Навес фото: 100 фото лучших современных идей для дома и сада

Содержание

фото чертежи, проекты для автомобиля

Ваш вновь построенный дом выполнен из бруса, и у вас остались неиспользованные элементы материала? Из них вполне можно соорудить ряд менее капитальных построек, в числе которых стоит упомянуть беседку или летний навес для авто. Навес для машины из бруса вполне можно сделать своими руками, причем без особых дополнительных расходов.

Выбираем навес

Популярные разновидности навесов и варианты их конструкции

Поскольку навес является продолжением одной из стен дома и открыт с трех сторон, потому может продуктивно использоваться только в теплую пору года. Вместе с тем такие сооружения хорошо выполняют защитные функции в летний зной, а при некоторой фантазии автора даже могут добавить экстерьеру дома разнообразия и самобытности.

Навес под машину

В то же время проект навеса из бруса может предусматривать и его оформление в виде беседки. Используя при строительстве такого места для отдыха и другие материалы, можно увеличить долговечность сооружения.

Например, навесы из клееного бруса и поликарбоната позволят эффективно противодействовать ультрафиолетовому излучению, одновременно сохраняя внутри достаточный уровень освещенности. Поликарбонат, ко всему прочему, отличается также и повышенной прочностью, что окажется не лишним зимой – в этом случае о целостности сооружения можно не беспокоиться.

В зависимости от формы навесы классифицируются по следующим трем группам:

  1. С прямой крышей.
  2. С наклонной крышей.
  3. С полусферической крышей.

Деревянные навесы из бруса на фото выглядят очень уютно – такие можно построить у себя дома.

Строительство навеса из бруса с прямой крышей выполнить своими руками проще всего, но он обладает существенным недостатком: во время дождя там скапливается вода, что со временем может вызвать набухание древесины. Поэтому будет более функциональным спроектировать и сделать своими руками навес с наклонной крышей.

Наконец, с чисто эстетическими целями можно заняться и изготовлением навеса со сложной конфигурацией крыши (особенно, если имеется некоторый опыт в этом вопросе).

Функциональные преимущества навесов из бруса

Навес из бруса к дому может успешно выполнять следующие функции:

  • Укрывать от солнца и атмосферных осадков автомобиль (особенно тогда, когда строительство гаража по каким-то причинам нецелесообразно).

  • Применяться для временного хранения твердого топлива – дров, торфа, пеллет.
  • В результате соответствующего декоративного оформления использоваться как место для отдыха гостей и хозяев в теплое время года. Более того, под таким навесом вполне можно заниматься приготовлением шашлыка или барбекю.

  • Будучи пристроенным к входной двери или воротам, выполнять роль козырька или крыльца.

Навес для автомобиля из бруса

Прежде следует правильно спроектировать такое сооружение. Подходящий чертеж навеса для авто из бруса можно взять готовый, как на фото. Строительство навеса для автомобиля производится в следующем порядке:

  1. Устанавливают размеры: они должны не менее, чем на 1,5 м превышать габариты автомашины.
  2. Выбирают место установки: пристраивать навес к стене следует с учетом преобладающего направления ветра в данной местности.
  3. Подготавливают опорные столбы – для них подойдет брус сечением от 75 мм (применение клееного бруса для этих целей нежелательно). Количество опорных столбов принимается из расчета один столб на каждые 4 м длины навеса.
  4. Устанавливают опорные столбы. Глубина установки должна быть не менее полуметра. Прямолинейность и перпендикулярность установки проверяют строительным уровнем и рейками. Подсыпку производят при помощи отсева либо мелкого щебня.
  5. Обустраивают стропила. Для них подойдет брус прямоугольного сечения, 150х50 мм. Шаг стропил из бруса – в пределах 100-150 см. К опорной стене стропила крепятся алюминиевыми уголками, а к столбам – шурупами или саморезами.
  6. Поверх стропил монтируют обрезную доску с размерами сечения от 150х15 мм. Установку доски необходимо сделать таким образом, чтобы в итоге образовалась прямоугольная решетка.
  7. Завершающим этапом монтажа является обустройство покрытия. С этой целью можно использовать и обычный шифер, но лучше применить те же самые кровельные материалы, которыми была отделана крыша дома: получится стильно и красиво.

В том случае, если брус приобретался непосредственно для изготовления навеса, его следует подвергнуть предварительной антисептической обработке, поскольку в условиях значительных перепадов температур и влажности в древесине весьма быстро заведется плесень. Каркас навеса для машины из клееного бруса монтируется в последовательности, которая представлена на обучающем видео.


Навес из бруса своими руками значительно увеличивает уровень удобств. Такие сооружения выгодно отличаются небольшим весом, создают благоприятные возможности для реализации самых неожиданных форм и дизайна своего внешнего вида, легко устанавливаются, а для их возведения во многих случаях не потребуется приобретение дополнительных материалов и инструментов.

Из чего лучше всего делать навес во дворе частного дома: виды каркасов и кровли

Навес во дворе частного дома – удобное место для отдыха. Здесь можно устраивать барбекю или просто сидеть вечером всей семьей. Построить его не так трудно, как выбрать материал! О каркасе и кровле пойдет речь в этой статье.

 

Содержимое статьи:

Виды каркасов

Каркас – это опора, которую желательно сделать жесткой и «на века». Ниже приведены лучшие материалы, с которыми ваш навес будет стоять десятилетиями.

Металлические

Металл – это надежно и практично. Фактически, это лучший материал для каркаса, если бы не пара «НО»:

  1. Для работы с ним нужны знания. Хоть он и кажется прочным, 2-3 метровый стальной профиль будет гнуться под собственным весом. Необходимо понимать вектор сил и правильно ставить ребра жесткости.
  2. Необходимы навыки работы со сваркой, болгаркой, дрелью.
  3. Металл придется часто подкрашивать, убирать очаги коррозии, следить за качеством швов.

Зато при должном уходе, навес возле дома сможет простоять более 20-30 лет.

Деревянные

Дерево красивое и уютное, что еще нужно для семьи? При должном уходе: регулярной лакировке, подкрашивании, замене усохших брусков – простоит не менее 15 лет.

Однако дерево обойдется дороже металла. Если вы приобретаете нестроганный брус, придется привести его в надлежащий вид: снять задиры, выровнять поверхность рубанком, а затем фуганком. Для этого нужен инструмент и много времени. К тому же дерево горючее, поэтому разместить барбекю там не получится.

Кирпичные

Логично сделать для кирпичного дома такой же навес. Если подготовить бетонное армированное основание, каркас прослужит не менее 40 лет.

Работа с кирпичом относительно простая и быстрая. Можно справиться самостоятельно и, если убрать время на застывания раствора, получится построить каркас за несколько дней.

Каменные

Натуральный камень надежен и обладает огромным сроком службы – более 100 лет. Проблем у него 3:

  1. Высокая цена на черновой материал.
  2. Трудная обработка и возведение.
  3. Возможны расхождения швов.

Недостатки покрываются его долговечность и крутым видом. Но если хочется сэкономить – воспользуйтесь искусственным облицовочным камнем. Он собирается как пазл на кирпичной опоре. Выглядит неплохо, хорошо защищает каркас от попадания воды и осадков, что способствует увеличению срока эксплуатации.

Комбинированные

Виды навесов этим не ограничиваются – есть и комбинированные варианты. Например, металлический каркас и деревянным козырьком.

Виды кровли

С кровлей все попроще, так как вариантов много. К тому же больше бюджетных материалов, поэтому можно сэкономить.

Ткань

Дешевле всего сделать навес перед домом из брезента. Это — хлопковая ткань, пропитанная водонепроницаемыми и огнеупорными составами.

Воду не пропускает, не выгорает на солнце и не боится высоких температур. Могут возникнуть трудности с установкой. Зачастую брезент ставят на люверсы и фиксируют металлическими «пальцами».

Поликарбонат

Наиболее востребованный среди пластиков – поликарбонат. Его любят за:

  1. Малый вес. Поликарбонат почти ничего не весит, поэтому дополнительную нагрузку на опору не осуществляет.
  2. Эластичность. Зачастую из поликарбоната делают арки. При сгибании он не трескается и не заламывается, даже после нагрева и охлаждения.
  3. Разнообразие. Он бывает монолитным или «сотовым», прозрачным и матовым, белым и цветным.

Для дома с навесом лучше взять сорта устойчивые к ультрафиолету. Они не выгорают со временем и лучше справляются с перепадами температуры.

Металлическая кровля

Из чего лучше сделать навес во дворе? Многие предпочитают профильный настил и лист металла, покрытый полимером или цинком.

Средний срок службы – 50 лет. Фиксируется на обычные кровельные саморезы. В продаже встречается куча цветов, поэтому с дизайном проблем не возникнет.

Профильный настил не пропускает свет и влагу. Полимерное покрытие хорошо защищает металл от коррозии.

Главный минус профнастила – передача звуков. Вы будете слышать каждую каплю дождя, упавшую на него.

Аналогичными качествами обладает и металлочерепица. Единственное отличие – профиль. Фактурой и рисунком она напоминает настоящую черепицу, поэтому обладает большим дизайнерским потенциалом.

Шифер

Традиционный шифер хорош всем: термостоек, не горит, устойчив к солнцу. С другой стороны, минусы у него также есть:

  1. Асбест в составе. Пыль этого вещества – один из сильнейших канцерогенов. Для семейного отдыха это подходит мало.
  2. Дизайн. Шифер нельзя назвать красивым. Хоть и есть цветные сорта, они все равно выглядят блекло.

Ондулин

Он же еврошифер, он же «гибкая черепица» и прочее. Ондулин отлит из битума, что и обусловливает его качества:

  1. влагонепроницаемост;
  2. долговечность;
  3. устойчивость к ультрафиолету;
  4. простота в работе — своими руками навес к дому можно сделать за сутки.

Для автомобильного навеса подходит неплохо, а вот для семейного – нет. При нагреве ондулин начинает источать резкий запах битума, который не всем понравится.

Ударопрочного стекла или триплекса

Крытый стеклянный двор – это стильно и красиво. Стекло не подвержено старению, хорошо выдерживает перепады температуры и осадки. Ударопрочный триплекс не боится прямых ударов

Главный минус – оно вообще не спасает от солнца. Разместить под ним столик с мангалом вряд ли получится, поэтому стекло – это исключительно декоративный элемент и навес от дождя.

Акрилового, полиэстерового и ПВХ полотна

Используются для создания т.н. маркиз. Полноценного каркаса им не требуется – хватает только профиля для покатой крыши.

Пластики, особенно акрил и полиэстер, хорошо справляются с перепадами температур, не боятся влаги и дождя. На зиму маркиз лучше собирать, чтобы он не перемерз.

Тростник

Достаточно лишь фото тростникового навеса, чтобы понять основные плюсы:

  1. Эффектный дизайн. Тростниковые крыши распространены во Вьетнаме. Такая экзотика будет крайне необычным украшением двора.
  2. Легкость. Тростник полый и почти ничего не весит. Такая крыша не требует мощной опоры и основания.
  3. Влагозащита. Тростинки не позволят влаге пройти внутрь, даже если идет сильный ливень.

Но и минусы у него есть:

  1. Дороговизна.
  2. Огнеопасность. От малейшей искры навес вспыхнет как спичка.

Примеры навесов во дворе

Вконтакте

Facebook

Twitter

Google+

Одноклассники

Красивые идеи навесов из поликарбоната

Что следует знать о навесах из поликарбоната?

Процесс создания конструкций из поликарбоната популярен сегодня, благодаря эстетике и простоте монтажа. Навесы могут быть:

  • мобильными – легко передвигаются на участке. Их устанавливают над мангальной зоной;
  • автономными – например, это отдельно расположенный навес над бассейном, стоянкой для машины, теплицей, хозяйственные постройки, беседки.
  • Прилегающими – это пристройка к зданию, например, веранда либо терраса, крылечный козырек.

Эти сооружения бывают различной формы. Они могут иметь закрытый и открытый вид. В первом случае боковые стенки заклеивают панелями, оформляют решеткой, блокхаусом, вагонкой либо занавешивают плотными шторами.

Навес является конструкцией из вертикальных столбов опоры с крышей. Каркас создается из металла, дерева, реже кирпича и камня.

Достоинства навесов из поликарбоната

Общие характеристики поликарбоната известны многим. Этот прозрачный тип полимера отличается высокой удельной массой. Благодаря этому поликарбонат стоек к высоким и низким температурам. Прежде чем начинать работу с поликарбонатом, стоит разобраться в понятиях между монолитной и сотовой разновидностью материала.

Структура сотового поликарбоната отличается теплоизоляционными свойствами, а материал более пластичный. Монолитный же материал характеризуется следующими свойствами:

  • прочность;
  • маленький удельный вес;
  • поглощение лучей солнца.

При этом есть возможность применения матовых либо прозрачных листов.

Зачастую выбор в пользу поликарбоната обусловлен дизайнерским решением, однако общие плюсы всегда неизменны:

  • простота ухода;
  • привлекательный вид конструкции и различная цветовая гамма;
  • длительность эксплуатации;
  • простота конструкции;
  • доступная цена.

Разновидности навесов из поликарбоната

Среди огромного спектра навесов хочется выделить несколько основных:

  1.  Односкатный. Это самая простая конструкция, а потому и наиболее доступная по стоимости. Она представляет собой навес с одним наклонным скатом. Конструкцию легко изготовить, и времени на это уходит немного.
  2.  Многоскатный. Трудоемкий процесс изготовления такой конструкции объясняет ее более высокую стоимость. Здесь подразумевается наличие нескольких скатов на одной конструкции, как дугообразных, так и прямых. При желании навесу придается оригинальный внешний вид. Специалисты отмечают, что чем больше скатов у навеса, тем дороже его стоимость.
  3. Арочный. Имеет сложный тип каркаса арочной либо дугообразной формы. Это придает эстетичности конструкции. Если вы решили остановиться на таком решении, необходимо рассчитывать на дополнительные расходы на создание выгнутой конструкции. Поверхность навеса требует немного больше материала, чем в других конструкциях.
  4. Сложный. Этот вид навесов относится к одним из наиболее дорогостоящих. Он подразумевает наличие нескольких решений из перечисленных выше вариантов. Он проектируется долго, да и на изготовление уходит больше времени и сил.

Тонкости выбора поликарбоната

Чтобы не сделать серьезную ошибку и приобрести высококачественный материал для навеса, следует учитывать несколько нюансов.

Подбирая оптимальную толщину материала, необходимо учитывать уровень изгиба крыши, возможную нагрузку. Более прочной конструкцию помогает сделать частая обрешетка.

Рекомендации по подбору толщины:

  • для изготовления парникового комплекса следует приобретать сотовый поликарбонат с толщиной в 4 мм;
  • показатель в 10 мм подходит для оформления шумозащитной конструкции и специальных фонарей;
  • материал толщиной 6 – 8 мм идеален для навесов и кровель различных дачных сооружений;
  • поликарбонат в 16 мм толщиной оптимален для стоянок и широких площадок.

Оформление навесов из поликарбоната — фото

Кроме практических характеристик в выборе поликарбоната необходимо учитывать эстетические нюансы. Для начала определяются с цветовой гаммой материала. Поликарбонат сегодня может быть любого цвета с различной степенью прозрачности.

Специалисты советуют учитывать назначение конструкции и общее оформление загородного участка. Когда навес требуется для прикрытия бассейна, наиболее удачным цветовым решением становится изумрудный либо синий цвет. При этом такое оформление не подходит для оформления торгового павильона, поскольку видимость товара ухудшается.

Для теплицы используют прозрачный поликарбонат, хорошо пропускающий дневной свет. Однако если речь идет об оформлении зоны отдыха, подобный козырек не способен обеспечить защиту от яркого солнца. Для данных конструкций предпочтительнее применение темных поликарбонатных листов коричневого либо синего оттенков. Эти цвета лучше остальных поглощают свет.
Можете не сомневаться, что навес из поликарбоната станет любимым местом на участке для родных и гостей. Он украсит территорию и позволит создать на ней укромный уголок.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Навес для барбекю – разновидности и последовательность сооружения

В этой статье расскажем о таком элементе малых форм для загородного дома, как навес для барбекю. Мы подобрали информацию про разновидности навесов, выбор места их установки, используемые материалы и технологии монтажа. Вы будете знать, что и как делают мастера при установке навесов и сможете общаться с ними «на одной волне» при обсуждении вариантов конструкции, чтобы она получилась максимально эффективной и экономичной.

Навес для мангалаИсточник tandyrmangal.com

Виды навесов

Навес под мангал – это, без сомнения, необходимая конструкция, которая закроет зону приготовления и отдыха от атмосферных осадков и ветра. Существует огромное количество разновидностей навесов, но все они разделяются на две основные категории: переносные и стационарные.

К первой группе относятся конструкции легкие, ажурные, но эффективно защищающие печку от природных нагрузок. Они вместе с мангалом могут перемещаться или переноситься в любую точку загородного участка. Нередко мастера предлагают сделать навес съемным, что дает возможность его быстро разобрать и складировать в небольшом помещении, где он займет немного места.

Ко второй группе относятся навесы больших размеров, сооруженных из тяжелых элементов или стройматериалов. Их установку планируют заранее, чтобы не ошибиться с выбранным местом.

Легкая переносная конструкцияИсточник tiu.ru

Выбор места

Это важный этап установки или сооружения навеса для мангала или барбекю. Все будет зависеть от того, в каком направлении на даче чаще дует ветер. Нужно конструкцию установить так, чтобы дым от жареного мяса и дров (угля) не попадал в окна дома. Не забываем и про соседей – в ним в окна дым попасть тоже не должен.

Нередко можно встретить уже сооруженные проекты, где участок под барбекю установлен впритык к дому или хозпостройкам. Делать это ни в коем случае нельзя по причинам требования противопожарной безопасности. Если нагрянет инспектор Госпожнадзора, то он наложит штраф и заставит снести сооружение. И это в независимости от того, к деревянному дому был пристроен навес или к каменному.

Материалы для переносного навеса

Для мобильных переносных конструкций чаще всего используют металлический профиль: арматуру, профильную трубу, листы железа. Самый простой вариант показан на фото ниже. Каркас зоны барбекю собран из профильной трубы. Внутрь помещен мангал, установленный на специальной подставке. Последняя может крепиться к каркасу навеса или быть отдельно стоящей.

Навес из профильной трубыИсточник tandyrmangal.com

При этом каркас может быть разборным, где все элементы соединяются между собой болтами. Обратите внимание на крышу конструкции. Во-первых, ее делают скатной. Во-вторых, в ней должно быть вентиляционное отверстия для удаления дыма. В-третьих, покрывать ее можно разными кровельными материалами. В примере, что на фото, использован профнастил.

Есть более компактные конструкции, в которых мангал определяет размеры навеса. То есть прямо к нему крепятся стойки, на которые сверху укладывается небольшая крыша. Основное требование к параметрам навеса – выступать со всех сторон за пределы мангала на полметра минимум.

Компактные модели навеса для барбекюИсточник kovka-decor.ru

Компактные навесы для барбекю на даче также изготавливают в виде монолитной или сборной конструкции. В последнем варианте – это мангал на ножках, изготовленных из профильной трубы. Навес также собирается из трубы прямоугольного сечения только меньшего размера. То есть при сборке трубы навеса должны войти в трубы ножек мангала. При этом обязательно оставляется ограничитель, к примеру, сквозные шпильки или болты, ограничивающие вход первых труб во вторые. Таким образом, регулируется высота навеса.

Необходимо отметить, что переносные навесы могут стать и стационарными. Просто надо на выбранном месте для установки барбекю ножки навесной конструкции утопить в грунт, залив их бетонным раствором. Главное здесь – точно выставить сооружение по вертикали и горизонтали.

И еще один момент. Сегодня производители навесов продают отдельно эти конструкции. То есть без мангалов. Их называют тентами для мангалов с крышей. Он стоит дешевле, чем в полной комплектации. Но для тента придется приобретать сам мангал или барбекю. На рынке можно приобрести эти конструкции разные по размерам и формам. Есть достаточно оригинальные решения, есть совсем простые. В общем, на широкий круг потребителей.

Тент для мангалаИсточник mit24h.com

Материалы для стационарных навесов

Вот где огромное разнообразие применяемых строительных материалов. Но начнем с того, что стационарные установки – это в первую очередь сооружение, а не конструкция. Поэтому ее возводят по всем законам строительных технологий.

Классификация навесов для барбекю и мангалов стационарного типа – это разделение по используемым материалам и архитектурным формам. Давайте рассмотрим некоторые интересные решения.

Из дерева

Самый простой вариант – навес с односкатной крышей, собранный на четырех столбах. На фото ниже один из вариантов показан. Простая конструкция, очень устойчивая, плюс – прекрасно вписывается в дизайн ландшафта загородного дома.

Деревянная конструкция для барбекю и мангалаИсточник bristolurnu. org

Такой навес легко декорировать. К примеру, на том же фото видно, что задняя стенка и боковины сформированы деревянными решетками. Их можно заменить полками, диагональными стяжками и другими аксессуарами.

Деревянное сооружение разбавляют другими строительными материалами. Кстати, дерево – материал универсальный. Он легко комбинируется и с камнем, и с металлом, и с тканью. На нижней фотографии показано, как можно скомбинировать древесину, кирпич и камень. Оригинально подана не только зона барбекю. Размеры навеса увеличены, и под крышей поместилась зона отдыха. При этом крыша навеса – вальмовая.

Необходимо отметить, что таких размеров строения должны вписываться в дизайн основного дома. То есть их крыши покрывают одинаковым кровельным материалом. Навес должен подчеркивать дом своей архитектурой, добавлять его, а не кардинально отличаясь.

Навес из дерева для барбекю с вальмовой крышейИсточник myerror. info

И еще одна интересная фотография с навесом оригинальной формы. Здесь пространство для барбекю разделено на две зоны. Они огорожены функциональной конструкцией в виде горизонтального штакетника. Одна зона для готовки мяса, вторая для отдыха, где установлена мягкая мебель. Решение на самом деле удобное, если правильно сориентировать постройку относительно розы ветров. То есть нельзя, чтобы дым от мангала попадал в зону отдыха.

Деревянный навес, состоящий из двух зон: барбекю и отдыхаИсточник studiofmp.com
Из металла

Стационарные навесы для барбекю из металла отличаются от деревянных только использованием металлических профилей. По форме, конструктивным особенностям и размерам это все те же сооружения. Один из простых вариантов на картинке ниже. По сути, это беседка, внутрь которой установлен мангал. Главная задача – сделать отвод дыма. И здесь вариантов много. На фото показано, что над мангалом установлен козырек с дымоходом. К тому же сам мангал является конструкцией отдельной от навеса. То же самое касается и мебели. Поэтому их можно менять местами внутри навесной конструкции или выносить за ее пределы.

Беседка с установленным внутрь мангаломИсточник stroicod.ru
Печи для беседки: особенности и разновидности конструкции
Из кирпича или камня

Основательные навесы, возводимые из штучных стеновых материалов, должны в первую очередь проектироваться. Только так можно гарантировать прочность и надежность постройки. При этом такие навесы могут быть открытого типа и полузакрытого. Последний вариант на фото ниже.

Навес из кирпичаИсточник opora-stroy.ru

Крыша над мангалом может возводиться из других стройматериалов, к примеру, из дерева. Но ее основательность должна быть точно такой же, как у стен.

Если был выбран открытый вариант, то даже в нем стараются возвести одну стену, как защиту от воздействия ветра. Именно такое решение дает возможность преодолеть не только эту проблему. Таким образом, можно отгородиться от соседнего участка. На нижней фотографии такой вариант показан. Обратите внимание, как сделана крыша. Она односкатная, но с достаточным выступом, чтобы с уверенностью говорить о защите зоны барбекю.

Навес из кирпича с односкатной крышейИсточник cozyblog.ru

Кирпич можно заменить камнем, придав постройке природное начало. То есть два материала взаимозаменяемые. А значит, и архитектурных решений здесь также много. Но есть другие варианты, более простые. Их можно назвать комбинированными. То есть сооружается металлическая конструкция или деревянная, но часть ее элементов облицовывают камнем или кирпичом. Обычно отделывают так опорные стойки навеса.

Это дает возможность подойти к строительству с позиции сборки каркаса, его установки. А уже после монтажа стойки конструкции облицовывают камнем или кирпичом.

Навесная конструкция на металлических стойках, отделанных камнемИсточник besedkis.ru

Несколько вариантов дизайна мангалов с крышей смотрите в следующем видео:

Технология сооружения

Расскажем, как правильно возвести стационарный навес из дерева. Возьмем простую конструкцию на четырех столбах с двускатной крышей, как показано на фото ниже. Расскажем о навесе, в который мангал установится, как отдельный элемент.

Образец навеса для барбекю из дерева с двускатной крышейИсточник www.remontnik.ru
Фундамент под барбекю из кирпича: где поставить и этапы возведения

Размер навеса и его разметка

Чем больше размер сооружения, тем дороже оно обойдется. Поэтому сначала надо определиться, будет ли под навесом установлен только мангал или требуется дополнительно площадка для зоны отдыха. На технологию сооружения эта позиция не влияет. Она повлияет на расход стройматериалов.

Если запланирована небольшая постройка, тогда для стоек потребуется четыре бруса сечением 150х150 мм. Их предварительно подготавливают, то есть часть брусов, которая будет опускаться в грунт, гидроизолируется. Опускают опоры на глубину 0,5-1 м, поэтому на эту длину с одного конца стойки обмазывают битумной мастикой и обклеивают рубероидом.

Теперь надо на площадку нанести места установки опор. В них садовым буром диаметром 300 мм делают скважины на глубину установки. Внутрь скважин засыпают песок с трамбовкой.

Скважины под столбы выкапывают садовым буромИсточник beton-house.com

Сборка каркаса и кровли

В подготовленные скважины устанавливают стойки. Их выставляют по вертикали и заливают бетонным раствором. В таком состоянии опоры должны простоять несколько дней, чтобы бетон хорошо схватился. После чего переходят к устройству крыши навеса.

  • Опоры обвязывают между собой по верхним краям брусами 100х100 мм или толстыми досками толщиною 50 мм, шириною 100 мм. Основная задача производителя работ – выставить элементы обвязки по горизонтали. Соединяются стойки с обвязкой металлическими перфорированными уголками и саморезами.
Крепление обвязки к опорамИсточник initechno.ru
  • На двух противоположных элементах обвязки посередине устанавливают по одному столбику. Их высота определяет угол наклона скатов крыши.
  • Между ними по верхним торцам укладывают доску или брус, который будет выполнять функции конька кровли.
  • Нарезаются из досок стропила, которые укладываются нижним концом на элементы обвязки, верхним на конек.
  • Поверх стропильной конструкции монтируется обрешетка.
  • Проводят монтаж кровельного материала.

Остается только подготовить площадку. Здесь огромное разнообразие вариантов. Как самый простой – залить бетоном. Другие варианты: облицевать камнем или кирпичом, смонтировать постамент из досок и прочее.

Последовательность возведения навеса для мангала в видео:


Сенсорное управление кухонной поверхностью Tulèr – раковина появляется в столешнице после взмаха рукой

Заключение по теме

Навесы для мангалов и барбекю – популярные сооружения на дачных участках. Соседи друг перед другом соревнуются, какая конструкция оригинальнее. И это правильно, потому что эти строения в себе несут не только функциональное наполнение, но и декоративное. Поэтому не стоит забывать о красоте.

садовые навесы на даче, виды и варианты конструкций дачных беседок

Дачные беседки – это обширная и увлекательная тема, включающая в себя не только загородное строительство, но и ландшафтный дизайн. И это неудивительно, ведь беседка – удобное место отдыха для семьи и друзей, возможность расслабиться после работы на огороде, спрятаться от палящего летнего солнца. Одним из самых распространенных видов подобных дачных сооружений является беседка-навес. Относительно простые в исполнении беседки-навесы имеют свою классификацию и пользуются повышенной популярностью за свою функциональность при минимуме затрат на строительство.

Особенности

Беседки служат украшением участка и, как правило, являются продолжением стилевого ансамбля всех построек и садовой мебели. Благодаря многообразию видов, конструкций и материалов исполнения, каждый хозяин имеет возможность выбрать уникальный вариант, наиболее подходящий по вкусу и кошельку.

Основное отличие навеса от полноценной беседки состоит в отсутствии стен, парапетов и входа. Зачастую беседки-навесы имеют легкий вес и не нуждаются в создании основательного фундамента. Такое сооружение открытого типа состоит из вертикальных столбов, на которых держится кровля. Навесы выглядят более «воздушными» по сравнению с монументальными беседками, не утяжеляют ландшафтный дизайн, а экономия на строительных материалах добавляет еще один плюс в копилку преимуществ этого вида строений. Рассмотрим подробнее виды и варианты конструкций беседок-навесов.

Разновидности

Навесные сооружения могут быть отдельностоящими или являться частью другой постройки.

  • К отдельностоящим относятся навесные шатры, зоны барбекю, перголы.
  • Пристроенные беседки могут служить открытой верандой у дома или бани. В этом случае под навесом можно обустроить не только зону отдыха, но и летнюю кухню, а возле бани – место под небольшой бассейн или купель.

По конструктивным особенностям навесы могут быть сборными (мобильными) или стационарными.

  • Стационарные беседки более долговечны, их строят из прочных материалов, способных круглогодично выдерживать атмосферные осадки.
  • Мобильные конструкции можно приобрести в готовом виде, собрать их не составляет труда. По окончании сезона их убирают в дом или хозяйственное помещение вместе со всей садовой мебелью.

Кровля

Основным акцентом в навесном сооружении является кровля.

Материал покрытия должен быть прочным, защищать от дождя и солнца, а вот геометрия крыши может быть выбрана на любой вкус:

  • Прямая. Плоская крыша или натянутый тент – самый простой вариант навеса, если нужно быстро устроить временное место отдыха или обеда. Однако при длительном использовании он имеет свои недостатки – на плоской поверхности будут собираться осадки, что приведет к ее провисанию или поломке.
  • Одно- или двускатная конструкция. Этот вариант более подходит для длительного пользования беседкой – вода не будет задерживаться на крыше. Односкатные сооружения хорошо смотрятся как пристройки к дому или бане, а двускатные создают вид аккуратного домика.
  • Полукруглые или арочные. В последнее время такая форма кровли становится все более популярной – она максимально увеличивает пространство и защищает от солнечных лучей. Благодаря современным материалам (непромокаемым тканям или поликарбонату) сделать куполообразный верх навеса можно своими руками.

Материалы

Материал исполнения беседки во многом будет зависеть от общей стилевой направленности дачи.

Впрочем, если ландшафтный дизайн позволяет, то навес можно соорудить из любого доступного по цене или имеющегося в наличии материала.

  • Как правило, опорные столбы делают из деревянных балок, металлических штанг или цементно-асбестовых труб небольшого диаметра. В некоторых случаях для стационарных беседок возводят столбы из кирпича, но этот вариант более трудоемкий и затратный. Перечисленные материалы достаточно прочны, чтобы выдерживать вес кровли.
  • Для сооружения навеса используют водонепроницаемые тенты (брезент, полиэстер), покрытия из дерева, пластика или металлочерепицу на каркасе.

Конструкция

На сегодняшний день именно беседки-навесы разнообразных форм и конструкций являются оптимальным вариантом для организации места отдыха. Самые популярные из них совмещают в себе функциональность – защиту от осадков и солнечных лучей и эстетические качества – навес может стать индивидуальной особенностью вашего участка.

  • Пергола. Настоящее украшение сада, опора для вьющихся растений и уютное место отдыха. Само название переводится с итальянского как «навес» или «пристройка». Сооружение издавна используется для поддержания виноградных лоз и создания затененного уголка в итальянских солнечных садах. Конструкция выполнена из столбов или колонн с куполообразным или плоским каркасом.

Классическая пергола – это сооружение из повторяющихся секций каркаса, соединенных поперечными брусьями и увитых плотными стеблями растений. Материал для создания перголы может быть абсолютно любым, главное, чтобы каркас выдерживал вес плетущейся лозы. Растения выбирают исходя из предпочтений и особенностей климата – вьющиеся розы, лианы, хмель, дикий виноград, клематис. Пергола может быть отдельно стоящим сооружением или же примыкать к центральной части дома и служить затененной беседкой.

  • Маркиза. Еще одно иностранное изобретение, призванное защищать от дождя и зноя различные уличные объекты. Это сооружение-навес не имеет опорных столбов, но удерживает свой вес за счет фиксированной рамы. Основное достоинство маркизы заключается в складывающемся механизме. Такие навесы не требуют демонтажа, складываются или скручиваются механическим или автоматизированным способом.

Для тента используется акриловое либо полиэстеровое полотно разной толщины и расцветки. Ткань обладает хорошими водоотталкивающими и светоотражающими свойствами, благодаря чему надолго сохраняет презентабельный внешний вид и прочность.

  • Навес для барбекю. Это надежная защита от дождя для мангала. Такие навесы при всей легкости конструкции требуют определенных тонкостей в постройке. Они должны быть устойчивы и пожаробезопасны.

Как правило, площадка для барбекю находится в отдалении от деревянных сооружений и имеет бетонное или любое другое прочное основание. Навес для площадки под мангал лучше всего продумать заранее, еще на стадии заливки фундамента, чтобы была возможность прочно зафиксировать опорные столбы.

  • Шатер. Привлекательная форма этой конструкции пользуется спросом у обладателей объемных открытых пространств. Шатер базируется на прочном каркасе из металлических штанг или деревянных брусьев, имеет треугольный или куполообразный верх из различных видов непромокаемого полотна. Часто для декора шатров применяется тюль или плотная ткань для защиты от солнца и насекомых. Ткань подбирается под цвет кровли, а в убранном положении крепится к опорным столбам лентами или зажимами для штор.

Полученная конструкция напоминает живописный восточный шатер и служит украшением всей садовой площадки. Стационарный каркас и прочный тент кровли необязательно убирать по завершении сезона, а шторы и москитную защиту снимают и убирают на хранение до следующей весны.

  • Павильон. Это легкое сооружение можно назвать разновидностью шатров с той только разницей, что павильоны имеют большую квадратуру, используются как мобильные конструкции для размещения большого количества людей во время торжеств и пикников. Корпус павильона выполнен из тонких металлических или пластиковых штанг, тент изготавливается из прорезиненной ткани или прозрачного полиэтиленового полотна. Павильоны могут иметь тканевые или клеенчатые заграждения на уровне пояса, москитные сетки или оконные проемы. Легко раскладываются и убираются после окончания торжеств.

Выбор места

Для того чтобы конструкция выгодно смотрелась на участке, а также могла максимально обеспечивать функции защиты, необходимо правильно подобрать место расположения.

  • Пристроенные к дому или бане беседки-навесы имеют свои особенности и преимущества. Стена строения будет надежно защищать обитателей от порывов ветра, а если под навесом обустроить площадку-террасу, то из дома на летнюю кухню или место отдыха можно будет выходить босиком. Однако если дверной проем дома или бани упирается видом в забор, хозяйственные постройки, мастерские или гаражи, то стоит рассмотреть отдельностоящие беседки с более привлекательной ландшафтной панорамой.
  • Оптимальным вариантом для отдельностоящей беседки-навеса станет небольшая возвышенность на участке, откуда открывается вид на пруд, цветники или природный пейзаж, если участок расположен на окраине. Нелишним будет определить стороны света, чтобы в полдень и к вечеру навес мог максимально укрывать от палящего солнца. Имеет значение и преобладающее направление ветров. В этих случаях помогут стоящие рядом деревья, они станут живой изгородью и дополнительным украшением для беседки.

Строим своими руками

При желании и некоторых строительных навыках беседку-навес можно сделать своими руками, не прибегая к помощи специалистов или покупке дорогих вариантов материала. Строительство проходит в несколько несложных этапов, занимает немного времени, и при наличии инструмента и необходимого количества материалов вы уже к вечеру сможете стать обладателем симпатичного места для дачного отдыха.

  • Опорные столбы устанавливаются на очищенную ровную площадку. Для этого необходимо снять верхний слой земли, удалить дерн. Участок засыпается песком или гравием, выравнивается при помощи граблей.
  • После этого по периметру площадки вкапываются опорные столбы в количестве не меньше четырех. Чем больше будет размер навеса, тем больше потребуется столбов для прочного удержания кровли или тента. Оптимальное расстояние между столбами варьируется от полутора до двух метров. В качестве материала используют деревянный брус, металлические прутья или цементно-асбестовые трубы небольшого диаметра. Для лучшей устойчивости опоры можно залить цементным раствором, тогда вашей беседке не страшны будут зимние ветра и снегопады.
  • Опорные балки (каркас) для навесного полотна выбираются в зависимости от типа кровельного покрытия. Безусловно, чем тяжелее кровельный материал, тем прочнее должны быть перекрытия. Это относится к металлочерепице, шиферу и деревянному настилу. По этой причине тяжелый кровельный материал редко используется при сооружении беседок-навесов.
  • Современный рынок предлагает огромное количество легких качественных материалов для навеса, которые не будут утяжелять конструкцию: поликарбонат, полиэстеровое полотно, брезент. Если беседка выполнена в эко- или этно-стилях, то для создания крыши можно использовать ротанг или камыш.

Советы по оформлению

Для того чтобы место отдыха было удобным и гармоничным, следует позаботиться и о внутреннем обустройстве. В частности, продумать и выложить напольное покрытие, ведь ходить по земле и песку в дождливую погоду не очень приятно. Полом могут служить обычная напольная плитка, плотный слой гравия или деревянная терраса.

Мебель для открытой беседки лучше подбирать из материалов, устойчивых к атмосферным осадкам. Это могут быть столовый гарнитур из яркого пластика, деревянная мебель, кресло-качалка из ротанга, шезлонги. В качестве декора используют вьющиеся растения, разноцветные подушки, напольные или навесные вазоны с цветами.

Небольшой видео-обзор о простом навесе во дворе, сооруженном своими руками, ждет вас ниже.

Навесы для автостоянок и парковок.

Цены. Фото.

Преимущества навесов для автостоянок

Близ многоквартирных домов, офисов и торговых центров всегда существуют открытые паркинги. Отличной альтернативой такому варианту являются навесы для автостоянок из поликарбоната. Этот легкий, красивый и удобный в эксплуатации материал позволяет создать прочную и долговечную конструкцию.

В числе основных преимуществ навесов для автостоянок можно назвать:

  1. Прочность и стойкость конструкции. Сооружение может защитить автомобили от снега, града, дождя, листьев, падающих сверху предметов и разнообразных загрязнений. При этом, несмотря на свою легкость, поликарбонат способен выдерживать значительные механические нагрузки и температурные перепады (-40-+120), а также воздействие атмосферной влаги и прямых солнечных лучей.
  2. Эстетичный внешний вид. Цветовая линейка навесов весьма обширна, что позволяет подобрать навес в соответствии с иными элементами декора. Пресекая ультрафиолетовое излучение, навесные конструкции из поликарбоната пропускают свет. Гибкость поликарбоната позволяет сформировать навес любой формы.
  3. Сохранность автомобиля. Навесы для стоянок выступают дополнительным элементом защиты автомобиля от угона и повреждения злоумышленниками, что равносильно стандартному металлическому гаражу.
  4. Соответствие требованиям ГлавАПУ. Благодаря наличию решетчатой системы фасада навеса, имеется возможность без труда определить номера и марки автомобилей. Такие требования в Крыму обусловлены проведением мероприятий по проверке на угон, поиску преступников и др.
  5. Оперативность установки и мобильность. Конструкция навеса для автостоянок не только легко монтируются, но также без труда разбираются и переносятся в другое место, в случае. Если возникает необходимость ремонта находящихся под ним подземных коммуникаций.

Навесы для автостоянок из поликарбоната также отличаются выгодной стоимостью вследствие низкой цены материала. Установка их осуществляется существенно быстрее монтажа навесных конструкций из других материалов и металлических гаражей.


Цена навесов для автостоянок

Внимание! Для точного расчета стоимости вашего навеса для стоянки, мы советуем воспользоваться нашим новым калькулятором цены навеса.

 

 


Фото. Эскизы.

Описание

Цена за 1шт с установкой

 

Навесы с полуарочной крышей.

Столбы фасадные 80х80х3мм, шаг 5,4м, столбы тыловые 60х60х2мм, шаг 2,7м.  Между фасадными столбами устанавливается горизонтальная ферма.

Фермы полуарочные из проф.тр. 40х20х2мм. На фермы укладываются лаги 40х20мм. На крышу стелется укрывающий материал —  ONDEX.

47000р


Навесы с полным перекрытием территории.

Столбы фасадные 80х80х3мм, шаг 2,7м, столбы тыловые 60х60х2мм. Между фасадными столбами устанавливается горизонтальная ферма.

На фасадные и тыловые столбы закрепляются прямые фермы под уклон из проф.тр. 40х20х2мм. На фермы укладываются лаги 50х25мм. На крышу стелется укрывающий материал —  ONDEX. На арку стелется СПК 10мм.

65850р

 

Навесы с арочной крышей.

Столбы фасадные 80х80х3мм, шаг 5,6м, столбы тыловые 60х60х2мм, шаг 2,8м.  Между фасадными столбами устанавливается горизонтальная ферма.

Фермы полуарочные из проф.тр. 40х20х2мм. На фермы укладываются лаги 40х20мм. На крышу стелется укрывающий материал —  ONDEX.

59000р

 

Навесы с большой арочной крышей на 2 машиноместа.

Столбы фасадные 80х80х3мм, шаг 5,6м, столбы внутренние 80х80х2мм.  Между фасадными столбами устанавливается горизонтальная ферма из спаренных двух проф.тр. 100х50х2мм.

Фермы арочные из проф.тр. 60х40х2мм. На фермы укладываются лаги 50х25мм. На крышу стелется укрывающий материал —  Сотовый поликарбонат (СПК) – 10мм (цветной).

45000р

 

Навесы с арочной крышей.

Столбы фасадные 80х80х3мм, шаг 5,4м, столбы тыловые 60х60х2мм, шаг 2,7м.  Между фасадными столбами устанавливается горизонтальная ферма.

Фермы полуарочные из проф.тр. 40х25х2мм. На фермы укладываются лаги 40х20мм. На крышу стелется укрывающий материал —  СПК 8мм или ONDEX.

44000р

 

Навесы — гаражи 5,4х2,7м.

Боксы  состоят из боковых стенок, тыльной стенки и распашных ворот с фасада.

Боковины и тыл обшиваются СПК или профнастилом с8. На крышу устанавливаются лаги 40х20х2мм и настилается крыша из СПК – 10мм или профлистов С8. 

46000р

 

Дополнительные работы и услуги по организации автостоянок

Цена

Подготовка основания стоянки (асфальтная крошка)

300р/м2

Асфальтирование 4-5см

450р/м2

Ограждение автостоянок металлическим забором

890р/м2

Дополнительная защита металлического забора из СПК 6мм

450р/м2

Изготовление КПП 2х3м

52000р/шт

Установка шлагбаумов, стрела 3м

52000р/шт

Установка распашных ворот 3,5м

15000р/шт

Установка откатных автоматических ворот 4м

79000р/шт

Применение навесов из поликарбоната для автостоянок

В Крыму навесы для автостоянок устанавливаются вблизи крупных офисов и торговых центров. Все чаще их возводят во дворах многоквартирных домов, как альтернативу традиционным ракушкам и пеналам.

Все навесы для автостоянок можно разделить на три группы в зависимости от особенностей сооружения:

  1. Навесы-парковки представляют собой крытые паркинги, в рамках которых отсутствуют перегородки между отдельными местами для машин. Такие сооружения способны вместить значительное количество автомобилей.
  2. Сварные навесы оборудуются воротами и, в некоторых случаях, внутренними перегородками. Как правило, такие конструкции представляют собой баксы для 2-6 машин.
  3. Секционные навесы предусматривают наличие ворот и перегородок для каждого отдельного машиноместа. Они характеризуются самым высоким уровнем безопасности.

Наши работы

Особенности установки навеса для автопарковки

Навесы для автостоянок в отличие от других видов навесных конструкций отличаются большим размером, что предъявляет повышенные требования к методике установки, каркасу и поликарбонатным листам. В этой связи при возведении навесов используются:

  • Высокопрочные листы Poligal, сотового поликарбоната и профнастила С-8 и С-21, обеспеченные антикоррозийной защитой.
  • При изготовлении каркаса конструкции применяется сварка по технологии MIG/MAG-без шлака. Столбы и фермы конструкции обрабатываются на современных отрезных и шлифовочных машинах, высокотехнологичном гибочном оборудовании. Финишная отделка каркаса осуществляется в покрасочных камерах с прогреванием готовых металлоизделий.
  • Особая технология монтажа навеса для автостоянки предусматривает возможность проведения работ на грунтовых и гравийных основаниях, а также на наклонной поверхности.

В этой связи самостоятельная установка навесов, несмотря на простоту работы с поликарбонатом, представляется весьма затратным по средствам и по времени мероприятием, которое может и не привести к ожидаемому результату.

Почему навес для парковки следует заказать у нас?

Наша компания работает в сфере возведения навесов для автостоянок уже более 10 лет. Мы имеет обширный опыт постройки конструкций, рассчитанных на 7-160 мест для автомобилей. Кроме того, важно обратить внимание на такие важные выгоды, которые получают клиенты от сотрудничества с нами:

  1. Все металлические детали навеса мы производим и собираем в единый каркас конструкции самостоятельно;
  2. Для постройки навесов мы использует только сертифицированные материалы, на которые представляется гарантия на срок от 1 до 10 лет;
  3. В работе мы опираемся на силы собственных бригад высококвалифицированных работников из числа граждан РФ и не прибегаем к услугам посредников;
  4. Навесы для автостоянок мы возводим в любой части Крыма в максимально сжатые сроки;
  5. Перед установкой навеса наши специалисты проводят замеры на основании которых формируют 3D модель будущего сооружения в графической компьютерной программе.

За все время работы на территории Крыма наша компания сумела сформировать круг лояльных клиентов, которые довольны высоким качеством и длительным сроком службы навесов для автостоянок.

Оценка альтернативных показателей древесного покрова: Фотоинтерпретация NAIP и наземные оценки

Оценка альтернативных показателей древесного покрова: Фотоинтерпретация NAIP и наземные оценки | Поиск по дереву Перейти к основному содержанию

.gov означает, что это официально.
Веб-сайты федерального правительства часто заканчиваются на .gov или .mil. Прежде чем делиться конфиденциальной информацией, убедитесь, что вы находитесь на сайте федерального правительства.

Сайт защищен.
https:// гарантирует, что вы подключаетесь к официальному веб-сайту и что любая предоставленная вами информация шифруется и передается безопасно.

Тип публикации:

Доклад (приглашенный, предложенный, основной доклад)

Первичная(ые) станция(и):

Южная исследовательская станция

Источник:

В: Маквильямс, Уилл; Реш, Фрэнсис А. ред. 2012 г. Мониторинг через границы: Совместное совещание симпозиума по инвентаризации и анализу лесов (FIA) 2010 г. и южных метрологов. э-ген. Тех. Респ. SRS-157. Эшвилл, Северная Каролина: Министерство сельского хозяйства США, Лесная служба, Южная исследовательская станция. 209-215.

Описание

В рамках подготовки к разработке Национальной базы данных земного покрова (NLCD) за 2011 год слой древесного покрова в 2010 году был завершен пилотный проект по исследованиям и разработке методов в рамках программы инвентаризации и анализа лесов (FIA) Лесной службы Министерства сельского хозяйства США и приложений дистанционного зондирования. Центр (РЦАК).В этой статье рассматривается одна из нескольких тем, исследованных в ходе пилотного проекта NLCD. Мы сравнили оценки древесного покрова, полученные с помощью фотоинтерпретации (PI) изображений NAIP с разрешением 1 м, с смоделированными оценками, основанными на данных полевых измерений деревьев, собранных на участках FIA в пяти исследуемых областях в Джорджии, Мичигане, Канзасе, Юте и Орегон, а также прямые измерения растительного покрова с помощью пересечения линий на участках FIA только в Юте. Фотоинтерпретированные данные NAIP завысили оценку древесного покрова (от +10 до +20 процентов древесного покрова) на участках FIA, покрытых лесом, по сравнению с наземными оценками, полученными на основе данных картирования стволов деревьев или полевых измерений с пересечением линий.Косые углы обзора в точках выборки вдали от надира изображения и чрезмерное затенение на некоторых изображениях NAIP могут быть основными причинами переоценки покрова древесной растительности с помощью PI. Мы также изучили оценки растительного покрова, полученные из изображений NAIP, с использованием автоматизированного алгоритма, реализованного в программном обеспечении для обработки изображений, в качестве альтернативы ручной PI, выполняемой людьми. Этот первоначальный тест показал, что автоматизированная PI изображений NAIP с помощью анализа изображений может быть приемлемым подходом для получения данных о растительном покрове с меньшими затратами времени и средств, но текущий набор правил усугубляет проблему переоценки.

Цитата

Тони, Крис; Ликнес, Грег; Листер, Энди; Менегуццо, Дакия. 2012. Оценка альтернативных показателей древесного покрова: интерпретация фотографий NAIP и наземные оценки. В: Маквильямс, Уилл; Реш, Фрэнсис А. ред. 2012 г. Мониторинг через границы: Совместное совещание симпозиума по инвентаризации и анализу лесов (FIA) 2010 г. и южных метрологов. э-ген. Тех. Респ. SRS-157. Эшвилл, Северная Каролина: СШАДепартамент сельского хозяйства, Лесная служба, Южная исследовательская станция. 209-215.

Примечания к публикации

  • Мы рекомендуем вам также распечатать эту страницу и прикрепить ее к распечатке статьи, чтобы сохранить полную информацию о цитировании.
  • Эта статья была написана и подготовлена ​​служащими правительства США в официальное время и поэтому находится в открытом доступе.

https://www.fs.usda.gov/treesearch/pubs/41009

Полусферическая фотография смартфона – A.Z. Андис

Съемка полушарий — одна из тех задач, которые часто предваряют утверждением «Насколько это может быть сложно?» Я почти уверен, что говорил что-то подобное в начале своей докторской диссертации, когда мы хотели спросить, как навес над прудами с лесными лягушками влияет на экологию их личинок.

Теперь, пять лет, четыре сообщения в блоге и бессчетное количество часов спустя, я могу сказать, что измерить структуру кроны с помощью полусферических фотографий на удивление сложно.

Одним из самых больших препятствий является понимание оборудования и его правильное развертывание в полевых условиях. Для меня нет ничего более утомительного, чем стояние отходов глубоко в грязном, кишащем комарами пруду, пока я возюсь с настройками экспозиции камеры и настраиваю свое устройство выравнивания. Добавьте к этому постоянный страх уронить в воду камеру стоимостью в пару тысяч долларов и специализированный объектив, и вы получите хорошее представление о моем лете.

Итак, я с большим удовольствием предлагаю альтернативный метод фотосъемки навеса, который не требует ничего, кроме мобильного телефона, но дает более качественные изображения, чем традиционная установка DSLR.Этот новый метод использует функцию сферической панорамы, доступную на большинстве камер (или в бесплатном приложении Google Street View). Затем полусферические фотографии можно легко извлечь и переназначить из сфер. Вы можете ознакомиться с рукописью по адресу Forestry здесь (файл в формате PDF доступен на моей странице «Публикации») или продолжить чтение, пока я просматриваю статью ниже.

Из рисунка 2 статьи: . Сравнение полусферических фотографий сферической панорамы со смартфона (SSP HP) (справа B и C) с полусферическими фотографиями традиционной цифровой зеркальной камеры (DSLR HP) (слева B и C), сделанными на том же месте.Детали той же части фонаря, обозначенные оранжевыми рамками, расширены на C. Бинарные изображения показаны ниже цветных изображений на B и C.

Старый способ

В наши дни наиболее распространенным способом измерения структуры кроны является использование полусферических фотографий. Эти изображения захватывают весь полог и небо от горизонта до горизонта. Предполагая правильную экспозицию, мы можем классифицировать отдельные пиксели как небо или полог и запустить простую статистику, чтобы подсчитать количество пикселей неба по сравнению с пологом или количество и размер промежутков между пикселями полога.Мы также можем нанести на изображение траекторию солнца и оценить количество прямого и непрямого света, проникшего через купол. (Вы можете следить за моим анализом в этом посте).

Весь этот анализ основан на хороших полусферических изображениях. Но проблема в том, что есть много вещей, которые могут пойти не так при съемке под куполом, в том числе плохие условия освещения, плохие настройки экспозиции, неправильно ориентированная камера и т. д. Другая проблема заключается в том, что для получения изображений достаточно высокого качества требуется камера с большим датчик, как правило, DSLR, специализированный объектив и устройство выравнивания, которые могут стоить больших денег. В большинстве лабораторий есть только одна полусферическая фотоустановка (если есть), а это значит, что мы жертвуем количеством фотографий, которые мы можем сделать, в пользу высококачественных изображений.

Новый путь

В последние несколько лет исследователи пытались найти способы обойти этот барьер оборудования. Люди пытались отказаться от выравнивающего устройства, используя пристегивающиеся полусферические линзы для смартфонов или используя неполусферические изображения смартфонов. Я даже пробовал использовать насадку с полусферическим объективом на GoPro.

Но ни один из этих методов не дает изображений, сравнимых с изображениями с зеркальных фотокамер, по трем причинам:

  1. Сенсоры смартфонов крошечные по сравнению с DSLR, поэтому качество значительно снижается.
  2. Сменные объективы для смартфонов крошечные по сравнению с цифровыми зеркальными камерами, поэтому опять же наблюдается значительное ухудшение оптического качества.
  3. Оценки навеса чувствительны к настройкам экспозиции, а DLSR позволяют лучше контролировать экспозицию.

Метод, который я разработал, позволяет обойти все эти проблемы, используя несколько отдельных изображений сотовых телефонов для объединения одного полусферического изображения.Таким образом, вместо того, чтобы полагаться на один крошечный датчик сотового телефона, мы эффективно используем множество крошечных датчиков сотового телефона, чтобы компенсировать разницу.

Еще одно преимущество создания полусферического изображения из множества изображений заключается в том, что каждое отдельное изображение должно экспонироваться только для части неба. Это позволяет избежать проблем с бликами и изменчивыми условиями неба, которые досаждают традиционным системам. Дополнительным преимуществом является то, что камеры смартфонов работают совершенно иначе, чем зеркальные фотокамеры, поэтому в целом они гораздо менее чувствительны к проблемам с экспозицией.

Смартфоны менее чувствительны к проблемам с экспозицией, потому что, в отличие от цифровых зеркальных фотокамер, которые фиксируют один экземпляр на датчике при нажатии кнопки спуска затвора, камеры смартфонов используют методы вычислительной фотографии, которые объединяют лучшие части многих изображений, снятых в короткой последовательности. Вы можете этого не осознавать, но ваш смартфон постоянно делает фотографии, как только вы его включаете (что имеет смысл, поскольку вы можете видеть сцену с камеры на своем экране). Телефон хранит около 15 изображений за раз, постоянно удаляя старые версии из временной памяти по мере поступления обновленных изображений.Когда вы нажимаете кнопку, чтобы сделать снимок, ваш телефон автоматически смешивает последние несколько изображений со следующими несколькими изображениями. Программное обеспечение телефона выбирает самые четкие пиксели с наиболее равномерным контрастом и цветом из каждого изображения, а затем объединяет их в представляемое вам изображение. С каждым новым обновлением программного обеспечения алгоритмы обработки изображений становятся все лучше и лучше. Вот почему современные сотовые телефоны могут делать фотографии, которые могут конкурировать с зеркальными фотокамерами среднего класса, несмотря на ограничения их крошечных сенсоров.

Таким образом, если каждая фотография телефона представляет собой композицию из 15 изображений, а затем мы берем 18 из этих составных изображений и сшиваем их в полусферическое изображение, мы эффективно сравниваем датчик размером 270 отдельных датчиков камеры телефона с датчиком DSLR. .

Самое приятное то, что уже есть программное обеспечение, которое может сделать это за нас с помощью функции сферической панорамы, имеющейся в большинстве современных камер смартфонов. Эта функция была представлена ​​в приложении Google Camera еще в 2012 году, и пользователи iOS могут получить доступ к этой функции через приложение Google StreetView.Он невероятно прост в использовании.

Обновление : прочтите мой пост с советами по съемке сферических панорам

После того, как вы сделали сферическую панораму, она сохраняется в вашем телефоне в формате 2D JPEG в равнопрямоугольном формате. Самое лучшее в программном обеспечении для фотосферы — это то, что оно использует гироскоп вашего телефона и возможности пространственного картирования для автоматического выравнивания горизонта. Это выгодно по двум причинам. Во-первых, это означает, что мы можем отказаться от утомительных выравнивающих устройств. Во-вторых, это означает, что равнопрямоугольное изображение может быть идеально разделено между верхней и нижней полусферами. Нам просто нужно обрезать верхнюю половину прямоугольного изображения и переназначить его на полярные координаты, чтобы получить круглое полусферическое изображение.

Рис. 1 из статьи: Сферические панорамы (А) сохраняются и выводятся со смартфонов в виде 2D-изображений с равнопромежуточной проекцией (Б). Поскольку сферические панорамы автоматически выравниваются с помощью гироскопа телефона, верхняя половина равнопрямоугольного изображения соответствует верхней полусфере сферической панорамы. Затем верхнюю часть равнопрямоугольного изображения (B) можно переназначить на плоскость полярных координат, чтобы создать круглую полусферическую фотографию (C).На всех изображениях зенит и азимут обозначены Θ и Φ соответственно.

Как извлечь полусферические изображения из сферических панорам

Инструкции командной строки

Если вы умеете работать с командной строкой, самый простой способ извлечь полусферические изображения из панорамных фотографий — использовать ImageMagick. После того, как вы загрузите и установите программу, вы можете запустить приведенный ниже скрипт, чтобы преобразовать все ваши изображения с помощью всего пары строк кода.

  cd "ВАШ_IMAGE_DIR"

магия могрификации -уровень 2%,98% -кроп 8704x2176-0-0 -изменить размер "8704x8704!" -virtual-pixel horizontal-tile -background black +distort Polar 0 -flop -flip *jpg  

Возможно, вам потребуется внести несколько изменений в сценарий для ваших собственных изображений.Флаг -crop 8704x2176-0-0 обрезает верхнюю половину изображения (то есть верхнюю полусферу). Обязательно настройте это значение на 1,00 × 0,25 размера вашей панорамы. - изменить размер "8704x8704!" Флаг изменяет размер изображения на квадрат, чтобы применить полярное преобразование. Обязательно настройте это значение на 1,00 × 1,00 ширины вашей панорамы

.

Обратите внимание, что приведенный выше код преобразует и перезаписывает все файлы .jpg в вашей папке в полусферические изображения. Я предлагаю вам потренироваться на папке с тестовыми изображениями или на папке с дубликатами, чтобы избежать каких-либо ошибок.

Инструкции графического интерфейса

Если вас пугает командная строка, извлечь полусферические изображения из панорам также легко с помощью GIMP (я использовал GIMP, потому что он бесплатный, но вы можете выполнить те же шаги в Photoshop).

Обновление: Вы также можете попробовать это замечательное веб-приложение, разработанное исследователями из Хельсинки, которое позволяет загружать сферические панорамы с вашего компьютера или телефона и автоматически преобразовывать их в полусферические изображения, которые вы можете загрузить.Однако я бы не советовал использовать этот инструмент в исследовательских целях, потому что приложение фиксирует выходное разрешение на уровне 1000p, поэтому вы теряете все преимущества сферических изображений с высоким разрешением.

Сферические панорамы хранятся в виде двумерных равнопрямоугольных проекций, из которых в GIMP можно извлечь полусферические изображения.

Сначала обрежьте верхнюю половину прямоугольной панорамы.

Обрежьте верхнюю половину панорамы.

Во-вторых, масштабируйте изображение в квадрат. Я делаю это, растягивая изображение так, чтобы высота равнялась ширине.Ниже я расскажу, почему я это делаю.

Масштабируйте изображение в квадрат.

В-третьих, переназначьте изображение на полярную проекцию. Перейдите в Фильтр > Искажение > Полярные координаты

. Настройки для переназначения панорамы в полярную проекцию. После сопоставления с полярными координатами изображение теперь представляет собой круглое полусферическое изображение.

В-четвертых, я обнаружил, что небольшое увеличение контрастности помогает алгоритмам бинаризации находить правильный порог.

Все эти шаги можно автоматизировать в пакетном режиме с помощью подключаемого модуля BIMP (рецепт BIMP доступен в дополнительных файлах статьи).Это также можно автоматизировать из командной строки с помощью ImageMagick (см. скрипты выше и в дополнительных материалах статьи).

В результате получается большое изображение диаметром, равным ширине равнопрямоугольной сферы. Поскольку мы, по сути, берем столбцы пикселей из прямоугольного изображения и сопоставляем их с «клиньями» круглого изображения, нам всегда нужно уменьшать пиксели выборки по направлению к центру круглого изображения. Помните, что каждый шаг от центра изображения аналогичен каждому шагу вниз по строкам прямоугольного изображения.Таким образом, окружность каждого кольца круглого изображения создается из строки пикселей, равной ширине прямоугольного изображения.

Немного изменив геометрию, мы видим, что окружность соответствует ширине нашего прямоугольного изображения (то есть разрешение 1:1) в зените 57,3 градуса. Кольца зенита ниже 57,3 будут уменьшены, а те, что выше, будут увеличены, а новые пиксели будут интерполированы в промежутки. Для удобства 57,3 градуса — это 1 радиан. Площадь в пределах 1 рад, от зенита от 0° до 57°, важна для оценки растительного покрова, поскольку измерения доли просвета в этой части полушария нечувствительны к углу наклона листа, что позволяет оценить индекс площади листа без учета ориентации листа.

Таким образом, мы сохраняем большую часть исходной информации о пикселях в этой критической части изображения, но это означает, что мы расширяем пиксели (увеличивая разрешение) ближе к горизонту. Я проверил влияние разрешения непосредственно в своей статье и не обнаружил почти никакой разницы в оценках купола; поэтому, вероятно, можно уменьшать изображения для облегчения обработки, если высокое разрешение не требуется.

Полученное полусферическое изображение теперь можно анализировать в любом конвейере, используемом для анализа полусферических изображений DSLR.Вы можете увидеть конвейер, который я использую в этом посте.

Как изображения с панорам смартфона сравниваются с DSLR

В своей статье я сравнил полусферические фотографии, сделанные на цифровую зеркальную камеру, с фотографиями, полученными из сферической панорамы. Я сделал последовательные фотографии на 72 сайтах. В целом, я обнаружил близкое соответствие между показателями структуры кроны (открытость кроны) и коэффициента пропускания света (глобальный фактор сайта) между методами (R 2 > 0,9). Однако изображения со смартфона были гораздо более четкими и, следовательно, сохранили более детализированную структуру купола, которая была потеряна на изображениях DSLR.

Рисунок 4 из документа: Разница в структуре навеса и оценках освещенности между эталоном (стандартная цифровая зеркальная фотокамера HP) и SSP HP с полным разрешением (темно-оранжевый), SSP HP с низким разрешением, уменьшенная для соответствия стандартному разрешению DSLR (светло-оранжевый), HP типа «рыбий глаз» ( синий) и DSLR HP с настройкой экспозиции от +5 до -5 (от светлого до темного). Изображения SSP HP были созданы из сферических панорам, снятых с помощью Google Pixel 4a и Google Camera. Изображения HP «рыбий глаз» были смоделированы со смартфона HP для двух пересекающихся изображений с углом обзора 150°, полученных с Pixel 4a.Цифровые зеркальные камеры HP были сняты с помощью Canon 60D и полусферического объектива Sigma 4,5 мм f2,8.

Хотя процесс сшивания иногда приводит к появлению артефактов на изображении, преимущества этого метода намного перевешивают мелкие проблемы. Внимательность при съемке панорамных изображений, а также постоянно улучшающееся программное обеспечение помогут свести к минимуму несовершенство сшивки.

Рисунок 2 из статьи: Сравнение полусферических фотографий сферической панорамы со смартфона (SSP HP) (справа B и C) с традиционными полусферическими фотографиями DSLR (DSLR HP) (слева B и C), сделанными на одном и том же месте.Детали одного и того же участка купола, обозначенные оранжевыми прямоугольниками, расширены на C. Бинаризованные изображения показаны ниже цветных изображений на B и C. Гистограммы изображений различаются по распределению значений яркости в плоскости синего цвета (A). На панели E часть купола из SSP HP с полным разрешением (слева), SSP HP с пониженной частотой дискретизации (в центре) и DSLR HP (справа) дополнительно расширена, чтобы продемонстрировать влияние четкости изображения на классификацию пикселей. Пример несоответствующего артефакта, возникающего из-за смещения в сферической панораме, обведен синим цветом на A и расширен на D.

В целом, этот метод является не только хорошей альтернативой, но и, возможно, даже более точным, чем традиционные методы, благодаря большей ясности и устойчивости к различным воздействиям. Я надеюсь, что эта статья поможет провести больше исследований в области использования смартфонов для исследования леса. Например, можно извлечь 360 горизонтальных панорам для базального измерения или использовать целые сферы для пространственного картографирования насаждений деревьев. Нижняя полусфера также может быть извлечена и использована для оценки растительных сообществ подлеска или состава опавших листьев.Исследователи могут даже войти в сферу с гарнитурой виртуальной реальности, чтобы идентифицировать виды деревьев на своих полевых участках, не выходя из дома.

В основном я надеюсь, что простота этого метода позволит большему количеству гражданских ученых и неспециалистов собирать данные для крупномасштабных проектов. Ведь этот метод не требует настройки экспозиции, дополнительных линз и автоматически нивелируется. Геолокацию и направление по компасу можно даже извлечь из метаданных изображения, чтобы автоматически сориентировать полусферическое изображение и установить параметры местоположения в программном обеспечении для анализа.Действительно, любой, у кого есть мобильный телефон, может делать сферические изображения исследовательского уровня!

 

Фотоконкурс «Дерево и я»

Спасибо всем, кто прислал фотографии «Дерево и я» на наш фотоконкурс в апреле 2016 года. У нас было много замечательных работ!

Наше жюри выбрало фотографии-победители, передавшие ощущение связи с деревьями, отражающие исключительную оригинальность и креативность, а также демонстрирующие хорошую фотокомпозицию и качество.

Приза также были вручены двум победителям конкурса «Любимцы публики», получившим наибольшее количество лайков на своих изображениях.

 

Любимый главный приз панели: Лиллиан Ли

«Нет ничего лучше, чем укрыться в корне дерева! Ура деревьям!»

 

Главный приз зрителей: Тара Гилл

 

Фаворит, занявший второе место в панели: Мэй Фан

 

Фаворит публики, занявший второе место: Хейди Эррера-Соса

Посетите наш альбом Flickr, чтобы увидеть больше фотографий, представленных на сайте Tree and Me.

 

МЕСЯЦ ЗЕМЛИ «ДЕРЕВО И Я» ФОТОКОНКУРС

 

Главный приз группы фаворитов: 
  • Подарочный сертификат Keeble and Shuchat Photography на 100 долларов
  • Сила деревьев  от Гретхен Дейли
  • Шестерня из Патагонии
  • Фотография опубликована в электронных новостях Canopy

Главный приз зрительских симпатий: 
  • Подарочный сертификат Keeble and Shuchat Photography на 50 долларов
  • Сила деревьев  от Гретхен Дейли
  • Фотография опубликована в электронных новостях Canopy

Победители, занявшие второе место:
  • Подарочная корзина с шоколадом Artisan
  • Сила деревьев  от Гретхен Дейли
  • Фотография опубликована в электронных новостях Canopy

Призы по:

     

 

Руководство по отправке

Отправьте свои фотографии «Дерево и я», разместив их в Facebook, Instagram или по электронной почте на адрес [email protected]. Не стесняйтесь включать подпись к вашей фотографии!

, отметьте @Canopy и включите #CanopyTreeAndMe.

, отметьте @CanopyTrees и включите #CanopyTreeAndMe

, присылайте файлы размером не более 6 МБ с разрешением не менее 240 dpi.

Выбор победителей

Мы выберем обладателя Гран-при и призера в двух категориях:

Сотрудники

Canopy вместе с профессиональными фотографами выберут победителей, которые передают ощущение связи с деревьями и демонстрируют исключительную оригинальность, креативность и фотографическое качество.

фотографии с наибольшим количеством лайков на Facebook и/или в Instagram

Победители будут объявлены в мае.

Права на изображение

Вы сохраняете все права на любую фотографию, которую вы отправляете.

Отправляя фотографию на конкурс «Фото меня и дерева», вы также предоставляете Canopy безвозмездное неисключительное право на:

  • Показать фотографию на странице фотоконкурса
  • Показать фотографию в альбоме Flickr
  • Показать фото на Facebook, Instagram, Twitter
  • Отображение фотографии в информационных материалах, включая листовки и отчеты
  • Разрешить третьим лицам делиться фото в социальных сетях

Вопросы?

Отправьте нам сообщение на Facebook или напишите по электронной почте [email protected].

Фотографии канопи-тура Zip Line

О. Несмотря на то, что нам удалось доставить нашим гостям терабайты фотографий, время от времени возникают проблемы. Вот несколько проблем и способы их устранения.

Когда я перехожу по ссылке и нажимаю кнопку загрузки, ничего не происходит. Инструкции приведены в электронном письме, которое сопровождает ссылку на ваши фотографии. Ссылка, включенная в электронное письмо, предоставляет пользователям доступ ко всем фотографиям, сделанным в день покупки.Убедитесь, что вы следуете инструкциям по загрузке только вашего тура. Электронные пакеты могут быть большими, и могут применяться тарифы на передачу данных. Мы рекомендуем подождать, пока вы не перейдете в учетную запись без счетчика, чтобы загрузить свои фотографии. Многие приложения для мобильных телефонов, программы интернет-безопасности и системы безопасности бизнеса в Интернете предотвращают загрузку больших файлов. Некоторые операционные системы мобильных телефонов не смогут загружать и извлекать ZIP-файлы без установленного приложения. Пожалуйста, напишите нам по адресу [email protected] или позвоните в наш офис по телефону (802) 644-9300, и мы сделаем все возможное, чтобы найти решение, чтобы получить ваши файлы.

Когда я перехожу по ссылке, в папке нет файлов. Мы отправляем электронные письма с фотографиями и ссылки ближе к концу каждого рабочего дня, как только все фотографии должны были успеть загрузиться на наш облачный сервер. В загруженные дни или дни, когда Интернет медленный, обработка и загрузка всех фотографий тура в облако может занять несколько часов. Если ваши фотографии не появятся на следующий рабочий день, напишите нам по адресу [email protected] или позвоните в наш офис по телефону (802) 644-9300, и мы устраним проблему.

Фотография, которую мы видели во время слайд-шоу в конце тура, отсутствует? Перед загрузкой фотографий в Интернет каждое изображение проходит через ряд фильтров. Во время этого процесса некоторые фотографии таинственным образом исчезают и не загружаются. Пожалуйста, позвоните в наш офис и сообщите нам свое имя, дату и время тура, а также имена ваших гидов, и мы проверим очередь, чтобы увидеть, не застряли ли некоторые фотографии в очереди.

Ссылка, которую я получил, не относится к моим фотографиям. Наши сотрудники обрабатывают много фотографий, и иногда случаются ошибки. Пожалуйста, напишите нам по адресу [email protected] или позвоните в наш офис по телефону (802) 644-9300, и мы сделаем все возможное, чтобы найти ваши фотографии или вернуть деньги за покупку.

Фотография полусферических и лесных крон и световой климат на JSTOR

Информация о журнале

Журнал экологии публикует оригинальные исследовательские работы по всем аспектам экологии растений (включая водоросли) как в водной, так и в наземной экосистемы.Исследования растительных сообществ, популяций или отдельных видов принимаются, как и исследования взаимодействий между растениями и животными, грибы или бактерии, при условии, что они сосредоточены на экологии растений. Документы должны передавать сильные и экологические сообщения, которые продвигают наше понимание экологических принципов, и представленные исследования должны выйти за пределы тематических исследований. Принимаются как экспериментальные, так и теоретические исследования, т.к. являются описательными или историческими отчетами, хотя они должны давать представление о вопросы, представляющие общий интерес для экологов.Журнал не публикует статьи касается исключительно культурных растений и сельскохозяйственных экосистем. Журнал выходит шесть раз в год. Более подробная информация доступна на сайте www.journalofecology.org. JSTOR предоставляет цифровой архив печатной версии Journal of Экология. Электронная версия журнала «Экология» доступен по адресу http://www3.interscience.wiley.com/journal/118509661/home. Авторизованные пользователи могут иметь доступ к полным текстам статей на этом сайте.

Информация об издателе

Британское экологическое общество — гостеприимный и инклюзивный дом для всех, кто интересуется экологией. Общество было основано в 1913 году и насчитывает более 6000 членов по всему миру, объединяя людей в региональном, национальном и глобальном масштабах для развития экологической науки. Многочисленные виды деятельности BES включают публикацию целого ряда научной литературы, в том числе семи всемирно известных журналов, организацию и спонсорство различных встреч, финансирование многочисленных программ грантов, образовательную и политическую работу.

Что такое навес?

В тропических лесах большая часть растительной и животной жизни обитает не на лесной подстилке, а в лиственном мире, известном как полог. Навес, который может быть на высоте более 100 футов (30 м) над землей, состоит из перекрывающихся ветвей и листьев деревьев тропических лесов. Ученые подсчитали, что 60-90 процентов жизни в тропических лесах находится на деревьях, что делает их самой богатой средой обитания для растений и животных. В кроне обитают многие известные животные, включая обезьян, лягушек, ящериц, птиц, змей, ленивцев и маленьких кошек.

Фотогалерея навеса

Условия полога сильно отличаются от условий лесной подстилки. Днем полог суше и жарче, чем в других частях леса, а растения и животные, обитающие там, специально приспособлены для жизни на деревьях. Например, из-за того, что количество листьев в кроне может мешать видеть дальше, чем на несколько футов, многие животные в кроне полагаются на громкие крики или лирические песни для общения. Промежутки между деревьями означают, что некоторые кроновые животные летают, скользят или прыгают, чтобы передвигаться по верхушкам деревьев.

Ученые давно интересовались изучением кроны, но высота деревьев до недавнего времени затрудняла исследования. Сегодня существуют специальные сооружения с веревочными мостами, лестницами и башнями, которые помогают ученым раскрыть секреты купола. Навес — всего лишь один из нескольких вертикальных слоев тропического леса. Взгляните на диаграмму ниже, чтобы увидеть другие слои (верхний ярус, подлесок, слой кустарника и подлесок).

Полог тропического леса.Изображение Ретта А. Батлера

Раздражает эта реклама? Используйте версию Mongabay-Kids без рекламы.

 

 

Контрольные вопросы

  • Что такое полог леса?
  • Чем условия полога тропического леса отличаются от лесной подстилки?
  • Какими способами животные передвигаются в кронах деревьев?
Дополнительные ресурсы Часто задаваемые вопросы
  • Могу ли я использовать графику от mongabay.ком для моих проектов? Да, вы можете при условии, что вы не удалите метку mongabay с изображений. Вы можете использовать информацию с сайта для классных проектов и указывать mongabay в качестве источника.
  • Где я могу узнать больше о тропических лесах? Проверьте основной участок тропического леса .
  • Заслуживает ли доверия этот веб-сайт? Монгабай — самый популярный в мире источник информации о тропических лесах. Это место высоко оценено рядом ведущих мировых ученых-тропиков. Смотрите больше ответов на нашей странице часто задаваемых вопросов.
  • Могу ли я скрыть рекламу? Да, у нас есть версия Mongabay-Kids без рекламы.

 

© Монгабай 1995-2020

границ | Визуализация пшеничного покрова с помощью стереозрения: преодоление трудностей лабораторного перехода к полевому выделению морфологических признаков

Введение

стала горячей темой исследований.Много усовершенствований было сделано для установок с высокой пропускной способностью в помещении (Perez-Sanz et al., 2017), тогда как естественные условия, такие как ветер или изменчивость солнечного света, создают проблемы для получения изображений на открытом воздухе и соответствующей обработки. В полевых условиях извлечение признаков растений из структуры полога также остается сложной задачей из-за перекрытия органов, особенно для плотных культур, таких как злаки. Все еще требуется разработка надежных методов для автоматического измерения морфологических признаков растений в полевых условиях (Gibbs et al. , 2017).

Эта статья посвящена измерению четырех морфологических признаков, представляющих большой агрономический интерес. (i) Индекс площади листьев (LAI), который представляет собой площадь одной стороны листьев над одним квадратным метром земли, выражает фотосинтетически активную площадь. Этот параметр также важен для расширения газообмена от листа до уровня кроны (Bréda, 2003). В качестве индикатора развития сельскохозяйственных культур он может помочь контролировать поступление азота. (ii) Средний угол наклона (MTA) представляет собой средний угол между сегментами листа и горизонтальной поверхностью земли.(iii) Распределение углов листа (LAD) представляет собой статистическое распределение углов поверхности листа. ЛАД и МТА перехватывают световой сигнал. Знание LAD полезно для некоторых методов, направленных на оценку LAI на основе доли зазора, которая представляет собой долю почвы, наблюдаемую в направлении взгляда, определяемую с помощью сегментированных 2D-изображений или измерений коэффициента пропускания (Weiss et al. , 2004). Кроме того, LAD является ключевым признаком для идентификации сортов пшеницы (Yanli et al., 2007). (iv) Наконец, высота полога является индикатором риска полегания и может быть критерием для различения сорняков и сельскохозяйственных культур (Piron et al., 2009). Кроме того, высота может дать информацию об урожайности, поскольку растения, находящиеся в стрессовом состоянии, могут быть ниже (Constantino et al., 2015).

Одновременное и прямое измерение этих морфологических признаков возможно с помощью методов трехмерного проксимального зондирования. Обычно используемые устройства для сбора 3D-данных включают обнаружение света и определение дальности (LiDAR), времяпролетные камеры, моно- и многоракурсное стереовидение, а также структуру из движения. Датчики LiDAR сканируют сцену с помощью лазеров, чтобы получить трехмерное облако точек. Этот метод широко используется и обеспечивает точные и плотные модели растительного покрова, но датчики дороги (Li et al., 2014) и для получения точной информации о цвете требуется комбинация с камерой RGB, хотя некоторые устройства LiDAR обеспечивают интенсивность сигнала, помогающую идентифицировать зеленые участки. Такое измерение занимает больше времени, чем пассивное измерение, и, кроме того, необходимо увеличить время сканирования для увеличения пространственного разрешения (Gibbs et al., 2017). В результате этот метод остается проблемой в полевых условиях из-за вызванного ветром движения листьев. Времяпролетные камеры освещают сцену и вычисляют глубину для каждого пикселя в соответствии со временем, которое требуется свету для достижения объектов.Поскольку вся сцена освещается одновременно, времяпролетные камеры решают проблему времени сканирования. Они подходят для измерений внутри помещений, но потребность в активном освещении снижает эффективность получения изображений при сильном солнечном свете (Kazmi et al., 2012; Perez-Sanz et al., 2017). Бинокулярное стереовидение опирается на две камеры для вычисления глубины путем триангуляции. Система недорогая, простая, компактная, обеспечивает быстрое приобретение и может работать в условиях естественного солнечного света. Его основными недостатками являются ошибки измерения глубины, связанные с плохим стереосопоставлением, вычислительными требованиями для алгоритмов стереосопоставления и влиянием перекрывающихся листьев. Многоракурсные стереосистемы помогают улучшить качество карты глубины и управления перекрывающимися частями купола. Использование нескольких камер, расположенных вокруг интересующей сцены, подходит для внутренней среды, как это было реализовано Scharr et al. (2017) и Hui et al. (2018), но его сложнее реализовать в полевых условиях. Наконец, структура из движения зависит от смещения одной камеры для реконструкции сцены. Джей и др. (2014) эффективно внедрили такую ​​систему в полевых условиях для определения высоты и площади культур.Его основным недостатком по сравнению со стереозрением является больший объем данных для хранения и обработки.

В результате стереозрение кажется простым и надежным способом изучения архитектуры купола в полевых условиях. Подходы к высокопроизводительному фенотипированию растений с использованием стереозрения были разработаны в лаборатории He et al. (2003 г.); Андерсен и др. (2005 г.); Бискуп и др. (2007 г.); Лин и др. (2011) и Tilneac et al. (2012). Было предложено лишь несколько полевых подходов. Кисе и Чжан (2008) использовали стереосистему для обнаружения рядов посевов.Иванов и др. (1994) применили стереозрение для изучения угла листа и площади кукурузного полога. Мюллер-Линов и др. (2015) протестировали стереоизображение на сахарной свекле в естественных условиях. Для злаков задача усложняется из-за однородной текстуры листьев и сложной архитектуры кроны, состоящей из тонких и длинных листьев. Лиманс и др. (2013) представил метод расчета площади и угла для озимой пшеницы.

Это исследование направлено на разработку проксимальной системы стереозрения для измерения LAI, MTA, LAD и высоты кроны озимой пшеницы в полевых условиях.Первая цель состоит в том, чтобы проанализировать проблемы, возникающие при адаптации стереоскопического метода от одиночного горшка в контролируемых условиях в помещении к сложному естественному пологу, и предложить решения этих проблем. Вторая цель состоит в том, чтобы сравнить измерения на основе изображений с обычными ручными измерениями и количественно определить ошибки.

Материалы и методы.

Полевой эксперимент и сбор данных. ‘Э).В опыте приняли участие 64 микроделянки размером 1,8×6 м, засеянные озимой пшеницей (

Triticum aestivum L. «Edgar»), засеянной плотностью 250 зерен/м² 13 октября 2017 г. Ширина междурядий 0,14 м. Микроучастки удобряли трехкратно (в стадии кущения, выхода в трубку и флагового листа) 27 % аммиачной селитры. Это азотное удобрение применялось в соответствии с 11 способами, сочетающими внесение 0, 30, 60 и 90 кг азота на гектар в четырех повторностях (подробную информацию о полевых испытаниях см. в Дополнительных материалах).

Ручные эталонные измерения были выполнены для калибровки и проверки методов технического зрения. Для измерения LAI листья собирали на 0,5 м ряда на 20 из 64 площадок, ламинировали прозрачным клеевым покрытием на бумажных листах и ​​сканировали. 24 мая 2018 г., когда колосья еще не были высажены, были вручную измерены высоты при вставке флагового листа для 36 побегов на микроучасток (участки были систематически разделены на 12 зон, в которых случайным образом были выбраны три побега). Вставка флагового листа была выбрана для выполнения повторяющихся измерений высоты.Преимущество таких измерений на культиваторе заключается в том, что они не зависят от ориентации листьев и не требуют растягивания листьев. Причина этого измерения перед колосом заключалась в том, чтобы оценить способность ручных измерений регистрировать высоту растений на вегетативной стадии, хотя обычно высота пшеницы измеряется по колосьям (Pask et al., 2012). 05 июня высота была измерена вручную на верхушках колосков для 36 колосков на микроучасток. Референтные измерения МТА и ЛАД в полевых условиях не проводились из-за искривленной формы листьев.Измерения средней скорости ветра регистрировались акустическим анемометром со станции Lonzée ICOS (50° 33′ 06» северной широты и 4° 44′ 46» восточной долготы), расположенной на соседнем участке.

Снимки получены в полевых условиях в следующие даты: 09 апреля, 11 апреля, 23 апреля, 30 апреля, 02 мая, 16 мая, 24 мая, 30 мая и 05 июня 2018 г. при различных условиях освещения без искусственного затенения , чтобы можно было проверить устойчивость методов визуализации к естественному свету. В каждую дату на микроучасток делалось по четыре пары изображений.Платформа для получения изображений была разработана для захвата кадров в надире полога пшеницы на расстоянии около 1 м. Двумя камерами, использованными для создания устройства стереозрения, были GO-5000C-USB от группы JAI, оснащенные CMOS-датчиком 2560 × 2048 и RGB-фильтром Байера. Объективами были Kowa LM16HC с фокусным расстоянием 16 мм. Диафрагма диафрагмы была установлена ​​на F2.8, а фокус на 1 м. Базовая линия (расстояние между центрами датчиков двух камер) составляла 50 мм, а оптические оси были параллельны. Высоту устройства стереозрения регулировали в каждый день сбора данных, чтобы расстояние между куполом и датчиками составляло примерно 1 м.На таком расстоянии площадь изображения составляла около 0,5 м². Базовая линия и высота камеры были откалиброваны для получения изображений с соответствующим пространственным разрешением в сочетании с большой сценой для учета изменчивости внутри участка. Устройство стереозрения было откалибровано с использованием шахматной доски 9 × 6 (сторона квадрата 40 мм) и приложения Matlab Stereo Camera Calibrator в соответствии с методом, предложенным Zhang (2000). Параметрами, полученными в результате калибровки, являются матрица поворота и перемещения между двумя камерами, фокусные расстояния и коэффициенты искажения.Ошибка калибровки составила 0,32 пикселя. Изображения сохранялись с цветовым разрешением 12 бит на пиксель, чтобы в полной мере использовать аппаратное обеспечение. В дополнение к полевым измерениям в лаборатории были получены изображения листьев с известной площадью и наклоном для исследования ошибок измерений. Мишень была сделана из трех листьев, наклеенных на плоскую деревянную доску. Для проверки вычисления площади было захвачено 20 позиций цели. Положения были созданы путем объединения поворотов доски вдоль трех перпендикулярных направлений трехмерного пространства менее чем на 75° в каждом направлении относительно плоскости, перпендикулярной оптической оси камер.Для проверки измерения угла были захвачены десять положений цели. Эти положения были созданы путем наклона цели от 0 до 75 ° в одном направлении.

Картирование глубины с помощью Stereo Vision

Использование перекрытий между левым и правым изображениями для вычисления глубины потребовало нескольких шагов. Во-первых, процесс ректификации заключался в выравнивании изображений таким образом, чтобы одна и та же точка сцены появлялась в одной и той же координате y на двух изображениях. Это было выполнено алгоритмом Буге благодаря калибровочным параметрам системы (Bradski and Kaehler, 2008).Этот алгоритм исправления также зависит от параметров калибровки для учета радиального искажения линзы. Исправленные изображения были преобразованы в оттенки серого. Чтобы уменьшить влияние шума на скрытые 3D-вычисления, размер изображения в градациях серого был уменьшен до 1280 × 1024 пикселей путем усреднения значений пикселей на каждом квадрате 2 × 2. Вторым основным этапом было стереосопоставление, состоящее в нахождении соответствующих пикселей на правом и левом изображениях. Разница x-координат соответствующих пикселей давала несоответствие между пикселями.Сопоставление стерео было выполнено с помощью алгоритма полуглобального сопоставления блоков (SGBM), предложенного Hirschm (2007). Принцип заключается в обнаружении соответствующих пикселей с помощью подобных окрестностей. Двумя наиболее важными параметрами являются размер окна согласования, который представляет собой размер стороны исследуемых окрестностей, и диапазон несоответствия, который соответствует максимально возможному несоответствию. Были протестированы соответствующие размеры окна 5, 9, 15 и 19 пикселей. Размер окна 15 — это значение по умолчанию, а 5 — минимальное значение.Два других значения были выбраны для тестирования других конфигураций, одно между значением по умолчанию и минимальным значением (9), а другое выше значения по умолчанию (19). Диапазон несоответствия автоматически корректировался для каждой пары изображений, если несоответствие достигало максимально допустимого значения. Оценка несоответствия также контролировалась постфильтрацией на основе минимального значения уникальности, установленного на 5, для удаления ложных совпадений (Bradski and Kaehler, 2008). Сложная текстура изображений, полученных в естественных условиях, привела к неполным картам диспаратности, которые были заполнены методом, предложенным Юном (2012). Этот метод выполняет интерполяцию, только если в окрестности имеется достоверная информация. Последний шаг состоит в вычислении глубин, которые обратно пропорциональны несоответствиям. Для каждого пикселя в левом кадре пары стереоизображений, считающихся эталонными, глубина до камеры определяется как

, где b — базовая линия (м), f — фокусное расстояние (пиксель) , d — диспаратность (в пикселях), а Z — расстояние (м) между наблюдаемым объектом и камерой, обычно называемое глубиной.Результатом всего этого шага обработки изображения является карта глубины, показывающая расстояния между объектами в сцене и камерами. Как показано на рисунке 1, разрешение по глубине зависит от глубины.

Рис. 1. Разрешение по глубине в зависимости от глубины для двух размеров изображения, использованных в этом исследовании.

Сегментация изображения с помощью обработки цвета

Все обработки изображений были реализованы с помощью Matlab R2016a. Изображения, полученные до стадии появления колоса, 24 мая, были разделены на два класса: почва и листья.Метод сегментации был основан на классификаторе машины опорных векторов (SVM), обученном компонентам цветовых пространств RGB и HSV. По данным Hamuda et al. (2017), добавление цветового пространства HSV помогает получить сегментацию, более устойчивую к условиям естественного освещения. Использование машинного обучения помогает справляться со сложными ситуациями, содержащими освещенные и затененные элементы купола. Для обучения и оценки классификатора было выбрано 10000 пикселей в наборе изображений, представляющих различные даты и условия получения.Выбранные пиксели были разделены таким образом, чтобы 70 % предназначались для обучения, а 30 % — для проверки. Последний шаг процесса состоял в медианной фильтрации с окном 5 × 5 пикселей для удаления шума сегментации на результирующем бинарном изображении.

Изображения, полученные на стадии цветения 5 июня, содержат шипы и разделены на три класса: почва, листья и шипы. SVM, предоставляющий бинарные выходные данные, три классификатора были объединены по принципу «коды вывода с исправлением ошибок» (Dietterich and Bakiri, 1994).Более того, информации о цвете недостаточно, чтобы различить шипы на ранних стадиях их развития, потому что они такие же зеленые, как листья. По этой причине, помимо компонентов RGB и HSV, для обучения SVM также использовались предикторы высоты и текстуры. Предикторами текстуры пикселя являются (i) среднее значение интенсивностей пикселей по квадрату 7 × 7 с центром в рассматриваемом пикселе и (ii) среднее значение квадратов разностей интенсивностей между каждым пикселем и центральным пикселем окрестности.Эти параметры направлены на учет различий между зернистой текстурой колосьев и гладкой текстурой листьев. Чтобы не зависеть от расстояния между камерой и землей, рассматриваемым предиктором высоты для каждого пикселя была разница между 95-м процентилем высот и высотой этого пикселя. Для обучения и оценки классификатора было выбрано 5000 пикселей, из которых 70 % предназначены для обучения, а 30 % — для проверки.

Оценка высоты навеса

Для извлечения только глубины растительных объектов к карте глубины была применена маска сегментации.Расстояния между землей и пшеницей (высота растений) были рассчитаны на основе этой карты глубины растений. Высота растений — это просто разница между расстоянием между камерой и пшеницей и между камерой и землей. Высоту кроны можно оценить с помощью различных дескрипторов, таких как медиана, 75-й процентиль, 95-й процентиль и стандартное отклонение расстояния между землей и пшеницей. На рисунках 2 и 3 показан конвейер обработки изображений от цветных изображений до карт высот элементов растений.

Рисунок 2 Конвейер обработки.

Рис. 3. RGB-изображение, сегментированное изображение (почва — синяя, листья — зеленые, колосья — красные) и карта высот для изображения почвы и листьев (24 мая) и изображения почвы, листьев и колосьев (5 июня).

Оценка LAI и MTA с помощью глобальной триангуляции Делоне

Расчет LAI и MTA основан на геометрических операциях. Используя параметры стереофонической калибровки и сопоставление высот, для каждой пары изображений было создано трехмерное облако точек. Система координат облака точек была сосредоточена на левой камере, а ось z была параллельна оптической оси системы.Плоскость xy системы теоретически была параллельна земле. Трехмерное облако точек было преобразовано в трехмерную сетку с помощью триангуляции Делоне. Этот процесс идентифицировал каждую точку вновь сгенерированной сетки как вершину и создавал ассоциации между соседними точками в виде ребер. Полученная сетка была составлена ​​из треугольных граней, образованных этими вершинами и ребрами. Критерий размера использовался для удаления неестественных гигантских треугольников, образованных соседними точками, принадлежащими разным листьям.Рассматривая треугольную грань с вершинами ABC, площадь вычислялась как половина модуля векторного произведения двух ребер рассматриваемой грани и читается как

Atriangle=‖AB→×AC→‖2

Общая площадь завода A завод был суммой площадей отдельных треугольников. Площадь почвы под этими растениями была рассчитана следующим образом:

Asoil=Z¯W⋅PS⋅Aimagefm

, где Z¯W — среднее расстояние между камерой и пшеницей (м), P S — размер стороны в пикселе на датчик (5×10 -6 м), f м — фокусное расстояние (м) и A изображение — площадь изображения (в пикселях).Наконец, LAI представлял собой отношение между A растением и A почвой . Наклон каждого треугольника определялся как

θtriangle=acos(AB→×AC→)z‖AB→×AC→‖

MTA вычислялся как средний наклон вегетативных треугольников по стереоизображению без учета ориентации треугольники. Было сделано предположение, что все азимуты треугольников равновероятны, что подтверждается для многих растительных покровов (Weiss et al., 2004).

Оценка MTA и LAD с помощью локальной подгонки

Предлагается другой метод для оценки LAD в дополнение к MTA, который обеспечивает большую устойчивость к шуму и неполноте в трехмерных кадрах. Был разработан автономный алгоритм для систематического выбора областей интереса (ROI) на изображениях, в отличие от других методов, состоящих в интерактивном выборе ROI с помощью вмешательства человека (Biskup et al., 2007). В этом исследовании такие ручные операции практически невозможны из-за обилия изображений в наборе данных и обилия листьев на каждом изображении (рис. 4). Оригинальный подход основан на выборке неперекрывающихся листовых зон, для которых можно вычислить высоту каждого пикселя.Края листьев идентифицируются с помощью фильтра Канни для обнаружения краев, чтобы избежать зоны, охватывающей разные листья. Первая итерация выполняется путем выбора зон листьев размером 30 × 30 пикселей, что соответствует приблизительно 70 мм² для изображений размером 2560 × 2048 пикселей. Алгоритм ищет неперекрывающиеся области интереса, удовлетворяющие строгим критериям качества: все пиксели должны иметь правдоподобное значение высоты, а зона не может содержать ни одного обнаруженного края. Если количество зон, удовлетворяющих всем этим критериям, слишком мало, алгоритм начинает процесс с поиска меньших зон, таких как 20 × 20 пикселей и, наконец, 10 × 10 пикселей.Для каждой области интереса плоскость настраивается на соответствующем облаке точек, и угол наклона этой локальной поверхности листа выводится из нормали к плоскости. MTA вычисляется как среднее значение углов наклона выбранной области интереса в трехмерном стереокадре. LAD получается путем записи частот этих углов наклона для классов 5°.

Рисунок 4 Локальная аппроксимация листовой поверхности: (слева) выбранные листовые зоны, (справа) подобранная плоскость на облаке точек, связанном с листовой зоной.

Результаты и обсуждение

Алгоритм сопоставления стереозвука

Сопоставление стереосигнала является сложной задачей.Проекции объекта на две разные оптические плоскости не обязательно представлены одним и тем же количеством пикселей. Это приводит к неполному сопоставлению пикселей для вычисления глубины. Визуальные окклюзии также могут препятствовать отображению стереоизображений с полной глубиной.

Алгоритм SGBM был впервые оценен на наборе данных Миддлбери, который содержит эталонные изображения с плотными картами несоответствий (Scharstein and Szeliski, 2002; Scharstein and Szeliski, 2003; Scharstein and Pal, 2007).Эталонные изображения конусов и тедди были впервые рассмотрены из-за их сложных сцен с контрастными объектами. Стерео сопоставление выполнено с ошибками 7,4 % для конусов изображений и 9,5 % для мишек изображений. Для менее сложных эталонных изображений ошибка значительно уменьшилась до 2 %. Наконец, алгоритм был протестирован на эталонных изображениях Aloe , которые являются наиболее репрезентативными изображениями растительности и привели к ошибке 8,4 %. Замечено, что эта ошибка представляет собой количество пикселей, для которых несоответствия отличаются хотя бы от одного пикселя.Это означает, что несоответствия, отличающиеся от одного пикселя, внесли свой вклад в ошибку с тем же весом, что и более важная ошибка. По сравнению с литературными данными (Scharstein and Szeliski, 2002) и, в частности, с оптимизированным алгоритмом стереосопоставления, приводящим к ошибкам 2,9 % и 7 % для 90 396 колбочек 90 397 и 90 396 плюшевых 90 397 изображений соответственно (Li et al., 2017), Производительность алгоритма SGBM на наборе данных Миддлбери была сочтена достаточной.

Во-вторых, характеристики сопоставления стереоскопических изображений были оценены для конкретного случая полога озимой пшеницы путем изучения влияния размера изображения, цветового разрешения в пикселях, заполнения карты несоответствий и размера окна сопоставления на изображениях, полученных в четыре даты (рис. 5 и 6).Поскольку эталонные карты для изображений растительного покрова отсутствовали, для оценки качества сопоставления был введен индикатор, основанный на проценте вероятной высоты. Этот индикатор выражает долю пикселей растений, для которых вычисленное значение высоты находится в диапазоне от земли до 0,6 м ниже стереоскопического устройства, даже если это значение высоты может быть неточным. Этот выбор основан на гипотезе о том, что самые высокие растения могли быть обнаружены на 0,6 м ниже камер, учитывая, что среднее расстояние между камерами и пшеницей составляло приблизительно один метр, но некоторые растения были выше среднего уровня полога.Как показано на рисунках 5 и 6, этот анализ чувствительности показал, что наилучшие характеристики стереосопоставления достигаются для изображения размером 1280 × 1024 пикселей с цветовым разрешением 12 бит. Более того, время вычислений для извлечения карты диспаратности было примерно в десять раз больше для изображений с разрешением 2560 × 2048 пикселей, чем для изображений с разрешением 1280 × 1024 пикселей. Абсолютное значение времени вычисления зависит от аппаратного обеспечения. По порядку величины среднее время вычисления карты диспаратности для изображений размером 1280 × 1024 пикселей было около 0.8 секунд на компьютере под управлением Windows с процессором Intel Core I5-4200H с частотой 2,8 ГГц. На это время расчета существенно не влияло цветовое разрешение. Применение алгоритма заполнения на основе интерполяции помогло завершить карту несоответствий. Этот шаг не обязательно обеспечивает надежность результатов, но он необходим для вычисления характеристик, таких как поверхность листа, где плотное трехмерное облако точек имеет решающее значение для правильной настройки сетки. Напротив, плотное 3D-облако точек не является обязательным для извлечения высоты полога, и заполнение карты становится дополнительным.Что касается размера окна согласования, для 12-битных изображений наблюдался небольшой эффект. В целом, размер окна 15 пикселей обеспечивает наилучшие результаты независимо от размера изображения. Для 8-битных изображений выбор соответствующего размера окна был более решающим. Оптимум для изображений пшеницы был найден при размере 9 пикселей. Отмечено, что изменчивость стереосоответствия увеличилась на последних двух датах. Поскольку в эти даты было получено больше изображений, чтобы учесть умножение методов оплодотворения, получение было охвачено более длительным периодом, что могло объяснить большую изменчивость в сопоставлении из-за различных условий освещения.

Рис. 5 Производительность стереофонического согласования для 12-битных изображений.

Рис. 6 Производительность сопоставления стерео для 8-битных изображений.

Влияние прямого солнечного света на сопоставление

Обычно используемые алгоритмы стереосопоставления представляют ограничение Ламберта, которое указывает, что интенсивность проекции каждой точки изображения не должна зависеть от угла, под которым камера наблюдает за этой точкой (Devernay, 1997). ). В полевых условиях прямой солнечный свет в сочетании с отражающими свойствами листьев приводят к несоблюдению этого ограничения.В результате интенсивности пикселей одних и тех же точек сцены могут быть разными на двух изображениях стереоскопического устройства. Это вызывает проблемы со стереосоответствием в некоторых зонах, подверженных воздействию прямых солнечных лучей, как показано на рисунке 7. Кроме того, такой свет может уменьшить видимую текстуру листьев (Müller-Linow et al. , 2015). По этим причинам облачные условия лучше подходят для получения изображений. Решение для повышения устойчивости к солнечному свету могло бы заключаться в улучшении алгоритма стереосопоставления путем преобразования интенсивностей соседних пикселей в процессе сопоставления с помощью преобразования переписи (Zabih and Woodfill, 1994).Другой возможностью было бы избежать прямого солнечного света, используя затеняющее устройство. Этот последний вариант не был реализован в данном исследовании, поскольку целью было протестировать как можно более компактное и многофункциональное устройство сбора данных.

Рисунок 7 Влияние прямого солнечного света на сегментацию и стереосопоставление двух зон одного и того же изображения (16 мая). В левой части изображения представлено 9,1 % пикселей с насыщенным уровнем серого, а в правой части — только 2,2 %.

Влияние солнечного света необходимо учитывать при проектировании системы стереоскопической съемки, особенно при определении размеров базовой линии и высоты камеры. Для этого исследования использовалась базовая линия 50 мм. При одинаковом расстоянии между камерами и растениями (1 м) Li et al. (2017) показали, что базовая линия 80 мм обеспечивает наилучший компромисс между точностью глубины и коэффициентом несоответствия. Однако их испытание проходило в комнатных условиях. Увеличение базовой линии может усилить разрушительное воздействие солнечного света на поле, поскольку камеры будут наблюдать за одной и той же точкой с более важной разницей углов. Более того, увеличение базовой линии вызывает уменьшение перекрытия между левым и правым изображениями.Это может быть неудобно для восприятия изменчивости среди растений в поле. Для некоторых приложений может быть выбрано большее расстояние. Это может уменьшить эффект искажения и увеличить количество растений, захваченных одним кадром. Тем не менее, базовую линию, вероятно, следует адаптировать, поскольку ее выбор зависит от расстояния измерения.

Устойчивость сегментации к световым условиям

В полевых условиях разработка метода сегментации, устойчивого к условиям окружающей среды (свет, влажная или сухая почва, тени, мертвые листья на земле), является сложной задачей. Предлагаемый метод, основанный на машинном обучении и преобразовании компонентов HSV, выполнил сегментацию почвы и листьев с точностью 98,5 % для проверочного набора данных. Добавляя информацию о глубине и текстуре, метод разделял почву, листья и колосья с точностью 99,8 % в наборе проверочных данных. Однако такие характеристики были завышены из-за насыщенности пикселей. Эти пиксели являются либо землей, либо листьями, либо шипами, но при пиковых значениях интенсивности их классификация невозможна без использования информации о глубине.Для надлежащего обучения классификатора учебные зоны в насыщенных областях были выбраны только для наиболее часто насыщенного класса (листья для классификации почва-листья и колосья для классификации почва-листья-колос). В результате плохо классифицированные пиксели в насыщенных зонах (, например, насыщенных пикселей почвы, классифицированных как пиксели листьев) не могли быть учтены при вычислении ошибки классификации, что приводило к завышенной точности.

Исходя из этого соображения, предлагается реализовать алгоритм сбора данных с автоматической экспозицией для уменьшения насыщенности изображения.Такой алгоритм должен был бы сократить время интегрирования, если изображение содержит более определенного процента насыщенных пикселей. Этот порог следует выбирать тщательно, чтобы сохранить преимущества цветового разрешения. Предварительные тесты показали, что порог насыщения 3% остается приемлемым для изображений, содержащих всплески, которые наиболее подвержены насыщению изображений.

LAI Измерение: ступенчатый эффект и перекрывающиеся створки

В таблице 1 показаны результаты измерения площади поверхности в лаборатории на трех неизогнутых створках известной площади, расположенных в 20 различных положениях.Случайная ошибка — это средняя разница между измерениями и средним значением измерений, выражающая точность. Систематическая ошибка, связанная с точностью, представляет собой среднюю разницу между измерениями и эталонным значением. Близкие значения площади были найдены для 20 позиций, но площадь систематически завышалась. Это вызвано ступенчатостью граней в процессе триангуляции по сравнению с реальной гладкой поверхностью. Этот ступенчатый эффект обусловлен (i) случайными ошибками в измерении глубины и (ii) разрешением самого измерения глубины, что означает, что даже без случайных ошибок реконструированная поверхность будет иметь ступенчатую форму.Действительно, для большинства элементов растений минимальное разрешение по глубине близко к расстоянию, представленному одним пикселем (около 0,5 мм для изображений 1280 × 1024 на расстоянии 1 м между камерой и наблюдаемыми объектами). В результате углы треугольников либо равны 0°, либо превышают 45°, что создает эффект ступенчатости на реконструированной поверхности. Эта систематическая погрешность приводит к внутренне завышенному измерению площади. В таблице 1 представлено влияние медианной фильтрации карт глубины на это явление.

Таблица 1 Точность и прецизионность измерения площади листьев определяются в лаборатории.

Эффект ступенек был более важным для изображений с разрешением 2560 × 2048, чем для изображений с разрешением 1280 × 1024, как уже подчеркивалось Leemans et al. (2013) с изображениями 1280×960 и 1024×768 пикселей. Однако минимальный размер изображения необходим, чтобы различать детали растений, учитывать кривизну листьев и тонкие части листьев. Количество используемых пикселей зависит от расстояния между куполом и камерами и должно быть правильно выбрано.

На стереоизмерения LAI в полевых условиях повлияли два явления: (i) ступенчатый эффект, приводящий к завышению измеренной площади, и (ii) перекрывающиеся листья, приводящие к занижению измеренной площади.В результате абсолютное измерение было неточным, и потребовалась калибровочная кривая. Наилучшей моделью для непосредственного сопоставления стерео LAI с ручным измерением была экспоненциальная регрессия (рис. 8). Подобные результаты были подчеркнуты Leemans et al. (2013). Такую эволюцию можно объяснить динамикой строения полога. Для первых стадий развития (LAI < 2) линейная зависимость была бы более подходящей, но по мере роста урожая (LAI > 2) полог становился более плотным, и многие листья перекрывались.Из-за такой сложной структуры растительного покрова модели может не хватать надежности, поскольку она не учитывает поверхности листьев нижнего яруса растительности. Действительно, стереозрение, по сути, фиксирует площадь листьев в верхнем ярусе листвы. Предложением для дальнейшего исследования, подразумевающего измерение LAI в стереорежиме, было бы отслеживание динамики площади верхнего слоя одной и той же сельскохозяйственной зоны на каждом этапе и ее интегрирование в течение всего сезона. Модель будет учитывать площадь верхнего слоя, а также площадь нижних листьев, измеренную ранее для извлечения LAI на каждом этапе.Информация о высоте была бы полезна для различения этажей листвы.

Рисунок 8 Связь между ручными эталонными измерениями и LAI, измеренным с помощью стереозрения для данных 2018 года и данных, полученных Leemans et al. (2013).

Поскольку эталонные измерения LAI требуют много времени, все данные, полученные в 2013 г. Leemans et al. и все данные, полученные в 2018 году, были использованы для калибровки моделей. Для оценки ошибок обеих моделей был применен метод перекрестной проверки с исключением одного.Недостатком перекрестной проверки является то, что данные проверки и калибровки могут быть не независимыми. Однако независимый набор данных 2013 года нельзя использовать для внешней проверки модели, разработанной в этом исследовании, поскольку за это время были улучшены настройки системы сбора данных и алгоритмы. Несмотря на эти различия, два исследования, выполненные на разных участках, в разные даты и годы, дали довольно близкие результаты. Модификации 2018 года действительно помогли уменьшить среднеквадратичную ошибку (RMSE).Более высокий коэффициент детерминации (R²) в 2013 г. объясняется измерением двух микроучастков на ранней стадии роста, что привело к близкому к нулю эталонному и стереофоническому LAI.

Разрушающие ручные измерения LAI были выполнены на площади 0,07 м² (0,5 м одного ряда культур с расстоянием между рядами 0,14 м), тогда как изображения представляли зоны площадью почти 0,5 м². В результате стереоизмерения были более подходящими для учета изменчивости внутри участка. Ручные эталонные измерения могли быть выполнены в локальных точках, не представляющих весь микроучасток.Этот аспект необходимо учитывать при оценке качества регрессионных моделей. В качестве перспективы для дальнейших исследований, практическим решением для увеличения пространственного масштаба эталонных измерений LAI и их ускорения может быть использование высокой корреляции между массой листа и площадью листа, как это было сделано Roth et al. (2018). Наконец, как подчеркивают Baret et al. (2010), важно определение измеряемой переменной. Метод визуализации зафиксировал площадь всех зеленых элементов, в то время как вручную были отобраны только листья.Тем не менее, из-за надирного положения камер на изображениях было видно несколько стеблей, и их вклад считался незначительным. Если ориентация устройства сбора данных изменится, что сделает видимым больше стеблей, рассматриваемой переменной скорее должен быть индекс зеленой зоны, который учитывает все зеленые элементы, а не только листья.

Влияние ветра на измерение LAI

В полевых условиях ветер может мешать измерению, особенно вызывая размытие стереоизображений и изменчивость между последовательностями сбора данных.Для оценки воспроизводимости измерений было получено пять пар изображений одних и тех же зон с интервалом 15 секунд. Коэффициенты вариации (отношение среднего значения к стандартному отклонению) для измерения LAI представлены в табл. 2. В целом ветровая изменчивость была довольно небольшой, за исключением 23 апреля. Средняя скорость ветра, измеренная для каждой даты, не позволяет объяснить это более высокая изменчивость. На основании визуальных наблюдений в полевых условиях предполагается, что изменчивость зависит от стадии развития.09 и 11 апреля в период кущения растения были низкими и практически не подвергались воздействию ветра. 23 апреля на стадии 31 по Садоку (Zadoks et al., 1974) стебли прямостоячие, но крона не плотная. Органы растений перемещались ветром, что вызывало изменчивость в измерении LAI. Однако с 30 апреля полог стал более плотным, поэтому влияние ветра на измерения LAI уменьшилось. Действительно, на течение в кроне влияет вертикальный профиль густоты растений, высота кроны и гибкость элементов, которые зависят от стадии развития (Cionco, 1972).Вывод о том, что ветер мало влияет на метод визуализации, верен только в том случае, если два изображения получаются одновременно, как это было сделано в этом эксперименте. Как подчеркивает Kaczmarek (2017), если получение двух кадров не происходит одновременно, даже слабый ветер сильно ухудшит характеристики стереофонического согласования.

Таблица 2 Коэффициенты вариации (CV) измерений LAI для той же зоны, полученные с 15-секундными интервалами.

Измерения MTA и LAD

Измерения MTA в лаборатории приведены в таблице 3. Для наклонных поверхностей на изображениях эффект ступенчатости не вызывает существенной систематической ошибки для метода триангуляции Делоне, поскольку углы треугольников благоприятно усредняются, т. е. компенсируется ошибка по всем углам наклона. К такому же выводу пришли Leemans et al. (2013). Однако для плоской горизонтальной поверхности (угол наклона = 0°) некоторые треугольные грани наклонены из-за ошибок оценки глубины, но поскольку их наклон не имеет знака, они не могут компенсировать друг друга для получения в среднем угла 0°.В результате средний угол обязательно завышен. Чтобы подтвердить эту гипотезу, ошибка была рассчитана только для эталонных листьев, имеющих угол, превышающий 15°. В этом состоянии ошибка значительно уменьшилась, что указывало на то, что почти плоские поверхности были источниками важных ошибок. Использование медианного фильтра на карте глубины помогло уменьшить эффект ступенчатости. Во всех случаях метод локальной подгонки давал лучшие результаты, чем метод триангуляции Делоне. Однако этот вывод ограничивается случаем прямых листов без перекрытий.Для реального навеса метод триангуляции Делоне может быть более адаптирован для учета кривизны листа и перекрытия листьев. Более того, метод триангуляции Делоне рассматривает все пиксели, в то время как метод локальной подгонки фокусируется только на некоторых зонах. В полевых условиях с использованием изображений 1280 × 1024 были зарегистрированы MTA в диапазоне от 53° до 62° для различных дат сбора и методов внесения удобрений (рис. 9). Вариабельность МТА, определяемая методом триангуляции Делоне, колебалась от 0.от 74% до 1,45% для разных дат, что подтверждает точность метода. Вариабельность была выше для метода локальной подгонки (рис. 9).

Таблица 3 Средние абсолютные ошибки измерения МТА на эталонных листах с 10 наклонами (в диапазоне от 0 до 75° относительно плана, перпендикулярного оптической оси камер), рассчитанные в лаборатории для различных методов расчета углов и обработки изображений ( объединение пикселей и медианная фильтрация карты глубины).

Рисунок 9 Сравнение методов триангуляции Делоне и метода локальной подгонки для оценки MTA в полевых экспериментах.Вертикальные полосы показывают стандартное отклонение оценки MTA для разных изображений, полученных в один и тот же день.

Метод триангуляции Делоне кажется наиболее точным для измерения MTA. Однако этот метод не смог обеспечить LAD (рис. 10). Из-за ступенчатого эффекта треугольники были либо горизонтальны, либо наклонены под углом, превышающим 45°. Это не было проблемой для измерения среднего угла, но наклоны этих треугольников нельзя было использовать для изучения углового распределения более крупных элементов листа.Этот недостаток устраняется методом локальной подгонки. Принимая во внимание углы плоскостей, скорректированные на некоторых гранях листа, можно было получить хорошее представление о распределении углов граней листа. Полученный средний LAD был очень похож для разных дат. Потенциальным усовершенствованием измерения углов могло бы стать определение критерия для записи азимутального угла сегментов листа (треугольники или подогнанные плоскости). Это позволило бы проверить предположение о равновероятности всех азимутальных углов для рассматриваемых участков пшеницы.Действительно, для урожая сахарной свеклы Müller-Linow et al. (2015) обнаружили, что распределение листьев по азимутальным углам неравномерно. Они также заметили, что в течение сезона менялась предпочтительная ориентация листьев.

Рисунок 10 Сравнение методов триангуляции Делоне и локальной подгонки для оценки LAD для изображений, полученных 2 мая. На графике показаны частота и стандартное отклонение для каждого класса 5°.

MTA и LAD не измерялись вручную в полевых условиях.Из-за ветра, структуры кроны и кривизны листьев прямое ручное измерение очень сложно, требует много времени и ненадежно, отсюда и интерес к автоматическим измерениям, которые основаны на небольшом сегменте листа для учета кривизны листа. В результате референтные значения не были доступны, но значения МТА, рассчитанные двумя разными и независимыми методами, были близки, что позволяет предположить, что оба измерения могут быть релевантными. Для сравнения, Shibayama and Watanabe (2007) измерили MTA между 56° и 65° для двух разных сортов пшеницы, используя поляризованный свет и датчики LAI-2000.Хосой и др. (2009) измеряли MTA между 44° и 56° для разных дат с помощью LiDAR. Однако их метод выбора листовых сегментов не был автоматическим, и вариабельность измерения МТА составляла около 40 % по сравнению с 1 % для предложенного метода. Эти сравнения следует рассматривать в перспективе. Согласно Янли и соавт. (2007), распределение углов сильно зависит от сорта пшеницы. Хуанг и др. (2006) обнаружили аналогичный LAD, используя отражательную способность полога, и охарактеризовали этот вид пшеницы как «эректофильный».По мнению де Вита (1965), распределение, представленное на рис. 10, можно скорее классифицировать как «плагиофильное», поскольку косые листья встречаются чаще, чем вертикальные.

Сравнение стереофонических и ручных измерений высоты до и после появления колоса

Для данных, записанных до появления колоса, стереофонические и ручные измерения с помощью измерительной линейки предоставили неэквивалентные индикаторы для описания высоты навеса. Оба представляют преимущества и неудобства и должны использоваться для разных целей.Ручные измерения имеют то преимущество, что оператор непосредственно выбирает интересующую точку (кончик флагового листа, кончик колоса, последний узел), что удобно для изучения конкретных вегетативных органов. Напротив, измерение высоты определенных точек на основе изображения является сложной, а иногда и невыполнимой задачей из-за трудностей, возникающих при автоматическом обнаружении таких точек (, например, : перекрывающиеся листья препятствуют обнаружению узлов). Для ручного измерения высоты требовалось множество повторений для получения надежной оценки, что можно рассматривать как основной недостаток этого метода.Напротив, стереометод позволяет получать дескрипторы высоты зоны нескольких растений одновременно. Как показали Cai et al. (2018), карта высот дает полное распределение высоты, что дает гораздо больше информации о развитии кроны, чем ручное измерение высоты. В этом исследовании предлагается несколько статистических дескрипторов высоты, полученных из трехмерного облака точек. Предлагаемые дескрипторы — это медиана, 75-й процентиль и 95-й процентиль высоты точки.На рис. 11 показаны различные дескрипторы высоты для обоих типов измерений. Сравнение различных способов внесения удобрений показало, что общая высота полога, описываемая стереоскопическим зрением, кажется лучшим индикатором развития покрова, чем определяемая вручную высота прикрепления флагового листа. Последнее замечание об измерении высоты на вегетативной стадии касается ручного эталонного метода. Метровая рейка, используемая в этом исследовании, — не единственная возможность зафиксировать высоту урожая. Используя гербометр (пластину известного веса, прикрепленную к правилу), как описано Barmeier et al.(2016), даст взвешенную высоту растений. Это измерение считается более репрезентативным и объективным, чем измерение в конкретной точке. Более того, поскольку гербометр измеряет взвешенную высоту в зоне, а не высоту в точке, он может лучше подходить для обеспечения эталона для стереозрения. Можно было бы даже сконструировать гербометр размером с захваченную зону. Однако гербометр должен быть отрегулирован для учета различной степени жесткости стебля в зависимости от стадии роста или сорта.

Рисунок 11 Сравнение ручных и автоматических измерений высоты полога для 11 микроделянок (24 мая).

Для данных, зарегистрированных после появления шипов, соответствующий дескриптор высоты представляет собой среднюю высоту кончиков шипов как для ручного метода, так и для метода визуализации. Для автоматического измерения высота каждого объекта шипа была 95-м процентилем высоты, так что средняя высота кончиков шипов для одного изображения была средним значением этих 95-го процентиля. Этот признак был измерен на двух блоках микроплощадок как вручную, так и с помощью стереозрения 05 июня (рис. 12).Принимая во внимание ручные измерения в качестве эталона, средняя высота вершин шипов была измерена с помощью стереозрения с точностью 97,1% (среднеквадратическая ошибка 0,016 м). Для микроучастков блока 2 измеренные вручную и автоматически средние значения высоты верхушек колоса были близки. Для блока 1 автоматические измерения систематически занижали среднюю высоту, но изменение высоты в зависимости от методов внесения удобрений соответствовало той же тенденции, что и при ручном определении. Систематическая ошибка не связана с точностью измерения расстояния от камеры до пика, а может быть связана с некоторыми другими проблемами, такими как насыщенные листья, плохо классифицируемые как шипы, и определение расстояния между камерой и землей.Эти проблемы представляют собой проблемы, присущие полевым сборам. Как было предложено выше, собственный алгоритм автоэкспозиции должен помочь справиться с важной насыщенностью изображения. Второй вопрос более сложный. Расстояние от камеры до земли непостоянно из-за неровностей поверхности почвы, вызванных, например, проездом трактора. Очевидно, что эту проблему можно решить с помощью громоздких ручных измерений, замедляющих процесс получения изображения. Чтобы избежать этого, оценка расстояния между камерой и землей может быть получена из глубины пикселей почвы. Однако для густых и высоких крон оценка глубины грунта была ненадежной из-за отсутствия видимых пятен грунта, что создавало проблемы со стереосопоставлением. Наконец, из-за несовершенного позиционирования устройства сбора данных в поле камеры не были точно перпендикулярны земле, что приводило к непостоянству реального расстояния между камерой и землей на стереоизображении.

Рисунок 12 Сравнение ручных и автоматических измерений средней высоты верхушек шипов для двух блоков микроделянок (05 июня).

В заключение, измерение высоты на основе стереозвука в сложном пологе предложило простой способ сравнить общую высоту полога и среднюю высоту вершины колоса на разных микроучастках. Однако абсолютная высота микропланов оставалась неопределенной из-за трудностей с автоматическим определением расстояния между камерой и землей в каждой точке интересующей области. Ручные измерения полезны для измерения высоты определенных элементов растений, которые трудно обнаружить на изображениях.

Сравнение с другими проксимальными 3D-датчиками

Этот раздел призван ответить на вопрос: какой 3D-датчик выбрать для измерения морфологических признаков растений пшеницы, таких как LAI, угол листвы и высота растения, с учетом литературы, дополненной результатами эта учеба? Он фокусируется на датчиках, которые непосредственно измеряют морфологические особенности, а не на датчиках, которые полагаются на связь между архитектурными особенностями и отражательной способностью.В нескольких недавних работах уже сравниваются характеристики наиболее распространенных 3D-сенсоров для высокопроизводительного фенотипирования растений (Li et al., 2014; Vázquez-arellano et al., 2016; Perez-Sanz et al., 2017; Qiu et al., 2018). ; Ван и др., 2018). Судя по этим обзорам, стереозрение воспринимается как чувствительное к солнечному свету и плохо приспособленное для съемки вне помещения. Тем не менее, это исследование демонстрирует, что стереозрение можно использовать для сбора данных в естественных условиях без каких-либо устройств затенения и при этом обеспечивать плотную информацию о глубине. Тот же вывод нельзя сделать для методов, которые должны освещать сцену, таких как времяпролетные камеры. Насколько известно авторам этой статьи, ни одно недавнее исследование не подтверждает, что времяпролетные камеры нового поколения решат проблему чувствительности к солнечному свету. В качестве вариантов классической бинокулярной стереосистемы среди других методов можно рассматривать многоракурсное стерео и структуру из движения. Они могут обеспечить лучшие результаты, но требуют добавления камер или увеличения количества кадров одной и той же сцены.Эти методы следует предусмотреть вместо бинокулярного стерео, если это позволяет конфигурация платформы сбора данных и если объем данных, которыми необходимо управлять, не является проблемой.

Ультразвуковые датчики упоминаются как дешевое решение для измерения высоты растений. Однако растения пшеницы могут не иметь достаточной плотности, чтобы отражать эхосигналы (Yuan et al., 2018). В результате ультразвуковые датчики иногда не измеряют напрямую высоту на поверхности растения. Более того, они не подходят для реконструкции облака точек и не могут напрямую определить наклон листа или его площадь.В заключение, их следует выбирать, когда целью является регистрация высоты растительного покрова, а не картирование высоты различных органов или построение трехмерного облака точек.

На данный момент реальным конкурентом стереозрения для поливалентных 3D измерений в естественных условиях является LiDAR. Важным отличием стереозрения от LiDAR является то, что последний напрямую предоставляет 3D-облака точек, в то время как стереозрение предоставляет 2D-карты высот, которые можно преобразовать в облака точек. Недавние исследования показывают, что LiDAR может измерять морфологические признаки с характеристиками, эквивалентными или превосходящими те, что представлены в этом исследовании для стереозрения.Хименес-Берни и др. (2018) измеряют высоту со СКО 0,017 м. Измерения угла листа могут быть получены из облаков точек LiDAR в сочетании с изображением RGB, как и для облаков точек стереозрения. Ли и др. (2017) измеряют индекс зеленых зон со среднеквадратичным отклонением 0,22. Однако, даже если LiDAR становится все более и более доступным, он остается дорогостоящим и должен быть связан с камерой RGB для предоставления как морфологической, так и цветовой информации. Кроме того, его использование в уличных условиях требует борьбы с ветром. Подводя итог, можно сказать, что стереозрение может быть предпочтительнее LiDAR для приложений, которым требуется недорогое (около 2000 евро за две камеры и объективы), компактное (две разнесенные камеры и их объективы образуют устройство размером около 0.1 × 0,1 × 0,04 м 3 ) и поливалентное устройство, предоставляющее как цветовую, так и морфологическую информацию без необходимости совмещения двух сенсоров разной природы. Наконец, стереокарты обеспечивают высокое пространственное разрешение, в то время как пространственное разрешение лидарных измерений зависит от времени сканирования и его размера.

Заключение

Стереовидение — это дешевый, компактный и гибкий способ изучения архитектуры полога пшеницы в естественных условиях.Это поливалентный метод, позволяющий измерять морфологические признаки, такие как LAI, MTA, LAD и высоту кроны или шипа. Система стереоскопического зрения была настроена для захвата объемных и цветных изображений растительного покрова. Система сбора данных была откалибрована и проверена на озимой пшенице в ходе испытания внесения азотных удобрений в полевых условиях с контрастной архитектурой навеса. LAI и MTA были рассчитаны на основе глобальной триангуляции Делоне. Было показано, что размер изображения может сильно влиять на ошибку.Медианная фильтрация карты глубины помогла уменьшить эффект ступенчатости из-за случайных ошибок в измерении глубины и ограниченного разрешения по глубине. LAI был оценен с перекрестной проверкой RMSE 0,37 на основе ручных эталонных измерений. MTA был точно оценен процессом триангуляции. Для правильного извлечения LAD был разработан оригинальный метод, основанный на локальной подгонке поверхности. Что касается измерения высоты, обсуждались оптические проблемы, с которыми приходится сталкиваться при автоматическом измерении расстояния между камерой и землей в плотных пологах, и высота вершины шипа была измерена с точностью 97.1%. В целом, стереовидение обеспечивает трехмерные облака точек, которые позволяют точно сравнивать участки, хотя определение абсолютных значений агрономических параметров, таких как LAI или высота полога, может страдать от систематических ошибок.

Было предложено несколько решений, облегчающих разработку метода в полевых условиях. Во-первых, надежный метод сегментации, основанный на машинном обучении с использованием компонентов HSV, помогает управлять переменными условиями освещения. Во-вторых, было показано, что размер изображения и цветовое разрешение могут влиять на стереосопоставление.Более точное 12-битное цветовое разрешение было предпочтительнее 8-битного сбора данных. При расстоянии камеры от купола в 1 м изображения 1280 × 1024 продемонстрировали лучшие характеристики для стереосопоставления и вычисления LAI, чем изображения 2560 × 2048. В-третьих, ветер мало влиял на изменчивость измерений LAI, за исключением удлинения ствола. Это подчеркивает, что этап разработки может быть более важным, чем сама скорость ветра с точки зрения воздействия ветра на купол. Однако это наблюдение должно быть подтверждено тестированием нескольких ветровых условий на каждом этапе, прежде чем делать выводы.

Перспективы делятся на две категории: (i) улучшение системы стереозрения и (ii) извлечение дополнительных характеристик из изображений. Чтобы улучшить сбор данных, можно было бы объединить более двух камер для создания мультиокулярной системы, как это было предложено Качмареком (2017) на небольших деревьях. Это дало бы более точные и плотные карты глубины и помогло бы учитывать перекрывающиеся листья. Другая возможность — работать с несколькими парами камер, наблюдая за куполом с противоположных углов обзора.Что касается других аспектов извлечения признаков, то сочетание информации о глубине, цвете и текстуре дает возможность измерять дополнительные признаки растений, особенно в меньшем масштабе. Этот метод может извлекать морфологию органов, связанных с урожайностью, таких как флаговые листья или колосья. Он также может предоставить данные о плотности шипов и всходов, а также приблизительные значения числа побегов.

Заявление о доступности данных

Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без неоправданных оговорок любому квалифицированному исследователю.

Вклад авторов

SD и BD внесли свой вклад в разработку плана эксперимента. AB, SD и VL внесли свой вклад в настройку стереозрения. SD получил данные. SD и AB выполнили анализ данных под руководством VL. Редактирование статьи было выполнено SD, AB и BM. Исследование было мотивировано BD и BM.

Финансирование

Авторы выражают благодарность за финансовую поддержку, предоставленную Управлением исследований в области сельского хозяйства, природных ресурсов и окружающей среды государственной службы Валлонии, Бельгия (проект PHENWHEAT D31-1385). Эта публикация также пользуется поддержкой Национального фонда Бельгии FNRS-F.R.S. через грант FRIA.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Авторы благодарят отделы поддержки исследований и обучения «Сельское хозяйство — это жизнь» и «Окружающая среда — это жизнь» Учебно-исследовательского центра TERRA Льежского университета за предоставление доступа к испытательному полю и предоставление метеорологических данных из наземной обсерватории Лонзе.Авторы благодарны Ромену Бебронну, Микаэлю Глезенеру, Алвину Найкену, Руди Шарцу, Франсуазе Тис и Жану-Франсуа Уилларту за их помощь.

Дополнительный материал

Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpls.2020.00096/full#supplementary-material

Аббревиатуры

Metalary CMOS, Complement Оксид-полупроводник — Сенсор камеры; HSV, значение насыщенности оттенка — Цветовое пространство; LAI, Индекс площади листьев — Признак растения; LiDAR, обнаружение света и определение дальности — Активный 3D-датчик; MTA, средний угол наклона — Признак растения; RGB, Красный Зеленый Синий — Цветовое пространство; RMSE, среднеквадратическая ошибка — Индикатор качества регрессии; ROI, Область интереса — Область интереса на изображении; SGBM, полуглобальное сопоставление блоков — алгоритм сопоставления стереофонических сигналов ; SVM, метод опорных векторов — классификатор .

Ссылки

Андерсен, Х. Дж., Ренг, Л., Кирк, К. (2005). Геометрические свойства растений с помощью расслабленного стереозрения с использованием имитации отжига. Вычисл. Электрон. агр. 49, 219–232. doi: 10.1016/j.compag.2005.02.015

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Барет Ф., де Солан Б., Лопес-Лозано Р., Ма К., Вайс М. (2010). Оценки GAI пропашных культур по цифровым фотографиям, направленным вниз, сделанным перпендикулярно рядкам под зенитным углом 57,5: теоретические соображения, основанные на трехмерных архитектурных моделях и применении к посевам пшеницы. С/х. За. метеорол. 150 (11), 1393–1401. doi: 10.1016/j.agrformet.2010.04.011

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бармайер, Г., Мистеле, Б., Шмидхальтер, У. (2016). сопоставление лазерных и ультразвуковых измерений высоты сортов ячменя с использованием гербометра в качестве стандарта. Пастбищные науки. 67 (12), 1215–1222. doi: 10.1071/CP16238

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Бискуп Б. , Шарр Х., Шурр У., Рашер У.(2007). Система стереоизображения для измерения структурных параметров растительного покрова. Окружающая среда растительных клеток. 30 (10), 1299–1308. doi: 10.1111/j.1365-3040.2007.01702.x

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Бреда, Нью-Джерси (2003). Наземные измерения индекса площади листьев: обзор методов, инструментов и текущих противоречий. Дж. Экспл. Бот. 54 (392), 2403–2417. doi: 10.1093/jxb/erg263

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Кай, Дж., Кумар, П., Шопен, Дж., Миклавчич, С.Дж. (2018). Фенотипирование наземных культур с помощью анализа изображений: точная оценка распределения высоты растительного покрова с использованием стереоизображений. PloS One 13 (5), 1–21. doi: 10.1371/journal.pone.0196671

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Cionco, RM (1972). Индекс профиля ветра для обтекания купола. Пограничный слой метеорол. 3 (2), 255–263. doi: 10.1007/BF02033923

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Константино, К.П., Гонсалес, Э.Дж., Ласаро, Л.М., Серрано, Э.К., Самсон, Б.П. (2015). Измерение высоты растений и сегментация побегов риса с использованием обработки изображений. Проц. ДЛСУ Рез. Конгресс 3, 1–6. http://www.dlsu.edu.ph/conferences/dlsu_research_congress/2015/proceedings/FNH/021FNH_Samson_BPV.pdf.

Google Scholar

de Wit, CT (1965). Фотосинтез листовых пологов. Отчеты о сельскохозяйственных исследованиях 663 (Вагенинген: PUDOC).

Google Scholar

Деверне, Ф.(1997). Vision Stéréoscopique et Propriétés Différentielles Des Surfaces. [Диссертация] (Франция: Национальный институт исследований в области информатики и автоматизации (INRIA)).

Google Scholar

Диттерих, Т. Г., Бакири, Г. (1994). Решение задач многоклассового обучения с помощью кодов вывода с исправлением ошибок. Дж. Артиф. Интел. Рез. 2, 263–286. doi: 10.1613/jair.10

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гиббс Дж. А., Паунд М., Френч А.П., Уэллс, Д.М., Мурчи, Э., Придмор, Т. (2017). Подходы к трехмерной реконструкции топологии и геометрии побегов растений. Функц. биол. растений 44 (1), 62–75. doi: 10.1071/FP16167

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Хамуда, Э., МакГинли, Б., Главин, М., Джонс, Э. (2017). Автоматическое обнаружение урожая в полевых условиях с использованием цветового пространства HSV и морфологических операций. Вычисл. Электрон. агр. 133, 97–107. doi: 10.1016/j.compag.2016.11.021

CrossRef Полный текст | Google Scholar

He, DX, Matsuura, Y., Kozai, T., Ting, KC (2003). Система бинокулярного стереовидения для анализа параметров роста трансплантата. Заяв. англ. Агр. 19 (5), 611–617. doi: 10.13031/2013.15308

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Хиршм, Х. (2007). Стереообработка полуглобальным сопоставлением и взаимной информацией. IEEE Trans. Анальный узор. Мах. Интел. 30 (2), 328–341. дои: 10.1109/TPAMI.2007.1166

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хосой Ф., Накаи Ю., Омаса К. (2009). Оценка распределения угла наклона листа полога пшеницы с помощью портативного сканирующего лидара. Дж. Агрик. метеорол. 65 (3), 297–302. doi: 10.2480/agrmet.65.3.6

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Хуанг В., Ню З., Ван Дж., Лю Л., Чжао К., Лю К. (2006). Идентификация углового распределения листвы на основе двухвременной и двунаправленной отражательной способности полога. IEEE Trans. Geosci. Дистанционный датчик 44 (12), 3601–3608. doi: 10.1109/TGRS.2006.881755

CrossRef Full Text | Google Scholar

Hui, F., Zhu, J., Hu, P., Meng, L., Zhu, B., Guo, Y., et al. (2018). Динамическая количественная оценка на основе изображений и высокоточная трехмерная оценка структуры растительного покрова. Энн. Бот. 121 (5), 1079–1088. doi: 10.1093/aob/mcy016

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Иванов Н. , Буассар П., Чапрон, М., Валерий, П. (1994). Оценка высоты и углов ориентации верхних листьев в пологе кукурузы с помощью стереозрения. Агрономия 2, 183–194. doi: 10.1051/agro:19940305

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Джей С., Рабатель Г., Горретта Н. (2014). Стерео-реконструкция рядов культур для фенотипирования растений в поле: Вторая международная конференция по робототехнике и связанным с ней высоким технологиям и оборудованию для сельского хозяйства. и лесное хозяйство (РЕА-2014), Vol.10.

Google Scholar

Хименес-Берни Дж. А., Дири Д. М., Розас-Ларраондо П., Кондон А. Г., Ребецке Г. Дж., Джеймс Р. А. и др. (2018). Высокопроизводительное определение высоты растений, напочвенного покрова и надземной биомассы пшеницы с помощью LiDAR. Перед. Растениевод. 9, 237. doi: 10.3389/fpls.2018.00237

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Качмарек А.Л. (2017). Стереовидение с набором из нескольких камер с одинаковой базовой линией (EBMCS) для получения карт глубины растений. Вычисл. Электрон. агр. 135, 23–37. doi: 10.1016/j.compag.2016.11.022

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Kazmi, W., Foix, S., Alenya, G. (2012). Анализ листьев растений с использованием времени полета камеры на солнце, в тени и в комнатных условиях, в: 2012 IEEE International Symposium on Robotic and Sensors Environments Proceedings. .

Google Scholar

Кисе, М., Чжан, К. (2008). Разработка сенсорной системы стереозрения для трехмерного картографирования структуры рядков и управления трактором. Биосист. англ. 101 (2), 191–198. doi: 10.1016/j.biosystemseng.2008.08.001

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Leemans, V., Dumont, B., Destain, MF (2013). Оценка измерения площади листьев растений с помощью стереозрения, в: Международная конференция по 3D-изображениям (IC3D, 2013 г.). стр. 1–5. doi: 10.1109/IC3D.2013.6732085

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Li, D., Xu, L., Tang, X., Sun, S., Cai, X., Zhang, P. (2017). Трехмерное изображение тепличных растений с помощью недорогой системы бинокулярного стереозрения. Дистанционный датчик 9 (12), 508. doi: 10.3390/rs

08

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Линь, Т. Т., Лай, Т. К., Лю, К. С., Ченг, Ю. К. (2011). Подход к трехмерному изображению для измерения характеристик растений с использованием стереозрения. Tarım Makinaları Bilimi Dergisi (J. Agric. Mach. Sci.) 7 (2), 153–158.

Google Scholar

Мюллер-Линов, М., Пинто-Эспиноса, Ф., Шарр, Х., Рашер, У. (2015). Распределение листьев по углам естественных популяций растений: оценка кроны с помощью нового программного инструмента. Растительные методы 11 (1), 1–16. doi: 10.1186/s13007-015-0052-z

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Паск А., Пьетрагалла Дж., Муллан Д., Рейнольдс М. (2012). Физиологическая селекция II Полевое руководство по фенотипированию пшеницы (Мексика: CIMMYT).

Google Scholar

Перес-Санс, Ф., Наварро, П.Дж., Эгеа-Кортинес, М. (2017). Феномика растений: обзор технологий получения изображений и алгоритмов анализа данных изображений. GigaScience 6, 11. doi: 10.1093/gigascience/gix092

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пирон А., Лиманс В., Лебо Ф., Дестен М. Ф. (2009). Улучшение обнаружения сорняков в рядах на мультиспектральных стереоскопических изображениях. Вычисл. Электрон. агр. 69 (1), 73–79. doi: 10.1016/j.compag.2009.07.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цю Р., Вэй С., Чжан М., Ли Х., Сунь Х., Лю Г. и др. (2018). Сенсоры для измерения фенотипирования растений: обзор. Междунар. Дж. Агрик. биол. англ. 11 (2), 1–17. doi: 10.25165/j.ijabe.20181102.2696

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рот, Л., Аасен, Х., Вальтер, А., Либиш, Ф. (2018). Извлечение индекса площади листа с использованием эффектов просмотра геометрии — новый взгляд на фотографии высокого разрешения с беспилотных летательных аппаратов. ISPRS J. Photogramm. Дистанционный датчик 141, 161–175. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2018.04.012

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шарр, Х., Briese, C., Embgenbroich, P., Fischbach, A., Fiorani, F., Müller-Linow, M. (2017). Быстрое объемное вырезание с высоким разрешением для трехмерной реконструкции побегов растений. Перед. Растениевод. 8, 1680. doi: 10.3389/fpls.2017.01680

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Шарштейн, Д., Пал, К. (2007). Изучение условных случайных полей для стерео. Проц. IEEE вычисл. соц. конф. вычисл. Распознавание образов зрения. 1–8. doi: 10.1109/CVPR.2007.383191

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Шарштейн, Д., Шелиски, Р. (2002). Таксономия и оценка алгоритмов плотного двухкадрового стереосоответствия. Междунар. Дж. Вычисл. Видение 47 (1/3), 7–42. doi: 10.1023/A:1014573219977

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Шарштейн Д. , Шелиски Р. (2003). Высокоточные стереокарты глубины с использованием структурированного света. IEEE вычисл. соц. конф. вычисл. Распознавание образов зрения. 1, И-195–И-202. doi: 10.1109/CVPR.2003.1211354

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Шибаяма, М., Ватанабэ, Ю. (2007). Оценка среднего угла наклона листьев пшеничного полога с использованием отраженного поляризованного света. Завод Изд. науч. 10 (3), 329–342. doi: 10.1626/pps.10.329

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Тилнеак М., Долга В., Григореску С., Битеа М. А. (2012). Трехмерные стереоскопические измерения для распознавания сорняков и сельскохозяйственных культур. Электрон. Ир Электротехн. (Электрон. Электроинж.) 123 (7), 9–12. doi: 10.5755/j01.eee.123.7.2366

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Васкес-Ареллано, М., Griepentrog, HW, Reiser, D., Paraforos, D.S. (2016). Системы трехмерной визуализации для сельскохозяйственных приложений — обзор. Датчики 16, 618. doi: 10.3390/s16050618

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван, X., Сингх, Д., Марла, С., Моррис, Г., Польша, Дж. (2018). Высокопроизводительное полевое фенотипирование высоты растений сорго с использованием различных сенсорных технологий. Растительные методы , 14 (1), 1–16. doi: 10.1186/s13007-018-0324-5

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Вайс, М., Барет Ф., Смит Г.Дж., Джонкхир И., Коппин П. (2004). Обзор методов определения индекса площади листа in situ (LAI), часть II. Оценка LAI, ошибок и выборки. С/х. За. метеорол. 121 (1–2), 37–53. doi: 10.1016/j.agrformet.2003.08.001

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Яньли Л., Шаокунь Л., Цзихуа В., Джонс К.Л., Жуйжи X., Чжицзе В. (2007). Дифференциация сортов пшеницы с разным распределением углов листьев с помощью ndvi и покрова листового полога. Новый ZJ Agric. Рез. 50 (5), 1149–1156. doi: 10.1080/00288230709510397

CrossRef Full Text | Google Scholar

Юань, В. , Ли, Дж., Бхатта, М., Ши, Ю., Бензигер, П.С. (2018). Оценка высоты пшеницы с использованием LiDAR по сравнению с ультразвуковым датчиком и БПЛА. Датчики 18, 3731. doi: 10.3390/s18113731

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Юн, Л. (2012). Traitement et analysis d’images stéréoscopiques avec les approches du calcul générique sur un processeur graphique (обработка и анализ стереоскопических изображений с использованием универсальных вычислительных подходов на графическом процессоре).[Тезис]. [Канада]: Политехническая школа Монреаля.

Google Scholar

Zabih, R., Woodfill, J. (1994). Непараметрические локальные преобразования для вычисления визуального соответствия. в: Computer Vision — ECCV ’94 151–158. doi: 10.1007/BFb0028345

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Садокс, Дж. К., Чанг, Т. Т., Конзак, К. Ф. (1974). Десятичный код роста для стадий роста злаков. Сорняк Res. 14, 14, 415–421. doi: 10.1111/j.1365-3180.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.