Способ определения рейтинга вида пород для плана озеленения

Способ определения рейтинга вида пород для плана озеленения

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Изобретение относится к лесному хозяйству и может найти применение при планировании мероприятий по озеленению городских территорий.

Лес имеет не только сырьевое, но и средообразующее значение для санитарно-гигиенического состояния воздуха городских поселений, поскольку непосредственно поглощает углекислый газ и продуцирует кислород. Продуцирующая способность леса определяется объемом фитомассы: размерами крон деревьев, их густотой, высотой насаждений, количеством деревьев на одном га, составом пород. Наибольшей продуцирующей способностью и объемом фитомассы обладают широколиственные породы: дуб, липа, клен, ясень. Однако в условиях техногенного и антропогенного угнетения, при высоких уровнях загрязнения воздушной среды выбросами промышленных предприятий устойчивость растительных ценозов и их продуцирующая способность могут существенно изменяться. Поэтому при планировании озеленения городских территорий важно знать реальные показатели устойчивости и продуктивности различных видов пород при известных значениях предельно допустимых концентраций.

Известна описательная «Шкала оценки категорий состояния деревьев при характеристике ослабленных и усыхающих насаждений» [Справочник. Общесоюзные нормативы для таксации лесов. М.: Колос, 1992 г., стр.182, табл.60] - аналог.

В способе-аналоге используют категории качества состояния насаждений: I категория - здоровые, без внешних признаков повреждений; II категория - ослабленные со слабоажурной кроной с повреждениями до 1/3 хвои, листьев кроны; III категория - сильно ослабленные с ажурной кроной и повреждениями до 2/3 хвои, листьев; IV категория - усыхающие, с повреждениями более 2/3, суховершинные, усохло до 1/3 кроны; V категория - свежий сухостой, с бурой, желтой хвоей, короеды продолжают вылетать; VI категория - старый сухостой, крона без листьев, хвои.

При этом степень ослабленности насаждения в целом рассчитывают как произведение категорий состояния (от 1 до 6) на процентное соотношение (N_i/N) количества деревьев данной категории (N_i) к общему их количеству в насаждении N.

При средневзвешенной величине 1,5 насаждение считается здоровым, до 2,5 - ослабленным, до 3,5 - сильно ослабленным и до 4,5 - усыхающим.

Способу-аналогу присущи следующие недостатки:

- субъективность способа, основанная на вербальных, зрительных наблюдениях состояния крон деревьев; без количественных инструментальных измерений параметров продуцирующей биомассы;

- грубая, дискретная шкала категорий состояния, не позволяющая учесть количественные различия (рейтинги) внутри дискретной шкалы;

- практический выход способа, это подлежащие санитарной вырубке деревья (III-V) категорий, без возможности прогнозирования состояния насаждений при техногенных нагрузках.

Ближайшим аналогом к заявляемому техническому решению является «Способ определения категорий состояния лесных массивов». Патент RU №2373694, 2009 г., A01G, 23/00.

В способе ближайшего аналога осуществляют дистанционное зондирование лесных массивов спектрометром и измерения коэффициентов спектральной яркости (КСЯ) в спектральных полосах зеленого (G) и красного (R) участков видимого диапазона, расчет индексов жизненности (g) и красного поражения (r), вычисление функции состояния и ее тарировки по измерениям эталонных участков, синхронно с измерениями КСЯ получают изображения участков леса в тех же спектральных полосах, программным методом вычисляют площадь рельефа древесного полога (S_p) изображения в зеленой полосе видимого спектра, определяют полноту древостоя (П) через отношение площади рельефа к геометрической площади обрабатываемого участка (S_p/S) и по величине произведения (П*g) и калибровочной функции судят о категории состояния.

Способу-аналогу присущи следующие недостатки:

- зеленые насаждения в городской черте имеют, как правило, одиночную посадку, кроны которых не образуют сплошной древесный полог, поэтому показатель S_p не может быть достоверно измерен;

- не измеряются такие существенные признаки, как: объем продуцирующей фитомассы; размер и густота крон; признак цветности листвы, хвои; высота (бонитет) отдельных особей; соотношение видов пород в ценозе.

Задача, решаемая заявленным техническим решением, состоит в ранжировании экологической устойчивости видов пород, в общем ценозе городских посадок путем измерений существующими техническими средствами совокупности показателей, определяющих объем продуцирующей кислород биомассы для каждого вида породы.

Техническое решение задачи обеспечивается тем, что способ определения рейтинга вида пород для плана озеленения включает составление каталога древесных пород обследуемого городского поселения с известной экологической обстановкой и соответствующей ему территории эталонного участка, 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 F_cp [1/м] функции сигнала ее изображения I (х, у), цветности кроны как средневзвешенной длины волны λ с р [ н м ] коэффициента спектральной яркости (КСЯ), средней высоты h [м] насаждения данного вида, относительного числа здоровых (N_i) 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 R_i как средневзвешенной суммы относительных показателей каждого вида породы:

R i = ω 1 ( N i N э т ) + ω 2 ( h i h э т ) + ω 3 ( S i S э т ) + ω 4 ( F э т F с р  i ) + ω 5 ( λ э т λ с р  i ) ;

где: ω₁, ω₂, ω₃, ω₄, ω₅ - весовые коэффициенты значимости, составление итоговой таблицы рейтинга видов пород.

Изобретение поясняется чертежами, где:

фиг.1 - масштабирование площади сечения кроны по измерениям оптического высотомера;

фиг.2 - семейство пространственных спектров изображений крон видов пород: 1) береза, 2) клен;

фиг.3 - семейство спектральных характеристик цветности крон различной степени техногенного угнетения;

фиг.4 - функциональная схема устройства, реализующая способ.

Техническая сущность способа состоит в следующем. Известна описательная шкала состояния видов пород способа-аналога. Использование цифровых технологий получения изображений крон деревьев позволяет перейти от описательных значений показателей к экспериментальным измерениям совокупности параметров, определяющих объем продуцирующей кислород биомассы каждой породы.

Первым из показателей является размер кроны дерева в виде площади сечения кроны, S [м²]. На фиг.1 иллюстрируется масштабирование цифрового изображения кроны породы по показаниям оптического высотомера. По измеренной высоте кроны Н, м определяют пространственное разрешение одного пиксела цифрового изображения кроны как Δ = Н , м / N п и к с е л е й столбца изображения.

Затем цифровой видеокамерой осуществляют съемку всех насаждений данной породы на обследуемой территории и через устройство ввода изображения записывают в ПЭВМ для последующей обработки. Для обработки отснятых изображений используют специализированное программное обеспечение [см., например, «Обработка графики в Photoshop CS2», М.: Эксмо», 2007 г.. Для пользователей. Глава 3. Методы выделения областей любой формы, стр.48]. Посредством Photoshop выделяют кроны деревьев и рассчитывают разрешение одного пиксела. Площадь сечения одной кроны (S_i) находят как площадь одного пиксела на количество пикселей в выделенной области (контуре кроны). Рассчитывают среднюю площадь сечения кроны данной породы на обследуемой территории S с р = Σ S i / N .

Следующим биометрическим параметром является густота кроны. Ажурность кроны, ее архитектура, изрезанность (шероховатость), охвоенность (облиственность), скрытые периодичности чередования ветвей, листьев содержит частотно-спектральный образ функции сигнала изображения I (x, y).

Для получения спектра-образа используют математические процедуры Фурье-преобразования сигнала изображения. По определению [см., например, Н.С. Пискунов. Дифференциальное и интегральное исчисления для ВТУЗов, учебник, том II, 5-е издание, М.: Наука, 1964 г., стр 180-182, 218-221. Ряды Фурье] пространственный спектр Фурье вычисляют как двумерное преобразование от функции сигнала изображения I (x, y) матрицы размером m×n элементов:

G ( F x ,  F y ) = ∫ o m ∫ o n I ( x ,  y)*exp[-j2 π (F x * x + F y * y ] d x d y

Расчет спектра осуществляют алгоритмами быстрого Фурье-преобразования по специализированным программам, входящим в комплект программного обеспечения ПЭВМ типа MATH.CAD [см., например, Специализированное программное обеспечение MATH.CAD, 6.0, PLUS, издание 2-е, стереотипное, М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1997 г., стр.441]. Амплитудно-частотные характеристики изображений крон различных видов пород иллюстрируются графиками фиг.2. В качестве параметра сравнения густоты крон различных пород используют средневзвешенную величину пространственного спектра кроны F_cp. Средневзвешенная величина пространственного спектра делит площадь под кривой графика фиг.2 пополам. За показатель техногенного угнетения принимают отношение ( F э т F с р  i ) . Чем больше изрезанность кроны, тем больше F_{cp i}.

Следующим признаком устойчивости породы к техногенному угнетению является цветность кроны. Спектр отражения кроны формируется совокупными эффектами отражения, поглощения и пропускания лучистой энергии отдельными листьями, ветвями. Определяющее влияние на ход кривых спектрального отражения в видимом диапазоне оказывают хлорофилл и каротиноиды. До 90% лучистой энергии поглощается кроной в процессе фотосинтеза и лишь небольшой максимум отражения в полосе 450…550 нм придает растительности зеленую окраску.

В видимой области кроны видов древесных пород имеют одну и ту же закономерность изменения коэффициента спектральной яркости (КСЯ) [см., например, В.И. Сухих «Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве». Из-во МарГТУ, Йошкар-Ола, 2005 г., стр.21, рис.2.8]. На спектральные характеристики крон влияют условия произрастания, фенологический период вегетации, техногенное угнетение листьев (хвои) промышленными поллютантами. В результате изменяется цветность кроны от темно-зеленой до желто-оранжевой. При этом наблюдается как увеличение коэффициента отражения лучистой энергии, так и сдвиг средневзвешенной длины волны λ с р в красную полосу. Средневзвешенная длина волны делит площадь под кривой КСЯ пополам, как это иллюстрируется графиком фиг.3. За показатель техногенного угнетения по цветности принимают отношение средневзвешенной длины волны отраженного спектра кроны породы на эталонной площадке к средневзвешенной длине волны кроны породы в городской черте: ( λ э т а л λ i ) ≤ 1 .

В качестве интегрального критерия продуктивности вида породы используют так называемые бонитировочные шкалы [см., например, Справочник. Общесоюзные нормативы для таксации лесов, М.: Колос, 1992 г. Табл.32, 33, стр. 122-123. Бонитировочные шкалы].

Параметром бонитировочной шкалы является высота насаждения h, м. При обследовании насаждений используют оптический высотометр, как это иллюстрируется фиг.1. За параметр устойчивости принимают отношение средней высоты h, м породы на обследуемой территории к высоте породы на участке, не подверженном техногенному угнетению ( h h э т ) .

При обследовании учитывается также количество сухостойных экземпляров данного вида породы. За параметр устойчивости вида принимают отношение ( N Σ − N   с у х о с т о й н ы й N Σ ) , т.е. относительную величину здоровых деревьев. В целом, устойчивость вида пород характеризуется пятью относительными значениями показателей, ранжированных по мере убывания их значимости в объеме продуцирующей фитомассы:

Перечисленные показатели не являются статистически независимыми. Например, размер площади сечения кроны S_i пропорционален высоте дерева h_i, цветность кроны коррелированна с процессом усыхания деревьев или показателем N_i (числом оставшихся здоровых деревьев). Поэтому в качестве функции рейтинговой оценки устойчивости вида породы R_i используют функцию [см., например, О.М. Полещук, Е.Г. Комаров «Методы и модели обработки нечеткой экспертной информации». Научное издание, М.: Энергоатомиздат, 2007 г., стр. 188, формула 5.13] вида:

где ω₁, ω₂, ω₃, ω₄, ω₅ - весовые коэффициенты значимости каждого показателя.

Поскольку для каждого вида пород используют единую характеристику качества (объем продуцирующей фитомассы) в условиях ранжирования показателей по мере убывания их значимости, весовые коэффициенты находят по формуле Фишберна (см. там же «Методы и модели обработки нечеткой экспертной информации», стр. 152, формула 4.7)

где i - ранжированный номер показателя от 1 до 5, k - число показателей, равное 5.

В частности, для измеряемых пяти показателей численные значения коэффициентов значимости составили: при условии

Пример реализации способа

Заявленный способ может быть реализован на базе устройства по схеме фиг.4. Функциональная схема устройства содержит комплект (1) измерительных приборов в составе цифровой видеокамеры (2) типа Panasonic, модель ДМС-TZ 18 «Lumix», с разрешением до 14,1*10⁶ пикселей в кадре, цифровой видеоспектрометр (3) типа «Кварц» с разрешением до 3 нм, оптический высотометр (4) типа «Метра» (Чешская республика), ручной счетчик (5) перечислительной таксации, средства обработки измерительной информации на базе персональной ЭВМ (6) типа «Intel» в составе устройства ввода информации (7), процессора (8), оперативного запоминающего устройства (9), винчестера (10), дисплея (11), принтера (12), клавиатуры (13), устройства вывода (14), сопряженного с сетью «Internet».

В 2008-2011 гг. в рамках общегородского мониторинга состояния зеленых насаждений были обследованы семнадцать видов древесных и кустарниковых растений, произрастающих в сложных экологических условиях Бульварного кольца в г. Москва. Обследовано 4084 растения.

Одной из целей обследования была выработка решений о перспективности использования этих видов для озеленения города. Каталог древесных пород обследуемого городского поселения представлен таблицей 1.

Таблица 1
№ п/п	Название вида	№ п/п	Название вида
1	Береза повислая	10	Липа крупнолистная
2	Боярышник полумягкий	11	Липа мелколистная
3	Вяз гладкий	12	Сирень венгерская
4	Вяз шершавый	13	Сирень обыкновенная
5	Боярышник однопестничный	14	Тополь душистый
6	Кизильник блестящий	15	Тополь бальзамический
7	Клен остролистный	16	Ясень обыкновенный
8	Клен татарский	17	Ясень пенсильванский
9	Клен ясенелистный

Измеренные значения параметров для одного из видов пород иллюстрируются следующими данными:

Таблица 2
Измеряемый параметр	N i N э т	h i h э т	S i м 2	F ср i м	λ с р ,  нм
Обследуемый участок
116	16	42	12	565
Тестовый участок
231	24	70	6	540
Отношение	0,5	0,6	0,6	0,51	0,95
Весовой коэффициент, ω	10 30	8 30	6 30	4 30	2 30
Σ	0,17	0,14	0,11	0,07	0,06	0,55

Аналогичные измерения проводились по каждому виду пород. Чем больше рейтинговая функция R_i, тем выше рейтинг. (Наивысший рейтинг 1, наименьший рейтинг 17.)

Рейтинговые оценки и рейтинги видов пород

Таблица 3
№ п/п		Рейтинговая оценка, Ri
Название вида	Рейтинг
1	Береза повислая	0,349	17
2	Боярышник полумягкий	0,494	13
3	Вяз гладкий	0,602	3
4	Вяз шершавый	0,572	7
5	Боярышник однопестничный	0,613	2
6	Кизильник блестящий	0,654	1
7	Клен остролистный	0,564	9
8	Клен татарский	0,522	11
9	Клен ясенелистный	0,464	16
10	Липа крупнолистная	0,590	5
11	Липа мелколистная	0,483	14
12	Сирень венгерская	0,477	15
13	Сирень обыкновенная	0,569	8
14	Тополь душистый	0,577	6
15	Тополь бальзамический	0,546	10
16	Ясень обыкновенный	0,592	4
17	Ясень пенсильванский	0,500	12

Эффективность заявленного способа характеризуется объективностью измеренных показателей, документальностью отчетных материалов (в виде изображений объектов и графиков функций), достоверностью и устойчивостью результатов оценки.

Способ определения рейтинга вида пород для плана озеленения, включающий составление каталога древесных пород обследуемого городского поселения с известной экологической обстановкой и соответствующей ему территории эталонного участка, 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 F_ср [1/м] функции сигнала ее изображения I (х, у), цветности кроны как средневзвешенной длины волны коэффициента спектральной яркости, средней высоты h [м] насаждения данного вида, относительного числа здоровых N_i 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 R_i как средневзвешенной суммы относительных показателей каждого вида породы: где: ω₁, ω₂, ω₃, ω₄, ω₅ - весовые коэффициенты значимости, составление итоговой таблицы рейтинга видов пород.