Обильные фильтруации

Я вертел на имморалистическом хую все советы о том, как следует писать эти очерки. Но вы так часто просите меня фильтровать посты перед публикацией, что на этот раз я не сдержался и пошел у вас на поводу.

Буду фильтровать. Начну с фрагмента снимка SRTM:

Ну а хули елозить-то? Фильтровать — так фильтровать. К великой моей печали, вы в просьбах своих нихуя не говорите о предпочтительных способах фильтрации. Что-ж, поэкспериментируем, дабы никто не ушел обиженным.

Начнем с DTM-фильтра, в основе которого лежит статья Георга Фоссельмана. Технология фильтрации основана на предположении о том, что резкий перепад значений высоты на незначительном пространстве DEM-растра свидетельствует не об особенностях рельефа, а о наличии объектов местности, искажающих ЦМР. Проще говоря, если на левом пикселе высота десять метров, а на правом тридцать, то скорее всего на местности в данных точках вы вместо обрыва/карьера увидите стену леса, здание или другую нерельефную ебанину. Фильтр просматривает растр скользящим окном заданного радиуса и отделяет области с уклоном выше указанного. При соответствующих настройках, этот фильтр позволяет не только отделить неестественные превышения, но и разделить растр на слои равнин и уклонов.

На демке с территорией города Шахты, алгоритм фильтрации сбоит на терриконах и отвалах. Впрочем, на таких масштабах уместнее использовать вместо SRTM растры ASTER GDEM. На моем фрагменте все работает прекрасно. Вот вам равнины:

А вот уклоны свыше тридцати градусов:

Главное, помните фильтр только отделяет одни пиксели от других. Дать физическое объяснение результата — уже ваша задача. Вот какого хрена на острове Поперечном такие уклоны? Он же ровный как блин. У меня даже фоточка есть:

Чаще всего подобные искажения возникают за счет растительности. Отделить ее от рельефа практически невозможно. Но если на плакорах с этим можно почти смириться (нужно только забыть про разницу в возрастах, бонитетах, наличие дорог, лугов, болот и полей, ветровалы, бобров, пожары, рубки и усыхания), то получить детальную ЦМР для склонов долин обычно затруднительно. Да чего объяснять-то? Каждый из вас наверняка видел такую взаимосвязь растительности и рельефа:

Но хватит, уже про DTM. Вы можете подумать, что у меня нет чувства такта. Фильтр комочков (Filter clumps — да простят меня профессиональные переводчики) отсеивает связанные пикселы с единым значением, превышающие заданную площадь. Например, вот области в которых соприкасается не менее тридцати пикселов с единым значением высоты:

Мажоритарный фильтр (majority filter) делит растр на сегменты указанного размера. В каждом из них вычисляется значение большинства пикселов, которое впоследствии экстраполируется на всю область. В результате имеем следующее:

Исходный SRTM в приближении:

Результат работы мажоритарного фильтра в том же экстенте:

  • Для понимания, на рисунке ниже черные изолинии с SRTM наложены на красные изолинии с отфильтрованного растра. Результат налицо:

Морфологический фильтр, точнее фильтры. Спешу огорчить всех натуралистов. Умойтесь, к геоморфологии эти фильтры не имеют никакого отношения, даже несмотря на их специфические наименования. Базовых морфологических фильтров два: дилатация и эрозия. Кроме того, активно используются фильтры замыкания и размыкания. В первом применяется сначала дилатация, затем эрозия, во втором — наоборот. Нихрена не понятно? Не проблема. Вот вам иллюстрированная классификация. Основана на лучших моих художественных скиллах вкупе с простейшим графическим редактором:

При дилатации  происходит расширение пикселей, в результате которого изображение становится более светлым и размытым:

Красные линии — горизонтали с растра дилатации, черные — горизонтали SRTM:

При эрозии происходит обратный процесс. Однородные области увеличиваются в размере за счет подавления шума между ними.

Красные изолинии с растра эрозии на фоне черных горизонталей SRTM

Это размыкание

с горизонталями

А это замыкание

с горизонталями

Все, хватит про морфологические фильтры. Это банально и скучно. Самое время испить из фрактальной реки и вспомнить про богов алеатики. Дамы и господа! Леди и джентельмены! Мудачье! Специально для вас, Карл Гаусс со своим фильтром!

— ээээээ, а где растр то?

А не будет растра. Ибо визуально после применения фильтра различия почти не отличить. Суть фильтра в отсеивании областей с заданным стандартным отклонением. Что-бы вы не расстраивались вот вам картинка с изолиниями (standart deviation = 1):

Фильтр Ли. Это к китайцам не имеет никакого отношения, просто я в душе не ебу, как перевести «Multi direction lee filter» на адекватный русский язык. Более того, я с трудом понимаю что это вообще такое, а для чего это — не понимаю вообще. Но раз уж зашла речь про фильтрацию, грех не рассказать про эту хрень.

Фильтр разделяет растр на три дочерних: результат фильтрации, растр минимума стандартного отклонения и растр направления минимума стандартного отклонения.

Результат фильтрации визуально от оригинала не отличим:

Минимальное стандартное отклонение. Тут все почти просто, если найти мануал, объясняющий значение прилагательного «минимальное».  Результирующий растр в псевдоцветах выглядит так (чем краснее, тем выше стандартное отклонение):

Слой изолиний в той же палитре:

Но самое интересное — направление минимума стандартного отклонения. Я воздержусь от комментариев, лучше покажу вам результат и выпью своего пива.

Изолинии по растру направления минимума стандартного отклонения на фоне изолиний SRTM (черные линии):

Гораздо понятнее обстоят дела с ранговым фильтром. Просто указываете ранг сатистики и извлекаете пиксели с нужными значениями. Вот, например, медиана

Изолинии из результата фильтрации (50-й ранг) на фоне изолиний SRTM:

На этом все.

Э, да я смотрю вас не наебешь. Действительно, а как же дивергенция градиента значений растра? Вообще физический смысл лапласиана достаточно условен, типа значений концентрации градиента. Но в нашем случае ситуация проще. Фильтр Лапласа выделяет контуры на растре. В итоге имеем следущее:

Да прибудет с нами псевдоцвет растра итогов применения фильтра Лапласа!

Ну и горизонтали, само-собой. Хотя, это все-таки не горизонтали, а просто изолинии.

Хотя, конечно, проще всего использовать простой фильтр. Особенно, если вы хотите строить горизонтали.

А еще проще совершенно не использовать фильтр. Я лично нефильтрованному вообще приоритет отдаю, у меня как раз тут еще немного осталось.

Надеюсь, на этом, ваша просьба о фильтрации полностью удовлетворена. Всем присутствующим спасибо. Все недовольные могут пройти нахуй, ибо тут у меня суверенный анархизм: хочешь с Бакуниным бухай, хочешь Вольтариану Де Клер еби. А советы ваши по поводу того, как мне следует статьи писать можете в жопу себе засунуть.

Рубкология

Весь нынешний август я шароебился по разным кустам занимаясь оценкой успешности лесовозобновления на сплошных вырубках юго-запада Ленинградской области. Суть работы сводилась к следующему: я вылезал из теплой машины под бесконечный дождь, цеплял к рюкзаку на манер навесного оборудования трактора обычную штыковую лопату, в «ливчик» комбинезона засовывал планшетку с бланками, сжимал посильнее рукоять здоровенного тесака для рубки медвежьих бошек и в позе супермена из армии Батьки Махно погружался в дремучий кустарник, где писал разную технологическую ебанину и вонзал в раскисшую землю сотни палок с красными лентами.
102_4624

К большому сожалению, заказчик этого безумия находился в стадии перманентного параноидального прихода и всячески настаивал на конфеденциальности методов и результатов работ. Что-ж, не будем посягать на его законное право страдать херней. К тому же, говоря по правде, интересного там мало: банальные учеты и типовые анализы: какой-нибудь дискретный анализ и среднее с вариацией. Другим словом, беспросветная тоска. Я же хочу рассказать вам о настоящем веселье.

Итак, друзья, тушите свет, зажигайте свечи, разбрасывайте по полу каштаны. Наливайте себе стакан до краев и располагайтесь удобнее, ибо во многом знании много печали, но памятуя про in vino veritas едва ли найдется тот, кто не заметит очевидного парадокса в измышлениях старинных мудрецов. Однажды придет и мой Мелет, сын Мелета, пифеец, но пока, дрожание рук походит на кривую судьбы Агриппины младшей, между Нероном и Тиберием велик соблазн немного повертеть на граненом стакане кровавый сапожок. Веселье, друзья, конечно же веселье служит нам путеводной нитью этого вечера! Все начинается с того, что раз в полторы недели вы до утра обрабатываете вымокшие бланки с кровавыми пятнами. Пеленг такой-то, широта такая-то, долгота такая-то, фото номер N. Три березы, две елки ноль пять, елка полтора, осина, две рябины, сосна ноль пять. Пишите, чертите, вслушиваетесь в свой голос с диктофона, просматриваете отснятые файлы. Что-бы не заснуть, выходите на улицу покурить и вновь возвращаетесь. Веселитесь изо всех сил.

102_4609

А через несколько часов, едва небо начнет светлеть, двери электрички закрываются и вы наслаждаетесь красотой и величием заоконных пейзажей:

102_3538
Чем дальше, тем пейзажи все красивее и величественнее
102_3523
И конечно-же, все веселее и веселее
102_3571

Но все проходит, стоит лишь выйти на пробу. Встанешь на первую вешку, оглянешь взором предстоящий фронт, сплюнешь и произнесешь благословенное «ёб твою мать». А из динамика телефона тебе отвечает лектор Петухов. «Давайте начнем!»: говорит он. А действительно, давайте начнем! И с этими словами ебнешь свою профилактическую соточку, затянешься поглубже чем бог послал и выпуская дым, начинаешь орудовать тесаком, вязать ленты, писать и бесконечно фотографировать.

102_4755

Прежде чем вы решитесь ввязаться в это дело, нужно понимать куда именно вам предстоит ехать. Как найти вырубки нужного типа леса, возраста, площади и транспортной доступности? Если вы сможете найти где-то карту с такими данными — честь вам и хвала. Но практика показывает, что самые ценные инструменты, для изготовления которых отводятся месяцы предполевых работ всегда приходится собирать в последний момент на коленке. Другими словами, нам нужно составить такую карту самому, иначе все у нас пойдет через жопу. Погнали?!

Карта рубок. Что есть рубки с точки зрения дешифрирования? правильно, рубки есть видоизмененный лес. Значит не ебем себе мозг, а прямо так, английским по белому пишем в поисковой строке браузера: «forest change map». По первой же ссылке попадаем на известный проект Global Forest Change:

111

Классная штука этот GFC. Спецы из Мэрилендского университета, Гугла и Геологической службы США, обработав огромное количество ландсатных снимков, выдали в качестве результата данные по изменению лесного покрова за период с 2000 по 2012 гг. Это то что нам надо, скачиваем данные на нужный нам регион в формате GeoTiff.

Теперь этот слой нужно разнести по типу леса, возрасту, площади и транспортной доступности. Сразу скажу, что первое — больше из области фантастики, ибо до тех пор, пока мы используем в качестве лесной типологии псевдонаучные фантазии времен раннего палеолита, никакой хитрый алгоритм применить не удастся. Да в этом и нет особой нужды, ибо как вы понимаете, основная доля всех рубок представляют собой кисличники, реже свежие черничники. Я бы на месте лесозаготовителей тоже всякого рода долгомошники вертел на харвестере, ибо рубль выберешь, рубль двадцать в гать утопишь.

102_4492

Но зато разбиение данных по остальным параметрам уже дело техники. Для начала векторизуем наш растр в QGis:

222

Из производного шейпа аттрибутивной выборкой по возрасту рубки извлекаем новый полигональный слой. Далее, через калькулятор полей считаем площадь каждого полигона, и удаляем слишком крупные и мелкие полигоны. Остается только исключить рубки, находящиеся в самых недоступных ебенях. Но это тоже не космос: скачиваем через overpass дорожную сеть OpenStreetMap, Строим вдоль проезжих дорог буферную область, доступную для пешего подхода и после этого удаляем все полигоны рубок, которые не пересекаются полученным буфером.

Все, слой готов. Экспортируем его в kml и  SAS.Планету, настроив подходящий вид:

333

Основной недостаток такого метода в том, что в выборку попадают рубки вытянутой и неправильной формы, совершенно неудобные для закладки учетных площадок. Кроме того, помимо рубок, встречаются еще естественные усыхания, пожары, ветровалы и подтопления. Последние, благодаря бобрам, особенно часто. Редкостные, скажу я вам, мудаки, эти бобры. Мало того, что эти пидоры столько леса хорошего затопили, так они еще и невкусные как водоросли. Их что жарь, что вари — все какая-то поебень получается.

Загружаем данные в навигатор и вперед — рубить ветки, месить говно и давить фиолетовые грибы

102_3089

Можно ли размещать площадки на волоках и в каналах? С одной стороны это тоже часть территории. С другой стороны, размещение учетных площадок в таких местах вносит не отслеживаемую погрешность. Вопрос можно поставить даже шире: уместно-ли рассматривать общие показатели восстановления для территории с комплексными видами нарушений? Правильно, неуместно. Пасеки — отдельно, волока — отдельно, земля — крестьянам, мудаков — нахуй.

102_4557Существует несколько принципов, которыми следует руководствоваться приступая к любым полевым работам. Конечно-же, следует помнить о нарастании коэффициента обалдевания: с каждым разом вы, вне зависимости от вашей старательности, будете выбирать наиболее легкие для описания площадки. Это неизбежно приводит к систематическому занижению результатов на 5-15%. Избежать этого можно путем формализации процедуры выбора точки описания: например подобно геоботаникам кидать дрын, служащий, после падения, стороной учетной площадки. Можно и протягивать на определенное расстояние рулетку по выбранному пеленгу. Но этот подход работает плохо даже на рубках трехлетней давности

102_3350

Как не вымеряй расстояние на вырубке по рулетке, все равно будет лажа. Либо закрадывается ошибка за счет изгибов рулетки, либо за счет пробики створов колоссально возрастает трудоемкость. Не ебите себе мозг, отмеряйте расстояние шагами, контролируйте себя по навигатору и не забывайте про коэффициент обалдевания.

Любые поточные полевые наблюдения кроют в себе опасность смещения данных. Стоит вам пропустить наблюдение на одной из учетных площадок, как ценность всех дальнейших наблюдений оказывается равной нулю. Но каждый раз заполнять чек-лист слишком затратно по времени. Поэтому мой вам совет: синхронизируйте все что только возможно. И немедленно. Если вы стоите на восьмой учетной плошадке, пусть номер вашей точки в навигаторе будет «508», а номер фотографии «18». Организуйте все так, что-бы пропущенное наблюдение моментально бы искажало конструкцию данных.

Нет ничего более тупого чем бесконечно записывать номера фотографий. Если вы синхронизировали нумерацию наблюдений, то вам стоит записывать только номера фотографий в точках контроля и номера ошибочно сделанных снимков. По завершению цикла наблюдений, просто суммируйте количество фотографий для дополнительной проверки. Ну и конечно же не забывайте про снимки-хуимки.

Очень часто люди не могут отделить фотографии одного ряда наблюдений от другого. Ну а хули, спрашивается вы фотографировали площадки на одной пробе, потом перешли через дорогу и не сделав ни одного лишнего кадра приступили к фотографированию площадок другой пробы? Естественно, потом при сортировке снимков приходится морщить ум и сравнивать время и содержимое кадра. Делайте проще, перед началом каждой пробы делайте несколько снимков-хуимков: фотографируйте какую-нибудь дичайше специфическую ебанину, например свой еблет, или рукав, или бланк с описанием. Помимо упрощения сортировки снимков, это позволит вам получить психоделический набор ебанутых фотографий для плаката «Я в двадцать пятый раз спрашиваю, что это за хуйня?»

hand

Стоит ли говорить о том, что на пробе вы записываете не количественные, а качественные показатели? Правильно не стоит. Потому что любые количественные измерения есть суть более формализованные качественные. И если в одной графе бланка записано «87 берез», а в другой «92 березы», только безумец будет утверждать, что во втором наблюдении на пять берез больше. Разумный человек сразу понимает, что на обоих площадках одинаковое количество подроста, чуть меньше сотни стволиков, но определенно больше полусотни. И во втором наблюдении их может оказаться чуть больше, хотя если подсчитать, может и чуть меньше. «А чего-же не подсчитать их точно?» — спросит какой-нибудь далекий от биометрии человек. А подсчитать их точно невозможно, ибо натуральные числа используемые для счета представляют собой слишком грубый инструмент, не позволяющий описывать переходные состояния. Каждый стволик считается по отдельности, но в какой момент растущий стволик отличается от новой ветви, особенно если речь идет о корневой поросли? Нет, коллеги, натуральный счет тут не подходит, да и действительные числа едва ли применимы. Я уж не говорю о космической сложности таких измерений.

102_4321

Нахрена столько сложностей в подсчете кустов? А сложностей никаких и нет. Рост профессионального геоботаника составляет один метр семьдесят восемь сантиметров. Поэтому для определения количества подроста на гектар, ему достаточно сосчитать количество стволов, на которые он упадет если выпьет на стакан больше положенного и умножить полученный результат на тысячу. Причем, поскольку упасть он может в разные стороны, подсчет стволиков ведется на всей площади круга, радиусом 1,78 м. Обернулся вокруг себя — видишь, что при падении непременно подомнешь под себя три елки и пять берез. Следовательно, на гектаре три тысячи стволов елового подроста и пять тысяч подрастающих берез. Если вам трудно представить, как вы пьяный валяетесь по кустам или ваш рост далек от идеала, можете крутить вокруг себя рейку аналогичной длины, а еще лучше приспособьте для этого дела телескопическую удочку. Впрочем, навык приобретается быстро.

В чем же секрет? Да все просто: Pi*r^2 => 3.14*1.78*1.78 ≈ 10 кв. метров. Гектар есть 10 000 кв. метров, а следовательно наша круговая площадка есть тысячная часть гектара.

Гораздо сложнее определять не количество, а возраст подроста. Если у сосны еще можно быстро подсчитать количество мутовок, примерно соответствующее числу прожитых лет

102_4702

то с елкой уже сложнее, мутовки у нее выражены гораздо хуже

102_4754
А у лиственных вообще хрен возраст определишь. Разве что по числу побегов или годовым кольцам, но все это разовые замеры. Обычно прикидываешь зависимость возраста от высоты для нескольких модельных стволиков, и далее интерполируешь сотни и тысячи наблюдений.  Ценность таких данных сами можете себе представить. С другой стороны, разве можно получить бессмысленные данные иначе как занимаясь бессмысленным делом?

Очередной день рождения молодой березки — место нарастания нового побега.

108_5032

Нельзя забывать о том, что для сосны и елки подчас не столь важен возраст и количество, сколько жизненное состояние. Определяется оно просто. Подходите к дереву:

108_4994

И делаете так:

108_4995

Еще раз продемонстрирую. Подходите к дереву:

108_5026

Хуяк!

108_5028

А далее руководствуетесь вот этой схемой определения жизненного состояния:

shema

При планировании подобных исследований, особое внимание следует уделить времени проведения работ. В условиях Северо-Запада Русской равнины, сплошные рубки обычно приводят к повышению уровня грунтовых вод. Конечно, если вам предстоит работать преимущественно в скальных, лишайниковых или брусничных типах то все ок:

102_4673Но скорее всего, вам придется обследовать долгомошники, черничники и кисличники:

102_4757

Нетрудно догадаться, что если вы решите работать в этих местах в начале лета, вас непременно заебут комары. А если перенесете работы на осень — замучаетесь подсчитывать лиственные породы. Листопад у затененного подроста и подлеска начинается во второй половине августа, причем уже в двадцатых числах бывает трудно отличить осину от березы, и живую рябину от сухой ветки. Поэтому конец июля — начало августа — ваше все.

Не всегда разумно идти к рубке кратчайшим путем. Ведь срубленный лес как-то вывозили, а значит к любой рубке идет дорога. В каком она состоянии это уже отдельный вопрос.

102_4555

При подготовке маршрута, выбираете место наибольшей концентрации подходящих рубок, связанных между собой достаточными для неутомительного продвижения дорогами и потрясающие прогулки по лесной глуши вам гарантированы. Главное, что-бы погода была не как в это лето: каждый день либо мелкий нудный дождь, либо грозовые ливни.

102_4583

С другой стороны «полное отторжение от бреда нашего» вам гарантировано. Да и как может быть иначе в условиях, когда последние мировые новости узнаешь из лесохозяйственных столбиков?

108_4996

Да, дожди утомляют, но с другой стороны комаров и клещей мало. Зато много грибов, а брусники вообще как говна:

102_4553

И все же мне сказочно повезло. Окончание лета я встретил в Сланцевском районе. Дожди прекратились на целую неделю и все живое выползло погреться и просохнуть перед наступлением первых холодов.

Вылезли кистехвостки (Orgyia antiqua):

102_3369Вылезли семиточечные божьи коровки (Coccinella septempunctata):

108_4790

и разная другая живность

108_5033

Только гадюк стало гораздо меньше — весь август они ползали под ногами, что довольно сильно меня напрягало ибо змей я панически боюсь с раннего детства. Глядя на всю окружающую красоту, просто нельзя было не вспомнить, что даже живущий один год жук-навозник умеет ориентироваться по звездам, а я за четверть века так ничему и не научился.

dscn9008

Зато каждый вечер после работы, я выбирал наиболее живописное место, собирал дрова, набирал из ближайшего ручья или лужи воду, любуясь попутно великолепным закатом.

108_4964

Темнота стала наступать гораздо быстрее чем в начале лета. Я укладывал на свою лежанку рюкзак, разводил костер и устраивался поудобнее.

108_4905

Подогревал себе фасоли в помидорном соусе, кипятил крепкий чай и наливал маленькую рюмку водки

108_4907

После, выпив и закусив, откидывался на спину и закуривая, посылал огоньком сигареты сигналы в самые глубины млечного пути. У меня была своя маленькая программа «SETI» и звезды охотно мерцали мне в ответ. Так я и засыпал, без всякой палатки, укрываясь на ночь исключительно звездным небом. Утром меня ждал новый маршрут, днем — новые обследования, а вечером — новый уютный костер.

Однажды утром я проснулся от холода. Костер погас, ветер гнал кучевые облака и спешить мне было некуда. Лето закончилось, а вместе с ним завершились работы по оценке лесовозобновления на вырубках. Мне пора было возвращаться обратно — до конца полевых работ оставалось менее полутора месяцев. Вскипятив себе чаю я собрал свой нехитрый скарб и закопав кострище, направился в сторону ближайшей дороги.
108_5040

Буровых дел мастер

Когда вокруг начинает происходить абсолютно трансцедентальный пиздец, я захватываю возрастной бурав Пресслера и объявляю себя главным бурильщиком поездки. Никто особо не против — деревья бурить процесс не самый легкий, зато абсолютно не мозгоебельный.

Нахуя бурить деревья? — спросит человек, не знакомый с вопросом.

Во-первых, для того что-бы узнать их возраст. В процессе бурения извлекается керн — тонкий деревянный цилиндр, на котором видны годовые кольца. По величине годовых колец можно сделать некоторые выводы об условиях произрастания (чем пизже дереву растется, тем шире его годовые кольца). Есть даже наука соответствующая — дендрохронология. Мне с ее представителями фатально невезет — что ни дендрохронолог, то обязательно либо по русски не говорит, либо мудак какой-то.

Во-вторых, бурение — практически единственный способ определить наличие в дереве гнили. Есть, конечно всякие сканирующие электронные приблуды, но стоят они как электровоз. Да и не набегаешься с ними по тайге. Кстати, если у вас есть потребность в оценке дерева — обращайтесь. У меня очень либеральные цены: 1500 руб. за выезд и 300 руб. за каждый извлеченный керн.

Еще извлеченные керны используют для определения физических, химических, механических и всяких других показателей древесины. Но это уже отдельная, исключительно камеральная тема.

Сразу предреку заебавший вопрос: да, дереву ущерб наносится, но если соблюдать правила бурильщика, то этот ущерб не больше чем от анализа крови здоровому мужику. Главных правил два: не надо оставлять оставлять рану открытой ибо туда норовят заползти всякие лесные мандавошки. Но самое главное — помнить, что отбор образцов древесины это как секс: если не хочешь проблем, не стоит тыкать куда попало. За годы работы с буравом я ни разу не встречался с ситуацией, когда причиной усыхания здорового дерева стал отобранный образец, хотя по справедливости говоря, неплохо бы ознакомиться с нормальным исследованием на соответствующую тему.

Для лесника отобрать керн — как врачу пластырь наклеить. Это стандартная операция, которой знакомят, пусть даже теоретически, всех, вплоть до распиздяев из лесотехнической академии. Но весь юмор заключается в том, что никто не знает как правильно обеспечить долговременную сохранность бурава.

В производстве буравов сейчас монополия принадлежит шведской фирме Haglöf, других буравов на рынке почти нет. Несмотря на это Haglöf говна не производит и действительно делает буры, пользоваться которыми без заточки можно годами.

DSCN8239

 

Но, как известно, инженерная мысль бессильна если руки потребителя растут из жопы. Поэтому многие инструменты уже через три-четыре года требуют устранения дефектов, очистки от ржавчины и заточки.

Когда я покупал свой первый бур, в дополнение к нему мне подарили (вот были-то времена!) аутентичный набор для ухода за буравом COSHARP.

DSCN8242

 

Все бы ничего, но инструкция к этому кошарпу была напечатана на очень хуевом принтере, к тому же на шведском языке. Лет десять меня это совершенно не ебло, но в один из дней я пизданувшись нырнул вместе с рюкзаком в ручей, после чего на бураве проступила ржавчина. Зная свои деструктивные таланты, я чистить его на свое усмотрение не стал, а написал в головной офис Haglöf с просьбой выслать инструкцию на русском языке. Напомню, это крупнейшая компания в области производства инструментов для лесного хозяйства.

Через несколько дней мне пришла инструкция на русском от их российского дистрибутора — магазина «Лесник«. Авторы письма любезно разрешили мне процитировать на сайте текст инструкции, со ссылкой на www.haglofrus.ru

Итак, внимайте и впитывайте.

Как чистить и затачивать приростной бурав:
«Ваш приростной бурав должен всегда быть чистым и острым!
Это должно продлить срок службы вашего бурава и улучшить его эксплуатационные характеристики. Кончик бурава можно чистить небольшим куском мягкой бумажной салфетки или хлопчатобумажной ткани. Коррозия и грязь со временем разрушат режущую кромку. Можно использовать любое светлое масло, распыляя его прямо на коронку бурава и стирая бумажной салфеткой. Осторожно! Режущая кромка острая, и, чтобы избежать травм, при чистке оборачивайте бумажную салфетку вокруг, например, кончика извлекающего устройства. Для удаления ржавчины можно использовать стальную вату.

Как затачивать головку бурава с помощью комплекта COSHARP:
Комплект COSHARP состоит из 1 бутылки светлого масла, 1 бутылки абразивного песка, пчелиного воска и 3 различных абразивных брусков. Налейте несколько капель светлого масла на плоский брусок.
Расположите кончик бурава на масле под углом 40 градусов и осторожно перемещайте кончик туда и обратно, поворачивая коронку. Не давите, не используйте силу. Продолжайте до тех пор, пока кончик не станет острым.
Нанесите небольшое количество масла на круглый брусок (заостренный конец). Очень осторожно вставьте заостренный конец в коронку бурава и несколько раз поверните вал бурава только до тех пор, пока внутренняя поверхность бурава не станет ровной. Для лучшего рассмотрения используйте увеличительное стекло.
Песок используется для заточки кончика бурава если он заржавел или имеет небольшие сколы.
Просверлите отверстие в дереве или куске древесины под наклонным углом на глубину приблизительно 2 см. Всыпьте в это отверстие песок и осторожно снова ввинтите бурав и затачиваемый кончик в песок, по пол-оборота в каждом направлении. Для снижения трения в отверстие нужно влить немного масла. После этого очистите бурав куском бумаги или хлопчатобумажной ткани, и пусть бумага/ткань пройдет через всю коронку бурава снизу вверх, чтобы удалить излишки песка.»

1

2

В той же инструкции, помимо правил заточки было еще пару страниц полезной инфы:

Как защищать приростной бурав фирмы Haglöf:

«Материал [бурава] чувствителен к ударам и неправильной обработке, но он не изнашивается, если эксплуатировать и обслуживать его правильно. Если при изготовлении прецизионного инструмента, такого как приростной бурав, используется более мягкая сталь, бурав очень скоро затупится и через короткое время эксплуатации придет в негодность.
Правильно содержащийся бурав будет работать в течение отбора 1000-2000 образцов или даже большего количества. Нам известно о приростных буравах, которые регулярно эксплуатировались в течение 40 лет и все еще сохраняли свое качество.»

В Швеции, похоже, дохуя старых пердунов, которые брюзжат о том, что раньше все было заебись:

«Многие считают, что 30-40 лет тому назад приростные буравы были лучше, ссылаясь как на качество материала, так и на искусство их изготовления. По нашему мнению, хотя мы занимаемся изготовлением буравов на протяжении 60 лет, мы никогда не делали буравов лучшего качества, чем в настоящее время.»

В теории, наклоненное дерево следует бурить перпендикулярно линии наклона. На практике это не всегда возможно, особенно если буришь елку — к некоторым деревьям из-за сухих ветвей хрен подлезешь, но все-таки лучше по линии наклона не бурить. Во-первых, ошибка в динамике прироста получается значительной (такой керн почти не сравним с остальными), а во-вторых можно засадить в сжатой древесине бур и ебаться с его вытаскиванием до ночи.

Благодаря возрастному бураву я познакомился с автостопом. Лет семь назад, мой коллега проебал на пробе буровую колонку, вкрутив ложечку прямо в рукоятку. В результате пришлось устроить стокилометровый трип по Кольскому полуострову, попутно обнаружив неизвестно откуда взявшиеся двухсотлетние лесные культуры. Насколько я знаю, лопари такой хуйней, как посадка леса не страдали, а о русских там тогда и слыхом не слышали.

Ну и наконец, немного матчасти. В институте вам такого не расскажут.

 

«Длины:
Мы изготавливаем приростные буравы длиной от 100 мм или 4” до 1000 мм или 39”. Чтобы получить максимальную глубину проникновения головки, сверло должно быть длиной, равной приблизительно половине диаметра дерева.
На нашем внутреннем шведском рынке самая распространенная длина бурава составляет 200-250 мм. В Африке и в Азии, например, более популярны длинные буравы, длиной 800-900 мм.

Внутренние диаметры:
Наши стандартные внутренние диаметры составляют 4,35 мм и 5,15 мм (0,169” и 0,200”). Наиболее популярен внутренний диаметр 5,15 мм, так как извлеченную сердцевину легче исследовать и считывать. Буравы диаметром 12 мм также производятся как стандартные, но без адекватного разнообразия вариантов длин. Буры с внутренним диаметром 12 мм используются, главным образом, для измерения длины волокон древесины, а также когда выполняется количественный анализ с необходимостью наличия образцов большего размера.

Резьбы:
Существует два различных вида нарезки наших буравов: 2- или 3-резьбовые. 2-резьбовые больше подходят для твердой древесины, так как такие буравы медленнее вворачиваются в дерево (8 мм за оборот) и формируют большее усилие при сверлении. 3-резьбовые быстрее и легче проникают в дерево (12 мм за оборот).
3-резьбовой бурав на 66% быстрее, чем 2-резьбовой.»

Если бы мудаки с кафедр лесной таксации хоть раз вместо блевотных совковых бланков дали студентам почитать инструкцию к возрастному бураву, может быть лесное хозяйство в этой стране сохранилось хотя бы как юридический термин.

Метод Бенфорда в оценке достоверности данных

Друзья мои! Вы несомненно знаете больше меня о последних мировых новостях и потому разобщены и тревожны. Но сегодня, у вас будет повод отвлечься. В этот день мы все объединены единым горем утраты. Утрачена флешка, на которой я хранил для вас статью о диссипативной динамике живого напочвенного покрова. Вместе с ней пропало содержимое подарочной бутылки коньяка, мой рукописный реферат на тему «Сатанизм-как социальное явление» и весь тираж осеннего номера «Лабораторного Журнала», отпечатанный в объеме двух с половиной экземпляров. Воистину, в этот день можно посыпать голову пеплом, ибо об этот реферат я в свое время исписал четыре ручки и мне он чертовски дорог, как память о студенческих годах.

Дабы загладить боль утраты, я предлагаю вам статью из пропавшего «Лабораторного Журнала» (а где вы ее теперь прочитаете?), описывающую сущность, принципы применимости и алгоритм метода Бенфорда на примере анализа данных о площадях ООПТ России и площадях, охваченных лесными пожарами в 2009-2013 годах. Сам же я отправляюсь в келью, где буду страдать вплоть до открытия магазина.

Итак, речь пойдет об одном из статистических методах фрактального анализа — оценке бенфорд-последовательности данных. Метод довольно грубый, но в то же время чрезвычайно простой и красивый. С его помощью вы сможете проверить истинность данных, подчиненных экспоненциальному распределению.

Свое название бенфорд-последовательность получила в честь Фрэнка Бенфорда Альберта-младшего — американского инженера-электрика, физика и оптика, жившего в штатах в первой половине XX века. Однако, сам «Закон Бенфорда», он же «закон первой цифры» впервые описан за три года до его рождения американским астрономом, математиком и экономистом Саймоном Ньюкомбом. Работая в 1881 году с логарифмическими таблицами в книгах, он обнаружил, что сильнее всего истрепаны страницы на которых содержаться логарифмы чисел, начинающиеся с единицы. На первый взгляд, вероятность оказаться на первом месте в числе одинакова для всех цифр и составляет 1/9. Однако, чем выше по значению было число, состоящее из первой цифры логарифма, тем в большей сохранности находились страницы. Все это наводило на подозрение о неравномерной встречаемости первых цифр в числах.

Спустя пол-века за эту проблему взялся Фрэнк Бенфорд. Он рассчитал вероятности встречаемости цифр на первом месте в числе для различных данных. Бенфорд использовал площади бассейна 335 рек, удельную теплоемкость материалов, население городов, молекулярную массу химических соединений, номера домов и другие данные. Во всех случаях наблюдалась единая закономерность — чисел, начинающихся на единицу было примерно в шесть раз больше, чем чисел, начинающихся на девятку.  Собранная статистика позволила вывести формулу распределения вероятности появления первой цифры в числе:

P(d) = logb(d+1)-logb(d) = logb(1+1/d)

где:
b — основание системы счисления, в нашем случае b = 10;
d — первая цифра в числе;

На основе этой формулы была построена бенфорд-последовательность — последовательность вероятности появления различных цифр на первом месте числа. Рассчитанная по формуле, эта последовательность выглядит следующим образом: 30.1, 17.6, 12.5, 9.7, 7.9, 6.7, 5.8, 5.1, 4.6. Вероятность того, что на первом месте в числе окажется единица составляет 30.1%, двойка — 17,6% и так далее до девятки (4.6%).

Долгое время, эта интересная закономерность не находила никакого применения. Однако после 1997 года на нее обратили внимание и стали все активнее использовать для проверки фальсификации данных, например результатов голосования (в том числе и в России). В 1997 году М. Нигрини и Л. Миттермайер в издании «Аудит: Журнал теории и практики» опубликовали шесть разработанных математических тестов, основанных на законе Бенфорда. Тесты были успешно введены в практику аудиторской компанией «Эрнст и Янг» и позволили выявить несоответствие между реальными и заявленными данными клиентов.

Необходимо учитывать, что метод Бенфорда применим не ко всем данным. Он выдает значительные погрешности при работе с выборками для которых заданы максимальные или минимальные значения, с выборками, охватывающими только один или два порядка величин и с малыми по объему выборками.

При решении вопроса применимости метода Бенфорда обычно рекомендуют исходить из «естественности» данных (если данные получены в ходе естественного течения событий, то к ним применим метод Бенфорда). Этот критерий верен, но довольно сложен для использования. В ходе работ с бенфорд-последовательностями я пришел к выводу, что метод бенфорда работает только с данными, топологическое множество которых самоподобно, а элементы могут принимать произвольные значения.

Для проверки применимости метода необходимо аппроксимировать их показательной функцией (чаще всего используется экспонента) и убедиться, что коэффициент аппроксимации составляет 0,9 и выше. Если при этом отсутствуют правила, детерминантно определяющие значение того или иного числа, то метод бенфорда к вашим данным применим.

Алгоритм применения бенфорд-метода в программах LibreOfficeCalc и MS Excel 

1. Исходные данные

Со страницы сайта oopt.aari.ru, разработанного ФГБУ «ААНИИ» и Лабораторией геоинформационных технологий взят перечень особо охраняемых природных территорий России. Список насчитывает 8013 ООПТ, из которых 4410 войдут в нашу обработку. Это действующие или реорганизованные ООПТ, для которых есть данные по площади.

Данные по площади лесных пожаров взяты с сайта федерального агентства лесного хозяйства. Выборка охватывает данные по всем регионам России с первого квартала 2009 года по второй квартал 2013 года. Всего за этот период было охвачено лесным пожаром 949 территорий различной площади.

2. Проверка на распределение

Нам необходимо убедиться, что данные подчиняются экспоненциальному распределению. Сортируем данные по площади и аппроксимируем их экспонентой.

Lj2-24

На рисунках изображены площади ООПТ (верхний рисунок) и площади пожаров (нижний рисунок), отсортированные по значению. Ось ординат показывает площадь в гектарах.   Чем больше площадь особо охраняемой природной территории, тем меньше таких ООПТ в стране. Равно как и значительные площади подвергаются пожарам гораздо реже небольших участков.  Коэффициент аппроксимации обоих наборов данных экспонентой (синяя линия) составил 0,98.

3. Избавление от нулей

Отличительной особенностью фрактальных множеств, к которым относятся и наши данные является их масштабная инвариантность. Распределение не зависит от единиц в которых выражены величины. Будь наши данные выражены в километрах, миллиметрах или ангстремах, мы всегда будем наблюдать одинаковые закономерности.  Масштабная инвариантность позволяет нам избавиться от значений менее единицы простым умножением на 100 (в каждом конкретном случае может быть различный порядок, в зависимости от наименьшего числа в выборке. В нашем случае таким числом было 0,01). Сделать это необходимо, поскольку формула Бенфорда использует логарифмы, а потому не работает с нулевыми числами.

4. Отделение первой цифры и расчет

Методом LEFT() в LibreOfficeCalc или ЛЕВСИМВ() в Excel отделяем первую цифру из каждого числа. Получившийся столбец с первыми цифрами чисел сортируем и подсчитываем количество единиц, двоек, троек и т.д. до девяток. Вероятность встречи каждой цифры рассчитываем как отношение количества чисел, начинающихся с данной цифры к общему количеству чисел. Например, если в выборке по пожарам было 273 числа, начинающихся на единицу, а общий объем выборки 949, то вероятность того, что первой цифрой в числе будет единица составит 100%*273/949=28,8%.   В итоге у вас получится аналог вот таких таблиц (верхняя таблица — данные по площади ООПТ, нижняя таблица — данные по площади пожаров):

Lj2-25

По ним же, для большей наглядности можно построить соответствующие графики сравнения фактической и расчетной бенфорд-последовательности (вверху для площади ООПТ, внизу для площади лесных пожаров):

Lj2-252

Стобцы на графиках соответствуют фактической бенфорд-последовательности, красная линия соответствует теоретической последовательности, рассчитанной по формуле Бенфорда.

Приведенные графики свидетельствуют, что данные по площадям ООПТ России и данные по площади пожаров за 2009-2013 г. достоверны. Наибольшие ошибки приходятся на крайние значения, что связано со сложностью определения массовых (ошибки по единице) и крупных (ошибки по девятке) объектов в натуре, а также с меньшим объемом статистических данных (ошибки по девятке).

В случае, если бы анализируемые нами выборки были сфальцифицированы рандомным методом, то есть, вместо реальных значений были указаны случайные числа, фактическая и расчетная бенфорд-последовательности различались бы радикально.

P.S. Да, я знаю, что качество приведенных картинок отвратительно. Но поверьте, вы встретились с ними в странный момент их жизни.

Полевая инструкция по описанию почвенной прикопки

Подготовлена по материалу: Почвы СССР. Т. В. Афанасьева, В.И. Василенко, Т. В. Терешина, Б. В. Шеремет; Отв. ред. Г. В. Добровольский. —М.: Мысль, 1979. — 380 с., карт. , 16 л. ил.

Скачать инструкцию в формате pdf

Закладка и описание почвенной прикопки

Прикопку закладывают в типичном месте.
Размеры прикопки должны позволять замерить мощности корнеобитаемых горизонтов.
Лицевая стенка должна быть обращена на солнечную сторону.
Поднятые горизонты складываются раздельно по бокам от разреза без попадания на участок над лицевой стенкой.
В бланке описания указывают глубину нижней границы горизонтов.
Для каждого из горизонтов на бланке делают мазки.

Определяемые показатели

Степень разложения подстилки: мор, модер, мулль.

  • Муль — четко выражен подгоризонт O1 (опад этого или прошлого года) и фрагменты подгоризонта O2 (слой детрита, или трухи).
  • Модер — четко выражены подгоризонты O1 и O2, и фрагментарно подгоризонт O3 (перегной).
  • Мор — выражены все три подгоризонта.

Цвет выбирается только по трегольнику Захарова:

1011901_1901_303
Механический состав определяют мокрым способом, скатывая и растирая намоченный образец почвы

table
Структуру почвы определяют, подбрасывая почвенный ком несколько раз, пока он не рассыпется на отдельные элементы. Если структура неоднородна, используются двойные (тройные) названия, причём последним словом указывается преобладающая.

soil

Типы, роды и виды почвенных структур (размеры в см)
Кубовидный Призмовидный Плитовидный
Развиты три оси Развита верт. ось Развита горизонт. ось
Измерять ребро куба Измерять диаметр Измерять толщину пластины
Глыбистая
Крупноглыб. >10
Мелкоглыб.10—5
Столбчатая
Крупностолбч. >5
11. Столбч. 5—3
Мелкокостолбч. < 3
Плитчатая
17.Сланцеватая > 0,5
Плитчатая 0,5—0,3
18.Пластинчатая 0,3—0,1
19.Листоватая < 0,1
Комковатая
1. Крупнокомк. 5—3
2. Комк. 3—1
3. Мелкокомк. 1—0,5
Столбовидная
Крупностолб. > 5
12. Столб. 5—3
Мелкокостолб. < 3
Чешуйчатая
Скорлуповатая > 0,3
20.Грубочеш. 0,3—0,1
21.Мелкочеш. < 0,1
Пылеватая
4. Пылеватая 0,5
Призматическая
13.Крупнопризм.  > 5
14.Призм.  5—3
15. Мелкокопризм. 3—1
16. Карандашная < 1
Ореховатая
5. Крупноорех. 1
6. Орех. 1—0,7
7. Мелкокоорех. 0,7—0,5
Зернистая
8. Крупнозерн. 0,5—0,3
9. Зерн. 0,3—0,1
10. Мелкозерн. 0,1—00,5

Плотность почвы опредляется по усилию копки, легкости входа ножа в землю и внешним признакам.

  • Cлитая: почва очень плотная, сцементированная, пор и промежутков не видно; трудно поддается копке лопатой, требует применения кирки или лома. От ножа остается узкая блестящая черта.
  • Плотная: отдельные частицы почвы плотно прилегают друг к другу; почва с трудом копается лопатой и при рыхлении распадается на глыбы или комковато-ореховидные отдельности; нож в почву входит трудно.
  • Уплотненная: нож в почву входит с некоторым усилием; копается легко.
  • Рыхлая: хорошо заметны поры и почва легко копается лопатой, при рыхлении рассыпается на комочки и зернышки; нож в почву входит свободно.
  • Рассыпчатая: частицы почвы не связаны между собой и в сухом состоянии почва сыпуча (например, песчаные и отчасти супесчаные, а также сухие, сильновыпаханные верхние слои др. почв).

Сложение почв указывают по характеру пор внутри структурных агрегатов и трещин между ними
по характеру пор:

  • тонкопористое — поры меньше 1 мм;
  • пористое — 1—Змм;
  • губчатое — 3—5 мм;
  • ноздреватое (дырчатое) — 5—10 мм;
  • ячеистое — больше 10 мм.

по характеру трещин:

  • тонкотрещиноватое -трещины уже З мм,
  • трещиноватое — 3—10мм,
  • щелеватое — шире 10 мм.

Наличие корней

Новообразования различают химического и биологического происхождения.
Биологические новообразования :

червоточины- ходы дождевых червей, копролит, кротовины

корневины-сгнившие крупные корни растений;

дендриты — узоры мелких корешков на поверхности структурных отдельностей.

Химические новообразования :

table4table3

Включения —  предметы, механически включенные в массу почвы и не связанные с ней генетически. В
число включений входят обломки горных пород, не связанных с материнской породой, остатки золы, углей,  древесины, остатки материальной культуры человека.

Границы различают ровные (почти прямые) и неровные. При значительной глубине проникновения одного горизонта в толщу другого различают:

  • языки — участки проникновения верхнего горизонта в нижний, постепенно сужающиеся книзу;
  • затеки — подобны языкам, но более узкие;
  • карманы — широкие, книзу мало суживающиеся углубления верхнего горизонта в нижний;
  • заклинки — участки нижнего горизонта, внедренные в вышележащий горизонт.

По резкости перехода различают границы:

  • резкие
  • ясные
  • расплывчатые

Отбор проб

Из каждого контура берут 3-5 проб массой не менее 1 кг.
Первичные пробы рассыпают на брезенте, пакете или листе фанеры, перемешивают, разравнивают в виде прямоугольника и делят диагоналями на 4 части в виде треугольников (выглядит как конверт). Почву из двух противоположных частей отбрасывают, а остальные две части снова перемешивают и разравнивают, после чего выбрасывают две другие части и так делают до тех пор, пока не остается объединенная средняя проба всего участка массой 1 кг. Вместе с этикеткой пробу упаковывают в двойной полиэтиленовый пакет для отправки в лабораторию.

25 июля 2013 г.