Сколько деревьев растет на 1 га леса

Обновлено: 15.09.2024

Изобретение относится к области обработки фотографических изображений и может быть использовано в лесном хозяйстве для оперативной оценки таксационных характеристик насаждений на неучтенных территориях. Сущность: обрабатывают изображение, представленное матрицей цифровых отсчетов функции яркости от пространственных координат. При этом последовательно от начала массива разбивают матрицу на окна размером |3×3| смежных элементов. В каждом окне рассчитывают конечные разности по координатам х, у, находят локальные максимумы матрицы изображения и подсчитывают их число. Специализированной программой рассчитывают среднее расстояние между локальными максимумами и отождествляют его со средним расстоянием между деревьями. Находят число деревьев. Рассчитывают количество деревьев в насаждении. Для получения изображения используют цифровую фотокамеру, обеспечивающую снимки с пространственным разрешением 0,58 м/пиксель в диапазоне изменения яркости сигнала от 15 до 132 стандартной шкалы квантования от 0 255 уровней. Технический результат: повышение точности определения. 6 ил., 2 табл.

Формула изобретения

Способ определения количества деревьев в лесном массиве по его изображению, представленному матрицей цифровых отсчетов функции яркости I(х, у) от пространственных координат, обработкой сигнала матрицы и расчета ее характеристик, отличающийся тем, что последовательно от начала массива разбивают матрицу на окна размером (3×3) смежных элементов, в каждом окне рассчитывают конечные разности по координатам х, у, находят локальные максимумы матрицы изображения и подсчитывают их число N 1 , специализированной программой рассчитывают среднее расстояние между локальными максимумами и отождествляют его со средним расстоянием между деревьями [а, м], находят число деревьев N 2 из соотношения N 2 =F/a 2 , а количество деревьев N в насаждении определяют как среднее геометрическое , где F - площадь лесного массива, м 2 , при этом для получения изображения используют цифровую фотокамеру, обеспечивающую снимки с пространственным разрешением 0,58 м/пиксель в диапазоне изменения яркости сигнала от 15 до 132 стандартной шкалы квантования от 0 255 уровней.

Описание изобретения к патенту

Изобретение относится к лесному хозяйству, в частности к оперативной оценке таксационных характеристик насаждений на неучтенных территориях путем получения и обработки изображений лесных массивов.

Таксация насаждений проводится по элементам леса, под которыми понимаются такие параметры, как: количество деревьев на участке (N), средняя высота древостоя (h), полнота древостоя (Р), запас (М, м 3 /га) и др. За время становления лесной науки разработано множество методов натурной таксации насаждений и выявлены статистические закономерности между элементами леса, представленные в различных справочниках в виде табличных данных.

Среднее расстояние между деревьями, м	Количество деревьев, шт/га	Среднее расстояние между деревьями, м	Количество деревьев, шт/га	Среднее расстояние между деревьями, м	Количество деревьев, шт/га
10,7	100	4,1	700	2,7	1600
8,6	150	3,9	750	2,6	1700
7,6	200	3,8	800	2,5	1800
6,8	250	3,7	850	2,4	2000
6,2	300	3,6	900	2,3	2200
5,7	350	3,5	950	2,2	2400
5,4	400	3,4	1000	2,1	2600
5,1	450	3,2	1100	2,0	3000
4,8	500	3,1	1200	1,8	3500
4,6	550	3,0	1300	1,7	4000
4.4	600	2,9	1400	1,6	4500
4,2	650	2,8	1500	1,5	5000

a 3 , м	1	1,5	2	2,5	3	3,5	4	4,5	5	5,5	6
поправка	1,16	1,12	1,07	1,04	1,01	0,99	0,97	0,94	0,96	0,98	1,03

Количество деревьев (N) на участке рассчитывают из соотношения:

N=F/a 2 =F/(K i ·a 3 ) 2 ,

где F - площадь участка, м 2 .

Недостатками аналога являются:

- большая трудоемкость, связанная с необходимостью натурных измерений каждого участка;

- ограниченность выборки измерений, что приводит к ошибкам вычисления расчетного параметра а;

- большая погрешность оценок при распространении результата измерений отдельных участков (пробных площадок) на весь таксируемый массив.

На настоящем этапе интенсивно развивают дистанционный мониторинг лесов космическими средствами, на основе получения и обработки изображений лесных массивов. Использование информационных технологий мониторинга лесов открывает возможности для количественного измерения ряда новых элементов леса, ранее не определяемых методами натурной таксации, таких, например, как площадь рельефа древесного полога (S p ) или относительная полнота насаждений (Р).

где - диаметр кроны среднего дерева участка, вычисляемый по огибающей пространственного спектра:

D 1 ср = D i ·a i , м.

а i - удельный вес амплитуды соответствующей гармоники пространственного спектра;

F - площадь анализируемого участка, равная линейным размерам изображения, умноженным на масштаб снимка;

Р=D 2 1 ср /D 2 2 ср - полнота насаждения, где D 2 ср - диаметр кроны среднего дерева, вычисленный по статистической зависимости шероховатости полога, D 2 cp 1,3(2 ) 0,46 ;

g - площадь сечения среднего дерева участка, вычисляемая по статистическим зависимостям g= d 2 /4;

d - диаметр ствола среднего дерева, d 1,7 D 2,4 1 cp ;

h - высота среднего дерева, м, h 6,8 D 1,1 1 ср .

Недостатками ближайшего аналога являются:

- элементы леса определяются не напрямую, а вычисляются через промежуточные параметры матрицы изображения, что увеличивает результирующую ошибку измерений;

- методическая погрешность способа (рассчитываемая как полный дифференциал, равный частной производной домноженной на приращение аргумента) из-за высокого показателя степени регрессионных зависимостей (D 2,4 1 ) неприемлемо высока.

Задача, решаемая изобретением, состоит в повышении точности определения количества деревьев в лесном массиве путем использования скрытых закономерностей морфологии древостоя, содержащихся в его изображении, и учета при обработке каждого пикселя.

Технический результат достигается тем, что способ определения количества деревьев в лесном массиве по его изображению, представленному матрицей цифровых отсчетов функции яркости I(х, у) от пространственных координат, обработкой сигнала матрицы и расчета ее характеристик отличается тем, что последовательно от начала массива разбивают матрицу на окна размером |3×3| смежных элементов, в каждом окне рассчитывают конечные разности по координатам х, у, находят локальные максимумы матрицы изображения и подсчитывают их число N 1 , специализированной программой рассчитывают среднее расстояние между локальными максимумами и отождествляют его со средним расстоянием между деревьями [а, м], находят число деревьев N 2 из соотношения N 2 =F/а 2 , а количество деревьев N в насаждении определяют как среднее геометрическое , где F - площадь лесного массива, м 2 .

Изобретение поясняется чертежами, где

фиг.1 - определение среднего расстояния между деревьями в способе-аналоге;

фиг.2 - исходная матрица изображения лесного массива (распечатка с ПЭВМ);

фиг.3 - сечение древесного полога перпендикулярной плоскостью по координате х;

фиг.4 - окно матрицы изображения размером |3×3| элемента;

фиг.5 - нахождение локального максимума в окне расчетом конечных разностей;

фиг.6 - функциональная схема устройства, реализирующего способ.

Техническая сущность изобретения заключается в следующем. Отражательные свойства растительных сообществ характеризуются коэффициентом спектральной яркости. На величину отраженного от растительности светового потока оказывают влияние как фенофаза растений, так и морфологические параметры: высота деревьев, густота, форма крон. Как правило, вершина кроны дерева лучше освещена и отражает (почти зеркально) падающий световой поток, поэтому обладает на изображении наибольшей яркостью. Часть светового потока поглощается в промежутках между деревьями (из-за диффузного отражения) и не поступает к регистратору. Таким образом, распределение значений яркости крон деревьев в пределах изображения предоставляется двумерной, ассиметричной, колоколообразной функцией. При этом изображение содержит скрытую информацию геометрии расположения деревьев в насаждении, т.е. локальные яркости совпадают с точками стояния деревьев. В существующих космических системах фотонаблюдения используют цифровые фотокамеры с диапазоном изменения тона на изображении в шкале от 0 до 255 уровней квантования. Максимальная яркость соответствует большим цифровым значениям. Распределение яркостей в сечении древесного полога иллюстрируется фиг.3. Поиск локальных максимумов двумерной функции яркости сигнала I(х, у) цифровой матрицы реализуют следующим алгоритмом. Как известно, в точке экстремума производная функции равна нулю. Для нахождения производной, последовательно от начала массива, разбивают матрицу на окна размером |3×3| смежных элемента и рассчитывают производные по координатам х, у относительно центрального пикселя:

Процедура нахождения локального максимума яркости в окне |3×3| элемента иллюстрируется фиг.4, фиг.5. В цифровой матрице приращения заменяют конечными разностями. Приращения по (х, у) тождественно равны единице (одному пикселю). Последовательно анализируя окна конечных разностей, находят точки, для которых конечные разности стремятся к нулю, и подсчитывают количество таких точек. Отождествляют выделенные точки с локальными максимумами матрицы изображения (N 1 ). Рассмотренный алгоритм реализуется специализированной программой, приведенной ниже в примере реализации способа.

Поскольку кроны деревьев асимметричны, то возможны случаи крон с двумя макушками (два локальных максимума) или две кроны с одной макушкой (пропуск локального максимума). Для исключения возможных ошибок дополнительно рассчитывают другой параметр морфологии древостоя, содержащийся в сигнале изображения,- среднее расстояние между локальными максимумами. С методической точки зрения учет двух параметров морфологии древостоя обеспечит большую точность. Для расчета среднего расстояния между локальными максимумами создают окно матрицы [m 0 ×n 0 | с центром х текущ . Поскольку среднее расстояние между деревьями находится между а 3 и a 4 , то достаточно ограничиться поиском пяти максимумов в плавающем окне. Расстояние между локальными максимумами находят, как гипотенузы по теореме Пифагора, катетами треугольников в которых являются перпендикуляры между строками (столбцами). Результат расчета усредняют по сумме составляющих. Количество деревьев в насаждении N 2 рассчитывают из соотношения N 2 =F/а 2 , где F - площадь обрабатываемого участка изображения. Вычисление среднего расстояния между локальными максимумами реализуют специализированной математической программой, представленной в примере реализации. Конечный результат определения количества деревьев в лесном массиве представляют как среднегеометрическое .

Пример реализации способа

Определение локальных максимумов сигнала изображения матрицы I(х, у) реализуется специальной программой.

Результат расчета иллюстрируется таблицей 2. Расчет среднего расстояния между локальными максимумами сигнала матрицы изображения I(x, y) реализуется программой.

Текст программы расчета среднего расстояния между локальными максимумами.

Результаты обработки иллюстрируются таблицей 2.

Таблица 2.
1. Размер матрицы изображения	508×788
2. Пространственное разрешение снимка, м/пиксель	0,58
3. Площадь участка обрабатываемого изображения	13,6
4. Максимальная яркость сигнала	132
5. Минимальная яркость сигнала	15
6. Среднее значение яркости сигнала	60
7. Среднеквадратическое отклонение сигнала	48
8. Количество локальных максимумов в матрице изображений N 1	39667
9. Среднее расстояние между локальными максимумами а, м	1,87
10. Количество деревьев N 2 =F/а 2	38500
11. Количество деревьев в лесном массиве, N	39000
12. Количество деревьев на 1 га	2900

Сравнительная оценка полученных результатов с табличными эталонными данными, полученными на пробных площадках (табл.1, стр.1 описания), показывает, что расхождение составляет не более 3%, т.е. находится в пределах требований лесоустройства по I разряду точности. Заявляемый способ может рассматриваться как метрологический при лесоустройстве с использованием космической съемки.

Это зависит от возраста насаждения. В молодняках может быть 4000 шт на 1 га. К возрасту спелости может остаться 400 шт. Кроме того есть такой термин в лесоводстве как полнота, т. е. степень сомкнутости крон.

Россия является одной из ведущих стран в мире по запасам леса. Площадь лесного фонда и лесов, не входящих в лесной фонд, превышает в Российской Федерации 1180 млн. га.

Запасы древесины на корню в целом по России составляли на начало 1998 г. 81,9 млрд. кубических метров, а с учетом лесов, не предусмотренных Лесным кодексом Российской Федерации, - порядка 82 млрд. кубических метров. К 2008 году объём запасов по официальным данным почти не изменился и составляет 80 млрд. кубометров. Хвойные породы занимают по объему более трех четвертей российских запасов древесины. Большая часть лесных запасов сосредоточена в Сибири, однако самая крупная доля фактической вырубки приходится на Северо-Западный федеральный округ.

По обеспеченности лесами Россия занимает первое место в мире, обладая примерно 1/5 мировых лесонасаждений и запасов древесины, а в отношении бореальных и умеренных лесов является практически монополистом, обладая 2/3 мирового запаса.

Массив лесов США и Канады составляет около одной десятой общемировой величины (по каждому государству) . В Бразилии эта доля несколько выше. Более одной двадцатой мировых лесных ресурсов сосредоточено на территории Китая и Индии (суммарно) . На каждого жителя планеты приходится менее 1 га лесов, в Канаде - более 8, в Финляндии - 4, в России - 5,3; а в США - только 0,8 га. Запасы древесины на корню в расчете на одного жителя в среднем по миру составляют 65 кубических метров, в Канаде - более 570, в России - 561, в Финляндии - свыше 370 и в США - всего порядка 83 кубических метров.
В густом лесу на 1 га приходится 600-900 деревьев.

Сколько в лесу деревьев? Неосведомленному этот вопрос может показаться сложным. На самом же деле это обычная задача, с которой лесоводам приходится постоянно сталкиваться в работе. Решается она просто: закладывают в лесу пробные площади, определяют на ней средние параметры деревьев и сличают их с позициями в соответствующих таблицах. По ним нетрудно выяснить, в каком возрасте и в каком древостое сколько имеется деревьев на 1 га.

К примеру, в Подмосковье в хорошем сосновом древостое при нормальной его полноте в возрасте 20 лет на 1 га растет около 4 тыс. деревьев, к 40 годам их число сократится до 1600, к 80 — останется 600, а к 120 годам — 400 деревьев. Таким образом, за 100 лет сосновый бор потеряет 90% своего состава. Из каждых десяти деревьев уцелеет одно. Лес поредеет. Запас древесины в сохранившихся деревьях на 1 га леса окажется где-то около 750 м 3 . В засохших стволах набралось бы примерно столько же древесной массы, которая уже пропала для человека. Только списывать эту плохую древесину в убытки производства преждевременно. Усохшие деревья в лесу оказались в кругообороте лесного биоценоза: сначала они стали пищей грибов, насекомых, а потом превратились в органическое удобрение — энергетический ресурс почвы, без которого невозможно представить в лесу нормальное развитие почвенных процессов.

Почва — своеобразная лаборатория, где готовятся необходимые соединения для построения органического вещества клеток и тканей. Это среда жизнедеятельности организмов, где происходит не только накопление органической массы, но и превращение ее в минеральные вещества, гуминовые кислоты и гумус. Если бы мы взвесили и пересчитали все живое, что в ней есть, то обнаружили на гектаре тонны грибов, насекомых, простейших. Масса их составляет 0,03—0,28% от взвешенной почвы.

Выдающийся русский естествоиспытатель В. В. Докучаев был первым, кто выдвинул представление о почве как о живом природном теле, где жизнь растений, животных и минералов между собой взаимосвязана. Это положение развил В. И. Вернадский, создатель учения о биосфере. Почву он называл биокосным телом, где живое и неживое находятся в тесном взаимодействии. Для поддержания в ней жизни необходима пища. Ее образует в лесах опад листьев, хвои, трав, мхов, ветвей и стволовой части усохших деревьев. Тот, кому приходилось иметь дело с девственными лесами, никогда не соприкасавшимися с хозяйственной деятельностью человека, не мог не заметить надежной устойчивости их жизненного кругооборота. Дерево — самый экономный организм в пользовании почвенными благами. Природа рациональна во всем, даже в распределении зольных веществ. В стволовой части, сравнительно надолго выбывающей из почвенного кругооборота, зольность древесины меньше в 5—10 раз, чем в мелких сучьях, и в 10—15 раз, чем в листьях и в хвое.

Деревья сами берегут почву, которая дает им жизнь. Их кроны защищают землю от перегрева, предохраняют ее от падающей воды и от ветра. Часть органического вещества, синтезированного лесными растениями, оказывается в рационе зверей, птиц, почвенных организмов и в конечном итоге в почве в виде так называемых гуминовых кислот, определяющих почвенное плодородие.

Пожалуй, ни одна из растительных формаций на земле не приспособилась так надежно к существованию, как лес. Были времена, когда лес покрывал большую часть суши. Другим растениям деревья оставляли лишь самые малопривлекательные территории пустынь, горных склонов и тундр. Мало что менялось в жизни леса вплоть до начала нынешнего столетия. Лесные угодья — поля и сенокосы — человек использовал лишь в той мере, насколько в этом он был заинтересован. В самих же лесах все шло по сложившимся столетиями устоям, даже в тех случаях, когда люди пользовались благами леса сверх его возможностей. Стоило лесу дать передышку, как естественные силы природы восстанавливали в нем привычную обстановку. Следовательно, леса сами могут возрождаться и будут такими же, как и прежде, если запретить, например, 100 лет входить в них.

Большинство классических лесоводственных приемов прошлого основывалось именно на принципах минимального нарушения природной обстановки в лесу, которая, как известно, существенно отличается от микроклимата открытых территорий. Повышенная влажность, мягкая тень полога леса, сглаживающая резкие перепады температуры, хорошая проницаемость почвы и высокая влагоемкость лесной подстилки — все это создает благоприятные условия для сохранности почвы и жизнестойкости древесных всходов. Поэтому выборочные и узколесосечные рубки, практиковавшиеся в прошлом, надежно гарантировали восстановление лесных растительных ресурсов практически без каких-либо дополнительных хлопот со стороны лесничих. Экологическую лесную обстановку такие рубки меняли незначительно, и это шло на пользу лесу. Сила его определялась где-то и технической слабостью людей. С лошадью и ручной пилой немногое изменишь в лесу. А с сотней тракторов и бензопил или с тридцатитонными валочными, трелевочными, пакетирующими, сучкорезными машинами? Не следует заблуждаться относительно наших взаимоотношений с лесом: применение техники для живой природы отнюдь не благодеяние. Вместе с тем мы продолжаем брать в природе ее богатства. Однако все лесопромышленные работы надо вести осторожно и рационально, с минимальным ущербом для окружающей среды.

Почва особенно нуждается в бережном отношении. Никогда она не бывает в такой опасности, как во время лесозаготовок, особенно если они проводятся летом. В это время земля не защищена снегом. Лесозаготовительная техника немало ранит ее, погибают и всходы молодых деревьев, пропадает скопившийся в почве запас лесных семян, которые после рубки могли бы составить основу нового леса. Самое главное — нарушается под колесами лесозаготовительных машин структура почвы. Причем с каждым годом на лесозаготовках применяются все более мощные и тяжеловесные машины. Они ускоряют добычу древесины, повышают производительность труда. Однако надо видеть и оборотную сторону медали: такие машины уплотняют почву, повреждают и уничтожают молодняк, нарушают экологию леса, наносят непоправимый экономический ущерб. Применение тяжелой техники на лесозаготовках чревато утратой почвенного плодородия.

Для спасения лесов ученые и конструкторы стараются разрабатывать новые технологии лесозаготовок, экологически безопасные машины. В некоторых странах отказались от летних лесозаготовок и проводят их только поздней осенью и зимой. Спиленные в это время деревья не ломаются, не повреждаются вредными насекомыми. Легче и безопаснее для почвы в морозное время трелевать и вывозить древесину из леса.

Нравственный принцип нашего времени состоит в том, что мы не наследуем землю у предков, а берем ее в долг у потомков. Неправильно вырубая лес, мы поступаем безнравственно, попросту говоря, грабим наших детей и внуков. Лесопользование современной наукой рассматривается исключительно в контакте с необходимостью максимального соблюдения мер предосторожности по отношению к природе. Не всегда это удается при имеющихся средствах механизации. Самый испытанный способ устранения повреждений, нанесенных почве во время лесозаготовок, — хорошая ее вспашка. По мнению специалистов, она дает возможность возвратить лесу потерянные при рубке бонитеты, а иногда и повысить их.

При обработке почвы органический опад листьев в лесной подстилке перемешивается с минеральными слоями. Структура и аэрация их улучшаются, пополняется энергетический ресурс. Биологические процессы в почве, замедлившиеся или прекратившиеся вследствие переувлажнения или переуплотнения верхних горизонтов, активизируются. Вырубки редко обрабатываются сплошь. Это дорого и не всегда оправданно. Но при механизированных индустриальных методах ведения лесного хозяйства чрезвычайно важно геометрически четко проложить ряды будущих лесных посадок. Иначе при уходе за ними возникнут непреодолимые трудности. Для прямолинейных проходов техники приходится на вырубках среди пней и валежника прокладывать технологические коридоры с помощью корчевателей, бульдозеров и специальных полосопрокладывателей. Так что бригады лесоводов, выезжающие в лес для проведения работ по лесовосстановлению, в настоящее время представляют собой мощный механизированный отряд, на вооружении которого десятки видов машин и механизмов, ремонтные мастерские, передвижные котлопункты и базы отдыха.

У растений, в том числе древесных, в процессе эволюции сформировались определенные экологические потребности, от удовлетворения которых зависят их жизненная устойчивость и продуктивность. Ель, например, предпочитает влажные, суглинистые, но хорошо проточные участки. Сосна лучше растет на сухих песчаных почвах, хотя и богатые перегноем земли для нее не безразличны. В некоторых случаях на них она обгоняет ель в росте, но окончательно выжить не может. Так и растут они десятками лет вместе, конкурируя и растрачивая попусту силы. Пользы лесному хозяйству от этого нет. Человек должен решить, где и какой древесной породе следует расти. Иногда это определяется экологическими соображениями, а порой и хозяйственными, например сажая лес поблизости от целлюлозно-бумажных комбинатов. Еловая древесина для них лучшее сырье. Поэтому лесоводы в базах ЦБК отдают предпочтение еловым посадкам, поблизости от лесопильных заводов — сосновым, рядом с фанерными фабриками — березовым.

Чтобы так по-хозяйски распоряжаться землей, у лесничих в запасе всегда должны быть семена древесных пород. Ведь урожай их случается далеко не каждый год. Иногда его приходится ждать 5—10 лет. Да и не каждые семена годятся для лесов будущего.

Источник: Р.В. Бобров. Экзамен на лесничего: Кн. для учащихся ст. классов сред. шк. Просвещение. Москва. 1990

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Научно – исследовательская работа

Коростелев Константин Алексеевич

Глава 1. Измерительные и вычислительные работы дерева.

Определение скорости роста дерева.

Время роста дерева от саженца до сырьевого ресурса.

Глава 2. Вероятность восстановления лесной зоны характерной Красноярскому краю.

Сколько деревьев в среднем приходится на 1 га?

Сколько деревьев в среднем вырубают за 1 год?

За сколько лет вырубят весь лес?

Сколько лет потребуется для восстановления лесосырьевого ресурса?

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность. ВКрасноярском крае произрастает крупнейшие в России лесосырьевые ресурсы, и в последние годы их объем только возрастает. Так, по данным Агентства лесной отрасли Красноярского края, в начале 2000-х годов в регионе насчитывалось около 7,8 млрд м 3 лесосырьевых ресурсов, что составляло около 10% общероссийского запаса леса. Теперь, по данным регионального Министерства природных ресурсов и лесного комплекса, общий запас древесины в регионе оценивается в 11,5 млрд м 3 [1]. Следовательно из этого можно сделать вывод, что количество лесных насаждений с каждым годом уменьшается на 11,5 млрд м 3 . Это вызывает опасение, а не наступит ли год, когда иссякнет запас лесных ресурсов в крае.

Проблема. В работе рассмотрены способы определения скорости роста дерева и на сколько сантиметров вырастает дерево за год, вероятность восстановления лесной зоны в Красноярском крае.

Разработанность исследуемой проблемы. В ходе подготовки к выполнению практической части выяснил, что скорость роста дерева зависит от пароды дерева. А следовательно время, за которое произойдет полное восстановление лесосырьевых ресурсов – для каждого дерева своё.

Изучив зависимость скорости роста дерева от его возраста [2], применил для вычисления вероятности восстановления лесного массива, используя данные о площади вырубки лесов и общей площади лесов Красноярского края.

Цель проекта. Определить скорость роста дерева и времени восстановления лесосырьевых ресурсов на определённой площади.

Задачи проекта.

Изучить скорость роста дерева в зависимости от пароды и от его возраста.

Выяснить какова общая площадь лесов Красноярского края.

Выяснить площадь лесосырьевых ресурсов Красноярского края.

Провести расчёты вероятности восстановления лесного массива.

Данный проект может быть использован при проведении кружков по биологии и математике.

Методы проведенных исследований: математическое моделирование с использованием ИКТ.

ГЛАВА 1. ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ РАБОТЫ ДЕРЕВА

ОПРЕДЕЛЕНИЕ СКОРОСТИ РОСТА ДЕРЕВА

Воспользовавшись ранее изученным способами определения высоты дерева, составил сравнительную таблицу высоты дерева за 3 года.

Читайте также: