СПОСОБ РАННЕЙ ЛЕСОПАТОЛОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКИ
METHOD OF EARLY FOREST PATHOLOGY DIAGNOSTICS

Изобретение относится к лесному хозяйству, в частности к оперативному выявлению насаждений, поврежденных насекомыми вредителями, и контролю экологического состояния лесов.
В отдельные годы наблюдаются массовые размножения хвое- и листогрызущих насекомых: соснового и сибирского шелкопрядов, шелкопряда-монашенки, сосновой и пихтовой пядениц, сосновых и еловых пильщиков. По данным лесопатологического надзора общая площадь поврежденных насекомыми участков, в том числе в кедровых лесах, достигает 30…40 млн га в год.
Во всех случаях лесопатологического мониторинга желательно обнаруживать лесопатологические изменения на ранней стадии, чтобы своевременно проводить лесозащитные мероприятия, пока отслеживаемые процессы не приняли необратимый характер.
Для оперативного обнаружения лесопатологических процессов используют методы космического мониторинга лесов путем получения их изображений. При наблюдении сверху отображаемым на снимке объектом является древесный полог. Древесный полог содержит всю информацию об экологическом состоянии насаждения. Интегральными характеристиками изображения древесного полога, содержащими информацию об экологическом состоянии насаждения, являются: цветности хвои, листьев; степень изрезанности рельефа древесного полога; линейная протяженность (разброс) диаметров крон древостоя, объем кроны отдельного дерева (степень охвоенности) и др. Перечисленные характеристики рассчитывают путем программной обработки изображений. Чем больше разнородных признаков изображения используют при оценке экологического состояния, тем достовернее результат.
Известен «Способ ранней лесопатологической диагностики», Патент RU №2189732, 2002 г. - аналог.
В способе-аналоге получают цифровые изображения функции яркости I (x, y) в виде матриц дискретных отсчетов (m×n) элементов в зонах R и G; вычисляют попиксельные отношения матриц R и G, составляют результирующую матрицу из этих отношений, выделяют методами пространственного дифференцирования контуры на результирующем изображении, рассчитывают функции фрактальной размерности изображения внутри контуров и по численному значению фрактальной размерности, положению контуров и их площади судят о причинах, координатах и размерах выявленной патологии.
Недостатками аналога следует считать:
- неадекватность алгоритма формирования и обработки результирующей матрицы измеряемому физическому процессу;
- не все известные признаки лесопатологии измеряются и используются, что снижает достоверность конечных результатов оценки;
- невысокая чувствительность способа, поскольку интервал изменения наблюдаемого параметра (фрактальной размерности) находится в пределах 0,1-0,3.
Одним из методов оперативного обнаружения инвазий вспышек насекомых вредителей является сравнение текущего изображения лесного участка с эталоном.
Ближайшим аналогом с заявляемым техническим решением является «Способ обнаружения инвазий насаждений», Патент RU №2105465, 1998 г. Способ ближайшего аналога включает получение изображений подстилающей поверхности, преобразование функции яркости изображения I (x, y) в матрицу из [m×n] дискретных отсчетов, создание банка эталонов изображений отслеживаемых участков, осуществление сжатия данных матрицы дискретных отсчетов [m×n] элементов в матрицу интенсивностей переходов размерностью [k×k], получение образа объекта в виде узлов «кристаллической решетки», вычитание «кристаллической решетки» текущего изображения из «кристаллической решетки» эталона и по максимальному диагональному элементу разности и смещению узлов выносят суждение о наличии, размерах и характере инвазии, где [1-k] - интервал изменения уровня квантованных отсчетов функции яркости анализируемого участка изображения.
Недостатками ближайшего аналога являются:
- методическая недостоверность, поскольку оценка состояния проводится по единственному критерию «виду кристаллической решетки» без количественной оценки фазы состояния;
- не все известные признаки лесопатологии измеряются и используются при оценке состояния, в частности не измеряется такая чувствительная характеристика, как цветность древесного полога.
Задача, решаемая заявляемым способом, состоит в осуществлении одновременной, синхронной цифровой спектрометрической и видовой съемки лесных массивов, расчете по ним интегральных характеристик древесных пологов, объединение интегральных характеристик феноменологическим уравнением, нахождение областей устойчивого и неустойчивого состояния объекта анализом феноменологического уравнения, определение фазы дигрессии лесного массива по отношению текущих значений наблюдаемого параметра к его значениям в области устойчивого состояния.
Технический результат достигается тем, что способ ранней лесопатологической диагностики включает синхронные измерения лесных массивов с космического носителя гиперспектрометром со спектральным разрешением спектрограмм I (λ) ~ 1 нм и цифровой видеокамерой с пространственным разрешением изображений I (x, y) ~ 0,3 м/пиксель, квантование измеряемых сигналов I (λ), I (x, y) по амплитуде в шкале не менее 10 разрядов, выбор в качестве наблюдаемого параметра лесопатологии произведения интегральных характеристик древесного полога, пронормированных относительно их значений для эталонного участка: средневзвешенной длины волны спектрограммы  средневзвешенного пространственного спектра Фурье матрицы изображения [m×n] элементов  площади рельефа древесного полога  домноженного на среднее значение производной спектрограммы в интервале 540-640 нм:
представление наблюдаемого параметра феноменологическим рекуррентным уравнением, вычисление посредством математических процедур постоянных рекуррентного уравнения, нахождение области параметров устойчивого состояния древесного полога, расчет фазы дигрессии лесного массива по количественному отношению текущего значения наблюдаемого параметра к его значениям в границах области устойчивого состояния.
Изобретение поясняется чертежами, где:
фиг.1 - спектральные характеристики древесных пологов а) здорового, б, в) в состоянии дигрессии;
фиг.2 - производные спектральных характеристик;
фиг.3 - динамика относительного изменения средневзвешенной длины волны спектрограмм;
фиг.4 - динамика изменения огибающей пространственного спектра Фурье при дигрессии;
фиг.5 - изрезанность древесных пологов а) здорового, б) сухостойного;
p
0
фиг.6 - изменение отношения площади рельефа древесного полога (S) к геометрической площади участка (S) при дигрессии;
фиг.7 - диаграммы Пуанкаре наблюдаемого параметра а) устойчивого состояния, б) неустойчивого состояния;
фиг.8 - решения феноменологического уравнения а) область устойчивых состояний, б) область неустойчивых состояний;
фиг.9 - функциональная схема устройства, реализующая способ.
Техническая сущность изобретения заключается в следующем. Основной метод идентификации природных объектов (процессов) - это сравнение с эталоном, т.е. построение графического и математического образов отслеживаемого объекта по значениям измеряемого параметра. Как отмечалось выше, наблюдаемым объектом является древесный полог. Графическим образом состояния объекта является диаграмма Пуанкаре. Математический образ - это феноменологическое (детерминированное) уравнение, описывающее эволюцию объекта во времени. Отслеживаемым параметром является произведение интегральных признаков лесопатологии, содержащихся в спектрограмме древесного полога и его видеоизображении.
Поглощение и рассеяние лучистой энергии определяется наличием и концентрацией пигментов, а также наличием влаги в хвое, листьях. В результате селективного поглощения у зеленых растений формируется спектральная область с двумя минимумами отражения в синей (В) и красной (R) зонах. И лишь небольшой максимум отражения в зоне (G) придает растительности зеленую окраску. Спектр отражения светового потока зеленой вегетирующей растительности иллюстрируется графиком фиг.1(а). При стрессовых ситуациях, накапливании в фотосинтезирующих органах вредных поллютантов, происходит разрушение фитопластов, уменьшение хлорофилла. При этом растение приобретает желтоватую окраску, причем растения одинаково реагируют на недостаток минерального питания, накопление поллютантов или объедание кроны насекомыми вредителями. Визуальными признаками лесопатологии являются: некроз хвои, листьев, изменение окраски, уменьшение их линейных размеров, ажурность крон, усыхание ветвей, уменьшение степени охвоенности побегов, уменьшение общего объема фитомассы. Это приводит к уменьшению поглощения лучистой энергии древесным пологом и к изменению спектральных характеристик отраженного потока, графики фиг.1(б, в) [см., например, Л.И.Чапурский. «Отражательные свойства природных объектов в диапазоне 400-2500 нм», ч.I, Мин. Обороны СССР, 1986 г., стр.44-46, КСЯ крон деревьев, а также В.И.Сухих. «Аэрокосмические методы в лесном хозяйстве и ландшафтном строительстве», изд-во Map. ГТУ, Йошкар-Ола, 2005 г., стр.21, рис.2.8].
Первым признаком лесопатологии, содержащимся в спектрограмме, является изменение знака производной спектрограммы I (λ) в интервале 540…640 нм. На рисунке фиг.2 представлены графики производных  регистрограмм фиг.1, соответственно здоровой растительности (а) и в состоянии дигрессии (б, в). Изменение знака производной свидетельствует о начале процесса дигрессии. Среднее значение производной в интервале 540…640 нм используют в качестве параметра феноменологического уравнения.
ср
Вторым признаком лесопатологии, содержащимся в спектрограмме, является изменение цвета, окраски древесного полога, что проявляется в виде смещения результирующего спектра отражения в длинноволновую (красную) область. Количественным параметром такого смещения служит средневзвешенная длина волны λ отраженного потока, исчисляемая как:
.
0
Средневзвешенное значение длины волны делит площадь под фиг.1 пополам. В частности, в качестве эталонной средневзвешенной длины волны принимают ее расчетное значение для здорового, вегетирующего насаждения (график фиг.1(а), λ=540 нм). Динамика изменения отношения средневзвешенных длин волн регистрограмм фиг.1 иллюстрируется графиком фиг.3.
Лесопатология изменяет структуру древесного полога и, соответственно, текстуру его видеоизображения.
Текстура изображения содержит скрытые закономерности в строении насаждения и отдельных его элементов. Крона отдельного дерева при съемке сверху представляется некоторой колоколообразной фигурой. Вершина кроны отражает падающий световой поток практически зеркально, в то время как промежутки между кронами - диффузно. При этом световой поток рассеивается в промежутках и не отражается в сторону измерителя. Промежутки между кронами имеют меньшую яркость на изображении. Поэтому текстура изображения отражает морфологию древостоя, т.е. периодичность чередования расстояния между деревьями и линейные размеры крон отдельных деревьев. Скрытую информацию о периодичности чередования расстояний между деревьями и линейными размерами диаметров крон выделяют расчетом пространственного спектра Фурье функции яркости видеоизображения I (x, y) [см., например, «Анализ пространственных частот» в книге Р.Дуда, П.Харт «Распознавание образов и анализ сцен», пер. с англ., М.: Мир, 1976 г., стр.319-321].
Двумерный пространственный спектр Фурье от функции яркости изображения I (x, y) вычисляют как:
,
где m, n - размеры матрицы изображения [m×n] (строк и столбцов).
Представленное аналитическое выражение является стандартной математической операцией, реализуемой алгоритмами быстрого преобразования Фурье (БПФ), входящих в комплект специализированного программного обеспечения [см. Пакет программ для обработки изображений в науках о Земле. ER MAPPER, Reference, Earth Resource Mapping Ltd. Western Australia, 6005. 1998 - p.295]. Программный расчет спектра Фурье матрицы изображения из [m×n] элементов см. Патенты RU №2156567, 2000 г., №2183847, 2002 г., №2242867, 2003 г.
i
На рисунке фиг.4 представлены графики огибающих пространственных спектров видеоизображений а) здорового насаждения, б) усыхающего. Амплитуда АЧХ в каждой ее точке F определяет удельный вес пространственной гармоники в общем спектре.
cp
Признаком лесопатологии, содержащимся в видеоизображении, является смещение пространственного спектра в область более высоких частот при усыхании листвы, ажурности крон, некрозе фитосинтезирующих органов. В качестве признака лесопатологии выбирают среднюю частоту пространственного спектра (F), рассчитываемую из условия:
.
p
0
p
0
На графиках фиг.5 иллюстрируется сечение функции видеоизображения I (x, y) плоскостью y=const. Некроз хвои, листьев, ажурность крон уменьшает объем фитомассы и показатель «густоты» насаждения. Чем реже деревья друг от друга, тем больше изрезанность древесного полога и тем больше его площадь. Отношение площади древесного полога S к геометрической площади участка S характеризует полноту (П) насаждения. При дигрессии лесного полога площадь его рельефа увеличивается, что иллюстрируется графиком фиг.6. Параметр (S/S) выбирают в качестве четвертого независимого признака лесопатологии.
В качестве наблюдаемого параметра лесопатологии древесного полога выбирают произведение перечисленных выше интегральных характеристик: средней производной спектрограммы  интервале 540-640 нм, изменение отношения средневзвешенных длин волн текущей и эталонной спектрограмм, отношение средних значений пространственных спектров текущего и эталонного изображений и изменение площади рельефа древесного полога .
Как следует из графиков фиг.2, 3, 4, 6, перечисленные интегральные характеристики древесного полога у здорового вегетирующего насаждения уменьшаются, а при дигрессии монотонно возрастают.
к
к+1
к
Графический образ состояния объекта характеризует диаграмма Пуанкаре. Диаграмма Пуанкаре представляет собой точечное графическое отображение N значений последовательности накопленных измерений выборки х, при к=1, 2,…N на двумерном поле, в котором ординатой точки является значение х, а абсциссой - предшествующее значение х. Нанося поочередно точки для к=1, 2,…N получают точечное множество, образующее фигуру, по виду которой судят о типе последовательности, соответствующей устойчивому или неустойчивому состоянию объекта, как это иллюстрируется фиг.7.
Составив атлас диаграмм Пуанкаре, можно визуально идентифицировать состояние древесного полога, сравнивая вновь полученную диаграмму с имеющимися в атласе. Каждая из диаграмм свидетельствует о наличии детерминированной закономерности в последовательности измерений.
Более информативной характеристикой отслеживаемого процесса является уравнение состояния, поскольку оно дает не только визуальную оценку состояния, как диаграмма Пуанкаре, но и количественную. Расчет феноменологического уравнения состояния по измеренным параметрам регистрограмм и видеоизображений лесного массива представлен в примере реализации.
Пример реализации способа
Заявляемый способ может быть реализован на базе устройства по схеме фиг.9. Функциональная схема устройства фиг.9 содержит орбитальный комплекс наблюдения 1 типа космического аппарата (КА) «Ресурс» с установленной на его борту оптической системой высокодетальной съемки 2 (типа цифровой камеры ДХС) и спектрометра 3 (типа Астрогон-1). Съемку запланированных участков местности и включение каналов 2, 3 осуществляет бортовой комплекс управления (БКУ) 4 по командам, передаваемым из центра управления полетом (ЦУП) 5 по радиолинии управления 6. Информацию изображений участков лесных массивов записывают в буферное запоминающее устройство 7 и в сеансах видимости КА с наземных пунктов сбрасывают посредством телеметрической системы 8 по автономному каналу связи на наземные пункты приема информации 9, где осуществляется запись информации на носители 10.
Предварительную обработку информации и формирование массивов измерений осуществляют в центре тематической обработки 11. Скомпонованные массивы измерений записывают в долговременный архив исходных данных 12.
Программный расчет огибающей пространственного спектра сигнала изображения и площади рельефа древесного полога участков осуществляют на ПЭВМ 13 в стандартном наборе элементов - процессора 14, ОЗУ 15, винчестера 16, дисплея 17, принтера 18, клавиатуры 19. Расчетные значения интегральных характеристик древесных пологов помещают в базу данных с выводом на сайт сети Internet 20. Программы вычисления спектра Фурье и площади рельефа древесного полога записывают на винчестер 16.
По семейству спектрограмм и видеоизображений получен следующий массив значений интегральных характеристик древесных пологов, представленный таблицей 1.
Табл.1
Серия измерений
<img file="00000005.tif" he="8" wi="15" img-content="undefined" img-format="tif" />
<img file="00000010.tif" he="9" wi="9" img-content="undefined" img-format="tif" />
<img file="00000011.tif" he="10" wi="13" img-content="undefined" img-format="tif" />
<img file="00000012.tif" he="10" wi="10" img-content="undefined" img-format="tif" />
Ф
I
-0,6
1
1
1,4
-0,84
II
-0,4
1,02
1,07
1,6
-0,7
III
-0,2
1,04
1,13
1,62
-0,38
i
-
-
-
-
-
i+1
0,3
1,06
1,23
1,65
0,64
i+2
0,8
1,075
1,28
1,72
1,69
i+3
1,2
1,09
1,33
1,8
3,12
i+4
-
-
-
-
-
i+5
1,23
1,11
1,38
1,83
3,4
N
-
-
-
-
-
По массиву измерений табл.1 осуществляют вычисление феноменологического уравнения наблюдаемого параметра (Ф).
Для обнаружения скрытой динамики лесопатологии в дискретном времени наблюдаемый параметр (Ф) представляют феноменологическим рекуррентным уравнением. Для накопленных отчетов (табл.1) строится приближение феноменологическим уравнением вида:
k
k-1
k-2
k-η
Λ=f(λ, λ,…λ),
где f, η заранее неизвестны, f∈Ф, k>η, η<N.
Требуется найти такие f, η, чтобы минимизировать величину:
.
Решение для Ф находилось в классе степенных полиномов:
1
ν
1
ν
где q…q есть сочетания из q,…,q.
Чтобы производные высших порядков были значимы, а сам метод обладал высокой чувствительностью, используют средства измерений с высоким разрешением и шкалой квантования амплитуд сигналов не менее 10 бит.
Нахождение аналитического выражения искомого полинома осуществляется по специализированной программе.
Текст программы вычисления полинома.
Подпрограмма Moment (вычисление математического ожидания)
Подпрограмма Gauss (решение системы уравнений методом Гаусса)
Программным расчетом получено аналитическое выражение феноменологического выражения в виде:
а0=4.404241е-02; а=6.316165е-01; b=4.312612е-014; с=-3.561134е-02; d=7.230451е-02; g=-6.335533е-03; h=-3.009172е-02
X[k+2]=0.044042+0.631617*X[k+1]+0.431261*X[k]+-0.035611*X[k+1]^2+0.072305*X[k]^2+-0.006336*X[k+l]^3+-0.030092*X[k]^3.
Области экологического состояния древесного полога иллюстрируется рисунком фиг.8 а) устойчивое состояние; б) неустойчивое состояние.
Известна описательная шкала оценки экологического состояния древостоев: I - здоровое; II - ослабленное, объедено до 1/3 общего количества листвы; III - сильно ослабленное, объедено до 2/3 общего количества листвы; IV - усыхающее, усохло более 1/3 кроны, повреждено более 2/3 хвои; V - свежий сухостой с желтой и бурой хвоей, усохло 2/3 кроны; VI - старый сухостой, деревья без кроны, листвы, мелкие веточки полностью осыпались. Количественно степень ослабленности насаждения оценивают средневзвешенной величиной, получаемой через процентное соотношение количества деревьев по категориям состояния. При средневзвешенной величине не более 1,5 - насаждение считается здоровым, до 2,5 - ослабленным, до 3,5 - сильно ослабленным, до 4,5 - усыхающим [см., например, Общесоюзные нормативы для таксации лесов. Справочник. М.: Колос, 1992, стр.180-184, табл.60, 62].
По изложенным нормативным требованиям, для количественной оценки фазы дигрессии по значениям наблюдаемого параметра, пропорция должна соответствовать следующему ряду: 1:1,66:2,32:3.
Все элементы устройства выполнены на существующей технической базе. Новым элементом, по сравнению с аналогом, является гиперспектрометр «Астрогон-1», выполненный по схеме [см., например, «Малый космический аппарат «Вулкан-Астрогон» с гиперспектрометром высокого разрешения». Инженерная записка, РАКА, НИИЭМ, НТЦ «Реагент», М., 2002, стр.5-9].
Эффективность способа характеризуется такими показателями, как глобальность, оперативность, высокая чувствительность, точность. Способ позволяет с высокой достоверностью получать информацию о динамике лесопатологического процесса на его ранней стадии.