RU2536183C2 - Способ определения горизонтальной структуры древостоя - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к определению горизонтальной структуры древостоя с использованием радиолокации. Достигаемый технический результат - повышение качества детального анализа горизонтальной структуры древостоя. Указанный результат достигается за счет того, что в заявленном способе зондирование осуществляют короткоимпульсным радаром, осуществляют регистрацию осциллограмм отраженных сигналов, аналого-цифровое преобразование сигналов, их перенормировку с учетом ослабления сигналов, в виде перевода уровня отраженных сигналов в уровни мощности и в виде пересчета времени прихода отраженных сигналов в расстояние, формируют набор проекций осциллограмм, получают радиотомограмму, представляющую собой мозаику дискретных областей тестового участка леса, соответствующих значениям уровней мощности отраженных сигналов в зависимости от расстояний, строят контурный график, представляющий двумерное распределение значений уровней отраженных сигналов в относительных единицах, выбирают по контурному графику области со значениями от 0,8 до 1, сжимают эти области в точки, соответствующие положениям деревьев на тестовом участке леса, получая пространственную структуру точечного поля, которую анализируют с использованием радиальной функции распределения, обеспечивающей определение типа размещения деревьев. 6 ил.

Description

Изобретение относится к лесному хозяйству и может найти применение для оценки динамики породного состава, при создании устойчивых древостоев.

Пространственная структура древостоя закономерно связана с процессами, протекающими в растительном сообществе и влияющими на возобновление, рост и отпад деревьев. К числу таких процессов относятся внутривидовая и межвидовая конкуренция, различные нарушения естественного и антропогенного характера, неоднородность в обеспечении ресурсами (минеральное питание, распределение солнечной энергии, радиации), микроклиматические факторы и т.д.

Известны методы наземной (натурной) таксации лесов, такие как визуальный (глазомерный) [Справочник «Общесоюзные нормативы для таксации лесов». М.: Космос, 1992 г.]. Такие методы включают пересчет деревьев на учетных площадках, оценку запаса деревьев каждой категории состояния и подсчет среднеарифметического запаса в пересчете на 1 га по каждой категории состояния.

К недостаткам способа-аналога можно отнести большую трудоемкость и неоперативность методов натурной таксации. Ошибки при распространении результатов расчетов контрольных площадок на весь таксируемый массив.

Известны перспективные методы лазерной локации лесоэкологического мониторинга, выполняемые в комплексе с цифровой воздушной и космической фото- и видеосъемкой, а также парными исследованиями на пробных площадях и полигонах [Учебное пособие «Лазерная локация Земли и леса». М.: Геолидар, Геокосмос, 2007 г., стр.116-160, «Современные методы и технологии лазерной локации Земли и леса и обработки данных программными средствами»].

Исследование данных лазерной локации включает применение статистических методов для оптимизации и достоверного разделения «первичных» и «вторичных» лазерных импульсов, расчет параметров трехмерных моделей кроновых структур и древостоев на основе исходных «первичных» и «вторичных» импульсов, интерполяцию исходных данных сканирования, расчет лесотаксацонных показателей по данным лазерного сканирования.

К недостаткам данного способа можно отнести необходимость варификации результатов лазерной съемки с данными наземных измерений, а также высокую стоимость работ.

Известен «Способ определения полноты древостоев» [патент RU №2294622, кл. AO1G 23/00, 2006 г.].

В способе осуществляют съемку леса с борта орбитального комплекса, получают изображение в виде цифровой матрицы, рассчитывают пространственный спектр Фурье матрицы, вычисляют среднеквадратичное отклонение σ сигнала матрицы, определяют площадь рельефа древесного полога

$$S_{р}={\displaystyle \underset{0}{\overset{m}{\int }}{\displaystyle \underset{0}{\overset{n}{\int }}\sqrt{1+\frac{{\sigma }^2}{{\left(x+1\right)}^{{}_2}}+\frac{{\sigma }^2}{{\left(y+1\right)}^{{}_2}}}}}dxdy$$

,

определяют площадь рельефа древесного полога, получают эталонный ряд зависимостей, относительную полноту таксируемого массива по соотношению S_р/S_геом интерполированием смежных значений эталонного ряда.

К недостаткам способа можно отнести более сложный и длительный анализ данных методом Фурье, влияющий на оперативность оценки горизонтальной структуры древостоя, неустойчивость результатов из-за влияния метеоусловий на яркость исходного изображения.

Известен метод радиолокационной томографии неоднородных сред и объектов с использованием многочастотного сканирования в сверхширокой полосе частот (от 0,5 до 17 ГГц) [журнал «Оптика атмосферы и океана», т.19, №12, 2006 г., стр.1081-1086].

В способе обработка данных предполагает четыре этапа: временное сжатие рассеянного сигнала на основе согласованной фильтрации с использованием в качестве опорного сигнала, отраженного от уголкового отражателя; выделение огибающей (амплитуды) отраженного сигнала, в качестве которой берется модуль соответствующего аналитического сигнала; выравнивание сигнала по дальности; снятие углового размытия изображения, обусловленного конечностью угловой ширины диаграммы направленности.

К недостаткам способа можно отнести:

- небольшую глубину зондирования (порядка 20 метров), обусловленную использованием сверхкороткого импульса 150 пс (чем короче импульс, тем меньше глубина зондирования);

- угловая схема сканирования вызывает необходимость использования дополнительных мишеней в виде уголковых отражателей и дополнительных операций при обработке сигнала.

Задача, решаемая заявленным способом, состоит в автоматизации определения горизонтальной структуры древостоя аппаратно-программными средствами, включающими современные технологии радиолокации с помощью наносекундного радара, построения по радарным данным радиотомографического изображения участка леса, отображающего его реальную картину, определения типа группового расположения деревьев.

Технический результат достигается тем, что в способе определения горизонтальной структуры древостоя, включающем многопозиционное зондирование тестового участка леса короткоимпульсным радаром с рабочей частотой 10 ГГц и длительностью импульса 10 нс, регистрацию обратных рассеянных сигналов, цифровую обработку и перенормировку сигналов с учетом ослабления излучения в лесной среде, формирование набора проекций осциллограмм, построение программными методами радиотомограмм участка леса и его контурного графика, оценку типа размещения деревьев по контурному графику, дополнительно используется модельный подход с применением радиальной функции распределения, по которой определяется тип расположения деревьев (групповой, равномерный, случайный, разреженный и т.п.), что позволяет провести более детальный анализ горизонтальной структуры древостоя.

Изображение поясняется чертежами, где:

Фиг.1 - схема измерения синограмм;

Фиг.2 - экспериментальные осциллограммы отраженных сигналов: а - до нормировки сигнала, б - после нормировки;

Фиг.3 - псевдоцветное изображение радиотомограммы тестового участка леса;

Фиг.4 - контурный график уровней поля для тестового участка леса;

Фиг.5 - функциональная схема устройства, реализующая способ;

Фиг.6 - радиальная функция распределения: 1 - групповое размещение деревьев, 2 - случайное распределение, 3 - равномерное распределение, 4 - экспериментальная функция распределения.

Техническая сущность способа состоит в следующем.

Во многих практических ситуациях для описания лесного массива достаточно провести некоторые численные параметры, усредненные по всей территории, например, плотность, средний диаметр и высота, породный состав и т.д. Однако этих элементарных характеристик недостаточно для описания изменчивости параметра, в том числе и по пространству. От типа пространственной структуры древостоя зависит оценка точности типичных показателей таксационных характеристик участка леса. Информативной характеристикой изменчивости признака по пространству является радиальная функция, которую в статистической литературе принято называть парной корреляционной функцией g(r) [Ripley B.D. Spatial Statistics. NY: Wiley, 1981, 255 p.]. Эта функция отражает корреляционные (по пространству) свойства точечного множества и позволяет связать изменения расположения точек с масштабом (расстояние между парами точек). Таким образом, использование радиальной функции для дополнительного анализа дает возможность характеризовать пространственную структуру лесных сообществ. Так, мелкомасштабная изменчивость отражает взаимодействие между растениями, средние и крупномасштабные неоднородности могут соответствовать градиентам среды.

Изображение в томографии формируется по измеренной синограмме объекта в направлении, перпендикулярном плоскости наблюдения. Согласно ГОСТ Р МЭК 61675-1-2006 синограмма - это двумерное изображение всех одномерных проекций объекта как функция проекционного угла. На Фиг.1 условно показано измерение синограммы для радиолокационной томографии. Проекционный угол изображения отложен по ординате, линейная координата проекции изображается на абсциссе. Облучение объекта направлено вдоль оси У.

Для радиолокационной томографии измеряется распределение амплитуд отраженного деревьями сигнала. Пример осциллограммы отраженного сигнала для нескольких позиций иллюстрируется графиком на Фиг.2. За аналитический сигнал принимается огибающая отраженных импульсных сигналов. Острые пики на осциллограмме соответствуют отражениям от отдельных деревьев, более «размытые» пики соответствуют отражениям от групп деревьев, стоящих на расстояниях, меньших, чем разрешающая способность радара. Графики на Фиг.2 наглядно демонстрируют особенности короткоимпульсной радиолокации - значительную глубину проникновения в лесную среду, что не характерно для традиционной радиолокации, отсутствие интерференционных эффектов, вследствие чего стоящие друг за другом деревья не вызывают эффекта затенения.

Амплитуда аналитического сигнала монотонно убывает с расстоянием, что обусловлено фоновым ослаблением сигнала. Зависимость амплитуды сигнала аппроксимируется линейной зависимостью по методу наименьших квадратов (сплошная линия на Фиг.2). Для расстояний R₁ и R₂, соответствующих прямому прохождению сигнала, определяются значения U₁ и U₂. Для перевода значений U₁ и U₂ в уровни мощности сигнала V₁ и V₂ используется вольт-ваттная характеристика приемника радара. Коэффициент погонного ослабления определяется как ΔV/ΔR в дБ/м. Данная операция проводится для всех трасс сканирования и определяется среднее значения коэффициента ослабления. Следующая операция в построении радиолокационной томограммы - это выравнивание всех данных сканирования путем их перенормировки с учетом среднего значения коэффициента ослабления. Результат перенормировки показан на Фиг.2 (кривые б). Видно, что отраженные сигналы, относящиеся к удаленным объектам, выровнялись по отношению к сигналам от близко расположенных рассеивателей. При этом дополнительно снимается влияние взаимных затемнений деревьев.

Томограмма строится по набору проекций осциллограмм, прошедших процедуру перенормировки. Физические подходы, использованные для построения томограммы, позволяют упростить решение обратной задачи и использовать быстрые алгоритмы их реализации.

Результат построения радиотомограммы участка леса иллюстрируется Фиг.3. Томограмма представляет мозаику дискретных областей, соответствующих значениям уровней отраженных сигналов. Возможны два варианта представления радиотомограммы. В первом случае используется цветовая градация, где более яркие области соответствуют положениям деревьев. Томограмма отображает специфическую картину расположения однотипных контуров, а их форма и количество дает представление о пространственном расположении деревьев. Таким образом, возможно решение задачи моделирования пространственного положения и распределения выделенных областей. Такие задачи генерации мозаики лесного покрова возникают в моделировании экосистем на ландшафтном уровне, когда характеристики лесных участков заметно варьируют в пределах модельной территории.

Во втором случае возможно представление радиотомограммы в виде областей с указанием их значений σ в относительных единицах от 0 до 1, показанных на Фиг.4. Выделение областей с σ в пределах 0,7-0,9 с последующей аппроксимацией их точками определяет примерное расположение деревьев. Такой подход подтверждается совмещением радиотомограммы леса с планом тестового участка, на котором положение деревьев были отмечены точками.

Дискретизация объектов в виде точек позволяет использовать методы анализа точечных структур. Если для каждого объекта измерения известны некоторые характеристики, например диаметр и высота ствола, возраст, высота прикрепления кроны, и/или имеется информация о породе (виде) растения, ортогенетическом состоянии, то множество, соответствующее совокупности местоположения деревьев и их характеристик, называется маркированной точечной конфигурацией, а характеристики деревьев - марками. Такой тип данных оказывается довольно гибким для описания большого разнообразия ситуаций.

Для описания горизонтальной структуры древостоя используется радиальная функция распределения. В практике исследования древостоев радиальная функция распределения используется для изучения конкурирующих отношений в одновозрастных насаждениях [Сборник «Структура и функционирование лесных биоценозов Сибири», чтения памяти академика В.Н.Сукачева, М.: Наука, 1987 г., с.64-91, Сборник «Исследование структуры лесонасаждений», Красноярск: Институт леса и древесины СО РАН, 1984 г., с.88-101], взаимного расположения поврежденных и неповрежденных деревьев [журнал «Journal of Ecological and Environmental Statistic», 1995 г., V.2].

Радиальная функция распределения g(r) показывает, как часто в среднем встречается дерево на определенном расстоянии от другого в рассматриваемом древостое. По результатам нормировки на среднюю плотность строится график зависимости g(r_i)=n_i/S_iρ, где r_i - радиус соответствующей кольцевой области. Если дерево расположено в группе других деревьев, то на малых расстояниях густота превосходит среднюю и g(r) больше единицы, в случае, когда дерево находится в разреженном месте g(r) меньше единицы. Для случайного размещения g(r)=1.

Пример реализации способа

Заявленный способ может быть реализован по схеме, представленной на Фиг.5. Функциональная схема устройства содержит наносекундный радар 1 с рабочей частотой 10 ГГц, длительностью импульса 10 нс, пиковой мощностью 40 Вт, параболическую антенну 2 с диаметром зеркала 600 мм, закрепленную на опорно-поворотном устройстве 3 совмещенном с приемно-передающим блоком радара и позволяющим менять угол обзора на 360° в азимутальной плоскости и по углу места на 15° вниз и на 90° вверх, запоминающий цифровой осциллограф TDS1012 с блоком расширения 4 для регистрации сигнала, ноутбук 5 для записи и обработки сигнала, электрогенератор 6 на 220 В, обеспечивающем автономное питание измерительного комплекса. Запись отраженных сигналов от объекта измерений (леса) производится дискретно через 1,5 метра при перемещении измерительного комплекса параллельно границе леса на удалении от него на 40-50 метров в зависимости от условия местности. Производится настройка осциллографа по уровню U и времени t отраженного сигнала. В памяти АЦП осциллографа формируется сигнал с параметрами U и t. Шаг дискретизации составляет 4·10^-10 с. Специальная программа чтения АЦП формирует файл в формате электронных таблиц Excel. Формируется набор осциллограмм во всем точкам измерений. Исходные данные переформируются - время прихода сигнала пересчитывается на расстояние, уровень сигнала U переводится из В в уровень мощности входного сигнала в дБ с использованием вольт-ваттной характеристики приемника радара. Строится контурный график стандартными методами программного пакет MathCad с градациями серого цвета. График представляет двухмерное распределение значений уровня поля в относительных единицах от 0 до 1. Выделяются области со значением от 0,8 до 1, центры областей аппроксимируется точками, соответствующих положениям деревьев. Такой случайный пространственный точечный процесс («точечное поле») является удобной математической моделью размещения деревьев на участке леса.

Для анализа пространственной структуры точечного поля используется радиальная функция распределения

g(r_i)=n_i/S_iρ,

где ρ=N/S - средняя плотность древостоя на всем участке.

Радиальная функция распределения, построенная для тестового участка, показана на Фиг.6. Размещение сосен для исследуемого древостоя носит равномерный тип, обусловленный снижением степени дифференциации деревьев по размерам.

Данное изобретение может быть использовано при изучении пространственной структуры экологических систем, в частности горизонтальной структуры древостоя, позволяющей провести диагностику текущего состояния леса и протекающих в нем процессов. Эффективность способа определяется производительностью, оперативностью и точностью оценки горизонтальной структуры древостоя. Оперативность и производительность обеспечивается натурными измерениями с использованием мобильного измерительного комплекса, а точность - особенностями короткоимпульсной локации лесов, не реализуемых в аналогах.

Claims (1)

1. Способ определения горизонтальной структуры древостоя, включающий многопозиционное зондирование тестового участка леса радаром, отличающийся тем, что зондирование осуществляют короткоимпульсным радаром, затем осуществляют регистрацию осциллограмм отраженных сигналов, в виде регистрации уровней отраженных сигналов и времени их прихода, аналого-цифровое преобразование сигналов, их перенормировку с учетом ослабления сигналов, в виде перевода уровня отраженных сигналов в уровни мощности, с использованием вольт-ваттной характеристики радара, и в виде пересчета времени прихода отраженных сигналов в расстояние, формируют набор проекций осциллограмм, получают радиотомограмму, представляющую собой мозаику дискретных областей тестового участка леса, соответствующих значениям уровней мощности отраженных сигналов в зависимости от расстояний, и строят контурный график, представляющий двумерное распределение значений уровней отраженных сигналов в относительных единицах, выбирают по контурному графику области со значениями от 0,8 до 1, сжимают эти области в точки, соответствующие положениям деревьев на тестовом участке леса, получая пространственную структуру точечного поля, которую анализируют с использованием радиальной функции распределения, обеспечивающей определение типа размещения деревьев.

Images