображения, умноженным на масштаб снимка, м2;
Figure 00000037
полнота насаждения, где D2ср диаметр кроны среднего дерева, вычисленный по статистической зависимости "шероховатости" полога, D2cp≃ 1,3•(2σ)0,46;
Figure 00000038
площадь сечения среднего дерева участка, вычисляемая по статистическим зависимостям, м,
Figure 00000039

Figure 00000040
средний диаметр ствола среднего дерева,
Figure 00000041

Figure 00000042
высота среднего дерева, м,
Figure 00000043
A method for determining the stock of stands in which the area of the forest is divided into a mosaic of plots, the average statistical characteristics of the stand are calculated, characterized in that the image of the forest is obtained, the brightness function of the image of the plots is sequentially converted into a matrix of digital samples of the spatial dependence of the brightness with dimension (mxm) of elements, calculate the characteristics of the electric signal of the matrix: mathematical expectation, standard deviation σ, the envelope of the spatial th spectrum is used to calculate reserve spaces of the analyzed site
Figure 00000034

where M is the stand stock on the plot, m 3 ;
Figure 00000035
the number of trees in the area with the diameter of the crowns D 1av , where D 1av the crown diameter of the middle tree of the site, calculated from the envelope of the spatial spectrum
Figure 00000036

where a i is the specific gravity of the amplitude of the corresponding harmonics of the spatial spectrum;
F the area of the analyzed area, equal to the linear dimensions of the image, multiplied by the scale of the image, m 2 ;
Figure 00000037
planting completeness, where D 2av is the crown diameter of the middle tree, calculated from the statistical dependence of the “roughness” of the canopy, D 2cp ≃ 1.3 • (2σ) 0.46 ;
Figure 00000038
the cross-sectional area of the middle tree of the plot, calculated by statistical dependencies, m,
Figure 00000039

Figure 00000040
the average diameter of the middle tree trunk,
Figure 00000041

Figure 00000042
the height of the middle tree, m
Figure 00000043
RU95107080A 1995-05-09 1995-05-09 Method of determining forest plantation reserve RU2080051C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU95107080A RU2080051C1 (en) 1995-05-09 1995-05-09 Method of determining forest plantation reserve

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU95107080A RU2080051C1 (en) 1995-05-09 1995-05-09 Method of determining forest plantation reserve

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU95107080A RU95107080A (en) 1997-03-27
RU2080051C1 true RU2080051C1 (en) 1997-05-27

Family

ID=20167361

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU95107080A RU2080051C1 (en) 1995-05-09 1995-05-09 Method of determining forest plantation reserve

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2080051C1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2531329C1 (en) * 2013-03-25 2014-10-20 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт леса им. В.Н. Сукачева Сибирского отделения Российской академии наук (ИЛ СО РАН) Method of determining completeness of multi-storeyed, mixed, and uneven-aged timber stands
RU2533022C1 (en) * 2013-06-11 2014-11-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Воронежская государственная лесотехническая академия" Method for determining growing stock
RU2739436C1 (en) * 2020-03-26 2020-12-24 Общество с ограниченной ответственностью "Экомониторинг" Method of updating forest stock data based on machine learning

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
1. Анализ структуры древесных ценозов / Под ред. Д.М. Киреева. - Новосибирск: Наука, Сибирское отделение, 1985, с. 42, рис. 14. 2. Анучин Н.П. Лесная таксация. 5 изд.- М.: Лесная промышленность, 1982, с. 249, 3. Анучин Н.П. Лесная таксация.- М.: Лесная промышленность, 1982, с. 344 - 347. *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2531329C1 (en) * 2013-03-25 2014-10-20 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт леса им. В.Н. Сукачева Сибирского отделения Российской академии наук (ИЛ СО РАН) Method of determining completeness of multi-storeyed, mixed, and uneven-aged timber stands
RU2533022C1 (en) * 2013-06-11 2014-11-20 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Воронежская государственная лесотехническая академия" Method for determining growing stock
RU2739436C1 (en) * 2020-03-26 2020-12-24 Общество с ограниченной ответственностью "Экомониторинг" Method of updating forest stock data based on machine learning

Also Published As

Publication number Publication date
RU95107080A (en) 1997-03-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Woodcock et al. Inversion of the Li-Strahler canopy reflectance model for mapping forest structure
Haase Spatial pattern analysis in ecology based on Ripley's K‐function: Introduction and methods of edge correction
Mitchell Quantitative analysis by the point-centered quarter method
Greig-Smith Data on pattern within plant communities: I. The analysis of pattern
Walker An evaluation of eight methods of botanical analysis on grasslands in Rhodesia
Fieguth et al. Multiresolution optimal interpolation and statistical analysis of TOPEX/POSEIDON satellite altimetry
Li Variation of the accuracy of digital terrain models with sampling interval
Hull IV et al. Measurement of scenic beauty: the law of comparative judgment and scenic beauty estimation procedures
CN108921885A (en) A kind of method of comprehensive three classes data source joint inversion forest ground biomass
Dale et al. A new method for characterizing point patterns in plant ecology
Blanchette et al. Predicting wood fiber attributes using local-scale metrics from terrestrial LiDAR data: A case study of Newfoundland conifer species
RU2406295C1 (en) Method of ecological monitoring of forests
RU2080051C1 (en) Method of determining forest plantation reserve
Cherneva et al. Non-linearity and non-stationarity of the New Year abnormal wave
Hilasaca et al. Visualization and categorization of ecological acoustic events based on discriminant features
US20120041994A1 (en) Precision measurement of waveforms
Weiß Application and statistical analysis of terrestrial laser scanning and forest growth simulations to determine selected characteristics of Douglas-Fir stands
RU2115887C1 (en) Method of vegetation type identification
Da Silva et al. Netzeroco 2, an ai framework for accelerated nature-based carbon sequestration
Pearse An area-list method of measuring range plant populations
Astola et al. Highforest-forest parameter estimation from high resolution remote sensing data
JP4142966B2 (en) Image analysis apparatus, image analysis program, and image analysis method
RU2294622C2 (en) Method for determining degree of forest stand density
Ives Estimation of egg populations of the larch sawfly, Pristiphora erichsonii (Htg.)
RU2133565C1 (en) Plantation stock evaluating method