RU2768039C1 - Method for accounting for the yield of seeds of coniferous trees - Google Patents
Method for accounting for the yield of seeds of coniferous trees Download PDFInfo
- Publication number
- RU2768039C1 RU2768039C1 RU2021128397A RU2021128397A RU2768039C1 RU 2768039 C1 RU2768039 C1 RU 2768039C1 RU 2021128397 A RU2021128397 A RU 2021128397A RU 2021128397 A RU2021128397 A RU 2021128397A RU 2768039 C1 RU2768039 C1 RU 2768039C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- forest
- seeds
- yield
- cones
- seed
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
- A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
- A01G23/00—Forestry
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Ecology (AREA)
- Forests & Forestry (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к лесному хозяйству, лесному семеноводству и может быть использовано при оценке урожая семян хвойных пород в лесных насаждениях, на объектах постоянной лесосеменной базы и временных лесосеменных участках для заблаговременного определения объемов и мест заготовки хвойных семян для искусственного лесовосстановления.The invention relates to forestry, forest seed production and can be used in assessing the yield of coniferous seeds in forest plantations, at permanent forest seed base and temporary forest seed plots for early determination of volumes and places of harvesting coniferous seeds for artificial reforestation.
Известен способ долгосрочного прогноза урожая шишек сосны обыкновенной и ели европейской, основанный на данных метеорологических наблюдений [1]. Недостатком способа является низкий уровень точности прогноза урожая семян из-за неоднородности природно-климатических условий разных регионов и отсутствия прямой зависимости между климатом и урожайностью хвойных пород. Также необходимо отметить, в указанном способе отсутствуют сведения о возможности прогноза урожая шишек для других хвойных пород, например, ели сибирской, лиственницы европейской, Сукачева, Сибирской и др.There is a method of long-term forecasting of the yield of cones of Scots pine and European spruce, based on meteorological observations [1]. The disadvantage of this method is the low level of accuracy in predicting the yield of seeds due to the heterogeneity of the natural and climatic conditions of different regions and the lack of a direct relationship between climate and the yield of conifers. It should also be noted that in this method there is no information about the possibility of predicting the yield of cones for other conifers, for example, Siberian spruce, European larch, Sukachev, Siberian, etc.
Известен способ прогнозирования урожая шишек ели на Европейском Севере по методу А.И. Барабина [2]. Недостатком способа является использование региональной особенности учета урожая шишек только для ели и невозможность его применения в других регионах страны.There is a known method for predicting the yield of spruce cones in the European North using the method of A.I. Drum [2]. The disadvantage of this method is the use of regional peculiarities of accounting for the yield of cones only for spruce and the impossibility of its application in other regions of the country.
Известен способ определения урожая и объема ресурсов при сборе семян сосны кедровой сибирской [3], который предусматривает оценку возможности сбора семян по методу сплошного визуального учета или подсчетом плодов (семян, шишек) на 3…5 модельных деревьях с переводом среднего их количества на одном дереве на всю площадь места заготовки. Недостатком такого способа является трудоемкость процесса и необходимость визуального натурного обследования лесных участков, потенциально пригодных для сбора лесных семян. Также выборочный учет урожайности отдельных модельных деревьев не позволяет обеспечить необходимую точность при определении объема семян при пересчете на всю площадь лесного массива.There is a known method for determining the yield and volume of resources when collecting seeds of Siberian stone pine [3], which involves assessing the possibility of collecting seeds by the method of continuous visual accounting or counting fruits (seeds, cones) on 3 ... 5 model trees with the transfer of their average number on one tree over the entire area of the workpiece. The disadvantage of this method is the complexity of the process and the need for a visual field survey of forest areas potentially suitable for collecting forest seeds. Also, a selective accounting of the yield of individual model trees does not provide the necessary accuracy in determining the volume of seeds when recalculated for the entire forest area.
Известен способ учета урожая лесных семян [4, 5] который предусматривает визуальный прогноз, учет урожая шишек и семян посредством проведения фенологических наблюдений за отдельными деревьями и лесными массивами по фазам: массового цветения (I фаза), массового образования завязей (II фаза), начала созревания шишек и семян (III фаза). Учет урожая проводят на пробных площадях, закладываемых и размещаемых таким образом, чтобы они наиболее полно характеризовали плодоношение соответствующего вида лесных растений в различных местах заготовки. Для этого перед закладкой пробных площадей все места заготовки разделяют на однородные (по составу, классу бонитета, возрасту, типам лесорастительных условий и др.) группы, в каждой из которых закладывают по одной пробной площади. На лесосеменных плантациях и постоянных лесосеменных участках закладывают постоянные пробные площади или отбирают учетные деревья с выделением их в натуре. В других местах заготовки закладывают временные пробные площади, на каждой из которых должно быть представлено не менее 100 деревьев соответствующего вида лесных растений. При проведении фенологических наблюдений по I и II фазам проводят наземные полевые обследования с визуальным определением площади плодоносящих насаждений и интенсивности семеношения по всем местам заготовки, где целесообразен сбор лесосеменного сырья (шишек хвойных пород). Учет урожая и определение хозяйственно возможного сбора хвойных семян проводят по III фазе на каждой пробной площади (временной или постоянной). Недостатком способа является трудоемкость процесса закладки пробных площадей и длительный период полевых фенологических наблюдений. Визуальный осмотр крон хвойных деревьев в бинокль и подсчет шишек на ветвях занимает длительное время, однако позволяет с достаточной точностью определить количественные показатели семенной продуктивности отдельных деревьев на пробных площадях, но при экстраполяции данных на всю площадь анализируемого лесного участка невозможно получить точные данные о запасах лесосеменного сырья на единице площади, поэтому оценивается только интенсивность семеношения.There is a method of accounting for the harvest of forest seeds [4, 5] which provides for a visual forecast, accounting for the harvest of cones and seeds by conducting phenological observations of individual trees and forests in phases: mass flowering (I phase), mass formation of ovaries (II phase), beginning maturation of cones and seeds (phase III). Yield accounting is carried out on trial plots laid and placed in such a way that they most fully characterize the fruiting of the corresponding type of forest plants in various places of harvesting. To do this, before laying the trial plots, all harvesting sites are divided into homogeneous (by composition, quality class, age, types of forest conditions, etc.) groups, in each of which one trial plot is laid. On forest seed plantations and permanent forest seed plots, permanent trial plots are laid or accounting trees are selected with their selection in kind. In other places of harvesting, temporary trial plots are laid, each of which should contain at least 100 trees of the corresponding type of forest plants. When conducting phenological observations in phases I and II, ground field surveys are carried out with a visual determination of the area of fruit-bearing plantations and the intensity of seed production in all places of harvesting, where it is advisable to collect forest seed raw materials (cones of coniferous species). Accounting for the yield and determining the economically feasible collection of coniferous seeds is carried out according to phase III on each trial plot (temporary or permanent). The disadvantage of this method is the complexity of the process of laying trial plots and a long period of field phenological observations. Visual inspection of the crowns of coniferous trees through binoculars and counting the cones on the branches takes a long time, however, it allows to determine with sufficient accuracy the quantitative indicators of the seed productivity of individual trees on the test plots, but when extrapolating the data to the entire area of the analyzed forest area, it is impossible to obtain accurate data on the reserves of forest seed raw materials per unit area, therefore, only the intensity of seed production is estimated.
Известен способ оценки биомассы растительности, при котором осуществляют обработку изображений космических снимков различных географических районов, последовательно преобразуют участки изображения в цифровые матрицы зависимости яркости от пространственных координат, вычисляют числовые характеристики матриц, осуществляют попиксельное совмещение матриц, элементы которых составлены из зональных отношений яркости спектрозонального изображения и матриц радиолокационного изображения тех же участков, осуществляют векторизацию элементов и получают результирующие матрицы, дополнительно вычисляют автокорреляционные функции результирующих матриц. Запас биомассы участков рассчитывают по регрессионной зависимости (патент на изобретение РФ №215572, опубл. 10.09.2000).There is a known method for estimating the biomass of vegetation, in which images of satellite images of various geographical regions are processed, sections of the image are sequentially converted into digital matrices of the dependence of brightness on spatial coordinates, the numerical characteristics of the matrices are calculated, pixel-by-pixel alignment of matrices is carried out, the elements of which are composed of zonal ratios of the brightness of the spectral-zonal image and matrices of the radar image of the same areas, the elements are vectorized and the resulting matrices are obtained, the autocorrelation functions of the resulting matrices are additionally calculated. The stock of biomass plots is calculated by regression dependence (patent for the invention of the Russian Federation No. 215572, publ. 10.09.2000).
Наиболее близким техническим решением, выбранным заявителем в качестве прототипа, является способ включающий регистрацию интенсивностей отраженного электромагнитного излучения в двух диапазонах длин волн, отличающийся тем, что, с целью повышения точности и оперативности оценки, диапазоны длин волн отраженного электромагнитного излучения выбирают в инфракрасной и красной областях спектра, а о степени поврежденности древостоев судят по величине отношения уровня отраженного электромагнитного излучения в инфракрасной области спектра к уровню отраженного электромагнитного излучения в красной области спектра (патент на изобретение РФ №2017396, опубл. 15.08.1994 г.).The closest technical solution chosen by the applicant as a prototype is a method including recording the intensities of the reflected electromagnetic radiation in two wavelength ranges, characterized in that, in order to improve the accuracy and efficiency of the assessment, the wavelength ranges of the reflected electromagnetic radiation are selected in the infrared and red regions. spectrum, and the degree of damage to forest stands is judged by the ratio of the level of reflected electromagnetic radiation in the infrared region of the spectrum to the level of reflected electromagnetic radiation in the red region of the spectrum (RF patent No. 2017396, publ. 15.08.1994).
Данный способ применяется только для дистанционной оценки состояния древостоя.This method is used only for remote assessment of the state of the forest stand.
Технической задачей заявляемого способа является повышение точности и скорости оценки урожая шишек и семян хвойных пород в лесных насаждениях, на объектах постоянной лесосеменной базы и временных лесосеменных участках.The technical task of the proposed method is to increase the accuracy and speed of assessing the yield of cones and seeds of coniferous species in forest plantations, at permanent forest seed base and temporary forest seed plots.
Техническим результатом изобретения является получение достоверных и оперативных данных о семенной продуктивности лесных насаждений и отдельных деревьев, что особенно актуально на объектах постоянной лесосеменной селекционной базы и временных лесосеменных участках для сбора семян с целью выращивания посадочного материала хвойных пород с открытой и закрытой корневой системой при искусственном лесовосстановлении вырубок, гарей, погибших насаждений, лесной рекультивации и компенсации.The technical result of the invention is to obtain reliable and up-to-date data on the seed productivity of forest plantations and individual trees, which is especially important at the objects of a permanent forest seed selection base and temporary forest seed plots for collecting seeds in order to grow planting material of conifers with an open and closed root system during artificial reforestation cuttings, burnt areas, dead stands, forest reclamation and compensation.
Техническая задача достигается тем, что способ учета урожая семян деревьев хвойных пород включает съемку лесного участка в инфракрасном диапазоне с получением изображений, обработку полученных изображений отличающийся тем, что съемку лесного участка проводят в период до наступления фазы физиологической зрелости семян в нераскрытых шишках деревьев с получением спектральной термограммы распределения температурных полей свежих шишек относительно кроны деревьев, а при обработке полученных изображений проводят оценку урожая семян на лесном участке.The technical problem is achieved by the fact that the method of accounting for the yield of seeds of coniferous trees includes shooting a forest area in the infrared range with obtaining images, processing the obtained images, characterized in that the shooting of the forest area is carried out in the period before the onset of the phase of physiological maturity of seeds in unopened cones of trees with obtaining spectral thermograms of the distribution of temperature fields of fresh cones relative to the crown of trees, and when processing the obtained images, an assessment of the seed yield in the forest area is carried out.
Сравнение заявляемого технического решения с прототипом показывает, что оно отличается следующими признаками:Comparison of the proposed technical solution with the prototype shows that it has the following features:
- съемку лесного участка проводят в период до наступления фазы физиологической зрелости семян в нераскрытых шишках деревьев;- shooting of the forest area is carried out in the period before the onset of the phase of physiological maturity of seeds in unopened tree cones;
- съемку проводят с получением спектральной термограммы распределения температурных полей свежих шишек относительно кроны деревьев;- shooting is carried out with obtaining a spectral thermogram of the distribution of temperature fields of fresh cones relative to the crown of trees;
- при обработке полученных изображений проводят оценку урожая семян на лесном участке.- when processing the obtained images, an assessment of the seed yield in the forest area is carried out.
Поэтому можно предположить, что заявляемое изобретение соответствует критерию «новизна».Therefore, it can be assumed that the claimed invention meets the criterion of "novelty".
Изобретение может быть осуществлено при помощи известного оборудования, поэтому оно соответствует критерию «промышленная применимость».The invention can be carried out using known equipment, so it meets the criterion of "industrial applicability".
На Фиг. 1 показан спектральный снимок, позволяющий выявить деревья с обильным урожаем шишек, на Фиг. 2 показан спектральный снимок характеризующий низкий урожай шишек лесного участка, на Фиг. 3 показана идентификация шишек сосны обыкновенной на термограмме, на Фиг. 4 показаны шишки хвойных имеющие большую температуру по сравнению с кроной, на Фиг. 5 показана идентификация шишек ели сибирской на термограмме, на Фиг. 6 показаны зоны семенной продуктивности анализируемого лесного участка, на Фиг. 7 показана идентификация шишек лиственницы Сукачева на термограмме (более ярким цветом отображаются свежие шишки с семенами, а темным прошлогодние пустые шишки), на Фиг. 8 показаны сухие полураскрытые шишки сосны обыкновенной без семян не идентифицируются на термограмме.On FIG. 1 shows a spectral image showing trees with a high yield of cones, FIG. 2 shows a spectral image characterizing the low yield of cones in the forest area, FIG. 3 shows the identification of Scotch pine cones on a thermogram, FIG. 4 shows coniferous cones having a higher temperature compared to the crown, FIG. 5 shows the identification of Siberian spruce cones on a thermogram, FIG. 6 shows the zones of seed productivity of the analyzed forest area, in Fig. 7 shows the identification of Sukachev larch cones on the thermogram (fresh cones with seeds are shown in brighter color, and last year's empty cones are displayed in dark), Fig. 8 shows dry, half-opened Scots pine cones without seeds; they are not identified on the thermogram.
При оценке урожая семян хвойных пород на лесных участках, объектах постоянной лесосеменной базы и временных лесосеменных участках производится съемка лесного массива или отдельных деревьев с помощью спутниковых сервисов, летательных аппаратов или ручных инструментов в инфракрасном спектре (фиг. 1-5) в период до наступления фазы физиологической зрелости семян в нераскрытых шишках за 3-4 месяца до сбора семян.When assessing the yield of coniferous seeds in forest plots, objects of a permanent forest seed base and temporary forest seed plots, a forest massif or individual trees are surveyed using satellite services, aircraft or hand tools in the infrared spectrum (Fig. 1-5) in the period before the onset of the phase physiological maturity of seeds in unopened cones 3-4 months before seed collection.
В результате исследований заявителем было выявлено, что незрелые шишки хвойных пород имеют высокую влажность и плотность, по сравнению с ветвями и хвоей, за счет чего тепловое инфракрасное излучение от солнца поглощается шишками более интенсивно, а температура их поверхности выше, чем у кроны дерева на 5-15°С. При обработке спектральных снимков возможно получить спектральную термограмму с распределением температурных полей относительно крон деревьев, что позволяет осуществить анализ наличия шишек в кронах деревьев с последующей оценкой семенной продуктивности (Фиг. 6).As a result of research by the applicant, it was found that immature cones of conifers have a high moisture content and density, compared with branches and needles, due to which the thermal infrared radiation from the sun is absorbed by the cones more intensively, and their surface temperature is 5 times higher than that of the tree crown. -15°C. When processing spectral images, it is possible to obtain a spectral thermogram with the distribution of temperature fields relative to the crowns of trees, which makes it possible to analyze the presence of cones in the crowns of trees, followed by an assessment of seed productivity (Fig. 6).
Важной особенностью способа является возможность не учитывать пустые прошлогодние шишки на деревьях. Точный учет урожая семян лиственницы Сукачева визуальным способом практически невозможен, поскольку шишки после раскрытия несколько лет продолжают висеть на ветвях. Заявляемый способ учета урожая семян хвойных пород позволяет идентифицировать только свежие шишки, содержащие семена. На термограмме свежие шишки лиственницы с семенами отображаются более ярким цветом, а темным прошлогодние пустые шишки (Фиг. 7).An important feature of the method is the ability to ignore last year's empty cones on trees. An accurate calculation of the yield of Sukachev larch seeds by a visual method is practically impossible, since the cones continue to hang on the branches after opening for several years. The claimed method of accounting for the yield of coniferous seeds allows you to identify only fresh cones containing seeds. On the thermogram, fresh larch cones with seeds are displayed in a brighter color, and last year's empty cones are dark (Fig. 7).
Сухие полураскрытые шишки сосны обыкновенной без семян также не идентифицируются на термограмме (Фиг. 8).Dry half-opened Scotch pine cones without seeds are also not identified on the thermogram (Fig. 8).
При проведении патентно-информационных исследований заявляемая совокупность признаков выявлена не была, поэтому заявляемое техническое решение соответствует критерию «изобретательский уровень».When conducting patent information research, the claimed set of features was not identified, therefore, the claimed technical solution meets the criterion of "inventive step".
В действующем нормативном документе «Порядок заготовки, обработки, хранения и использования семян лесных растений» (2014) приводится трехбалльная шкала для проведения фенологических наблюдений на всех объектах лесосеменной базы, разработанная В.А. Брынцевым (2001):The current regulatory document "Procedure for harvesting, processing, storage and use of forest plant seeds" (2014) provides a three-point scale for conducting phenological observations at all objects of the forest seed base, developed by V.A. Bryntsev (2001):
1 балл - цветения и плодоношения (семеношения) нет или оно очень слабое - последующая заготовка семян (семенного сырья) невозможна;1 point - there is no flowering and fruiting (seeding) or it is very weak - subsequent harvesting of seeds (seed raw materials) is impossible;
2 балла - цветение и плодоношение (семеношение) слабое или среднее, последующая заготовка семян (семенного сырья) целесообразна только для удовлетворения ежегодной потребности;2 points - flowering and fruiting (seed-bearing) is weak or medium, the subsequent harvesting of seeds (seed raw material) is advisable only to meet the annual need;
3 балла - цветение и плодоношение (семеношение) хорошее (обильное), последующая заготовка семян (семенного сырья) целесообразна, как для удовлетворения ежегодной потребности, так и для формирования страховых фондов (для семян, хранение которых допускается со сроком более одного года).3 points - flowering and fruiting (seed-bearing) is good (abundant), subsequent harvesting of seeds (seed raw materials) is expedient, both to meet the annual need and to form insurance funds (for seeds that can be stored for more than one year).
При проведении фенологических наблюдений визуально определяется интенсивность плодоношения (семеношения) видов лесных растений по всем возможным местам заготовки. При этом натурное обследование проводится в конкретных местах заготовки семян с целью определения их доступности в период заготовки, планируют объемы и финансирование соответствующих работ.When conducting phenological observations, the intensity of fruiting (seed-bearing) of forest plant species is visually determined in all possible places of harvesting. At the same time, a field survey is carried out in specific places of seed harvesting in order to determine their availability during the harvesting period, and the volumes and financing of the relevant work are planned.
Учет урожая семян (хозяйственно возможного сбора семян) проводят перед началом массового созревания семян. В насаждениях (в том числе на лесосеках) и в плюсовых насаждениях учет урожая семян осуществляется на временных пробных площадях, закладываемых и размещаемых таким образом, чтобы они наиболее полно характеризовали плодоношение (семеношение) соответствующего вида лесных растений в различных местах заготовки.Accounting for the seed yield (economically possible seed collection) is carried out before the start of mass seed ripening. In plantations (including cutting areas) and in plus plantations, the seed yield is recorded on temporary trial plots laid and placed in such a way that they most fully characterize the fruiting (seed production) of the corresponding type of forest plants in various places of harvesting.
На лесосеменных плантациях и на постоянных лесосеменных участках учет урожая семян осуществляется на постоянных пробных площадях (выделенных в натуре семенных растениях) по одной пробной площади на каждый из этих объектов.On forest seed plantations and on permanent forest seed plots, the seed yield is recorded on permanent trial plots (seed plants isolated in nature), one trial plot for each of these objects.
На пробных площадях должно быть представлено не менее 50 деревьев соответствующего вида лесных растений.At least 50 trees of the corresponding type of forest plants should be presented on the trial plots.
Учет урожая проводят за 1-2 месяца до начала массовой заготовки семян, когда в кроне дерева хорошо различимы созревающие шишки. Урожай проводят только в сухую погоду, когда старые шишки раскрываются и есть возможность различить свежие шишки от пустых прошлогодних.Harvest accounting is carried out 1-2 months before the start of mass harvesting of seeds, when ripening cones are clearly visible in the crown of the tree. The harvest is carried out only in dry weather, when the old cones open and it is possible to distinguish fresh cones from last year's empty ones.
Ежегодно перед началом работ по учету урожая проводят рекогносцировочное обследование и разрабатывают шкалу урожайности (таблица 1). Для этого по диагональному ходу подбирают 15-25 модельных деревьев, различающихся глазомерной оценкой по величине урожая, - от самых урожайных до слабосеменосящих, по возможности их представительству на площади. В число модельных не следует включать деревья без шишек и с единичными шишками (менее 10). Количество модельных деревьев должно быть тем больше, чем выше изменчивость плодоношения, что обычно характерно для слабоурожайных лет и для участков с неоднородными лесорастительными условиями.Every year, before starting work on crop accounting, a reconnaissance survey is carried out and a yield scale is developed (Table 1). To do this, 15-25 model trees are selected along a diagonal course, differing in visual assessment of the size of the crop, from the most productive to the weakly seed-bearing, if possible, their representation in the area. The number of model trees should not include trees without cones and with single cones (less than 10). The number of model trees should be the greater, the higher the variability of fruiting, which is usually characteristic of low-yielding years and for sites with heterogeneous forest conditions.
У подобранных модельных деревьев подсчитывают общее количество шишек в кроне. У более взрослых деревьев (старше 20 лет) особенно при обильном семеношении можно ограничиться подсчетом шишек на половине кроны с восточной или западной стороны, а полученный результат удвоить.The selected model trees count the total number of cones in the crown. In older trees (over 20 years old), especially with abundant seed production, you can limit yourself to counting cones on half of the crown on the eastern or western side, and double the result.
Следующий этап работы оценка степени семеношения отобранных ранее и отмеченных в натуре учетных деревьев с заполнением рабочей ведомости определения урожая семян (таблица 2). При этом все учетные деревья относят к одной из следующих категорий:The next stage of the work is the assessment of the degree of seed production of the previously selected and registered accounting trees with filling in the work sheet for determining the seed yield (Table 2). In this case, all accounting trees are assigned to one of the following categories:
0 деревья без шишек или имеющие единичное (до 10 шт.) количество шишек;0 trees without cones or having a single (up to 10 pieces) number of cones;
I - со слабым урожаем;I - with a weak harvest;
II - со средним урожаем;II - with an average yield;
III - с хорошим урожаем.III - with a good harvest.
С помощью модельных деревьев вычисляют среднее количество шишек на одном дереве каждой категории плодоношения. По относительной представленности деревьев разных категорий семеношения находят (как средневзвешенное) средний урожай на дерево, затем общий урожай шишек на 1 га.With the help of model trees, the average number of cones on one tree of each fruiting category is calculated. According to the relative representation of trees of different categories of seed production, they find (as a weighted average) the average yield per tree, then the total yield of cones per 1 ha.
Пользуясь многолетними данными о средней массе шишек и выходе семян из них для конкретной зоны (области, хозяйства), находят ожидаемый урожай семян на 1 га и на всей пробной площади.Using long-term data on the average weight of cones and the yield of seeds from them for a specific zone (region, farm), the expected seed yield per 1 ha and on the entire sample plot is found.
Учет урожайности хвойных пород по заявляемому способу проводился при помощи беспилотного летательного аппарата (БПЛА) типа DJI Mavic 2 Enterprise Dual с двойной камерой (визуальный и тепловизионный каналы), позволяющей создавать оптические и тепловые кадры (инфракрасный спектр). Интеграция сразу двух разных типов камер в одном корпусе позволяет оператору выполнять различные полетные задания, обеспечивая универсальность оборудования. Оптический датчик камеры способен получать фотографии с измерением температуры различных объектов, что позволяет создавать термограммы для дальнейшего анализа. Камеральная обработка данных проводилась с применением геоинформационных систем Map Info и QGIS.Accounting for the yield of coniferous species according to the claimed method was carried out using an unmanned aerial vehicle (UAV) of the DJI Mavic 2 Enterprise Dual type with a dual camera (visual and thermal imaging channels), which allows creating optical and thermal frames (infrared spectrum). The integration of two different types of cameras at once in one housing allows the operator to perform various flight tasks, providing equipment versatility. The optical sensor of the camera is capable of taking photographs with the measurement of the temperature of various objects, which allows you to create thermograms for further analysis. Office data processing was carried out using Map Info and QGIS geoinformation systems.
После съемки лесного участка производился подсчет фактического количества учетных деревьев в границах анализируемой пробной площади. Далее учетные деревья распределялись на 4 группы урожайности, рассчитывался урожай шишек на лесном участке, урожай шишек на 1 га и средний урожай шишек на 1 дереве. Ожидаемый урожай семян вычисляется на основании многолетних данных о средней массе 1 шишки и выхода семян из шишек (табл. 3).After surveying the forest area, the actual number of accounting trees within the boundaries of the analyzed trial area was calculated. Further, the accounting trees were distributed into 4 yield groups, the yield of cones on the forest plot, the yield of cones per 1 ha and the average yield of cones per 1 tree were calculated. The expected seed yield is calculated on the basis of long-term data on the average weight of 1 cone and the yield of seeds from cones (Table 3).
Таким образом, заявляемый способ позволяет повысить точность оценки и сократить время получения данных о наличии шишек и семян на одном дереве или на единице площади за 3-4 месяца до начала сбора.Thus, the proposed method improves the accuracy of the assessment and reduces the time for obtaining data on the presence of cones and seeds on one tree or per unit area 3-4 months before the start of collection.
ЛитератураLiterature
1. Справочник по лесосеменному делу [Текст] / Под ред. А.И. Новосельцевой. М.: Лесн. пром-сть, 1978. 336 с.1. Handbook of forest seed business [Text] / Ed. A.I. Novoseltseva. M.: Lesn. prom-st, 1978. 336 p.
2. Составление прогнозов семеношения ели. Архангельский МТЦ научно-технической информации, 1983.2. Prediction of spruce seed production. Arkhangelsk MTC of scientific and technical information, 1983.
3. ОСТ 56-83-85. Ягоды, плоды и орехоплодные. Методы определения урожая и ресурсов.3. OST 56-83-85. Berries, fruits and nuts. Methods for determining yield and resources.
4. Указания по лесному семеноводству в Российской Федерации. // Федеральная служба лесного хозяйства России. - М. ВНИИЦлесресурс, 2000. - 197 с.4. Guidelines for forest seed production in the Russian Federation. // Federal Forestry Service of Russia. - M. VNIITslesresurs, 2000. - 197 p.
5. Денеко В.Н., Капралов А.В., Садриева Л.Л. Учет урожая лесных семян. Учебно-методическое пособие. УГЛТУ, 2012. 15 с.5. Deneko V.N., Kapralov A.V., Sadrieva L.L. Accounting for the harvest of forest seeds. Teaching aid. UGLTU, 2012. 15 p.
6. ОСТ 56-74-96. Плантации лесосеменные основных лесообразующих пород. Основные требования. - М.: ВНИИЦлесресурс.- 1996. - 25 с.6. OST 56-74-96. Forest seed plantations of the main forest-forming species. Primary requirements. - M.: VNIITslesresurs. - 1996. - 25 p.
7. ОСТ 56-35-96. Участки лесные семенные постоянные основных лесообразующих пород. Основные требования, закладка и формирование. М.: ВНИИЦлесресурс, 1996. 14 с.7. OST 56-35-96. Plots forest seed permanent main forest-forming species. Basic requirements, bookmark and formation. M.: VNIITslesresurs, 1996. 14 p.
8. Брынцев, В.А. Лесное семеноводство: учеб. пособие / В.А. Брынцев, А.А. Коженкова. - 2-е изд., перераб. - Москва: МГУЛ, 2006. - 110 с.8. Bryntsev, V.A. Forest seed production: textbook. allowance / V.A. Bryntsev, A.A. Kozhenkov. - 2nd ed., revised. - Moscow: MGUL, 2006. - 110 p.
9. Дворяшин М.В., Скудин В.М., Корец М.А. Аэрокосмические методы мониторинга лесных территорий. Опыт применения в Восточной Сибири. Красноярск.: Литера-Принт, 2011. 152 с.9. Dvoryashin M.V., Skudin V.M., Korets M.A. Aerospace methods for monitoring forest areas. Application experience in Eastern Siberia. Krasnoyarsk: Litera-Print, 2011. 152 p.
10. Залесов С.В., Аткина Л.И., Коростелев И.Ф., Кручинин Н.Я., Лопатин К.И., Юсупов И.А. Методика дешифрирования аэрофотоснимков в целях экологического мониторинга и аудита нефтегазовых месторождений. Екатеринбург: УрО РАН, 2003. 80 с.10. Zalesov S.V., Atkina L.I., Korostelev I.F., Kruchinin N.Ya., Lopatin K.I., Yusupov I.A. Methodology for interpretation of aerial photographs for the purpose of environmental monitoring and audit of oil and gas fields. Yekaterinburg: Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, 2003. 80 p.
11. Оплетаев А.С., Жигулин Е.В., Косов В.А. Использование вегетационного индекса NDVI для оценки состояния лесных насаждений на нарушенных землях / Леса России и хозяйство в них. 2019. №3 (70). С. 15-23.11. Opletaev A.S., Zhigulin E.V., Kosov V.A. Using the vegetation index NDVI to assess the state of forest plantations on disturbed lands / Forests of Russia and the economy in them. 2019. No. 3 (70). pp. 15-23.
12. Приказ Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации №298 от 2 июля 2014 г. «Порядок заготовки, обработки, хранения и использования семян лесных растений».12. Order of the Ministry of Natural Resources and Ecology of the Russian Federation No. 298 dated July 2, 2014 "Procedure for harvesting, processing, storage and use of forest plant seeds".
13. Рыльский И.А. Подходы к определению таксационных показателей леса с использованием аэрокосмических снимков и лазерного сканирования // ИНТЕРКАРТО. ИНТЕРГИС. Том 24, №2, 2018. С. 216-240.13. Rylsky I.A. Approaches to the determination of taxation indicators of the forest using aerospace images and laser scanning // INTERKARTO. INTERGIS. Volume 24, No. 2, 2018. S. 216-240.
14. Сухих В.И. Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве // Учебник для вузов. Йошкар-Ола: Изд-во МарГТУ, 2005. 392 с.14. Sukhikh V.I. Aerospace methods in forestry and landscape construction // Textbook for universities. Yoshkar-Ola: Publishing House of MarGTU, 2005. 392 p.
15. Лесное семеноводство. Сбор, переработка и хранение семян: учебное пособие для студентов, обучающихся по направлениям подготовки 35.03.01 «Лесное дело», 09.03.02 «Информационные системы и технологии» / А.А. Фетисова, С.В. Навалихин, Ю.И. Данилов [и др.]. - Санкт-Петербург: СПбГЛТУ, 2019. - 88 с.15. Forest seed production. Collection, processing and storage of seeds: a textbook for students studying in the areas of training 35.03.01 "Forestry", 09.03.02 "Information systems and technologies" / A.A. Fetisova, S.V. Navalikhin, Yu.I. Danilov [i dr.]. - St. Petersburg: SPbGLTU, 2019. - 88 p.
16. Харин Н.Г., Жирин В.М., Татеиши Р. Возможности использования вегетационного индекса NDVI для изучения фенологии и состава лесов России / Исследование Земли из космоса. 2001. №1. С. 73-79.16. Kharin N.G., Zhirin V.M., Tateishi R. Possibilities of using the vegetation index NDVI to study the phenology and composition of forests in Russia / Exploration of the Earth from space. 2001. No. 1. pp. 73-79.
17. Myneni R.B., Williams D.L. On the relationship between FAPAR and NDVI /Remote Sensing of Environment. 1994. T. 49. №3. C. 200-211.17. Myneni R.B., Williams D.L. On the relationship between FAPAR and NDVI /Remote Sensing of Environment. 1994. T. 49. No. 3. C. 200-211.
18. Gizachew В., Solberg S., Neesset E. et al. Mapping and estimating the total living biomass and carbon in low-biomass woodlands using Landsat 8 CDR data / // Carbon Balance Manage. - 11, 13 (2016). - URL: https://doi.org/10.1186/s13021-016-0055-8.18. Gizachew B., Solberg S., Neesset E. et al. Mapping and estimating the total living biomass and carbon in low-biomass woodlands using Landsat 8 CDR data // Carbon Balance Manage. - 11, 13 (2016). - URL: https://doi.org/10.1186/s13021-016-0055-8.
19. Clevers J.G., Gitelson A.A. Remote estimation of crop and grass chlorophyll and nitrogen content using rededge bands on Sentinel-2 and-3 /. International Journal of Applied Earth Observation and Geo information. - 2013. - 23 (1). P. 344-351. DOI: 10.1016/j.jag.2012.10.008.19. Clevers J.G., Gitelson A.A. Remote estimation of crop and grass chlorophyll and nitrogen content using rededge bands on Sentinel-2 and-3 /. International Journal of Applied Earth Observation and Geo information. - 2013. - 23 (1). P. 344-351. DOI: 10.1016/j.jag.2012.10.008.
20. Yang W., Kobayashi H., Suzuki R., Nasahara K.N. A Simple Method for Retrieving Understory NDVI in Sparse Needleleaf Forests in Alaska Using MODIS BRDF Data // Remote Sensing. 2014. 6(12). 11936- 11955.20. Yang W., Kobayashi H., Suzuki R., Nasahara K.N. A Simple Method for Retrieving Understory NDVI in Sparse Needleleaf Forests in Alaska Using MODIS BRDF Data // Remote Sensing. 2014.6(12). 11936-11955.
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2021128397A RU2768039C1 (en) | 2021-09-29 | 2021-09-29 | Method for accounting for the yield of seeds of coniferous trees |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2021128397A RU2768039C1 (en) | 2021-09-29 | 2021-09-29 | Method for accounting for the yield of seeds of coniferous trees |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2768039C1 true RU2768039C1 (en) | 2022-03-23 |
Family
ID=80819207
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2021128397A RU2768039C1 (en) | 2021-09-29 | 2021-09-29 | Method for accounting for the yield of seeds of coniferous trees |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2768039C1 (en) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU320267A1 (en) * | Лени гградский научно исследовательский институт лесного хоз йства | METHOD FOR PREDICTING THE HARVEST OF LULLS OF THE FIR | ||
WO2016065071A1 (en) * | 2014-10-21 | 2016-04-28 | Tolo, Inc. | Remote detection of insect infestation |
RU2661829C1 (en) * | 2017-01-18 | 2018-07-19 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук" (ФНЦ агроэкологии РАН) | Irrigated agricultural crops yield and productivity evaluation method in the forest-protected landscapes |
RU2716477C1 (en) * | 2019-05-30 | 2020-03-11 | Дмитрий Михайлович Михайлов | System for monitoring forest use and forest pathological changes |
-
2021
- 2021-09-29 RU RU2021128397A patent/RU2768039C1/en active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU320267A1 (en) * | Лени гградский научно исследовательский институт лесного хоз йства | METHOD FOR PREDICTING THE HARVEST OF LULLS OF THE FIR | ||
WO2016065071A1 (en) * | 2014-10-21 | 2016-04-28 | Tolo, Inc. | Remote detection of insect infestation |
RU2661829C1 (en) * | 2017-01-18 | 2018-07-19 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение "Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук" (ФНЦ агроэкологии РАН) | Irrigated agricultural crops yield and productivity evaluation method in the forest-protected landscapes |
RU2716477C1 (en) * | 2019-05-30 | 2020-03-11 | Дмитрий Михайлович Михайлов | System for monitoring forest use and forest pathological changes |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
ДЕНЕКО В.Н., КАПРАЛОВ А.В., САДРИЕВА Л.Л. Учет урожая лесных семян. Учебно-методическое пособие. Екатеринбург, УГЛТУ, 2012. 15 с. * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Trotter et al. | Evaluating an active optical sensor for quantifying and mapping green herbage mass and growth in a perennial grass pasture | |
CN112287892B (en) | Arbor biomass measurement and calculation method based on unmanned aerial vehicle hyperspectral and machine learning algorithm | |
Navarro-Cerrillo et al. | Hyperspectral and multispectral satellite sensors for mapping chlorophyll content in a Mediterranean Pinus sylvestris L. plantation | |
Nagai et al. | Importance of the collection of abundant ground‐truth data for accurate detection of spatial and temporal variability of vegetation by satellite remote sensing | |
Fortes et al. | Discrimination of sugarcane varieties using Landsat 7 ETM+ spectral data | |
Bonfante et al. | Terroir analysis and its complexity: This article is published in cooperation with Terclim 2022 (XIVth International Terroir Congress and 2nd ClimWine Symposium), 3-8 July 2022, Bordeaux, France. | |
Balenzano et al. | On the use of multi-temporal series of cosmo-skymed data for Landcover classification and surface parameter retrieval over Agricultural sites | |
Colwell | Remote Sensing as an Aid to the Management of Earth Resources: Technological developments centered around the Earth Resources Technology Satellite, ERTS-1, show great promise of helping to husband the dwindling supply of natural resources | |
Pohl et al. | In-situ data collection for oil palm tree height determination using synthetic aperture radar | |
RU2768039C1 (en) | Method for accounting for the yield of seeds of coniferous trees | |
Kolodiy et al. | The improvement of the agricultural yields forecasting model using the software product “Land Viewer” | |
Smith et al. | Forest canopy structural properties | |
WO2023131949A1 (en) | A versatile crop yield estimator | |
Huete et al. | Forecasting pollen aerobiology with Modis EVI, land cover, and phenology using machine learning tools | |
Çınar et al. | Identifying Areas Prone to Windthrow Damage and Generating Susceptibility Maps Utilizing a Novel Vegetation Index Extracted from Sentinel-2A Imagery | |
Dengel et al. | Spectral characteristics of pine needles at the limit of tree growth in subarctic Finland | |
Meyer-Roux et al. | Agriculture and forestry | |
Hamed et al. | Quantifying the Historical Development of Abugadaf Natural Forest Using GIS-Remote Sensing Analytical Techniques/Blue Nile State/Sudan | |
Burchard-Levine et al. | A review of in-situ sampling protocols to support the remote sensing of vegetation | |
Sidahmed | Towards sustainable development of rangelands/livestock in dryland areas of the Near East and North Africa | |
Ghajar et al. | Proximal Sensing in Grasslands and Pastures. Agriculture 2021, 11, 740 | |
Schouten | The blooming period of trees in the Gargano National Park, Italy | |
Aobpaet et al. | The Study of Discrimination of Remotely Sensed Data for Designing the Separation Technique between Cassava and Sugarcane Farmland. | |
Minerbi et al. | Tree volume and biomass equations for Picea abies and Larix decidua in South Tyrol | |
Unagaev et al. | Methodological approaches to identifying and mapping of fields of specific crops on a basis of high-resolution satellite images using phenological, geographic and regional statistical information |