Подарок, сделанный своими руками, всегда особо ценен по сравнению с купленным сувениром. Он содержит в себе определённую историю семьи. Когда мы делаем поделку вместе с ребенком, то показываем тем самым, чему малыш уже научился, какие у него сейчас вкусы и интересы. А это все важные памятные события для родных и близких.
Какие задачи мы ставим, делая с ребёнком очередной домик или машинку? Безусловно развиваем мышление и воображение, мелкую моторику, усидчивость и концентрацию внимания и ещё очень много качеств. А вот, когда мы дарим наши поделки другим, мы в первую очередь учим малыша доброте и заботе. Учим, как можно проявлять свою любовь и внимание к родным людям. Все это очень важные умения человека.
Предлагаем вам мастер-класс интересной поделки, которую легко можно сделать с малышом любого возраста — объёмное дерево с сердечками.
Для поделки понадобится:
Кладем детскую ручку на картон и фломастером аккуратно обводим её контур. Внизу листа необходимо оставить достаточно места — широкую полосу(см. фото) чтобы сделать устойчивую основу дерева.
Вырезаем контур детской ручки с полосой внизу. В полосе делаем надрез сверху и снизу, как показано на фото. Из зеленой и салатовой бумаги вырезаем листочки, из белой и розовой — сердечки.
Формируем крону — клеем листочки на дерево.
Сверху на лепестки, приклеиваем сердечки.
Когда клей хорошо высохнет, подгибаем широкую полосу и соединяем её с помощью разрезов (см. фото). Таким образом дерево получит устойчивое основание. Часто бывает так, что крона получается тяжёлой, а ствол достаточно тонким и тогда дерево может падать назад. В таком случае необходимо вырезать небольшую полоску картона и наклеить сзади на ствол (см фото). Объёмное дерево с сердечками готово.
Такую поделку можно подарить на любой праздник папе или бабушке с дедушкой. Они будут приятно удивлены, ведь основа дерева — точная копия детской ладони. Дети очень быстро растут, а на память у них останется такое милое дерево с бумажной ручкой любимого малыша.
Ещё больше идей бумажных деревьев.
Эта поделка найдет применение и в детских играх. Изготовьте вместе с ребенком (дерево, представленное в этом мастер-классе, изготовлено вместе с 5-летним малышом) несколько деревьев. Их можно использовать при конструировании дворов с домами и деревьями, садами.
Дома в этом случае – из конструктора, а деревья – объемные поделки. Таким образом, ребенок наглядно увидит нужность его работы. Одно дерево можно изготовить вместе с малышом, а остальные «среднестатистический» 5-летний ребенок способен выполнить сам.
• листы цветного картона (коричневый и черный)
• листы цветной бумаги (зеленый и желтый)
• лист картона (можно изрисованного или исписанного, он пойдет на шаблон)
• клей-карандаш
Инструменты:
• графитный карандаш (или ручка)
• ножницы
Склеим два листа цветного картона.
В данном мастер-классе мы взяли картон разных цветов, так дерево получается веселей. Но можно использовать и два листа картона одного цвета, тогда ствол у дерева будет со всех сторон одного цвета. Смазываем полностью клеем-карандашом изнаночные стороны картона и плотно прижимаем их друг к другу. Чтобы картон не покоробился, можно его на некоторое время положить под пресс – стопку книг. Этот этап можно выполнить вместе с ребенком.
На листе картона (можно коробочного или корочку от папки из-под бумаги) рисуем контур дерева. Это будет шаблон. Его следует вырезать, поэтому ветки желательно нарисовать толстыми и не очень длинными. Изготовление шаблона желательно предоставить полностью взрослому.
Листы цветной бумаги сгибаем пополам. С изнаночной стороны одну половину смазываем клеем. Приклеиваем половинки друг к другу. Так же кладем на некоторое время под пресс. В дальнейшем из этих листов мы изготовим листья для дерева, это и определяет выбор цвета.
Если дерево предполагается осенним, то бумагу следует выбрать желтую, оранжевую, красную.
Обводим шаблон дерева на картонном листе или карандашом, или ручкой. Следует обвести шаблон два раза.
Обвести можно вместе с ребенком, а вырезание предоставить ребенку самому. На фотографии слева деталь вырезана ребенком, справа – взрослым.
Изготавливаем листья. Для этого нарезаем листы цветной бумаги на полоски. Полоску складываем гармошкой. Рисуем карандашом на одной части листик. А вырезает ребенок.
Детям обычно нравится, если вырезая один листик, получается сразу несколько.
Вставляем детали друг в друга в надрезы. Теперь дерево у нас будет устойчивым.
И последнее – наклеивание листьев на ветки деревьев. Можно устроить соревнование: кто быстрее наклеит свою кучку листьев на ветки.
Приятного вам творчества и игры!
Кстати, для совсем маленьких деток мамы могут сделать чудесную бутылку для игры.
Создание интерьера, связано с привнесением дизайнерских элементов. Одним из них является дерево на стене в комнате.
Используя образ дерева, можно преобразить интерьер. Причем, существуют разные техник исполнения. А это позволяет вписать такое украшение в любой стиль, начиная от ультрасовременного хайтек и минимализма, заканчивая классическим модерном.
Используя образ дерева, можно преобразить интерьер.Независимо от способа реализации, композиция с деревом элегантно смотрится в следующих комнатах:
Хорошо в столовой смотрится упрощенный вариант в азиатском стиле;Этот образ смотрится гармонично в любой части квартиры, пожалуй, за исключением санузла или ванной.
Этот образ смотрится гармонично в любой части квартиры.Когда решено сделать дерево на стене, важно проработать цельный образ. И только после этого подбирать материал, из которого будет реализовано дерево на стене в интерьере своими руками. Ничто не ограничивает фантазию автора и реализатора, но, чаще используют:
Сделать дерево на стене можно разным по форме, цвету, стилю. Соответственно, реализуется из подручных натуральных или синтетических материалов.
Сделать дерево на стене можно разным по форме, цвету, стилю.Проще нарисовать дерево своими руками на стене. Причем, для этого не обязательно обладать художественными навыками – достаточно подобрать образ и, используя шаблоны перенести рисунок на стену. Конечно, достичь детализации в этом случае будет проблематично. Поэтому, без художественных навыков рекомендуется выполнять деревья в стиле модерн или в виде контурного изображения.
Если же рисование – не проблема, то можно создать реалистичный образ в полихроме.
Необходимые условия для создания нарисованного дерева на стене в комнате:
Когда нет возможности нанести краской изображение, используют аппликацию. По восприятию эти два способа имеют много общего. Но в исполнении – наклеивание дерева из бумаги или картона – гораздо проще. В этом случае можно создать фактуру, например, бархатную, глянцевую атласную или металлизированную путем использования специальных материалов.
Деревянное изделие смотрится не только оригинально, но и предельно натурально. Причем, для его реализации используют:
Дерево, полученное таким образом, имеет определенную объемность, схожую с техникой барельефа.
Деревянное изделие смотрится не только оригинально, но и предельно натурально.Если хочется получить выпуклое декоративное изображение, то можно использовать также гипсовую лепку. Но, для реализации этого способа потребуются определенные навыки работы с таким материалом. Достаточно часто объемное дерево, вылепленное из гипса, оставляют не колорированным, что придает интерьеру изысканность и стиля. Иногда в этой технике используются специальные составы на основе полимеров, которые разводятся до пастообразного состояния и образованной пеной при помощи шаблонов наносится барельеф.
Если хочется получить выпуклое декоративное изображение, то можно использовать также гипсовую лепку.Создавая дерево на стене в интерьере, можно добиться не только декоративного украшения, но также определенной функциональности.
Чаще всего такой элемент интерьера может послужить следующим целям:
Если основа дерева на стене нарисована, а в качестве дополнительных элементов используются ветви или деревянные брусочки, то можно использовать образующееся пространство, как подставки для элементов декор. При этом важно учитывать, что они должны быть зафиксированы достаточно надежно, чтобы выдержать определенное давление. В противном случае они просто обрушатся под действующей нагрузкой.
Если палочки заменить на полноценные деревянные доски или щиты МДФ или ДСП, то можно создать полноценные книжные полки.
Можно нарисовать дерево красками или выполнить его в качестве аппликации. А в определенных местах на ветвях развесить фоторамки. Так можно создать генеалогическое древо семьи.
Так можно создать генеалогическое древо семьи.Если хочется выполнить объемный барельеф, то для этого необязательно использовать гипсовые или полимерные смеси. Ведь они требуют умения работы с таким материалом и знания технологии. Допустимо использовать, например, такой необычный материал, как туалетная бумага. Ее смачивают в воде, затем формуют, придавая нужные габариты и размеры. Используя подходящие клеевые составы, наносят на стену так, чтобы образовалось дерево.
Когда необходимо нарисовать дерево, применяют такие поэтапные действия:
Она должна быть чистой и обезжиренной.Используя пошаговую инструкцию, получится на стене создать образ дерева, который будет гармонировать с интерьером и иметь качественную проработку. Не забывай, что при желании скрыть недостатки в перпендикулярности стен и потолка, можно переносить плавно рисунок со стены на потолок, добиваясь тем самым своеобразного трехмерного эффекта. Так можно создать настоящий сад в интерьере комнаты.
При необходимости, после полного высыхания лакокрасочного материала, сверху рисунок закрепляется прозрачным лаком.
При формировании такого элемента интерьера, следует помнить общие правила:
Стоит учитывать следующие возможные ошибки:
Учитывая эти правила, легко создать нужный образ в любой комнате. Предварительно продумать все до мелочей, чтобы потом не исправлять ошибки.
Хочу с Вами поделиться методом создания деревца. Опыт первый, ошибки были, но, если Вам понадобится в какой-либо работе что-то подобное, будет от чего отталкиваться.
Автор: Зибницкая Оксана
Блог автора
Рисуем само дерево. Я не хотела ошибиться с размерами и формой, поэтому рядом схематически обозначила замок. После недолгих размышлений было решено, что самым подходящим материалом для изготовления будет папье-маше.
Мне понадобились бумажные полотенца и клей ПВА.
Все просто: нарезаем или нарываем полотенца на полоски. Длина и ширина полосок зависят от размера задуманного вами изделия. Вполне можно использовать вместо полотенец и салфетки, и газеты. Но газеты, наверное, нужно будет предварительно замочить в воде, чтобы они стали помягче.
Заливаем наши полоски ПВА.
Далее начинаем выкладывать бумагу по рисунку, полоска за полоской. Участки ствола, которые будут видны в конце (у меня это только низ ствола), прорабатываем более тщательно. Сначала просто создаем объем и фактуру, потом выравниваем поверхность, аккуратно обклеивая ствол распрямленными полосками бумаги.
Крона формируется в произвольном порядке, как душа пожелает.
Поговорим по поводу цвета массы. На фото видно, что ствол у меня уже коричневый. Решила поэкспериментировать. Хотела сразу сделать его темно-коричневым, но клей действовал как белила. Поэтому основу под листья решила не окрашивать…
Всю эту красоту оставляем сушиться на ночь.
Затем следует покраска. Пока это просто базовые темные тона. Вырезаем нашу заготовку. Должно получится что-то вроде этого:
Вот мы и дошли до самого интересного! Будем одевать наше дерево в листву. Берем в руки карандаш и начинаем рисовать отдельные веточки разных размеров.
Вырезаем, примеряем… И так ветка за веткой. Можно, конечно, сделать шаблоны (штучки три разных размеров). Дело, думаю, пойдет быстрее. Но мне хотелось сделать его более натуральным, а природа, как известно, не любит повторений.
А теперь черёд кисточки. Изнанку красим просто темно-зеленым, а лицевую уже прорисовываем с особым тщанием.
Заключительный этап. Наклеиваем листву на основу (ПВА). Начинаем с самых крупных частей.
Потом переходим к более мелким. Они не должны плотно прилегать к предыдущему слою, не будет объема. Поэтому между слоями мы добавляем немного бумажной массы, которую мы использовали для изготовления основы.
Должно получиться в итоге вот такое дерево.
Для придания еще большего объема прорисовываем задний план.
Результат.
Вид деревьев в природе и на картинах всегда навевает мысли о просторе.
Идея рисования деревьев на стенах в городском жилье получила развитие у дизайнеров квартирных интерьеров.
Гостиные, детские, спальни, прихожие, кухни – теперь модно украшать деревьями.
Содержимое статьи:
Решив украсить жилище деревом в качестве настенного украшения, надо определиться с тем, как оно должно выглядеть.
Его можно просто нарисовать, а можно сделать объемным. Все зависит от цвета стены, общего стиля, которым оформлено помещение, освещения, мебели.
Нарисовать дерево просто, используя настоящие сухие ветви. Набросав по ним контур, затем по нему надо приклеить эти ветки, листву можно сделать из крупных и мелких веточек, чтобы оно вышло реалистичным, а ствол выложить кусочками коры.
Крону можно имитировать, вырезав из цветной бумаги или пленки-самоклейки листочки нужной формы, и приклеить их на стену. Или нарисовать их красками – для рисунка на стене хорошо подходят акриловые краски. Вырезая листочки, в качестве трафарета можно использовать живые листья.
Можно покрасить настоящий лист краской, и прижимать его к стене – как штамп, тогда получатся реалистичные отпечатки. Можно сделать листья из самоклеящейся пленки.
Декоративное дерево в интерьере можно нарисовать мелом. Очень стильно будет выглядеть дерево, нарисованное простым карандашом.
Перед тем, как рисовать на стене, надо сделать эскиз на листе бумаги – изобразить дерево детально, подкорректировать рисунок, добившись реалистичности, а затем в точности перенести его в масштабе с листа бумаги на стену.
Можно вырезать изделие из бумаги – подойдут ненужный рулон обоев или плотная рулонная бумага.
Сначала надо нарисовать контур, а потом раскрасить цветными карандашами или акварельными красками.
Готовый рисунок можно наклеить на приготовленное место полностью, а можно вырезать дерево по контуру. Будет проще, если рисовать на самоклеящейся бумаге.
Если дома накопилось много старых глянцевых журналов, вырезать дерево можно из них. Оно получится неординарным и красочным, и совсем не потребует денег на материалы.
Применив фантазию такое дерево можно сделать очень необычным, например, его ветви можно сделать тематическими, украсив их картинками одной тематики: на кухне актуальным будет дерево с ветвями на кулинарную тему, в комнате ребенка – на мультипликационную или тему игрушек.
Можно изготовить дерево и из ткани. На ткани рисуют нужное дерево, затем вырезают и крепят аппликацию на стене.
Лучше всего подойдет плотная ткань, можно взять мешковину, парусину, отрез льна или обивочную ткань.
С помощью разноцветных лоскутов аппликация получится креативной.
Упростить работу по созданию декоративного дерева поможет трафарет, изготовленный из плотного картона. Чтобы рисунок вышел четким, трафарет можно приклеить к стене скотчем.
Любое созданное своими руками дерево – шедевр. Подборка фото декоративных деревьев поможет решить, какое лучше сделать, или натолкнуть на идею, а также – посмотреть, как выглядят такие деревья в разных интерьерах.
Если на стене висят полки, то дерево можно вписать между ними, тогда полки будут его ветвями, а на ветвях – стоять книги, вазочки или статуэтки.
Оригинальный вариант – генеалогическое дерево, его ветви будут украшены не листьями, а семейными фотографиями в рамках, особенно стильно будет выглядеть дерево, если все рамки будут одинаковыми.
Ветви дерева можно украсить изображениями бабочек, пчел, птиц, цветов, фруктов.
Дерево не обязательно должно быть ровным, ведь в природе не бывает идеальных деревьев. Не обязательно рисовать его полностью – со стволом и листвой, можно изобразить часть дерева, которая просто впишется в окружающий интерьер.
В магазинах стройматериалов можно купить готовые наклейки с изображением деревьев из винила – это быстро, если дерево наскучит, его можно удалить без следа, кроме того – винил делает простой влажную уборку.
Более интересным, но более сложным в изготовлении, будет объемное дерево. Его можно сделать из пластины пенопласта.
Дерево можно изготовить и из пряжи. Для этого нужны канцелярские кнопки, которые надо закрепить на стене, обозначив ими силуэт – а нити наматывают между ними. Такое дерево будет выглядеть как эксклюзивный шедевр ручной работы.
Объемное изображение можно получить с помощью туалетной бумаги. Для этого сухую бумагу скручивают в жгуты, смачивают и плетут нужную фигуру.
Еще лучше сделать гипсовое дерево, на упаковках с гипсом указана техника работы с материалом. Дерево из гипса будет выглядеть дорого и придаст помещению фешенебельности.
Деревья могут стать не просто украшением, но и функциональным элементом декора. Ветки дадут возможность расположить не симметрично – на разном уровне – полки, на которые можно ставить разные мелочи или игрушки.
При этом лучше покрасить зеленым или коричневым цветом – чтобы они с деревом составили единое целое.
Если дерево украшает кухонную стену, на его ветвях могут висеть полотенца и прихватки, а в ванной – стоять флаконы с косметическими средствами.
Но нет ничего лучше настоящего дерева в интерьере. Если позволяет площадь дома, то лучше завести живое растение в горшке, поставив его в угол – оно станет и украшением, и скроет в помещении пустое пространство.
youtube.com/embed/h5xH6d_fv5o” frameborder=”0″ allowfullscreen=”allowfullscreen”/>Вконтакте
Google+
Одноклассники
Те, кто считает, что деревьям место в саду или лесу, просто лишены фантазии и творческой мысли, ведь дерево на стене уместно в не меньшей степени. Такой вариант дизайна пока встречается довольно редко, хотя нечто подобное можно встретить в старых детских садах. Но кто сказал, что красота должна быть доступна исключительно детям? Взрослые также имеют право немного порадовать себя, тем более, что декоративное дерево на стену можно создать своими руками. Помимо эстетических и дизайнерских целей, такое решение может выполнять и маскировочные функции, если стена слишком кривая или оказалась пострадавшей от рук маленького, однако в будущем великого, дизайнера.
Семейное дерево – это вообще вечный хит в оформлении помещений. В конце концов, такой элемент декора способен без лишних усилий внести нечто новое в старую обстановку.
Создать своими руками дерево на стене способен каждый, кто хоть немного дружит с рисованием и аппликацией. При этом желательно помнить, что удалить непонравившийся результат со стены без повреждения лежащей под ним основы будет тяжело, так что все мысли лучше сначала зарисовать на бумаге – в виде эскиза. Когда сомнений в правильности выбранного пути уже нет, можно попробовать воплотить следующие идеи:
Эффект натуральности придадут сухие ветки природного дерева, которыми можно дополнить рисунок
Правда, тут оказываешься перед выбором – либо результат окажется небольшого размера, либо его придется компоновать из многих листов. В целом же можно применить любую картонную или бумажную продукцию – скажем, те же старые обои.Такое объемное дерево на стене можно создать при помощи цветной бумаги или ткани
Естественно, это только малая часть возможных материалов. Настоящих виртуозов мысли не ограничивает ничто – они выдумывают совершенно оригинальные идеи, вроде выцарапывания контура на неоднократно крашеной разными оттенками стене.
Дерево на стене, созданное своими руками, можно сделать еще более привлекательным, если прибегнуть к некоторым простым советам.
Главное – продумать, почему именно эта часть, а не какая-то другая, и грамотно вписать ее в окружающий интерьер.Кто-то может искренне желать в качестве декора дерево на стену, но не иметь возможности реализовать задуманное. Одним для этого не хватает элементарных художественных навыков, другие не готовы побороть собственную лень, ведь на создание шедевра потребует немало времени и усилий. В современном мире принято заботиться о потребителях, и этот случай – не исключение.
Первый вариант – это виниловые наклейки. Они продаются в крупных строительных магазинах, позволяют выбирать на любой вкус и цвет, а главное – приклеиваются буквально мгновенно. Нельзя не отметить также и то, что их можно протирать влажной тряпкой без вреда для изображения, а если дерево надоест, наклейка просто снимается, и стена приобретает свой первоначальный вид.
Виниловые наклейки — наиболее простой и практичный вариант создания декоративного дерева в интерьереДругой вариант – это трафарет.
Он продается в сочетании со специальной краской, которой промакивается вырезанный контур дерева, в результате чего краситель окрашивает оригинальную отделку стен. В качестве дополнения или альтернативы краске можно использовать также акриловую шпаклевку – тогда изображение будет еще и объемным.
Третий вариант – фотообои. Еще в советские времена практически в каждом доме красовались на стенах фотообои с видом природы, благодаря чему, не выходя из жилища, можно было ощутить себя в березовом лесу или ивовой роще. Сегодня же многообразие текстур и рисунков позволяет выбирать любые пейзажи с деревьями: от морских побережий с экзотическими пальмами, до загадочных японских садов с прекрасной сакурой.
Благодаря фотообоям, можно привнести ощущение природы в свой домСобственно, ветки не обязательно должны быть только декором – при правильном подходе ими можно пользоваться, безо всякого преувеличения! Допустим, нужно повесить несколько полочек – так пусть они станут ветками в общей структуре дерева! И не обязательно, чтобы они были строго горизонтальными – по крайней мере, если у них есть боковые стенки.
Там можно хранить разные мелочи, вроде книг, игрушек или женских принадлежностей. Очень необычным решением окажется семейное дерево, где портреты членов семьи, расположенные в соответствующем порядке, будут размещены на полочках, или просто закреплены поверх рисунка. Пример дерева с фотографиями на стене можно увидеть на фото ниже.
Если при создании использовались настоящие древесные ветки, их можно применить как вешалку для разнообразных мелочей. Учтите! Если веточки сами по себе небольшие и хрупкие, то они не выдержат увесистых предметов, однако, скажем, мелкую бижутерию на них повесить можно. Это особенно актуально для дам, у которых полно разных колец, кулонов, цепочек и других мелких украшений.
Не ограничивайте полет собственного творчества – попробуйте создать что-нибудь необычное, и пусть Ваше дерево на стене окажется неповторимым!
Фотогалерея: креативные идеи дерева на стене (16 фото)
Дек 05/13
Мудрецы как-то сказали, что даже стены дома лечат.
А ведь, и правда, только в своем доме, своем «мирке» чувствуешь уют, тепло, покой и безопасность. Хотите, чтобы ваш домашний интерьер вызывал восхищенные возгласы не только самих обитателей жилья, но и близких друзей? Предлагаем внести своеобразную изюминку в оформлении жилого помещения, а именно – изобразить дерево на стене.
Уникальность этого метода декорирования заключается не только в необычном украшение неприглядных стен, но и может стать «палочкой-выручалочкой» для желающих «замаскировать» некоторые изъяны интерьера, например, обрисованные стены или обои «юными художниками», не прибегая к косметическому ремонту. Да и если ремонт намечен нескоро, а все же хочется чего-то новенького, «Дом Мечты» уверяет: изображение дерева на стене внесет нотку новизны в привычный интерьер.
Дерево на стене
Перед началом «настенных ваяний», прежде всего, стоит доверить свои мечты и мысли бумаге, то есть, создать эскиз дерева, который будет сочетаться с нынешней обстановкой.
Стоит учитывать цветовое решение стен, расположение освещения, наличие мебели. При сомнениях, можно обратиться к советам дизайнеров. Но, все же, гораздо приятней создать дерево на стене своими руками. Надеемся, наши советы помогут определиться в выборе и создать необычное творение, затратив минимум средств.
Вот несколько вариантов, как и из чего можно сделать декоративное дерево на стене:
Как сделать дерево на стене
Дерево на стене своими руками фото
Декоративное дерево на стену
А вот еще несколько маленьких хитростей, которые помогут усовершенствовать создаваемый вами шедевр:
Изображение дерева на стене в детской комнате
Дерево на стене рисунок
Виниловые наклейки на стену ветка дерева
Деревья на стене в интерьере
Приведенные примеры, конечно же, потребуют значительных затрат времени. Строительные магазины предлагают альтернативу долгой ручной работе – виниловые наклейки на стену с изображением дерева, представленные в огромном ассортименте. Их большим плюсом считается мгновенное приклеивание, возможность влажной уборки при загрязнении и бесследного удаления со стен.
Дерево на стене в детской комнате
Дерево на стене в детской фото
Наклейка на стену дерево-вешалка
Также за считанные минуты преобразит помещение трафарет декоративного дерева на стене. Для этого стоит прикрепленный трафарет закрепить на стене и промакивать его вырезанные части специальной краской. Для достижения объемного эффекта необходимо использовать акриловую шпаклевку.
Трафареты деревьев для декора стен
Трафарет дерева на стену
Виниловые наклейки на стену в детской – дерево
Стикеры на стену дерево
Изображение на стене деревьев, ветвей, стволов, небольших веточек не только способно преображать интерьер, но и выполнять различные функции. Так, дерево на стене в детской комнате порадует малыша настенной картиной, а также станет основанием для размещения нескольких полочек для игрушек либо книг.
Дерево-полки на стене
Стикеры на стену дерево с полками
Декоративное дерево на стену с полками
Прикрепленное дерево из натуральных веток станет отличным подвесным хранилищем для женской бижутерии: и бусики, цепочки, ожерелья «забудут» о путанице.
Дерево на стене для хранения бижутерии
Настоящим украшением гостиной, спальни, детской станет семейное дерево. Фотографии в различных рамках будут «рассказывать» о приятных моментах жизни.
Семейное дерево с фотографиями на стене
Не бойтесь вносить креативные изменения в слаженный интерьер дома. Экспериментируйте, преображайте свое жилище. Надеемся, что заинтересованность в декоре помещения позволит вам воплотить в жизнь идею изобразить дерево на стене и добавить яркости вашему быту.
| Объем древесины – это кубическая мера количества древесины или древесины плюс кора, присутствующих в отдельном дереве, группе деревьев или насаждении. Объем обычно измеряется в кубических метрах, но может быть измерен и в других единицах, характерных для предполагаемых коммерческих продуктов. |
Объем – это наиболее широко используемый показатель количества древесины, который обычно оценивается для оценки экономической ценности или потенциала коммерческого использования.
В объем древесины дерева входят ствол, ветви, пень и корни. Для стоящих на корню деревьев объем надземного производства обычно основывается на объеме стволовой древесины для хвойных пород, но может включать объем ветвей для широколиственных пород деревьев.
В зависимости от цели измерения и местных традиций, измерения или прогнозы кубического объема древесины могут относиться, например, к общему объему ствола, общему объему дерева (ствол и ветви) или объему, превышающему определенный коммерческий предел. Оценки объема могут включать или исключать кору, а для наземных оценок включать или исключать пень.
Объем – это всегда кубическая мера и обычно выражается в кубических метрах. Однако товарный объем иногда выражается в других единицах, связанных с коммерческим использованием (Skovsgaard 2004).
Объем обычно оценивается для стоящих на корню деревьев по таким измерениям, как диаметр или диаметр плюс товарная высота, с использованием уравнения объема или правила бревна.
Объем можно измерить непосредственно на срубленных деревьях или бревнах, но часто его оценивают по таким размерам, как минимальный диаметр или длина куска.Прямое измерение объема обычно выполняется путем разделения дерева на более мелкие части, которые считаются цилиндрами. Объем штабелей бревен или продуктов переработки можно оценить путем измерения размеров. В этих случаях для надлежащей оценки объема часто требуются местные знания.
Объем обычно выражается количественно как функция диаметра, или диаметра, и высоты, или товарной длины. Иногда для оценки объема используются другие переменные, такие как длина чистого ствола.Важным соображением является то, что любые переменные, необходимые для прогнозирования объема, должны учитываться во время сбора полевых данных.
Объем можно оценить по размерным переменным, таким как диаметр и высота. Классические модели объема включают в себя так называемое уравнение комбинированных переменных: И более общую модель: , где в обоих случаях α, β и γ являются коэффициентами, D относится к диаметру (обычно измеряется на высоте 1,3 м над уровнем земли. , где оценки β часто приближаются к 2, а оценки γ приближаются к 1. Для простоты в приложениях этих моделей высоту можно не указывать. Выбор модели может зависеть от цели моделирования, данных, используемых при оценке коэффициентов, и структуры ошибок (Skovsgaard 2004). Эти основные уравнения неявно предполагают одноствольную форму и могут потребовать модификации или замены видов на более сложную форму. Кроме того, когда уравнения используются для оценки логарифма переменной, возникает отрицательное смещение, когда предсказанный логарифм преобразуется обратно в арифметические единицы.Эта систематическая ошибка составляет примерно половину остаточной дисперсии уравнения. |
При отсутствии локальных уравнений можно использовать геометрические соотношения для аппроксимации объема.
Объем цилиндра – это просто площадь основания, умноженная на высоту, а объем конуса равен одной трети объема цилиндра с той же площадью основания и высотой. Деревья не являются ни конусами, ни цилиндрами, но эмпирический анализ часто показывает, что объем одноствольного дерева находится между объемом конуса и цилиндра, а объем дерева часто находится между 0.В 40 и 0,45 раза больше, чем у эквивалентного цилиндра. Например, используя значение 0,42, можно разработать уравнение для оценки кубического объема древесины в отсутствие локальных уравнений, как указано ниже. Это уравнение часто будет переоценивать объем открытых деревьев с более конической формой, недооценивать объем деревьев с более цилиндрической формой и, возможно, потребуется изменить для видов с более сложными формами. Тем не менее, он дает первое приближение, которое впоследствии может быть изменено с учетом местного опыта.
При отсутствии локальных уравнений кубический объем древесины для стоящих деревьев можно оценить по следующему уравнению: , где B – площадь основания дерева на высоте груди, а H – высота дерева, пригодная для продажи. |
Последнее обновление: четверг, 12 мая 2005 г.
Международная конференция IEEE / RSJ по интеллектуальным роботам и системам (IROS) 2019
Объемное дерево *: адаптивный разреженный граф для эффективного исследования классов гомотопий Объемное дерево *: адаптивный разреженный граф для эффективного исследования классов гомотопий
Крупнозернистые пути, вычисленные на разреженном графе:
уточняется оптимизационным планированием во время выполнения,
при использовании вероятностной полноты выборки на основе
планирование начального пути. Мы также предлагаем
метод отсева, вероятностно гарантирующий, что выборка на основе
планировщик способен идентифицировать все возможные гомотопии
путей решения.Сравним предложенный алгоритм с
ультрасовременные планировщики как из синтетических, так и из практических материалов
тесты с разными размерами и экспериментально показывают
Преимущество предложенного алгоритма. Визуализация набора вершин V в стиле тепловой карты,
построено обычным планировщиком (вверху, | V | = 14384)
и объемного дерева * (внизу, | V | = 540) в том же
бюджет времени. Мы можем наблюдать за конструкциями объемного дерева *
разреженный график, при захвате выборок вокруг узких
переходы или границы.Вершины, близкие к препятствиям
закодированы красным; иначе синий.6 простых шагов, как найти продукт, соответствующий рынку, для вашей идеи / продукта
Привет! Меня зовут Шубхам, и я много лет помогал основателям стартапов и предпринимателям понять, как найти рынок, подходящий для их продуктов.
Итак, у вас есть продукт, который, по вашему мнению, решит проблему, мучившую рынок годами. Вы провели десятки вечеров и воплотили свою идею в жизнь в форме минимально жизнеспособного продукта. Ваш продукт готов, готов к употреблению. Вы сказали друзьям, семье и коллегам посмотреть на своего новорожденного. Все любят ваш продукт и дают отличные отзывы, но, похоже, никто им не пользуется. Если это похоже на вас, значит, вы попали в нужное место. Как предпринимателю важно знать, нужен ли ваш продукт вашим целевым клиентам или они с готовностью будут за него платить.Итак, если ваш продукт улетает с полки, и вы стремитесь удовлетворить этот спрос, вы достигли соответствия продукта рынку.
Проще говоря, соответствие продукта рынку – это этап для стартапа, на котором они успешно определили целевых клиентов и могут предложить им правильный продукт.Когда вы достигнете этой стадии, вы обнаружите, что продукт соответствует рынку.
NPS используется как показатель общей удовлетворенности ваших клиентов вашим продуктом или услугой и является хорошим способом понять, настолько ли клиенты любят ваш продукт, чтобы рекомендовать его или нет.
Это иерархическая модель, в которой каждый слой пирамиды относится к слоям выше и ниже него. Когда вы создаете успешный продукт, вы формируете правдоподобную гипотезу для каждого из этих компонентов пирамиды. Затем вы проверяете свои ключевые гипотезы на основе процесса бережливого производства, чтобы улучшить соответствие вашего продукта рынку.% PDF-1.3 % 374 0 объект > эндобдж xref 374 98 0000000016 00000 н. 0000002311 00000 п. 0000003074 00000 н. 0000003325 00000 н. 0000003641 00000 п. 0000003834 00000 н. 0000003855 00000 н. 0000003983 00000 н. 0000004005 00000 н. 0000004946 00000 н. 0000004967 00000 н. 0000006066 00000 н. 0000006338 00000 п. 0000006491 00000 н. 0000006512 00000 н. 0000006793 00000 н. 0000007896 00000 н. 0000009008 00000 н. 0000009298 00000 н. 0000009584 00000 н. 0000010687 00000 п. 0000010840 00000 п. 0000010861 00000 п. 0000011014 00000 п. 0000011035 00000 п. 0000011188 00000 п. 0000011209 00000 п. 0000011362 00000 п. 0000011383 00000 п. 0000011536 00000 п. 0000011557 00000 п. 0000011709 00000 п. 0000011730 00000 п. 0000011883 00000 п. 0000011904 00000 п. 0000012057 00000 п. 0000012078 00000 п. 0000012231 00000 п. 0000012252 00000 п. 0000012406 00000 п. 0000012427 00000 п. 0000012581 00000 п. 0000012602 00000 п. 0000012756 00000 п. 0000012777 00000 п. 0000012930 00000 н. 0000012951 00000 п. 0000013104 00000 п. 0000013125 00000 п. 0000013278 00000 п. 0000013299 00000 п. 0000013456 00000 п. 0000013478 00000 п. 0000013906 00000 п. 0000013929 00000 п. 0000015280 00000 п. 0000015303 00000 п. 0000016669 00000 п. 0000016693 00000 п. 0000036908 00000 п. 0000036932 00000 п. 0000061639 00000 п.>
Рассчитаем объем сечения вырубленных деревьев методом Смаляна по формуле: \ [V_ {secao} = \ frac {AS_ {i} + AS_ {i + 1}} {2}.L \]
Мы будем использовать фрейм данных exfm7 в качестве примера:
), а H относится к общей высоте, коммерческой высоте или коммерческой длине, как определено для данного приложения.Последняя модель часто используется после логарифмического преобразования:
библиотека (forestmangr)
данные (exfm7)
data_ex <- exfm7
data_ex
#> # Таблица: 3,393 x 11
#> MAP PROJECT SPACING STRATA GENCODE TREE DBH TH hi di_wb bark_t
#>
#> 1 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12.4 22,1 0,1 13,1 6
#> 2 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,4 22,1 0,5 12,6 6
#> 3 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,4 22,1 1 12,4 5
#> 4 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,4 22,1 1,5 12,3 5
#> 5 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,4 22,1 2 11,8 4
#> 6 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,4 22,1 4 11,3 4
#> # ... с еще 3,387 строками Сначала мы рассчитаем объем с корой каждой секции с помощью функции smalianwb .В нем мы вводим фрейм данных и имена для диаметра сечения с корой, высотой сечения и переменными дерева:
data_ex_sma <- smalianwb (data_ex, "di_wb", "привет", "ДЕРЕВО")
голова (as.data.frame (data_ex_sma))
#> MAP PROJECT SPACING STRATA GENCODE TREE DBH TH hi di_wb bark_t
#> 1 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12.41409 22.1 0.1 13.05071 6
#> 2 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,41409 22,1 0,5 12,57324 6
#> 3 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12.41409 22,1 1,0 12,41409 5
#> 4 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12.41409 22.1 1.5 12.25493 5
#> 5 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12.41409 22.1 2.0 11.77747 4
#> 6 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12.41409 22.1 4.0 11.30000 4
#> CSA_WB VWB
#> 1 0,01337697 0,005158610
#> 2 0,01241607 0,006129952
#> 3 0,01210373 0,005974776
#> 4 0,01179537 0,005672382
#> 5 0,01089416 0.020922907
#> 6 0,01002875 0,018694737 Теперь мы рассчитаем объем без коры на секцию, используя функцию smalianwb . Мы введем те же переменные, что и раньше, и имя переменной для толщины коры. В наших данных эта переменная выражается в миллиметрах, поэтому мы будем использовать bt_mm_to_cm как TRUE , чтобы преобразовать его в сантиметры:
data_ex_sma <- smalianwob (data_ex_sma, «di_wb», «привет», «bark_t», «ДЕРЕВО», bt_mm_to_cm = T)
голова (как.data.frame (data_ex_sma))
#> MAP PROJECT SPACING STRATA GENCODE TREE DBH TH hi di_wb bark_t
#> 1 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,41409 22,1 0,1 13,05071 0,6
#> 2 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,41409 22,1 0,5 12,57324 0,6
#> 3 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,41409 22,1 1,0 12,41409 0,5
#> 4 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,41409 22,1 1,5 12,25493 0,5
#> 5 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12.41409 22,1 2,0 11,77747 0,4
#> 6 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,41409 22,1 4,0 11,30000 0,4
#> CSA_WB VWB di_wob CSA_WOB VWOB
#> 1 0,01337697 0,005158610 11,85071 0,011030070 0,004237849
#> 2 0,01241607 0,006129952 11,37324 0,010159172 0,005097861
#> 3 0,01210373 0,005974776 11,41409 0,010232273 0,005045296
#> 4 0,01179537 0,005672382 11,25493 0,009948911 0,004853333
#> 5 0,01089416 0,020922907 10.97747 0,009464421 0,018123438
#> 6 0,01002875 0,018694737 10,50000 0,008659016 0,016363277 Это можно сделать напрямую с помощью труб (%>% ):
data_ex_sma <- data_ex%>%
smalianwb ("di_wb", "привет", "ДЕРЕВО")%>%
smalianwob ("di_wb", "привет", "bark_t", "ДЕРЕВО", bt_mm_to_cm = T)
голова (as.data.frame (data_ex_sma))
#> MAP PROJECT SPACING STRATA GENCODE TREE DBH TH hi di_wb bark_t
#> 1 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12.41409 22,1 0,1 13,05071 0,6
#> 2 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,41409 22,1 0,5 12,57324 0,6
#> 3 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,41409 22,1 1,0 12,41409 0,5
#> 4 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,41409 22,1 1,5 12,25493 0,5
#> 5 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,41409 22,1 2,0 11,77747 0,4
#> 6 FOREST1 PEQUI 3x3 4 FM00100 1 12,41409 22,1 4,0 11,30000 0,4
#> CSA_WB VWB di_wob CSA_WOB VWOB
#> 1 0.01337697 0,005158610 11,85071 0,011030070 0,004237849
#> 2 0,01241607 0,006129952 11,37324 0,010159172 0,005097861
#> 3 0,01210373 0,005974776 11,41409 0,010232273 0,005045296
#> 4 0,01179537 0,005672382 11,25493 0,009948911 0,004853333
#> 5 0,01089416 0,020922907 10,97747 0,009464421 0,018123438
#> 6 0,01002875 0,018694737 10,50000 0,008659016 0,016363277 Мы также можем визуализировать форму средней кривой деревьев в данной области, используя модель Козака с функцией average_tree_curve :
average_tree_curve (df = data_ex_sma, d = "di_wb", dbh = "DBH", h = "hi", th = "TH") Чтобы вычислить объем каждого дерева, воспользуемся функцией vol_summarise .Вводим данные, а также высоту в дБм, объем с корой, объем без коры и переменные дерева:
data_ex_vol_arvore <- vol_summarise (data_ex_sma, dbh = "DBH", th = "TH",
vwb = "VWB", tree = "TREE", vwob = "VWOB")
#> Предупреждение: функция `funs ()` устарела с dplyr 0.8.0.
#> Используйте список функций или лямбда-выражений:
#>
#> # Простой именованный список:
#> список (среднее = среднее, медиана = медиана)
#>
#> # Авто с именем `tibble :: lst ()`:
#> tibble :: lst (среднее, медиана)
#>
#> # Использование лямбда-выражений
#> список (~ означает (., trim = .2), ~ median (., na.rm = TRUE))
#> Это предупреждение отображается каждые 8 часов.
#> Вызовите `lifecycle :: last_warnings ()`, чтобы узнать, где было сгенерировано это предупреждение.
data_ex_vol_arvore
#> # Стол: 197 x 10
#> TREE DBH TH CSA VWB VWOB FFWB FFWOB FFWB_mean FFWOB_mean
#>
#> 1 1 12,4 22,1 0,0121 0.131 0,113 0,489 0,424 0,468 0,412
#> 2 2 13,1 22,3 0,0134 0,145 0,126 0,487 0,423 0,468 0,412
#> 3 3 13,2 20 0,0137 0,126 0,108 0,459 0,393 0,468 0,412
#> 4 4 13,2 19,4 0,0137 0,139 0,123 0,521 0,463 0,468 0,412
#> 5 5 13,4 23,7 0,0140 0,156 0,133 0,470 0,401 0,468 0,412
#> 6 6 13,5 21,5 0,0144 0,139 0,124 0,450 0,401 0,468 0,412
#> # ... еще 191 строка Теперь, чтобы определить наиболее адекватную объемную модель для этих данных, мы подберем две модели и сравним их с помощью графиков для их остатков с функцией Остаточный график .
Объемная модель Шумахера: \ [Ln (V) = \ beta_0 + \ beta_1 * Ln (dbh) + \ beta_2 * Ln (H) \]
Объемная модель Хуша: \ [Ln (V) = \ beta_0 + \ beta_1 * Ln (dbh) \]
Мы будем использовать вывод merge_est из функции lm_table . Это автоматически оценит объем наблюдаемых данных. Затем мы воспользуемся Остаточный_плот , чтобы сравнить наблюдаемую переменную с оценочными:
data_ex_vol_arvore%>%
lm_table (журнал (VWB) ~ журнал (DBH) + журнал (TH), output = "merge_est", est.name = "Schumacher")%>%
lm_table (журнал (VWB) ~ журнал (DBH), output = "merge_est", est.name = "Husch")%>%
остаток_площадь («VWB», «Шумахер», «Husch») МодельШумахера была более симметричной и может считаться лучшей моделью для этого набора данных. Чтобы сохранить коэффициенты в кадре данных, мы снова подгоним модель, но со стандартным выводом:
tabcoef_vwb <- lm_table (data_ex_vol_arvore, log (VWB) ~ log (DBH) + log (TH))
tabcoef_vwb
#> b0 b1 b2 Rsqr Rsqr_adj Std.Ошибка
#> 1 -9.595863 1.889372 0.9071631 0.9966646 0.9966303 0.04855508 И сделать то же самое для объема без коры:
tabcoef_vwob <- lm_table (data_ex_vol_arvore, log (VWOB) ~ log (DBH) + log (TH))
tabcoef_vwob
#> b0 b1 b2 Rsqr Rsqr_adj Стандартная ошибка
#> 1 -9.808975 1,918007 0,908154 0,9961152 0,9960752 0,05301495 Сначала мы сравнили вертикальные вариации WD между 822 отдельными деревьями, определив WD в шести отсеках (пень: Stu, основание ствола: Ste b , ствол: Ste, большой: LB, средний: MB и мелкие ветви: SB, рис.1D). Образец охватывал широкий диапазон значений WD от 0,217 до 1,020 (Ste b ). Поскольку нет никаких серьезных предположений относительно математической формы этих вариаций, мы использовали масштабированный анализ главных компонент (PCA) для оценки относительных вертикальных градиентов в WD. Перед анализом значения WD для каждой секции дерева были нормализованы по индивидуальному среднему WD (рис. 1A). Первая ось PCA (PCA1, рис. 1B) отделяла основание дерева (пень и основание ствола) от кроны дерева (большие, средние и мелкие ветви), в то время как относительный WD ствола положительно коррелировал с PCA2.Следовательно, деревья с отрицательными оценками по PCA1 демонстрировали относительно высокий WD пня (WD Stu ) и уменьшающийся WD по направлению к самым маленьким ветвям (например, Pentaclethra macrophylla ). С увеличением баллов на PCA1 относительный вертикальный профиль WD становился прогрессивно выпуклым (для высоких значений PCA2, например, Gilbertiodendron dewevrei ) или постоянным (для низких значений PCA2) и в конечном итоге увеличивался в сторону небольших ветвей (например, Poga oleosa ). ). Для 83% отобранных деревьев WD была ниже на мелких ветвях, чем на пне, в среднем на -13.3%, с индивидуальными различиями в пределах примерно ± 60% (рис. 1E). При усреднении градиентов на уровне видов вертикальное уменьшение наблюдалось у 88% видов с диапазоном ± 30%. Оценки PCA видов и другие характеристики приведены в Приложении. Таблица 1.
Рисунок 1Распределение вертикальных профилей плотности древесины (WD) на основе анализа главных компонент. Панель A: График разброса оценок PCA по первым двум основным осям. Вставки, показывающие вертикальные профили WD, выделены для трех контрастирующих видов, с вертикальными пунктирными линиями, представляющими средние WD видов, полученные из базы данных Global Wood Density.Панель B: Корреляции между WD каждого отсека дерева (черные стрелки) и первыми двумя осями PCA. Дополнительные переменные, связанные с плотностью древесины и структурой дерева, показаны бордовым и темно-зеленым цветом, соответственно (см. Таблицу 1 с сокращениями и определениями). Гистограмма собственных значений представлена на рис. S1. Панель C: Коробчатая диаграмма оценок PCA1 отдельных деревьев по гильдии жизненных стратегий (первопроходец: P, непионер, требовательный к свету: NPLD и теневыносливый: ST). Показан апостериорный тест HSD Тьюки (p-значение <0.01, подробности см. В Таблице S2). Панель D: Виды означают WD по ячейке дерева. Цветовой градиент от теплого к холодному представляет собой средний балл PCA1 вида. Три основных вида из панели A показаны более толстыми линиями. Панель E: Гистограмма различий WD деревьев между небольшими ветками и пнем в процентах от WD пня (n = 822). Пунктирная красная вертикальная линия представляет собой среднее значение распределения.
Относительные вертикальные профили в WD сильно коррелировали с базальными WD деревьев со значительным коэффициентом корреляции (r = -0.71) между индивидуальными оценками PCA1 и WD Stu (таблица 1 и рис. S1A). Эта корреляция также наблюдалась на уровне видов с использованием WD на уровне видов, полученных из базы данных Global Wood Density 13,44 (WD GWD , r = -0,65, Таблица 1 и Рис. S1B). Эта взаимосвязь аналогична той, о которой ранее сообщали Hietz et al . 37 в случае радиальных градиентов WD [влажный лес Панамы и тропический лес Эквадора, 304 вида] и Sagang et al . 41 для вертикальных уклонов [полуолидный лес Камеруна, 15 видов]. Мы наблюдали сдвиг в вертикальном профиле WD от уменьшения (отрицательные оценки PCA1) к увеличению (положительные оценки PCA1) по мере уменьшения вида WD GWD (вертикальные пунктирные линии на вставках на рис. 1A). Вторая ось PCA коррелировала с переменными древовидной структуры (таблица 1, рис. 1B). Мы использовали эти корреляции для создания моделей, позволяющих прогнозировать и учитывать вертикальные градиенты WD (см. Таблицу 2).
Таблица 1 Параметры древесины и структуры дерева, используемые в качестве дополнительных переменных в анализе главных компонентов (PCA), и их корреляции с первыми двумя осями PCA. Таблица 2 Прогнозные модели оценки WD всего дерева (VWWD, в г.см −3 ).Используя оценки PCA для описания относительных вертикальных профилей в WD отдельных деревьев, мы исследовали, были ли эти профили сгруппированы таксономически, географически или функционально.Это действительно имеет фундаментальное значение для понимания возможного адаптивного значения профилей, а также их влияния на систематическую ошибку оценки AGB на уровне древостоя или на региональном уровне (если аналогичные профили имеют тенденцию группироваться в этих масштабах).
Отдельные деревья одного и того же вида показали последовательные относительные вертикальные профили в WD. Например, 81,1% деревьев имели такой же знак вдоль PCA1, что и в среднем по их виду. Точно так же 88% особей показали тот же знак, что и в среднем для их вида, для разницы между пнем и небольшими ветвями.Наш набор данных включает только два рода с более чем одним отобранным видом, поэтому мы не смогли оценить агрегирование профиля на уровне рода. Однако мы обнаружили явную таксономическую избыточную дисперсию оценок PCA1 дерева на уровне семьи (K Blomberg = 0,132, P = 0,014, см. Методы), что свидетельствует о меньшем сходстве, чем ожидалось случайно в семействе (т. таксономический уровень. Это открытие согласуется с паттернами филогенетической агрегации, описанными для WD, с уменьшением сходства WD от вида к роду и низким сходством WD на уровне семейства 26,45 .
Место отбора проб деревьев мало повлияло на относительный вертикальный профиль в WD. Мы использовали ANOVA для разделения дисперсии оценок дерева PCA1 между видами, участками отбора проб и их взаимодействием. Поскольку многие виды были обнаружены только на одном или двух участках отбора проб (28 и 14 видов соответственно), мы ограничили анализ видами, обнаруженными как минимум на трех участках (всего 330 деревьев 9 видов). Эффект вида охватил 44% дисперсии (F = 32,12, P <0.001), но как основной эффект сайта (1,8% дисперсии, F = 2,20, P = 0,056), так и его взаимодействие с видами (5,9% дисперсии, F = 60,6, P = 0,056) были недостоверными. Другими словами, межвидовая изменчивость вертикальных профилей WD намного больше, чем влияние сайта на профиль данного вида.
На уровне сообщества изобилие убывающих, стабильных и возрастающих профилей внутри сообщества, вероятно, изменится в широком региональном масштабе, учитывая известные модели средней (на уровне сообщества) вариации WD 13 .Средний вертикальный профиль WD сообщества также будет изменяться в масштабе ландшафта в зависимости от истории нарушений лесов. Группирование видов в ( a priori ) гильдии регенерации 46 (Дополн. Таблица 1) действительно отличало виды-первопроходцы (P) от видов, не требовательных к первому свету (NPLD) и теневыносливых (ST), особенно вдоль PCA1 (F = 32,5, P <0,001, рис. 1С). Виды-первопроходцы, характеризующиеся светлой древесиной, имели тенденцию демонстрировать увеличивающиеся относительные вертикальные профили WD, тогда как (плотная древесина) теневыносливые виды демонстрировали уменьшающиеся относительные вертикальные профили.Виды NPLD показали средние баллы и, следовательно, менее контрастные профили. Этот результат, вкупе с существующими знаниями о радиальных вариациях WD в стволе, подчеркивает четкую гомологию между радиальными и вертикальными вариациями WD и их связь со стратегиями растений 37 . Среди 51 изученного вида различия в средних значениях WD для видов были самыми высокими у основания дерева и уменьшались по направлению к небольшим ветвям (рис. 1E). Более широкий спектр видов WD, обнаруженных у основания ствола, может отражать различия в стратегиях присоединения к крону на ранних стадиях развития дерева 17 .Мы можем думать о радиальном и вертикальном увеличении WD в свете затрат и преимуществ инвестирования в низкий и высокий WD. Для заданных инвестиций в биомассу теория предсказывает, что создание более толстого ствола с низким WD более эффективно для того, чтобы выдерживать собственный вес дерева (сопротивление короблению) и противостоять силам ветра, чем создание более тонкого ствола с высоким WD 47,48 . Хотя стебли с низким WD требуют меньших вложений биомассы на единицу объема стебля 48 , они подразумевают более высокие затраты на обслуживание живых тканей (внутренняя кора и паренхима древесины) 49 , предполагая, что WD, возможно, в конечном итоге придется увеличивать (как вверх, так и наружу) в старых деревьях-пионерах.Узкие стволы с относительно более высоким WD у молодых теневыносливых деревьев могут обеспечить большую сопротивляемость падающим веткам с доминирующих деревьев 26,45 . Эти вложения в плотную древесину могут не понадобиться на более позднем этапе жизни ST-дерева, в результате чего наружная древесина станет более легкой. Затем уменьшающийся градиент WD наружу может быть усилен во время формирования сердцевины 35 . С другой стороны, у зрелых, повторяющихся крон деревьев большинство деревьев, достигающих кроны, будут иметь тенденцию подвергаться аналогичным биомеханическим ограничениям при расширении ветвей в сторону.Это может объяснить, почему WD затем сходится к более узкому диапазону значений по всем отобранным видам. Другими словами, в то время как разные стратегии существуют на ранних этапах жизни, похоже, что существует сходство в механических ограничениях или ограничениях обслуживания, которым соответствуют взрослые деревья, что отражается в одинаковой плотности древесины у разных видов как в ветвях (вертикальные градиенты), так и в деревьях. внешняя древесина (радиальные уклоны). Этот результат также согласуется с тем фактом, что большие повторяющиеся деревья имеют тенденцию отображать похожие формы 50 , независимо от несоответствий в архитектурной модели 49 , наблюдаемых на стадии саженца.
Мы использовали оценки объемов как из (i) 822 деструктивно отобранных особей, так и (ii) данных наземного сканирования LiDAR для подмножества из 58 отдельных деревьев 10 .
Используя виды WD GWD для преобразования объемов в массы в наших 822 отобранных деревьях, мы обнаружили положительную среднюю ошибку для всех деревьев ( B = 8,12% ± 17,20%) с большими индивидуальными вариациями (т. Е. Ошибками на уровне деревьев). , b i , в диапазоне от -40.От 31% до + 72,77%; задняя линия на рис. 2A) и коэффициент вариации (CV) 30,9%. Используя WD Stu , мы получили аналогичную среднюю ошибку для всех деревьев (B = 8,97% ± 11,08%) с более узким диапазоном индивидуальных ошибок (от -24,05% до 61,69% и CV = 19,8%, рис. S3A). . Мы обнаружили аналогичные шаблоны ошибок, когда объемы деревьев были получены из наземных данных LiDAR на основе 58 сканированных деревьев (см. Красную линию на рис. 2A). Ошибка в оценке AGB отдельного дерева ( b i ) коррелировала с вертикальным профилем WD дерева (рис.2B и S3B). Это привело к (i) завышению оценки AGB (положительный b i ) для деревьев с отрицательными баллами PCA1 (т. Е. Уменьшению WD от пня к небольшим веткам) и (ii) занижению AGB (отрицательное значение b i ) для деревьев с положительной оценкой PCA1 (т. Е. Увеличение WD от пня к небольшим ветвям), независимо от источника WD (т. Е. WD GWD или отдельного WD Stu ). Стоит отметить, что вертикальные вариации WD также могут влиять на точность аллометрических моделей AGB.Например, мы наблюдали аналогичный образец ошибки в оценках AGB, полученных из пантропической модели 4 , с уменьшением средней ошибки дерева по мере увеличения показателя PCA1 (рис. S5). Это говорит о том, что вариация WD внутри дерева не учитывается даже в эталонных пантропических аллометрических моделях.
Рисунок 2Смещение преобразования объема в массу из-за вертикальных градиентов WD, вызванных использованием WD GWD : ( A ) График плотности относительных ошибок ( b i ) в дереве оценка биомассы, рассчитанная на основе комбинаций объема деревьев (разрушающие данные: черная линия, n = 822; данные LiDAR: красная линия, n = 58) и средней плотности древесины, извлеченной из базы данных Global Wood Density ( WD GWD ).( B ) Локальная регрессия (функция лесса), представляющая взаимосвязь между относительным вертикальным профилем WD дерева (характеризуется оценкой дерева PCA1) и b i панели A. Смещение уменьшается при использовании оценки на уровне дерева WD, взвешенная по объему плотность древесины ( VWWD м 5 ): ( C ) График плотности b i для оценки биомассы деревьев, вычисленной на основе комбинаций объема дерева и прогнозируемого VWWD от WD GWD и дерево DBH (модель 5, см. Таблицу 2).( D ) Локальная регрессия (функция лесса), представляющая взаимосвязь между относительным вертикальным профилем WD и b i панели C.
Последствия для распространения ошибки на уровне древостоя при оценке AGB специально не изучались. здесь, но уменьшение вертикальной вариации WD, как правило, происходило чаще, что объясняет общую среднюю положительную систематическую погрешность, полученную в наших наборах данных деструктивного (около 9%) и наземного LiDAR (около 11%), а также завышение оценки на 9% на уровне древостоя. Саганг и др. . 41 с подмножеством наших данных. Поскольку вертикальный профиль коррелирует со средним WD вида, а последнее значение близко к 0,6 г / см −3 во влажных тропических лесах в целом 44 , мы можем ожидать преобладания уменьшающихся вертикальных структур WD (см. Рис. 1D) в эта экосистема. Однако это может быть не так в молодых вторичных тропических лесах, где обилие видов-первопроходцев может нейтрализовать или даже инвертировать вертикальные структуры WD на уровне древостоя. Сукцессионная тенденция может быть иной в более сухой растительности, где ранние сукцессионные виды демонстрируют относительно более плотную древесину, возможно, чтобы противостоять более высоким уровням стресса 51 .Этот потенциальный сценарий имеет значение при оценке содержания углерода на уровне древостоя (коэффициента выбросов) с использованием объемных данных 12 , особенно в контексте национальных кадастров лесов или парниковых газов. Мы действительно ожидаем, что систематическая ошибка в оценке AGB будет сильно структурирована в пространстве и будет меняться в зависимости от распространения видов и истории нарушения лесов.
Для уменьшения систематических ошибок в оценках AGB при преобразовании объемов деревьев в массы необходимо использовать значения WD, которые представляют плотность древесины на уровне деревьев, что включает интеграцию вертикальных вариаций в WD.Для каждого дерева взвешивали WD каждого отсека по его объему, чтобы рассчитать WD, взвешенное по объему, которое суммировалось для получения VWWD на уровне дерева (см. Методы). Затем мы разработали модели линейного прогнозирования для VWWD с использованием легко доступных переменных, характеризующих WD (например, WD Stu , WD GWD ) и древовидной структуры (DBH дерева и индекса морфологии ствола, Sm , используемых в Sagang et al ). . 41 ). Модели прогнозирования, основанные только на WD, объяснили большую часть дисперсии дерева VWWD (R² = 0.87 для m 1 на основе WD Stu и 0,78 для m 4 на основе среднего вида WD GWD , таблица 2). Смещение в оценках AGB деревьев было значительно уменьшено при использовании VWWD, предсказанного из m 1 и m 4 для преобразования объема дерева в массу (B = 0,86% и 1,41% для m 1 и m 4 , соответственно). Включение дерева DBH в модели VWWD еще больше увеличило соответствие модели (∆AIC = −103,2 и −120.3 для m 2 и m 5 по сравнению с m 1 и m 4 , соответственно) и уменьшили смещение в оценках AGB деревьев (B = 0,75% и 1,19% для m 2 и m 5 соответственно; Фиг. S3C, D и 2C, D). Хотя несколько других предикторов древовидной структуры были значимыми (например, индекс морфологии ствола Sm в m 3 и m 6 ), они часто приводили к умеренным улучшениям соответствия модели (например, ∆AIC = −26,7 и −18 для m 3 и m 6 относительно m 2 и m 5 соответственно).Поэтому мы предпочитаем использовать модели m 2 или m 5 , в зависимости от наличия локальных данных WD.
Мы оценили надежность наших моделей с помощью процедуры перекрестной проверки с исключением по одному, когда модели были откалиброваны на всех участках, кроме узлового узла (в данном случае соответствующего стране), и использовались для прогнозирования дерева VWWD для этот сайт. В целом, модели перекрестной проверки оказались устойчивыми с B <5% и CV лишь немного выше, чем при использовании фокальных сайтов при калибровке модели (рис.S4). Это говорит о том, что модели коррекции WD должны быть перенесены на другие сайты.
Роль внутрииндивидуальных градиентов WD ранее не оценивалась при применении наземного сканирования LiDAR для оценки AGB. Существующие исследования либо продемонстрировали необъяснимую систематическую погрешность 10,52 , либо пренебрегли влиянием вертикальных вариаций WD с использованием WD, полученного из базы данных Global Wood Density, как в прогнозируемых, так и в справочных данных AGB 52 . В этом исследовании мы показали, что градиенты WD были большим источником неопределенности в оценках AGB на уровне деревьев и что они распространяли систематические ошибки (смещение) по нашим наборам данных, которые были далеко не незначительными (c.10%). Поскольку технология TLS, вероятно, будет играть все возрастающую роль в разработке неразрушающих аллометрий AGB 10,11,52 и прямой оценке AGB на уровне стенда (особенно для калибровки будущих спутниковых датчиков 53 ), следует соблюдать осторожность. взяты, чтобы не допустить, чтобы повышение точности определения объема древесины было компенсировано использованием смещенных оценок WD. Здесь мы последовали и обобщили основополагающее исследование 39,41 , в котором подход значительно отличался от предыдущих подходов 45,46 , предлагая собирать образцы WD в определенных местах на деревьях, которые предположительно будут репрезентативными для среднего WD дерева.Вместо этого мы использовали взаимосвязи между оценками WD, доступными в настоящее время (например, из базы данных Global Wood Density), моделями вертикальных вариаций WD и данными, которые обычно собираются во время полевых инвентаризаций, чтобы разработать модели коррекции, которые можно легко применить для стандартной научной инвентаризации. данные. Эти модели существенно снизили ошибку оценок AGB на уровне деревьев и практически устранили систематическую ошибку в наших наборах данных, и поэтому они представляют собой эффективное решение проблем оценки биомассы деревьев на основе объемных данных.
Представленные здесь результаты дают уникальный взгляд на гомологию между радиальными и вертикальными градиентами WD, на спектр стратегий регенерации и выживания на молодых стадиях, а также на сходящиеся биомеханические ограничения в пологе повторных деревьев. Эти результаты должны направить сбор дополнительной биомеханической 50 и физиологической информации, необходимой для улучшения нашего функционального понимания густых тропических лесов. Наши результаты также будут способствовать разработке неразрушающих, точных и точных методологий для оценки биомассы в тропических лесах с конкретными последствиями для национального учета парниковых газов, схем торговли углеродом и структур REDD + в тропических странах.
Аннотация
Многие диагностические задачи связаны с оценкой сосудистых структур или бронхиальных деревьев, изображенных в объемном масштабе. наборы данных, но предыдущие алгоритмы сегментирования цилиндрических конструкций недостаточно надежны для их широкого применения. применяется клинически.Локальная геометрическая информация, важная для сегментации, состоит из значений вокселей и их значений. первая и вторая производные. Первые производные могут быть обобщены на градиент и, в более общем смысле, на структурный тензор, в то время как вторые производные могут быть представлены матрицами Гессе. Желательно использовать оба вида информации, в то же время, в любом процессе классификации вокселей, но немногие алгоритмы сегментации пытались это сделать. Этот проект сравнивает сегментацию на основе тензора структуры с сегментацией на основе матрицы Гессе и пытается определить, может ли какая-то комбинация из двух продемонстрировать лучшую производительность, чем каждая из них по отдельности.К для сравнения производительности в ситуации, когда существует золотой стандарт, методы были протестированы на смоделированных древовидных структурах.