Способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной



Способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной
Способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной
Способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной
Способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной
Способ автоматизированного принятия решений по назначению деревьев в рубку при их обработке лесозаготовительной машиной

 


Владельцы патента RU 2556070:

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Поволжский государственный технологический университет" (RU)

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.

 

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.

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.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к лесному хозяйству и может быть использовано при расчистке площади свежей вырубки под лесные культуры. Способ включает сгребание порубочных остатков рабочим органом подборщика, перемещение их к месту сжигания или отгрузки и/или переработки на топливную щепу, при этом при перемещении сгребающего порубочные остатки подборщика находящуюся на пути его перемещения надземную часть пней измельчают на щепу, перемешивая ее совместно с порубочными остатками.

Изобретение относится к области лесозаготовок и может найти применение при заготовке сортиментов и топливной щепы. Способ выполнения лесосечных работ многооперационной лесозаготовительной машиной, состоящей из самоходного шасси со смонтированным на нем манипулятором с харвестерной головкой, механизма подачи лесосечных отходов, измельчающего устройства, кузова-накопителя и щеповода, включающий срезание дерева, обрезку сучьев, раскряжевку на сортименты, подачу лесосечных отходов к измельчающему устройству, измельчение лесосечных отходов в щепу и концентрацию ее в кузове-накопителе.

Изобретение относится к области лесозаготовок и может найти применение при вывозке дров и лесосечных отходов. Способ включает сбор дров и лесосечных отходов, погрузку их на транспортные средства, транспортировку по дорогам и выгрузку у котельной.

Изобретение относится к области биогеоценологии. Способ включает определение геоморфологических параметров долины.

Изобретение относится к области лесного, лесопаркового хозяйства и садово-паркового строительства. В способе проводят статистический анализ, включающий расчет средних многолетних фенодат таксонов, определяют средние многолетние феноритмотипы в родовом комплексе, оценивают направления и величины сдвига сроков наступления фенофаз вегетативных органов.

Изобретение относится к области оценки степени загрязненности атмосферного воздуха и может быть использовано при мониторинге атмосферного воздуха фоновой и урбанизированной территории.

Изобретение относится к области сельскохозяйственного машиностроения, а именно к навесным устройствам для навешивания на трактор, в частности лесохозяйственных машин и орудий.

Изобретение относится к инженерной биологии и индикации окружающей среды в виде березняка городского сквера. Способ включает выбор учетных деревьев березы в городском сквере вытянутой формы.

Устройство относится к области лесного хозяйства и предназначено для уничтожения малоценных пород лиственных деревьев при проведении рубок ухода. Устройство содержит рукоятку и закрепленные на рукоятке режущий аппарат и механизм подачи химического раствора.
Изобретение относится к охране окружающей среды. Для прогнозирования разрушения берегов рек, включающего выявление неблагоприятных участков обследуемых территорий и ранжирование участков, предварительно обследуют прибрежную зону реки и выбирают прибрежные участки площадью S, равной 1 м2.

Изобретение относится к инженерной биологии и индикации окружающей среды. Способ включает выбор учетных деревьев березы. На каждом учетном дереве относительно сторон света на нижней части кроны выбирают пробные ветви с флуктуирующей асимметрией листьев. По периметру березняка выбирают не менее 10 учетных деревьев березы. Затем на каждом учетном дереве по четырем сторонам света выбранные пробные ветви с флуктуирующей асимметрией листьев отмечают меткой. Измеряют высоту от точки расположения метки до поверхности почвы и расстояние от точки расположения метки до границы березняка. Дополнительно измеряют расстояние от границы березняка до ствола каждой учетной березы. Измеряют периметр ствола учетной березы. Далее по результатам полученных измерений проводят статистическое моделирование с определением коэффициента корреляции полученных статистических моделей по измеренным параметрам. По коэффициенту корреляции осуществляют оценку экологического состояния территории. Такая технология позволит расширить функциональные возможностей оценки экологического состояния территории за счет использования косвенных показателей, а также повысить точность индикации качества окружающей листья березы локальной среды. 2 з.п. ф-лы, 11 ил., 1 табл.

Изобретение относится к экологическому мониторингу территорий с травяным покровом. Способ включает выделение на малой реке или ее притоке визуально по карте или натурно участка пойменного луга с травяным покровом. Производят разметку на выделенном участке по течению малой реки или ее притока в характерных местах не менее трех створов в поперечном направлении. Осуществляют разметку вдоль каждого створа не менее трех пробных площадок с каждой стороны малой реки или ее притока. На каждой пробной площадке укладывают рамку с внутренними сторонами не менее 0,50×0,50 м. Затем вровень с поверхностью почвы срезают надземные части отдельных растений или их порций в виде нескольких растений одинакового вида, присутствующих на пробной площадке. Далее раскладывают срезанные порции растений в отдельные кучки по видам травы. После срезания всех травинок со всей пробной площадки кучки травы сразу же взвешивают на переносных весах. После взвешивания кучки травы выбрасывают. Процедуру взвешивания с выбрасыванием взвешенных растений повторяют на каждой пробной площадке на выделенном участке. Затем вычисляют общие массы свежесрезанной травы по видам травы. На каждой отдельной пробной площадке массу всей пробы свежесрезанной травы вычисляют как сумму масс отдельных кучек по видам травы. Общую массу данного вида растения вычисляют как сумму всех кучек срезанной травы по видам со всех пробных площадок. Затем по отдельным видам растений для всех пробных площадок составляют ранговую шкалу видов травы по свежесрезанной массе. Ранги расставляют по мере увеличения общей массы на участке. Оценку видового состава травяного покрова осуществляют статистическим моделированием путем идентификации математических моделей изменения массы срезанной травы на участке и на отдельной пробной площадке в зависимости от ранга видов травяных и травянистых растений. Такая технология позволит повысить точность учета наличия видов травяных и травянистых растений при одновременном упрощении процесса оценки видового состава. 8 табл., 2 з.п. ф-лы, 9 ил.

Изобретение относится к инженерной биологии и сравнительной биоиндикации окружающей среды. Способ включает взятие листьев от учетных деревьев березы и проведение измерений каждого взятого листа. При измерении каждый лист размещают стороной, обращенной к верхушке побега. Измерения осуществляют измерительным циркулем и линейкой. Пробные листья берут с каждой березы по меньшей мере с двух произрастающих в разных условиях по загрязненности воздуха березняках по ориентации висячих укороченных побегов по четырем сторонам света по компасу. Измерение ширины взятых пробных листьев выполняют слева и справа половинок листа. Дополнительно измеряют слева и справа половинок листа длину второй от основания листа жилки второго порядка. Далее по измеренным данным проводят статистическое моделирование. Сравнительную индикацию экологического состояния среды, окружающей березняки, осуществляют по полученным статистическим показателям. Такая технология позволит повысить точность измерения для качественной оценки загрязнения воздуха окружающей среды. 4 з.п. ф-лы, 13 табл., 10 ил.

Изобретение относится к области инженерной биологии и биоиндикации окружающей среды. Способ включает взятие листьев от учетных деревьев. При этом для измерения каждый лист помещают перед собой стороной, обращенной к верхушке побега. С каждого листа с левой и правой сторон измеряют показатели ширины левой и правой половинок листа, мм, длину жилки второго порядка, второй от основания листа, мм, расстояние между основаниями первой и второй жилок второго порядка, мм, расстояние между концами этих жилок, мм, угол между главной жилкой и второй от основания листа жилкой второго порядка, град. За учетные деревья принимают не менее трех берез, с каждой березы отбирают не менее пяти листьев разных размеров со стороны каждой локальной оцениваемой территории, причем все не менее 15 листьев принимают за популяцию из отдельных самостоятельных особей. Далее составляют таблицу всех измерений без их усреднения, полученную выборку статистическим моделированием подвергают факторному анализу выявлением бинарных отношений между 10 показателями, причем все 100 биотехнических закономерностей идентифицируют в программной среде формулой вида: где y - показатель или зависимый количественный фактор (10 параметров по пяти показателям с двух половинок листа); x - объясняющая переменная или влияющий фактор (те же 10 параметров от каждого листа); a1-a8 - параметры модели, получаемые идентификацией по конкретным данным измерений. Способ позволяет повысить точность индикации качества окружающей листья березы локальной среды, а также упростить и повысить производительность измерений параметров листьев. 3 з.п. ф-лы, 23 ил., 8 табл.

Изобретение относится к технологиям лесного хозяйства и лесозаготовительной отрасли. Способ включает измерение длины и диаметров стволов в коре по длине стволов и в комлевых сечениях. Берут 100 нефаутных по форме деревьев, в отношении которых измеряют длины стволов, диаметры в коре в комле, диаметры стволов в коре, начиная от комлевых сечений до вершины деревьев, и диаметры стволов на половине длины ствола. По результатам всех измерений определяют относительные длины (h/H) и соответствующие им относительные диаметры стволов в коре. По совокупности полученных данных определяют абсолютные размеры стволов деревьев. С учетом коэффициентов на кору и технологического диаметра ствола на высоте груди в коре определяют переменные диаметры стволов без коры с последующим определением переменной площади сечения стволов без коры по длине стволов и объем древесных стволов без коры. Такая технология позволит повысить точность определения технологических размеров деревьев и объема древесины. 2 табл.

Изобретение относится к лесному хозяйству и может найти применение при планировании мероприятий по озеленению городских территорий. Способ включает составление каталога древесных пород обследуемого городского поселения с известной экологической обстановкой и соответствующей ему территории эталонного участка. Осуществляют проведение измерений техническими средствами: цифровой видеокамерой; цифровым видеоспектрометром; высотомером; счетчиком совокупности параметров, определяющих объем продуцирующей кислород биомассы каждого вида растений: площади сечения кроны S, м2; густоты кроны как средневзвешенной пространственной частоты Fср [1/м] функции сигнала ее изображения I (х, у), цветности кроны как средневзвешенной длины волны λ с р [ н м ] коэффициента спектральной яркости, средней высоты h [м] насаждения данного вида относительного числа здоровых Ni деревьев к общему их количеству N данной породы, нормирование измеренных показателей относительно их значений для эталонных участков, ранжирование показателей по мере убывания их значимости в объеме продуцирующей фитомассы, вычисление функции рейтинговой оценки Ri как средневзвешенной суммы относительных показателей каждого вида породы: где: ω1, ω2, ω3, ω4, ω5 - весовые коэффициенты значимости, составление итоговой таблицы рейтинга видов пород. Способ позволит обеспечить устойчивость городского озеленения к техногенным нагрузкам. 4 ил., 3 табл., 1пр.
Изобретение относится к лесному хозяйству и может быть использовано в районах с недостаточным атмосферным увлажнением при массивном облесении площадей с тяжелыми почвами, недоступными или ограниченно доступными для корней растений грунтовыми водами. Способ создания долговечных лесных культур включает посадку растений главной породы и растений сопутствующих пород, прочистку и прореживание в рядах культур. В районах с недостаточным атмосферным увлажнением при облесении площадей с тяжелыми почвами, недоступными и ограниченно доступными грунтовыми водами обработку почвы проводят по системе многолетнего черного пара, культуры создают чистыми рядами с узкими междурядьями, а кулисы из рядов главной породы чередуют с кулисами сопутствующих пород и размещают их по площади равномерно. Способ обеспечивает накопление запаса почвенной влаги при основной обработке почвы, повышение качества минерального питания растений главной породы в молодом возрасте, сокращение потребления влаги подлеском из растений сопутствующих пород. 3 з.п. ф-лы.

Изобретения относятся к области видеонаблюдения. Способы определения оптимальной конфигурации и настройки системы видеомониторинга характеризуются тем, что собирают множество параметров, относящихся к характеристикам точек видеомониторинга и характеристикам территории их размещения. Характеристики территории включают в себя ландшафтные характеристики, погодные данные и данные о лесных пожарах. Некоторые из параметров, относящихся к характеристикам точек видеомониторинга, являются контролируемыми. Задают показатель эффективности системы, который является интегральной величиной, описываемой вероятностной моделью, обобщающей, по меньшей мере, часть параметров. Выполняют перебор вариантов размещения точек видеомониторинга по множеству возможных позиций на территории путем того, что для установленного размещения точек видеомониторинга определяют оптимальный набор параметров, оптимизирующий показатель эффективности. Показатель эффективности вычисляют с варьированием контролируемых параметров, при этом для способа оптимальной настройки системы осуществляют корректировку контролирумых параметров до оптимального набора параметров. Определяют оптимальную конфигурацию системы, сравнивая полученные варианты размещения точек мониторинга, для которых определены оптимальные наборы параметров, и выбирают вариант размещения с наилучшим значением показателя эффективности. Система видеомониторинга 100 содержит модуль настройки, который выполнен с возможностью рассчитывать показатель эффективности системы, определять оптимальный набор параметров, который оптимизирует показатель эффективности системы, выполнять корректировку контролируемых параметров системы видеомониторинга до оптимального набора параметров. Изобретениями обеспечивается создание оптимальной конфигурации системы видеомониторинга, в которой каждая точка видеомониторинга имеет индивидуальный оптимальный набор параметров, что в свою очередь обеспечивает повышение эффективности работы и эксплуатации системы с целью раннего обнаружения лесных параметров. 3 н. и 25 з.п. ф-лы, 16 ил., 8 табл.

Изобретение относится к защитному лесоразведению и лесному хозяйству и может быть использовано при механизированной уборке порубочных остатков из лесных полос при проведении рубок ухода. Способ механизированной уборки порубочных остатков из лесной полосы включает создание в ней мест разрывов для вывоза порубочных остатков оттуда и формирование куч порубочных остатков подборщиком-погрузчиком, включающим раму, грабельную решетку, сталкивающее устройство и боковые трубы-ограничители, у которого сталкивающее устройство выполнено в виде стенки, жестко закрепленной на двух симметричных роликовых механизмах, перемещаемых по боковым трубам-ограничителям вдоль грабельной решетки к ее концам с помощью шарнирных четырехзвенников, установленных на раме подборщика-погрузчика и приводимых в движение гидроцилиндрами, являющимися одним из их звеньев, которые шарнирно установлены между кронштейнами рамы подборщика-погрузчика и консолями звеньев четырехзвенников, связанных с роликовыми механизмами. Формирование куч порубочных остатков проводят в междурядьях лесных полос и на их опушках. В междурядьях сбор порубочных остатков проводят поочередным встречным движением подборщика-погрузчика вдоль рядов деревьев с заездом в разрывы, создаваемые в приопушечных или смежных с ними рядах лесных полос, и последующим выездом из них, а вывоз порубочных остатков - заездом транспортного средства в один из разрывов приопушечного или смежного с ним ряда лесной полосы с загрузкой его из куч, образованных в междурядьях подборщиком-погрузчиком, и выездом задним ходом в тот же разрыв. С опушек сбор порубочных остатков проводят при движении подборщика-погрузчика вдоль ряда лесной полосы с остановками для погрузки их в транспортные средства и вывоза для дальнейшего использования. Расстояние между разрывами в опушечных и смежных рядах лесных полос определяют исходя из объема порубочных остатков в лесной полосе и объема наполнения подборщика-погрузчика порубочными остатками по формуле: 2L=Q/Qп, где Q, м3/пог. м - возможный объем порубочных остатков в междурядье лесной полосы; Qп, м3 - объем наполнения подборщика-погрузчика подбираемыми порубочными остатками; L, пог. м - длина пути, на котором подборщик-погрузчик будет наполнен порубочными остатками. Способ позволит обеспечить удобство и эффективность уборки порубочных остатков в ограниченном пространстве междурядий лесных полос и их опушек. 1 з.п. ф-лы, 1 ил.

Изобретение относится к лесному хозяйству, в частности к дистанционным методам таксации лесов на обширных площадях. Способ характеризуется тем, что осуществляют дистанционное зондирование таксируемой территории с разрешением 2-40 м по трем-десяти спектральным каналам в диапазоне 0,45-90 мкм. Составляют цифровую модель рельефа. Зондирование таксируемой территории осуществляют в различные сезоны. Цифровую модель рельефа разделяют на иерархические уровни. Полученные данные формируют в виде базы данных со строчной структурой и пространственной привязкой, в каждой строке которой размещают набор спектральных характеристик по каждому каналу за каждый период и набор иерархических уровней рельефа с их характеристиками, которую классифицируют по итеративной процедуре K-средних при К=2. Сравнивают спектральные характеристики в полученных классах с заранее заданными устойчивыми спектральными образами типов ландшафтного покрова. Выделяют основные соответствия полученных классов заданным типам ландшафтного покрова. Выделяют классы, имеющие лесохозяйственную ценность. В каждом классе, имеющем лесохозяйственную ценность, определяют число контрольных точек по соотношению Li=wlog2mi, где mi - частота класса i во всей выборке, w - коэффициент точности в зависимости от распространенности типа ландшафтного покрова, a Li - количество контрольных точек внутри класса i. Контрольные точки размещают внутри выделенных классов. На контрольных точках проводят лесотаксационные полевые описания. Полученными в результате описаний лесотаксационными характеристиками дополняют базу данных. Для каждой лесотаксационной характеристики осуществляют интерполяцию ее состояний на всю таксируемую территорию. Определяют точность интерполяции. Выделяют гомогенные участки относительно интерполированных состояний лесотаксационных характеристик. По заданному порогу сходства гомогенные участки меньше принятых минимальных размеров лесотаксационного выдела объединяют с соседними, наиболее близкими по состоянию, участками. Способ обеспечивает точность лесотаксации при минимальных трудозатратах. 6 з.п. ф-лы, 6 ил.
Наверх