RU2556070C1 - Способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной - Google Patents
Способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной Download PDFInfo
- Publication number
- RU2556070C1 RU2556070C1 RU2013157639/13A RU2013157639A RU2556070C1 RU 2556070 C1 RU2556070 C1 RU 2556070C1 RU 2013157639/13 A RU2013157639/13 A RU 2013157639/13A RU 2013157639 A RU2013157639 A RU 2013157639A RU 2556070 C1 RU2556070 C1 RU 2556070C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- trees
- harvesting machine
- tree
- cutting
- timber harvesting
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области лесного хозяйства, а именно к лесоводству и лесной промышленности, и может быть использовано при проведении машинизированных выборочных рубок леса. Способ включает разбивку насаждений на участки, формирование технологических коридоров. Разбивку насаждений производят на участки, геометрически равные рабочей зоне лесозаготовительной машины для выборочной рубки деревьев на полосах по обе стороны от технологических коридоров. Определение деревьев, предназначенных в рубку, осуществляют автоматизировано в режиме реального времени путем получения стереоизображения участка со стереопары камер, установленных на лесозаготовительной машине. Сначала определяют количество деревьев в рабочей зоне лесозаготовительной машины посредством анализа стереоскопического изображения пространства перед лесозаготовительной машиной методом стереоскопического параллакса. Затем производят расчет таксационных показателей - диаметр, коэффициент формы и высоты ствола каждого дерева в рабочей зоне лесозаготовительной машины. Далее посредством решателя на основе нечеткой логики на основании полученных данных выявляют в рабочей зоне лесозаготовительной машины деревья для вероятного назначения в рубку. Дерево, имеющее максимальную вероятность назначения его в рубку, отображают на мониторе оператора лесозаготовительной машины. Такая технология позволяет расширить функциональные возможности и уменьшить трудоемкость процесса выбора деревьев в рубку. 5 ил.
Description
Изобретение относится к области лесного хозяйства, а именно к лесной промышленности, и может быть использовано при проведении выборочных рубок леса машинами.
В настоящее время известны способы проведения выборочных рубок леса, включающих в себя 3 основных технологических этапа: наземную таксацию насаждений (ручное измерение основных параметров древостоя, отбор деревьев, подлежащих рубке, маркировку деревьев), формирование волоков, технологических коридоров и погрузочных пунктов.
Известен способ выборочной рубки [1], осуществляемый путем определения запаса древостоя, основанный на том, что перед разметкой пробных площадей из основного элемента леса выбирают в древостое учетное дерево, близкое к его среднему значению в систематических намеченных точках выдела, и вокруг него ближайшие граничные деревья в количестве 4-8 из деревьев первого яруса. Затем измеряют расстояния между учетным и граничными деревьями и между соседними граничными деревьями. После этого размечают пробную площадку в виде многоугольника, вершины которого расположены в центрах стволов граничных деревьев. По данным измерений вычисляют площадку многоугольника, площадь поперечных сечений стволов деревьев и площадь частей стволов граничных деревьев, вошедших в многоугольник, и по результатам вычислений определяют запас древостоя на площади как отношение суммы площадей поперечных сечений стволов деревьев, вошедших в пробную площадку, к площади данной площадки.
Известен способ выборочной рубки на примере способа рубок ухода в средневозрастных насаждениях [2], включающий разбивку насаждений на участки, формирование технологических коридоров и выборочную рубку деревьев на полосах по обе стороны от технологических коридоров. Технологические коридоры формируют на расстоянии, равном шести высотам древостоя, а после окончания рубок ухода на расстоянии высоты древостоя от основных технологических коридоров формируют дополнительные технологические коридоры и осуществляют рубки ухода по всем коридорам.
Недостатком этих способов является их высокая трудоемкость, обусловленная наличием этапа наземной таксации, включающего в себя измерение диаметра и высоты ствола каждого растущего дерева и расстояний между деревьями, что влечет значительные временные затраты на проведение выборочной рубки леса и повышает стоимость древесины, заготовленной методом выборочной рубки.
Наиболее близким по технической сущности к предъявляемому способу является способ выборочной рубки в насаждениях естественного происхождения [3], включающий разбивку насаждений на участки, формирование технологических коридоров и выборочную рубку деревьев на полосах по обе стороны от технологических коридоров, отличающийся тем, что внутри насаждений до их разбивки на участки размечают биогруппы деревьев в виде многоугольников мест произрастания ценных деревьев с микросистемами, затем внутри биогрупп измеряют расстояния между деревьями и таксационные показатели у всех деревьев, после этого размечают места произрастания соседних деревьев и защитную полосу вокруг них, затем проводят расчет площадей мест произрастания ценных деревьев и деревьев с микросистемами, далее составляют абрис расположения биогрупп деревьев в насаждении, а разбивку насаждения на участки и формирование технологических коридоров намечают в обход размеченных биогрупп.
Недостатком данного способа является его ориентированность на применение в лесах естественного происхождения, а также наличие этапа наземной таксации, что влечет дополнительные затраты времени на обход насаждений таксатором с последовательным измерением параметров каждого дерева в делянке и разбиения делянки на участки. Кроме того, следует отметить тот факт, что маркеры, оставленные таксатором на деревьях, чрезвычайно трудны для восприятия оператором лесозаготовительной машины в процессе выполнения рубки, что обуславливает необходимость наличия знаний в области лесоводства у оператора лесозаготовительной машины для проведения повторного процесса отбора деревьев и сопутствующие этому дополнительные затраты времени уже в процессе валки деревьев.
Технический результат предлагаемого решения заключается в повышении производительности за счет автоматизации как процесса отбора деревьев в рубку, так и выполнения выборочной рубки лесозаготовительной машиной. Кроме того, технический результат достигается возможностью выполнять выборочную рубку машиной при ее управлении машинистом, не имеющим знаний в области лесоводства, что позволит снизить затраты на его обучение.
Указанный технический результат достигается тем, что при автоматизированном определении деревьев, предназначаемых в рубку лесозаготовительной машиной, включающем разбивку насаждений на участки, формирование технологических коридоров, согласно изобретению производят разбивку насаждений на участки, геометрически равные рабочей зоне лесозаготовительной машины для выборочной рубки деревьев на полосах по обе стороны от технологических коридоров, при этом определения деревьев, предназначенных в рубку, осуществляют автоматизировано в режиме реального времени путем получения стереоизображения участка со стереопары камер, установленных на лесозаготовительной машине, причем сначала определяют количество деревьев в рабочей зоне лесозаготовительной машины посредством анализа стереоскопического изображения пространства перед лесозаготовительной машиной методом стереоскопического параллакса, затем производят расчет таксационных показателей - диаметр, коэффициент формы и высоты ствола каждого дерева в рабочей зоне лесозаготовительной машины, далее посредством решателя на основе нечеткой логики на основании полученных данных выявляют в рабочей зоне лесозаготовительной машины деревья для вероятного назначения в рубку, а дерево, имеющее максимальную вероятность назначения его в рубку, отображают на мониторе оператора лесозаготовительной машины.
На фиг. 1 представлено стереоизображение рабочей зоны лесозаготовительной машины.
На фиг. 2 представлен пример одного из участков изображения рабочей зоны лесозаготовительной машины.
На фиг. 3 представлена имитационная модель распознавания стереоизображения и принятия решения о назначении дерева в рубку.
На фиг. 4 представлен пример стереоизображения участка разбиения.
На фиг. 5 представлен пример изображения выбранного для рубки дерева.
Предлагаемый способ автоматизированного определения деревьев, предназначаемых в рубку лесозаготовительной машиной, осуществляется следующим образом.
На первом этапе получают стереоизображение рабочей области 1 лесного массива со стереопары камер 3, установленных на лесозаготовительной машине, и вычисляют методом стереоскопического параллакса [4] матрицу глубины пространства перед лесозаготовительной машиной.
На втором этапе производят анализ матрицы глубины пространства и определяют количество деревьев в рабочей зоне, находя прямоугольные области матрицы с равными элементами.
На третьем этапе производят расчет таксационных показателей каждого дерева в рабочей зоне лесозаготовительной машины, таких как диаметр ствола, коэффициент формы ствола, наличие повреждений по формулам:
где d1,3 - диаметр дерева на высоте 1,3 метра, n - количество пикселей, занимаемых исследуемым деревом на стереоизображении, αс - угол обзора видеокамеры в горизонтальной плоскости, l0 - расстояние до исследуемого дерева.
где f - коэффициент формы ствола, d0 - диаметр дерева у шейки корня, d1,3 - диаметр дерева на высоте 1,3 метра.
Причем в качестве условного показателя наличия повреждений принимают наличие локальных изменений цвета древесного ствола, что свидетельствует о разрушении коры дерева.
На четвертом этапе автоматизировано посредством решателя на основе нечеткой логики, нечетких правил назначения рубки и данных, полученных на предыдущих этапах, принимают вероятностное решение о назначении в рубку каждого обнаруженного дерева в рабочей зоне лесозаготовительной машины и подсвечивают на мониторе оператора дерево с максимальной вероятностью назначения рубки.
Предлагаемый способ автоматизированного определения деревьев, предназначаемых в рубку лесозаготовительной машиной, позволяет расширить функциональные возможности способа и уменьшить его трудоемкость за счет автоматизации как процесса измерения таксационных параметров древостоя, так и вынесения решения о назначении того или иного дерева в рубку. Обработка измерительной информации и вынесение решения в режиме реального времени позволяет использовать заявленный способ в составе бортовых систем лесозаготовительной машины, что позволит значительно улучшить производительность технологического процесса освоения лесосек и отказаться от предварительной наземной перечислительной таксации насаждений перед проведением выборочной рубки леса, снизить финансовые и временные издержки, связанные с обучением операторов лесозаготовительных машин.
Пример 1
Осуществлялась выборочная рубка ухода в насаждениях естественного происхождения в Куярском лесхозе республики Марий Эл сортиментным методом лесозаготовок. В качестве лесозаготовительной машины был выбран харвестер «SILVATEC 8266 THSLEIPNER» с манипулятором «LOGLIFT 220V». Максимальный вылет стрелы манипулятора составляет 10 метров, чем обусловлен выбор размера участков динамического разбиения в 10 метров. В качестве камер, составляющих стереопару, были использованы веб-камеры SVENProxima, закрепленные на планке с разнесением в горизонтальной плоскости в 0,15 м.
Изображение рабочей области харвестера, полученное посредством одной из камер стереопары, представлено на фиг. 2, а стереоизображение этого же участка представлено на фиг. 3. В результате обработки стереоскопического изображения получены следующие данные:
- в рабочей области харвестера обнаружено 3 дерева;
- расстояния до деревьев (нумерация слева направо по фиг. 2): 1 дерево - 1,85 метра; 2 дерево - 2,38 метра; 3 дерево - 2,15 метра от стрелы лесозаготовительной машины;
- коэффициенты формы стволов: 1 дерево - 1,0 метра; 2 дерево - 1,0 метра; 3 дерево - 0,98;
- диаметры стволов: 1 дерево - 0,202 метра; 2 дерево - 0,229 м.; 3 дерево - 0,163 м;
- наличие повреждений: 1 дерево - да; 2 дерево - да; 3 дерево - нет.
Решатель на основании нечетких правил определяет вероятность назначения рубки для деревьев следующим образом: 1 дерево - 0,8; 2 дерево - 0,55; 3 дерево - 0,2. Дерево 1 с максимальной вероятностью выбора в рубку подсвечивается на экране оператора (фиг. 4), что совпадает с мнением эксперта-таксатора.
Таким образом, заявляемый способ обладает новыми свойствами, обусловливающими получение положительного эффекта.
Литература
1. Патент CCCP №1436938 A01G 23/00. Способ определения запаса древостоя. Хватов А.Г. (РФ) Заявка: 4076854, 11.05.1986 Опубл. 15.11.1988.
2. Патент CCCP №812232 A01G 23/00. Способ рубок ухода в средневозрастных насаждениях // Чибисов Г.А. (РФ) Заявка: 2680309, 31.10.1978. Опубл. 15.03.1981.
3. Патент РФ №2201073 A01G 23/00, A01G 23/02. Способ выборочной рубки в насаждениях естественного происхождения // Русинова Н.В. (РФ) Заявка: 2001119887/13, 17.07.2001. Опубл. 27.03.2003.
4. Котюжанский Л.А. Вычисление карты глубины стереоизображения на графическом процессоре в реальном времени // Фундаментальные исследования. - 2012. - №6 (часть 2). - с. 444-449.
Claims (1)
- Способ автоматизированного определения деревьев, предназначаемых в рубку лесозаготовительной машиной, включающий разбивку насаждений на участки, формирование технологических коридоров, отличающийся тем, что производят разбивку насаждений на участки, геометрически равные рабочей зоне лесозаготовительной машины для выборочной рубки деревьев на полосах по обе стороны от технологических коридоров, при этом определения деревьев, предназначенных в рубку, осуществляют автоматизировано в режиме реального времени путем получения стереоизображения участка со стереопары камер, установленных на лесозаготовительной машине, причем сначала определяют количество деревьев в рабочей зоне лесозаготовительной машины посредством анализа стереоскопического изображения пространства перед лесозаготовительной машиной методом стереоскопического параллакса, затем производят расчет таксационных показателей - диаметр, коэффициент формы и высоты ствола каждого дерева в рабочей зоне лесозаготовительной машины, далее посредством решателя на основе нечеткой логики на основании полученных данных выявляют в рабочей зоне лесозаготовительной машины деревья для вероятного назначения в рубку, а дерево, имеющее максимальную вероятность назначения его в рубку, отображают на мониторе оператора лесозаготовительной машины.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2013157639/13A RU2556070C1 (ru) | 2013-12-24 | 2013-12-24 | Способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2013157639/13A RU2556070C1 (ru) | 2013-12-24 | 2013-12-24 | Способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2013157639A RU2013157639A (ru) | 2015-06-27 |
| RU2556070C1 true RU2556070C1 (ru) | 2015-07-10 |
Family
ID=53497287
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2013157639/13A RU2556070C1 (ru) | 2013-12-24 | 2013-12-24 | Способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2556070C1 (ru) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE102017113726A1 (de) * | 2017-06-21 | 2018-12-27 | Claas E-Systems Kgaa Mbh & Co Kg | Landwirtschaftliche Arbeitsmaschine |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2201073C1 (ru) * | 2001-07-17 | 2003-03-27 | Марийский государственный технический университет | Способ выборочной рубки в насаждениях естественного происхождения |
| RU2208307C2 (ru) * | 1996-10-23 | 2003-07-20 | Бенгт Сервик | Способ лесозаготовок и валочная машина для его осуществления |
| RU2468573C2 (ru) * | 2010-11-18 | 2012-12-10 | Лев Николаевич Шобанов | Способ наведения рабочего органа манипулятора лесной машины на объект |
-
2013
- 2013-12-24 RU RU2013157639/13A patent/RU2556070C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2208307C2 (ru) * | 1996-10-23 | 2003-07-20 | Бенгт Сервик | Способ лесозаготовок и валочная машина для его осуществления |
| RU2201073C1 (ru) * | 2001-07-17 | 2003-03-27 | Марийский государственный технический университет | Способ выборочной рубки в насаждениях естественного происхождения |
| RU2468573C2 (ru) * | 2010-11-18 | 2012-12-10 | Лев Николаевич Шобанов | Способ наведения рабочего органа манипулятора лесной машины на объект |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| ЛЮМАНОВ Р. Машинная валка леса, Москва, Лесная промышленность, 1990, с.153-157. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2013157639A (ru) | 2015-06-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | In situ biomass estimation at tree and plot levels: What did data record and what did algorithms derive from terrestrial and aerial point clouds in boreal forest | |
| Di Gennaro et al. | A low-cost and unsupervised image recognition methodology for yield estimation in a vineyard | |
| US20110149267A1 (en) | METHOD AND APPARATUS FOR ANALYZING TREE CANOPIES WITH LiDAR DATA | |
| CN110779876B (zh) | 一种疫木识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN111340317A (zh) | 架空输电线路树障隐患的自动预警方法及电子设备 | |
| EP2483862A2 (en) | Method and system for locating a stem of a target tree | |
| De Castro et al. | High-throughput system for the early quantification of major architectural traits in olive breeding trials using UAV images and OBIA techniques | |
| Röder et al. | Application of optical unmanned aerial vehicle-based imagery for the inventory of natural regeneration and standing deadwood in post-disturbed spruce forests | |
| Pitkänen et al. | Detecting structural changes induced by Heterobasidion root rot on Scots pines using terrestrial laser scanning | |
| Kassim et al. | Oil palm fresh fruit bunches (FFB) growth determination system to support harvesting operation | |
| Mund et al. | Detecting multi-layered forest stands using high density airborne LiDAR data | |
| RU2556070C1 (ru) | Способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной | |
| CN109657540B (zh) | 枯死树定位方法及系统 | |
| US20120004847A1 (en) | System and method for analyzing trees in lidar data using views | |
| Rinnamang et al. | Estimation of aboveground biomass using aerial photogrammetry from unmanned aerial vehicle in teak (Tectona grandis) plantation in Thailand | |
| IE20080223A1 (en) | Tree surveying | |
| Svoikin et al. | Stem segmentation for sustainable forest management task | |
| CN110274549B (zh) | 一种采育目标的测量方法及测量装置 | |
| KR102453056B1 (ko) | 라이다 데이터를 이용한 훼손지 식생 복원모델 산출시스템 및 방법, 이를 실행하는 프로그램 기록매체 | |
| Burshtynska et al. | The definition of the area of felling forests by high resolution satellite images | |
| Petukhov et al. | Remote sensing of forest stand parameters for automated selection of trees in real-time mode in the process of selective cutting | |
| Bonaria | Grapevine yield estimation using image analysis for the variety Arinto | |
| Pabi et al. | Linking Optical SPOT and Unmanned Aerial Vehicle data for a rapid biomass estimation in a Forest-savanna Transitional Zone of Ghana | |
| Gabriel | The Use of Terrestrial Laser Scanning and Computer Vision in Tree Level Modeling | |
| Santopuoli et al. | ALS data for detecting habitat trees in a multi-layered mediterranean forest |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20151225 |