Tree state category identification for boreal area conifers using global features estimation by fuzzy logic approach

Определение категорий состояния деревьев позволяет спрогнозировать развитие леса на обследуемом участке. Категории состояния определяются специалистом-лесопатологом на основе субъективных представлений о глобальных признаках обследуемых деревьев. Автоматизация процесса принятия решений по определению категории состояния дерева позволит уйти от субъективности восприятия, повысив тем самым качество проводимых обследований. Для выделения глобальных признаков используется подход на основе нечеткой логики. Аппроксимация функций принадлежности лингвистических переменных выполнена с помощью функций Гаусса. Исследование проведено для деревьев хвойных пород бореальной зоны. Tree state category identification allows forecasting forest development in the surveyed area. Tree state category determination process based on global features is subjective, so its automation will remove this drawback and improve inspections quality. For global features estimation fuzzy logic is used. The spline-approximation of the membership functions of fuzzy sets is made by Gaussian functions. The study was conducted for boreal coniferous trees