Key points are not available for this paper at this time.
تبحث هذه الورقة في دمج تقنية LiDAR في آلات الحصاد حسب الطول (CTL) لتعزيز دقة وكفاءة اختيار الأشجار. مع تطور آلات الغابات من نوع CTL نحو تحسين الكفاءة التشغيلية وظروف العمل، لا تزال التحديات قائمة في اختيار الأشجار يدويًا أثناء عمليات الترقيد، خاصةً في الظروف غير المعلَّمة والبيئات المعقدة. يمكن تحسين هذه العمليات بفضل التقدم التكنولوجي. درسنا إمكانية استخدام أنظمة LiDAR لمساعدة مشغلي الحاصدات، بهدف الحد من عبء العمل، وتقليل الأخطاء في القرار، وتحسين سير العمل في الحصاد. استخدمنا مجموعات بيانات نقطية ثلاثية الأبعاد صناعية وحقيقية لتحليل عيوب جذوع الأشجار. كانت الأولى مصممة باستخدام محرك نمذجة ثلاثية الأبعاد، بينما جاءت الثانية من الملاحظات الغابية باستخدام LiDAR ثلاثي الأبعاد على حاصدة من نوع CTL. احتوت كلا المجموعتين على حالات من عيوب جذوع الأشجار التي ينبغي اكتشافها. أظهرنا إمكانيات تقنية LiDAR: على الرغم من أن تحليل البيانات الصناعية أظهر خطأ جذر متوسط المربعات (RMSE) قدره 0.00229 متر (م) ونسبة RMSE قدرها 0.77 %، ما يدل على دقة كشف عالية. كما أظهرت البيانات الحقيقية دقة عالية أيضًا، مع RMSE قدره 0.000767 م ونسبة RMSE قدرها 1.39 %. بالنظر إلى هذه النتائج، نوصي باستخدام تقنيات مستشعر LiDAR المحمولة لجمع وتحليل البيانات حول جودة الأشجار/الغابات في الوقت الحقيقي. سيساعد ذلك في التغلب على الحواجز الحالية ودفع عمليات الغابات نحو تعزيز الكفاءة والاستدامة.
درس Sagar وآخرون (ثلثاء) هذا السؤال.