Повышение точности цифрового учёта круглых лесоматериалов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Беляев Николай Львович

• Беляев Николай Львович
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Беляев Николай Львович

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение 4 Глава 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Тенденции перехода на высокоточное лесозаготовительное производство и прецизионное лесное хозяйство

1.2. Измерения круглых лесоматериалов

1.3. Учёт круглых лесоматериалов

1.4. Точность измерений и учёта

1.5. Бесконтактные технологии в учёте древесины

1.6. Выводы по главе и задачи исследования 54 Глава 2. МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Условия проведения экспериментальных исследований для лиственных пород

2.2. Условия проведения экспериментальных исследований для хвойных пород

2.3. Методика получения экспериментальных показателей

2.4. Алгоритм распознавания торцов

2.5. Выводы по главе 66 Глава 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

3.1. Общие замечания

3.2. Лиственные породы древесины

3.2.1. Исследование основной выборки

3.2.2. Проверка результатов в контрольных выборках

3.3. Хвойные породы древесины

3.3.1. Исследование основной выборки

3.3.2. Проверка результатов в контрольных выборках

3.4. Выводы по главе 105 Глава 4. РАЗВИТИЕ СРЕДСТВ УЧЁТА И НОРМАТИВНОЙ БАЗЫ 107 4.1. Особенности текущих условий

4.2. Обзор решений

4.3. Направления развития исследований

4.4. Совершенствование нормативной базы цифрового учёта

4.4.1. Бесконтактные методы измерения как частный случай ручных традиционных методов измерения

4.4.2. Вариант адаптации существующей нормативной базы

4.4.3. Автоматизированный метод площади торцов для определения объёма и коэффициента полнодревесности

4.4.4. Методика усовершенствования ПО для поштучного учёта штабелей круглых лесоматериалов

4.5. Выводы по главе 133 ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

Список использованных источников

Приложение к диссертации. Акты промышленной апробации

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение точности цифрового учёта круглых лесоматериалов»

Введение

Вопросам оптимизации учёта оборота круглых лесоматериалов с использованием последних достижений цифровых технологий придаётся всё большее значение в организациях и на предприятиях лесного комплекса Российской Федерации. Особое внимание в этой связи уделяется учёту, маркировке, транспортировке и сделкам с древесиной. Для реализации этой важной государственной задачи c 01 января 2016 года была запущена и постоянно совершенствуется Единая государственная автоматизированная информационная система учёта древесины и сделок с ней [87]. В соответствии с [23] система ЕГАИС Лес предназначена для сбора информации о лицах, осуществляющих заготовку древесины; договорах аренды, постоянного (бессрочного) и безвозмездного пользования, купли-продажи лесных участков и лесных насаждений; о лесных декларациях, отчётах об использовании лесов; о сделках с древесиной, а также о лицах, совершающих эти сделки, включая участников ВЭД, о лесоохранной деятельности, деятельности по защите и воспроизводству леса. Система также обеспечивает маркировку ценных пород леса, вывозимых из России. Одной из основных целей системы является взятие под полный государственный контроль всего цикла использования древесины от заготовки до реализации конечному потребителю таким образом, чтобы исключить нецелевое использование лесоматериалов и минимизировать возможности для нелегального оборота древесного сырья. Для этого в системе зарегистрированы все участники оборота древесины и изделий из неё, а оборот лесопродукции без регистрации в системе стал практически невозможен [20].

В то же время, как и любая новаторская деятельность, модернизация ЛесЕГАИС не обходится без нареканий. В рамках работы и совершенствования этой системы накоплен большой пакет первоочередных задач, без решения которых дальнейшее развитие системы становится труднореализуемым. Так, до недавнего времени оставались открытыми вопросы нормативов и правил по особенностям и методикам учёта

лесопродукции, погрешностям измерений, совершенствованию документооборота и другим значимым элементам работы этой информационной системы.

Для ликвидации этого пробела 30 ноября 2021 г. постановлением правительства Российской Федерации № 2128 [86] были утверждены Правила определения характеристик древесины и учёта древесины. Важнейшими результатами появления новых Правил стало закрепление в нормативной базе таких понятий, как опорный метод определения объёма, нормированы погрешности, предложено единообразно учитывать объём всех круглых лесоматериалов без коры.

Следует отметить, что государственная информационная система, именуемая в настоящее время ЛесЕГАИС призвана, и может служить основной информационной системой по учёту лесоматериалов, не только по обороту лесопродукции, а во многих аспектах, но, по существу, пока такой не является. Кроме неё существуют другие государственные и частные системы учёта, такие, как налоговая, таможенная, транспортные учётные системы, учётные системы предприятий и организаций.

Для обеспечения единства учёта и измерений, и не только, базовые нормативы и требования, предъявляемые к ЕГАИС Лес, должны быть распространены в том числе и на смежные учётные системы. На практике это предложение может встречать на своём пути определённые препятствия. Так, если в отношении ЛесЕГАИС будет окончательно принят опорным методом измерений метод концевых сечений без учёта коры для всех круглых лесоматериалов [55], где бы ни производился их учёт, для некоторых других отдельных учётных систем могут потребоваться иные опорные или вспомогательные единицы и методы измерений (например, 1 м3, измеренный секционным методом с учётом коры), не входящие в основную группу таких показателей.

Таким образом, в процессе выстраивания новых учётных систем и требований, а попутно и оптимизации, и унификации требований с другими

учётными системами, происходит очевидный рост потребности в ресурсах как временных, так и материальных, необходимых для претворения в жизнь этих необходимых перемен. Параллельно с ростом требований не стоит на месте и материально-технический прогресс, предлагая всё новые инструменты для реализации поставленных задач.

Наиболее остро в отрасли стоит задача по повышению точности определения объёмов как в пределах одного метода измерений, так и между измерениями, произведёнными различными методами, а кроме того, и в сопоставлении учётных данных, полученных путём применения различных методов измерений. Составной частью этой задачи является снижение погрешностей между более точными, но и более затратными, чаще всего поштучными методами измерений, и их более экономичными аналогами в групповом измерительном исполнении. Именно в плоскости повышения точности более простых и экономичных методов, усовершенствованных на базе цифровой обработки, и их приближения к точности ресурсоёмких поштучных методов и выполнена данная работа. Пользуясь результатами проведённых и отражённых в настоящей работе исследований, можно с большой долей вероятности сделать вывод как о целесообразности и возможных направлениях оптимизации учётного процесса, так и о размерах допускаемых в этой связи погрешностей, способных повлиять на принятие соответствующего управленческого решения.

На примере проведённых в настоящей работе исследований очевидно, что в пределах допустимой точности измерений представляется возможным в разы сократить затраты на учёт лесоматериалов наряду с повышением эффективности учёта вследствие повышения контроля за целевым использованием древесины на всех участках производственного цикла работ с круглыми лесоматериалами.

Степень разработанности темы исследования. Вопросам повышения точности измерений и учёта круглых лесоматериалов посвящены исследования многих исследователей и учёных на протяжении длительного

исторического периода. В Российской истории это временной промежуток занимает более двух веков. Автор в своих исследованиях опирался на фундаментальные работы видных учёных в области теории и практики измерений, таксации заготовленных лесоматериалов, учёта древесины и организации работы лесопромышленных складов, их проектирования и использования: Алексеева И. А., Анучина Н. П., Батурина К. В., Григорьева И.В., Крюденера А.А., Куницкой О.А., Курицына А.К., Минкевич С.И., Мошкалёва А.Г., Патякина В.И., Редькина А.К., Самойлова А. Н., Старикова А.В., Чирышева Ю.В., Шадрина А.А., Шегельмана И.Р. и др. Непосредственно вопросам точности современного учёта древесины посвящены работы [10, 69, 96, 120]. Поскольку спрос на достоверные данные по учёту древесины постоянно растёт, а в условиях научно-технического прогресса происходит непрерывное развитие средств и технических решений для обеспечения предложения в этой области, существует постоянная потребность в изучении и проведении исследований по теме точности учёта лесоматериалов для обеспечения интеграции результатов приобретённых знаний в теорию и практику лесного комплекса.

Цель работы. Повышение точности учёта круглых лесоматериалов на всех стадиях производства за счёт совершенствования процесса определения их объёма с использованием цифровых методов.

Объект исследований. Объём штабелей круглых лесоматериалов на транспортных средствах и на местах складирования.

Предмет исследования. Влияние количественных и размерных факторов в штабелях круглых лесоматериалов (КЛМ) на результаты определения и корректировки объёма по площадям их торцов.

Задачи исследования:

1. Исследовать и адаптировать методику программного определения объема штабеля КЛМ по площадям сечений торцов во взаимосвязи с традиционными методами определения объёма.

2. Разработать программу эксперимента и реализовать производственный эксперимент по программному определению объема КЛМ с учетом возможных дополнительных факторных характеристик штабелей.

3. Проанализировать результаты эксперимента и выявить факторы, влияющие на точность определения объема и оценить возможность корректировки объема КЛМ с учетом наиболее значимых дополнительных характеристик штабелей.

4. Разработать математическую модель влияния размеров КЛМ и их количества в штабеле на точность определения их объёма по площадям сечений торцов во взаимосвязи с традиционными методами определения объёма для обеспечения лучшей сочетаемости методов.

5. Сформулировать рекомендации и перспективы совершенствования технических решений по программному определению объёма круглых лесоматериалов с целью дальнейшего повышения их эффективности.

Научная новизна. В производственных условиях реализован научный эксперимент по сопоставлению программного и традиционного методов определения объёмов, позволивший разработать математическую модель для повышения достоверности определения объёма КЛМ по площади торцов брёвен с учётом их числа в штабеле и размерности.

Теоретическая значимость. Результаты экспериментов раскрывают влияние дополнительных размерных и численных факторов на точность программного определения объема КЛМ по площадям их торцов.

Практическая значимость. Разработанная математическая модель и рекомендации по совершенствованию технических решений позволяют повысить точность программных методов определения объёма круглых лесоматериалов в условиях производства и теснее увязать их с традиционными методами определения объёма КЛМ. Путём внесения поправок, определённых на основании предваряющей выборки выработанные рекомендации дают возможность повысить точность определения объёма КЛМ на всех стадиях технологического процесса по площадям их торцов, что

с использованием в связке с автоматизацией распознавания и определения площадей торцов позволяет перейти от группового учёта к поштучному, значительно ускорить измерения, учёт и контроль объёмов лесоматериалов, сократить потери и накопление расхождений в учёте.

Достоверность выводов и результатов исследований. Обеспечена проведением экспериментальных исследований в производственных условиях, применением сертифицированного и поверенного оборудования, лицензионного программного обеспечения на всех стадиях исследования, адекватностью математических моделей экспериментальным данным, которая подтверждена методами математической статистики.

Методология и методы исследования. Теоретической основой исследования явились работы ведущих отечественных и зарубежных учёных по повышению точности измерений, определения объёма и учёта круглых лесоматериалов.

Программные измерения произведены с использованием мобильного приложения Timbeter, версия 311, на устройствах Redmi Note 9 Pro и Samsung Galaxy Note 10.1 2014 Edition, измерительный эталон - NEO Tools J22, 1м.

Контрольные измерения произведены в соответствии с [24], таблица 1. Для измерений диаметров использованы Лесная скоба 0-50 см и линейка измерительная металлическая 0 - 500 мм, для измерения длины КЛМ использована рулетка измерительная металлическая со шкалой 0-10м, в соответствии с [25], Приложение А.

Всего изучено 8 выборок (по одной основной и по 3 контрольных для березового фанерного кряжа и елового пиловочника), общие сведения о выборках приведены в таблице 3.1.

В работе использованы базовые методы научно-технического познания, математического моделирования, натурного и численного экспериментов, измерения и обработки экспериментальных данных.

На защиту выносятся следующие положения:

• Выявленные в результате эксперимента зависимости и их влияние на точность определения программного объёма КЛМ.

• Разработанная математическая модель, учитывающая влияние факторов числа и размерности брёвен в штабеле на точность определения объёма программными методами по площадям сечений торцов

• Направления и перспективы дальнейшего совершенствования цифрового учёта круглых лесоматериалов на базе технических решений по программному определению объёмов КЛМ.

Основные положения диссертации обсуждались и отражены в докладах на следующих мероприятиях:

Восьмой Всероссийской национальной научно-практической конференции с международным участием «Повышение эффективности лесного комплекса» (Петрозаводск, 2022); Всероссийской научно-практической конференции «Инновации в химико-лесном комплексе: тенденции и перспективы развития» (Красноярск, 2022); IX Всероссийской научно-практической конференции «Лесоэксплуатация и комплексное использование древесины» (Красноярск, 2022); 86-й научно-технической конференции профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов (с международным участием) «Лесная инженерия, материаловедение и дизайн. Материалы» (Минск, 2022); Всероссийской научно-технической конференции «Эколого-ресурсосберегающие технологии в науке и технике» (Воронеж, 2021); Внутривузовской научно-практической конференции, посвященной 65-летию Высшего аграрного образования Республики Саха (Якутия) и Всероссийской студенческой научно-практической конференции с международным участием в рамках «Северного форума - 2021» «Комплексные вопросы аграрной науки и образования» (Якутск, 2021); Всероссийской научно-практической конференции «Деревянное домостроение Севера: традиции и инновации» (Петрозаводск, 2023); Девятой Всероссийской национальной научно-практической

конференции с международным участием «Повышение эффективности лесного комплекса» (Петрозаводск, 2023 г.); Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные проблемы лесного хозяйства и деревопереработки» (Казань, 2023 г).

Работа выполнена в рамках ведущей научной школы «Инновационные разработки в области лесозаготовительной промышленности и лесного хозяйства» Арктического государственного агротехнологического университета. Часть материалов работы получена при финансовой поддержке гранта Российского научного фонда № 23-16-00092, https://rscf.ru/project/23-16-00092/.

Диссертация соответствует следующим пунктам паспорта научной специальности 4.3.4 «Технологии, машины и оборудование для лесного хозяйства и переработки древесины»:

1. Параметры и показатели предмета труда в лесном хозяйстве и лесной промышленности как объекта обработки (технологических воздействий); создание информационных баз.

4. Технология и продукция в производствах: лесохозяйственном, лесозаготовительном, лесопильном, деревообрабатывающем,

целлюлознобумажном, лесохимическом и сопутствующих им производствах.

6. Автоматизация, роботизация, информатизация управления машинами и системами лесного хозяйства и лесной промышленности.

7. Технологические комплексы, производственные процессы, поточные и автоматические линии, машины и агрегаты в лесном хозяйстве и лесной промышленности.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 22 научных работы. 6 статей опубликованы в журналах, рекомендованных ВАК РФ. Структура и объём диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения, приложения. Работа содержит 70 рисунков, 28 таблиц. Список литературы содержит 164 наименования. Общий объём работы - 163 страницы.

Глава 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1. Тенденции перехода на высокоточное лесозаготовительное производство и прецизионное лесное хозяйство

Новейшие технологии все глубже проникают в лесную сферу. В XXI в. лесной кластер стоит на пороге внедрения в повседневную практику всего накопленного в наиболее передовых отраслях арсенала современной науки и техники. Искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, блокчейн, дистанционное зондирование, геоинформационные технологии, цифровое моделирование воплощаются в таких примерах, как цифровые двойники, системы поддержки принятия решений, виртуальная и дополненная реальность, экзоскелеты, носимые гаджеты, беспилотные летательные аппараты/наземные машины и механизмы.

Термин «высокоточное» или «прецизионное» по отношению к лесному хозяйству и лесной промышленности (precision forestry) появился в начале текущего века в зарубежной научной литературе. Это понятие пришло в лесную сферу из сельского хозяйства и других, часто более высокотехнологичных отраслей, отражает высокую точность, машинный интеллект и весь спектр цифровых технологий, привносящий новую реальность и возможности развития в такую в общем патриархальную отрасль, которой является лесной комплекс. Поскольку данное понятие всё ещё находится в стадии формирования, у него до сих пор не сформировалось чёткого определения. Под этим термином понимают применение новейших, главным образом информационных технологий для повышения точности как отдельных технологических операций [28, 29, 30, 128, 138, 141, 158], так и всей системы хозяйствования в целом с целью повышения эффективности всех составляющих ведения лесного хозяйства, включая заготовку и рациональное использование лесных ресурсов на принципах устойчивого развития и ESG:

Принципы ESG в современном виде сформулировал в 2004 году занимавший в ту пору пост Генерального секретаря ООН Кофи Анан в своей речи -обращении к руководству крупных международных компаний. Аббревиатура объединяет в себе понятия охраны окружающей среды, социальной ответственности и ответственного же корпоративного управления [49, 130]. Внедрить эти принципы было предложено всем разделяющим основы устойчивого развития предприятиям для борьбы с изменением климата.

т-ч и и

В понятие и контекст высокоточного лесного хозяйства и лесной промышленности попадают несколько направлений развития из разряда управления большими данными (big data) [157, 159]. Конечно же, учёт лесоматериалов не остаётся в стороне от передовых тенденций развития лесного комплекса, и ему, как и другим активно развивающимся дисциплинам, присущи общие черты.

Поскольку объектом диссертационного исследования являются штабели круглых лесоматериалов в свете их измерения и учёта, представляется необходимым рассмотреть сложившуюся теорию и практику в этой сфере, данные литературных источников, и проанализировать методику измерения и учёта этого вида лесопродукции в сложившейся законодательно-нормативной среде с оценкой влияния нормируемых показателей на результаты.

1.2. Измерения круглых лесоматериалов

Измерением принято называть действие, устанавливающее численное отношение между измеряемой величиной и заранее выбранной единицей измерения, которую нередко называют масштабом, или эталоном [4].

Измерения делятся на прямые, образующиеся непосредственно во время измерения, косвенные, где искомая величина получается в результате вычислений по результатам измерений, связанных с искомой величиной, и совокупные, представляющие из себя сочетание предыдущих двух видов

измерений [4]. В эпоху цифровых измерений и учёта в связи с автоматизацией измерительного процесса в лесной таксации чаще всего имеют дело с косвенными и совокупными измерениями.

Круглые лесоматериалы, или разделённые на брёвна стволы деревьев с удалёнными сучьями, как геометрическое тело, можно представить как цилиндр, или усечённый конус, но в действительности они являются природными образованиями сложной формы и требуют особых подходов для точного измерения. Вариантами использования термина «круглые лесоматериалы» являются термины: сортименты, брёвна, кряжи. Деление на брёвна по длине ствола показано на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1. Расположение брёвен по длине ствола

По классификации [57], Комлевое бревно - первое от пня бревно, заготовленное из более толстой части ствола. Признаком комлевого бревна является закомелистость - резкое увеличение диаметра у нижнего торца комлевого бревна. Вершинное бревно - бревно, заготовленное из тонкой части ствола (первое от вершины). Срединные бревна - бревна, заготовленные из участка ствола между комлевым и вершинным.

Брёвна, в зависимости от назначения дальнейшего использования, в учётных документах группируются на сортименты. Усложняет задачу по измерению объёма наличие коры, как наружного покрытия ствола дерева, так как по большинству сортиментов определение объёма предполагается без учёта коры. Сортименты в свою очередь подразделяются на деловые и дрова. Традиционно, объём деловых сортиментов измеряется без учёта коры, а дров - в коре. Существуют различия в подходах к определению длины у разных сортиментов [56, 123, 91, 93]. Так, у пиловочника и фанерного сырья

определяется как номинальная длина, установленная спецификацией, по которой производится вычисление объёма и учёт принимаемых сортиментов, так и фактическая, которая обычно на несколько сантиметров больше номинальной, так как включает в себя обязательный припуск на обработку, гарантирующий установленную длину конечного изделия. Допустимые отклонения от номинальных размеров лесоматериалов устанавливают и в других случаях. Отклонение, направленное в сторону увеличения номинального размера, называют припуском. Если же отклонения размеров допускаются как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения, то они называются предельными отклонениями, а сумма их абсолютных значений -допуском [14]. Для балансов и дров обычно припуск не устанавливается, вместо этого нормируется допустимый диапазон длин. Данная особенность имеет значение применительно ко многим методам измерений, так как непосредственно влияет на их результаты. В описании методов измерения обязательно должно быть указано, с учётом или без учёта коры (как показано на примере диаметров на рисунке 1.2) произведено то или иное измерение.

Рисунок 1.2. Диаметры торца лесоматериалов с корой ^к) и без учёта коры и перекрёстные измерения диаметра на торце

(1

¿к

с! = (с1, +(12)/2

В свою очередь, в описании метода измерений указывают, производится ли измерение диаметра (как с учётом коры, так и без) только в одном направлении перпендикулярно продольной оси бревна, или во

взаимоперпендикулярных направлениях с усреднением полученного результата. Кроме того, важным является и то, по какой длине (номинальной, или фактической) ведётся учёт. Такое указание для различных документов может быть дано в его тексте, или, в отсутствии специальной оговорки, используется значение «по умолчанию», как это описано выше в тексте данной главы.

В современной нормативной базе [25] существует несколько «параллельных» методов измерения объёма лесоматериалов, имеющих одинаковую силу. Общей единицей измерения для всех методов является метр кубический (м3), однако выбор конкретного метода измерений отдан на усмотрение хозяйствующих сторон. Применение любого метода измерений будет считаться допустимым (если иное не оговорено специально, например, в договоре сторон), как и определённая с его помощью величина объёма несмотря на то, что между методами существуют очевидные различия, что выражается в соответствующих расхождениях размерных показателей.

Рассмотрим структуру деления методов измерения лесоматериалов по различным признакам. Методы измерения различаются по типу (групповые и поштучные), по измеряемым величинам (весовые, объёмные или штучные) по скорости измерений, по затратам на осуществление измерений, по точности, по возможностям или степени автоматизации, по цели и назначению (к оплате, контрольные, промежуточные), по степени распространённости, по географии применения (Хубер, Смалиан [54, 56, 57, 59, 60, 61, 149, 161]).

Самый точным методом принято считать ксилометрический [4, 67, 79], где объём тела может быть определен по объёму вытесненной им жидкости при погружении в неё, как показано на рисунке 1.3.

Однако и у этого метода есть неопределённость, которая связана с объёмом коры, для получения объёма сортимента без учёта коры не всегда целесообразно и возможно при измерениях отделять кору от сортимента, и приходится руководствоваться некими поправками, учитывающими объём

т-ч и и

коры. В промышленной практике такой метод не используется, в том числе и

по потенциальному соотношению «цена-скорость измерений», и в основном является инструментом исследователей.

Рисунок 1.3. Ксилометрический способ определения объёма с применением внешнего мерного сосуда (а) и сосуда со встроенной мерной шкалой (б)

По мере убывания точности следующим методом можно назвать секционный. Секционный метод измерений круглых лесоматериалов представляет из себя нахождение объёма путём условного деления бревна на поперечные секции («блинчики») установленной толщины и вычислением объёма бревна как суммы объёмов его секций, показанных на рисунке 1.4.

Рисунок 1.4. Секции бревна, где Ь - длина секции, ^ - диаметр 1-й секции

Индивидуальные секции в различных моделях измерений могут учитываться как цилиндры, или как усечённые конусы. Секционный метод применяется повсеместно как в головках лесозаготовительных машин, так и на измерительно-сортировочных линиях деревообрабатывающих

производств. Скорость работы устройств, использующих данный метод измерений, сравнительно невысока, а стоимость измерений, наоборот, высока. Отдельно стоит отметить появление на рынке в составе сортировочных линий рентгеновских датчиков [89], способных производить измерения древесины под корой, что ещё больше повышает точность измерений, и, при более высокой стоимости, предоставляет больше возможностей как для оптимального моделирования раскроя бревна, так и для сверки с другими методами измерений в плане повышения точности этих смежных методов, в том числе в плане определения соотношения древесины и коры.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Беляев Николай Львович, 2023 год

Список использованных источников

1. Алексеев, И. А. Учет пороков древесины на корню / И. А. Алексеев, Н. Н. Гаврицкова, И. П. Курненкова : учеб.-справ. пособ. - Йошкар-Ола : МарГТУ, 1999. - 38 с.

2. Алешина П.В., Туснина Е.М. Сравнительный анализ методик измерений круглых лесоматериалов в российской федерации и европейском союзе // Сборник научных работ студентов факультета таможенного дела. Российская таможенная академия, Факультет таможенного дела. Москва, 2018. С. 21-26.

3. Анализ строения березняков Прикамья по диаметру стволов и фитомассе (на примере Удмуртии) / П. А. Соколов, В. С. Малышев, А. А. Петров, Д. А. Поздеев // Вестник Московского государственного университета леса. - 2010. - № 5(74).- С. 23-28.

4. Анучин Н. П. Лесная таксация: учеб. для вузов; 6-е изд. / Н. П. Анучин. - М.: ВНИИЛМ, 2004. - 552 с.

5. Анучин, Н. П. Сортиментные и товарные таблицы для сосны, ели, лиственницы, кедра, пихты, березы, осины, дуба и бука карпатского / Н. П. Анучин. - М. : Гослесбумиздат, 1963. - 471 с.

6. Анциферов В.К., Сидельников Н.И., Чайка С.Н. Мобильное приложение автоматизированной системы измерения объема круглых лесоматериалов в штабеле и на транспортном средстве // Цифровизация транспорта и образования. Материалы Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 125-летию железнодорожного образования в Сибири. 2019. С. 308-312.

7. Атаманова А.С., Чирышев Ю.В. Способ обнаружения лесоматериалов на цифровых изображениях с помощью методов машинного обучения // Актуальные проблемы развития технических наук. Сборник статей участников XXII Областного конкурса научно-исследовательских работ «Научный Олимп» по направлению «Технические науки». Департамент

молодежной политики Свердловской области; ГАУ СО «Дом молодежи»; ФГАУ ВО Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина. Екатеринбург, 2020. С. 55-63.

8. Батурин К.В. Разработка устройства для автоматизированного учета объемов круглых лесоматериалов // Инновационные разработки молодых ученых Воронежской области на службу региона. Сборник докладов Региональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. 2015. С. 208-210.

9. Батурин К.В. Совершенствование методики и средств автоматизированного учета заготовленной древесины. Автореферат дис. кандидата технических наук / Воронеж. гос. лесотехн. акад.. Воронеж, 2017

10. Батурин К.В., Стариков А.В. Методика повышения точности определения объема заготовленной древесины // Инновации и технологии в лесном хозяйстве. ITF-2016. Тезисы докладов V Международной научно-практической конференции. 2016. С. 30.

11. Белозеров И.Л., Белозерова С.И., Кибяков А.П. Автоматизированный расчет объема круглых лесоматериалов // Современные технологические процессы получения материалов и изделий из древесины. материалы Международной научно-технической конференции, посвященной 50-летию факультета технологии деревообработки ГОУ ВПО "Воронежская государственная лесотехническая академия". научный редактор: А.О. Сафонов. Воронеж, 2010. С. 209-213.

12. Белозёров И.Л., Кибякова Д.П. Сравнительный анализ различных методик определения объема круглых лесоматериалов // Философия современного природопользования в бассейне реки Амур. Сборник докладов международного экологического семинара. Под редакцией П. Б. Рябухина. 2014. С. 93-97.

13. Белозерова С.И., Белозеров И.Л., Кибяков А.П. Анализ действующих стандартов на определение объема круглых лесоматериалов // Сборник научных трудов. Материалы научно-технической конференции. Ухта, 2010. С. 144-148.

14. Бит Ю.А., Вавилов С.В. Измерения объёмов круглого леса. Справочник. СПб, «Профикс», 2008

15. Бокова Т.Ф. Круглые лесоматериалы. В книге: Методика решения экспертных задач при производстве судебно-товароведческой экспертизы круглых лесоматериалов. Бокова Т.Ф., Зубова М.А., Селиванов А.А. Учебно-методическое пособие. Москва, 2019. С. 15-78.

16. Бякин Г.И. Теоретические методы фотограмметрической обработки изображений при определении объемов и качественных характеристик круглых лесоматериалов // Ученые записки Санкт-Петербургского имени В.Б. Бобкова филиала Российской таможенной академии. 2011. № 2 (39). С. 29-38.

17. Вариводина И.Н., Кузнецова Е.В., Перелыгина О.Г. Особенности определения объема круглых лесоматериалов в России и за рубежом // European student scientific journal. 2014. № 1. С. 1-8.

18. Вариводина И.Н., Якунина А.П. Анализ и сравнение опыта учёта круглых лесоматериалов в россии и за рубежом // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2014. Т. 2. № 3-3 (8-3). С. 146-149.

19. Волынский В. Средства измерения параметров лесо- и пиломатериалов // ЛеспромИнформ -2010. - №7. - С. 70-76/ Электронный ресурс. Получено 25.01.2022 г. Из https://lesprominform.ru/media/_protected/j ournals_pdf/13 71/lesprominform_73 .p df

20. Герц Э. Ф., Уразова А. Ф. Внедрение ЕГАИС как один из методов государственного регулирования рынка лесной продукции // Деревообработка: технологии, оборудование, менеджмент XXI века. — 2019. — С. 10-16

21. Голубев Э.А., Исаев Л.К. Измерения. Контроль. Качество. ГОСТ Р ИСО 5725. Основные положения. Вопросы освоения и внедрения. М.: ФГУП «Стандартинформ», 2005. 136 с.

22. Горбунов А.Н. К вопросу использования фотограмметрического метода измерения древесины // Научное творчество молодежи - лесному комплексу России. Материалы XVII Всероссийской (национальной) научно-технической конференции. Екатеринбург, 2021. С. 14-15.

23. Городник П.Н. Порядок, роль, применение и актуальность Информационной Системы Егаис Лес // Инновации. Наука. Образование. — 2021. — Вып. 38.

24. ГОСТ 2708-75. Лесоматериалы круглые. Таблицы объемов. М.: Издательство стандартов, 1975. 36 с.

25. ГОСТ 32594-2013. Лесоматериалы круглые. Методы измерений. М.: Стандартинформ, 2014, - 52 с.

26. ГОСТ 2140-81. Видимые пороки древесины. - М. : Изд-во стандартов, 1981. - 94 с.

27. ГОСТ 9463-88. Лесоматериалы круглые хвойных пород. - М. : Изд-во стандартов, 1979. - 13 с.

28. ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 1. Основные положения и определения. М., 2009. 24 с.

29. ГОСТ Р ИСО 5725-2-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 2. Основной метод определения повторяемости и воспроизводимости стандартного метода измерений. М., 2009. 42 с.

30. ГОСТ Р ИСО 5725-6-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 6. Использование значений точности на практике. М., 2009. 42 с.

31. Григорьев И. В. Направления совершенствования харвестерных головок // Повышение эффективности лесного комплекса. материалы Шестой

Всероссийской национальной научно-практической конференции с международным участием. Петрозаводск, 2020. С. 45-47.

32. Григорьев И. В., Куницкая О. А., Давтян А.Б. Современное технологическое оборудование валочных и харвестерных машин // Ремонт. Восстановление. Модернизация. 2020. № 7. С. 9-16.

33. Григорьев И.В. Параметры и показатели работы перспективного форвардера для малообъемных лесозаготовок // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2018. Т. 6. № 4 (40). С. 21-25.

34. Григорьев И.В. Перевозка лесоматериалов по железной дороге // Потенциал науки и образования: современные исследования в области агрономии, землеустройства, лесного хозяйства. Якутск. 2019. С. 5-9.

35. Григорьев И.В., Григорьева О.И. Лесозаготовительные машины на экскаваторной базе // Повышение эффективности лесного комплекса. Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. 2018. С. 45-46.

36. Григорьев И.В., Чураков А.А. Совершенствование конструкции активного полуприцепа форвардера на базе сельскохозяйственного колесного трактора // Транспортные и транспортно-технологические системы. Материалы Международной научно-технической конференции. Отв. ред. Н. С. Захаров. 2018. С. 84-88.

37. Гуров С.В., Герасин М.Л. Моделирование систем, уч.пособие // Сыктывкар, Лесной институт, 2002. 160 с.

38. Гусев И.И. Научные основы таксации еловых древостоев европейского севера / И. И. Гусев. - М., 1978. - 36 с.

39. Дворецкий, М. Л. Пособие по вариационной статистике - М. : Лесн. пром-сть, 1971. - 104 с.

40. Дендрохронологическая информация в лесоводственных исследованиях: монография / Под ред. В. А. Липаткина, Д. Е. Румянцева. - М. : ГОУ ВПО МГУЛ, 2007. - 137 с

41. Ди Джузеппе Р. Человек может измерить 200 бревен в час. Timbeter измеряет 280 000. URL: http://www.timbeter.com/ra/человек-может-измерить-200-бревен-в-час-timbeter/ (дата обращения 01.10. 2019).

42. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ // Вильямс, 2016. 912 с.

43. Европейские стандарты на круглые лесоматериалы и пиломатериалы. Справочник. - М. : ООО «Лесэксперт», 2005. - 141 с.

44. Евстафьев Н.Г. Об оценке погрешности измерения объема круглых лесоматериалов штабельным методом // Юбилейные чтения. Сборник материалов научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава Сыктывкарского лесного института по итогам научно-исследовательской работы в 2009 году: Научное электронное издание. 2010. С. 382-391.

45. Камбла М., Сирп Т. Аппарат обработки изображений и метод определения объема древесины в штабеле. URL: https://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2017114977&tab=PCT BIBLIO (дата обращения 15.10. 2019).

46. Князь В.А., Визильтер Ю.В., Максимов А.А., Степаньянц Д.Г. Программа для программно-аппаратного комплекса автоматизированных бесконтактных измерений объема штабелей партии лесоматериалов круглых, расположенных на земле (по пак аби) Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2015660299, 28.09.2015. Заявка № 2015617215 от 05.08.2015.

47. Козловский А.В., Онищенко С.В., Авдеев В.Е. Исследование методов измерения круглых лесоматериалов // Фундаментальные и прикладные аспекты компьютерных технологий и информационной безопасности. сборник статей VII Всероссийской научно-технической конференции. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Южный федеральный университет". 2021. С. 357-360.

48. Колесникова А.В. Проблемы нелегального лесопользования в регионах России // Вестник Забайкальского государственного университета. 2014. № 11 (114). С. 131-145.

49. Кондратенко М. ESG-принципы: что это такое и зачем компаниям их соблюдать. Получено 25.02.2022 из: https://trends.rbc.ru/trends/green/614b224f9a7947699655a435 #esg

50. Круглые лесоматериалы - 2019. Сортиментация древесины. Учет сортиментов: справочное пособие. URL: http://les.expert/2019/07/07/Roundwood_Handbook_2019.pdf/ (дата обращения 12.10. 2019).

51. Крюденер А.А. Основы классификации типов насаждений и их народнохозяйственное значение в обиходе страны. Птг.: 1916-1917. Ч. I—I. 318 с.

52. Куликов, Е. И. Прикладной статистический анализ / Е. И. Куликов. — М. : Радио и связь, 2003. — 376 с.

53. Куницкая Д.Е., Григорьев И.В., Хитров Е.Г. Алгоритм распознавания баланса на цифровом снимке // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2015. Т. 3. № 9-2 (20-2). С. 197-201.

54. Курицын А.К. Единая методика измерения объема круглых лесоматериалов // ЛеспромИнформ, № 3 (69), 2010. C. 78.

55. Курицын А.К. Комментарии по пунктам Постановления правительства РФ № 2128 от 30 ноября 2021 года "О порядке определения характеристик древесины и учёта древесины", Получено 15.02.2022 из: http://les.expert/2021/12/14/index.pdf

56. Курицын А.К. Сортиментация древесины и учёт сортиментов. Особенности и обычаи делового оборота сортиментов, которые должны учитываться при разработке системы управления оборотом сортиментов в Российской Федерации. Получено 04.05.2022 из: http://les.expert/2021/05/12/index.pdf

57. Курицын А.К. Круглые лесоматериалы. Справочное пособие. М.: ООО Лесэксперт, 2006, 153 с.

58. Курицын А.К. Минимальные требования к организации производства и поставок лесоматериалов. Устойчивое лесопользование. 2004. № 3 (5). С. 2637.

59. Курицын А.К. Проблемы учета круглых лесоматериалов и варианты их решения. В сборнике: Инновации и технологии в лесном хозяйстве. Материалы международной научно-практической конференции. Сер. "Труды Санкт-Петербургского НИИ лесного хозяйства" Санкт-Петербург, 2011. С. 209-220.

60. Курицын А.К., Курицын А.А. Особенности, правила и алгоритмы учёта древесины. Получено 07.04.2022 из http:/Лes.expert/2017/2017-06-01_wood_accounting_system(concept).pdf

61. Курицын А.К., Курицын А.А., Лесоматериалы круглые. Термины и определения. Общие требования. Получено 11.02.2022 из: http://les.expert/info/TK078/2016-01-

18_GOST_R_round_timber_general_requirements_Ьезехрей_proposal_r.pdf

62. Курицын А.К., Курицын А.А., Шматков Н. Опыт разработки балансов использования древесины. Устойчивое лесопользование. 2017. № 1 (49). С. 2425.

63. Курицын А.К., Курицын А.А. Предложения по унифицированной классификации круглых лесоматериалов по сортиментам (назначениям) и по породам при поставках на внутреннем рынке и на экспорт. Получено 07.04.2022 из http://les.expert/2021/01/25/index.pdf

64. Лакин, Г. Ф. Биометрия - Высшая школа. - 1973. - 338 с. #stat

65. Леонтьев Л. Л. Лесоматериалы круглые, уч. Пособие // СПб, Государственная лесотехническая академия, 2003. 76 с.

66. Лесная продукция 2018. Ежегодник FAO. Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединённых наций. Серия: Статистика ФАО, Рим 2020. Опубликован по адресу: https: //www. fao. org/3 /cb0513m/CB0513M.pdf

67. Лесная таксация и лесоустройство / А. В. Вагин, Е. С. Мурахтанов, А. И. Ушаков, О. А. Харин. - М. : Лесн. пром-сть, 1978. - 368 с.

68. Лесотаксационный справочник: 2-е изд., перераб. / Б. И. Грошев, С. Г. Синицын, П. И. Мороз, И. П. Сеперович. - М. : Лесн. пром-сть, 1980. - 288 с.

69. Лукин И.А. Точность определения объема круглых лесоматериалов В сборнике: Современные технологии деревообрабатывающей промышленности // Материалы международной научно-практической онлайн-конференции. 2018. С. 14-20.

70. Лукин И.А., Суровцева Л.С. Методы определения объемов круглых лесоматериалов. NovaInfo.Ru. 2017. Т. 1. № 67. С. 28-31.

71. Лях Н.И. Роль объемных показателей круглых лесоматериалов в современных условиях производственно-хозяйственной деятельности // Хвойные бореальной зоны. 2011. Т. 29. № 3-4. С. 346-350.

72. Марков О.Б., Воронов Р.В., Давтян А.Б., Григорьев И.В., Калита Г.А. Математическая модель выбора системы машин для создания и эксплуатации лесных плантаций // Деревообрабатывающая промышленность. 2021. № 1. С. 16-26.

73. Международный стандарт. Лесоматериалы - Круглые и пиленые лесоматериалы - Словарь. 2013. С. 27-28. URL: http://les.expert/D0C/IS0_24294-2013 .pdf (дата обращения 15.10. 2019).

74. Мерзленко М. Д. Артур Артурович Крюденер // Устойчивое лесопользование, 2004. № 4 (6). С. 47-48.

75. Мигунова Е.С. Создатели лесотипологической классификации А.А. Крюденер и Е.В. Алексеев // Лесное хозяйство, 2009. № 2. С. 13-14.

76. Мильцин А.Н., Платонов А.Д., Сафонов А.О., Мозговой Н.В. Перспективы использования автоматизированной системы измерения объема хлыстов // Лесотехнический журнал. 2013. № 4 (12). С. 77-82.

77. Миляева И.Г., Швецов В.Ю. Определение объемов круглых лесоматериалов и диаметров автоматизированными способами измерения // Молодые ученые в решении актуальных проблем науки. сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Красноярск, 2021. С. 362-365.

78. Миляева И.Г., Швецов В.Ю. Применение дистанционных методов учёта и измерения объемов круглых лесоматериалов и диаметров // Лесной и химический комплексы - проблемы и решения. Сборник материалов по итогам Всероссийской научно-практической конференции. Красноярск, 2022. С. 4750.

79. Минкевич С.И., Севрук П.В., Буй А.А. Оценка поштучных методов таксации круглых лесоматериалов // Труды БГТУ. №1. Лесное хозяйство. 2016. № 1 (183). С. 19-23.

80. Минкевич С.И., Севрук П.В., Иванов М.А., Лавринович В.Е. Анализ погрешностей определения объема заготовленных круглых лесоматериалов // Ресурсо- и энергосберегающие технологии и оборудование, экологически безопасные технологии. материалы Международной научно-технической конференции: в 2 частях. 2014. С. 79-81.

81. Митропольский, А. К. Техника статистических вычислений - М.: Наука. 1971. - 576 с.

82. Мошкалев, А.Г. Научные основы таксации товарной структуры древостоев: автореф. дисс. ... д-ра с.-х. наук - Л. : ЛЛТА, 1974. - 39 с.

83. Николаев А. И., Стариков А.В., Батурин К. В. Особенности функционирования автоматизированной системы учета заготовленной древесины и контроля ее происхождения // Лесотехнический журнал. 2016. Т. 6. № 3 (23). С. 109-117.

84. Орлов, М. М. Лесоуправление как исполнение лесоустроительного проектирования / М. М. Орлов. - Л., 1930

85. Поздняков Л.К. Лесное ресурсоведение. Новосибирск.: Наука, 1973. 120 с.

86. Правила определения характеристик древесины и учета древесины. Постановление Правительства Российской Федерации от 30.11.2021 № 2128 "О порядке определения характеристик древесины и учета древесины". [Электронный ресурс] Получено 27.01.2022 г. Из http://ips.pravo.gov.ra:8080/defaultaspx?pn=0001202111300150

87. Об утверждении Правил представления информации в единую государственную автоматизированную информационную систему учета древесины и сделок с ней. Постановление Правительства РФ от 03. 12.2014г № 1301. Получено 19.04.2022 из: https://base.garant.ru/70816926/

88. Рекомендации "круглого стола" на тему "совершенствование контроля над оборотом лесопродукции в россии. Российский и международный опыт обеспечения легальности" Устойчивое лесопользование. 2017. № 1 (49). С. 1819.

89. Рентгеновские сканеры для лесопиления и фанерного производства. Экономика производства. Доклад на онлайн-конференции «Лесные технологии» 23.11.2021. Получено 22.04.2022 из: https://stalestech.ra/Шes/4e507ed7a31c39869c86488293f6c294/Андрейo/o20Саво стьянов%20Рентгеновские%20сканеры%20для%20лесопиления%20и%20фан ерного%20производства.%20Экономика%20производства.pdf

90. РМГ 29-2013. Государственная система обеспечения единства измерений. Метрология. Основные термины и определения. Москва. Стандартинформ. 2014

91. Рогозов Ю.И., Самойлов А.Н. Определение направлений разработки автоматизированных систем измерения объема круглого лесоматериала // Известия ТРТУ. 2007. № 1 (73). С. 166-170.

92. Рогозов Ю.И., Самойлов А.Н. Способ измерения объема круглых лесоматериалов. Патент на изобретение RU 2362164 C2, 20.07.2009. Заявка № 2007107156/12 от 26.02.2007.

93. Самойлов А. Н. Классификация и определение основных направлений развития методов измерения объема круглого лесоматериала // Политематический сетевой электронный научный журнал КубГАУ, 2006, № 24(8). URL: http://ej.kubagro.ru/2006/08/pdf/13.pdf

94. Самойлов А.Н. Исследование и разработка метода построения автоматизирвоанной системы измерения объема делового лесоматериала. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Южный федеральный университет. Таганрог, 2007

95. Самойлов А.Н. Классификация и определение основных направлений развития методов измерения объема круглого лесоматериала // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2006. № 24. С. 114-120.

96. Сирп Т. Timbeter: за счет чего достигается точность измерения бревна? URL: http://www.timbeter.com/ra/вы-задавались-вопросом-как-timbeter-правильн/ (дата обращения 01.10. 2019).

97. Сирп Т. Как качество штабеля влияет на результат измерений. URL: http://www.timbeter.com/ru/как-качество-штабеля-влияет-на-резуль/ (дата обращения 01.10. 2019).

98. Смоляк С. Timbeter предоставляет возможность цифрового доказательства объема леса, и цена за эту уникальную возможность невысока. URL: http://www.timbeter.com/ru/красный-октябрь-timbeter-предоставляет-во/ (дата обращения 15.10. 2019).

99. Солдатов А.В., Герц Э.Ф., Теринов Н.Н. Использование фотометрического метода измерений объема круглых лесоматериалов // Лесная наука в реализации концепции уральской инженерной школы: социально-экономические и экологические проблемы лесного сектора экономики. материалы XII Международной научно-технической конференции. Министерство науки и высшего образования РФ, Уральский государственный лесотехнический университет. 2019. С. 29-32.

100. Солдатов А.В., Герц Э.Ф., Теринов Н.Н. Исследование фотометрического метода измерений объема круглых лесоматериалов. Леса России и хозяйство в них . 2018. № 4 (67). С. 73-77.

101. Солдатов А.В., Коркин Е.С. Методика расчета выхода объема круглых лесоматериалов при раскряжевке березовых и осиновых хлыстов // Леса Урала и хозяйство в них. 2006. № 27. С. 309-314.

102. Стариков А.В., Батурин К.В. Исследование и анализ методов учета заготовленной древесны в россии и зарубежных странах // Лесотехнический журнал. 2015. Т. 5. № 4 (20). С. 103-114.

103. Стариков А.В., Батурин К.В. Методика и программно-технические средства автоматизированного учета древесины при ее заготовке и транспортировке // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2017. Т. 5. № 1 (27). С. 343-345.

104. Стариков А.В., Батурин К.В. Разработка программно-технических средств автоматизированного учета заготовленной древесины // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2016. № 9 (147). С. 54-60.

105. Стариков А.В., Старикова А.А. Использование фотограмметрического метода для определения геометрических параметров круглых лесоматериалов // Современные ресурсосберегающие технологии и технические средства лесного комплекса. Материалы Всероссийской научно-практической конференции. Отв. редактор И.В. Четверикова. Воронеж, 2021. С. 279-284.

106. Стяжкин В.П. Новый стандарт учета круглых лесоматериалов по верхнему диаметру и сбегу // Инновации и технологии в лесном хозяйстве. Материалы II Международной научно-практической конференции. 2012. С. 182-193.

107. Стяжкин В.П., Кондратюк В.А. Зависимость сбега круглых лесоматериалов от их размерных параметров // Вестник Московского государственного университета леса - Лесной вестник. 2012. № 8. С. 197-202.

108. Стяжкин В.П., Кондратюк В.А. Метод измерения объема по верхнему диаметру и сбегу" // Вестник Московского государственного университета леса - Лесной вестник. 2012. № 8. С. 203-208.

109. Суровцева Л.С., Братилов Д.А., Клюкина Н.Н.. Анализ методов определения объема круглых лесоматериалов // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2015. Т. 3. № 9-3 (20-3). С. 204-208.

110. Таксация товарной структуры древостоев / А. Г. Мошкалев, А. А. Книзе, Н. И. Ксенофонтов, Н. С. Уланов. - М. : Лесн. пром-сть, 1982. - 160 с.

111. Тамби А.А., Морковина С.С., Григорьев И.В., Григорьев В.И. Развитие циркулярной экономики в России: рынок биотоплива // Лесотехнический журнал. 2019. Т. 9. № 4 (36). С. 173-185.

112. Тамби А.А., Теппоев А.В., Шимкевич Ю.А., Гальсман И.Е.. Методика применения магнитно-резонансной томографии для оценки внутреннего строения и влажности круглых лесоматериалов // Известия Санкт-Петербургской лесотехнической академии. 2013. № 203. С. 100-107.

113. Тобар Х. CMPC Чили: Timbeter помогает сохранить здоровье работников, сэкономить время и краску. URL: http://www.timbeter.com/ru/cmpc-чили-timbeter-помогает-сохранить-здоровье-р/ (дата обращения 15.10. 2019).

114. Усачёв М.В., Мольков Н.П. Экспериментальное определение объема круглого лесоматериала // Методы и устройства передачи и обработки информации. 2008. № 10. С. 225-229.

115. Фридман А. Э. Основы метрологии. Современный курс. СПб.: НПО «Профессионал», 2008. 284 с.

116. Хуанг Ю., Фух Ч. Распозвание лица и распознавание улыбки // Материалы Конференции IPPR по компьютерному зрению, графике и обработке визуальных данных. Тайвань, 2009.

117. Цахкна, А-Г. Почему использование искусственного интеллекта эффективнее ручных измерений? URL: http://www.timbeter.com/ru/почему-использование-искусственного/ (дата обращения 01.10. 2019).

118. Чайка С.Н., Бедарев Е.А., Сидельников Н.И., Усова Е.В., Анциферов В.К. Разработка автоматизированной системы измерения объема круглых лесоматериалов в штабеле и на транспортном средстве // Инновационные технологии на железнодорожном транспорте. Труды XXI Межвузовской научно-практической конференции КрИЖТ Ир-ГУПС. 2017. С. 129-138.

119. Шашков Д.А. Оценки объёма и качества круглых лесоматериалов // Наука и современное общество: актуальные вопросы, достижения и инновации. Сборник статей VI Международной научно-практической конференции. Пенза, 2021. С. 58-60.

120. Шашков Д.А. Пути повышения точности учета круглых лесоматериалов // Наука и просвещение: актуальные вопросы, достижения и инновации. сборник статей Международной научно-практической конференции. 2020. С. 47-49.

121. Швецова В. В. Автоматизация геометрического метода учета круглых лесоматериалов // Повышение эффективности лесного комплекса. материалы Шестой Всероссийской национальной научно-практической конференции с международным участием. Петрозаводск, 2020. С. 149-150.

122. Шилова Е.Г. Анализ методик измерений объема круглых лесоматериалов // Актуальные проблемы метрологического обеспечения научно-практической деятельности. материалы Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. 2016. С. 247-252.

123. Шор Г.А., Круглов А.В. Рекомендации по переводу терминологии по круглым лесоматериалам при подготовке статей на английском языке // Наука сегодня: фундаментальные и прикладные исследования. Материалы международной научно-практической конференции. В 2-х частях. 2017. С. 1315.

124. Шпак В.В., Ледовский И.Н., Бессараб Г.А., Артемьев В.В., Вохмянин Н.А., Никитина И.С. Методика определения объема круглых лесоматериалов в многорядных штабелях на складах и лесных терминалах // Актуальные проблемы развития лесного комплекса. материалы Международной научно-технической конференции. 2017. С. 89-91.

125. ЦШШ, ^Ж, & (2011). Automatic log scaling system. Получено 6 9 2021 г., из https://patents.google.com/patent/CN202339579U/en?oq=202339579

126. Biging, G. S. (1988). Estimating the accuracy of volume equations using taper equations of stem profile. Canadian Journal of Forest Research, 18(8), 1002-1007. Получено 06.09.2021 г., из http://fire.ca.gov/resource_mgt/downloads/reports/jreprintaccuracyofVolumeandtap erequationsofstemprofile.pdf

127. Chiryshev Y.V., Kruglov A.V., Atamanova A.S. Automatic detection of round timber in digital images using random decision forests algorithm // ACM International Conference Proceeding Series. Сер. "Proceedings of 2018 International Conference on Control and Computer Vision, ICCCV 2018" 2018. С. 39-44.

128. Dyck, B. (2001). Precision forestry - The path to increased profitability. Proceedings of the first international precision forestry cooperative symposium, (s. 4-8). Washington #pf

129. Diamantopoulou, M. J. (2005). Predicting fir trees stem diameters using Artificial Neural Network models. The Southern African Forestry Journal, 205(1), 39-44. Получено 6 9 2021 г., из https://ajol.info/index.php/sfjfs/article/view/4369

130. Escrig-Olmedo, E., Fernández-Izquierdo, M. Á., Ferrero-Ferrero, I., Rivera-Lirio, J. M., & Muñoz-Torres, M. J. (2019). Rating the Raters: Evaluating how ESG Rating Agencies Integrate Sustainability Principles. Sustainability, 11(3), 1-16. Получено 25 2 2022 г., из https://mdpi.eom/2071-1050/11/3/915/htm #esg

131. Filbeck, A., Filbeck, G., & Zhao, X. (2019). Performance Assessment of Firms Following Sustainalytics ESG Principles. The Journal of Investing, 28(2), 720. Получено 25 2 2022 г., из https://joi.pm-research.com/content/28/2/7 #esg

132. Filho, A. F., & Schaaf, L. B. (1999). Comparison between predicted volumes estimated by taper equations and true volumes obtained by the water displacement technique (xylometer). Canadian Journal of Forest Research, 29(4), 451-461. Получено 6 9 2021 г., из https://nrcresearchpress.com/doi/abs/10.1139/x99-013

133. Fonweban, J., Gardiner, B., Macdonald, E., & Auty, D. (2011). Taper functions for Scots pine (Pinus sylvestris L.) and Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong.) Carr.) in Northern Britain. Forestry, 84(1), 49-60. Получено 25 2 2022 г., из https://academic.oup.com/forestry/article/84/1/49/598939 #taper

134. Goulding, C. J. (1971). Reducing the Error in the Calculation of the Volume of Sectioned Logs. Canadian Journal of Forest Research, 1(4), 267-268. Получено 6 9 2021 г., из https://nrcresearchpress.com/doi/abs/10.1139/x71-038

135. Herbon, C., Tönnies, K.-D., Otte, B., & Stock, B. (2015). Mobile 3D wood pile surveying. Journal of Machine Vision and Applications, 422-425. Получено 6 9 2021 г., из http://mva-org.jp/proceedings/2015usb/papers/14-01.pdf

136. Hewage, S., & Subasinghe, S. M. (2013). PREDICTION OF THE ERROR GENERATED BY SMALIAN'S AND HUBER'S FORMULAE IN VOLUME MEASUREMENTS OF Pinus caribaea (MORELET). Получено 6 9 2021 г., из http://journals.sjp.ac.lk/index.php/fesympo/article/view/1478

137. Janák K. Differences in volume of round timber caused by different determination methods // Drvnaindustrija. - 2006. - Vol. 56. - pp. 165-170.

138. Katsch, C. (2006). Precision forestry and information- Information Management a forgotten task? -. Symposium Proceedings IUFRO Precision Forestry Symposium, (s. 175-186). Stellenbosch. http://academic.sun.ac.za/forestry/precision/iufro2006.html

139. Keepers, C. H. (1943). Device for and method of measuring volume of wood in stacks. Получено 6 9 2021 г., из http://freepatentsonline.com/2424619.html

140. Knyaz, V. A., & Maksimov, A. A. (2014). Photogrammetric Technique for Timber Stack Volume Contol. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 157-162. Получено 6 9 2021 г., из https://int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/xl-3/157/2014/isprsarchives-xl-3-157-2014.pdf

141. Kovácsová, P., Antalová M. Precision Forestry - Definition and Technologies (Tang, et al., 2011). Zagreb: Sumarski list br. 11-12, CXXXIV, 2010, pp. 603-611 #pf

142. Kunickaya O., Sidorov M., Fedorova P., Burmistrova O., Nazarova I., Hertz E., Ivanov V., Tanyukevich V., Semenyutina A., Ohlopkova M. Using machine vision to improve the efficiency of lumber mills // Journal of Physics: Conference Series. Сер. "International Conference on Future of Engineering Systems and Technologies" 2020. С. 012020.

143. León, G.C. de and Uranga-Valencia, L.P., 2013. Theoretical Evolution of Huber and Smalian Methods Applied to Tree Stem Classical Geometries. Bosque, 34 (3).

144. Liengme B.V. A Guide to Microsoft Excel 2013 for Scientists and Engineers, Chapter 16 - Statistics for Experimenters, Editor(s): Bernard V. Liengme // Academic Press, 2016, 321-345 pp. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-802817-9.00016-7.

145. Liengme B.V. A Guide to Microsoft Excel 2013 for Scientists and Engineers, Chapter 4 - Using Functions, Editor(s): Bernard V. Liengme // Academic Press, 2016, pp. 49-74. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-802817-9.00004-0.

146. Liengme B.V. A Guide to Microsoft Excel 2013 for Scientists and Engineers, Chapter 8 - Regression Analysis, Editor(s): Bernard V. Liengme // Academic Press, 2016, pp. 157-179. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-802817-9.00008-8.

147. Miklasevics, The impact of harvester calibration on the accuracy of birch veneer logs measurements by measuring diameter in short intervals using electronic 3d systems, 2017, получено 21.02.2022 из http://j ournals.rta.lv/index.php/ETR/article/download/2535/2618

148. Miklasevics, Z. (2015). Harmonization of Piece-by-Piece Measurement Methods of Roundwood Approved by Latvian Standard LVS 82:2003 " Apajo kokmaterialu uzmerisana". Получено 6 9 2021 г., из http: //j ournals. ru. lv/index.php/etr/article/view/818

149. Ormerod, D. W. (1985). Scaling and Smalian's Formula: Time to Change? Forestry Chronicle, 61(1), 28-30. Получено 6 9 2021 г., из https://pubs.cif-ifc.org/doi/abs/10.5558/tfc61028-1

150. Öz^elik, R. (2006). Comparison of formulas for estimating volume in stacked logs. Turkish Journal of Forestry, 1, 26-32. Получено 6 9 2021 г., из http://dergipark.ulakbim.gov.tr/sduofd/article/view/1089000173

151. Patterson, D. W., & Doruska, P. F. (2004). A new and improved modification to Smalian's equation for butt logs. Forest Products Journal, 54(4), 69-72. Получено 6 9 2021 г., из http://cat.inist.fr/?amodele=affichen&cpsidt=15652525

152. Patterson, D. W., Doruska, P. F., Hartley, J. I., & Hurd, M. (2007). Validating the Patterson and Doruska equation for estimating the volume of hardwood butt logs. Forest Products Journal, 57, 67-70. Получено 6 9 2021 г., из http://cat.inist.fr/?amodele=affichen&cpsidt=18568584

153. Schmidt, G., & Thomasius, H. (1995). Oberforstmeister Heinrich-Ludwig Smalian (1785-1848). Meritorious forester and creative forest scientist. Получено 6 9 2021 г., из http://agris.fao.org/agris-search/search.do?request_locale=fr&recordid=de96t7259

154. Siti Hajar, Mohd Mushar, Sharifah Sakinah Syed Ahmad, Nur Hajar Zamah Shari, Fauziah Kasmin. A Comparative study of log volume estimation by using statistical method. EDUCATUM JSMT Vol. 7 No.1 (2020) ISSN 2289-7070 / elSSN 2462-2451 (22-28) https://ejournal.upsi.edu.my/index.php/EJSMT/index Получено 23.03.2022 из https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja &uact=8&ved=2ahUKEwjPxvDbi9z2AhVt-

yoKHVxmBvYQFnoECBsQAQ&url=https%3A%2F%2Fejournal.upsi.edu.my%2 Findex.php%2FEJSMT%2Farticle%2Fdownload%2F2458%2F2248&usg=AOvVa w 16wkGLhzYZ2r0tvcE40DLw (#Smalian)

155. Soares, F. A., Flores, E. L., Cabacinha, C. D., Carrijo, G. A., & Veiga, A. C. (2013). Recursive diameter prediction for calculating merchantable volume of eucalyptus clones using Multilayer Perceptron. Neural Computing and Applications, 22(7), 1407-1418. Получено 6 9 2021 г., из https://link.springer.com/article/10.1007/s00521-012-0823-7

156. Tang, X., Ying, C., Feng, Z., Xiaoxiao, G., Haiping, W., & Yi, T. (2011). Research on tree scanning and data processing based on 3D laser scanning system. Получено 25 2 2022 г., из https://dissem.in/p/90293620/research-on-tree-scanning-and-data-processing-based-on-3d-laser-scanning-system #3D

157. What is big data analytics? - Definition from WhatIs.com. (б.д.). Получено 25 2 2022 г., из https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/big-data-analytics

158. Wilson, D., Hoyt, S., & John, D. S. (2001). Diameter sensing using radio frequency identification for precision forestry applications. Proceedings of the first international precision forestry cooperative symposium, (s. 77-81). Washington #pf

159. Wu, X., Zhu, X., Wu, G., & Ding, W. (2014). Data mining with big data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 26(1), 97-107. Получено 25 2 2022 г., из https://ieeexplore.ieee.org/document/6547630 #bd

160. Zianis, D., Muukkonen, P., Makipaa, R., & Mencuccini, M. (2005). Biomass and stem volume equations for tree species in Europe. Получено 6 9 2021 г., из https://jukuri.luke. fi/handle/10024/512732

161. FAO, ITTO and United Nations. 2020. Forest product conversion factors. Rome. https://doi.org/10.4060/ca7952en

162. Федеральный закон от 26.06.2008 N 102-ФЗ (ред. от 11.06.2021)"0б обеспечении единства измерений" http://government.ru/docs/all/98785/

163. Курицын А.К., Курицын А.А. Сортиментация древесины и учёт сортиментов. Термины и определения. Характеристики древесины. Зависимости между показателями. Основные алгоритмы их вычисления. Получено 19.01.2023 из http://les.expert/2022/11/21/index.pdf

164. Куницкая О.А., Беляев Н.Л., Хитров Е.Г. Совершенствование методики программного определения объёма партии круглых лесоматериалов для повышения точности результатов её применения. Resources and Technology. 2022. Т. 19. № 1. С. 1-47.

Приложение к диссертации. Акты промышленной апробации

мссштт

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ 188653, Ленинградская область; Всеволожский район, д. Вартемнгн, ул. Старая Графская дорога дом 7 ИНН 4703.15ЕШ), Щпп 47(001001 р/с || 40702& )€ЛЯ2260003327 в ФИЛИАЛ «ЁА Н КТ-ПЕТЕ РБТФГСКЙ Й» АО АЛЬФА-Е&Т1К».

5ИК 044030786, ьс№ 30101810600000000786 Тел,: (812)71 5-04-0'), Ц та:;: а^тдщг^I¡¡?.\у ii.ni

Акт промышленной апробации результатов исследования

Составлен о том, в том, что результаты диссертационного исследования Беляева Николая Львовича на тему: «Повышение точности цифрового учёта круглых лесоматериалов», с (№.03.2023 по 10.07.2023 г., прошли промышленную апробацию при измерении запасов круглых лесоматериалов на промышленной площадке ООО «Листвнн», находящейся по адресу: Ленинградская область, Всеволожский район, д. Вартемяги, ул. Старая Графская дорога, 7.

В результате промышленной апробации установлено, что предложенные Н.Л. Беляевым решения позволяют сократить трудоемкость измерений на 44%, и повысить точность измерения плотного объёма круглых лесоматериалов и штабеле на 23,8%.

м

ООО «МЕТСЯ ФОРЕСТ ПОДПОРОЖЬЕ»

МеЫ1

Исх.107

Дата 09.08.2023

Акт промышленной апробации результатов исследования

Настоящий Акт составлен в том, что Беляев Николай Львович в период с 24.03.202] по 10.07.2023 проводил промышленную апробацию новых методов измерения запасов круглых лесоматериалов на промышленной площадке ООО «Мется Форест Подпорожье», находящейся по адресу: Ленинградская область. Подпорожский р-н, г. Подпорожье, проспект Ленина,

Данные измерения были в последствии использованы Беляевым Н.Л для диссертационного исследования на тему «Повышение точности цифрового учёта круглых лесоматериалов».

В результате промышленной апробации установлено, что предложенные Н.Л. Беляевым решения позволяют сократить трудоемкость измерений на 48%, и повысить точность измерения плотного объёма круглых лесоматериалов в штабеле на 28,6%.

В указанный период методы Беляева Н.Л. были неоднократно использованы для измерений складов древесины ООО «Мется Форест Подпорожье» при проведении инвентаризации складских остатков в качестве высокоточного метода независимой организации. Результаты измерений и их эффективность полностью удовлетворяли требованиям специалистов компании.

53 А.

ООО «Мется Форест Подпорожье»

187780, Лен Инг р. обл.. г. Подпорожье, ул. Ленина, д 53-э

ИНН,'КПП. 4711002401 I 471101001 Р/с 40702810303000008190 филиал « Северн а ч столицам АО «РАЙФФАЙЗЕНБАНК» г СПб

ооо метза ройевт роороксинуе

187730,-л.-.Л гед1ол.

тел.: [phone]. факс: [phone] БИК 044030723

ь'с 30101810100000000723

"¡.":ус Ьешла 53-а 1е!.: (81365)2-20-65 Гак: (81365)2-04-26