Классификация состояния деревьев по визуальным данным на основе нечеткой логики

Аннотация

Введение: достоверная оценка состояния деревьев непосредственно влияет на планирование экономических показателей использования лесных ресурсов и экологических мер по защите леса, поэтому корректное определение санитарного состояния леса является актуальной задачей. В настоящее время специалист-лесопатолог принимает решение о том, к какой категории состояния следует отнести исследуемое дерево и участок леса в целом, на основе визуального осмотра, руководствуясь субъективными представлениями об особенностях деревьев. Цель: разработка метода классификации состояния деревьев по степени густоты кроны, годичному приросту ветвей, усыханию ветвей и отпаду коры на основе нечеткой логики путем создания характеристических функций для лингвистических
переменных «Густота кроны», «Годичный прирост ветвей», «Усыхание ветвей», «Отпад коры». Результаты: предложен метод классификации состояния деревьев на примере сосны. Метод заключается в предварительной обработке изображений, включающей удаление объектов фона, извлечении текстурных признаков в виде расширенных бинарных шаблонов и применении разработанного контроллера на основе нечеткой логики. Предложены четыре вида лингвистических переменных с соответствующими термами. Для них вначале задаются характеристические функции в табличном виде, которые затем аппроксимируются гладкими функциями. Нечеткий логический контроллер позволяет
получить объективную оценку состояния кроны дерева. Экспериментальные исследования подтверждают эффективность разработанного метода. Практическая значимость: использование интеллектуальной системы классификации состояния деревьев по визуальным данным окажет существенную поддержку специалистам при обследовании насаждений. Предложенный в работе метод позволяет повысить качество проводимых обследований состояния леса, минимизировать влияние человеческого фактора, а также правильно оценить и спланировать комплекс мероприятий по защите лесных насаждений.