數(shù)據(jù)融合在精確林業(yè)中使用范文

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1數(shù)據(jù)融合

1.1概念的提出

1973年,數(shù)據(jù)融合技術(shù)在美國國防部資助開發(fā)的聲納信號理解系統(tǒng)中得到了最早的體現(xiàn)。論文百事通70年代末,在公開的技術(shù)文獻中開始出現(xiàn)基于多系統(tǒng)的信息整合意義的融合技術(shù)。1984年美國國防部數(shù)據(jù)融合小組(DFS)定義數(shù)據(jù)融合為:“對多源的數(shù)據(jù)和信息進行多方的關(guān)聯(lián)、相關(guān)和綜合處理,以更好地進行定位與估計,并完全能對態(tài)勢及帶來的威脅進行實時評估”。

1998年1月,Buchroithner和Wald重新定義了數(shù)據(jù)融合:“數(shù)據(jù)融合是一種規(guī)范框架,這個框架里人們闡明如何使用特定的手段和工具來整合來自不同渠道的數(shù)據(jù),以獲得實際需要的信息”。

Wald定義的數(shù)據(jù)融合的概念原理中,強調(diào)以質(zhì)量作為數(shù)據(jù)融合的明確目標(biāo),這正是很多關(guān)于數(shù)據(jù)融合的文獻中忽略但又是非常重要的方面。這里的“質(zhì)量”指經(jīng)過數(shù)據(jù)融合后獲得的信息對用戶而言較融合前具有更高的滿意度,如可改善分類精度,獲得更有效、更相關(guān)的信息,甚至可更好地用于開發(fā)項目的資金、人力資源等[3]。

1.2基本內(nèi)容

信息融合是生物系統(tǒng)所具備的一個基本功能,人類本能地將各感官獲得的信息與先驗知識進行綜合,對周圍環(huán)境和發(fā)生的事件做出估計和判斷。當(dāng)運用各種現(xiàn)代信息處理方法,通過計算機實現(xiàn)這一功能時,就形成了數(shù)據(jù)融合技術(shù)。

數(shù)據(jù)融合就是充分利用多傳感器資源,通過對這些多傳感器及觀測信息的合理支配和使用,把多傳感器在空間或時間上的冗余或互補信息依據(jù)某些準(zhǔn)則進行組合,以獲得被測對象的一致性解釋或描述。數(shù)據(jù)融合的內(nèi)容主要包括:

(1)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。確定來自多傳感器的數(shù)據(jù)反映的是否是同源目標(biāo)。

(2)多傳感器ID/軌跡估計。假設(shè)多傳感器的報告反映的是同源目標(biāo),對這些數(shù)據(jù)進行綜合,改進對該目標(biāo)的估計,或?qū)φ麄€當(dāng)前或未來情況的估計。

(3)采集管理。給定傳感器環(huán)境的一種認識狀態(tài),通過分配多個信息捕獲和處理源,最大限度地發(fā)揮其性能,從而使其操作成本降到最低。傳感器的數(shù)據(jù)融合功能主要包括多傳感器的目標(biāo)探測、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、跟蹤與識別、情況評估和預(yù)測[4]。

根據(jù)融合系統(tǒng)所處理的信息層次,目前常將信息融合系統(tǒng)劃分為3個層次:

(l)數(shù)據(jù)層融合。直接將各傳感器的原始數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)后,送入融合中心,完成對被測對象的綜合評價。其優(yōu)點是保持了盡可能多的原始信號信息,但是該種融合處理的信息量大、速度慢、實時性差,通常只用于數(shù)據(jù)之間配準(zhǔn)精度較高的圖像處理。

(2)特征層融合。從原始數(shù)據(jù)中提取特征,進行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和歸一化等處理后,送入融合中心進行分析與綜合,完成對被測對象的綜合評價。這種融合既保留了足夠數(shù)量的原始信息,又實現(xiàn)了一定的數(shù)據(jù)壓縮,有利于實時處理,而且由于在特征提取方面有許多成果可以借鑒,所以特征層融合是目前應(yīng)用較多的一種技術(shù)。但是該技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境中的穩(wěn)健性和系統(tǒng)的容錯性與可靠性有待進一步改善。

(3)決策層融合。首先每一傳感器分別獨立地完成特征提取和決策等任務(wù),然后進行關(guān)聯(lián),再送入融合中心處理。這種方法的實質(zhì)是根據(jù)一定的準(zhǔn)則和每個決策的可信度做出最優(yōu)的決策。其優(yōu)點是數(shù)據(jù)通訊量小、實時性好,可以處理非同步信息,能有效地融合不同類型的信息。而且在一個或幾個傳感器失效時,系統(tǒng)仍能繼續(xù)工作,具有良好的容錯性,系統(tǒng)可靠性高,因此是目前信息融合研究的一個熱點。但是這種技術(shù)也有不足,如原始信息的損失、被測對象的時變特征、先驗知識的獲取困難,以及知識庫的巨量特性等[5,6]。

1.3處理模型

美國數(shù)據(jù)融合工作小組提出的數(shù)據(jù)融合處理模型[7],當(dāng)時僅應(yīng)用于軍事方面,但該模型對人們理解數(shù)據(jù)融合的基本概念有重要意義。模型每個模塊的基本功能如下:

數(shù)據(jù)源。包括傳感器及其相關(guān)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)庫和人的先驗知識等)。

源數(shù)據(jù)預(yù)處理。進行數(shù)據(jù)的預(yù)篩選和數(shù)據(jù)分配,以減輕融合中心的計算負擔(dān),有時需要為融合中心提供最重要的數(shù)據(jù)。目標(biāo)評估。融合目標(biāo)的位置、速度、身份等參數(shù),以達到對這些參數(shù)的精確表達。主要包括數(shù)據(jù)配準(zhǔn)、跟蹤和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、辨識。

態(tài)勢評估。根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境推斷出檢測目標(biāo)與事件之間的關(guān)系,以判斷檢測目標(biāo)的意圖。威脅評估。結(jié)合當(dāng)前的態(tài)勢判斷對方的威脅程度和敵我雙方的攻擊能力等,這一過程應(yīng)同時考慮當(dāng)前的政治環(huán)境和對敵策略等因素,所以較為困難。

處理過程評估。監(jiān)視系統(tǒng)的性能,辨識改善性能所需的數(shù)據(jù),進行傳感器資源的合理配置。人機接口。提供人與計算機間的交互功能,如人工操作員的指導(dǎo)和評價、多媒體功能等。

2多傳感器在林業(yè)中的應(yīng)用

2.1在森林防火中的應(yīng)用

在用MODIS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)數(shù)據(jù)測定森林火點時的20、22、23波段的傳感器輻射值已達飽和狀態(tài),用一般圖像增強處理方法探測燃燒區(qū)火點的結(jié)果不理想。余啟剛運用數(shù)據(jù)融合技術(shù),在空間分辨率為1000m的熱輻射通道的數(shù)據(jù)外加入空間分辨率為250m的可見光通道的數(shù)據(jù),較好地進行了不同空間分辨率信息的數(shù)據(jù)融合,大大提高了對火點位置的判斷準(zhǔn)確度[8]。為進一步提高衛(wèi)星光譜圖像數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性與可靠性,利用原有森林防火用的林區(qū)紅外探測器網(wǎng),將其與衛(wèi)星光譜圖像數(shù)據(jù)融合,可以使計算機獲得GPS接收機輸出的有關(guān)信息通過與RS實現(xiàn)高效互補性融合,從而彌補衛(wèi)星圖譜不理想的缺失區(qū)數(shù)據(jù)信息,大大提高燃燒區(qū)火點信息準(zhǔn)確度和敏感性。

2.2森林蓄積特征的估計

HampusHolmstrom等在瑞典南部的試驗區(qū)將SPOT-4×S衛(wèi)星數(shù)據(jù)和CARABAS-IIVHFSAR傳感器的雷達數(shù)據(jù)進行了融合,采用KNN(knearestneighbor)方法對森林的蓄積特征(林分蓄積、樹種組成與年齡)進行了估計[9]。

KNN方法就是采用目標(biāo)樣地鄰近k個(k=10)最近樣地的加權(quán)來估

計目標(biāo)樣地的森林特征。研究者應(yīng)用衛(wèi)星光譜數(shù)據(jù)、雷達數(shù)據(jù)融合技術(shù)對試驗區(qū)的不同林分的蓄積特征進行估計,并對三種不同的數(shù)據(jù)方法進行誤差分析。試驗表明,融合后的數(shù)據(jù)作出的估計比單一的衛(wèi)星數(shù)據(jù)或雷達數(shù)據(jù)的精度高且穩(wěn)定性好。

2.3用非垂直航空攝像數(shù)據(jù)融合GIS信息更新調(diào)查數(shù)據(jù)

森林資源調(diào)查是掌握森林資源現(xiàn)狀與變化的調(diào)查方法,一般以地面調(diào)查的方法為主,我國5年復(fù)查一次。由于森林資源調(diào)查的工作量巨大,且要花費大量的人力、物力和資金。國內(nèi)外許多學(xué)者都在探索航空、航天的遙感調(diào)查與估計方法。

TrevorJDavis等2002年提出采用非垂直的航空攝影數(shù)據(jù)融合對應(yīng)的GIS數(shù)據(jù)信息實現(xiàn)森林調(diào)查數(shù)據(jù)的快速更新,認為對森林資源整體而言,僅某些特殊地區(qū)的資源數(shù)據(jù)需要更新。在直升飛機側(cè)面裝上可視的數(shù)字攝像裝置,利用GPS對測點進行定位,對特殊地區(qū)的攝像進行拍攝,同時與對應(yīng)的GIS數(shù)據(jù)進行融合,做出資源變化的估計或影像的修正[10]。

試驗表明,融合后的數(shù)據(jù)可以同高分辨率矯正圖像相比,該方法花費少,精度高,能充分利用影像的可視性,應(yīng)用于偏遠、地形復(fù)雜、不易操作、成本高的區(qū)域,同時可避免遙感圖像受云層遮蓋。

3數(shù)據(jù)融合在林業(yè)中的應(yīng)用展望

3.1在木材檢測中的應(yīng)用

3.1.1木材缺陷及其影響

木材是天然生長的有機體,生長過程中不可避免地有尖削度、彎曲度、節(jié)子等生長缺陷,這些缺陷極大地影響了木材及其制品的優(yōu)良特性,以及木材的使用率、強度、外觀質(zhì)量,并限制了其應(yīng)用領(lǐng)域。在傳統(tǒng)木制品生產(chǎn)過程中,主要依靠人的肉眼來識別木材缺陷,而木材板材表面缺陷在大小、形狀和色澤上都有較大的差異,且受木材紋理的影響,識別起來非常困難,勞動強度大,效率低,同時由于熟練程度、標(biāo)準(zhǔn)掌握等人為因素,可能造成較大的誤差。另外在集成材加工中,板材缺陷的非雙面識別嚴重影響了生產(chǎn)線的生產(chǎn)節(jié)拍。因此必須開發(fā)一種能夠?qū)Π宀碾p面缺陷進行在線識別和自動剔除技術(shù),以解決集成材加工中節(jié)子人工識別誤差大、難以實現(xiàn)雙面識別、剔除機械調(diào)整時間長等問題。

3.1.2單一傳感器在木材檢測中的應(yīng)用

對木材及人造板進行無損檢測的方法很多,如超聲波、微波、射線、機械應(yīng)力、震動、沖擊應(yīng)力波、快速傅立葉變換分析等檢測方法[11,12]。超聲技術(shù)在木材工業(yè)中的應(yīng)用研究主要集中在研究聲波與木材種類、木材結(jié)構(gòu)和性能之間的關(guān)系、木材結(jié)構(gòu)及缺陷分析、膠的固化過程分析等[13]。

隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展,人們也將視覺傳感器應(yīng)用于木材檢測中。新西蘭科學(xué)家用視頻傳感器研究和測量了紙漿中的纖維橫切面的寬度、厚度、壁面積、壁厚度、腔比率、壁比率等,同時準(zhǔn)確地測量單個纖維和全部纖維的幾何尺寸及其變化趨勢,能夠區(qū)分不同紙漿類型,測定木材纖維材料加固結(jié)合力,并動態(tài)地觀察木材纖維在材料中的結(jié)合機理。

新西蘭的基于視覺傳感器的板材缺陷識別的軟件已經(jīng)產(chǎn)業(yè)化,該軟件利用數(shù)碼相機或激光掃描儀采集板材的圖像,自動識別板材節(jié)子和缺陷的位置,控制板材的加工。該軟件還具有進行原木三維模型真實再現(xiàn)的計算機視覺識別功能,利用激光掃描儀自動采集原木的三維幾何數(shù)據(jù)。

美國林產(chǎn)品實驗室利用計算機視覺技術(shù)對木材刨花的尺寸大小進行分級,確定各種刨花在板中的比例和刨花的排列方向;日本京都大學(xué)基于視覺傳感器進行了定向刨花板內(nèi)刨花定向程度的檢測,從而可以通過調(diào)整定向鋪裝設(shè)備優(yōu)化刨花的排列方向來提高定向刨花板的強度。

在制材加工過程中,利用計算機視覺技術(shù)在線實時檢測原木的形狀及尺寸,選擇最佳下鋸方法,提高原木的出材率。同時可對鋸材的質(zhì)量進行分級,實現(xiàn)木材的優(yōu)化使用;在膠合板的生產(chǎn)過程中,利用計算機視覺技術(shù)在線實時檢測單板上的各種缺陷,實現(xiàn)單板的智能和自動剪切,并可測量在剪切過程中的單板破損率,對單板進行分等分級,實現(xiàn)自動化生產(chǎn)過程。Wengert等在綜合了大量的板材分類經(jīng)驗的基礎(chǔ)上,建立了板材分級分類的計算機視覺專家系統(tǒng)。在國內(nèi)這方面的研究較少,王金滿等用計算機視覺技術(shù)對刨花板施膠效果進行了定量分析[14]。

X射線對木材及木質(zhì)復(fù)合材料的性能檢測已得到了廣泛的應(yīng)用,目前該技術(shù)主要應(yīng)用于對木材密度、含水率、纖維素相對結(jié)晶度和結(jié)晶區(qū)大小、纖維的化學(xué)結(jié)構(gòu)和性質(zhì)等進行檢測,并對木材內(nèi)部的各種缺陷進行檢測。

3.1.3數(shù)據(jù)融合在木材檢測中的應(yīng)用展望

單一傳感器在木材工業(yè)中已得到了一定程度的應(yīng)用,但各種單項技術(shù)在應(yīng)用上存在一定的局限性。如視覺傳感器不能檢測到有些與木材具有相同顏色的節(jié)子,有時會把木板上的臟物或油脂當(dāng)成節(jié)子,造成誤判,有時也會受到木材的種類或粗糙度和濕度的影響,此外,這種技術(shù)只能檢測部分表面缺陷,而無法檢測到內(nèi)部缺陷;超聲、微波、核磁共振和X射線技術(shù)均能測量密度及內(nèi)部特征,但是它們不能測定木材的顏色和瑕疵,因為這些缺陷的密度往往同木板相同。因此,一個理想的檢測系統(tǒng)應(yīng)該集成各種傳感技術(shù),才能準(zhǔn)確、可靠地檢測到木材的缺陷[15,16]。

基于多傳感器(機器視覺及X射線等)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的木材及木制品表面缺陷檢測,可以集成多個傳統(tǒng)單項技術(shù),更可靠、準(zhǔn)確地實時檢測出木材表面的各種缺陷,為實現(xiàn)木材分級自動化、智能化奠定基礎(chǔ),同時為集裁除鋸、自動調(diào)整、自動裁除節(jié)子等為一身的新型視頻識別集成材雙面節(jié)子數(shù)控自動剔除成套設(shè)備提供技術(shù)支持。

3.2在精確林業(yè)中的應(yīng)用

美國華盛頓大學(xué)研究人員開展了樹形自動分析、林業(yè)作業(yè)規(guī)劃等研究工作;Auburn大學(xué)的生物系統(tǒng)工程系和USDA南方林業(yè)實驗站與有關(guān)公司合作開展用GPS和其他傳感器研究林業(yè)機器系統(tǒng)的性能和生產(chǎn)效率。

目前單項的GPS、RS、GIS正從“自動化孤島”形式應(yīng)用于林業(yè)生產(chǎn)向集成技術(shù)轉(zhuǎn)變。林業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)作為一個多組分的復(fù)雜系統(tǒng),是由能量流動、物質(zhì)循環(huán)、信息流動所推動的具有一定的結(jié)構(gòu)和功能的復(fù)合體,各組分間的關(guān)系和結(jié)合方式影響系統(tǒng)整體的結(jié)構(gòu)和功能。因此應(yīng)該在計算機集成系統(tǒng)框架下,有效地融合GPS、GIS、RS等數(shù)據(jù),解決這些信息在空間和時間上的質(zhì)的差異及空間數(shù)據(jù)類型的多樣性,如地理統(tǒng)計數(shù)據(jù)、柵格數(shù)據(jù)、點數(shù)據(jù)等。利用智能DSS(決策支持系統(tǒng))以及VRT(可變量技術(shù))等,使林業(yè)生產(chǎn)成為一個高效、柔性和開放的體系,從而實現(xiàn)林業(yè)生產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化、開放性,建立基于信息流融合的精確林業(yè)系統(tǒng)。新晨

南京林業(yè)大學(xué)提出了“精確林業(yè)工程系統(tǒng)”[17]。研究包括精確林業(yè)工程系統(tǒng)的領(lǐng)域體系結(jié)構(gòu)、隨時空變化的數(shù)據(jù)采集處理與融合技術(shù)、精確控制林業(yè)生產(chǎn)的智能決策支持系統(tǒng)、可變量控制技術(shù)等,實現(xiàn)基于自然界生物及其所賴以生存的環(huán)境資源的時空變異性的客觀現(xiàn)實,以最小資源投入、最小環(huán)境危害和最大產(chǎn)出效益為目標(biāo),建立關(guān)于林業(yè)管理系統(tǒng)戰(zhàn)略思想的精確林業(yè)微觀管理系統(tǒng)。

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