Karya ini dikhususkan untuk pengembangan metode akuntansi untuk sampul proyektif tanaman berdasarkan penggunaan situs fotografi. Penilaian terhadap luas halaman hitung menunjukkan akurasi yang tinggi dari sistem akuntansi yang dikembangkan.
pengantar
Saat ini, masalah akut di kawasan perkotaan modern adalah memburuknya situasi ekologis dengan cepat. Di antara banyak masalah lingkungan yang ada di kota-kota modern, perhatian khusus diberikan pada pengurangan area ruang hijau. Akibat kandungan polutan yang berlebihan di lingkungan dan rendahnya kesuburan tanah perkotaan, terjadi degradasi ruang hijau. Oleh karena itu, pemulihan keadaan dan peningkatan jumlah RTH di kota menjadi perlu [1].
Dalam beberapa tahun terakhir, bersama dengan semak belukar dan pepohonan dan semak belukar, berbagai jenis herba rumput semakin banyak digunakan dalam lansekap kota. Penggunaan rumput untuk lansekap memiliki sejumlah keuntungan yang signifikan: tingkat pertumbuhan yang tinggi, ketahanan terhadap kerusakan mekanis, sistem akar yang stabil, tidak bersahaja dan efek dekoratif yang tinggi [2].
Saat menilai kualitas tegakan rumput rumput, metodologi yang paling sering digunakan yang dikembangkan oleh A.A. Laptev [3]. Cara ini rumit dan cukup memakan waktu. Rumput rumput dinilai dari segi produktivitas tunas (pada skala 6 poin), serta dekorasi umum (pada skala 5 poin).
Produktivitas tunas ditentukan dengan menghitung jumlah tunas per 1 m2. Untuk melakukan ini, jumlah pucuk di area tertentu dihitung (paling sering 10x10 cm), setelah serangkaian pengukuran seperti itu, nilai rata-rata ditampilkan dan diubah menjadi 1 m 2 .
Penutupan rumput proyektif dari tanah ditentukan secara visual, dilihat dari atas ke bawah pada sudut 90˚ dari tegakan rumput. Tentukan bagian mana dari area yang tertutup rumput dan nyatakan nilai ini sebagai persentase.
Selama studi lapangan, proses ini memakan waktu lama, namun, beberapa penulis menunjukkan bahwa definisi tutup proyektif dapat dilakukan dengan menggunakan transformasi komputer dari gambar berwarna pada level dalam proyeksi horizontal [4].
Penggunaan teknologi informasi untuk menilai tutupan proyektif dari lapisan geobotanical dapat mengurangi waktu dan biaya tenaga kerja untuk proses penilaian, serta meningkatkan akurasi pengukuran [5].
Kami telah mengusulkan metode untuk menentukan tutupan proyektif tegakan rumput, berdasarkan pemilihan otomatis kontur tanaman dalam gambar digital.
Dalam hal ini, tujuan dari pekerjaan ini adalah untuk menilai kualitas herba yang ada di Alchevsk menggunakan sistem LawnMaster yang kami kembangkan.
Tujuan penelitian
- Evaluasi indikator produktivitas tunas dan tutupan proyektif tegakan rumput rumput di Alchevsk.
- Penentuan visual dari cakupan proyektif dari area penghitungan herba rumput.
- Penentuan cakupan proyektif dari area penghitungan herba rumput menggunakan sistem LawnMaster.
- LawnMaster .
Dievaluasi tutupan proyektif dan produktivitas pembentukan pucuk dari areal penghitungan herba rumput yang terbentuk di wilayah bangunan No. 6 DonSTU. Berdasarkan indikator tutupan proyektif dan produktivitas pembentukan tunas, indikator umum kualitas herba diturunkan [3].
Produktivitas tunas ditentukan dengan menghitung tunas pada area seluas 10x10 cm, setelah itu indikator yang dihasilkan diubah menjadi 1 m2. Produktivitas formasi tunas diukur dengan pengulangan lima kali lipat, dan rata-rata diperoleh dari indikator yang diperoleh.
Penutupan proyektif dari tegakan rumput ditentukan dengan menggunakan sistem LawnMaster.
Untuk membuat program, bahasa pemrograman Python dan pustaka OpenCV digunakan.
OpenCV menyediakan pustaka kode sumber termasuk sumber terbuka untuk pemrosesan gambar.
Gambar yang dihasilkan diubah dari bgr ke format lab, karena lebih mudah untuk memilih batas halaman dalam format ini.
Setelah itu, mask dibuat untuk gambar ini berdasarkan koefisien yang dipilih yang
menentukan area gambar yang diperbolehkan dan dilarang. Koefisien ini dipilih menggunakan trackbar, yang dibuat berdasarkan data pustaka yang sama.
Setelah membuat topeng, persentase piksel yang diizinkan dihitung di atasnya, yang ditampilkan pada gambar. Untuk penggunaan program yang lebih nyaman, baris perintah sederhana dibuat, di mana Anda dapat mengaktifkan / menonaktifkan mask, memproses gambar lain, dan keluar dari program.
Untuk menguji keefektifan program yang dibuat, kami menggunakan foto-foto tegakan rumput rumput dari plot eksperimental Departemen Ekologi dan Kereta Api Belarusia DonSTU. Lokasi survei difoto dari ketinggian 1 m dengan sudut 90˚. Selain itu, tegakan rumput secara visual dinilai dari tutupan proyektif (oleh sekelompok tiga orang, dari pembacaan yang rata-rata diperoleh), setelah itu data dibandingkan dengan yang diperoleh setelah pemrosesan gambar dalam sistem LawnMaster.
Gambar 2,3,4,5 menunjukkan foto-foto dari area penghitungan herba rumput parter yang disurvei.
Gambar 1 Situs Akuntansi # 1
Gambar 2 Situs Akuntansi # 2
Gambar 3 Situs Akuntansi # 3
Gambar 4 Situs akuntansi # 4
Hasil penelitian
Hasil penilaian kualitas tegakan rumput rumput yang berada di wilayah bangunan No. 6 DonSTU ditunjukkan pada Tabel 1.
Selama pengkajian, diketahui terdapat 3 kelompok tumbuhan dengan kualitas terbaik, 4 kelompok tegakan rumput kualitas sangat baik pada wilayah bangunan. Tegakan rumput dengan kualitas baik hingga sedang juga diamati.
Hasil studi cakupan proyektif dari penghitungan luas tegakan rumput rumput ditunjukkan pada Tabel 1.
Seperti dapat dilihat dari tabel di atas, sistem LawnMaster memberikan perkiraan proyektif tutupan tegakan rumput rumput dengan selisih 0,3-9% dibandingkan dengan penilaian visual.
kesimpulan
- Penilaian terhadap dekorasi tegakan rumput rumput yang berada di wilayah DonSTU menunjukkan bahwa tegakan rumput yang diteliti termasuk dalam kelompok tegakan rumput sedang, baik, prima dan unggul.
- LawnMaster .
- (0,3-9%) LawnMaster , .
1. Adonyeva TB, Ivanova EM, Kalyuzhnaya LA Perkebunan hijau kota Voronezh: keadaan saat ini, masalah // Vestnik VSU. - 2001. - P. 139.
2. Gladov A. V. Penghijauan sebagai salah satu faktor dalam meningkatkan perbaikan kota (contoh dari kabupaten kota Samara) // Buletin Universitas Negeri Samara. - 2015. - Tidak. 2 (124).
3. Laptev A. A. Lawns // Kiev: Naukova Dumka. - 1983. - T. 243. - P. 4.
4. Balalaev A. K., Skripnik O. A. Hasil awal penerapan metode pengolahan citra digital untuk menentukan proyektif tutupan vegetasi sebagai indikator utama keadaan ekosistem // Ekologi dan konservasi alam. - 2011.
5. Buzuk GN, Sozinov OV Metode akuntansi untuk sampul proyektif tanaman: penilaian komparatif dengan penggunaan area fotografi // Berita dari Pusat Ilmiah Samara dari Akademi Ilmu Pengetahuan Rusia. - 2014. - T. 16. - Tidak. 5-5