專利名稱：樹木年輪組成成分快速分析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬測量領(lǐng)域，具體來說是一種樹木年輪寬度、年輪密度快速測量分析方法。
背景技術(shù)：
樹木年輪的形成是由樹木形成層受外界季節(jié)變化產(chǎn)生周期性生長的結(jié)果。由于樹木 在生長發(fā)育過程中會受到生理、氣候、立地和人為等各方面因素的影響，即便是同一個 樹種，在不同的立地條件和不同的區(qū)域其特性也大不相同，根據(jù)年輪微密度可以進(jìn)行合 理選育和定向培育，以達(dá)到材質(zhì)改良的目的。樹木作為生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，利用 樹木年輪資料獲取過去氣候與環(huán)境的變化是氣候變化及其可預(yù)報性研究計劃(CLIVAR) 的重要組成部分，也是過去全球變化研究(PAGES)的重要技術(shù)途徑之一。樹木年輪組 成成分測量和分析對于木材物理學(xué)、林木培育學(xué)、樹木年代學(xué)等研究具有十分重要的意 義。目前，樹木年輪組成成分測量和分析方法常采用手工操作或自動識別的方法來交叉 定年和分析年輪。手工操作方法費(fèi)時費(fèi)力；對于年輪界限不明顯的樹種，采用自動識別 方法分析的結(jié)果極易出錯，影響測量精度。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有樹木年輪組成成分測量和分析方法中的不足之處，本發(fā)明提供一種樹 木年輪組成成分快速分析方法?？焖俜治龇椒ú捎米詣优凶x和人機(jī)交互式相結(jié)合方式， 一次讀取年輪組成成分主要參數(shù)。樹木年輪組成成分快速分析方法，既解決了手工操作 方法費(fèi)時費(fèi)力的問題，又解決了自動識別精度低的問題，為研究者節(jié)約了大量的時間， 提高了測量精度。
本發(fā)明解決技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是-
樹木年輪的形成是由樹木形成層受外界季節(jié)變化產(chǎn)生周期性生長的結(jié)果，微密度儀 和年輪數(shù)字化圖像分析得出一系列測定點的微密度數(shù)據(jù)為密度-距離二維數(shù)據(jù)，需進(jìn)行進(jìn) 一步處理。其主要問題是年輪邊界和早、晚材邊界劃分。本發(fā)明針對不同的木材生長輪 年輪的特點，分別采用閾值法和梯度法，進(jìn)行自動判讀或者人工和自動相結(jié)合，判定輪 界和早晚材邊界。 一次讀取年輪數(shù)、年輪寬度、年輪平均密度、最大密度、最小密度、 早材密度、晚材密度、早材寬度、晚材寬度、晚材率等參數(shù)；采用自動判讀和人機(jī)交互 式相結(jié)合方式刪除偽年輪、插入斷年輪，除了分析年輪密度儀所測的密度數(shù)據(jù)外，還可以分析年輪數(shù)字化圖像測定的密度數(shù)據(jù)。
本發(fā)明的有益效果是
樹木年輪組成成分快速分析方法，既解決了手工操作方法費(fèi)時費(fèi)力的問題，又解 決了自動識別精度低的問題，為研究者節(jié)約了大量的時間，提高了測量精度。


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圖1:樹木年輪組成成分計算示意圖，其中坐標(biāo)橫軸是自髓心到樹皮的距離(毫米)，坐 標(biāo)縱軸是基本密度(克/立方厘米)。
圖中，MKD, M/Z 為最大密度、最小密度；M為第/年輪輪界點；A^' + l)為第i + i年
輪輪界點；^^'為第!'年輪早晚材分界點；及『、￡『、丄『為!'年輪年輪寬度、早
材寬度、晚材寬度。 圖2:分析方法總框圖 圖3:操作流程圖
具體實施例方式
樹木年輪的形成是由樹木形成層受外界季節(jié)變化產(chǎn)生周期性生長的結(jié)果。微密度 儀和圖像法分析得出一系列測定點的微密度數(shù)據(jù)，需進(jìn)行進(jìn)一步處理，其主要問題是年 輪邊界和早、晚材邊界劃分。針對不同的木材生長輪年輪的特點，分別采用閾值法和梯 度法，進(jìn)行自動判讀或者人工和自動相結(jié)合，判定輪界和早晚材邊界。圖1為年輪組成
成分計算示意圖，N點為年輪分界點、M點為早晚材分界點。年輪寬度為相鄰輪界點間 的距離，年輪密度為年輪內(nèi)各點密度的積分。年輪分界點確定后，根據(jù)數(shù)學(xué)模型就可進(jìn) 行年輪密度、年輪寬度、最大密度、最小密度等參數(shù)分析。早晚材分界點確定后，根據(jù) 數(shù)學(xué)模型可進(jìn)行年輪內(nèi)的早材密度、晚材密度、早材寬度、晚材寬度、晚材率等參數(shù)分 析。
樹木年輪組成成分快速分析方法包含數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、結(jié)果顯示 等四大功能模塊(圖2)。數(shù)據(jù)讀取模塊*.主要讀取微密度儀采集的數(shù)據(jù)和圖像分析系統(tǒng) 采集的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)從EXCEL表中導(dǎo)入主程序中供使用者研究。數(shù)據(jù)處理模塊包含參 數(shù)設(shè)置、年輪數(shù)自動判讀、刪除偽年輪、插入斷年輪、輪界點判讀、早晚材邊界判讀、
4年輪組成成分計算等子模塊。結(jié)果顯示模塊顯示圖和數(shù)組，包括年輪微密度圖譜、年 輪一寬度圖、年輪一密度圖、年輪一晚材率圖等。數(shù)據(jù)存儲模塊將有用的數(shù)據(jù)存儲到 EXCEL表中，包含年輪數(shù)、年輪寬度組成成分、年輪密度組成成分等。
經(jīng)微密度儀和圖像分析系統(tǒng)采集的年輪微密度數(shù)據(jù)為連續(xù)二維數(shù)組，若得出年輪 寬度組成成分和年輪密度組成成分，需對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，圖3為具體操作流程圖。
1. 數(shù)據(jù)讀取模塊:讀取微密度儀采集的數(shù)據(jù)和圖像分析系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)從EXCEL 表中導(dǎo)入主程序中供使用者研究。
2. 數(shù)據(jù)處理模塊數(shù)據(jù)處理模塊包括年輪數(shù)自動判讀，人機(jī)交互刪除偽年輪、插入斷年
輪，年輪邊界、早晚材邊界判讀，年輪組成成分計算等子模塊，是年輪分析系統(tǒng)主要模 塊。
3. 年輪數(shù)自動判讀樹木年輪數(shù)的判讀是年輪分析的第一步，年輪數(shù)判讀的正確與否直
接影響后續(xù)分析。樹輪圖像是由一系列有規(guī)則明暗交替的輪圈組成，樹木年輪學(xué)和木材學(xué) 是根據(jù)圓盤上的輪圈多少來判斷年輪數(shù)的。從距離一年輪微密度圖譜可以看出，微密度 曲線是由若千波峰組成，可以認(rèn)為圖譜中一個波峰為一年，波峰為晚材，波谷為早材， 査數(shù)圓盤上明暗交替的年輪數(shù)只需査數(shù)圖譜中明顯的波峰數(shù)即可。計算機(jī)自動判讀年輪 數(shù)主要是搜索局部極大值個數(shù)及極大值點位置。
4. 人機(jī)交互刪除偽年輪、插入斷年輪采用等距離法、中值法自動判讀年輪數(shù)在實際使 用中存在一定的誤差，需人為地進(jìn)行輔助判讀，人機(jī)交互動態(tài)刪除微密度變化曲線貌似 晚材的"波峰"(偽年輪)；插入因年輪距離小于設(shè)置周期值或局部峰值小于中值的年輪
點(斷年輪)。
5. 年輪、早晚材分界點判讀測出一系列測量點的密度以后，需進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，
微密度數(shù)據(jù)處理的主要問題是年輪、早晚材分界點劃分。輪界處密度變化的特征是:密度
值在輪界處驟然變化，輪界兩側(cè)密度差很大，進(jìn)入外鄰輪早材后密度變化趨于平緩。早
晚材邊界處的特征是:早材部密度低于晚材，早材密度從輪界開始向晚材的過渡較平緩或 逐漸增加，在早晚材邊界處密度迅速增大，進(jìn)入晚材區(qū)后仍保持增大趨勢。分別采用閾 值法、梯度法可自動判定輪界和早晚材邊界。
6. 計算和顯示模塊計算和結(jié)果顯示模塊是將分析后的數(shù)據(jù)顯示到屏幕，供使用者研究。
年輪分界點確定后，根據(jù)數(shù)學(xué)模型就很容易進(jìn)行年輪密度、年輪寬度、最大密度、最小 密度等參數(shù)分析。早晚材分界點確定后，根據(jù)數(shù)學(xué)模型也很容易對各年輪的早材密度、 晚材密度、早材寬度、晚材寬度、晚材率等參數(shù)進(jìn)行分析，并將計算結(jié)果以圖或表的形 式顯示到屏幕上。
7. 數(shù)據(jù)存儲模塊數(shù)據(jù)存儲模塊是將年輪組成成分計算結(jié)果輸出到指定的電子表格文件
中，便于用戶使用。保存的數(shù)組包括年輪分界點、年輪數(shù)、年輪寬度、年輪平均密度、 最大密度、最小密度、早材密度、晚材密度、早材寬度、晚材寬度、晚材率等參數(shù)。
權(quán)利要求
1. 樹木年輪組成成分快速分析方法采用自動判讀和人機(jī)交互式相結(jié)合方式刪除偽年輪、插入斷年輪，采用動態(tài)閾值法和梯度法自動判定輪界點和早晚材分界點，其特征是通過數(shù)學(xué)模型一次讀取年輪數(shù)、年輪寬度、年輪平均密度、最大密度、最小密度、早材密度、晚材密度、早材寬度、晚材寬度、晚材率等參數(shù)。樹木年輪組成成分快速分析方法包含數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、結(jié)果顯示等四大功能模塊。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的樹木年輪組成成分快速分析方法，其特征是數(shù)據(jù)讀取模塊讀取微 密度儀采集的數(shù)據(jù)和圖像分析系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)從EXCEL表中導(dǎo)入主程序中供使用者研究。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的樹木年輪組成成分快速分析方法，其特征是數(shù)據(jù)處理模塊數(shù)據(jù)處 理模塊包括年輪數(shù)自動判讀，人機(jī)交互刪除偽年輪、插入斷年輪、年輪邊界、早晚材邊界判 讀，年輪組成成分計算等子模塊，是年輪分析系統(tǒng)主要模塊。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的年輪數(shù)自動判讀，其特征是微密度曲線是由若干波峰組成，圖譜 中一個波峰為一年，波峰為晚材，波谷為早材，査數(shù)圖譜中明顯的波峰數(shù)即可得知圓盤上明 暗交替的年輪數(shù)，計算機(jī)搜索局部極大值個數(shù)及極大值點位置即可自動判讀年輪數(shù)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的人機(jī)交互刪除偽年輪、插入斷年輪，其特征是人為地進(jìn)行輔助判 讀，人機(jī)交互動態(tài)刪除微密度變化曲線貌似晚材的"波峰"(偽年輪)；插入因年輪距離小于 設(shè)置周期值或局部峰值小于中值的年輪點(斷年輪)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的年輪邊界、早晚材分界點判讀，其特征是測出一系列測量點的密 度以后，需進(jìn)一步進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，分別釆用閾值法、梯度法可自動判定輪界和早晚材邊界。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的樹木年輪組成成分快速分析方法，其特征是數(shù)據(jù)存儲模塊是將年 輪組成成分計算結(jié)果輸出到指定的電子表格文件中，而保存的數(shù)組包括年輪分界點、年輪數(shù)、 年輪寬度、年輪平均密度、最大密度、最小密度、早材密度、晚材密度、早材寬度、晚材寬 度、晚材率。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的樹木年輪組成成分快速分析方法，其特征是結(jié)果顯示模塊是將分 析后的數(shù)據(jù)以圖或表的形式顯示到屏幕，其中包括年輪密度、年輪寬度、最大密度、最小密 度、早材密度、晚材密度、早材寬度、晚材寬度、晚材率。
全文摘要
樹木年輪組成成分快速分析方法屬測量領(lǐng)域，具體來說是一種樹木年輪寬度、年輪密度快速測量方法。樹木年輪組成成分快速分析方法采用自動判讀和人機(jī)交互式相結(jié)合方式刪除偽年輪、插入斷年輪，一次讀取年輪數(shù)、年輪寬度、年輪平均密度、最大密度、最小密度、早材密度、晚材密度、早材寬度、晚材寬度、晚材率等參數(shù)。除了分析年輪密度儀所測的密度數(shù)據(jù)外，還可以分析年輪數(shù)字化圖像測定的密度數(shù)據(jù)。樹木年輪組成成分快速分析方法，解決了復(fù)雜年輪的識別問題，提高了測量精度，使年輪研究者擺脫了傳統(tǒng)費(fèi)時費(fèi)力的手工操作，為研究者節(jié)約了大量的時間和精力。
文檔編號G01B11/00GK101441180SQ20071019395
公開日2009年5月27日 申請日期2007年11月23日 優(yōu)先權(quán)日2007年11月23日
發(fā)明者劉盛全, 崧 印, 吳玉月, 萍 夏, 陳黎卿 申請人:夏 萍;劉盛全;印 崧