Патент на изобретение №2155472
|
||||||||||||||||||||||||||
(54) СПОСОБ ОЦЕНКИ БИОМАССЫ РАСТИТЕЛЬНОСТИ
(57) Реферат: Использование: лесное хозяйство, при оперативной оценке биомассы подстилающей поверхности на обширных площадях. Сущность изобретения: 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. Способ позволит повысить точность и достоверность оценок биомассы растительности путем совмещения изображения внешнего полога и внутренней структуры растительного сообщества, формирования результирующих матриц изображения и вычисления их собственных, дополнительных характеристик, связанных с биомассой. 5 ил., 1 табл. Предлагаемое изобретение относится к лесному хозяйству, в частности к оперативной оценке биомассы подстилающей поверхности на обширных площадях. В связи с ожидаемым введением международных квот на пулы потребления кислорода каждым государством особую актуальность приобретают методы оперативной, документальной оценки кислородопроизводящей биомассы бореальных лесов планеты. Современные методы картографического обеспечения, инвентаризации и учета лесов основываются на материалах космической съемки различного уровня генерализации (см. , например, А.С. Исаев и др. Аэрокосмический мониторинг лесов. М.: Наука, 1991, стр. 36-41). Известен метод оценки фитомассы растительного покрова по спектрометрическим измерениям подстилающей поверхности на основе расчета текущих значений вегетационного индекса и сравнения его значений с эталонными значениями для различных типов растительности (см., например, В.М.Жирин. Оценка фитомассы лесного покрова. – В Научном сборнике “Аэрокосмические методы и геоинформационные системы в лесоведении и лесном хозяйстве”, Из-во МГУЛ, М., 1998, стр. 119-120 – аналог). Недостатками известного аналога являются: – малая разрешающая способность спектрометрических средств (десятки и сотни метров); – невысокая точность и достоверность оценок по одному расчетному параметру – вегетационному индексу. Ближайшим аналогом по технической сущности к заявляемому способу является “Способ определения запаса насаждений” (см. патент РФ N 2080051, A 01 G, 1997 – ближайший аналог). В способе ближайшего аналога получают изображение лесного массива, разбивают площадь лесного массива на мозаику участков, формируют матрицы ![]() – не все числовые характеристики матриц и их собственные значения, связанные с характеристиками биомассы, учитываются при результирующих оценках; – способ основывается на измерении лишь внешних спектральных характеристик древесного полога, в то время как внутренняя структура растительности, скрытая под пологом (ветки, ствол, подрост…) остается вне измерений, что снижает точность и достоверность результата. Задача, решаемая данным изобретением, заключается в повышении точности и достоверности оценок путем совмещения изображений внешнего полога и внутренней структуры растительного сообщества, формирования результирующих матриц изображения и вычисления их собственных, дополнительных характеристик, связанных с биомассой. Поставленная задача решается тем, что в способе оценки биомассы растительности, при котором получают спектрозональное изображение подстилающей поверхности, последовательно преобразуют участки изображения в цифровые матрицы ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() где V – объем биомассы (тонн/га); B(0) – текущее значение в нуле автокорреляционной функции электрического сигнала результирующей матрицы; Bк(0) – значение в нуле автокорреляционной функции результирующей матрицы контрольного участка; ![]() ![]() ![]() ![]() – контрастирование селективных признаков за счет синтезирования двух, физически различающихся, изображений; – повышение точности и достоверности измерений за счет использования нескольких независимых признаков растительных образований: индекса жизненности и пространственной структуры; – статистическая устойчивость результатов за счет обработки больших (репрезентативных) объемов информации. Наличие новых существенных признаков в виде вновь введенных операций и достижение новых качественных результатов позволяют сделать вывод о соответствии заявляемого технического решения критерию “изобретательский уровень”. Техническая сущность изобретения заключается в следующем. Физические механизмы формирования оптического и синтезированного радиолокационного изображения различны, поэтому и информация, содержащаяся в них, также различна. В оптическом диапазоне падающий световой поток отражается и рассеивается, в основном, верхним слоем растительности, кронами деревьев, внешним древесным пологом. Рассеяние и поглощение энергии видимого диапазона растительностью связано с наличием и концентрацией пигментов в хвое, листьях – хлорофилла, каратиноидов, а также содержанием влаги. У зеленых растений в результате селективного поглощения хлорофилла формируется спектральная область отражения с двумя минимами в синем (B), красном (R) и максимумом в зеленом (G) участках спектра. В стрессовых ситуациях (при поглощении поллютантов, отмирании) у растений происходит разрушение хлорофилла, а листья, хвоя приобретают желтоватую окраску. И наоборот, с большей продуктивностью (жизненностью) связано максимальное содержание хлорофилла, а растения приобретают сочную, темно-зеленую окраску (см. , например, Виноградов Б.Ф. “Аэрокосмический мониторинг лесов”. Наука, М., 1984, стр. 161-170). На фиг. 1 представлены функции изменения спектральных коэффициентов отражения листьев (хвои) различных фенофаз, начиная от молодой зелени до заключительной стадии, когда происходит разрушение хлорофилла, и листья приобретают желтую окраску: 1 – зелено-фиолетовые, 2 – темно-зеленые, 3 – светло-зеленые, 4 – зелено-желтые, 5 – желто-зеленые, 6 – желтые. На фиг.2 представлены изменения спектральных коэффициентов отражения почвенных обнажений: 1 – чернозем типичный, пахотный слой; 2 – дерново-подзолистая почва, пахотный слой, 3 – типичный серозем. Межвидовая изменчивость коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) различных видов растительности невелика (единицы процентов), что затрудняет их идентификацию на спектрозональных снимках. В гораздо больших пределах и широких интервалах изменяются комбинации отношений КСЯ растительности в различных зонах спектра ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Энергетический спектр сигнала G ( ![]() ![]() ![]() где А, Б – интервал определения функции A (j ![]() ![]() Двумерный Фурье спектр цифровой матрицы вычисляется алгоритмами быстрого Фурье-преобразования (БПФ), входящих в пакет специализированных программ ER MAPPEP 5.0 (см. Пакет программ для обработки изображений в науках о Земле, GENASYS Inc, San Diego, USA, p. 283…294). В соответствии с функциональной зависимостью длины полярного радиуса от декартовых координат: ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() По физическому смыслу относительно рассматриваемого процесса, чем больше биомассы приходится на единицу площади анализируемого участка подстилающей поверхности, тем больше должны быть числовые характеристики результирующих матриц, т.е. m1, ![]() ![]() ![]() Пример реализации способа. Космические снимки различных географических районов, полученные средствами отечественных систем наблюдения и контроля подстилающих поверхностей, заказываются по каталогу в Госцентре “Природа”. Обработка изображений осуществляется на станции CUN в комплекте со специализированным программным обеспечением (см. , например, ER MAPPEP 5.0. “Пакет программ для обработки изображений в науках о Земле”, GENASYS Inc, San Diego, USA, 1995)/ Функциональная схема устройства, реализующего способ, представлена на фиг.3. Устройство фиг. 3 содержит Государственный архив 1 космических снимков 2, устройство ввода 3 снимков в ПЭВМ 4 в комплекте процессора-вычислителя 5, винчестера 6, оперативного ЗУ 7, клавиатуры 8, дисплея 9, принтера 10. При экспериментальной обработке использованы: – спектрозональный снимок Щелковского лесхоза Московской области. Снимок заказан в Госцентре “Природа”, – радиолокационный снимок Щелковского лесхоза Московской области, осуществленный РСА КК “Шаттл”. Снимок получен ИРЭ РАН от США по протоколу взаимного обмена информацией по лесам; – данные наземной таксации выделов, периодически осуществляемой студентами Московского государственного Университета Леса на своей учебно-опытной базе – Щелковском лесхозе. Привязка снимков к географическим координатам на местности проведена по реперным точкам, а также по характерным визуальным признакам изображений: трассам высоковольтных линий; перекресткам дорог, излучинам рек. Спектрозональный фотоснимок предварительно сканировался сканером высокого разрешения (1000 точек на дюйм) в G и R диапазонах, для формирования матрицы отношений r ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() Эффективность заявляемого способа характеризуется такими показателями, как точность, достоверность, устойчивость результатов оценок. Поскольку способ основан на использовании двух физически разнородных изображений, а результирующие оценки основаны на вычислении “мощности” процесса, т.е. интегральной характеристики, рекомендуемый способ превосходит по эффективности известные аналоги. Формула изобретения
![]() ![]() ![]() ![]() где V – объем биомассы, т/га; В(0) – текущее значение в нуле автокорреляционной функции электрического сигнала результирующей матрицы участка; ![]() ![]() ![]() ![]() Вк(0) – значение в нуле автокорреляционной функции результирующей матрицы контрольного участка, Вк(0) = 90. РИСУНКИ
MM4A Досрочное прекращение действия патента Российской Федерации на изобретение из-за неуплаты в установленный срок пошлины за поддержание патента в силе
Дата прекращения действия патента: 23.03.2001
Номер и год публикации бюллетеня: 28-2002
Извещение опубликовано: 10.10.2002
|
||||||||||||||||||||||||||