РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБАПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ,

ПАТЕНТАМ И ТОВАРНЫМ ЗНАКАМ

(51) МПКG01C 11/04 (2006.01)

(19) RU (11) 2 359 229(13) C2

(12) ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ПАТЕНТУ

(21), (22) Заявка: 2007104405/28, 07.02.2007

(24) Дата начала отсчета срока действия патента: 07.02.2007

(43) Дата публикации заявки: 20.08.2008

(45) Опубликовано: 20.06.2009 Бюл. № 17

(56) Список документов, цитированных в отчете опоиске: RU 2130707 С1, 27.05.1999. RU 2005111787

А, 27.10.2006. Теория и практикадешифрирования аэроснимков. Сборник подред. Г.Г.Самойловича. - Л.: Наука, 1966,с.150, 151. WO 02071832 А1, 19.09.2002.

Адрес для переписки:105064, Москва, Гороховский переулок, 4,ЦПАМ "АЭРОКОСМОС"

(72) Автор(ы):Давыдов Вячеслав Федорович (RU),Корольков Анатолий Владимирович (RU),Давыдова Светлана Вячеславовна (RU)

(73) Патентообладатель(и):Государственное учреждение "Научныйцентр проблем аэрокосмическогомониторинга"-ЦПАМ "АЭРОКОСМОС"(RU),Государственное образовательноеучреждение высшего профессиональногообразования Московский государственныйуниверситет леса (ГОУ ВПО МГУЛ) (RU)

(54) СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОЛИЧЕСТВА ДЕРЕВЬЕВ В ЛЕСНОМ МАССИВЕ(57) Реферат:

Изобретение относится к области обработкифотографических изображений и может бытьиспользовано в лесном хозяйстве дляоперативной оценки таксационныххарактеристик насаждений на неучтенныхтерриториях. Сущность: обрабатываютизображение, представленное матрицейцифровых отсчетов функции яркости отпространственных координат. При этомпоследовательно от начала массива разбиваютматрицу на окна размером |3×3| смежныхэлементов. В каждом окне рассчитываютконечные разности по координатам х, у, находятлокальные максимумы матрицы изображения и

подсчитывают их число. Специализированнойпрограммой рассчитывают среднее расстояниемежду локальными максимумами иотождествляют его со средним расстояниеммежду деревьями. Находят число деревьев.Рассчитывают количество деревьев внасаждении. Для получения изображенияиспользуют цифровую фотокамеру,обеспечивающую снимки с пространственнымразрешением 0,58 м/пиксель в диапазонеизменения яркости сигнала от 15 до 132стандартной шкалы квантования от 0…255уровней. Технический результат: повышениеточности определения. 6 ил., 2 табл.

Ñòðàíèöà: 1

ru

RU

2359229

C2

2C

92

29

53

2U

R

Ñòðàíèöà: 2

RU

2359229

C2

2C

92

29

53

2U

R

RUSSIAN FEDERATION

FEDERAL SERVICE FOR INTELLECTUAL PROPERTY,PATENTS AND TRADEMARKS

(51) Int. Cl.G01C 11/04 (2006.01)

(19) RU (11) 2 359 229(13) C2

(12) ABSTRACT OF INVENTION

(21), (22) Application: 2007104405/28, 07.02.2007

(24) Effective date for property rights: 07.02.2007

(43) Application published: 20.08.2008

(45) Date of publication: 20.06.2009 Bull. 17

Mail address:105064, Moskva, Gorokhovskij pereulok, 4,TsPAM "AEhROKOSMOS"

(72) Inventor(s): Davydov Vjacheslav Fedorovich (RU),Korol'kov Anatolij Vladimirovich (RU),Davydova Svetlana Vjacheslavovna (RU)

(73) Proprietor(s): Gosudarstvennoe uchrezhdenie "Nauchnyj tsentrproblem aehrokosmicheskogo monitoringa"-TsPAM "AEhROKOSMOS" (RU),Gosudarstvennoe obrazovatel'noe uchrezhdenievysshego professional'nogo obrazovanijaMoskovskij gosudarstvennyj universitet lesa (GOUVPO MGUL) (RU)

(54) METHOD OF EVALUATING NUMBER OF TREES IN WOODLAND(57) Abstract:

FIELD: forestry.SUBSTANCE: invention refers to processing

photographic images and can be implemented inforestry for operative evaluation of stratumproperties of planting on unrecorded territories.There is processed an image presented with matrix ofdigital counts of brightness function from spacecoordinates. Also matrix is successively from thebeginning of the woodland is divided to windows withdimension |3×3| of adjacent elements. Finaldifferences are calculated in each window oncoordinates x, y, local maximums of image matrix arefound, and their number is calculated. According to aspecial program medium distance between localmaximums is calculated and is identified with mediumdistance between trees. Number of trees is found.Number of trees in planting is calculated. To obtainan image there is used a digital camera facilitatingphotographs with space resolution of 0.58 m/pixel in

the range of change of signal brightness from 15 to132 of standard scale of quantisation from 0…255levels.

EFFECT: upgraded accuracy of evaluation.6 dwg

Ñòðàíèöà: 3

en

RU

2359229

C2

2C

92

29

53

2U

R

RU 2 359 229 C2

Изобретение относится к лесному хозяйству, в частности к оперативной оценкетаксационных характеристик насаждений на неучтенных территориях путемполучения и обработки изображений лесных массивов.

Таксация насаждений проводится по элементам леса, под которыми понимаютсятакие параметры, как: количество деревьев на участке (N), средняя высотадревостоя (h), полнота древостоя (Р), запас (М, м3/га) и др. За время становлениялесной науки разработано множество методов натурной таксации насаждений ивыявлены статистические закономерности между элементами леса, представленные вразличных правочниках в виде табличных данных.

Известен способ определения количества деревьев на 1 га, в зависимости отсреднего расстояния между деревьями [см., например, Справочник «Общесоюзныенормативы для таксации лесов», изд. «Колос», М., 1992 г., стр.122 - аналог].Способ-аналог представляется следующими табличными данными.

Среднее расстояниемежду деревьями, м

Количестводеревьев, шт/га

Среднее расстояниемежду деревьями, м

Количестводеревьев, шт/га

Среднее расстояниемежду деревьями, м

Количестводеревьев, шт/га

10,7 100 4,1 700 2,7 1600

8,6 150 3,9 750 2,6 1700

7,6 200 3,8 800 2,5 18006,8 250 3,7 850 2,4 2000

6,2 300 3,6 900 2,3 22005,7 350 3,5 950 2,2 2400

5,4 400 3,4 1000 2,1 26005,1 450 3,2 1100 2,0 3000

4,8 500 3,1 1200 1,8 3500

4,6 550 3,0 1300 1,7 40004.4 600 2,9 1400 1,6 4500

4,2 650 2,8 1500 1,5 5000

Известен способ определения количества деревьев на участке путем измерениясредних расстояний между деревьями [см., например, Анучин Н.П. «Леснаятаксация», учебник, 5-е издание. Лесная промышленность, М., 1982 г., стр.344-347 -аналог].

В способе-аналоге, исходя из случайно выбранной точки В участка, измеряютрасстояние a1 до наиболее близкого дерева, а2 - расстояние до второго из болееблизких деревьев, а3 - до третьего и т.д. На основании многих измеренийустановлено, что среднее расстояние между деревьями «а» находится между а3 и a4.Принимают среднее расстояние между деревьями равным а3 и вводят поправку Kiисходя из следующего статистического ряда:

a3, м 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 6

поправка 1,16 1,12 1,07 1,04 1,01 0,99 0,97 0,94 0,96 0,98 1,03

Количество деревьев (N) на участке рассчитывают из соотношения:N=F/a2=F/(Ki·a3)2,

где F - площадь участка, м2.Недостатками аналога являются:- большая трудоемкость, связанная с необходимостью натурных измерений

каждого участка;- ограниченность выборки измерений, что приводит к ошибкам вычисления

Ñòðàíèöà: 4

DE

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

RU 2 359 229 C2

расчетного параметра а;- большая погрешность оценок при распространении результата измерений

отдельных участков (пробных площадок) на весь таксируемый массив.На настоящем этапе интенсивно развивают дистанционный мониторинг лесов

космическими средствами, на основе получения и обработки изображений лесныхмассивов. Использование информационных технологий мониторинга лесовоткрывает возможности для количественного измерения ряда новых элементов леса,ранее не определяемых методами натурной таксации, таких, например, как площадьрельефа древесного полога (Sp) или относительная полнота насаждений (Р).

Ближайшим аналогом к заявляемому техническому решению из дистанционныхметодов мониторинга лесов является «Способ оценки запаса древостоя». Патент RU№2.130.707, A01G, 23/00. В способе ближайшего аналога получают изображениелесного массива в виде зависимости яркости I(х, у) от пространственных координат,последовательно преобразуют функцию яркости изображения участков в матрицуцифровых отсчетов размерностью |m×n| элементов, вычисляют характеристикиэлектрического сигнала матрицы: математическое ожидание, среднеквадратическоеотклонение, огибающую пространственного спектра, по которым рассчитываютзапас насаждений анализируемого участка: М=Nc p·g·h, где М - запас древостоя на

участке, м3; - число деревьев на участке с диаметром крон

где - диаметр кроны среднего дерева участка, вычисляемый по огибающей

пространственного спектра:D1   с р=ΣDi·ai, м.аi  - удельный вес амплитуды соответствующей гармоники пространственного

спектра;F - площадь анализируемого участка, равная линейным размерам изображения,

умноженным на масштаб снимка;Р=D2 1   с р/D2 2   с р - полнота насаждения, где D2   с р - диаметр кроны среднего дерева,

вычисленный по статистической зависимости шероховатости полога,D

2   c p≈1,3(2σ)0,46;

g - площадь сечения среднего дерева участка, вычисляемая по статистическимзависимостям g=πd2/4;

d - диаметр ствола среднего дерева, d≈1,7 D2,4  1   c p;

h - высота среднего дерева, м, h≈6,8 D1,1 1   с р.Недостатками ближайшего аналога являются:- элементы леса определяются не напрямую, а вычисляются через промежуточные

параметры матрицы изображения, что увеличивает результирующую ошибкуизмерений;

- методическая погрешность способа (рассчитываемая как полный дифференциал,равный частной производной домноженной на приращение аргумента) из-завысокого показателя степени регрессионных зависимостей (D2,4 1) неприемлемовысока.

Задача, решаемая изобретением, состоит в повышении точности определенияколичества деревьев в лесном массиве путем использования скрытых

Ñòðàíèöà: 5

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

RU 2 359 229 C2

закономерностей морфологии древостоя, содержащихся в его изображении, и учетапри обработке каждого пикселя.

Технический результат достигается тем, что способ определения количествадеревьев в лесном массиве по его изображению, представленному матрицейцифровых отсчетов функции яркости I(х, у) от пространственных координат,обработкой сигнала матрицы и расчета ее характеристик отличается тем, чтопоследовательно от начала массива разбивают матрицу на окна размером |3×3|смежных элементов, в каждом окне рассчитывают конечные разности покоординатам х, у, находят локальные максимумы матрицы изображения иподсчитывают их число N1, специализированной программой рассчитывают среднеерасстояние между локальными максимумами и отождествляют его со среднимрасстоянием между деревьями [а, м], находят число деревьев N2 из соотношения

N2=F/а2, а количество деревьев N в насаждении определяют как среднее

геометрическое , где F - площадь лесного массива, м2.Изобретение поясняется чертежами, гдефиг.1 - определение среднего расстояния между деревьями в способе-аналоге;фиг.2 - исходная матрица изображения лесного массива (распечатка с ПЭВМ);фиг.3 - сечение древесного полога перпендикулярной плоскостью по координате

х;фиг.4 - окно матрицы изображения размером |3×3| элемента;фиг.5 - нахождение локального максимума в окне расчетом конечных разностей;фиг.6 - функциональная схема устройства, реализирующего способ.Техническая сущность изобретения заключается в следующем. Отражательные

свойства растительных сообществ характеризуются коэффициентом спектральнойяркости. На величину отраженного от растительности светового потока оказываютвлияние как фенофаза растений, так и морфологические параметры: высотадеревьев, густота, форма крон. Как правило, вершина кроны дерева лучше освещенаи отражает (почти зеркально) падающий световой поток, поэтому обладает наизображении наибольшей яркостью. Часть светового потока поглощается впромежутках между деревьями (из-за диффузного отражения) и не поступает крегистратору. Таким образом, распределение значений яркости крон деревьев впределах изображения предоставляется двумерной, ассиметричной,колоколообразной функцией. При этом изображение содержит скрытуюинформацию геометрии расположения деревьев в насаждении, т.е. локальныеяркости совпадают с точками стояния деревьев. В существующих космическихсистемах фотонаблюдения используют цифровые фотокамеры с диапазономизменения тона на изображении в шкале от 0 до 255 уровней квантования.Максимальная яркость соответствует большим цифровым значениям. Распределениеяркостей в сечении древесного полога иллюстрируется фиг.3. Поиск локальныхмаксимумов двумерной функции яркости сигнала I(х, у) цифровой матрицыреализуют следующим алгоритмом. Как известно, в точке экстремума производнаяфункции равна нулю. Для нахождения производной, последовательно от началамассива, разбивают матрицу на окна размером |3×3| смежных элемента ирассчитывают производные по координатам х, у относительно центральногопикселя:

;

Ñòðàíèöà: 6

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

RU 2 359 229 C2

;

Процедура нахождения локального максимума яркости в окне |3×3| элементаиллюстрируется фиг.4, фиг.5. В цифровой матрице приращения заменяют конечнымиразностями. Приращения по (х, у) тождественно равны единице (одному пикселю).Последовательно анализируя окна конечных разностей, находят точки, для которыхконечные разности стремятся к нулю, и подсчитывают количество таких точек.Отождествляют выделенные точки с локальными максимумами матрицыизображения (N1). Рассмотренный алгоритм реализуется специализированнойпрограммой, приведенной ниже в примере реализации способа.

Поскольку кроны деревьев асимметричны, то возможны случаи крон с двумямакушками (два локальных максимума) или две кроны с одной макушкой (пропусклокального максимума). Для исключения возможных ошибок дополнительнорассчитывают другой параметр морфологии древостоя, содержащийся в сигналеизображения,- среднее расстояние между локальными максимумами. С методическойточки зрения учет двух параметров морфологии древостоя обеспечит большуюточность. Для расчета реднего расстояния между локальными максимумами создаютокно матрицы [m0×n0| с центром хт е к у щ. Поскольку среднее расстояние междудеревьями находится между а3 и a4, то достаточно ограничиться поиском пятимаксимумов в плавающем окне. Расстояние между локальными максимумаминаходят, как гипотенузы по теореме Пифагора, катетами треугольников в которыхявляются перпендикуляры между строками (столбцами). Результат расчетаусредняют по сумме составляющих. Количество деревьев в насаждении N2

рассчитывают из соотношения N2=F/а2, где F - площадь обрабатываемого участкаизображения. Вычисление среднего расстояния между локальными максимумамиреализуют специализированной математической программой, представленной впримере реализации. Конечный результат определения количества деревьев в лесноммассиве представляют как среднегеометрическое .

Пример реализации способаЗаявляемый способ может быть реализован на базе устройства по схеме фиг.6.

Функциональная схема устройства фиг.6 содержит орбитальный комплекснаблюдения 1 типа Международной космической станции (МКС) с установленной наее борту цифровой фотокамерой 2 (типа KODAK, DCS760). Съемка запланированныхучастков лесов 3, включение фотокамеры 2 осуществляет бортовой комплексуправления 4 (БКУ) по командам, передаваемым из центра управления полетом(ЦУП) 5 по радиолинии управления 6. Информацию изображений лесных массивов 3с цифровой фотокамеры 2 записывают в запоминающее устройство бортовойтелеметрической системы 7 (типа БИТС-2), и в сеансах видимости МКС с наземныхпунктов сбрасывает по автономному высокоскоростному каналу передачи данных 8на наземные пункты приема информации 9 (ППИ), где осуществляют записьмассивов информации на видеомагнитофон 10 (типа «Арктур»).

Информацию с ППИ перегоняют по наземным каналам связи в Центртематической обработки 11 (Центрлеспроект) Министерства Природных Ресурсов,где осуществляют выделение кадров по служебным признакам. Скомпонованныемассивы изображений лесных участков по запросам потребителей передаются вРегиональные центры учета лесных ресурсов 12, где создают их долговременный

Ñòðàíèöà: 7

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

RU 2 359 229 C2

архив 13 на базе жестких дисков памяти. Программную обработку изображенийлесных участков и определение полноты древостоев осуществляют на ПЭВМ 14типа «Pentium» в стандартном наборе элементов: процессора 15, ОЗУ 16,винчестера 17, дисплея 18, принтера 19, клавиатуры 20. Расчетное значениеэлементов леса помещают в базу региональных данных 21 и выводят на сайт сети«Интернет» 22. Программу вычисления среднего расстояния между деревьямизаписывают на винчестер 17. На винчестер 17 записывают, также,специализированную лицензионную программу привязки космических снимков ктопографической основе: ГИС «Topol». «Topol» позволяет работать с растровымикартографическими данными, связывая эти данные с семантической информациейлокальной или внешних баз данных. Создание электронной карты местностиосуществляют путем сканирования листов топокарты в (системе Гаусса-Крюгера).Созданные электронные карты местности хранят в отдельных файлах. «Topol»позволяет одновременно проводить трансформирование исходных космическихснимков, обеспечивая их геометрическую и фотометрическую коррекцию. Послепривязки космического снимка к топографической основе осуществляют вычислениетаксационных характеристик лесных кварталов по выделам или по мозаикепроизвольно выбираемых участков. В качестве примера на фиг.2 представленфрагмент космического снимка (матрицы), обработанный по операциям заявляемогоспособа.

Определение локальных максимумов сигнала изображения матрицы I(х, у)реализуется специальной программой.

Ñòðàíèöà: 8

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

RU 2 359 229 C2

Ñòðàíèöà: 9

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

RU 2 359 229 C2

Результат расчета иллюстрируется таблицей 2. Расчет среднего расстояния междулокальными максимумами сигнала матрицы изображения I(x, y) реализуетсяпрограммой.

Текст программы расчета среднего расстояния между локальными максимумами.

Ñòðàíèöà: 10

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

RU 2 359 229 C2

Ñòðàíèöà: 11

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

RU 2 359 229 C2

Результаты обработки иллюстрируются таблицей 2.

Таблица 2.

1. Размер матрицы изображения 508×7882. Пространственное разрешение снимка, м/пиксель 0,58

3. Площадь участка обрабатываемого изображения 13,64. Максимальная яркость сигнала 132

5. Минимальная яркость сигнала 15

6. Среднее значение яркости сигнала 607. Среднеквадратическое отклонение сигнала 48

8. Количество локальных максимумов в матрице изображений N1 39667

9. Среднее расстояние между локальными максимумами а, м 1,87

10. Количество деревьев N2=F/а2 38500

11. Количество деревьев в лесном массиве, N 39000

12. Количество деревьев на 1 га 2900

Сравнительная оценка полученных результатов с табличными эталоннымиданными, полученными на пробных площадках (табл.1, стр.1 описания), показывает,что расхождение составляет не более 3%, т.е. находится в пределах требованийлесоустройства по I разряду точности. Заявляемый способ может рассматриватьсякак метрологический при лесоустройстве с использованием космической съемки.

Формула изобретенияСпособ определения количества деревьев в лесном массиве по его изображению,

представленному матрицей цифровых отсчетов функции яркости I(х, у) отпространственных координат, обработкой сигнала матрицы и расчета еехарактеристик, отличающийся тем, что последовательно от начала массиваразбивают матрицу на окна размером (3×3) смежных элементов, в каждом окнерассчитывают конечные разности по координатам х, у, находят локальныемаксимумы матрицы изображения и подсчитывают их число N1, специализированнойпрограммой рассчитывают среднее расстояние между локальными максимумами иотождествляют его со средним расстоянием между деревьями [а, м], находят числодеревьев N2  из соотношения N2=F/a2, а количество деревьев N в насажденииопределяют как среднее геометрическое , где F - площадь лесного

массива, м2, при этом для получения изображения используют цифровуюфотокамеру, обеспечивающую снимки с пространственным разрешением 0,58м/пиксель в диапазоне изменения яркости сигнала от 15 до 132 стандартной шкалыквантования от 0…255 уровней.

Ñòðàíèöà: 12

CL

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

RU 2 359 229 C2

Ñòðàíèöà: 13

DR

RU 2 359 229 C2

Ñòðàíèöà: 14