Mô phỏng phần mục ruỗng trong thân cây bằng kỹ thuật siêu âm

Quản lý Tài ngun rừng & Mơi trường MƠ PHỎNG PHẦN MỤC RUỖNG TRONG THÂN CÂY BẰNG KỸ THUẬT SIÊU ÂM Nguyễn Văn Quý1, Nguyễn Hồng Hải2, Phạm Thanh Hà2, Li Meng3, Nguyễn Thanh Tuấn1, Nguyễn Văn Hợp1 Trường Đại học Lâm nghiệp – Phân hiệu Đồng Nai Trường Đại học Lâm nghiệp Trường Đại học Nông Lâm Tây Bắc, Trung Quốc https://doi.org/10.55250/jo.vnuf.2022.6.068-078 TÓM TẮT Xác định mơ tả xác vị trí hình dạng khuyết tật thân gỗ mục ruỗng, mắt chết, nứt vách có ý nghĩa lớn công tác bảo tồn cổ thụ, đánh giá phẩm chất xanh đô thị, gỗ thương mại, hỗ trợ tu sửa hạng mục công trình văn hóa di tích lịch sử gỗ Nghiên cứu mơ mơ hình ba chiều (3D) phần mục ruỗng thân dựa liệu thu kỹ thuật siêu âm Dữ liệu ban đầu phần mục ruỗng vị trí độ cao thân khác cung cấp từ thiết bị TRU Tree Radar, xử lý nội suy mơi trường MATLAB Mơ hình 3D phần mục ruỗng mô theo phương pháp biểu diễn bề mặt biểu diễn thể tích Kết cho thấy, phương pháp biểu diễn bề mặt thực nhanh chóng việc mơ mơ hình 3D phần mục ruỗng thông tin không đầy đủ trực quan Trong đó, với tốc độ hiển thị hình ảnh 3D chậm phương pháp biểu diễn thể tích mơ xác chi tiết phần mục ruỗng thân có cấu trúc phức tạp Nghiên cứu thử nghiệm thành công đề xuất điều chỉnh giá trị thông số thuật tốn tuyến tính hóa thang đo độ xám, nhằm nâng cao mức độ trực quan cho mơ hình 3D phần mục ruỗng thân cây, đồng thời thiết kế giao diện đồ họa phục vụ cho trình giải đốn hình ảnh khuyết tật thân gỗ Từ khóa: Bảo tồn cổ thụ, khuyết tật gỗ, mô thực ảo, phần mềm MATLAB, sóng radar ĐẶT VẤN ĐỀ Mục ruỗng gỗ tượng tự nhiên thường gặp (Li et al., 2017) Trong trình sinh trưởng phát triển, gỗ bị ảnh hưởng yếu tố bất lợi từ môi trường bị loại nấm bệnh trùng gây hại, từ xuất mục ruỗng gỗ (Xiao et al., 2018) Ngoài ra, cổ thụ sống lâu năm, phần gỗ lõi thân không cung cấp oxy chất dinh dưỡng bị chết dần, phần mô chết sau bị vi khuẩn công nước mưa thấm lâu ngày bị mục ruỗng (Kang, 2019) Giai đoạn trình mục ruỗng thân thường bên (Wu et al., 2018) Mặc dù số phát triển bình thường phần mạch gỗ (xylem) lõi chúng bị phá hủy tạo thành khoang rỗng (Kang, 2019) Các khuyết tật thân mục ruỗng, biến màu, hang sâu, nứt vách làm giảm chất lượng gỗ, thất lãng phí tài ngun (Liu, 2018) Phương pháp kiểm tra gỗ không phá hủy phương pháp kiểm tra phần gỗ bên mà không làm ảnh hưởng đến cấu trúc gỗ, sinh trưởng phát triển thực vật (Xiao et al., 2018) Hiện nay, phương pháp kiểm tra gỗ 68 không phá hủy phân loại thành nhiều kỹ thuật khác chụp cắt lớp điện toán, sử dụng hồng ngoại, kỹ thuật siêu âm (sử dụng sóng siêu cao tần, sóng ứng suất, sóng radar), sử dụng máy đo độ rung kỹ thuật trở kháng điện sinh học (Schad et al., 1996; Nicolotti et al., 2003; Su, 2007; Deflorio et al., 2008; You, 2010; Arciniegas et al., 2014; Allison & Wang, 2015) TRU Tree Radar số thiết bị dùng để thực phương pháp kiểm tra gỗ khơng phá hủy Thiết bị có nhiều ưu điểm sử dụng tính động cao, an tồn cho thực vật, nhanh chóng cho kết nhiều nhà khoa học giới sử dụng nghiên cứu họ Ví dụ, Liu (2017) sử dụng thiết bị TRU Tree Radar để nghiên cứu quy luật hình thành khuyết tật thân cổ thụ loài Trắc bách (Platycladus orientalis); Li cộng (2018) xây dựng hàm ước tính số điện mơi cách sử dụng thuật tốn Hilbert đo biên độ sóng phản xạ sóng radar thiết bị TRU Tree Radar truyền vào thân cây; Chen cộng (2017) sử dụng thiết bị TRU Tree Radar để dị tìm đánh giá định lượng khoang rỗng thân loài Thơng mã vĩ (Pinus massoniana) Alani TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường cộng (2020) sử dụng thiết bị để đánh giá cấu trúc bên phần tổn thương thân cây, tác giả đề xuất thêm phương pháp việc dị tìm vị trí phần mục ruỗng Công nghệ mô thực ảo hay mơ hình 3D vật thể hướng nghiên cứu quan trọng lĩnh vực thị giác máy tính (Dong & Ke, 2019) Cùng với phát triển không ngừng đồ họa kỹ thuật xử lý ảnh số, ứng dụng công nghệ mô thực ảo mở rộng từ lĩnh vực công nghệ thông tin y tế sang nhiều ngành khác Trong khoảng 25 năm qua, nghiên cứu mô mơ hình 3D khuyết tật bên thân thu hút quan tâm nhiều nhà khoa học giới Bhandarkar cộng (1999, 2006) đề xuất hệ thống nhằm phát hiện, phân loại xây dựng mơ hình 3D khuyết tật thân với liệu thu kỹ thuật chụp cắt lớp điện toán Một số tác giả mơ mơ hình 3D phần mục ruỗng với liệu thu kỹ thuật đo quang học chuyển động (Zhang & Sun, 2008; Chen et al., 2017) Theo tài liệu ấn phẩm khoa học công bố, nghiên cứu trước hầu hết sử dụng liệu thu kỹ thuật chụp cắt lớp điện tốn; mơ hình 3D mơ nghiên cứu đánh giá trực quan, đòi hỏi người làm cơng tác giải đốn hình ảnh phải có bề dày kinh nghiệm đưa nhận định đánh giá xác tổn thương bên thân gỗ (Zhang et al., 2010) Những năm gần đây, xu hướng sử dụng thiết bị TRU Tree Radar nghiên cứu khuyết tật thân tăng lên đáng kể (Kang, 2019) Tuy nhiên, nghiên cứu mơ mơ hình 3D phục vụ cho giải đoán khuyết tật thân dựa liệu thu từ thiết bị TRU Tree Radar chưa thực Các nhà nghiên cứu phải thừa nhận rằng, mơ mơ hình 3D phần mục ruỗng thân sử dụng thiết bị TRU Tree Radar khó (Chen et al., 2017) Mặt khác, số trường hợp, cấu trúc hình dạng khuyết tật thân gỗ phức tạp, việc sử dụng phương pháp cũ (chụp cắt lớp điện toán, sử dụng hồng ngoại) cần phải trải qua thêm nhiều cơng đoạn xử lý nắm bắt đặc điểm cấu trúc khuyết tật thân gỗ; điều làm phát sinh thêm chi phí khơng đáng có tốn thời gian người thực nghiên cứu khoa học làm công tác bảo tồn (Zhang & Khoshelham, 2020) Trong nghiên cứu này, mơ hình 3D phần mục ruỗng thân loài Tuyết tùng (Cedrus deodara (Roxb Ex D.Don) G.Don) mô dựa hai phương pháp biểu diễn bề mặt biểu diễn thể tích Dữ liệu ban đầu phần mục ruỗng thu thiết bị TRU Tree Radar Ba câu hỏi nghiên cứu giải đáp, bao gồm: (i) Giá trị thơng số độ lệch hệ số góc phù hợp thuật tốn tuyến tính hóa thang đo độ xám giúp nâng cao mức độ trực quan cho mô hình mơ phần mục ruỗng thân cây? (ii) Hai phương pháp biểu diễn bề mặt thể tích có khác thời gian hiển thị hình ảnh, dung lượng liệu mơ hình mơ hay khơng? (iii) Xác định thể tích phần mục ruỗng thân đối tượng nghiên cứu? Ngoài ra, kết quan trọng mà nghiên cứu hướng tới thiết kế giao diện đồ họa sử dụng nghiên cứu mơ mơ hình 3D khuyết tật thân gỗ Do đó, nghiên cứu khơng có ý nghĩa việc làm phong phú thêm phương pháp mơ mơ hình phần mục ruỗng, khuyết tật thân mà cịn có ý nghĩa thực tiễn sản xuất, nghiên cứu khoa học vấn đề bảo tồn có liên quan PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Địa điểm nghiên cứu Nghiên cứu thực Trường Đại học Nông lâm Tây Bắc - Trung Quốc Trường Đại học thuộc địa giới hành quận Dương Lăng, thành phố Hàm Dương, tỉnh Thiểm Tây, Trung Quốc (tọa độ địa lý từ 34º14'34º20' vĩ độ Bắc 107º59'08''-107º64'03'' kinh độ Đông) 2.2 Thiết bị sử dụng nghiên cứu Tổ hợp thiết bị TRU Tree Radar bao gồm máy phát radar xuyên đất TerraSIRch™, máy chủ SIR-3000, hệ thống truyền tín hiệu radar dải tần số 900 MHz phần mềm phân tích liệu sóng radar TreeWin (http://www.treeradar.com/) Quá trình sử dụng TRU Tree Radar để siêu âm bao gồm hai bước độc lập thu thập liệu trường phân tích liệu sóng radar Khi thiết bị TRU TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 69 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Tree Radar tiếp cận cây, ăng ten thu phát radar truyền sóng điện từ tần số cao vào thân nhận lại sóng phản xạ cấu trúc sóng khác Q trình truyền sóng nhận tín hiệu phản xạ khơng làm ảnh hưởng đến cấu trúc gỗ sinh trưởng phát triển thực vật, kỹ thuật cịn biết đến với tên gọi phương pháp kiểm tra gỗ khơng phá hủy (Hình 1) Hình Ngun lý truyền sóng radar nhận tín hiệu phản xạ 2.3 Phương pháp nghiên cứu 2.3.1 Phương pháp điều tra thu thập liệu Nghiên cứu lấy loài Tuyết tùng (Cedrus deodara (Roxb Ex D.Don) G.Don) thuộc họ Thông (Pinaceae), nằm khuôn viên Viện Lâm sinh thuộc trường Đại học Nông lâm Tây Bắc, Thiểm Tây, Trung Quốc làm đối tượng thu thập liệu nghiên cứu Trong trình thu thập liệu, việc truyền sóng vào thân thực từ phía lên phía độ cao thân khác Dữ liệu sóng radar phản hồi thu mười vị trí thân Tuyết tùng phạm vi m chiều cao thân sử dụng để phân tích liệu ban đầu Sau sàng lọc xử lý khuếch đại, hình dạng sóng phản xạ đặc điểm bất thường chúng phản ánh cách rõ ràng Hình ảnh hai chiều (2D) phần mục ruỗng thân mười vị trí tương ứng tạo phần mềm TreeWin (Hình 2) Chuỗi hình ảnh 2D phần mục ruỗng sau tiếp tục xử lý dùng để xây dựng mơ hình 3D Hình Hình ảnh 2D phần mục ruỗng thân Tuyết tùng a-j: 10 hình ảnh mặt cắt ngang thân độ cao từ 10 đến 100 cm; màu đỏ phần gỗ bị mục ruỗng màu hồng nhạt phần gỗ lành 2.3.2 Phương pháp xử lý liệu a Xử lý ảnh ban đầu Xử lý thang độ xám cho hình ảnh 2D Trong q trình truyền sóng vào thân cây, thao tác người thực khơng đồng nhất, điều gây nên sai sót định, làm cho liệu thu bị sai lệch Phương 70 pháp phân loại thông tin xử lý thang đo độ xám hình ảnh sử dụng để khắc phục cố mong muốn Trong xử lý thang đo độ xám cho hình ảnh 2D phần mục ruỗng, phương pháp trung bình có trọng số áp dụng theo công thức Lu (2003) & Liu et al (2018): TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường R = G = B = 0,3 (1) R + 0,59 G + 0,11 B Trong đó: R, G B đại diện cho ba màu màu đỏ, lục lam Nâng cao độ phân giải cho hình ảnh 2D Từ kết xử lý thang độ xám, hình ảnh 2D phần mục ruỗng nâng cao độ phân giải phương pháp tuyến tính hóa Trong đó, giá trị điểm ảnh (pixel) hình ảnh 2D chuyển đổi theo hàm tuyến tính để nâng cao mức độ phân giải, đồng thời cải thiện độ tương phản tổng thể hình ảnh Để chuyển đổi thang đo độ xám, nghiên cứu sử dụng công thức theo Quan Wang (2017): y = k*x+d (với ≤ y ≤ 255) (2) Trong đó: x giá trị thang đo độ xám ban đầu; y giá trị thang đo độ xám thay đổi; k độ lệch d hệ số góc hàm tuyến tính Nội suy liên lớp cho hình ảnh phần mục ruỗng Khơng giống sử dụng thiết bị chụp cắt lớp điện toán, liệu thu thiết bị TRU Tree Radar bị ảnh hưởng thao tác người điều khiển Điều thường dẫn đến khoảng cách hai hình ảnh thu hai vị trí gần (hai lớp hình ảnh) có khác biệt so với liệu thực tế, mơ hình 3D mơ không giống với vật thể thực Việc nội suy liên lớp hình ảnh 2D thu phần mục ruỗng thân loại bỏ sai sót trình thu thập liệu (Xia et al., 2017) Trong đó, phương pháp nội suy tuyến tính sử dụng để nội suy liên lớp hình ảnh nâng cao độ phân giải, nhằm tạo hình ảnh cơng đoạn tiếp tục thực lần thứ hai hình ảnh qua xử lý lần đầu, điều loại bỏ triệt để tượng phân cấp thứ bậc lớp hình ảnh Quá trình nội suy liên lớp hình ảnh 2D nâng cao độ phân giải thực dựa ước tính giá trị thang đo độ xám phương pháp nội suy tuyến tính với hỗ trợ phần mềm MATLAB phiên R2022b Giả sử hai hình ảnh S k ( xi , yi , z k )       L ( r ,  )  t ( r ,  )   ( r ,  )   S S k 1 ( xi , yi , z k 1 ) đại diện cho ảnh nội suy, S k  d ( xi , yi , z k  d ) đại diện cho hình ảnh trung gian xây dựng phép nội suy liên lớp Trong đó, p k pk 1 đại diện cho hai điểm tương ứng S k S k 1 , giá trị màu xám f ( pk  d ) điểm pk  d ảnh trung gian Sk  d tính sau (Li, 2008): (3) f ( p k  d )  (1  d ) f ( p k )  df ( p k 1 ) b Phương pháp biểu diễn bề mặt Phương pháp biểu diễn bề mặt phương pháp tạo đơn vị hình học trung gian cách trích xuất điểm từ mặt đẳng lập liệu hình ảnh 2D qua nội suy liên lớp (Xu et al., 2001) Sau đó, đơn vị hình học với đường bao mặt đẳng lập kết nối cơng nghệ đồ họa máy tính nhằm tạo mơ hình 3D vật thể Trong phương pháp biểu diễn bề mặt, nhiều thuật tốn khác lựa chọn Sự khác biệt thuật tốn sử dụng loại đơn vị hình học việc kết nối mặt đẳng lập (Xia et al., 2017) Hiện nay, thuật toán sử dụng nhiều thuật toán phát cạnh Canny với đơn vị hình học trung gian tam giác (Li, 2008) Trong thuật toán Canny, đường bao mặt đẳng lập trích xuất chứa đỉnh tam giác chúng ghép nối lại với để tạo nên mơ hình 3D vật thể (Liu, 2006) c Phương pháp biểu diễn thể tích Phương pháp biểu diễn thể tích phương pháp sử dụng trực tiếp đơn vị điểm ảnh tích (voxel) cung cấp cho chúng giá trị độ sáng độ suốt định (Zeng et al., 2004) Các điểm ảnh tích chiếu lên mặt phẳng cách sử dụng nguyên tắc quang học Trong phương pháp biểu diễn thể tích, điểm ảnh tích coi hạt vật chất chúng truyền, phát tín hiệu phản xạ ánh sáng (Xu, 2001) Các hạt vật chất chiếu đổ bóng tới mặt phẳng tích hợp cách lấy giá trị độ suốt giá trị màu trung bình theo đặc điểm chúng (Levoy, 1988) Giả sử ánh sáng chiếu  điểm r theo hướng  liệu thể tích với phạm vi S2, cơng thức độ sáng tính tốn sau (Deng et al., 2012):    (4) k ( r ,  '   ) L[( r ,  ) d TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 71 Quản lý Tài ngun rừng & Mơi trường Trong đó: t (r ) hệ số hấp thụ;   (r ,  ) phương trình tán xạ;   k (r ,    ) hạt nhân tán xạ Các bước mơ mơ hình 3D phương pháp biểu diễn thể tích mơi trường MATLAB thực theo bước, cụ thể sau: (1) Xây dựng tập liệu 3D: nghiên cứu sử dụng hàm “imread” để đọc 10 hình ảnh 2D ban đầu 10 vị trí thu sóng radar thân 27 hình ảnh 2D thu phép nội suy liên lớp Sau đó, 37 hình ảnh dùng để tạo tập liệu 3D hàm “cat” với kích thước X×37 (2) Tiền xử lý liệu: tập liệu 3D xây dựng hàm “cat” thường có dung lượng lớn làm giảm tốc độ hiển thị hình ảnh Nghiên cứu sử dụng hàm “reduce the volume” để loại bỏ số điểm ảnh lớp liệu mà không làm ảnh hưởng đến chất lượng đồ họa hàm “smooth” để nâng cao chất lượng hình ảnh 3D (3) Xây dựng đường bao ba chiều: hàm “isosurface” sử dụng để tính tốn phép chiếu tích lũy tập liệu 3D mặt phẳng hiển thị hàm “patch” sử dụng để tạo đối tượng đồ họa nhiều đa giác kết nối lớp hình ảnh (4) Thiết lập thơng số điều chỉnh hình ảnh hiển thị: để đảm bảo mơ hình 3D phần mục ruỗng thân hiển thị cách trực quan nhất, nghiên cứu thử nghiệm điều chỉnh độ suốt hình ảnh mơ thơng qua giá trị độ lệch hệ số góc hai hàm “patch” “alpha” cách định giá trị từ (hồn tồn suốt) đến (khơng suốt) Sau thử nghiệm xác định độ suốt tối ưu (các giá trị phù hợp nhất), hàm “lighting” sử dụng để xác định phân bố ánh sáng hiển thị hình ảnh, hàm “view” “axis” sử dụng để hiển thị hình ảnh cuối mơ hình mơ (5) Trong trình xử lý liệu, phần gỗ bị mục ruỗng phần gỗ lành có tương phản cao giá trị thang đo độ xám, nghiên cứu áp dụng phương pháp phân tích điểm ảnh để định lượng phần gỗ bị mục ruỗng cách xác hàm “impixel” Phương pháp phân tích điểm ảnh thu tỉ lệ phần trăm phần gỗ bị mục ruỗng so với thể tích gỗ m thân điều tra thu thập liệu Trong nghiên cứu này, đối tượng nghiên cứu lồi Tuyết tùng có giá trị cảnh quan, nằm khuôn viên Trường Đại học Nơng lâm Tây Bắc - Trung Quốc, việc cắt hạ bổ thân để so sánh kết mơ thực tế khó thực cách thuận lợi Để khắc phục vấn đề này, nghiên cứu sử dụng đối tượng thay cá thể loài Bồ kết trung hoa (Gleditsia sinensis Lam.) có phần mục ruỗng lộ thiên Cây Bồ kết trung hoa lựa chọn nằm khuôn viên Trường Đại học Nông lâm Tây Bắc - Trung Quốc Tất bước xây dựng mơ hình 3D phần ruỗng cho Bồ kết trung hoa thực loài Tuyết tùng Nghiên cứu sử dụng phương pháp đánh giá chuyên gia để kiểm chứng kết mô mơ hình 3D phần mục ruỗng KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Tiền xử lý hình ảnh thông qua điều chỉnh thang đo màu xám Sau sử dụng thuật tốn trung bình có trọng số để chia tỉ lệ màu xám hình ảnh 2D ban đầu, hình ảnh thu thể Hình Kết cho thấy, hình ảnh qua xử lý có độ sáng độ tối phù hợp, góc cạnh phần mục ruỗng thể tương đối rõ ràng, độ tương phản tổng thể nhìn chung cao so với hình ảnh gốc, thuận tiện cho việc nâng cao chất lượng hình ảnh Hình Kết tiền xử lý ảnh 2D phần mục ruỗng thân Tuyết tùng a: hình ảnh chưa xử lý, b: hình ảnh qua xử lý 72 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường thể trực quan (Hình 4c) Đồ thị tương ứng với giá trị < k < cho thấy phân bố giá trị màu xám chủ yếu tập trung vùng; phân bố mức độ xám hình ảnh trở nên hẹp với giá trị thang đo màu xám nằm khoảng 0,4-0,5 (Hình 4c1) Khi giá trị k = 1, hình ảnh ảnh ban đầu qua tiền xử lý độ sáng nâng cao (Hình 4d) độ sáng hình ảnh lúc tỉ lệ thuận với giá trị thông số d Kết rằng, thay đổi giá trị thông số d làm tăng giá trị điểm ảnh lên mức định đồ thị phân bố giá trị màu xám có xu hướng lệch sang phải, giá trị thang đo độ xám tập trung chủ yếu mức > 0,5 (Hình 4d1) Khi giá trị k < 0, vùng sáng ảnh qua tiền xử lý bị tối đi, vùng tối làm sáng lên, hiệu ứng hiển thị ngược (Hình 4e) đồ thị phân bố giá trị màu xám bị đảo chiều (Hình 4e1) Từ kết thử nghiệm cho thấy, chất lượng hình ảnh qua tiền xử lý tốt giá trị k = 1,3 d = sử dụng phương pháp tuyến tính hóa cho thang đo độ xám Xác suất xuất 3.2 Nâng cao chất lượng hình ảnh qua tiền xử lý Trong cơng đoạn nâng cao chất lượng hình ảnh qua tiền xử lý, nghiên cứu thử nghiệm điều chỉnh giá trị hai thông số k d thuật tốn tuyến tính hóa thang đo màu xám Kết cho thấy, chất lượng hình ảnh lần xử lý thứ có khác biệt giá trị thông số k d thay đổi Cụ thể, so với hình ảnh gốc (Hình 4a) điều chỉnh giá trị thơng số k > 1, giá trị điểm ảnh hình ảnh tăng lên đáng kể, phần gỗ mục ruỗng với góc cạnh khơng thể nhầm lẫn có khác biệt rõ ràng màu đen màu trắng so với phần gỗ khơng bị mục ruỗng (Hình 4b) Sự khác biệt thể Hình 4b1, xác suất xuất mức tương ứng với màu đen, trắng xám chênh lệch cao (thang đo màu xám bị thu hẹp từ 0,85-1,00) Khi điều chỉnh giá trị thông số k nằm khoảng từ 0-1 chất lượng hình ảnh ngược lại so với giá trị k > Lúc này, độ tương phản độ sáng hình ảnh giảm xuống thấp, góc cạnh phần gỗ mục ruỗng khó phân biệt Giá trị thang đo độ xám Hình Kết thử nghiệm điều chỉnh độ tương phản hình ảnh 2D a a1: ảnh gốc; b b1: giá trị k = 1,3 d = 0; c c1: giá trị k = 0,5 d = 0; d d1: giá trị k = d = 50; e e1: giá trị k = -1 d = 255 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 73 Quản lý Tài nguyên rừng & Mơi trường 3.3 Nội suy hình ảnh Hình ảnh nội suy liên lớp để tạo mơ hình 3D phần mục ruỗng lớp hình ảnh ban đầu (lớp – Hình 5a) lớp hình ảnh nâng cao chất lượng ảnh (lớp – Hình 5b) Ở lần nội suy liên lớp đầu tiên, hình ảnh nội suy hình ảnh lớp (lớp lớp dưới) có khác biệt đáng kể, chúng có tượng phân bậc, kết khơng lý tưởng (Hình 5c) Ở lần nội suy liên lớp tiếp theo, khác biệt hình ảnh lớp cải thiện phần, kết hình ảnh nội suy giống với hình ảnh lớp lớp (Hình 5f) Việc nội suy liên lớp hình ảnh mặt cắt ngang theo thứ tự phần mục ruỗng thân độ cao khác làm tăng số lượng hình ảnh cải thiện độ xác mơ hình 3D sau (Zhang et al., 2008) Trong mô mô hình 3D, phương pháp nội suy hình ảnh thường thực máy tính mà khơng phải máy trạm kèm với thiết bị TRU tree radar, thực máy trạm thời gian xử lý lâu nhiều (Chen et al., 2017) Tuy nhiên, để đảm bảo độ xác kiểm chứng khác biệt phương pháp, nghiên cứu thực nội suy liên lớp xen kẽ máy tính máy trạm, điều vừa cải thiện tốc độ xử lý vừa nâng cao độ xác mơ hình 3D mơ Hình Kết nội suy hình ảnh 2D phần mục ruỗng thân Tuyết tùng a b hình ảnh lớp lớp nội suy; c ảnh trung gian thu nội suy tuyến tính; d e ảnh lớp lớp thu lần nội suy đầu tiên; f hình ảnh nội suy thu lần thứ hai 3.4 Biểu diễn bề mặt Phương pháp biểu diễn bề mặt có yêu cầu cao việc phát cạnh vật thể thực nhiều tốn tử dị cạnh khác Roberts, Prewitt, Sobel Canny (Kang, 2019) Trong nghiên cứu này, toán tử dò cạnh vật thể Canny lựa chọn có nhiều ưu điểm độ xác cao tốc độ xử lý tương đối nhanh so với toán tử khác (Xia et al., 2017) Kết cho thấy, đường bao phần mục ruỗng thân tương đối rõ ràng hoàn chỉnh, cụ thể đường bao góc cạnh phần mục ruỗng không bị che mờ đứt quãng (Hình 6b) Hình Kết phát cạnh; a ảnh gốc b ảnh phát cạnh Hình ảnh 3D mơ phương pháp biểu diễn bề mặt ghép nối đường 74 đồng mức thể Hình 7a Khi sử dụng phương pháp để mơ mơ hình TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường 3D vật thể, tương ứng đường đồng mức vơ quan trọng Nếu có nhiều đường đồng mức hai lớp liền kề, cần xem xét đường đồng mức nên sử dụng Khi khác biệt đường đồng mức hai lớp liền kề lớn độ khó việc ghép nối cao, việc lựa chọn phương pháp nội suy thích hợp vơ quan trọng Dữ liệu sử dụng phương pháp biểu diễn bề mặt phần toàn liệu gốc qua xử lý Do đó, phương pháp biểu diễn bề mặt có ưu điểm khối lượng tính tốn ít, chiếm dụng nhớ máy tính nhỏ (500 MB), tốc độ xử lý nhanh (5 phút), thực mơ mơ hình 3D cách dễ dàng Tuy nhiên, phương pháp biểu diễn bề mặt địi hỏi độ xác cao việc phát cạnh, hiệu hiển thị thường khơng lý tưởng số hình ảnh 3D mà phần mục ruỗng có cấu trúc phức tạp Điều dẫn đến thông tin cấu trúc phần mục ruỗng bị hạn chế thông tin bề ngồi, khơng thuận tiện cho việc quan sát phân tích sâu tổn thương thân gỗ Hình Mơ hình 3D phần mục ruỗng thân Tuyết tùng thể phương pháp biểu diễn bề mặt (hình bên trái) biểu diễn thể tích (hình bên phải) 3.5 Biểu diễn thể tích Khơng giống phương pháp biểu diễn bề mặt, ưu điểm phương pháp biểu diễn thể tích khơng u cầu mặt cắt xác từ hình ảnh 2D liệu ban đầu Phương pháp biểu diễn thể tích xử lý điểm ảnh tập liệu thể tích riêng biệt cuối mơ lại hình ảnh 3D Kết mơ mơ hình 3D phần mục ruỗng thân phương pháp biểu diễn thể tích thể Hình 7b với phần mục ruỗng xác định thông qua phương pháp điểm ảnh, chiếm tỉ lệ 32,3% tổng thể tích m thân Dựa kết đánh giá chuyên gia, phương pháp biểu diễn thể tích nhận xét khơi phục hình dạng phần mục ruỗng thân từ góc độ nhỏ nhất, đồng thời việc điều chỉnh độ suốt giúp tăng cường hiệu ứng hiển thị mô hình mơ Do phương pháp biểu diễn thể tích cần tính tốn giá trị điểm ảnh liệu nên khối lượng tính tốn tương đối lớn, làm giảm tốc độ hiển thị mơ hình (thời gian xử lý trung bình 20 phút, dung lượng liệu khoảng GB) Trong trường hợp muốn thay đổi góc hiển thị mơ hình 3D tồn q trình biểu diễn thể tích bắt đầu lại từ đầu Chính ngun nhân mà phương pháp biểu diễn thể tích địi hỏi máy tính cần phải có cấu hình cao Mặc dù tốc độ xử lý phương pháp biểu diễn thể tích chậm so với phương pháp biểu diễn bề mặt, thông tin phần mục ruỗng thân giữ lại tương đối đầy đủ, mơ hình 3D phần mục ruỗng hiển thị rõ ràng không bị che lấp đường đồng mức Phương pháp biểu diễn thể tích mơ xác phần mục ruỗng thân có cấu trúc phức tạp, thuận tiện cho việc quan sát phân tích sâu nghiên cứu khuyết tật thân gỗ 3.6 Phát triển hệ thống mơ hình hóa cấu trúc 3D khuyết tật thân Nghiên cứu sử dụng đồng thời phương pháp biểu diễn bề mặt thể tích để mơ mơ hình 3D cho phần mục ruỗng thân Dựa hai phương pháp này, hệ thống trực quan hóa mơ hình 3D phần mục ruỗng TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 75 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường tổn thương thân xây dựng phần mềm MATLAB Hệ thống giao diện đồ họa đóng gói thành chương trình có file “.exe” chạy độc lập máy tính mà khơng cần phải cài đặt phần mềm MATLAB Trong giao diện hiển thị chương trình (Hình 8), phần nhập liệu đầu vào, trình lệnh kết giải đốn hình ảnh tách riêng biệt cửa sổ Khi sử dụng chương trình nhóm nghiên cứu phát triển, hình ảnh 2D phần mục ruỗng thân độ cao khác thiết bị TRU Tree Radar thu xử lý trước, nội suy lưu trữ thư mục Mơ hình 3D phần mục ruỗng hiển thị cửa sổ “Kết quả” theo phương pháp biểu diễn bề mặt biểu diễn thể tích tùy thuộc vào mục đích người sử dụng Mơ hình mơ 3D cấu trúc phần mục ruỗng thực tế Bồ kết trung hoa đánh giá chuyên gia Viện Lâm sinh, Trường Đại học Nông Lâm Tây Bắc - Trung Quốc (Hình 9) Kết kiểm tra đánh giá theo nhận xét chuyên gia đạt yêu cầu, phần mục ruỗng chiếm tỉ lệ 92,1% thể tích m thân Bồ kết trung hoa có phần mục ruỗng lộ thiên; chương trình mơ tốt cấu trúc phần mục ruỗng thân Hình Giao diện chương trình giải đốn hình ảnh phần mục ruỗng khuyết tật thân với liệu thu từ thiết bị TRU Tree Radar A B Hình Kết đánh giá mơ hình mơ thực tế A: Mơ hình mơ phỏng; B: thân Bồ kết trung hoa có phần mục ruỗng lộ thiên KẾT LUẬN Trong nghiên cứu này, thiết bị TRU Tree Radar sử dụng để phát phần mục ruỗng thân loài Tuyết tùng, nằm khuôn viên Trường Đại học Nông 76 Lâm Tây Bắc - Trung Quốc Dữ liệu phần mục ruỗng thân hình ảnh 2D trích xuất 10 vị trí khác phạm vi m chiều cao Việc mơ mơ hình 3D phần mục ruỗng thân thực TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường phương pháp biểu diễn bề mặt biểu diễn thể tích Các kết nghiên cứu cho thấy, (i) so với kỹ thuật nghiên cứu khuyết tật thân gỗ, sử dụng thiết bị TRU Tree Radar có ưu điểm tính động cao, khơng gây hại cho cấu trúc gỗ sinh trưởng phát triển thực vật, đặc biệt thích hợp để phát khuyết tật bên sống (ii) Kết mơ mơ hình 3D phương pháp biểu diễn bề mặt biểu diễn thể tích có ưu điểm nhược điểm riêng Áp dụng phương pháp biểu diễn bề mặt cho mơ hình mơ phần mục ruỗng thân có ưu điểm tốc độ xử lý nhanh, yêu cầu cao hình ảnh liệu ban đầu, hình ảnh mơ 3D trực quan so với phương pháp biểu diễn thể tích (iii) Nghiên cứu xác định giá trị phù hợp hai thông số độ lệch k hệ số góc d hai hàm “patch” “alpha” để giúp cải thiện mức độ trực quan chi tiết nhỏ cấu trúc 3D phần mục ruỗng thân (k = 1, d = 0) (iv) Với việc phát triển hệ thống trực quan hóa mơ hình 3D phần mục ruỗng thân cây, nghiên cứu giúp trình phức tạp trở nên đơn giản nghiên cứu ứng dụng liên quan đến kỹ thuật siêu âm Thiết bị TRU Tree Radar bên cạnh khả phát tổn thương thân gỗ cịn giúp xác định mật độ, chiều dài rễ lòng đất Hướng nghiên cứu mở ý tưởng việc xây dựng sở liệu hệ rễ lồi rừng, thơng tin vơ có giá trị việc kết hợp loài trồng phục hồi hệ sinh thái rừng, nhằm giúp loài tận dụng tốt khơng gian dinh dưỡng Do đó, nghiên cứu tương lai, nghiên cứu khuyến nghị nên thực điều tra có liên quan phân bố khơng gian rễ lồi nhiệt đới, từ có sở liệu đầy đủ hoàn chỉnh hệ rễ loài thực vật rừng TÀI LIỆU THAM KHẢO Alani, A M., Giannakis, I., Zou, L L., Lantini, L., Tosti, F (2020) Reverse-time migration for evaluating the internal structure of tree-trunks using groundpenetrating radar NDT & E International, 115, 102294 Allison, R B., and Wang, X P (2015) Nondestructive Testing in the Urban Forest USDA Forest Service, Forest Products Laboratory, Madison, WI, USA Arciniegas, A., Prieto, F., Brancheriau, L., Lasaygues, P (2014) Literature review of acoustic and ultrasonic tomography in standing trees Trees, 28(6), 1559-1567 Bhandarkar, S M., Faust, T D., Tang, M J (1999) CATALOG: a system for detection and rendering of internal log defects using computer tomography Machine Vision and Applications, 11(4), 171-190 Bhandarkar, S M., Luo, X Z., Daniels, R., Tollner, E W (2006) A novel feature-based tracking approach to the detection, localization, and 3-D reconstruction of internal defects in hardwood logs using computer tomography Pattern Analysis & Applications, 9(2), 155175 Chen, Y., Gao, T., Li, D., Guo, W (2017) Detection and quantitative evaluation of internal cavity of Pinus massoniana wood by radar testing technology Scientia Silvae Sinicae, 53(10), 139-145 Deflorio, G., Fink, S., Schwarze, F (2008) Detection of incipient decay in tree stems with sonic tomography after wounding and fungal inoculation Wood Science & Technology, 42(2), 117-132 Deng, S L., Zhang, L Y., Shi, Y., Quan, S H., Wen, J (2012) 3D reconstruction of porous materials based on volume rendering Journal of Wuhan University of Technology, 34(1), 42-45 Dong, P H., and Ke, L J (2019) Overview of 3D reconstruction techniques based on images Radio Communications Technology, 45(2), 115-119 10 Kang, Y C (2019) Study on the law of hollow corruption of ancient Platycladus orientalis based on TRUtree Radar Master’s Thesis, Northwest Agriculture & Forestry University, Shaanxi, China 11 Levoy, M (1988) Display of surfaces from volume data IEEE Computer Graphics and Applications, 8(3), 29-37 12 Li, W L., Wen, J., Xiao, Z L., Zhang, J., Han, H Y (2017) Detection of internal anomaly for trees in the Summer Palace based on radar Journal of Fujian Agriculture and Forestry University, 46(6), 665-671 13 Li, W L., Wen, J., Xiao, Z L., Xu, S X (2018) Application of ground-penetrating radar for detecting internal anomalies in tree trunks with irregular contours Sensors, 18(2), 649 14 Li, X Y (2008) Research and Implement of the 3D Surface Reconstruction Master’s Thesis, Central South University, Hunan, China 15 Liu, G (2006) Study on Reconstruction form a Collection of Planar Contours Master’s Thesis Shandong University of Science and Technology, Jinan, China 16 Liu, X D., Kang, Y X., Gan, M X., Li, X J., Liu, W (2017) A study on trunk decay of ancient Platycladus orientalis in tomb of yellow emperor Journal of Northwest Forestry University, 32(2), 180-187 17 Liu, M., Xue, X S., Liu, G W., Liu, Z., Cai, H (2018) Color to grayscale algorithm based on local contrast enhancement in contourlet transform domain Journal of Changchun University of Science and Technology, 41(5), 70-74 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 77 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường 18 Lu, J B (2003) A new encoding method for bitmap and its applications Computer Engineering and Applications, 39(34), 102-103 19 Nicolotti, G., Socco, L V., Martinis, R., Godio, A., Sambuelli, L (2003) Application and comparison of three tomographic techniques for detection of decay in trees Journal of Arboriculture, 29(2), 66-78 20 Quan, H Y., and Wang, C B (2017) Principles and Practices of Digital Image Processing China Machine Press, Beijing, China 21 Schad, K C., Schmoldt, D L., Ross, R J (1996) Nondestructive Methods for Detecting Defects in Softwood Logs US Department of Agriculture, Forest Service, Forest Products Laboratory, Madison, WI, USA 22 Su, M (2007) Research and Implementation on the 3D Reconstruction Technology of Medical CT Images Master’s Thesis, Hebei University of Technology, Tianjin, China 23 Wu, X., Li, G H., Jiao, Z., Wang, X P (2018) Reliability of acoustic tomography and ground‐ penetrating radar for tree decay detection Applications in Plant Sciences, 6(10), e01187 24 Xia, B., Zhang, Y L., and Wang, F (2017) Research of Canny-based image segmentation method of raw cotton impurities Advanced Textile Technology, 25(6), 23-26 25 Xiao, X Y., Wen, J., Xiao, Z L., Li, W L., Zhang, H J (2018) Detection and recognition of tree trunk internal structure based on radar Scientia Silvae Sinicae, 54(5), 127-134 26 Xu, Y X., Wu, X Q., Hu, Y J (2001) 3D rebuilding of biology slice image by volume rendering in MATLAB Computer Engineering, 27(12), 114-115 27 You, X F (2010) A Preliminary Study on 3d Reconstruction of Inner Decay in Log Cross-section Based on 2D Images of Stress Wave Master’s Thesis, Northeast Forestry University, Heilongjiang, China 28 Zeng, Z., Dong, F H., Chen, X., Zhou, H., Zhou, J Z (2004) Three dimensions reconstruction of CT image by MATLAB Computerized Tomography Theory and Applications, 13(2), 24-29 29 Zhang, J., and Khoshelham, K (2020) 3D reconstruction of internal wood decay using photogrammetry and sonic tomography The Photogrammetric Record, 35(171), 357-374 30 Zhang, R N., and Sun, L P (2008) Three dimensions reconstruction of log CT image by MATLAB Wood Processing Machinery, 19(4), 24-26 31 Zhang, X H., Ye, N., Ding, J W., Wang, H L (2010) Investigations of 3D reconstruction of log CT images and imaginary cutting Journal of Nanjing Forestry University, 34(2), 77-80 SIMULATE A THREE-DIMENSIONAL STRUCTURE OF TREE INTERNAL DECAY BASED ON ULTRASONIC TECHNIQUES Nguyen Van Quy1, Nguyen Hong Hai2, Pham Thanh Ha2, Li Meng3, Nguyen Thanh Tuan1, Nguyen Van Hop1 Vietnam National University of Forestry - Dong Nai Campus Vietnam National University of Forestry College of Forestry, Northwest A&F University, China SUMMARY Correctly identifying and describing the position and structure of the internal wood defects, such as internal decay, knots, dry rot, etc., is significant for old tree conservation, urban tree and commercial wood assessment, and mending of cultural relics This study was performed to simulate the three-dimensional (3D) structure of the tree's internal decay based on the data obtained by ultrasound technique The original data of internal decay were obtained at different tree height positions using TRU Tree Radar, and then they were processed and interpolated in MATLAB software Two methods simulated the 3D structure of the internal decay, namely surface rendering, and volume rendering The results showed that the surface rendering method quickly simulated the 3D structure of the tree's internal decay, but the information was incomplete and less intuitive The volume rendering method can accurately simulate the complex structures of internal decay The study successfully experimented with and proposed parameter values adjustment of the grayscale linearization algorithm to improve the visualization of the tree’s internal decay simulation structure A graphical user interface was designed for image visualization of lesions and defects inside the tree trunk or wood Keywords: MATLAB, old tree conservation, radar waves, virtual reality simulation, wood defects Ngày nhận Ngày phản biện Ngày định đăng 78 : 16/8/2022 : 18/9/2022 : 28/9/2022 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 ... (2D) phần mục ruỗng thân mười vị trí tương ứng tạo phần mềm TreeWin (Hình 2) Chuỗi hình ảnh 2D phần mục ruỗng sau tiếp tục xử lý dùng để xây dựng mơ hình 3D Hình Hình ảnh 2D phần mục ruỗng thân. .. cầu, phần mục ruỗng chiếm tỉ lệ 92,1% thể tích m thân Bồ kết trung hoa có phần mục ruỗng lộ thiên; chương trình mơ tốt cấu trúc phần mục ruỗng thân Hình Giao diện chương trình giải đốn hình ảnh phần. .. thông tin phần mục ruỗng thân giữ lại tương đối đầy đủ, mơ hình 3D phần mục ruỗng hiển thị rõ ràng không bị che lấp đường đồng mức Phương pháp biểu diễn thể tích mơ xác phần mục ruỗng thân có cấu