RU2436291C1 - Method of early forest pathology diagnostics - Google Patents
Method of early forest pathology diagnostics Download PDFInfo
- Publication number
- RU2436291C1 RU2436291C1 RU2010116059/28A RU2010116059A RU2436291C1 RU 2436291 C1 RU2436291 C1 RU 2436291C1 RU 2010116059/28 A RU2010116059/28 A RU 2010116059/28A RU 2010116059 A RU2010116059 A RU 2010116059A RU 2436291 C1 RU2436291 C1 RU 2436291C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- canopy
- forest
- values
- image
- spatial
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к лесному хозяйству, в частности к оперативному выявлению насаждений, поврежденных насекомыми вредителями, и контролю экологического состояния лесов.The invention relates to forestry, in particular to the operational identification of plantings damaged by insect pests, and monitoring the ecological condition of forests.
В отдельные годы наблюдаются массовые размножения хвое- и листогрызущих насекомых: соснового и сибирского шелкопрядов, шелкопряда-монашенки, сосновой и пихтовой пядениц, сосновых и еловых пильщиков. По данным лесопатологического надзора общая площадь поврежденных насекомыми участков, в том числе в кедровых лесах, достигает 30…40 млн га в год.In some years, mass reproduction of pine and leaf-eating insects is observed: pine and Siberian silkworms, nun silkworms, pine and fir moths, pine and spruce sawflies. According to forest pathological supervision, the total area of insect-damaged areas, including in cedar forests, reaches 30 ... 40 million ha per year.
Во всех случаях лесопатологического мониторинга желательно обнаруживать лесопатологические изменения на ранней стадии, чтобы своевременно проводить лесозащитные мероприятия, пока отслеживаемые процессы не приняли необратимый характер.In all cases of forest pathological monitoring, it is desirable to detect forest pathological changes at an early stage in order to timely carry out forest protection measures until the monitored processes have become irreversible.
Для оперативного обнаружения лесопатологических процессов используют методы космического мониторинга лесов путем получения их изображений. При наблюдении сверху отображаемым на снимке объектом является древесный полог. Древесный полог содержит всю информацию об экологическом состоянии насаждения. Интегральными характеристиками изображения древесного полога, содержащими информацию об экологическом состоянии насаждения, являются: цветности хвои, листьев; степень изрезанности рельефа древесного полога; линейная протяженность (разброс) диаметров крон древостоя, объем кроны отдельного дерева (степень охвоенности) и др. Перечисленные характеристики рассчитывают путем программной обработки изображений. Чем больше разнородных признаков изображения используют при оценке экологического состояния, тем достовернее результат.For the operational detection of forest pathological processes, methods of space monitoring of forests by obtaining their images are used. When viewed from above, the object displayed in the image is a tree canopy. The canopy contains all the information about the ecological state of the plantation. The integrated characteristics of the image of the canopy, containing information about the ecological state of the plantation, are: the color of the needles, leaves; the degree of indentation of the relief of the wood canopy; the linear extent (scatter) of the diameters of the crowns of the tree stand, the crown volume of an individual tree (degree of coverage), etc. The listed characteristics are calculated by software image processing. The more heterogeneous image features are used in assessing the environmental status, the more reliable the result.
Известен «Способ ранней лесопатологической диагностики», Патент RU №2189732, 2002 г. - аналог.The well-known "Method of early forest pathological diagnosis", Patent RU No. 2189732, 2002 - analogue.
В способе-аналоге получают цифровые изображения функции яркости I (x, y) в виде матриц дискретных отсчетов (m×n) элементов в зонах R и G; вычисляют попиксельные отношения матриц R и G, составляют результирующую матрицу из этих отношений, выделяют методами пространственного дифференцирования контуры на результирующем изображении, рассчитывают функции фрактальной размерности изображения внутри контуров и по численному значению фрактальной размерности, положению контуров и их площади судят о причинах, координатах и размерах выявленной патологии.In the analogue method, digital images of the brightness function I (x, y) are obtained in the form of matrices of discrete samples (m × n) of elements in zones R and G; compute the pixel-by-pixel ratios of the R and G matrices, compose the resulting matrix from these ratios, extract the contours on the resulting image using spatial differentiation methods, calculate the functions of the fractal dimension of the image inside the contours and judge the reasons, coordinates and sizes by the numerical value of the fractal dimension, the position of the contours and their area identified pathology.
Недостатками аналога следует считать:The disadvantages of the analogue should be considered:
- неадекватность алгоритма формирования и обработки результирующей матрицы измеряемому физическому процессу;- inadequacy of the algorithm for the formation and processing of the resulting matrix to the measured physical process;
- не все известные признаки лесопатологии измеряются и используются, что снижает достоверность конечных результатов оценки;- not all known signs of forest pathology are measured and used, which reduces the reliability of the final results of the assessment;
- невысокая чувствительность способа, поскольку интервал изменения наблюдаемого параметра (фрактальной размерности) находится в пределах 0,1-0,3.- low sensitivity of the method, since the interval of change of the observed parameter (fractal dimension) is in the range of 0.1-0.3.
Одним из методов оперативного обнаружения инвазий вспышек насекомых вредителей является сравнение текущего изображения лесного участка с эталоном.One of the methods for the rapid detection of invasions of outbreaks of insect pests is to compare the current image of the forest area with a reference.
Ближайшим аналогом с заявляемым техническим решением является «Способ обнаружения инвазий насаждений», Патент RU №2105465, 1998 г. Способ ближайшего аналога включает получение изображений подстилающей поверхности, преобразование функции яркости изображения I (x, y) в матрицу из [m×n] дискретных отсчетов, создание банка эталонов изображений отслеживаемых участков, осуществление сжатия данных матрицы дискретных отсчетов [m×n] элементов в матрицу интенсивностей переходов размерностью [k×k], получение образа объекта в виде узлов «кристаллической решетки», вычитание «кристаллической решетки» текущего изображения из «кристаллической решетки» эталона и по максимальному диагональному элементу разности и смещению узлов выносят суждение о наличии, размерах и характере инвазии, где [1-k] - интервал изменения уровня квантованных отсчетов функции яркости анализируемого участка изображения.The closest analogue to the claimed technical solution is “A method for detecting invasions of stands”, Patent RU No. 2105465, 1998. The closest analogue method includes obtaining images of the underlying surface, converting the image brightness function I (x, y) into a matrix of [m × n] discrete samples, creating a bank of image standards of images of monitored areas, compressing the data of the matrix of discrete samples [m × n] of elements into a matrix of transition intensities of dimension [k × k], obtaining an image of the object in the form of nodes ", subtraction of the" crystal lattice "of the current image from the" crystal lattice "of the standard and the maximum diagonal element of the difference and the offset of the nodes make a judgment about the presence, size and nature of the invasion, where [1-k] is the interval of the level of quantized samples of the brightness function of the analyzed plot image.
Недостатками ближайшего аналога являются:The disadvantages of the closest analogue are:
- методическая недостоверность, поскольку оценка состояния проводится по единственному критерию «виду кристаллической решетки» без количественной оценки фазы состояния;- methodological unreliability, since the state assessment is carried out according to the only criterion “type of crystal lattice” without a quantitative assessment of the state phase;
- не все известные признаки лесопатологии измеряются и используются при оценке состояния, в частности не измеряется такая чувствительная характеристика, как цветность древесного полога.- not all known signs of forest pathology are measured and used in assessing the state, in particular, such a sensitive characteristic as the color of the canopy is not measured.
Задача, решаемая заявляемым способом, состоит в осуществлении одновременной, синхронной цифровой спектрометрической и видовой съемки лесных массивов, расчете по ним интегральных характеристик древесных пологов, объединение интегральных характеристик феноменологическим уравнением, нахождение областей устойчивого и неустойчивого состояния объекта анализом феноменологического уравнения, определение фазы дигрессии лесного массива по отношению текущих значений наблюдаемого параметра к его значениям в области устойчивого состояния.The problem solved by the claimed method consists in carrying out simultaneous, synchronous digital spectrometric and species surveys of forests, calculating the integral characteristics of tree canopies using them, combining the integral characteristics with a phenomenological equation, finding areas of a stable and unstable state of an object by analyzing a phenomenological equation, determining the phase of forest digression in relation to the current values of the observed parameter to its values in the steady state region.
Технический результат достигается тем, что способ ранней лесопатологической диагностики включает синхронные измерения лесных массивов с космического носителя гиперспектрометром со спектральным разрешением спектрограмм I (λ) ~ 1 нм и цифровой видеокамерой с пространственным разрешением изображений I (x, y) ~ 0,3 м/пиксель, квантование измеряемых сигналов I (λ), I (x, y) по амплитуде в шкале не менее 10 разрядов, выбор в качестве наблюдаемого параметра лесопатологии произведения интегральных характеристик древесного полога, пронормированных относительно их значений для эталонного участка: средневзвешенной длины волны спектрограммы 
представление наблюдаемого параметра феноменологическим рекуррентным уравнением, вычисление посредством математических процедур постоянных рекуррентного уравнения, нахождение области параметров устойчивого состояния древесного полога, расчет фазы дигрессии лесного массива по количественному отношению текущего значения наблюдаемого параметра к его значениям в границах области устойчивого состояния.representation of the observed parameter by the phenomenological recurrence equation, calculation of the recurrence equation constants by mathematical procedures, finding the region of the parameters of the steady state of the canopy, calculation of the phase of digression of the forest by the quantitative ratio of the current value of the observed parameter to its values within the boundaries of the region of the steady state.
Изобретение поясняется чертежами, где:The invention is illustrated by drawings, where:
фиг.1 - спектральные характеристики древесных пологов а) здорового, б, в) в состоянии дигрессии;figure 1 - spectral characteristics of wood canopies a) healthy, b, c) in a state of digression;
фиг.2 - производные спектральных характеристик;figure 2 - derivatives of spectral characteristics;
фиг.3 - динамика относительного изменения средневзвешенной длины волны спектрограмм;figure 3 - dynamics of the relative changes in the weighted average wavelength of the spectrograms;
фиг.4 - динамика изменения огибающей пространственного спектра Фурье при дигрессии;figure 4 - dynamics of the envelope of the spatial Fourier spectrum during digression;
фиг.5 - изрезанность древесных пологов а) здорового, б) сухостойного;figure 5 - the ruggedness of the wood canopies a) healthy, b) dead;
фиг.6 - изменение отношения площади рельефа древесного полога (Sp) к геометрической площади участка (S0) при дигрессии;6 is a change in the ratio of the relief area of the canopy (S p ) to the geometric area of the plot (S 0 ) during digression;
фиг.7 - диаграммы Пуанкаре наблюдаемого параметра а) устойчивого состояния, б) неустойчивого состояния;Fig.7 - Poincare diagrams of the observed parameter a) steady state, b) unstable state;
фиг.8 - решения феноменологического уравнения а) область устойчивых состояний, б) область неустойчивых состояний;Fig. 8 - solutions of the phenomenological equation a) a region of stable states, b) a region of unstable states;
фиг.9 - функциональная схема устройства, реализующая способ.Fig.9 is a functional diagram of a device that implements the method.
Техническая сущность изобретения заключается в следующем. Основной метод идентификации природных объектов (процессов) - это сравнение с эталоном, т.е. построение графического и математического образов отслеживаемого объекта по значениям измеряемого параметра. Как отмечалось выше, наблюдаемым объектом является древесный полог. Графическим образом состояния объекта является диаграмма Пуанкаре. Математический образ - это феноменологическое (детерминированное) уравнение, описывающее эволюцию объекта во времени. Отслеживаемым параметром является произведение интегральных признаков лесопатологии, содержащихся в спектрограмме древесного полога и его видеоизображении.The technical essence of the invention is as follows. The main method for identifying natural objects (processes) is a comparison with a standard, i.e. construction of graphic and mathematical images of the tracked object by the values of the measured parameter. As noted above, the observed object is a wood canopy. A graphical image of the state of the object is a Poincare diagram. A mathematical image is a phenomenological (deterministic) equation that describes the evolution of an object in time. The monitored parameter is the product of the integral features of forest pathology contained in the spectrogram of the canopy and its video image.
Поглощение и рассеяние лучистой энергии определяется наличием и концентрацией пигментов, а также наличием влаги в хвое, листьях. В результате селективного поглощения у зеленых растений формируется спектральная область с двумя минимумами отражения в синей (В) и красной (R) зонах. И лишь небольшой максимум отражения в зоне (G) придает растительности зеленую окраску. Спектр отражения светового потока зеленой вегетирующей растительности иллюстрируется графиком фиг.1(а). При стрессовых ситуациях, накапливании в фотосинтезирующих органах вредных поллютантов, происходит разрушение фитопластов, уменьшение хлорофилла. При этом растение приобретает желтоватую окраску, причем растения одинаково реагируют на недостаток минерального питания, накопление поллютантов или объедание кроны насекомыми вредителями. Визуальными признаками лесопатологии являются: некроз хвои, листьев, изменение окраски, уменьшение их линейных размеров, ажурность крон, усыхание ветвей, уменьшение степени охвоенности побегов, уменьшение общего объема фитомассы. Это приводит к уменьшению поглощения лучистой энергии древесным пологом и к изменению спектральных характеристик отраженного потока, графики фиг.1(б, в) [см., например, Л.И.Чапурский. «Отражательные свойства природных объектов в диапазоне 400-2500 нм», ч.I, Мин. Обороны СССР, 1986 г., стр.44-46, КСЯ крон деревьев, а также В.И.Сухих. «Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве», изд-во Map. ГТУ, Йошкар-Ола, 2005 г., стр.21, рис.2.8].Absorption and dissipation of radiant energy is determined by the presence and concentration of pigments, as well as the presence of moisture in the needles, leaves. As a result of selective absorption in green plants, a spectral region is formed with two reflection minima in the blue (B) and red (R) zones. And only a small maximum of reflection in zone (G) gives the vegetation a green color. The reflection spectrum of the luminous flux of green vegetation is illustrated in the graph of figure 1 (a). In stressful situations, the accumulation of harmful pollutants in photosynthetic organs, phytoplasts are destroyed, and chlorophyll decreases. At the same time, the plant acquires a yellowish color, and the plants react equally to a lack of mineral nutrition, the accumulation of pollutants, or pests eating insects. The visual signs of forest pathology are: necrosis of needles, leaves, discoloration, a decrease in their linear dimensions, openwork of crowns, drying out of branches, a decrease in the degree of coverage of shoots, a decrease in the total volume of phytomass. This leads to a decrease in the absorption of radiant energy by the canopy and to a change in the spectral characteristics of the reflected flux, the graphs of Fig. 1 (b, c) [see, for example, L.I. Chapursky. “Reflective properties of natural objects in the range of 400-2500 nm”, part I, Min. Defense of the USSR, 1986, pp. 44-46, KSYA crown of trees, as well as V.I. Sukhikh. “Aerospace methods in forestry and landscape construction”, Map publishing house. State Technical University, Yoshkar-Ola, 2005, p. 21, Fig. 2.8].
Первым признаком лесопатологии, содержащимся в спектрограмме, является изменение знака производной спектрограммы I (λ) в интервале 540…640 нм. На рисунке фиг.2 представлены графики производных 
Вторым признаком лесопатологии, содержащимся в спектрограмме, является изменение цвета, окраски древесного полога, что проявляется в виде смещения результирующего спектра отражения в длинноволновую (красную) область. Количественным параметром такого смещения служит средневзвешенная длина волны λср отраженного потока, исчисляемая как:The second sign of forest pathology contained in the spectrogram is the change in color, coloring of the canopy, which is manifested in the form of a shift in the resulting reflection spectrum to the long-wave (red) region. The quantitative parameter of such a displacement is the weighted average wavelength λ sr of the reflected flow, calculated as:
Средневзвешенное значение длины волны делит площадь под фиг.1 пополам. В частности, в качестве эталонной средневзвешенной длины волны принимают ее расчетное значение для здорового, вегетирующего насаждения (график фиг.1(а), λ0=540 нм). Динамика изменения отношения средневзвешенных длин волн регистрограмм фиг.1 иллюстрируется графиком фиг.3.The weighted average wavelength divides the area under figure 1 in half. In particular, as a reference weighted average wavelength, its calculated value for a healthy, vegetative planting is taken (graph of FIG. 1 (a), λ 0 = 540 nm). The dynamics of the ratio of the weighted average wavelengths of the registers of FIG. 1 is illustrated in the graph of FIG. 3.
Лесопатология изменяет структуру древесного полога и, соответственно, текстуру его видеоизображения.Forest pathology changes the structure of the canopy and, accordingly, the texture of its video image.
Текстура изображения содержит скрытые закономерности в строении насаждения и отдельных его элементов. Крона отдельного дерева при съемке сверху представляется некоторой колоколообразной фигурой. Вершина кроны отражает падающий световой поток практически зеркально, в то время как промежутки между кронами - диффузно. При этом световой поток рассеивается в промежутках и не отражается в сторону измерителя. Промежутки между кронами имеют меньшую яркость на изображении. Поэтому текстура изображения отражает морфологию древостоя, т.е. периодичность чередования расстояния между деревьями и линейные размеры крон отдельных деревьев. Скрытую информацию о периодичности чередования расстояний между деревьями и линейными размерами диаметров крон выделяют расчетом пространственного спектра Фурье функции яркости видеоизображения I (x, y) [см., например, «Анализ пространственных частот» в книге Р.Дуда, П.Харт «Распознавание образов и анализ сцен», пер. с англ., М.: Мир, 1976 г., стр.319-321].The texture of the image contains hidden patterns in the structure of the plantation and its individual elements. When shooting from above, the crown of an individual tree appears to be a bell-shaped figure. The top of the crown reflects the incident light flux almost specularly, while the gaps between the crowns are diffuse. In this case, the light flux is scattered in the gaps and is not reflected in the direction of the meter. The gaps between the crowns have lower brightness in the image. Therefore, the texture of the image reflects the morphology of the stand, i.e. the frequency of alternating distances between trees and the linear dimensions of the crowns of individual trees. Hidden information on the frequency of alternating distances between trees and linear dimensions of crown diameters is distinguished by calculating the spatial Fourier spectrum of the brightness function of the video image I (x, y) [see, for example, “Analysis of spatial frequencies” in the book by R. Dud, P. Hart “Pattern Recognition” and scene analysis ”, trans. from English, Moscow: Mir, 1976, pp. 319-321].
Двумерный пространственный спектр Фурье от функции яркости изображения I (x, y) вычисляют как:The two-dimensional spatial Fourier spectrum of the image brightness function I (x, y) is calculated as:
где m, n - размеры матрицы изображения [m×n] (строк и столбцов).where m, n are the dimensions of the image matrix [m × n] (rows and columns).
Представленное аналитическое выражение является стандартной математической операцией, реализуемой алгоритмами быстрого преобразования Фурье (БПФ), входящих в комплект специализированного программного обеспечения [см. Пакет программ для обработки изображений в науках о Земле. ER MAPPER, Reference, Earth Resource Mapping Ltd. Western Australia, 6005. 1998 - p.295]. Программный расчет спектра Фурье матрицы изображения из [m×n] элементов см. Патенты RU №2156567, 2000 г., №2183847, 2002 г., №2242867, 2003 г.The presented analytical expression is a standard mathematical operation implemented by the fast Fourier transform (FFT) algorithms included in the specialized software package [see Software package for image processing in Earth sciences. ER MAPPER, Reference, Earth Resource Mapping Ltd. Western Australia, 6005. 1998 - p. 295]. Software calculation of the Fourier spectrum of the image matrix of [m × n] elements, see Patents RU No. 2156567, 2000, No. 2183847, 2002, No. 2242867, 2003
На рисунке фиг.4 представлены графики огибающих пространственных спектров видеоизображений а) здорового насаждения, б) усыхающего. Амплитуда АЧХ в каждой ее точке Fi определяет удельный вес пространственной гармоники в общем спектре.Figure 4 presents graphs of the envelopes of the spatial spectra of video images a) of a healthy planting, b) of drying out. The amplitude of the frequency response at each of its points F i determines the specific gravity of the spatial harmonic in the overall spectrum.
Признаком лесопатологии, содержащимся в видеоизображении, является смещение пространственного спектра в область более высоких частот при усыхании листвы, ажурности крон, некрозе фитосинтезирующих органов. В качестве признака лесопатологии выбирают среднюю частоту пространственного спектра (Fcp), рассчитываемую из условия:A sign of forest pathology contained in the video image is a shift in the spatial spectrum to a higher frequency region when the foliage dries out, the crowns openwork, and necrosis of phytosynthetic organs. As a sign of forest pathology choose the average frequency of the spatial spectrum (F cp ), calculated from the conditions:
На графиках фиг.5 иллюстрируется сечение функции видеоизображения I (x, y) плоскостью y=const. Некроз хвои, листьев, ажурность крон уменьшает объем фитомассы и показатель «густоты» насаждения. Чем реже деревья друг от друга, тем больше изрезанность древесного полога и тем больше его площадь. Отношение площади древесного полога Sp к геометрической площади участка S0 характеризует полноту (П) насаждения. При дигрессии лесного полога площадь его рельефа увеличивается, что иллюстрируется графиком фиг.6. Параметр (Sp/S0) выбирают в качестве четвертого независимого признака лесопатологии.The graphs of Fig. 5 illustrate the cross section of the video image function I (x, y) by the plane y = const. Necrosis of needles, leaves, openwork of crowns reduces the volume of phytomass and the indicator of "density" of plantings. The rarer the trees from each other, the greater the indentation of the canopy and the greater its area. The ratio of the area of the wood canopy S p to the geometric area of the plot S 0 characterizes the completeness (P) of the plantation. With the digression of the forest canopy, the area of its relief increases, which is illustrated by the graph of Fig.6. The parameter (S p / S 0 ) is chosen as the fourth independent feature of forest pathology.
В качестве наблюдаемого параметра лесопатологии древесного полога выбирают произведение перечисленных выше интегральных характеристик: средней производной спектрограммы 
Как следует из графиков фиг.2, 3, 4, 6, перечисленные интегральные характеристики древесного полога у здорового вегетирующего насаждения уменьшаются, а при дигрессии монотонно возрастают.As follows from the graphs of FIGS. 2, 3, 4, 6, the listed integral characteristics of the canopy in a healthy vegetative planting decrease, and when digression monotonically increase.
Графический образ состояния объекта характеризует диаграмма Пуанкаре. Диаграмма Пуанкаре представляет собой точечное графическое отображение N значений последовательности накопленных измерений выборки хк, при к=1, 2,…N на двумерном поле, в котором ординатой точки является значение хк+1, а абсциссой - предшествующее значение хк. Нанося поочередно точки для к=1, 2,…N получают точечное множество, образующее фигуру, по виду которой судят о типе последовательности, соответствующей устойчивому или неустойчивому состоянию объекта, как это иллюстрируется фиг.7.A graphic image of the state of an object is characterized by a Poincare diagram. The Poincaré diagram is a point graphical representation of N values of the sequence of accumulated measurements of the sample x k , for k = 1, 2, ... N on a two-dimensional field in which the ordinate of the point is the value of x k + 1 , and the abscissa is the previous value of x k . By plotting the points for k = 1, 2, ... N in turn, one obtains a point set that forms a figure, by which one judges the type of sequence corresponding to a stable or unstable state of the object, as illustrated in Fig. 7.
Составив атлас диаграмм Пуанкаре, можно визуально идентифицировать состояние древесного полога, сравнивая вновь полученную диаграмму с имеющимися в атласе. Каждая из диаграмм свидетельствует о наличии детерминированной закономерности в последовательности измерений.Having compiled an atlas of Poincare diagrams, it is possible to visually identify the state of the canopy, comparing the newly obtained diagram with those in the atlas. Each of the diagrams indicates the presence of a determinate regularity in the sequence of measurements.
Более информативной характеристикой отслеживаемого процесса является уравнение состояния, поскольку оно дает не только визуальную оценку состояния, как диаграмма Пуанкаре, но и количественную. Расчет феноменологического уравнения состояния по измеренным параметрам регистрограмм и видеоизображений лесного массива представлен в примере реализации.A more informative characteristic of the process being monitored is the equation of state, since it provides not only a visual assessment of the state, like the Poincare diagram, but also a quantitative one. The calculation of the phenomenological equation of state according to the measured parameters of the registers and video images of the forest is presented in the implementation example.
Пример реализации способаAn example implementation of the method
Заявляемый способ может быть реализован на базе устройства по схеме фиг.9. Функциональная схема устройства фиг.9 содержит орбитальный комплекс наблюдения 1 типа космического аппарата (КА) «Ресурс» с установленной на его борту оптической системой высокодетальной съемки 2 (типа цифровой камеры ДХС) и спектрометра 3 (типа Астрогон-1). Съемку запланированных участков местности и включение каналов 2, 3 осуществляет бортовой комплекс управления (БКУ) 4 по командам, передаваемым из центра управления полетом (ЦУП) 5 по радиолинии управления 6. Информацию изображений участков лесных массивов записывают в буферное запоминающее устройство 7 и в сеансах видимости КА с наземных пунктов сбрасывают посредством телеметрической системы 8 по автономному каналу связи на наземные пункты приема информации 9, где осуществляется запись информации на носители 10.The inventive method can be implemented on the basis of the device according to the scheme of Fig.9. Functional diagram of the device of Fig. 9 contains an orbital observation complex of the
Предварительную обработку информации и формирование массивов измерений осуществляют в центре тематической обработки 11. Скомпонованные массивы измерений записывают в долговременный архив исходных данных 12.Pre-processing of information and the formation of arrays of measurements is carried out in the center of
Программный расчет огибающей пространственного спектра сигнала изображения и площади рельефа древесного полога участков осуществляют на ПЭВМ 13 в стандартном наборе элементов - процессора 14, ОЗУ 15, винчестера 16, дисплея 17, принтера 18, клавиатуры 19. Расчетные значения интегральных характеристик древесных пологов помещают в базу данных с выводом на сайт сети Internet 20. Программы вычисления спектра Фурье и площади рельефа древесного полога записывают на винчестер 16.Software calculation of the envelope of the spatial spectrum of the image signal and the relief area of the wood canopy of the plots is carried out on a
По семейству спектрограмм и видеоизображений получен следующий массив значений интегральных характеристик древесных пологов, представленный таблицей 1.Using the family of spectrograms and video images, we obtained the following array of values of the integrated characteristics of tree canopies, presented in Table 1.
По массиву измерений табл.1 осуществляют вычисление феноменологического уравнения наблюдаемого параметра (Ф).According to the array of measurements of Table 1, the phenomenological equation of the observed parameter (Ф) is calculated.
Для обнаружения скрытой динамики лесопатологии в дискретном времени наблюдаемый параметр (Ф) представляют феноменологическим рекуррентным уравнением. Для накопленных отчетов (табл.1) строится приближение феноменологическим уравнением вида:To detect the hidden dynamics of forest pathology in discrete time, the observed parameter (Ф) is represented by a phenomenological recurrence equation. For the accumulated reports (Table 1), an approximation is constructed by a phenomenological equation of the form:
Λk=f(λk-1, λk-2,…λk-η),Λ k = f (λ k-1 , λ k-2 , ... λ k-η ),
где f, η заранее неизвестны, f∈Ф, k>η, η<N.where f, η are unknown in advance, f∈F, k> η, η <N.
Требуется найти такие f, η, чтобы минимизировать величину:It is required to find such f, η in order to minimize the value:
Решение для Ф находилось в классе степенных полиномов:The solution for Φ was in the class of power polynomials:
где q1…qν есть сочетания из q1,…,qν.where q 1 ... q ν are combinations of q 1 , ..., q ν .
Чтобы производные высших порядков были значимы, а сам метод обладал высокой чувствительностью, используют средства измерений с высоким разрешением и шкалой квантования амплитуд сигналов не менее 10 бит.For derivatives of higher orders to be significant, and the method itself to be highly sensitive, measuring instruments with high resolution and a scale of quantization of signal amplitudes of at least 10 bits are used.
Нахождение аналитического выражения искомого полинома осуществляется по специализированной программе.Finding the analytical expression of the desired polynomial is carried out according to a specialized program.
Текст программы вычисления полинома.The text of the polynomial calculation program.
Подпрограмма Moment (вычисление математического ожидания)Subroutine Moment (calculation of mathematical expectation)
Подпрограмма Gauss (решение системы уравнений методом Гаусса)Gauss subroutine (solving the system of equations using the Gauss method)
Программным расчетом получено аналитическое выражение феноменологического выражения в виде:Software calculation obtained an analytical expression of the phenomenological expression in the form:
а0=4.404241е-02; а=6.316165е-01; b=4.312612е-014; с=-3.561134е-02; d=7.230451е-02; g=-6.335533е-03; h=-3.009172е-02a0 = 4.404241e-02; a = 6.316165e-01; b = 4.312612e-014; c = -3.561134e-02; d = 7.230451e-02; g = -6.335533e-03; h = -3.009172e-02
X[k+2]=0.044042+0.631617*X[k+1]+0.431261*X[k]+-0.035611*X[k+1]^2+0.072305*X[k]^2+-0.006336*X[k+l]^3+-0.030092*X[k]^3.X [k + 2] = 0.044042 + 0.631617 * X [k + 1] + 0.431261 * X [k] + - 0.035611 * X [k + 1] ^ 2 + 0.072305 * X [k] ^ 2 + -0.006336 * X [k + l] ^ 3 + -0.030092 * X [k] ^ 3.
Области экологического состояния древесного полога иллюстрируется рисунком фиг.8 а) устойчивое состояние; б) неустойчивое состояние.The area of the ecological state of the canopy is illustrated in Figure 8 a) steady state; b) unstable state.
Известна описательная шкала оценки экологического состояния древостоев: I - здоровое; II - ослабленное, объедено до 1/3 общего количества листвы; III - сильно ослабленное, объедено до 2/3 общего количества листвы; IV - усыхающее, усохло более 1/3 кроны, повреждено более 2/3 хвои; V - свежий сухостой с желтой и бурой хвоей, усохло 2/3 кроны; VI - старый сухостой, деревья без кроны, листвы, мелкие веточки полностью осыпались. Количественно степень ослабленности насаждения оценивают средневзвешенной величиной, получаемой через процентное соотношение количества деревьев по категориям состояния. При средневзвешенной величине не более 1,5 - насаждение считается здоровым, до 2,5 - ослабленным, до 3,5 - сильно ослабленным, до 4,5 - усыхающим [см., например, Общесоюзные нормативы для таксации лесов. Справочник. М.: Колос, 1992, стр.180-184, табл.60, 62].The descriptive scale for assessing the ecological state of stands is known: I - healthy; II - weakened, combined to 1/3 of the total number of foliage; III - greatly weakened, combined to 2/3 of the total number of foliage; IV - drying, dried out more than 1/3 of the crown, damaged more than 2/3 of the needles; V - fresh dead wood with yellow and brown needles, 2/3 of the crown dried out; VI - old dead wood, trees without crowns, foliage, small twigs completely showered. Quantitatively, the degree of weakening of the stands is estimated by the weighted average value obtained through the percentage of the number of trees by state categories. With a weighted average of no more than 1.5, the plantation is considered healthy, up to 2.5 - weakened, up to 3.5 - very weakened, up to 4.5 - drying out [see, for example, the All-Union standards for forest taxation. Directory. M .: Kolos, 1992, pp. 180-184, pl. 60, 62].
По изложенным нормативным требованиям, для количественной оценки фазы дигрессии по значениям наблюдаемого параметра, пропорция должна соответствовать следующему ряду: 1:1,66:2,32:3.According to the stated regulatory requirements, to quantify the phase of digression by the values of the observed parameter, the proportion should correspond to the following series: 1: 1.66: 2.32: 3.
Все элементы устройства выполнены на существующей технической базе. Новым элементом, по сравнению с аналогом, является гиперспектрометр «Астрогон-1», выполненный по схеме [см., например, «Малый космический аппарат «Вулкан-Астрогон» с гиперспектрометром высокого разрешения». Инженерная записка, РАКА, НИИЭМ, НТЦ «Реагент», М., 2002, стр.5-9].All elements of the device are made on the existing technical basis. A new element, in comparison with the analogue, is the Astrogon-1 hyperspectrometer, made according to the scheme [see, for example, Vulkan-Astrogon Small Spacecraft with a high-resolution hyperspectrometer. ” Engineering note, CANCER, NIIEM, STC "Reagent", M., 2002, pp. 5-9].
Эффективность способа характеризуется такими показателями, как глобальность, оперативность, высокая чувствительность, точность. Способ позволяет с высокой достоверностью получать информацию о динамике лесопатологического процесса на его ранней стадии.The effectiveness of the method is characterized by such indicators as global, responsiveness, high sensitivity, accuracy. The method allows with high reliability to obtain information on the dynamics of the forest pathological process at its early stage.
Claims (1)
представление наблюдаемого параметра феноменологическим рекуррентным уравнением, вычисление посредством математических процедур постоянных рекуррентного уравнения, нахождение области параметров устойчивого состояния древесного полога, расчет фазы дигрессии лесного массива по количественному отношению текущего значения наблюдаемого параметра к его значениям в границах области устойчивого состояния. A method for early forest pathological diagnostics, including synchronous measurements of forests from a space carrier with a hyperspectrometer with spectral resolution of spectrograms I (λ) ~ 1 nm and a digital video camera with spatial image resolution I (x, y) ~ 0.3 m / pixel, quantization of measured signals I (λ), I (x, y) in amplitude on a scale of at least 10 digits, the choice as the observed parameter of the forest pathology of the product of the integrated characteristics of the canopy, normalized relative to their values for the reference part A: average wavelength spectrogram
representation of the observed parameter by the phenomenological recurrence equation, calculation of the recurrence equation constants through mathematical procedures, finding the domain of the parameters of the steady state of the canopy, calculation of the phase of forest digression from the quantitative ratio of the current value of the observed parameter to its values within the boundaries of the region of the steady state.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010116059/28A RU2436291C1 (en) | 2010-04-23 | 2010-04-23 | Method of early forest pathology diagnostics |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010116059/28A RU2436291C1 (en) | 2010-04-23 | 2010-04-23 | Method of early forest pathology diagnostics |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2010116059A RU2010116059A (en) | 2011-10-27 |
| RU2436291C1 true RU2436291C1 (en) | 2011-12-20 |
Family
ID=44997831
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2010116059/28A RU2436291C1 (en) | 2010-04-23 | 2010-04-23 | Method of early forest pathology diagnostics |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2436291C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2588179C1 (en) * | 2015-01-29 | 2016-06-27 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт аэрокосмического мониторинга "АЭРОКОСМОС" (НИИ "АЭРОКОСМОС") | Method for determining above-soil cover digression in arctic zone |
-
2010
- 2010-04-23 RU RU2010116059/28A patent/RU2436291C1/en not_active IP Right Cessation
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2588179C1 (en) * | 2015-01-29 | 2016-06-27 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Научно-исследовательский институт аэрокосмического мониторинга "АЭРОКОСМОС" (НИИ "АЭРОКОСМОС") | Method for determining above-soil cover digression in arctic zone |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2010116059A (en) | 2011-10-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Usha et al. | Potential applications of remote sensing in horticulture—A review | |
| Minařík et al. | Use of a multispectral UAV photogrammetry for detection and tracking of forest disturbance dynamics | |
| Martins et al. | Detecting and mapping root-knot nematode infection in coffee crop using remote sensing measurements | |
| Heiskanen et al. | Sensitivity of narrowband vegetation indices to boreal forest LAI, reflectance seasonality and species composition | |
| Oumar et al. | Predicting Thaumastocoris peregrinus damage using narrow band normalized indices and hyperspectral indices using field spectra resampled to the Hyperion sensor | |
| Coupel-Ledru et al. | Multi-scale high-throughput phenotyping of apple architectural and functional traits in orchard reveals genotypic variability under contrasted watering regimes | |
| CN112634212A (en) | Hyperspectral unmanned aerial vehicle-based disease latent tree detection method and system | |
| Moriya et al. | Detection and mapping of trees infected with citrus gummosis using UAV hyperspectral data | |
| Delegido et al. | Chlorophyll content mapping of urban vegetation in the city of Valencia based on the hyperspectral NAOC index | |
| RU2406295C1 (en) | Method of ecological monitoring of forests | |
| Bendel et al. | Evaluating the suitability of hyper-and multispectral imaging to detect foliar symptoms of the grapevine trunk disease Esca in vineyards | |
| González-Fernández et al. | Spectroscopic estimation of leaf water content in commercial vineyards using continuum removal and partial least squares regression | |
| US20060006335A1 (en) | Method for detecting and managing nematode population | |
| Izzuddin et al. | Analysis of airborne hyperspectral image using vegetation indices, red edge position and continuum removal for detection of Ganoderma disease in oil palm | |
| CN111738066A (en) | Gridding rice sheath blight habitat evaluation method integrating multi-source remote sensing information | |
| Zabihi et al. | A review of major factors influencing the accuracy of mapping green-attack stage of bark beetle infestations using satellite imagery: Prospects to avoid data redundancy | |
| RU2416192C2 (en) | Method to identify ecological condition of forests | |
| Stone et al. | Conceptual development of a eucalypt canopy condition index using high resolution spatial and spectral remote sensing imagery | |
| Coops et al. | A comparison of field-based and modelled reflectance spectra from damaged Pinus radiata foliage | |
| Majeke et al. | Imaging spectroscopy of foliar biochemistry in forestry environments | |
| Götze et al. | An approach for the classification of pioneer vegetation based on species-specific phenological patterns using laboratory spectrometric measurements | |
| RU2436291C1 (en) | Method of early forest pathology diagnostics | |
| Zhao et al. | Characterization of the rice canopy infested with brown spot disease using field hyperspectral data | |
| Zovko et al. | Hyperspectral imagery as a supporting tool in precision irrigation of karst landscapes | |
| RU2422898C1 (en) | Method to identify planting invasions |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20130424 |