, Россия
Для оценки результатов лесовосстановления и полноценного использования вышеуказанных алгоритмов и разработки новых необходимо знать степень взаимосвязи между биометрическими параметрами ювенильных деревьев сосны обыкновенной, выращенных из кондиционных семян. Дескриптивная статистика рассчитывалась для прямых и косвенных измерений биометрических характеристик единичных деревьев сосны обыкновенной (container-grown 1+0, 2017 Fall plants, seed spectrometric separation), выращенных из кондиционных семян, на линейном участке экспериментальной площади (51, 49' 45.605200" ; 39, 20' 33.046700"). Прямые измерения высоты и диаметра корневой шейки сеянцев проведены непосредственно в полевых условиях. Косвенные ImageJ-измерения биометрических параметров сеянцев проведены на основании маловысотных фотоизображений в плане, полученных с камеры, установленной на беспилотном летательном аппарате четырехроторной аэродинамической схемы. Корреляционные тесты Пирсона использовались для количественной оценки корреляции между высотой молодого дерева с диаметром корневой шейки и площадью кроны. Биометрические параметры составили: высота сеянцев – 53.9 ± 16.2 см (среднее ± стандартное отклонение); диаметр корневой шейки – 7.7 ± 2.9 мм; коэффициент выносливости – 73.8 ± 17.8; площадь кроны – (229.111 ± 139.494) · 103 мм2. Высота и диаметр корневой шейки сеянца сильно положительно коррелировали между собой (r = 0.807 при уровне значимости p = 0.01) и с площадью кроны (r = 0.830 и 0.875 соответственно при уровне значимости p = 0.01). Коэффициент выносливости имел обратную корреляцию с диаметром корневой шейки (r = -0.621 при уровне значимости p = 0.01), площадью кроны (r = -0.407 при уровне значимости p = 0.01) и не имел корреляционной связи с высотой сеянца
кондиционные семена, ювенильные сеянцы, Pinus sylvestris L., длина сеянца, диаметр корневой шейки, площадь кроны, коэффициент выносливости, лесовосстановление
Введение
Набор данных, полученный Flora Donald с соавторами (2021) в Британском центре экологии и гидрологии, свидетельствует, что «посадочные проекты имели неоднозначный успех в решении задач восстановления и что проводился ограниченный последующий мониторинг [1]».
Концепция целевого растения TPC [2] (Target Plant Concept) устанавливает приоритеты во взаимодействии между элементами траектории лесовосстановления [3] начиная от автоматизированного питомника [4] до пересадки в поле [5]. Концепция подразумевает связь «между спектрометрическими параметрами семян хвойных пород и молекулярными показателями сеянцев [6]» На протяжении всего процесса необходимо оценивать биометрические параметры целевого сеянца. Как правило, этими параметрами, определяемыми на основании прямых измерений [7,8], отражающими рост и развитие сеянца сосны обыкновенной в зависимости от внешних стрессоров, являются высота сеянца и диаметр корневой шейки.
Для оценки результатов лесовосстановления (биомассы единичного дерева) бесконтактным способом с помощью недорогих конструкций беспилотного летательного аппарата четырехроторной аэродинамической схемы [9] возможно использование алгоритмов: ITCD (Individual Tree Crown Delineation) [10], использующего дискретное вейвлет-преобразование (DWT); OPS (open thermodynamic system), оценивающего «фитомассу отдельного дерева путем деления фитомассы насаждения на количество деревьев [11]» или других.
Однако для оценки результатов лесовосстановления и полноценного использования вышеуказанных алгоритмов и разработки новых необходимо знать степень взаимосвязи между биометрическими параметрами ювенильных деревьев сосны обыкновенной, выращенных из кондиционных семян, что одновременно является целью исследования.
Материалы и методы
Экспериментальная площадь по апробации технологии получения сеянцев сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) из кондиционированных по спектрометрическим свойствам семян [12] расположена в Левобережном лесничестве Учебно-опытного лесхоза ВГЛТУ рядом с кордоном Кожевенный и соответствует 51° 29′ 40″ северной широты и 39° 12′ 12″ восточной долготы в географических координатах.
На экспериментальной площади выбирали характерные линейные участки (начальная координата строки для исследования задана GPS-координатами 51, 49' 45.605200" ; 39, 20' 33.046700") и оценивали для сеянцев (container-grown 1+0, 2017 Fall plants, seed spectrometric separation) следующие биометрические параметры:
- На основе прямых измерений:
– диаметр корневой шейки в мм (ДКШ, stem diameter, root collar diameter, RCD), имеющий самую сильную корреляцию с высотой сеянца [13] на ювенильном этапе онтогенеза;
– высоту сеянца в см (Высота), коррелирующую c «количеством игл на побеге [14]» и являющейся хорошей оценкой «фотосинтетической способности и транспирационной площади [14]» сеянца;
– отношение высоты сеянца к диаметру корневой шейки, в рамках данного исследования определенное как безразмерный коэффициент выносливости сеянца (КоэфВыносл, sturdiness ratio, Seedling Sturdiness Quotient, SSQ); высокие значения данного коэффициента могут указывать на большую восприимчивость сеянца к стрессорам ветра, засухи и морозов;
- На основе косвенных измерений:
– диаметр кроны с высоты 1 м в мм в продольном (Двдоль) и поперечном (Дпоперек) направлениях относительно оси движения беспилотного летательного аппарата (БПЛА);
– средний диаметр кроны (ДК) в мм как среднее арифметическое между диаметром кроны в продольном и поперечном направлениях;
– площадь кроны (ПлощадьК) в мм2, соответствующая прямым измерениям диаметра корневой шейки и высоты
Прямые измерения диаметра корневой шейки (ДКШ) сеянца в мм проводили в двух взаимно перпендикулярных направлениях с помощью цифрового штангенциркуля с точностью 0,1 мм, высоты сеянца (Высота) в см – металлической линейкой с точностью 0,1 см.
Косвенные измерения на основе фотоизображений единичных деревьев в плане, полученных в видимом диапазоне длин волн на малой высоте (1 м) с помощью камеры, установленной на гироподвесе БПЛА четырехроторной аэродинамической схемы DJI Mavic 2pro, проводили на базе программного комплекса ImageJ (IJ) из пакета FiJi, ver. 1.53n [15] в следующем порядке.
Производили калибровку и масштабирование измерительного инструмента программы IJ, отложив на фотоизображении эталона 10 отрезков длиной 10 мм. Диаграмма распределения длины искомых отрезков в пикселях представлена на рис. 1, а. Далее в окне установки масштаба программы IJ вписали среднее значение 28,253 pix = = 10 мм, в результате чего масштаб составил 2,8253 пиксель мм-1 (рис. 1, б), или 2,8 пиксель мм-1, что вполне удовлетворяет заданной точности.
Для фотоизображений единичных деревьев в плане, полученных с помощью БПЛА, используя IJ-инструмент свободного выделения, ограничивали площадь кроны. После преобразования и масштабирования результаты площади кроны, а также диаметров кроны заносили в строку таблицы базы данных измерений для соответствующего молодого дерева, впоследствии добавленной в разработанную информационную базу данных лесного репродуктивного материала (FRM-library) [16].
Для всех сравниваемых количественных вариант биометрических параметров исследуемых молодых деревьев сосны обыкновенной устанавливали показатели описательной статистики, используя программу IBM SPSS Statistics, версия 25, визуализируя их boхplot-диаграммой. По результатам проверки нормальности распределения вариант с помощью частотных гистограмм для определения степени связи между вариантами использовали метод парных корреляций, характеризуемый коэффициентом Пирсона r и двусторонним критерием значимости p.
Результаты и обсуждение
Распределение вариант биометрических параметров молодых деревьев сосны обыкновенной при прямых и косвенных измерениях с использованием в качестве меры центральной тенденции среднего арифметического значения представлено в табл. 1 и на рис. 1.
Поскольку исследуемые переменные представляют собой количественные (метрические) величины, то оценку взаимосвязи между ними целесообразно производить на основании коэффициента корреляции r Пирсона (табл. 2, рис. 2), критические значения а которого для количества проведенных наблюдений (N = 47) и уровней значимости p = 0,05, 0,01 и 0,001 находятся в пределах a = 0,29; 0,37 и 0,47 соответственно.
а б
Рисунок 8. Диаграмма масштабирования IJ-измерительного инструмента (а) и масштаб (б) для косвенных измерений параметров кроны единичного молодого дерева сосны обыкновенной в плане
Figure 2. The scaling diagram of the IJ-measuring instrument (a) and the scale (b) for indirect measurements of the crown parameters of a single young Scots pine tree in the plan
Источник: собственная композиция автора/source: author’s composition
Таблица 4
Дескриптивная статистика прямых и БПЛА-оптических измерений биометрических параметров единичного молодого дерева сосны обыкновенной (N = 47)
Table 4
Descriptive statistics of direct and UAV-optical measurements of biometric parameters of a single young Scots pine tree (N = 47)
|
Параметры | Parameters |
Минимум | Minimum |
Максимум | Maximum |
Среднее | Mean |
СКО | SD |
Дисперсия | Dispersion |
|
|
Статистика | Statistic |
Статистика | Statistic |
Статистика | Statistic |
ошибка | Std Error |
Статистика | Statistic |
Статистика | Statistic |
|
|
Прямые измерения | Direct measurements |
||||||
|
Высота, см | Height, cm |
18,5 |
97,5 |
53,9 |
2,4 |
16,2 |
260,9 |
|
ДКШ, мм | RCD, mm |
2,4 |
14,0 |
7,7 |
0,4 |
2,9 |
8,3 |
|
Косвенные измерения | Indirect measurements |
||||||
|
КоэфВыносл | SSQ |
47,0 |
119,0 |
73,8 |
2,6 |
17,8 |
318,376 |
|
Двдоль, мм | Dalong, mm |
82,0 |
937,0 |
580,7 |
34,8 |
238,3 |
56794,4 |
|
Дпоперек, мм | Dacross, mm |
49,0 |
976,0 |
586,2 |
33,3 |
228,5 |
52228,3 |
|
ДК, мм | СD, mm |
65,5 |
890,0 |
583,5 |
33,0 |
226,6 |
51326,9 |
|
ПлощадьК, 103 мм2 | SquareC, 103 mm2 |
3,746 |
489,357 |
229,111 |
20,347 |
139,494 |
194 · 108 |
Рисунок 9. Диаграмма распределения вариант биометрических параметров сеянцев сосны обыкновенной. Здесь точкой за пределами диаграммы показано выскочившее значение вариант (выброс), крестиком – среднее, средней линией в прямоугольнике – медиана, расстоянием между верхним и нижним вискером – размах, или разница максимального и минимального значения
Figure 3. Boxplot diagram of biometric parameters of Scots pine seedlings. Here, a dot outside the diagram shows the popped-out value option (outlier), a cross – the average, the median line in the rectangle, the distance between the upper and lower "whiskers" - the span, or the difference between the maximum and minimum values
Источник: собственная композиция автора / Source: author’s composition
Таблица 5
Корреляционный анализ (r-Пирсон) биометрических параметров сеянцев сосны обыкновенной (container-grown 1+0, 2017 Fall plants, seed spectrometric separation), полученных на основе фотоизображения в плане, и прямых измерений
Table 5
Correlation analysis (r-Pearson) of biometric parameters of 3-year-old container-grown seedlings of Scots pine (container-grown 1+0, 2017 Fall plants, seed spectrometric separation), obtained on the basis of a plan image and direct measurements
|
Параметры | Parameters |
Высота Height |
ДКШ| RCD |
КВ SSQ |
Двдоль Dalong |
Дпоперек Dacross |
ДК СD |
ПлощадьК SquareC |
|
|
Высота Height |
Корреляция | Correlation |
1 |
0,807** |
-0,100 |
0,840** |
0,794** |
0,843** |
0,830** |
|
Значимость | Significance |
|
0,000 |
0,504 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|
|
ДКШ| RCD |
Корреляция | Correlation |
0,807** |
1 |
-0,621** |
0,817** |
0,822** |
0,845** |
0,875** |
|
Значимость | Significance |
0,000 |
|
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|
|
КВ SSQ |
Корреляция | Correlation |
-0,100 |
-0,621** |
1 |
-0,346* |
-0,363* |
-0,365* |
-0,407** |
|
Значимость | Significance |
0,504 |
0,000 |
|
0,017 |
0,012 |
0,012 |
0,004 |
|
|
Двдоль Dalong |
Корреляция | Correlation |
0,840** |
0,817** |
-0,346* |
1 |
0,884** |
0,972** |
0,913** |
|
Значимость | Significance |
0,000 |
0,000 |
0,017 |
|
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|
|
Дпоперек Dacross |
Корреляция | Correlation |
0,794** |
0,822** |
-0,363* |
0,884** |
1 |
0,969** |
0,932** |
|
Значимость | Significance |
0,000 |
0,000 |
0,012 |
0,000 |
|
0,000 |
0,000 |
|
|
ДК СD |
Корреляция | Correlation |
0,843** |
0,845** |
-0,365* |
0,972** |
0,969** |
1 |
0,951** |
|
Значимость | Significance |
0,000 |
0,000 |
0,012 |
0,000 |
0,000 |
|
0,000 |
|
|
ПлощадьК SquareC |
Корреляция | Correlation |
0,830** |
0,875** |
-0,407** |
0,913** |
0,932** |
0,951** |
1 |
|
Значимость | Significance |
0,000 |
0,000 |
0,004 |
0,000 |
0,000 |
0,000 |
|
|
|
**. Корреляция значима на уровне p = 0,01 (двухсторонняя). Correlation is significant at the level of p = 0.01 (two-way) |
||||||||
|
*. Корреляция значима на уровне p = 0,05 (двухсторонняя). Correlation is significant at the level of p = 0.05 (two-way) |
||||||||
Источник: собственные вычисления автора
Source: own calculations
Рисунок 3. Диаграмма рассеяния коэффициентов корреляции Пирсона между биометрическими параметрами
Figure 3. Pearson correlation coefficients scatter-plot between biometric parameters
Источник: собственная композиция автора
Source: author’s composition
Количественная мера совместной изменчивости двух переменных – высоты сеянцев и площади кроны, характеризуется сильной положительной связью r = 0,843 на уровне значимости p = 0,01.
Заключение
1. Для бесконтактного и быстрого прогнозирования и оценки результатов лесовосстановления (биометрических параметров единичного молодого дерева) на линейных участках сосны обыкновенной (1+0, container, 2017 Fall plants, seed spectrometric separation), полученных на основе маловысотных косвенных БПЛА-измерений, целесообразно использовать параметры диаметра и площади кроны в плане.
2. Коэффициент корреляции Пирсона между прямыми измерениями высоты и диаметра корневой шейки сеянца сосны обыкновенной из кондиционных по спектрометрическому признаку семян составляет r = 0,807 при уровне значимости p = 0,01.
3. Коэффициенты корреляции Пирсона между высотой и площадью кроны, диаметром корневой шейки и площадью кроны сеянца сосны обыкновенной из кондиционных по спектрометрическому признаку семян составляют r = 0,830 и 0,875 соответственно при уровне значимости p = 0,01; таким образом, наблюдается сильная положительная связь между биометрическими параметрами, определяющая неизменное увеличение одного параметра при увеличении другого.
1. Donald, F.; Purse, B. V.; Green, S. Investigating the Role of Restoration Plantings in Introducing Disease—A Case Study Using Phytophthora. Forests 2021, 12, 764, doi:10.3390/f12060764.
2. Davis, A.S.; Pinto, J.R. The Scientific Basis of the Target Plant Concept: An Overview. Forests 2021, 12, 1293, doi:10.3390/f12091293.
3. Fargione, J.; Haase, D.L.; Burney, O.T.; Kildisheva, O.A.; Edge, G.; Cook-Patton, S.C.; Chapman, T.; Rempel, A.; Hurteau, M.D.; Davis, K.T.; et al. Challenges to the Reforestation Pipeline in the United States. Front. For. Glob. Chang. 2021, 4, 1–18, doi:10.3389/ffgc.2021.629198.
4. Grossnickle, S.C.; Kiiskila, S.B.; Haase, D.L. Seedling Ecophysiology: Five Questions To Explore in the Nursery for Optimizing Subsequent Field Success. Tree Plant. Notes 2020, 63, 112–127.
5. Grossnickle, S.C. Ecophysiology of Northern Spruce Species: The Performance of Planted Seedlings; P.B. Cavers (University of Western Ontario), Ed.; NRC Research Press: Ottawa, Canada, 2000; ISBN 0660179598.
6. Ivetić, V.; Novikov, A.; Daneshvar, A.; Ahmadi-Afzadi, M. Correlation between the Spectrometric Parameters of Coniferous Seeds and the Molecular Indicators of Seedlings: Is It Possible to Apply It in Practice? Environ. Sci. Proc. 2020, 3, 18, doi:10.3390/IECF2020-08084.
7. Novikov, A.I.; Sokolov, S.V.; Drapalyuk, M.V.; Zelikov, V.A.; Ivetić, V. Performance of Scots Pine Seedlings from Seeds Graded by Colour. Forests 2019, 10, 1064, doi:10.3390/f10121064.
8. Novikov, A.I.; Ivetić, V. The effect of seed size grading on seed use efficiency and height of one-year-old container-grown Scots pine (Pinus sylvestris L.) seedlings. Reforesta 2018, 6, 100–109, doi:10.21750/REFOR.6.08.61.
9. Felix, Castro, F.; Spalevic, V.; Curovic, M.; Luiz Mincato, R. Comparing pixel- and object- based forest canopy gaps classification using low-cost unmanned aerial vehicle imagery. Agric. For. 2021, 67, 19–29, doi:10.17707/AgricultForest.67.3.02.
10. Safonova, A.; Hamad, Y.; Dmitriev, E.; Georgiev, G.; Trenkin, V.; Georgieva, M.; Dimitrov, S.; Iliev, M. Individual Tree Crown Delineation for the Species Classification and Assessment of Vital Status of Forest Stands from UAV Images. Drones 2021, 5, 77, doi:10.3390/drones5030077.
11. Lisitsyn, V.I.; Matveev, N.N.; Saushkin, V. V Ecological and physiological modelling of mixed stand dynamics. IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. 2021, 875, 012042, doi:10.1088/1755-1315/875/1/012042.
12. Novikov, A.I.; Ivetić, V. The effect of seed coat color grading on height of one-year-old container-grown Scots pine seedlings planted on post-fire site. IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. 2019, 226, 012043, doi:10.1088/1755-1315/226/1/012043.
13. Ivetić, V.; Grossnickle, S.; Škorić, M. Forecasting the field performance of Austrian pine seedlings using morphological attributes. iForest - Biogeosciences For. 2016, 10, 99–107, doi:10.3832/ifor1722-009.
14. Dumroese, K.; Landis, T.; Pinto, J.; Haase, D.; Wilkinson, K.; Davis, A. Meeting Forest Restoration Challenges: Using the Target Plant Concept. Reforesta 2016, 37–52, doi:10.21750/REFOR.1.03.3.
15. Ferreira, T.; Rasband, W. ImageJ User Guide; 2020;
16. Novikov, A.I.; Ivetić, V.; Novikova, T.P.; Petrishchev, E.P. Scots Pine Seedlings Growth Dynamics Data Reveals Properties for the Future Proof of Seed Coat Color Grading Conjecture. Data 2019, 4, 106, doi:10.3390/data4030106.
