NED365187NED

186 Классический клеточный способ определения фрактальной размерности объекта состоит из следующих действий. Привязанный растр (*.bmp) черно- белый покрывается квадратной сеткой с размером ячейки 0,25∙S, где S – пло- щадь растра. Если в клетку ячейки попадает хотя бы 1 черный пиксель, то клет- ка считается за 1, если нет – то за 0. Подсчитывается количество клеток, в кото- рые попали черные пиксели. Уменьшается размер ячеек сетки, и процедура по- вторяется, пока площадь ячейки сетки не составит 4 пикселя. Данные о покры- тиях должны добавляться в атрибутивную таблицу. Величина размерности при этом составляет:   mLn m LnN D m lim 0   , где N(m) – количество клеток, в которые по- пали черные пиксели при масштабе m (Кроновер, 2000; Измеров, 2006; Голу- бев, 2009). Фрактальная размерность поверхности строго больше её топологи- ческой размерности. Метод анализа фрактальной размерности объекта наблюдения по его фо- тоизображениям позволяет определить факторы, влияющие на сложность гори- зонтальной структуры напочвенного покрова как самоорганизующейся систе- мы. Важным признаком растительного покрова является его структура. Она ха- рактеризует особенности потребления растениями солнечной энергии и пита- тельных веществ из почвы. Растительность представляет собой самооргани- зующуюся систему, в которой процессы обмена веществом и энергией тесно связаны с её структурой. Чем больше величина фрактальной размерности, тем сложнее структура растительного сообщества, тем больше обеспеченность рас- тительного сообщества солнечной энергией и питательными веществами, а в случае агроценозов – тем больше эффективное плодородие почвы. Сложность структуры растительного сообщества в агроценозе, в зависимости от изучаемо- го фактора, может быть как признаком высокой эффективности агротехнологии (и её точности), так может обуславливаться и низкой эффективностью агротех- нологических мероприятий, приводящих, например, к высокой засорённости посевов. Анализ фрактальной размерности структуры растительного сообщест- ва по снимкам, сделанным в красном или инфракрасном спектральном диапа- зоне, позволяет в целом выявить физиологическое состояние посева, эффектив- ность применения азотных удобрений и скорректировать технологические приемы для достижения запланированной величины урожая. R/S метод основан на эффекте, обнаруженном английским климатологом Гарольдом Херстом (Найденов, Кожевникова, 2000; Измеров, 2006; Сериков 2006). Суть эффекта заключается в том, что многолетний расход воды в круп- ных реках (Нил, Волга, Дунай, Нигер) не пропорционален полному времени ( t Q  ). Показатель Н рассчитывается по отношению: )2/ ln( ) / ln( t SR H  , где R – размах временного ряда     NnX NnX R , min , max   , и ) ( ) ,( 1 N n i i X X NnX     , n – число дат i -й группы данных; N – общее число групп; S – стандартное отклонение; ln – натуральный логарифм; t – время;