Объемная елка: Страница не найдена — Блог Екатерины Манцуровой

Декорирования помещений в технике оригами – доступный и красивый способ украсить любой дом или офис. А создать атмосферу праздника поможет новогодняя елка оригами и другие красочные поделки из бумаги.

Простая и красочная

Пушистая и нарядная елочка на вашем столе в офисе или же у каждого посадочного места для гостей за новогодним столом – это легко и просто. Достаточно приложить немного усилий и оригами елка станет вашей гордостью и необычным сюрпризом для окружающих.

Также вы можете сделать такую елку с вашими детьми. Работа с бумагой хорошо влияет на развитие моторики и внимания у дошкольников.

Если вы знаете, как сделать елку оригами , то вам всегда будет, чем удивить своих друзей за праздничным столом или же просто порадовать окружающих вас детей.

Ну а если вы просто любите оригами и творите чудесные поделки для души, то с помощью этой схемы вы легко пополните свою коллекцию поделок.

Рассмотрим подробно,

Для создания елки нам понадобится квадратный лист бумаги, (лучше брать двустороннюю, тогда поделка получится красочнее).

Из обычного квадрата делаем двойной, предварительно наметив линии по вертикали, горизонтали и диагонали.

Создаем основу для елки, загнув по очереди все ребра квадрата к центру, как показано на схеме.

Для придания объема сделаем из четырех сторон шесть. Необходимо разогнуть обратно все 4 стороны и, аккуратно прижав место сгиба, вогнуть его в середину.

Прячем в середину два оставшихся уголка низа нашей елки.

Переворачиваем и расправляем все стороны. У нас должен получиться готовый ствол елочки из шести веток.

Берем ножницы и делаем параллельные надрезы на разной высоте, не перерезая центра нашей оригами елки .

Сделав сгибы на каждой стороне хвойных лапок, разгибаем их в обратную сторону и аккуратно вдавливаем вовнутрь, формируем веточку. Такую операцию следует проделать с каждой из 6 ветвей.

Вот наша красавица и готова! Теперь по желанию ее можно украсить бисером или блестками – на ваш вкус и усмотрение.

Украшение нашей жизни –

Наша жизнь состоит из мелочей и вот таких приятных радостей. Ведь сделать такую простую и маленькую елочку займет у вас немного времени. А если сделать их больше одной – процесс пойдет значительно быстрее.

В преддверии новогодних праздников, так просто создать нужную атмосферу подобными мелочами – из нескольких елочек можно сделать красочную гирлянду для украшения дома, класса в школе или офиса… Оригами елка станет прекрасным общим занятием с детьми, поможет провести время с пользой и подарит хорошее настроение.

Оригами – это удивительный мир создания прекрасных вещей из простой бумаги, и наша схема оригами елки станет прекрасным дополнением вашей коллекции. Если вы не первый год занимаетесь таким творчеством, то прекрасно знаете, что в умелых руках бумага оживает, и автор каждой поделки вселяет в нее душу.

Для детей такая поделка будет отличным подарком – можно вместе с малышом сделать несколько оригами елочек и подарить их воспитателям в детском саду или другим деткам.

Надеемся, что наш мастер класс помог вам узнать, как сделать елку оригами для украшения своего дома, офиса или другого помещения. А сочетание нескольких деталей – елки и снежинок, например, обеспечат вам полную победу.

Елка оригами в простой и модульной техниках (фото, видео)

Оригами елка понадобится в новогодние праздники как элемент украшения праздничного дерева. Сложность выполнения зависит от способа: обычный или из модулей. В уроке подробно рассказано, как сделать елку в классической технике, а также вариант изготовления с помощью ножниц.

Оригами елка для новичков

Этот урок понравится начинающим или тем, у кого не хватает времени на модульную версию. Из материалов понадобится цветная бумага и ножницы:

Видео мастер-класс по оригами технике «Праздничная елка»

Елки в технике модульного оригами

Пошаговый фото МК сборки объёмной ёлки оригами

Такой способ сложнее первого. Для начала работы потребуется цветная бумага. Белая елочка будет эффектной, если изготовить для нее дополнительные украшения, раскрасить красками или добавить поделки из бусин.

Помимо основного материала потребуется: шпажка (из дерева или пластика, металлическая придаст бумажной елке неустойчивости) и красивый кусочек пенопласта. Вместо него используйте большой ластик или другой материал, который удержит вертикальную основу.

Модульная техника оригами подразумевает предварительную заготовку шаблонов из бумаги в необходимом количестве.

Правила складывания модулей

Процесс работы рассмотрите на фото с описанием:

Обязательно хорошо прорабатывайте все сгибы деталей. Это сделает конструкцию цельной и убережет от рассыпания.

Подготовив необходимое количество модулей (около 500 штук) для крупного дерева. Для небольшой елочки подойдет и меньшее число заготовок.

Построение веток и модульных колец

Основа такого процесса — чередование по ряду одного и двух элементов. Скрепляются между собой путем укладывания в карманчики первого шаблона уголков двух последующих (как на схеме 1, 2, 3).

И наоборот, уголки последующего укладываются в карманчики двух предыдущих модулей. Достигнув нужной длины ветки, присоедините к ней дополнительно боковые отростки для создания красивого пушистого результата.

Поэтапно следуя схеме сборки веток и колец дерева каждому и самому будет интересно проявить фантазию.

Видео мастер-класс сборки модульной елки

Схемы для складывания елочек в технике оригами

Елка оригами из бумаги: как сделать елочку своими руками / Mama66.

Разнообразие вариантов творчества позволяет мастерицам выбрать наиболее близкую и понятную технику, а также материалы для работы. Цветная бумага или картон, клей – это самые доступные инструменты, легкие в обращении и при этом имеющие широкие возможности.

Бумага является основой и для оригами. Елочку в этом стиле можно выполнить несколькими способами, например, часто прибегают к модульному оригами. Но ниже будет описана другая методика – создание елочки из одного листа. Нам понадобятся:

Чтобы сделать оригами елочку, необходимо подготовить материал – согнуть бумагу по середине, а также по диагоналям со всех сторон. Для удобства можно использовать карандаш и линейку и прочертить необходимые прямые, по которым пройдут сгибы.

Заготовка елочки продолжается: квадрат нужно согнуть в треугольник, а потом спрятать его углы вовнутрь. Получается равносторонний ромб. Все четыре стороны полученной фигуры сворачиваются в направлении центра.

В итоговой у елочки будет восемь граней, или сторон, имитирующих ветки с иголками. На данном этапе сделано четыре ребра. Поэтому загнутые края разворачиваем и сгибаем так: согнутые ранее стороны ромба вовне теперь становятся внутренними. Места сгибов нужно придерживать пальцами и дополнительно прижимать, можно использовать клей.

Выходящие большие углы нужно убрать внутрь изделия или обрезать. Можно сделать основание не совсем ровным, так как в дальнейшем этот ствол поместится на небольшую подставку. На все грани наносятся равномерные разрезы. Их количество выбирается по желанию – чем больше надрезов, тем пышнее получится елка. Сам центр разрезать нельзя. Верхние углы загибаются вниз и ближе к центру.

Дополнительными деталями будут звезда и подставка. Из желтой бумаги нужно вырезать полоску шириной 0,5 см, длина – на усмотрение. Полосу сворачивают в свободный ролл, конец приклеивают. С помощью «прищипывания» пальцами с пяти сторон нужно сделать острые углы.

Подставка выполняется из серой бумаги. Также она разрезается на полосы (ширина 0,5 см) и сворачивается в неплотный круг. Завершающий момент: сверху на елку приклеивается звезда, а дерево ставится на подставку.

Поделка в стиле оригами смотрится эффектно, она, действительно, похожа на настоящую новогоднюю елку. Но можно продолжить работу и украсить елку. Например, в мастер-классе выше сделана звездочка и небольшая подставка. Как вариант, могут быть использованы блестки, гелиевые яркие ручки и гуашь для росписи, а приклеенные конфетти будут смотреться как шарики-игрушки.

Елка оригами из бумаги

Казалось бы, только недавно мы праздновали начало года Дракона, а вот уже и Змея на пороге.

В преддверии новогодних праздников хочется поскорее ощутить праздничную атмосферу, нарядить елку и квартиру, продумать меню праздничного стола, развлекательную программу, подарки.

Но наряжать главный символ новогодних каникул вроде, как и рано еще, зато можно сделать маленькую новогоднюю елку своими руками и украсить комнату. А еще такая елка оригами из бумаги будет прекрасным дополнением к любому новогоднему сувениру.

Делать ее очень просто, попробуйте, у вас обязательно получится. Для работы (для изготовления одной елочки) нам потребуется всего лишь один лист цветной бумаги. Я использовала зеленый, но ведь сувенирная елка из бумаги оригами может быть любого цвета, поэтому не стоит останавливаться исключительно на зеленом.

Для начала лист обрезаем так, чтобы все стороны его были одинаковые. Т.е. из прямоугольника мы должны сделать квадрат. Затем складываем лист по диагонали 2 раза, чтобы получились вот такие сгибы, как показано на фото.

Теперь каждую сторону получившегося треугольника нужно сложить пополам, чтобы получить загиб (словно высота у равностороннего треугольника).

Теперь из «лепестков» полученных от равносторонних треугольников мы делаем неправильные ромбы.

«Хвост» треугольника нужно вначале отогнуть наружу,а затем заправить во внутрь.

Так же поступаем со всеми четырьмя углами. Когда все углы будут заправлены вовнутрь фигуры, получится вот такая восьмиугольная заготовка для елочки.

Берем ножницы и в произвольном порядке делаем надреза (не более 1 см в глубину) по ребрам фигуры. Если хотите получить правильную елочку, надрезы делайте на одинаковом расстоянии по всем ребрам. Хотите более «лохматую», можете надрезать произвольно. Главное, не очень глубоко, иначе заправленные вовнутрь фигуры надрезы придадут елочке не аккуратный вид.

Теперь на каждом ребре нужно загнуть концы надрезов так, как показано на фото.

А затем загнутые части заправить внутрь фигуры.

Аналогичным образом поступаем со всеми восемью ребрами и получаем елочку.

Чтобы елка в технике оригами имела аккуратный вид и ее стороны не расползались от вертикальной оси, склейте ее у основания клеем.

Наша елочка в технике оригами из бумаги готова. Приятного творчества! Разместил: viki0884

Давайте создадим в преддверии Нового года маленькую елочку из бумаги, задействовав для этого популярную технику моделирования оригами. Для работы понадобится только лист зеленой бумаги, а далее дело за ловкостью ваших рук, этим и уникальна оригами. Надеемся, подобное занятие увлечет всю вашу семью.

1. Подготовьте зеленую бумагу, не обязательно использовать лист, который с обратной стороны тоже зеленый, подойдет и самая обычная цветная бумага, у которой обратная сторона белая.

2. Из формата А4 нужно получить квадрат. Чтобы не использовать ножницы, карандаш и линейку, просто согните один уголок листа, выровняв его относительно противоположного края. Затем лишнюю часть просто аккуратно оторвите.

3. Сразу же можно сделать и противоположный сгиб, чтобы обозначить диагонали будущего квадрата.

4. Повернув квадрат зеленой стороной к себе, сделайте сгибы по диагоналям более выразительными.

5. Согните квадрат еще раз, но через середины противоположных сторон.

6. Сделайте то же самое, но выверните бумагу в обратную сторону.

7. Поместив опять белую сторону вовнутрь, начинайте сгибать обе стороны симметрично так, как показано на фото.

8. Загладьте изделие, оно приобретет форму модульного треугольника.

9. Полученный треугольник двойной. Начинайте загибать уголки одной плоскости от вершины к центру, ориентируясь на серединную линию, затем согните симметрично соседний угол треугольника.

10. Переверните заготовку обратной стороной и сделайте аналогичные сгибы на втором треугольнике.

11. Поверните изделие боком, аккуратно расправьте пальцами боковую часть и распрямите, чтобы получилась фигура, по форме напоминающая трилистник.

12. Центральный лепесток согните налево и тщательно загладьте место сгиба.

13. Проделайте такую же процедуру с соседними лепестками.

14. Поворачивая свою будущую елочку по часовой стрелке, создавайте поочередно детали-трилистники.

15. А затем загибайте серединный лепесток налево.

16. Если вы посмотрите на треугольник снизу, то увидите несколько слоев зеленой бумаги.

17. Дойдите до последнего лепестка и пальцами расправьте его, как показано на фото.

18. Переверните слоистое изделие обратной стороной.

19. Согните последний уголок. В итоге должна получиться треугольная заготовка для елочки, сложенная гармошкой.

20. Поверните слоистый треугольник к себе.

21. Поделите обе стороны на одинаковое количество слоев. Должно получиться по четыре веточки с каждой стороны.

23. Загните нижний свободный уголок бумаги вверх.

24. Затем спрячьте этот лишний уголок внутрь изделия.

25. Проделайте такую же процедуру со всеми уголками.

26. Должна получиться треугольная заготовка для елочки, состоящая из нескольких слоев.

27. Сделайте ножницами боковые надрезы, не доходя до центральной линии.

28. Начинайте формировать крону елочки, сгибая каждый элемент, ориентируясь на надрезы.

29. Продолжайте загибать острые уголки кроны.

30. Распушите готовую елочку.

Итоговый вид поделки.

Новогодняя поделка елочка готова. Желаем вас праздничного настроения и веселого Нового года.

Техника оригами хотя совсем недавно появилась в нашей стране, но ее обожают все дети. Ведь из обычных квадратных листов бумаги можно без труда и усилий создать красивые объемные поделки: животных, цветы, дома, технику и многое другое.

Дети с удовольствием вместе с родителями, повторяя их действия, делают забавные фигурки. В преддверии Нового года так хочется красиво украсить свой дом. Поэтому предлагаю запастись бумагой для оригами и сделать милые елочки оригами из бумаги… Ну, и конечно же, не забываем позвать на помощь маленьких помощников, уж что-что, а складывать бумагу у них получается, как нельзя лучше. Ниже мы пошагово покажем как ее складывать.

Необходимые материалы:

• бумага для оригами формата А5
• ножницы

Елочка оригами из бумаги — поэтапно своими руками:

Для изготовления елочки в технике оригами нам необходимо взять цветную двустороннюю бумагу квадратной формы или же взять обычный лист формата А4 и сложить квадрат, лишнюю часть отрезать.

Лист бумаги для поделок оригами складываем пополам по диагонали, после чего разворачиваем обратно и складываем снова по диагонали, но уже с другой стороны.

Снова развернем лист и складываем поперек пополам. Опять разворачиваем и еще раз сгибаем пополам.

Теперь складываем лист по диагонали в треугольник.

С правой стороны маленький треугольник загибаем внутрь как представлено на фото ниже.

То же действие проделываем с противоположной стороны. – получаем фигуру в форме квадрата, только развернутого.

Внутри – эта конструкция выглядит следующим образом.

Правую часть сгибаем к центральной линии в треугольник, с левой стороны загибаем к центру такой же треугольник.

Переворачиваем фигуру на другую сторону и проделываем описанное выше действие. В результате получаем вот такой ромб.

Далее отгибаем одну сторону и аккуратно загибаем внутрь. Также поступаем с остальными тремя сторонами и получаем вот такую объемную фигуру.

Ножницами отрезаем нижнюю треугольную часть – получаем форму елочки с восьмью сторонами.

С обеих сторон будущей елочки делаем небольшие надрезы, не доходя до центральной линии.

Начинаем загибать уголки оригами елочки книзу, начиная с самого нижнего яруса.

Загибаем все уголочки кроме верхнего, его оставляем без изменений.

Нам необходимо загнуть уголочки на всех восьми сторонах елки – должна получится вот такая конструкция из бумаги.

Теперь расправляем все стороны елочки равномерно по кругу. Получилась красивая новогодняя елочка оригами из бумаги с пушистыми ветками. Создавать своими руками — здорово! Обязательно сделайте свою елочку следуя этому поэтапному описанию с фото.

Елка-КОНУС — объемная светодиодная фигура

Светодиодная объемная 3D фигура «Елка-КОНУС» — это оригинальная декоративная композиция, предназначенная для оформления территории в Новогодние праздники.  Применяется в оформлении территорий входных групп, внутренних дворов, мест отдыха и фотозон. Цвет гирлянд на «Елке-КОНУСЕ» выбирает Заказчик. Возможно добавление в конструкцию «Елки-КОНУСА» звезд, шаров, ангелочков и прочих плоских фигурок.. Важнейшими элементами фигуры является безопасность и  энергосбережение. Объемные 3D фигуры прекрасно подходят для оформления ландшафтных территорий санаторий, профилакторий, ресторанов и торговых центров, придомовых территорий, школ, скверов и площадей.  

ВНИМАНИЕ! Возможно изготовление под заказ любого другого размера фигуры. Также, возможно изготовление фигуры в других цветах, подробности уточняйте у менеджера!

Объем дерева

	Объем ствола зависит от высоты дерева, площади основания, формы и, в зависимости от определения, от толщины коры. Следовательно, это один из самых сложных параметров для измерения, потому что ошибка измерения или допущения для любого из вышеперечисленных факторов будут распространяться на оценку объема. Объем часто измеряется для определенных целей, и измерение и интерпретация оценки объема будет зависеть от единиц измерения, стандартов использования и других характеристик.Например: Биологический объем — это объем стебля с ветвями, обрезанными на стыке со стеблем, но обычно исключающими неровности, не являющиеся частью естественной привычки роста (например, пороки развития, вызванные насекомыми, грибами, огнем и механическими повреждениями. ). Полезный объем или Товарный объем исключает некоторый объем в пределах неровностей формы штамба, вызванных нормальным ростом, в дополнение к тем неровностям, которые не являются частью естественного роста.Например, объем, содержащийся в вздутии вокруг узла ответвления, может быть исключен, потому что этот объем не может быть использован (назначенным пользователем). Оценка валового объема будет включать дефектную и гниющую древесину. Чистый объем Оценка исключает дефектную и гниющую древесину. Таким образом, для надежной интерпретации необходимо указать тип измеренного объема потребления. Например, чистый товарный объем пиловочника на дереве будет значительно отличаться от валового биологического объема. Расчеты товарного объема также могут быть основаны на истинном кубическом объеме или объёме , ориентированном на продукт. Объем, ориентированный на продукт — это объем номинального продукта, который можно вырезать из бревна или ствола при определенных условиях и допущениях. Доступны прямые и косвенные методы оценки объема. Прямые методы обычно разделяют шток на теоретические или фактические секции и измеряют объем этих секций: Вытеснение жидкости Графический метод Стандартный секционный метод Линия конуса (линия конуса Грея) К косвенным методам относятся: Таблицы объема Уравнения объема Интегрирование уравнений конуса Методы уменьшения дисперсии (например,грамм. выборка по важности и выборка из центроидов)
Вытеснение жидкости	Метод вытеснения жидкости, также называемый ксилометрией , позволяет точно измерять общий биологический объем. По сути, ствол дерева разрезают на небольшие части и погружают в ванну. Количество вытесненной воды равно объему секции. Этот метод не требует каких-либо предположений о форме дерева и, следовательно, не имеет теоретической ошибки.3) бол. Расположение измерений может быть как объективным (например, через каждые 1 м, независимо от локальных аномалий штамба), так и субъективным (например, избегать трудных для измерения и аномальных положений на штыре). Объективный выбор точек приведет к беспристрастной оценке биологического объема, в то время как субъективные точки будут недооценивать биологический объем. Оценка объема ствола с помощью графического метода часто используется в качестве стандарта, по которому оцениваются другие оценки объема.Однако необходимость в большом количестве измерений делает этот метод дорогостоящим.
Стандартный секционный метод	Главный шток до коммерческой высоты теоретически разделен на несколько (в основном) секций стандартной длины. Стандартная длина обычно составляет 3 м (10 футов). Исключением из стандартной секции является нечетное бревно — секция меньше стандартной длины, которая помещается между последней стандартной секцией и коммерческой высотой.2) на полпути вдоль бревна, а d (h) обозначает диаметр (см) на полпути вдоль бревна. Распространенной ошибкой этого метода является неправильное измерение нечетного журнала. Нечетное бревно начинается в конце предыдущего стандартного раздела (т.е. не в точке, где это сечение было измерено на предмет диаметра). Измерение диаметра нечетного бревна должно быть посередине между концом последней стандартной секции и коммерческой высотой. 2) и диаметр (см) соответственно у основания коноида. Товарный объем ствола оценивается путем добавления стандартных секций и нечетных объемов бревен. Общий объем определяется путем добавления объема наконечника. Формула Хубера основана на предположении, что сечения являются параболоидами второй степени. Однако это может не подходить для бревна или основания, которое часто бывает нейлоидным. Формула Хубера недооценивает объем нейлоида. Однако это занижение будет небольшим, если разница в диаметре между нижней и верхней частью секции небольшая (т.е.е. небольшой показатель конусности или малая длина участка). Таким образом, во избежание перекоса могут потребоваться секции меньше 3 м. Ошибка в стандартной оценке объема в разрезе также может быть внесена, если вершина не похожа на коноид. Однако объем наконечника относительно невелик, поэтому эта ошибка, скорее всего, несущественна. Стандартный метод сечения, использующий сечения 1,5 м, дает оценки, очень близкие к оценкам, полученным с помощью графического метода.
Метод конической линии Линия конуса Грея	В 1940-х годах Х.Р. Грей предположил, что центральная часть ствола дерева приближается к параболоиду второй степени с постоянной скоростью сужения. Таким образом, несколько измерений высоты и площади сечения можно было бы использовать для аппроксимации подробного и дорогостоящего профиля ствола, полученного графическим методом для этого сечения ствола. Если бы основание дерева также было параболоидом второй степени, но с другой скоростью сужения, то дополнительные два или три измерения также могли бы приблизить форму этого сечения.2 секционная площадь). Эти допущения позволили Грею аппроксимировать полный профиль ствола всего за шесть или семь измерений. Измерения также были сосредоточены в области ниже половины высоты дерева (три или четыре измерения между высотой груди и половиной высоты были удовлетворительными для определения прямой линии постоянного сужения для основной секции). Объем оценивался как площадь под кривой зависимости площади сечения от высоты. Метод линии сужения Грея описан здесь как пример использования хорошо установленных соотношений для уменьшения количества измерений, необходимых для данного результата.В настоящее время метод не используется.
Таблицы объемов деревьев	Таблица объемов дерева — это утверждение ожидаемого объема дерева заданных размеров в конкретном насаждении или популяции. Количество измерений или размеров определяет количество точек входа или путей в таблицу. Таким образом: Односторонний стол : Обычно единственным измерением является диаметр на уровне груди (dbh) или в области основания.(В более старых текстах это также может называться Локальная таблица .) Двусторонняя таблица : dbh и высота. ( Стандартная таблица ) Трехходовые столы : Измерения, соответствующие толщине или конусности коры. ( Региональный стол ) Таблицы с большим количеством измерений, вероятно, будут более точными. В частности, односторонние таблицы часто смещаются при применении к деревьям за пределами локальных областей, где таблица была создана, потому что неявные предположения о форме дерева вряд ли верны.Однако ни одна из таблиц не может точно оценить объем отдельного дерева. В лучшем случае оценки объема большого количества деревьев в популяции будут беспристрастными. До того, как компьютеры стали общедоступными, таблицы объемов составлялись путем суммирования объемов деревьев в классах dbh и height. В настоящее время разработаны объемные уравнения. Прогнозы на основе этих уравнений объема представлены в табличной форме для простоты использования, когда полевые компьютеры недоступны.
Уравнения объема дерева	Как и таблицы объемов деревьев, уравнения объема представляют собой расчет ожидаемого объема дерева заданных размеров в конкретном насаждении или популяции. Уравнения объема — очень распространенный подход к оценке объема стоящих деревьев. Входные переменные в уравнения могут также включать диаметр (на уровне груди и других высотах), высоту, конусность и условия взаимодействия. Некоторым формам уравнений даны определенные имена: Кривая объема: Уравнение, которое связывает dbh с объемом в виде полиномиальной или лог-линейной линии. Отношения обычно криволинейные и выпуклые к оси абсцисс. Кривые объема включают следующие соотношения (где v обозначает объем, d обозначает диаметр на уровне груди, а a1-a3 — константы): Линия объема: уравнение, которое связывает объем с базальной площадью в виде прямой линии ( v = a + б * г ).2. об / г линия: Специальная форма линии объема, которая предполагает, что связь проходит через начало координат, т.е. a = 0 . Если v = b * g , то постоянное значение b можно определить, измерив объем и базальную площадь трех или четырех деревьев. Сумма объемов делится на сумму базальных площадей ( b = v / g ). Другие формы, обычно используемые в уравнениях объема, включают (v обозначает объем, d обозначает диаметр на уровне груди, h обозначает рост, f обозначает коэффициент формы, а a1-5 обозначает константы): В приведенных выше уравнениях v обычно обозначает общий объем или товарный объем до минимального диаметра, который определяется как товарный малый объем.Уравнение необходимо будет пересмотреть, если товарная мелкая продукция изменится. Некоторые из этих уравнений подходят только тогда, когда товарный объем близок к общему объему (например, товарный малый объем составляет 10 см или меньше). Другие уравнения объема включают коммерческий малый конец ( s ) в качестве дополнительной входной переменной, позволяющей прогнозировать различные коммерческие объемы ( против ) (d обозначает диаметр на уровне груди, h обозначает рост, bh обозначает высоту груди, и a1-5 обозначают константы): В качестве альтернативы общий объем (v), спрогнозированный с помощью приведенных выше уравнений, может быть уменьшен путем корректировки отношения для оценки пригодного для продажи объема (Vs) к пределу (ам) диаметра. Отношение (R) просто рассчитывается как: R = Vs / v . R часто коррелирует с диаметром на высоте груди: Следует проявлять осторожность при подборе и использовании всех приведенных выше уравнений объема. В частности, необходимо проверить местные и общие смещения, прежде чем уравнения будут приняты для использования в новой области.
Интегрирование уравнений конуса	Функции конуса позволяют эффективно прогнозировать профиль ствола дерева.На основе этой информации можно определить площадь под кривой сечения по высоте — эта площадь под кривой представляет объем ствола. Если функция конуса является непрерывной и может быть интегрирована, объем ствола может быть определен путем интегрирования. Если это невозможно, можно использовать уравнение для прогнозирования площади сечения с интервалом 1 или 2 м вверх по дереву, а объем можно рассчитать, как для [графического метода]. Основным преимуществом использования интегрированных уравнений конусности вместо уравнений объема является то, что можно оценивать объемы с различными ограничениями диаметра.Таким образом, объем секций или изделий, определяемый большим и малым торцевым диаметром, можно предсказать с помощью уравнения конусности. Объем зависимой переменной в уравнении объема определяется априори, а приведенное уравнение объема предсказывает только этот тип объема. Риверс (1995) обнаружил, что функции сужения могут вносить систематическую ошибку в оценки объема секций дерева. Это смещение было значительным, даже несмотря на то, что уравнение конусности было беспристрастным при оценке диаметра.
Уменьшение отклонения Выборка по важности Выборка центроидов	Методы уменьшения дисперсии используют знания, содержащиеся в функциях конусности, для повышения точности и стоимости оценки объема дерева выборки.По сути, модель конуса предсказывает форму дерева и, следовательно, площадь сечения и совокупный объем на любой высоте вверх по дереву. Выбирается высота образца на дереве и измеряется ствол. Разница между измеренным и прогнозируемым размером на этой высоте используется для корректировки объема, оцененного по исходному уравнению конусности. Различные методы различаются способом выбора высоты образца и способом корректировки исходной оценки. Выборка по важности (Gregoire et al. , 1986; Wiant et al., 1989): высота образца выбирается случайным образом пропорционально объему ниже этой высоты, например вероятность того, что точка отбора пробы находится ниже высоты, на которой находится 25% объема, составляет 25%. Объем, прогнозируемый из уравнения конусности, корректируется отношением измеренной площади сечения к прогнозируемой площади сечения. Выборка центроидов (Wood et al. , 1990; Wood and Wiant, 1990): аналогична выборке по важности, за исключением того, что выборка центроидов не использует случайную выборку для выбора высоты выборки.Вместо этого выбирается высота, на которой происходит 50% совокупного объема. Объем снова корректируется отношением измеренной площади сечения к расчетной площади сечения. Выборка контрольной переменной: Высота образца выбирается случайным образом. Разница между измеренным и прогнозируемым диаметром добавляется к прогнозируемому диаметру по всей длине ствола. Хотя некоторые практики заявляют, что эти методы слишком сложны для рутинного использования, простые полевые инструкции возможны.Например, Brack (1996) дает простое руководство для реализации центроидной выборки, когда квадратичный параболоид является подходящей моделью конуса.
	[volume.htm] Редакция: 9/1999 [email protected]

План экологической фермы Новой Шотландии (EFP)

• Новости
• Проектов
• Управление
• NSFA-fane.ок.

• О компании
  • Персонал
• Планы фермы
• ресурсов
  • Экологический справочник для ферм Новой Шотландии
  • Публикации и информационные бюллетени
  • Дополнительные ресурсы
• Контакт
• Проектов
  • Партнерство по видам, подверженным риску на сельскохозяйственных землях (SARPAL)
  • Проект природного фонда CFGA — Среда обитания и биоразнообразие — 2020-21
• Управление
  • Профили фермы
    • Элмридж Фарм Лтд.
  • Награда за руководство

Ищи:

Новости

• Морозный посев: простая альтернатива улучшения пастбищ и кормов
• Веб-семинар AEP: Поддержка диких пчел
• Вебинар AEP: Системы хранения земляного навоза
• Признание ответственности за охрану окружающей среды — Профили фермеров
• Серия веб-семинаров AEP: Почвы

События

• 27 апреля в 10:00 AEP Веб-семинар: Отвод воды

• О компании
  • Персонал
• Планы фермы
• ресурсов
  • Экологический справочник для ферм Новой Шотландии
  • Публикации и информационные бюллетени
  • Дополнительные ресурсы
• Контакт
• Проектов
  • Партнерство по видам, подверженным риску на сельскохозяйственных землях (SARPAL)
  • Проект природного фонда CFGA — Среда обитания и биоразнообразие — 2020-21
• Управление
  • Профили фермы
    • Элмридж Фарм Лтд.
  • Награда за руководство

Использование сигнатур функциональных стратегий растений в профилях плотности древесины африканских деревьев для правильных оценок массы по данным наземного лазера

Сначала мы сравнили вертикальные вариации WD между 822 отдельными деревьями, определив WD в шести отсеках (пень: Stu, основание ствола: Ste _b , ствол: Ste, большой: LB, средний: MB и мелкие ветви: SB, рис. 1D). Образец охватывал широкий диапазон значений WD от 0 до 0.217 до 1.020 (Ste _b ). Поскольку нет никаких серьезных предположений относительно математической формы этих вариаций, мы использовали масштабированный анализ главных компонент (PCA) для оценки относительных вертикальных градиентов в WD. Перед анализом значения WD каждого участка дерева были нормализованы на индивидуальное среднее значение WD (рис. 1A). Первая ось PCA (PCA1, рис. 1B) отделяла основание дерева (пень и основание ствола) от кроны дерева (большие, средние и мелкие ветви), в то время как относительный WD ствола положительно коррелировал с PCA2.Следовательно, деревья с отрицательными оценками по PCA1 демонстрировали относительно высокий WD пня (WD _Stu ) и уменьшающийся WD по направлению к самым маленьким ветвям (например, Pentaclethra macrophylla ). По мере увеличения баллов на PCA1 относительный вертикальный профиль WD становился прогрессивно выпуклым (для высоких значений PCA2, например, Gilbertiodendron dewevrei ) или постоянным (для низких значений PCA2) и в конечном итоге увеличивался в сторону небольших ветвей (например, Poga oleosa ). Для 83% отобранных деревьев WD была ниже на мелких ветвях, чем на пне, в среднем на -13.3%, с индивидуальными различиями в пределах примерно ± 60% (рис. 1E). При усреднении градиентов на уровне видов вертикальное уменьшение наблюдалось у 88% видов с диапазоном ± 30%. Оценки PCA видов и другие характеристики приведены в Приложении. Таблица 1.

Распределение вертикальных профилей плотности древесины (WD) на основе анализа главных компонент. Панель A: График разброса оценок PCA по первым двум основным осям. Вставки, показывающие вертикальные профили WD, выделены для трех контрастирующих видов, с вертикальными пунктирными линиями, представляющими средние WD видов, полученные из базы данных Global Wood Density.Панель B: Корреляции между WD каждого отсека дерева (черные стрелки) и первыми двумя осями PCA. Дополнительные переменные, связанные с плотностью древесины и структурой дерева, показаны бордовым и темно-зеленым цветом, соответственно (см. Таблицу 1 с сокращениями и определениями). Гистограмма собственных значений представлена ​​на рис. S1. Панель C: Коробчатая диаграмма оценок PCA1 отдельных деревьев по гильдии жизненных стратегий (первопроходец: P, непионер, требовательный к свету: NPLD и теневыносливый: ST). Показан апостериорный тест HSD Тьюки (p-значение <0.01, подробности см. В Таблице S2). Панель D: Виды означают WD по ячейке дерева. Цветовой градиент от теплого к холодному представляет собой средний балл PCA1 вида. Три основных вида из панели A показаны более толстыми линиями. Панель E: Гистограмма различий WD деревьев между небольшими ветками и пнем в процентах от WD пня (n = 822). Пунктирная красная вертикальная линия представляет собой среднее значение распределения.

Выявление коррелятов вертикальных профилей WD

Относительные вертикальные профили в WD сильно коррелировали с базальным WD дерева со значительным коэффициентом корреляции (r = -0.71) между индивидуальными оценками PCA1 и WD _Stu (таблица 1 и рис. S1A). Эта корреляция также наблюдалась на уровне видов с использованием WD на уровне видов, полученных из базы данных Global Wood Density ^13,44 (WD _GWD , r = -0,65, Таблица 1 и Рис. S1B). Эта взаимосвязь аналогична той, о которой ранее сообщали Hietz ​​ et al . ³⁷ в случае радиальных градиентов WD [влажный лес Панамы и тропический лес Эквадора, 304 вида] и Sagang et al . ⁴¹ для вертикальных уклонов [полураспадный лес Камеруна, 15 видов]. Мы наблюдали сдвиг в вертикальном профиле WD от уменьшения (отрицательные оценки PCA1) к увеличению (положительные оценки PCA1) по мере уменьшения вида WD _GWD (вертикальные пунктирные линии на вставках на рис. 1A). Вторая ось PCA коррелировала с переменными древовидной структуры (таблица 1, рис. 1B). Мы использовали эти корреляции для создания моделей, позволяющих прогнозировать и учитывать вертикальные градиенты WD (см. Таблицу 2).

Таксономическая, географическая и функциональная группировка

Используя оценки PCA для описания относительных вертикальных профилей в WD отдельных деревьев, мы исследовали, были ли эти профили сгруппированы таксономически, географически или функционально.Это действительно имеет фундаментальное значение для понимания возможного адаптивного значения профилей, а также их влияния на систематическую ошибку оценки AGB на уровне древостоя или на региональном уровне (если похожие профили имеют тенденцию группироваться в этих масштабах).

Отдельные деревья одного и того же вида показали последовательные относительные вертикальные профили в WD. Например, 81,1% деревьев имели такой же знак вдоль PCA1, что и в среднем по их виду. Точно так же у 88% особей был такой же знак, как в среднем для их вида, для разницы между пнем и небольшими ветвями.Наш набор данных включает только два рода с более чем одним отобранным видом, поэтому мы не смогли оценить агрегирование профиля на уровне рода. Однако мы обнаружили явную таксономическую чрезмерную дисперсию оценок PCA1 дерева на уровне семьи (K _Blomberg = 0,132, P = 0,014, см. Методы), что свидетельствует о меньшем сходстве, чем ожидалось случайно в семействе (т. Е. Сильная межсемейная изменчивость) или выше. таксономический уровень. Это открытие согласуется с паттернами филогенетической агрегации, описанными для WD, с уменьшением сходства WD от вида к роду и низким сходством WD на уровне семейства ^26,45 .

Участок отбора проб деревьев мало повлиял на относительный вертикальный профиль в WD. Мы использовали ANOVA для разделения дисперсии оценок дерева PCA1 между видами, участками отбора проб и их взаимодействием. Поскольку многие виды были обнаружены только на одном или двух участках отбора проб (28 и 14 видов соответственно), мы ограничили анализ видами, обнаруженными как минимум на трех участках (всего 330 деревьев 9 видов). Эффект вида охватил 44% дисперсии (F = 32,12, P <0.001), но как основной эффект сайта (1,8% дисперсии, F = 2,20, P = 0,056), так и его взаимодействие с видами (5,9% дисперсии, F = 60,6, P = 0,056) были недостоверными. Другими словами, межвидовая изменчивость вертикальных профилей WD намного больше, чем влияние сайта на профиль данного вида.

На уровне сообщества изобилие убывающих, стабильных и возрастающих профилей внутри сообщества, вероятно, изменится в широком региональном масштабе, учитывая известные модели средней (на уровне сообщества) вариации WD ¹³ .Средний вертикальный профиль WD сообщества также будет изменяться в масштабе ландшафта в зависимости от истории нарушений леса. Группирование видов в ( a priori ) гильдии регенерации ⁴⁶ (дополнительная таблица 1) действительно отличало виды-первопроходцы (P) от видов, не требовательных к первому свету (NPLD) и теневыносливых (ST), особенно вдоль PCA1 (F = 32,5, P <0,001, рис. 1С). Виды-первопроходцы, для которых характерна легкая древесина, имели тенденцию демонстрировать увеличивающиеся относительные вертикальные профили WD, тогда как (плотная древесина) теневыносливые виды демонстрировали уменьшение относительных вертикальных профилей.Виды NPLD показали средние баллы и, следовательно, менее контрастные профили. Этот результат, вкупе с существующими знаниями о радиальных вариациях WD в стволе, подчеркивает четкую гомологию между радиальными и вертикальными вариациями WD и их связь со стратегиями растений ³⁷ . Среди 51 изученного вида различия в средних значениях WD для видов были самыми высокими у основания дерева и уменьшались по направлению к небольшим ветвям (рис. 1E). Более широкий спектр видов WD, обнаруженных у основания ствола, может отражать различия в стратегиях присоединения к крону на ранних стадиях развития дерева ¹⁷ .Мы можем думать о радиальном и вертикальном увеличении WD в свете затрат и преимуществ инвестирования в низкий и высокий WD. Для заданных инвестиций в биомассу теория предсказывает, что создание более толстого ствола с низким WD более эффективно для выдерживания собственного веса дерева (сопротивления продольному изгибу) и противодействия силам ветра, чем создание более тонкого ствола с высоким WD ^47,48 . Хотя стебли с низким WD требуют меньших вложений биомассы на единицу объема стебля ⁴⁸ , они подразумевают более высокие затраты на обслуживание живых тканей (внутренняя кора и паренхима древесины) ⁴⁹ , предполагая, что WD, возможно, в конечном итоге придется увеличивать (как вверх, так и наружу) в старых деревьях-пионерах.Узкие стволы с относительно более высоким WD у молодых теневыносливых деревьев могут обеспечить большую сопротивляемость падающим ветвям с доминирующих деревьев ^26,45 . Эти вложения в плотную древесину могут не понадобиться на более позднем этапе жизни дерева ST, и тогда внешняя древесина станет более легкой. Затем уменьшающийся градиент WD наружу может быть усилен во время формирования сердцевины ³⁵ . С другой стороны, в зрелых, повторяющихся кронах деревьев большинство деревьев, достигающих кроны, будут иметь тенденцию подвергаться аналогичным биомеханическим ограничениям при расширении ветвей вбок.Это может объяснить, почему WD затем сходится к более узкому диапазону значений по всем отобранным видам. Другими словами, в то время как разные стратегии существуют на ранних этапах жизни, похоже, что существует сходство в механических ограничениях или ограничениях обслуживания, которым соответствуют взрослые деревья, что отражается в одинаковой плотности древесины у разных видов как в ветвях (вертикальные градиенты), так и в деревьях. внешняя древесина (радиальные уклоны). Этот результат также согласуется с тем фактом, что большие повторяющиеся деревья имеют тенденцию отображать похожие формы ⁵⁰ , независимо от несоответствий в архитектурной модели ⁴⁹ , наблюдаемых на стадии саженца.

Влияние вертикальной вариации WD на оценки AGB деревьев

Мы использовали оценки объемов как для (i) 822 деструктивно отобранных особей, так и (ii) данных наземного сканирования LiDAR для подмножества из 58 отдельных деревьев ¹⁰ .

Используя виды WD _GWD для преобразования объемов в массы в наших 822 отобранных деревьях, мы обнаружили положительную среднюю ошибку для всех деревьев ( B = 8,12% ± 17,20%) с большими индивидуальными вариациями (т. Е. Ошибками на уровне деревьев). , b _i , в диапазоне от −40.От 31% до + 72,77%; задняя линия на рис. 2A) и коэффициент вариации (CV) 30,9%. Используя WD _Stu , мы получили аналогичную среднюю ошибку для всех деревьев (B = 8,97% ± 11,08%) с более узким диапазоном индивидуальных ошибок (от -24,05% до 61,69% и CV = 19,8%, рис. S3A). . Мы обнаружили аналогичные шаблоны ошибок, когда объемы деревьев были получены из наземных данных LiDAR на основе 58 сканированных деревьев (см. Красную линию на рис. 2A). Ошибка в оценке AGB отдельного дерева ( b _i ) коррелировала с вертикальным профилем WD дерева (рис.2B и S3B). Это привело к (i) завышению оценки AGB (положительный b _i ) для деревьев с отрицательными баллами PCA1 (т. Е. Уменьшению WD от пня к небольшим ветвям) и (ii) занижению AGB (отрицательное значение b _i ) для деревьев с положительной оценкой PCA1 (т. Е. Увеличение WD от пня к небольшим веткам), независимо от источника WD (т. Е. WD _GWD или отдельного WD _Stu ). Стоит отметить, что вертикальные вариации WD также могут влиять на точность аллометрических моделей AGB.Например, мы наблюдали аналогичный образец ошибки в оценках AGB, полученных из пантропической модели ⁴ , с уменьшением средней ошибки дерева по мере увеличения балла PCA1 (рис. S5). Это говорит о том, что вариация WD внутри дерева не учитывается даже в эталонных пантропических аллометрических моделях.

Смещение преобразования объема в массу из-за вертикальных градиентов WD, вызванных использованием WD _GWD : ( A ) График плотности относительных ошибок ( b _i ) в дереве оценка биомассы, рассчитанная на основе комбинаций объема дерева (разрушительные данные: черная линия, n = 822; данные LiDAR: красная линия, n = 58) и средней плотности древесины, извлеченной из базы данных Global Wood Density ( WD _GWD ).( B ) Локальная регрессия (функция лесса), представляющая взаимосвязь между относительным вертикальным профилем WD дерева (характеризующимся оценкой дерева PCA1) и b _i панели A. Смещение уменьшается при использовании оценки на уровне дерева WD, взвешенная по объему плотность древесины ( VWWD _{m 5} ): ( C ) График плотности b _i для оценки биомассы деревьев, рассчитанной на основе комбинаций объема дерева и прогнозируемого VWWD из WD _GWD и дерево DBH (модель 5, см. Таблицу 2).( D ) Локальная регрессия (функция лесса), представляющая взаимосвязь между относительным вертикальным профилем WD и b _i панели C.

Последствия для распространения ошибки на уровне древостоя при оценке AGB специально не изучались. здесь, но уменьшение вертикальной вариации WD, как правило, происходило чаще, что объясняет общую среднюю положительную систематическую ошибку, полученную в наших наборах данных деструктивного (около 9%) и наземного LiDAR (около 11%), а также завышение оценки на 9% на уровне древостоя Автор: Sagang и др. . ⁴¹ с подмножеством наших данных. Поскольку вертикальный профиль коррелирует со средним WD вида, а последнее значение близко к 0,6 г / см ⁻³ во влажных тропических лесах в целом ⁴⁴ , мы можем ожидать преобладания уменьшающихся вертикальных структур WD (см. Рис. 1D) в эта экосистема. Однако это может быть не так в молодых вторичных тропических лесах, где обилие видов-первопроходцев может нейтрализовать или даже инвертировать вертикальные структуры WD на уровне древостоя. Сукцессионная тенденция может быть иной в более сухой растительности, где ранние сукцессионные виды демонстрируют относительно более плотную древесину, возможно, чтобы противостоять более высоким уровням стресса ⁵¹ .Этот потенциальный сценарий имеет значение при оценке содержания углерода на уровне древостоя (коэффициента выбросов) с использованием объемных данных ¹² , особенно в контексте национальных кадастров лесов или парниковых газов. Мы действительно ожидаем, что систематическая ошибка в оценке AGB будет сильно структурирована в пространстве и будет меняться в зависимости от распространения видов и истории нарушения лесов.

Прогнозирование и корректировка вертикальных вариаций WD

Для уменьшения систематических ошибок в оценках AGB при преобразовании объемов деревьев в массы необходимо использовать значения WD, которые представляют плотность древесины на уровне деревьев, что включает интеграцию вертикальных вариаций в WD.Для каждого дерева взвешивали WD каждого отсека по его объему, чтобы рассчитать WD, взвешенное по объему, которое было суммировано для получения VWWD на уровне дерева (см. Методы). Затем мы разработали модели линейного прогнозирования для VWWD с использованием легко доступных переменных, характеризующих WD (например, WD _Stu , WD _GWD ) и древовидной структуры (DBH дерева и индекса морфологии ствола, Sm , используемых в Sagang et al ). . ⁴¹ ). Модели прогнозирования, основанные только на WD, объяснили большую часть дисперсии дерева VWWD (R² = 0.87 для m ₁ на основе WD _Stu и 0,78 для m ₄ на основе среднего для вида WD _GWD , таблица 2). Смещение в оценках AGB деревьев было значительно уменьшено при использовании VWWD, предсказанного из m ₁ и m ₄ для преобразования объема дерева в массу (B = 0,86% и 1,41% для m ₁ и m ₄ , соответственно). Включение дерева DBH в модели VWWD еще больше увеличило соответствие модели (∆AIC = −103,2 и −120.3 для m ₂ и m ₅ по сравнению с m ₁ и m ₄ , соответственно) и уменьшили смещение в оценках AGB деревьев (B = 0,75% и 1,19% для m ₂ и m ₅ соответственно; Фиг. S3C, D и 2C, D). Хотя несколько других предикторов древовидной структуры были значимыми (например, индекс морфологии ствола Sm в m ₃ и m ₆ ), они часто приводили к умеренным улучшениям соответствия модели (например, ∆AIC = −26,7 и −18 для m ₃ и m ₆ относительно m ₂ и m ₅ соответственно).Поэтому мы предпочитаем использовать модели m ₂ или m ₅ , в зависимости от наличия локальных данных WD.

Мы оценили надежность наших моделей, используя процедуру перекрестной проверки с исключением по одному, когда модели были откалиброваны на всех участках, кроме узлового участка (соответствующего стране в данном случае), и использовались для прогнозирования дерева VWWD для этот сайт. В целом, модели перекрестной проверки оказались устойчивыми с B <5% и CV лишь немного выше, чем при использовании фокальных сайтов при калибровке модели (рис.S4). Это говорит о том, что модели коррекции WD должны быть перенесены на другие сайты.

Роль внутрииндивидуальных градиентов WD ранее не оценивалась при применении наземного сканирования LiDAR для оценки AGB. Существующие исследования либо продемонстрировали необъяснимую систематическую погрешность ^10,52 , либо пренебрегли влиянием вертикальных вариаций WD с использованием WD, полученного из базы данных Global Wood Density, как в прогнозируемых, так и в справочных данных AGB ⁵² . В этом исследовании мы показали, что градиенты WD были большим источником неопределенности в оценках AGB на уровне деревьев и что они распространяли систематические ошибки (смещение) по нашим наборам данных, которые были далеко не незначительными (c.10%). Поскольку технология TLS, вероятно, будет играть все возрастающую роль в разработке неразрушающих аллометрий AGB ^10,11,52 и прямой оценке AGB на уровне стенда (особенно при калибровке будущих спутниковых датчиков ⁵³ ), следует соблюдать осторожность. взяты, чтобы не допустить, чтобы повышение точности определения объема древесины было компенсировано использованием смещенных оценок WD. Здесь мы последовали и обобщили основополагающее исследование ^39,41 , в котором подход значительно отличался от предыдущих подходов ^45,46 , предлагая собирать образцы WD в определенных местах на деревьях, которые предположительно будут репрезентативными для среднего WD дерева.Вместо этого мы использовали взаимосвязи между оценками WD, которые доступны в настоящее время (например, из базы данных Global Wood Density), закономерностями вертикальной вариации WD и данными, которые обычно собираются во время полевых инвентаризаций, для разработки моделей коррекции, которые можно легко применить для стандартной научной инвентаризации. данные. Эти модели существенно уменьшили ошибку оценок AGB на уровне деревьев и практически устранили систематическую ошибку в наших наборах данных, и поэтому они представляют собой эффективное решение проблем оценки биомассы деревьев на основе объемных данных.

Представленные здесь результаты дают уникальный взгляд на гомологию между радиальным и вертикальным градиентами WD, на спектр стратегий регенерации и выживания на молодых стадиях, а также на сходящиеся биомеханические ограничения в пологе повторяющихся деревьев. Эти результаты должны направить сбор дополнительной биомеханической ⁵⁰ и физиологической информации, необходимой для улучшения нашего функционального понимания густых тропических лесов. Наши результаты также будут способствовать разработке неразрушающих, точных и точных методологий для оценки биомассы в тропических лесах с конкретными последствиями для национального учета парниковых газов, схем торговли углеродом и структур REDD + в тропических странах.

OpenVDB: часто задаваемые вопросы

OpenVDB — это библиотека, содержащая компактную иерархическую структуру данных и набор инструментов для эффективного управления разреженными, возможно изменяющимися во времени объемными данными, дискретизированными на трехмерной сетке. Он основан на VDB, который был разработан Кеном Мусетом из DreamWorks Animation, и предлагает фактически бесконечное пространство трехмерных индексов, компактное хранилище (как в памяти, так и на диске), быстрый доступ к данным (как случайный, так и последовательный) и коллекцию. алгоритмов, специально оптимизированных для структуры данных для общих задач, таких как фильтрация, конструктивная твердотельная геометрия (CSG), дискретизация дифференциальных уравнений в частных производных, вокселизация многоугольников, скиннинг частиц, объемное наложение и выборка.Технические детали VDB описаны в статье «VDB: разреженные тома высокого разрешения с динамической топологией».

OpenVDB выпускается под лицензией Mozilla Public License Version 2.0, которая представляет собой бесплатную лицензию на программное обеспечение с открытым исходным кодом, разработанную и поддерживаемую Mozilla Foundation. Дополнительную информацию об этой лицензии см. В FAQ Mozilla.

Да, разработчики, желающие внести свой код, который будет рассматриваться для включения в дистрибутив OpenVDB, должны сначала получить разрешение в соответствии с подписанным лицензионным соглашением с участником.Процесс подписи и авторизации управляется системой EasyCLA Linux Foundation для обработки различных CLA в зависимости от того, вносите ли вы вклад от своего имени или от имени своего работодателя. Процесс EasyCLA начнется, когда вы впервые отправите PR проекту.

Типичные причины для принятия OpenVDB — это если вы храните разреженные данные и / или выполняете разреженных вычислений . OpenVDB также эффективно неограничен, что делает его очень удобным для приложений, в которых топология данных является динамической или неизвестной.В отличие от многих существующих разреженных структур данных, OpenVDB также оптимизирован для численного моделирования, многопоточного композитинга томов, логических операций CSG почти в реальном времени, быстрого случайного и последовательного доступа к данным и вокселизации точек и многоугольников.

В настоящее время мы используем систему нумерации версий major.minor.patch , и с каждым выпуском OpenVDB мы меняем одно или несколько из трех номеров. Номер патча увеличивается для новых функций и исправлений ошибок, которые не изменяют ни API, ни формат файла библиотеки, ни ABI класса Grid или составляющих его классов ( Tree , Transform , Metadata , io :: StreamMetadata и т. д.). Дополнительная версия увеличивается для выпусков, которые изменяют API без изменения Grid ABI, и для выпусков, которые изменяют формат файла таким образом, что старые файлы все еще могут быть прочитаны. Основная версия увеличивается, когда Grid ABI изменяется или когда формат файла изменяется не обратно совместимым способом (что должно происходить редко). Ни один выпуск OpenVDB не гарантирует совместимость ABI для всей библиотеки, а только для Grid и составляющих его классов, и в первую очередь для того, чтобы подключаемые модули сторонних приложений, скомпилированные для разных версий библиотеки, сосуществовали и обменивались данными.

Да! OpenVDB специально разработан, чтобы иметь широкие возможности настройки. То есть пользователь может определить размеры всех узлов на каждом уровне дерева, а также количество уровней дерева и тип данных значений, хранящихся в дереве. Однако обратите внимание, что, поскольку OpenVDB широко использует шаблоны C ++, конфигурации фиксируются во время компиляции, а не во время выполнения. Это фундаментальная характеристика дизайна OpenVDB, которая обеспечивает очень высокую производительность благодаря таким методам, как встраивание и метапрограммирование шаблонов.

Нет! Хотя OpenVDB концептуально может быть сконфигурирован как октодерево (сбалансированное по высоте), это гораздо больше, чем октодерево или N-дерево. В то время как октодеревья и N-деревья имеют фиксированные коэффициенты ветвления, равные соответственно двум и N в каждом координатном направлении, коэффициенты ветвления OpenVDB обычно варьируются между уровнями дерева и ограничиваются только степенью двойки. Чтобы понять, почему, а также узнать о других уникальных функциях OpenVDB, обратитесь к статье Транзакции ACM на графике .

Нет! Не позволяйте тому факту, что OpenVDB может так хорошо представлять и работать на наборах уровней, вводит вас в заблуждение, думая, что он ограничен или даже сосредоточен на этом особом типе разреженного объемного приложения.OpenVDB был разработан для универсальной объемной обработки и численного моделирования, и мы даже добились успеха, используя его для объемных приложений, которые традиционно требуют блокированных или плотных сеток. Однако факт остается фактом: узкополосные наборы уровней играют важную роль во многих объемных приложениях, и это объясняет, почему OpenVDB включает в себя так много инструментов и алгоритмов специально для наборов уровней.

Прежде всего подчеркнем, что термин «адаптивная сетка» несколько неоднозначен.Некоторые используют его для обозначения сетки, в которой могут храниться данные, отобранные с адаптивными размерами вокселей, обычно получаемыми из так называемого «оракула уточнения», тогда как другие означают несколько сеток с разными фиксированными размерами вокселей, каждая из которых производит выборку одних и тех же данных. Примером первого является октодерево, а второго — MIP-карта. Поскольку OpenVDB хранит как значения данных, так и дочерние узлы на каждом уровне дерева, он адаптивен только в первом смысле, а не во втором. Уровень адаптивности или уточнения между уровнями дерева определяется факторами ветвления узлов, которые фиксируются во время компиляции.

На протяжении многих лет VDB интерпретировался как означающий разные вещи, ни один из которых не был описательным: «База данных вокселей», «Блоки объемных данных», «Объемное динамическое дерево B +» и т. Д. В ранних презентациях VDB мы даже использовали другое название, «DB + Grid», от которого отказались, чтобы подчеркнуть его отличие от одноименных, но других существующих разреженных структур данных, таких как DT-Grid или DB-Grid. Простая правда в том, что «VDB» — это просто имя. 🙂

Вас может удивить, что класс Grid не предоставляет напрямую доступ к вокселям через их координаты ( i , & nbsp j , & nbsp k ).Вместо этого рекомендуемая процедура состоит в том, чтобы запросить у сетки «средство доступа к значению», которое представляет собой объект-ускоритель, который выполняет обход дерева снизу вверх, используя кэшированную информацию из предыдущих обходов. Кэширование значительно повышает производительность, но по своей сути не является потокобезопасным. Однако одна сетка может иметь несколько методов доступа к значениям, поэтому каждому потоку можно безопасно назначить свой собственный метод доступа к значениям. Некэшированный — и, следовательно, более медленный, но потокобезопасный — произвольный доступ возможен через дерево сетки, например, с помощью вызова типа grid.дерево (). getValue (ijk) .

OpenVDB хранит данные вокселей в дереве с фиксированной максимальной высотой (выбираемой во время компиляции), с корневым узлом, который имеет динамический коэффициент ветвления, с внутренними узлами, которые имеют фиксированные коэффициенты ветвления, и с конечными узлами фиксированных размеров. Значения могут храниться в узлах на всех уровнях дерева. Значения, хранящиеся в листовых узлах, соответствуют отдельным вокселям; все остальные значения соответствуют «плиткам» (см. ниже).

Каждое значение в сетке имеет двоичное состояние, которое мы называем его «активным состоянием».Интерпретация этого двоичного состояния зависит от приложения, но обычно активное (включено) значение в некотором смысле «интересно», а неактивное (выключено) значение менее интересно или неинтересно. Например, все значения в наборе узкополосных уровней активны, а значения за пределами узкой полосы все неактивны. Активные состояния значений хранятся в очень компактных битовых масках, которые поддерживают разреженную итерацию, поэтому посещение всех активных (или неактивных) значений в сетке может быть выполнено очень эффективно.

Значения, хранящиеся в узлах типа LeafNode (которые, если они существуют, имеют фиксированную глубину), соответствуют отдельным вокселям.Это наименьшие адресуемые единицы индексного пространства.

Значения, хранящиеся в узлах типа RootNode или InternalNode , соответствуют областям индексного пространства с постоянным значением и активным состоянием и с степенью двух измерений. Мы называем такие регионы «плитками». По конструкции плитки не имеют дочерних узлов.

Значение фона дерева — это значение, которое возвращается всякий раз, когда происходит доступ к области индексного пространства, которая явно не представлена ​​вокселями или тайлами в дереве.Таким образом, вы можете думать о фоновом значении как о значении по умолчанию, связанном с пустым деревом. Обратите внимание, что значение фона всегда неактивно!

Да и нет. Если вы спрашиваете, можно ли безопасно использовать OpenVDB в многопоточном приложении, то ответ — утвердительный. Фактически, многие инструменты, включенные в OpenVDB, являются многопоточными (с использованием библиотеки Intel Threading Building Blocks). Однако, как и практически все структуры данных, которые используют кэширование и выделение при вставке, некоторые операции в OpenVDB не являются потокобезопасными в общем смысле.В частности, небезопасно извлекать воксели из сетки, пока другой поток вставляет воксели. Для многопоточных операций вставки мы обычно назначаем отдельную сетку каждому потоку, а затем объединяем сетки по мере завершения потоков. Этот метод работает замечательно: поскольку OpenVDB разрежен и иерархичен, слияние очень эффективно. Для получения дополнительных сведений обратитесь к Поваренной книге OpenVDB и Приложению B в документе «Транзакции на графике ».

Да, с точностью до доступной памяти и 32-битной точности координат, используемых для индексации вокселей.И OpenVDB поддерживает координаты со знаком, в отличие от большинства существующих разреженных структур данных, поэтому практически нет ограничений на доступное разрешение сетки или диапазон индекса сеток OpenVDB.

OpenVDB сильно отличается от существующих разреженных структур данных, о которых вы, вероятно, слышали. Прежде всего, он является иерархическим (в отличие от DT-Grid и Field3D), поддерживает моделирование и динамическую топологию (в отличие от GigaVoxels), фактически неограничен (в отличие от Field3D) и предлагает быстрый случайный и последовательный доступ к вокселям.

Это во многом зависит от вашего приложения плотных сеток и вашей конфигурации OpenVDB. Очевидно, что если вы храните или обрабатываете разреженные данные, OpenVDB предложит меньший объем памяти и более быструю (разреженную) обработку данных. Однако даже в некоторых случаях, когда и данные, и вычисления являются плотными, OpenVDB может предложить такие преимущества, как улучшенная производительность кеш-памяти ЦП за счет лежащей в основе блокировки и иерархической древовидной структуры. Исключениями, конечно же, являются алгоритмы, которые ожидают, что плотные данные будут размещены в памяти линейно, или приложения, использующие очень маленькие сетки.Простая истина заключается в том, что только сравнительное сравнение может подсказать вам предпочтительную структуру данных, но что бы это ни стоило, наш опыт показывает, что для объемных приложений, с которыми мы сталкиваемся в производственной среде, OpenVDB почти всегда лучше.

Если у вас есть отчеты об ошибках или идеи по улучшению или новым функциям, свяжитесь с нами! Если вы хотите предоставить код, посетите нашу страницу лицензий.

Насколько на объемное содержание воды в почве влияют покровные культуры в оливковой роще в центральной Испании?

Покровные культуры усиливают инфильтрацию почвы, в основном улучшая структуру почвы и снижая скорость стока.Они являются ключевым инструментом снижения потерь почвы в результате водной эрозии оливковых рощ. В данной работе объемная влажность почвы на глубине 15 и 30 см в оливковой роще при различных управлениях изучалась в течение пяти фенологических фаз: цветение, фаза I (выращивание плодов), фаза II (после закаливания ямок), фаза III ( скопление масла) и остальное. Схемы управления включали: i) однолетнюю покровную культуру ячменя; ii) однолетняя покровная культура зернобобовых культур; iii) многолетняя покровная культура Brachypodium distachyon и iv) контроль (обработка почвы один раз в год).Оливковая роща расположена в центральной части Испании (южный регион Мадрида). Расстояние между деревьями составляет 6 × 7 м в богарных условиях. Климат полузасушливый, с очень нерегулярным выпадением осадков. Мелкая гипсоносная почва классифицируется как Haplic Gypsisol. Объемное содержание воды измерялось с помощью датчиков EC-5, подключенных к регистратору данных, записывающих данные каждые 15 минут (с января 2010 года по сентябрь 2014 года). Было установлено три повтора на обработку. В большинстве случаев объемная влажность почвы была выше на 15 см, чем на 30 см, за исключением бобового покрова, который изменил тенденцию.Контрольная обработка сохраняла наивысшее объемное содержание воды в почве на уровне 15 см во время большинства фаз, в то время как бобовый покров был обработкой с самым низким объемным содержанием воды в почве. Тем не менее, на высоте 30 см в ключевые фазы производства масла (цветение, фазы I и III) многолетняя покровная культура была обработкой с наивысшими показателями объемного содержания воды в почве, за которой следует ячмень. Наихудшей обработкой на 30 см был контроль, что ставит под сомнение идею фермеров о том, что обработка почвы увеличивает содержание влаги в почве.Бобовые покрывают повышенную инфильтрацию воды в почву на глубине 30 см, возможно, из-за их глубокой стержневой системы корней.

Генератор деревьев

Обзор

Целью этого приложения является создание разумно настраиваемых низкополигональных параметрических / процедурных деревьев для использования с BIM и моделями анализа производительности зданий. Для эффективного использования в анализе геометрия дерева должна быть как можно более простой и легкой, но при этом достаточно настраиваемой, чтобы разумно отображать размер, форму и эффекты затенения существующих или вероятных деревьев на участке.Кроме того, навес из листьев должен иметь возможность изменять свой цвет и непрозрачность в течение года, чтобы должным образом отражать динамические сезонные эффекты лиственных деревьев, которые ежегодно сбрасывают, а затем снова отрастают листья.

К сожалению, доступно очень мало инструментов, которые могут реально моделировать или описывать эти эффекты динамического сезонного затенения, что, в свою очередь, означает, что большинство программ для анализа зданий либо игнорируют его, либо предоставляют лишь ограниченные средства для его решения.Таким образом, есть надежда, что наличие инструментов, которые делают моделирование и описание относительно простым и понятным, может побудить больше инструментов анализа для лучшей поддержки эффектов динамического затенения лиственной растительности.

Геометрическое представление

Как показано на рисунке 2 выше, приложение может создавать как простые абстрактные геометрические представления, так и гораздо более реалистичные деревья, использующие сопоставленные текстуры для моделирования листвы (благодаря proctree.js — см. ниже). Каждый процедурный генератор требует изрядного количества элементов управления для различных параметров, которые управляют результатами, поэтому простое экспериментирование — единственный реальный способ понять, что каждый из них делает. Однако, вероятно, стоит объяснить некоторые аспекты различных геометрических представлений.

Существует несколько способов создания абстрактных, но естественно выглядящих геометрических форм купола. Один из них — использовать стандартные многогранники и разбить их поверхности на треугольные листы.Другой — распределить случайные, полуслучайные и упорядоченные точки по сфере, а затем соединить эти точки в грани, чтобы сформировать поверхность. В качестве альтернативы вы также можете использовать различные пространственные алгоритмы для расчета значений по трехмерной объемной сетке данных, а затем сгенерировать купол как изоповерхность.

Многогранники

Эта опция позволяет вам выбирать из ряда многогранников на основе Платоновых и Архимедовых тел, а затем разделять их поверхности на треугольные листы.Поскольку подразделение является рекурсивным, общее количество листьев может быстро исчезнуть, поэтому подразделения динамически ограничиваются размером лица и числом. Это означает, что размер и плотность листьев увеличиваются постепенно, поэтому вам может потребоваться много изменить значение Leaf Count , чтобы увидеть какие-либо изменения. Если не выбрано ни одного подразделения, большие плоские поверхности с фасетами будут окантованы схематичными линиями, а значение Bushiness вместо этого создаст дополнительные листья по краям.

Полностью случайное

Эта опция генерирует полностью случайный набор значений азимута и высоты, за исключением первых 5 точек, которые распределяются псевдослучайно, чтобы сформировать основной ромб между основанием и вершиной, чтобы гарантировать разумную форму даже с очень небольшим количеством точек.Общее количество случайных точек контролируется значением Leaf Count .

Псевдослучайное

Этот параметр делит сферу на участки примерно равной площади на основе квадратного корня из значений счетчика листьев или диапазона азимута / высоты , а затем случайным образом определяет местоположение точки в каждом фрагменте.

Решетка Фибоначчи

Использует спираль или решетку Фибоначчи для распределения точек от вершины вниз по поверхности сферы.Это удивительно простой метод, но он, кажется, дает лучшее приближение к разделению на равные площади, чем любой другой метод, который я нашел, и точно представляет Leaf Count .

См. Создание равноудаленных точек на сфере для получения дополнительной информации о спирали Фибоначчи.

Геодезический участок

Эта опция делит сферу на восемь сферических треугольников, а затем итеративно разделяет каждый треугольник на основе квадратного корня из числа Leaf Count или заданного значения Geodesic Segmentation .Геодезическое подразделение происходит поэтапно, поэтому вам может потребоваться много изменить значение Leaf Count , чтобы увидеть какие-либо изменения.

Подробнее о геодезическом делении см. В разделе Геодезический многогранник.

Шум Перлина

Создает трехмерную объемную сетку на основе текущего радиуса и высоты купола, а затем использует функцию шума Перлина для генерации значений в каждой ячейке. Затем создается навес путем определения изоповерхности при соответствующем пороговом значении.Разрешение трехмерной сетки определяется из значений Leaf Count или значений диапазона азимута / высоты.

См. Эту страницу в Википедии для получения дополнительной информации о шуме Перлина.

Металлы

Создает трехмерную объемную сетку вокруг серии сферических «кластеров» листьев внутри навеса. Каждый сферический кластер или метабал представляет собой поле влияния, а значение в каждой ячейке сетки выводится из суммы всех влияний в пределах диапазона. Когда два или более сферических поля находятся достаточно близко друг к другу, их напряженности поля сочетаются интересным образом.Полученный купол затем создается путем определения изоповерхности при соответствующем пороговом значении напряженности поля. Разрешение трехмерной сетки определяется из значений Leaf Count или значений диапазона азимута / высоты.

При использовании метабаллов вы можете щелкнуть / коснуться любого из них, чтобы выбрать его, и, когда курсор отображается в его центральной точке, вы можете использовать его для интерактивного перемещения отдельных шариков, чтобы получить именно ту форму, которую вы хотите. Чтобы изменить радиус каждого шара, вам нужно будет использовать ползунок Cluster Radius на панели CLUSTERS .

См. Эту веб-страницу для получения дополнительной информации о Metaballs.

Поколение поверхностей

Самый очевидный способ создать поверхность из серии пространственных точек — просто соединить их все вместе треугольниками, что и делает метод Триангуляция Делоне . Другой способ — создать Ячейки Вороного путем соединения центров каждого смежного треугольника для создания более сложных многоугольных граней. Еще один метод состоит в том, чтобы создать выпуклый корпус Convex Hull из точек, который по существу просто оборачивает их эластичной тканью, так что только самые внешние точки определяют форму.Наконец, вы можете использовать Iso-Surface , чтобы показать границы заданного порога в трехмерной объемной сетке с пространственно изменяющимися значениями.

Для всех поверхностей значение Leaf Count определяет количество пространственных точек или размер фасетов поверхности или пространственных ячеек. Это слабая ассоциация, и иногда она может увеличиваться только шагами, поскольку некоторые из этих методов основаны на пространственном подразделении, а не на подразделении поверхности.Тем не менее, экспериментирование с разными значениями количества листьев — лучший способ определить ассоциацию для себя.

Более сложные навесы из листьев

При использовании proctree.js для создания более сложных стволов деревьев с разветвленными ветвями создание достаточно реалистичных навесов из листьев требует другого подхода. По умолчанию в proctree используются текстуры изображений веток, содержащих различные типы листвы, а затем эти текстуры сопоставляются с прозрачными четырехугольниками, которые выступают из концов каждой ветви.Это дает удовлетворительно реалистичный результат, но не всегда подходит для импорта / экспорта геометрии или различных видов визуализации и анализа производительности.

В результате я добавил две дополнительные опции для создания более сложных навесов из листьев. Первый просто генерирует серию случайных треугольников вокруг конца каждой ветви для представления листьев. Количество и размер каждого листа можно легко настроить в интерактивном режиме для достижения различных эффектов. Второй создает трехмерную объемную сетку вокруг границ дерева, а затем создает изоповерхность Iso-Surface , чтобы показать ограничивающие пределы навеса листьев вокруг каждого пучка ветвей.Сравнение этих вариантов дерева показано на рисунке 6.

Отводы радиальные

Не у всех деревьев есть разветвляющиеся ветви, поэтому мне также пришлось расширить proctree , чтобы создать радиальное ветвление в качестве опции. Распределение листьев на деревьях с радиальным ветвлением обычно очень разное, часто образуются листья с отдельными большими раздвоенными листьями, а не ветки с несколькими листьями.На рисунке 7 показано, как адаптируются варианты создания навеса из листьев при выборе радиального разветвления.

Фон

Существуют и другие генераторы деревьев, но они, как правило, больше ориентированы на реалистичную визуализацию, текстурирование и рендеринг. Было не так много инструментов, которые я мог найти для создания простых абстрактных геометрических деревьев, кроме общих редакторов сеток, которые вы могли бы приспособить для этой цели.Поскольку изначально меня интересовало создание очень простых многогранных и абстрактных геометрических форм дерева, казалось, что мне нужно будет написать свою собственную.

Это было хорошо, потому что я также хотел иметь возможность глубоко интегрировать параметрические / процедурные деревья непосредственно в мои инструменты BIM. Возможность точного моделирования условий на площадке имеет большое значение для создания достоверной модели анализа. Таким образом, цель состояла в том, чтобы найти правильный баланс между чем-то, что выглядело достаточно убедительно, как дерево, но все же было чрезвычайно простым для моделирования и манипулирования, не забивало вычисления ненужными деталями и соответствовало визуальному стилю моего редактора модели здания.

Однако вскоре я обнаружил превосходный код Пола Бранта proctree.js, который генерирует гораздо более реалистичные стволы деревьев и использует наложение текстуры для листвы. Очевидно, я не мог удержаться от падения в эту кроличью нору и реализовать это тоже — вместе с созданием новых текстур, добавлением поддержки радиального ветвления, изменением ориентации веток, дополнительными вариантами навеса и т. Д., Т. Д. И т. Д.

В конце концов, я думаю, что вместо того, чтобы отдавать предпочтение одному стилю другому, оба типа деревьев можно использовать в разных сценариях.Таким образом, я включил оба из них в качестве вариантов и довольно хорошо сохранил все различные геометрические методы, с которыми я экспериментировал.

Интересные особенности

Вот некоторые из наиболее интересных функций этого приложения:

• Вы можете использовать значение Bushiness , чтобы деконструировать сгенерированную геометрию поверхности на произвольно искаженные грани, которые лучше визуально имитируют листву деревьев,

• Чтобы лучше понять размер и масштаб вашего дерева, вы можете отобразить человеческую форму рядом с ним, нажав кнопку Human Scale в нижнем левом углу окна.Вы также можете переключить внешние размерные линии таким же образом,

• При создании деревьев с помощью метаболов вы можете интерактивно щелкнуть любой из шариков в 3D-модели, чтобы выбрать и динамически редактировать их,

• Создание объемной изоповерхности, используемой в методах шума и метабаллов Перлина, достаточно быстрой для поддержки динамических интерактивных манипуляций, было довольно интересной задачей. Сделав это, я по глупости решил, что мне действительно нужно уметь подогнать сложные изоповерхностные навесы к ветвящимся деревьям и получать это обновление в реальном времени, поскольку дерево генерировалось в интерактивном режиме.

• Я решил использовать Surface Nets вместо Marching Cubes для вычисления изоповерхности, поскольку полученные квадраты выглядят намного лучше, чем типичная триангуляция поверхности,

• Использование шума Перлина для создания геометрии дерева имеет большой потенциал, поэтому стоит потратить немного времени на эксперименты с различными значениями радиальных и пространственных вариаций,

• Я почти не включил метод выпуклой оболочки в окончательный инструмент, так как он казался более подходящим для камней и камней, чем для крон деревьев.Тем не менее, он действительно выглядит довольно хорошо, когда вы используете высокую плотность листьев, высокую комковатость и низкую колючесть, поскольку он создает большие грани с мягкими краями.

История изменений

0,0.2

• Добавлена ​​возможность создания геометрических листьев и объемных изоповерхностей для более сложных ветвящихся деревьев, а также текстурированных веток.

0.0.1

Количественная оценка объема мертвого мертвого дерева и структурных потерь с помощью вокселизированных данных наземного лидара

Аннотация

Стоячие мертвые деревья (SDT) являются важным компонентом леса и влияют на множество экосистемных процессов, однако динамика пула углерода в SDT плохо ограничивается в наземных моделях круговорота углерода.Возможность моделирования разложения древесины и круговорота углерода в связи с обнаруживаемыми изменениями в структуре и объеме дерева с течением времени значительно улучшила бы такие модели. Общая цель этого исследования состояла в том, чтобы предоставить автоматизированные оценки наземного объема SDT и автоматизированные процедуры для обнаружения, количественной оценки и характеристики структурных потерь с течением времени с использованием данных наземных лидаров. Конкретными целями этого исследования были: 1) разработка автоматического алгоритма оценки объема SDT, обеспечивающего точные оценки объема для деревьев, сканированных в густых лесах; 2) разработать методологию автоматического обнаружения изменений для точного обнаружения и количественной оценки структурных потерь SDT между последующими наземными лидарными наблюдениями; и 3) охарактеризовать степень структурной потери SDT из сосны и дуба на юго-востоке Техаса.Алгоритм оценки объема на основе вокселей, «TreeVolX», был разработан и включает несколько методов, предназначенных для надежной обработки облаков точек с различными уровнями качества. Алгоритм работает с горизонтальными воксельными срезами, сегментируя срез на отдельные ветви или стволовые части, а затем применяя адаптивную контурную интерполяцию и процесс внутреннего заполнения для создания твердых реконструированных моделей дерева (RTM).