Methodology enhancement for program determination of roundwood batch volume to improve the accuracy of its application

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The problem of improving the accuracy and automation of round timber accounting is still quite urgent. In domestic and foreign practice various manual piece-by-piece methods of volume measurement are used, both with and without taking bark into account. These include the method of end sections, the middle section method, and the truncated cone method. At the same time automated methods, mainly sectional methods, are finding wide application. . Group methods are also being developed. In addition to the manual stacking method, accounting practice uses weight methods, construction of 2-D and 3-D models on the basis of photographic and laser surveying. However, quite often there is no normative regulation of timber accounting issues: which method and when to use, what measurement errors are acceptable and how to deal with discrepancies. To date, application software packages based on machine vision have been developed to significantly reduce the labor intensity of operations to measure the volume of round timber in a dense stack or on a timber truck. The article shows that in software-based volume determination of coniferous and hardwood timber the direct estimates are overestimated as compared with the control ones. The distribution of relative deviations of estimates from the reference values does not adhere to the normal distribution law. As a result of analyzing a sample of hardwood timber batches, a regression model was obtained to adjust the software estimates of the batch volume with regard to the volume, average diameter, and number of logs. This model allows improving the accuracy of program estimation compared to the control one. The work was performed within the framework of the scientific school «Innovative developments in the field of logging industry and forestry» of the Arctic State Agrotechnological University.

Авторлар туралы

Olga Kunickaya

Arctic State Agrotechnological University

Email: ola.ola07@mail.ru

Nikolaj Belyaev

Timbeter OÜ

Email: nikolai@timbeter.com

Egor Hitrov

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: yegorkhitrov@mail.ru

Әдебиет тізімі

  1. Григорьев И. В. Направления совершенствования харвестерных головок // Повышение эффективности лесного комплекса: Материалы Шестой Всероссийской национальной научно-практической конференции с международным участием. Петрозаводск, 2020. С. 45—47.Григорьев И. В., Григорьева О.И., Никифорова А. И., Глуховский В. М. Перспективные направления развития технологических процессов лесосечных работ // Труды БГТУ. № 2. Лесная и деревообрабатывающая промышленность. 2016. № 2 (184). С. 109—116.Рудов С. Е., Григорьев И. В. Пути повышения эффективности работы систем машин для сортиментной заготовки древесины // Повышение эффективности лесного комплекса: Материалы Седьмой Всероссийской национальной научно-практической конференции с международным участием. Петрозаводск, 2021. С. 168—169.Тамби А. А., Григорьев И. В., Давтян А. Б., Помигуев А. В., Калита О. Н., Григорьев В. И. Технологическая интеграция лесопромышленных предприятий // Деревообрабатывающая промышленность. 2021. № 1. С. 26—37.Швецова В. В. Эффективность геометрического учёта заготовленной древесины современными лесозаготовительными машинами // Повышение эффективности лесного комплекса: Материалы Седьмой Всероссийской национальной научно-практической конференции с международным участием. Петрозаводск, 2021. С. 203—204.Швецова В. В. Автоматизация геометрического метода учёта круглых лесоматериалов // Повышение эффективности лесного комплекса: Материалы Шестой Всероссийской национальной научно-практической конференции с международным участием. Петрозаводск, 2020. С. 149—150.Grigorev I., Shadrin A., Katkov S., Borisov V., Kaznacheeva N., Levushkin D., Druzyanova V., Gnatovskaya I., Diev R., Akinin D. Improving the quality of sorting wood chips by scanning and machine vision technology // Journal of Forest Science. 2021. Vol. 67, no 5. P. 212—218.Николаев А. И., Стариков А. В., Батурин К. В. Особенности функционирования автоматизированной системы учёта заготовленной древесины и контроля её происхождения // Лесотехнический журнал. 2016. Т. 6, № 3 (23). С. 109—117.Стариков А. В., Батурин К. В. Методика и программно-технические средства автоматизированного учёта древесины при её заготовке и транспортировке // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2017. Т. 5, № 1 (27). С. 343—345.Атаманова А. С., Чирышев Ю. В. Способ обнаружения лесоматериалов на цифровых изображениях с помощью методов машинного обучения // Актуальные проблемы развития технических наук: Сб. ст. участников XXII Областного конкурса научно-исследовательских работ «Научный Олимп» по направлению «Технические науки» / Департамент молодежной политики Свердловской области; ГАУ СО «Дом молодёжи», ФГАУ ВО Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина. Екатеринбург, 2020. С. 55—63.Стариков А. В., Батурин К. В. Исследование и анализ методов учёта заготовленной древесины в России и зарубежных странах // Лесотехнический журнал. 2015. № 4. С. 104—113.Chiryshev Y. V., Kruglov A. V., Atamanova A. S. Automatic detection of round timber in digital images using random decision forests algorithm // ACM International Conference Proceeding Series. Сер. «Proceedings of 2018 International Conference on Control and Computer Vision, ICCCV 2018». 2018. p. 39—44.Гуров С. В., Герасин М. Л. Моделирование систем: Учеб. пособие. Сыктывкар: Лесной ин-т, 2002. 160 с.Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Вильямс, 2016. 912 с.Liengme B. V. A Guide to Microsoft Excel 2013 for Scientists and Engineers. Chapter 4 — Using Functions / Editor(s) Bernard V. Liengme // Academic Press. 2016. p. 49—74.Liengme B. V. A Guide to Microsoft Excel 2013 for Scientists and Engineers. Chapter 8 — Regression Analysis / Editor(s) Bernard V. Liengme // Academic Press. 2016. p. 157—179.Liengme B. V. A Guide to Microsoft Excel 2013 for Scientists and Engineers. Chapter 16 — Statistics for Experimenters / Editor(s) Bernard V. Liengme // Academic Press. 2016. p. 321—345.Григорьева О. И. Статистические характеристики сосновых насаждений, пройденных рубками ухода // Актуальные проблемы лесного комплекса. 2005. № 10. С. 84—87.Григорьева О. И., Григорьев М. Ф. Статистическая обработка результатов экспериментальных исследований рубок ухода в сосновых насаждениях // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2017. Т. 5, № 10 (36). С. 148—152.Измайлова В. С., Григорьева О. И. Оценка успешности естественного возобновления ели после сплошных рубок в Лисинском лесничестве // Актуальные вопросы в лесном хозяйстве: Материалы молодёжной международной научно-практической конференции. 2017. С. 31—34.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML

© Kunickaya O.A., Belyaev N.L., Hitrov E.G., 2022

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».