Применение комплекса датчиков в системах фитопатологической оценки лесных биогеоценозов

Леса России занимают более 1,18 млрд га, это около 20% мировой лесной площади. Леса России представляют собой ключевой компонент биосферы, выполняющий средообразующие, водоохранные, углерододепонирующие и ресурсные функции

Традиционный лесопатологический мониторинг (ЛПМ)

В последние годы активно развиваются технологии интеллектуального мониторинга растений: наносенсоры на углеродных нанотрубках, электронный e-nose для детектирования летучих органических соединений (ЛОС), гибкие эпидермальные сенсоры для регистрации иммунного ответа растений, IoT-интегрированные роботизированные платформы

Задача исследования состоит в разработке метода и системы инструментального фитопатологического мониторинга лесных биогеоценозов

· раннее выявление патологических изменений в тканях дерева – не менее чем за 7-14 суток до проявления видимых признаков болезни;

· непрерывность наблюдений в автономном режиме без участия оператора;

· высокую точность дифференциации здоровых деревьев и деревьев с патогенными поражениями различной этиологии (грибковые, бактериальные, вирусные, энтомогенные);

· интеграцию с существующими системами государственного ЛПМ и возможность охвата больших лесных площадей при ограниченном числе датчиков.

Формально задача описывается следующим образом. Пусть множество деревьев в контрольном насаждении представлено объектами O={O1,O2,...On} каждый из которых характеризуется вектором состояния

включающим физиологические и биохимические параметры. Требуется построить модель

отображающую вектор сигналов датчиков S(t) в метку класса патологии, при условии минимизации функции потерь:

где y(t) — истинная метка, w - параметры модели,

Ограничения: энергопотребление узла датчика не более 150 мВт; временно́е разрешение — не хуже 1 измерения в 15 минут; радиус надёжной беспроводной передачи — не менее 300 м.

3.1. Физическая основа электроиндукционного метода

Электроиндукционный датчик регистрирует изменения электромагнитного поля, создаваемого и модифицируемого биологическими тканями дерева вследствие движения заряженных частиц в проводящих клеточных структурах. Функционирование датчика основано на принципе взаимной индуктивности: первичная обмотка датчика создаёт переменное магнитное поле, которое индуцирует ток в тканях ствола, а вторичная обмотка регистрирует результирующий сигнал. Электрические свойства ксилемы и флоэмы дерева — импеданс Z(w), диэлектрическая проницаемость и проводимость существенно меняются при патогенном поражении вследствие деструкции клеточных мембран, накопления продуктов метаболизма патогенов и изменения водного баланса тканей

Комплексный импеданс биологической ткани описывается моделью Коула – Коула:

где R0 и R — низко- и высокочастотное сопротивления,

3.2. Модель системы мониторинга биогеоценоза

Система мониторинга параметров биогеоценозов (СМБ) строится как многоуровневая иерархическая структура

Алгоритм первичной обработки сигнала в узле датчика включает:

1. Полосовую фильтрацию сигнала для подавления индустриальных помех;

2. Вычисление амплитудно-частотной характеристики

3. Вычисление диагностического вектора

4. Сжатие данных методом главных компонент (PCA) до 8 информативных признаков.

На верхнем уровне сервер сбора и аналитики экологических данных реализует алгоритм классификации состояния насаждений

3.3. Инвариантные характеристики электромагнитного поля

Задача выявления патологий осложняется изменчивостью измеряемых сигналов под влиянием внешних факторов: суточных и сезонных вариаций влажности древесины, температуры, грозовой активности. Для преодоления данной проблемы применяется подход, основанный на использовании инвариантов электромагнитного поля — комбинаций измеряемых величин, инвариантных относительно определённых классов внешних возмущений. Подобный подход был ранее разработан применительно к задачам измерений электромагнитных полей

где Zk — импеданс k-го измерительного узла на двух соседних декадных частотах. Показано, что дисперсия

Модельные эксперименты проведены на смешанных лесных насаждениях площадях размером 1 га. Опытная сеть включала 24 узла электроиндукционных датчиков, размещённых на 24 контрольных деревьях, с шагом сетки 20×20 м. Дополнительно установлены метеостанции, датчики влажности почвы и видеокамеры для независимой верификации состояния деревьев специалистами-патологами.

4.1. Сравнительная эффективность методов мониторинга

Сравнительный анализ различных методов фитопатологического мониторинга показал существенные различия по точности и оперативности выявления патологий (рис. 1, рис. 2). Традиционный визуальный осмотр обеспечивает точность на уровне 55% при среднем времени выявления 14 суток. Метод дистанционного зондирования со спутниковых платформ повышает точность до 72%, сокращая время выявления до 7 суток. Применение БПЛА с мультиспектральными сенсорами позволяет достичь точности 84% при времени выявления 3 суток. Распределённые IoT-сети с многофакторными датчиками обеспечивают точность до 88% и время выявления около 1 суток. Предлагаемый метод на основе электроиндукционных датчиков позволил достичь точности выявления патологий 91–93% при среднем времени обнаружения 0,3 суток (7–8 часов), что на 38 суток опережает визуальный метод и на 2,7 суток — метод БПЛА

Сравнение точности методов мониторинга

сравнительный анализ методов выявления болезней леса

DOI:10.60797/JAE.2026.71.10.1

Открыть в полном размереСкачать рисунок

Время выявление патологий с использованием различных методов

чем меньше, тем лучше

DOI:10.60797/JAE.2026.71.10.2

Открыть в полном размереСкачать рисунок

4.2. Диагностические признаки патологий

В ходе 30-суточных наблюдений за деревьями с лабораторно подтверждёнными очагами поражения и контрольной группой здоровых деревьев установлены характерные изменения сигналов датчиков (рис. 3). У здоровых деревьев сигнал электроиндукционного датчика стабилен

Динамика сигнала датчика (мВ) – здоровое и пораженное дерево за номинальный период 30 суток

DOI:10.60797/JAE.2026.71.10.3

Открыть в полном размереСкачать рисунок

Параметры инварианта

$I_k$

для поражённых деревьев: среднее значение 0,31 ± 0,04 против 0,12 ± 0,02 для здоровых (p<0,001 по критерию Манна – Уитни). Площадь под ROC-кривой (AUC) для бинарного классификатора составила 0,967, что свидетельствует о высокой разделимости классов.

4.3. Структура выявленных патологий

В рамках экспериментального мониторинга на 24 контрольных деревьях за период наблюдений выявлено 7 случаев патологических изменений: 4 случая грибковых поражений (корневая гниль, опёнок осенний), 2 случая бактериального поражения и 1 случай энтомогенного усыхания (рис. 4). В структуре причин патологий лесных биогеоценозов Северо-Западного региона грибковые патогены занимают доминирующую долю (около 38%), тогда как насекомые-вредители, климатический стресс, антропогенные факторы и прочие причины формируют оставшиеся 62%

Структура причин патологий лесных насаждений

анализ данных ЛПМ России; по материалам Рослесхоза; по ист. [1], [2], [4]

DOI:10.60797/JAE.2026.71.10.4

Открыть в полном размереСкачать рисунок

4.4. Программное обеспечение обработки данных

Программа обработки данных при инструментальной оценке расстояний и состояния объектов в лесных насаждениях реализована в виде программного комплекса, прошедшего государственную регистрацию (свидетельство № 2025615540)

Полученные результаты демонстрируют принципиальную возможность использования электроиндукционных датчиков для раннего выявления фитопатологических процессов в лесных биогеоценозах. Ключевым физическим механизмом является изменение импеданса биологических тканей дерева при развитии патогенного поражения: разрушение клеточных мембран, накопление экзоферментов патогенов и изменение ионного баланса приводят к значимым и воспроизводимым изменениям диэлектрических свойств древесины, регистрируемым электроиндукционным методом за 8-12 суток до появления видимых симптомов

Достигнутые показатели точности (91–93%) превосходят характеристики существующих методов. Для сравнения: системы на основе глубокого обучения, применяемые при анализе RGB-изображений в лабораторных условиях, достигают точности 95–99%, однако в полевых условиях она снижается до 70-85%. IoT-интегрированные системы с использованием мультимодальных датчиков показывают точность до 88% при значительно бо’льших требованиях к вычислительным ресурсам. Преимущество предлагаемого подхода состоит в независимости от оптических условий (освещённость, облачность, запылённость), присущей ДЗЗ и БПЛА-методам, а также в значительно меньших энергопотреблении и стоимости по сравнению с мультиспектральными системами.

Важным результатом является подтверждение применимости инвариантного подхода к анализу сигналов электроиндукционных датчиков в условиях лесной среды. Нормированные на температурный дрейф инварианты

Ограничением метода является его чувствительность к состоянию контактной зоны датчик — ствол: неоднородность коры, смоляные ходы и механические повреждения могут вносить систематическую погрешность. Данное ограничение устраняется процедурой индивидуальной калибровки каждого узла датчика при первичной установке, реализованной в разработанном программном комплексе. Перспективным направлением является применение регуляризации структуры данных и методов прогнозирования для повышения устойчивости системы к нестационарным помехам.

Предложенная система органично вписывается в концепцию распределённой системы сбора и интеллектуальной обработки данных биогеоценозов

1. Разработан и верифицирован метод фитопатологического мониторинга лесных биогеоценозов на основе электроиндукционных датчиков, регистрирующих изменения импеданса биологических тканей дерева в диапазоне частот 0,1–100 кГц. Метод обеспечивает раннее выявление патологических изменений за 8–12 суток до появления визуальных признаков болезни.

Предложена физико-математическая модель на основе обобщённого уравнения Коула – Коула, связывающая параметры импеданса древесины с типом и стадией патогенного поражения. Показана информативность инвариантных характеристик электромагнитного поля, инвариантных относительно температурных возмущений (дисперсия

2. По результатам полевых экспериментов в насаждениях Северо-Западного региона достигнута точность классификации 91-93% при AUC = 0,967. Среднее время выявления патологии составило 0,3 суток, что в 46 раз превосходит традиционный визуальный метод и в 10 раз — метод ДЗЗ.

3. Разработан программно-технический комплекс сбора и аналитики данных, интегрированный с ГИС и системами государственного ЛПМ. Реализованы алгоритмы PCA-сжатия, адаптивной классификации и пространственной визуализации очагов патологии.

4. Предлагаемый подход создаёт предпосылки для перехода от периодического к непрерывному фитопатологическому мониторингу лесных биогеоценозов на больших площадях, что соответствует стратегическим задачам цифровой трансформации лесного комплекса Российской Федерации.