«Умный лес»: инженеры МАИ придумали систему мониторинга состояния деревьев

Специалисты Московского авиационного института создали систему, определяющую состояние здоровья деревьев с помощью температурных датчиков. Разработка получила название «Умный лес». Она позволит автоматически выявлять ослабленные деревья в массиве и определять, целесообразно ли их лечение или же необходима вырубка.

Работа над проектом велась на протяжении полутора лет. Сейчас маёвцы изготовили прототип системы. По словам руководителя проекта, инженера научно-исследовательского отдела кафедры 307 «Цифровые технологии и информационные системы» МАИ Максима Коробкова, работа ведется совместно с Мытищинским филиалом МГТУ им. Баумана.

— Чтобы производить отбор деревьев при выборочных санитарных рубках, необходимо знать санитарное состояние каждого отдельного растения. Дендрологи получают эту информацию путём их визуального осмотра, взятия кернов и других методов. Специалистам приходится обходить большие площади, чтобы проанализировать, какие деревья стоит вырубать. В процессе работы над проектом пришла идея собирать и обрабатывать различные данные с деревьев и затем выявлять закономерности, которые могут помочь специалистам получить больше знаний о здоровье деревьев, — рассказывает Максим Коробков.

Чтобы оценить эффективность метода, команда проекта провела тестовое исследование на территории дендрария МГТУ им. Баумана. Маёвцы изучили, как меняется температура деревьев разного санитарного состояния со временем и в зависимости от глубины расположения датчика. Эксперимент показал зависимость здоровья дерева от его температуропроводности. Также система помогла выявить конкретные места поражения и определить способы лечения.

   — С точки зрения промышленных решений наша разработка имеет три аналога, но они не отличаются экономичностью, — говорит руководитель проекта. — Например, одна из установок — Resistograph R650-EA — стоит от 11 до 16 тысяч евро. А наш прототип обошёлся в 30 тысяч рублей.

В планах у маёвцев — внедрение «Умного леса» в системы контроля лесов России. Команда уверена, что разработка поможет уменьшить влияние человеческого фактора и снизить риск ошибки в определении дендрологами судьбы целых лесных участков.