Справочная информационная система FLR-Library для адаптивного лесовосстановления: информационная модель

Т.П. Новикова, А.И. Новиков, В.И. Лисицын, Е.П. Петрищев

Скачать

№ 4 (52) ч. 1

Технологии. Машины и оборудование

Сведения об авторах: 

Новикова Татьяна Петровна – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры компьютерных технологий и микроэлектронной инженерии, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», ул. Тимирязева, д. 8, г. Воронеж, Российская Федерация, 394087; http://orcid.org/0000-0003-1279-3960, e-mail: novikova_tp.vglta@mail.ru.
Новиков Артур Игоревич – доктор технических наук, доцент, профессор кафедры древесиноведения, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», ул. Тимиря-зева, д. 8, г. Воронеж, Российская Федерация, 394087, ORCID: http://orcid.org/0000-0003-1230-0433, e-mail: ar-thur.novikov@vglta.vrn.ru.
Лисицын Виктор Иванович – кандидат ф.-м. наук, профессор кафедры общей и прикладной физики, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», ул. Тимирязева, 8, г. Воронеж, Российская Федерация, 394087, https://orcid.org/0000-0002-2148-1988, viktor-lisicyn@yandex.ru
Петрищев Евгений Петрович – аспирант, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», ул. Тимирязева, д. 8, г. Воронеж, Российская Федерация, 394087, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1395-3631, e-mail: petrishchev.vgltu@mail.ru.

Аннотация: 

Процесс восстановления лесных ландшафтов в условиях глобальной урбанизации и вырубки реликто-вых насаждений, а также изменения климата является сложным и важным для изучения, планирования этапов и технологических операций для прогнозирования виталитета и прироста древостоя. Для решения данной за-дачи разрабатывается справочная информационная система для адаптивного лесовосстановления. Проведено моделирование и описание процесса адаптивного лесовосстановления с помощью функциональных диаграмм, построенных по методологии IDEF0, подробно приведено описание стрелок контекстной диаграммы с поясне-ниями процессов. Для детального анализа предметной области и моделирования процесса адаптивного лесо-восстановления произведена декомпозицию контекстной диаграммы на диаграмму А1, которая показывает реализацию процесса выбора операций восстановления лесного ландшафта с точки зрения технологии и тех-нических средств. Диаграмма А2 рассматривает технологию адаптивного лесовосстановления с точки зрения нескольких лесохозяйственных дескрипторов, что обеспечивает учет специфики отрасли. В результате моде-лирования были получены диаграммы А0, А1, А2, которые показывают структурированное изображение функций системы, информации и объектов, связывающих эти функции.

Ключевые слова: 

восстановление лесных ландшафтов, адаптивное лесовосстановление, справочная система, FLR-Library, ин-формационная модель, методология IDEF0

Для цитирования: 

Справочная информационная система FLR-Library для адаптивного лесовосстановления: информационная модель / Т. П. Новикова, А. И. Новиков, В. И. Лисицын, Е. П. Петрищев // Лесотехнический журнал. – 2023. – Т. 13. – № 4 (52). – Ч. 1. – С. 114–124. – Библиогр.: с. 121–123 (20 назв.). – DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.4/7.

Литература: 

1. Новикова, Т. П. Разработка справочной информационной системы для адаптивного восстановления лесных ландшафтов (FLR-library) // НИР: грант № 23-26-00102. Российский научный фонд. 2023. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=53916036
2. Новикова, Т. П. Справочная информационная система FLR-Library для адаптивного лесовосстанов-ления: кластерный анализ / Т. П. Новикова, А.И. Новиков, Е. П. Петрищев // Лесотехнический журнал. – 2023. – Т. 12, № 3(45). – С. 164–179.– DOI: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.3/12.
3. Евдокимова, С. А. Применение алгоритмов кластеризации для анализа клиентской базы магазина / С. А. Евдокимова [и др.] // Моделирование систем и процессов. – 2021. – Т. 14, № 2. – С. 4-12. – DOI 10.12737/2219-0767-2021-14-2-4-12. https://elibrary.ru/item.asp?id=46359564.
4. Евдокимова, С. А. CASE-технологии : практикум / С. А. Евдокимова. – Воронеж : Воронежский госу-дарственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2016. – 128 с. – https://elibrary.ru/item.asp?id=29248570
5. Евдокимова, С. А. Выбор методологии моделирования предметной области при проектировании ин-формационной системы / С. А. Евдокимова // Моделирование систем и процессов. – 2015. – Т. 8, № 3. – С. 18-22. – DOI 10.12737/17161. https://elibrary.ru/item.asp?id=25476426
6. Novikova, T. P. The choice of a set of operations for forest landscape restoration technology / T. P. Noviko-va // Inventions. – 2022. – Vol. 7, No. 1. – DOI 10.3390/inventions7010001. https://elibrary.ru/item.asp?id=47544460
7. Экспресс-анализ семян в лесохозяйственном производстве: теоретические и технологические аспек-ты / А. И. Новиков, М. В. Драпалюк, С. В. Соколов, Т. П. Новикова. – Воронеж : Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова, 2022. – 176 с. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48309574
8. Программное обеспечение для управления системой технического обслуживания и ремонта лесных машин: оценка применимости / А. Н. Заикин [и др.] // Лесотехнический журнал. – 2023. – Т. 13, № 2(50). – С. 105-127. – DOI 10.34220/issn.2222-7962/2023.2/6. https://elibrary.ru/item.asp?id=54525086
9. Цифровизация системы организации рабочих процессов лесозаготовительных машин: оценка эффек-тивности на примере «Ponssc», «Komatsu» и «John Deere» / В. В. Сиваков [и др.] // Лесотехнический журнал. - 2023. - Т. 13. -№3(51). - С. 200-218. - DOl: https://doi.org/10.34220/issn.2222-7962/2023.3/14.
10. Labelle, Eric R. & Kemmerer, Julia. (2022). Business Process Reengineering of a Large-Scale Public Forest Enterprise Through Harvester Data Integration. Croatian journal of forest engineering. 43. DOI: https://doi.org/10.5552/crojfe.2022.1129.
11. Soderberg, Jon & Wallcrman, Jorgen & Almang, Anders & Mollcr, Johan & Willcn, Erik. (2021). Operational prediction of forest attributes using standardised harvester data and airborne laser scanning data in Sweden. Scandinavian Journal of Forest Research. 36. 1-9. DOI: 10.1080/02827581.2021.1919751.
12. Kim, Gyun-Hyung & Kim, Ki-Duck & Lee, Hycon-Scung & Choi, Yunsung & Mun, Ho-Scong & Oh, Jac- Hcun & Shin, Bcom-Soo. (2021). Development of Wi-Fi-Based Tclcopcration System for Forest Harvester. Journal of Biosystems Engineering. 46. DOI: 10.1007/s42853-021-00100-2.
13. Kemmerer, Julia & Labcllc, Eric R.. (2021). Using harvester data from on-board computers: a review of key findings, opportunities and challenges. European Journal of Forest Research. 140. DOI: 10.1007/sl 0342-020-01313-4.
14. Техническое обслуживание технологических машин на базе цифровизации / А. К. Тугенгольд, Р. Н. Волошин, А. Р. Юсупов, Т. Н. Круглова // Вестник Донского государственного технического университета. 2019. Т. 19. № l.C.74-80. DOI 10.23947/1992-5980-2019-19-1-74-80.
15. Coat Colour Grading of the Scots Pine Seeds Collected from Faraway Provenances Reveals a Different Germination Effect / I. V. Bacherikov, D. E. Raupova, A. S. Durova [et al.] // Seeds. – 2022. – Vol. 1, No. 1. – P. 49-73. – DOI 10.3390/seeds1010006. https://elibrary.ru/item.asp?id=54691529
16. The features designed of mechatronic system of adaptive hopper's feeder: case study for Scots pine seeds morphometry / P. Tylek, D. N. Demidov, M. N. Lysych [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Sci-ence, Voronezh, 23 октября 2020 года. – Voronezh, 2020. – P. 012054. – DOI 10.1088/1755-1315/595/1/012054. https://elibrary.ru/item.asp?id=44464703
17. Novikov, A. I. Non-Destructive Quality Control of Forest Seeds in Globalization: Problems and Prospects of Output Innovative Products / A. I. Novikov, T. P. Novikova // Globalization and its socio-economic consequences : Proceedings, Rajecke Teplice, Slovak Republic, 10–11 октября 2018 года. – Rajecke Teplice, Slovak Republic: Uni-versity of Zilina, 2018. – P. 1260-1267. https://elibrary.ru/item.asp?id=36825831
18. Влияние климатического индекса градусо-дней на виталитет 3-летних сеянцев сосны обыкновенной из сортированных по спектрометрическим свойствам семян / Е. П. Петрищев [et al.] // Лесотехнический журнал. – 2022. – Т. 12, № 1(45). – С. 110-118. – DOI 10.34220/issn.2222-7962/2022.1/9. https://elibrary.ru/item.asp?id=48271757
19. Express analysis of seeds in forestry production: theoretical and technological aspects / A. I. Novikov, M. V. Drapalyuk, S. V. Sokolov, T. P. Novikova. – Voronezh : Voronezh State Forestry Engineering University named after G.F. Morozov, 2022. – 176 p. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48309574
20. Новикова, Т. П. Оценка качества лесосеменного материала на экспериментальном участке сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) при адаптивном восстановлении лесных ландшафтов // Лесотехнический журнал. – 2023. – Т. 13, № 1(49). – С. 112-128. – DOI 10.34220/issn.2222-7962/2023.1/8. https://elibrary.ru/item.asp?id=53814693