Читать «Лесной шум» — Дубровский Евгений — Страница 1
Евгений Дубровский
Лесной шум
В Е С Н А З О В Е Т
ВЕСЕННИЕ ГОЛОСА
Пока березы еще не оделись зеленым пухом, спешите за город, горожане!
В лес, в поле, на взморье, хоть просто на болото—все равно куда, только постарайтесь забраться туда с ночи, и везде вы услышите без всякого на то билета весьма замечательный концерт.
Весенняя ночь молчит мало. Еще в темноте в перелеске вдруг кто-то захлопает в ладоши и захохочет совсем по-человечески.
Леший? Конечно, это издавна записывалось и записывается на его счет, но совершенно напрасно. На самом деле—это самец белой куропатки выражает свои к ней чувства.
На болоте, часто в придорожной канаве, в первой попавшейся лужице слышится тонкий протяжный металлический звук. Не забрался ли туда шалун-мальчишка с жестяной дудочкой, купленной за три копейки на ярмарке? Нет, это самая крохотная уточка, уточка чирка-свистунка зовет к себе своего пестренького кавалера с коричневой головой и зеленым перышком в крыльях.
Слышится блеянье ягненка. Неужели уже выгнали стадо? Слишком еще темно. Это длинноносый кулик, бекас, забравшись в сумасшедшую вышину, под облака, кидается оттуда камнем вниз на неподвижно распущенных крыльях, и рулевые перья его хвоста, дрожа, производят странный звук, почти неотличимый от блеянья.
Зачем так делает бекас, конечно, в точности неизвестно, но, вероятно, для того, чтобы понравиться своей невесте. По крайней мере, опустившись на землю, длинноносый кавалер весело и очень смешно танцует на кочке, отчаянно припевая тонким-тонким голоском: чики-чик, чики-чик! Точь-в-точь стучит крошечным стальным молоточком по наковальне. Если поблизости окажется другой такой же весельчак, то они немедленно кидаются драться, и добродушные долгоносики так щиплются, что из них перья летят. Ничего не поделаешь: любовь… значит, драка.
Вдруг могучие звуки, рокоча и играя, принеслись откуда-то издалека, прорезали прозрачный сумрак ночи, перекликнулись с эхом и замерли.
Какой горнист какой кавалерийской части подал на медном рожке сигнал к бою, к атаке, в поход? Да ничего подобного: это журавли в глуши болота сыграли зорю.
Охотник, держись начеку: сейчас в темной глубине леса запоет глухарь. Вы его видали, горожане? Он мертвый висел вниз головой у дверей зеленных лавок—глупый, большой, черный, не то петух, не то индюк. Дурак? Нет, вы посмотрите на него в лесу на току. Это красавец, это орел куриного рода, гордый, смелый, и—какая там глупость! Попробуй к нему подобраться, он видит и слышит издали каждую козявку, и при малейшем подозрительном шорохе—фррр! Только его и видели. Живой он кажется еще больше. И любовная песня этой огромной птицы нежна, как шелест травы, как ласковый шопот волны или лесных вершин. Странный, ни с чем несравнимый, неподражаемый звук глухариной песни как будто слаб, но сквозь все звуки леса он несется на четыреста—пятьсот шагов даже в порядочный ветер, а в тихую погоду слышен еще дальше. Из двух колен слагается песня глухаря: сначала что-то вроде щелканья, повторяемого несколько раз, потом нечто, похожее на шипение. Странное, таинственное впечатление производит эта песня при первых проблесках зари на красных стволах сосен.
Кругом тока незримые сидят глухарки и, вероятно, с упоением внимают пению своих кавалеров.
Изредка эти дамы подают и свой голос. Попросту: они квохчут. Это крупные рыже-серо-пестрые птицы, очень похожие на кур; вид у них довольно глупый и не без причин: они—дуры. Все так. Но ни яростный рев лося, ни песня соловья, никакой другой голос в мире животных не выразителен так ясно, как это «квох-квох» глухарки около тока.
А весна не ждет. Отблески утра сверкают в каждой луже. Голоса весны звучат наперебой. Трубят где-то в лазурной вышине серебреные трубы. Лебеди! Разве на далеком севере, в необитаемой глуши, в дебрях случается видеть их близко, а то все так, в почтительном отдалении пролетают недостижимые дивно-прекрасные птицы, могучие, белоснежные. Откуда, куда, зачем? Не любит лебедь человека.
Гуси не могут лететь молча, они непременно болтают тихонько, сосредоточенно—вероятно, страшную дрянь какую-нибудь вроде сплетни или разговоров о погоде. Очень знакомая болтовня. Из-за малейшего пустяка гуси орут, и зычное их гоготание дико и глупо врывается в хор любовных голосов, несущихся навстречу солнцу.
В течение всей зари тетерева-полевики кувыркаются, дерутся и бормочут на полянках, покрывая звуками своего чуфыканья все голоса просыпающегося леса. Как только взошло солнце, все тетерева, как по команде, вдруг взлетают на деревья, посидят там минутку-две, чуфыкнут еще разок-другой и—кувырк! Все сваливаются вниз, на землю, спать. Это как бы условный знак, общий сигнал к тому, что любовные серенады кончились… до следующей зари.
Ни лебеди, ни глухарь, ни журавли, никто из множества существ, подающих свой голос весною, никто не подает его так интересно, как… утка. Э, нет, не кряква, нет, совсем не то. Эта, конечно, не пропустит случая разинуть свой плоский клюв и ляпнуть во все горло:
— Кря-кря… Смотрите, люди добрые, какая я простая, глупая баба! Кря-кря!
Нет, не о той утке речь. Среди множества утиных пород есть свиязь. У селезня этой утки дыхательное горло устроено особенно. И, пролетая весной, селезень-свиязь издает исключительно ему свойственный звук, из двух колен веселый свист, слыша который, душа прыгает от радости. Невозможно поверить, что это кричит утка. Это нечто восхитительное. Это заливистая ликующая флейта самой весны, роскошно свистящая откуда-то из-под облаков.
Спешите слушать эту дивную флейту, весь этот концерт, горожане! Спешите, пока еще гулкой весенней дрожью зыблется непросохшая земля и новобрачные березы одеваются нежно-зеленым пухом.
ЩУЧЬЯ СВАДЬБА
— Сидишь? — спрашивали рабочие, проходя мимо Васьки-портного.
Получив утвердительный ответ, почти все давали одно и то же заключение:
— Ну, и дурак!
Васька с ружьем сидел уж третьи сутки у большой лужи, называвшейся заводским прудом. Он видел, как туда по узкому мелкому протоку из реки зашли две огромные щуки. Обратно выйти они не могли, вода в реке спала, и проток почти обсох. В прошлую весну, подсмотрев такую же историю, Васька кинулся ловить щук голыми руками, промок до нитки, иззяб до полусмерти и, наконец, получил щучьим хвостом такого леща «по морде», что повалился в воду. А щуки исчезли. Теперь, подстерегши снова чету щук, Васька поклялся добыть их во что бы то ни стало.
Когда, постепенно обозлившись, он перестал отвечать на вопрос, сидит ли он, проходящие также больше спрашивать не стали, ограничиваясь соболезнованием:
— Вот дурак-то! Все сидит.
Ревел железным басом заводской гудок, машина, шипя, выпускала пар, мерно шумели пилы, разрезавшие тела лесных великанов, со стуком, с лязгом катились по рельсам тележки, развозившие разные разности. Васька все сидел. Иногда ветер нес прямо на него густые тучи едкого дыма из печей, обжигавших уголь. Васька крючился, задыхался, кашлял, но не уходил, не спуская ни на миг глаз с проклятой лужи: ничего на ней не показывалось. Пошел дождь. Васька сидел синий, мокрый насквозь.
Сельская библиотека №5: экологическое мероприятие «Люблю России шум лесной» — БОЛЬШАЯ БАЛАШИХА
5 июня 2018 года сельская библиотека №5 и Федурновская сельская библиотека провели познавательное экологическое мероприятие «Люблю России шум лесной» для школьников СОШ №18, отдыхающих в летнем оздоровительном лагере. Ребята совершили необычное путешествие в мир леса: отгадывали загадки про растения, животных, собирали съедобные грибы, учились не обижать лесных обитателей. Школьники узнали как правильно вести себя летом в лесу, чтобы не навредить природе родного края. Они с большим интересом знакомились с яркими и интересными журналами о природе, отвечали на вопросы викторины. Также с участниками мероприятия была проведена беседа о разнообразии окружающего нас мира и о бережном отношении к нему. Был объявлен конкурс плакатов-рисунков по экологической теме. Заведующие библиотеками подготовили и провели с ребятами активные развлекательно-познавательные игры. Неизменным успехом у ребят пользуются игры: «В мире диких животных», «Весёлые мартышки», «Изобрази животного». В завершении мероприятия были показаны интересные видеоматериалы экологической направленности.
Читайте также
Мы в Instagram
Все права на материалы, опубликованные на настоящем сайте, принадлежат МАУ «Информационное агентство «Большая Балашиха».
Любое использование материалов и новостей сайта допускается только по согласованию с редакцией с обязательной гиперссылкой на сайт www.bbnews.ru
ИНФОРМАЦИЯ О РЕГИСТРАЦИИ СМИСетевое средство массовой информации «Большая Балашиха», сайт в сети интернет bbnews. ru. Свидетельство о регистрации СМИ Эл №ФС 77-67562 от 31 октября 2016 года. Учредитель — Муниципальное автономное учреждение Городского округа Балашиха «Информационное агентство «Большая Балашиха». Главный редактор — Хорошев Алексей Львович. Адрес редакции: 143900, Московская область, г. Балашиха, ул. Карбышева, д. 5. Телефон редакции: +7(498)660-85-00. Электронная почта редакции: [email protected]
© 2021, БОЛЬШАЯ БАЛАШИХА. 18+
Что будем искать?
Евгений Дубровский — Лесной шум читать онлайн
Евгений Дубровский
Лесной шум
В Е С Н А З О В Е Т
ВЕСЕННИЕ ГОЛОСА
Пока березы еще не оделись зеленым пухом, спешите за город, горожане!
В лес, в поле, на взморье, хоть просто на болото—все равно куда, только постарайтесь забраться туда с ночи, и везде вы услышите без всякого на то билета весьма замечательный концерт.
Весенняя ночь молчит мало. Еще в темноте в перелеске вдруг кто-то захлопает в ладоши и захохочет совсем по-человечески.
Леший? Конечно, это издавна записывалось и записывается на его счет, но совершенно напрасно. На самом деле—это самец белой куропатки выражает свои к ней чувства.
На болоте, часто в придорожной канаве, в первой попавшейся лужице слышится тонкий протяжный металлический звук. Не забрался ли туда шалун-мальчишка с жестяной дудочкой, купленной за три копейки на ярмарке? Нет, это самая крохотная уточка, уточка чирка-свистунка зовет к себе своего пестренького кавалера с коричневой головой и зеленым перышком в крыльях.
Слышится блеянье ягненка. Неужели уже выгнали стадо? Слишком еще темно. Это длинноносый кулик, бекас, забравшись в сумасшедшую вышину, под облака, кидается оттуда камнем вниз на неподвижно распущенных крыльях, и рулевые перья его хвоста, дрожа, производят странный звук, почти неотличимый от блеянья.
Зачем так делает бекас, конечно, в точности неизвестно, но, вероятно, для того, чтобы понравиться своей невесте. По крайней мере, опустившись на землю, длинноносый кавалер весело и очень смешно танцует на кочке, отчаянно припевая тонким-тонким голоском: чики-чик, чики-чик! Точь-в-точь стучит крошечным стальным молоточком по наковальне. Если поблизости окажется другой такой же весельчак, то они немедленно кидаются драться, и добродушные долгоносики так щиплются, что из них перья летят. Ничего не поделаешь: любовь… значит, драка.
Вдруг могучие звуки, рокоча и играя, принеслись откуда-то издалека, прорезали прозрачный сумрак ночи, перекликнулись с эхом и замерли.
Какой горнист какой кавалерийской части подал на медном рожке сигнал к бою, к атаке, в поход? Да ничего подобного: это журавли в глуши болота сыграли зорю.
Охотник, держись начеку: сейчас в темной глубине леса запоет глухарь. Вы его видали, горожане? Он мертвый висел вниз головой у дверей зеленных лавок—глупый, большой, черный, не то петух, не то индюк. Дурак? Нет, вы посмотрите на него в лесу на току. Это красавец, это орел куриного рода, гордый, смелый, и—какая там глупость! Попробуй к нему подобраться, он видит и слышит издали каждую козявку, и при малейшем подозрительном шорохе—фррр! Только его и видели. Живой он кажется еще больше. И любовная песня этой огромной птицы нежна, как шелест травы, как ласковый шопот волны или лесных вершин. Странный, ни с чем несравнимый, неподражаемый звук глухариной песни как будто слаб, но сквозь все звуки леса он несется на четыреста—пятьсот шагов даже в порядочный ветер, а в тихую погоду слышен еще дальше. Из двух колен слагается песня глухаря: сначала что-то вроде щелканья, повторяемого несколько раз, потом нечто, похожее на шипение. Странное, таинственное впечатление производит эта песня при первых проблесках зари на красных стволах сосен. Глухарь—птица каменного века. Он поет свою шепчущую песню тысячи-тысячи лет, поет теперь, как он ее пел, когда волосатый человек ходил еще чуть ли не на четвереньках. Когда глухарь поет свою песню любви, он глух и слеп совершенно, это действительно совсем глупый индюк. К нему можно подойти и в упор застрелить его так, что он этого даже не заметит. Но песня его коротка. Только два-три верных шага, скорей скачка, можно успеть сделать под песню, а затем надо превратиться в пень, в камень, не дышать, не моргать, иначе глухаря больше не увидеть: хитрец, улетая, непременно свалится за вершину так, что в воздухе останется только громовое трепетанье его крыльев, а самого и тени не мелькнет.
Фррр! И—все тут.
Кругом тока незримые сидят глухарки и, вероятно, с упоением внимают пению своих кавалеров.
Изредка эти дамы подают и свой голос. Попросту: они квохчут. Это крупные рыже-серо-пестрые птицы, очень похожие на кур; вид у них довольно глупый и не без причин: они—дуры. Все так. Но ни яростный рев лося, ни песня соловья, никакой другой голос в мире животных не выразителен так ясно, как это «квох-квох» глухарки около тока. Тому, кто не был никогда в лесу, кто совсем никакого понятия не имеет о глухарях, при первом же не то вздохе, не то стоне глухарки мгновенно становится ясно, в чем тут дело—так красноречив, так полон страстью, истомой этот звук.
А весна не ждет. Отблески утра сверкают в каждой луже. Голоса весны звучат наперебой. Трубят где-то в лазурной вышине серебреные трубы. Лебеди! Разве на далеком севере, в необитаемой глуши, в дебрях случается видеть их близко, а то все так, в почтительном отдалении пролетают недостижимые дивно-прекрасные птицы, могучие, белоснежные. Откуда, куда, зачем? Не любит лебедь человека.
Гуси не могут лететь молча, они непременно болтают тихонько, сосредоточенно—вероятно, страшную дрянь какую-нибудь вроде сплетни или разговоров о погоде. Очень знакомая болтовня. Из-за малейшего пустяка гуси орут, и зычное их гоготание дико и глупо врывается в хор любовных голосов, несущихся навстречу солнцу.
В течение всей зари тетерева-полевики кувыркаются, дерутся и бормочут на полянках, покрывая звуками своего чуфыканья все голоса просыпающегося леса. Как только взошло солнце, все тетерева, как по команде, вдруг взлетают на деревья, посидят там минутку-две, чуфыкнут еще разок-другой и—кувырк! Все сваливаются вниз, на землю, спать. Это как бы условный знак, общий сигнал к тому, что любовные серенады кончились… до следующей зари.
Ни лебеди, ни глухарь, ни журавли, никто из множества существ, подающих свой голос весною, никто не подает его так интересно, как… утка. Э, нет, не кряква, нет, совсем не то. Эта, конечно, не пропустит случая разинуть свой плоский клюв и ляпнуть во все горло:
— Кря-кря… Смотрите, люди добрые, какая я простая, глупая баба! Кря-кря!
Нет, не о той утке речь. Среди множества утиных пород есть свиязь. У селезня этой утки дыхательное горло устроено особенно. И, пролетая весной, селезень-свиязь издает исключительно ему свойственный звук, из двух колен веселый свист, слыша который, душа прыгает от радости. Невозможно поверить, что это кричит утка. Это нечто восхитительное. Это заливистая ликующая флейта самой весны, роскошно свистящая откуда-то из-под облаков.
Спешите слушать эту дивную флейту, весь этот концерт, горожане! Спешите, пока еще гулкой весенней дрожью зыблется непросохшая земля и новобрачные березы одеваются нежно-зеленым пухом.
Читать дальшеКоврик противоскользящий JoyArty «Шум лесного водопада» для ванной, сауны, бассейна, bath_8451 — цена, отзывы, характеристики, фото
Коврик противоскользящий JoyArty «Шум лесного водопада» для ванной, сауны, бассейна, bath_8451 — незаменимый аксессуар в ванной комнате, возле бассейна, в сауне или у входа в душевую кабину. Скользкая мокрая плитка может стать причиной серьезных травм: чтобы устранить эту угрозу, достаточно приобрести и положить на поверхность плитки специальный противоскользящий коврик. Мягкий и приятный на ощупь верх коврика для ванной изготовлен из ткани Велсофт — одной из разновидностей микрофибры. Этот материал отлично сохраняет тепло и отличается высокой стойкостью к стиркам и износу. Контактирующая с полом нижняя часть коврика выполнена из особого нетканого материала с эффективным противоскользящим покрытием. Предлагаемый аксессуар рассчитан на эксплуатацию в помещениях с высокой влажностью и способен без каких — либо последствий длительно контактировать с водой.
Технические характеристики JOYARTY Шум лесного водопада
- велсофт, нетканный материал с антискользящиим покрытием
- разноцветный
-
Габариты без упаковки, мм
770×520 -
Противоскользящее покрытие
да - прямоугольная
- Пейзаж
- *Производитель оставляет за собой право без уведомления дилера менять характеристики, внешний вид, комплектацию товара и место его производства. Указанная информация не является публичной офертой
Допустимые нормы шума, или сколько децибел в …?
Шум является акустическим загрязнителем воздуха, поэтому чтобы иметь представление об опасности, которую представляет для слуха шум, мы предлагаем ознакомиться с допустимыми нормами шума для разного времени суток, а также узнать, какой уровень шума в децибелах производят те или иные звуки. Таким образом можно начать понимать, что является безопасным для слуха, а что представляет опасность. А с пониманием придет и умение избегать вредного воздействия звука на слух.
Допустимые нормы шума
По санитарным нормам, допустимым уровнем шума, который не наносит вреда слуху даже при длительном воздействии на слуховой аппарат, принято считать: 55 децибел (дБ) в дневное время и 40 децибел (дБ) ночью. Такие величины нормальны для нашего уха, но, к сожалению, они очень часто нарушаются, особенно в пределах больших городов.
Уровень шума в децибелах (дБ)
Действительно, часто нормальный уровень шума бывает существенно превышен. Вот примеры лишь некоторых звуков, с которыми мы сталкиваемся в нашей жизни и то, сколько децибел (дБ) в действительности эти звуки содержат:
Шум |
дБ |
Шум леса | 10-24 |
Приготовление пищи на плите | 40 |
Разговорная речь | 45-60 |
Детский плач | 80 |
Шум работы разнообразного офисного оборудования, пылесоса | 80 |
Шум интенсивного уличного движения | 80 |
Шум работающего мотоцикла, поезда | 90 |
Шум ремонтных работ | 100 |
Звук танцевальной музыки в ночном клубе | 110 |
Автомобильный гудок | 120 |
Шум пролетающего самолета | 140 |
Смертельный для человека уровень шума, звук взрыва | 200 |
Как можно видеть, большинство из шумов, с которыми мы сталкиваемся буквально каждый день, существенно превышают допустимый порог нормы. И это лишь естественные шумы, с которыми мы не можем ничего поделать. А ведь есть еще шум от телевизора, громкой музыки, которым мы сами подвергаем свой слуховой аппарат. И собственноручно наносим нашему слуху огромный вред.
Какой уровень шума наносит вред?
Если уровень шума достигает 70-90 децибел (дБ) и продолжается довольно длительное время, то такой шум при длительном воздействии может привести к заболеваниям центральной нервной системы. А длительное воздействие шума уровнем более 100 децибел (дБ) может приводить к существенному снижению слуха вплоть до полной глухоты. Поэтому вреда от громкой музыки мы получаем гораздо больше, чем удовольствия и пользы.
Что происходит со слухом при воздействии шума?
Агрессивное и длительное шумовое воздействие на слуховой аппарат может приводить к перфорации (разрыву) барабанной перепонки. Следствием этого является понижение слуха и, как крайний случай, полная глухота. И хотя перфорация (разрыв) барабанной перепонки является обратимым заболеванием (т. е. барабанная перепонка может восстановиться), однако процесс восстановления долгий и зависит от тяжести перфорации. В любом случае, лечение перфорации барабанной перепонки проходит под наблюдением врача, который выбирает схему лечения после осмотра.
Как не допустить ухудшения слуха?
Теперь, когда мы знаем причины ухудшения слуха, можно с легкостью сказать, что если избегать длительного агрессивного воздействия шума на слуховой аппарат, то этого одного уже будет достаточно для того, чтобы не происходило ухудшения со слухом. Тем не менее, необходимо давать нашим ушам отдых: бывать в тишине, выезжать в места, где уровень шума пониженный, не слушать громко музыку, телевизор и т.п. Однако, Вы наверняка согласитесь, что городскому жителю избежать днем и ночью атакующего шумового воздействия мегаполиса практически невозможно. Чтобы избежать влияния шума на свой организм приходится прятаться от внешнего мира за плотно закрытыми окнами. Но в закрытом помещении быстро становиться душно, приходится открывать окна для проветривания. Вместе с воздухом с улицы в квартиру снова поступает шум. Выходом из этого замкнутого круга может стать установка компактной приточной вентиляции, которая позволит дышать свежим очищенным воздухом с улицы при закрытых окнах.
Шум леса
План конспект НОД на свежем воздухе с элементами дыхательной
гимнастики с дошкольниками
в младшей группе
Тема: «Шум леса».
Интеграция образовательных областей: : «Познавательное развитие»,
«Речевое развитие», «Художественноэстетическое развитие», «Социально
коммуникативное развитие»
Задачи:
Формировать умения детей правильно распределять дыхание: делать
глубокий вдох носом и использовать на выходе силу голоса, равномерно
распределяя воздух. Четко произносить звуки шшш; жжж; ссс; з;
ц.
Формировать умение детей сосредотачивать свое внимание на конкретном
задании. Развивать слух, дыхание, память, творческую активность, пластику,
воображение.
Воспитывать любовь и интерес к природе, уважение к сверстникам, желание
работать единой командой.
Методы и приемы
практические: упражнения «Шумим», «Подышим свежим воздухом»
наглядные:
словесные: пояснения
Материалы и оборудование:
Детская
Формы и методы организации совместной деятельности
деятельность
Двигательная
Игровая
Продуктивная
Познавательно
исследовательская
Коммуникативная
Подвижные игры, игровые упражнения, двигательные паузы,
Игровые ситуации
Рисуют палочками
Наблюдения, экскурсии, решение проблемных ситуаций, экспериментирование, коллекционирование,
моделирование, познавательноисследовательские проекты, дидактические и конструктивные игры
Беседы, речевые проблемные ситуации, ситуативные разговоры, вопросы
№
1
Логика образовательной деятельности
Деятельность воспитателя
Деятельность
воспитанников
Ожидаемые
результаты
Дети, сейчас мы с вами пойдем в лес. Полюбуйтесь, как
здесь красиво. Что вы видите? Какое сейчас время года?
Почему?
Давайте вспомним правила поведения в лесу?
А теперь идем по широкой дорожке парами. Теперь друг
за другом по узкой тропинке. Поднимаемся в гору.
Бежим с горы. Перепрыгиваем по камушкам через
ручеек. Идем под низкими веточками (наклоняясь). Идем
босиком по колкой траве. И остановились на лесной
Дети идут гулять
с воспитателем
Слушают о
правилах
поведения в лесу
Выполняют
движения под
сопровождение
речи
Умеют ходить и
бегать, не
наталкиваясь на
других детей.
Могут прыгать
на двух ногах.
Проявляют
интерес к
окружающему воспитателя
Выполняют
упражнение
«Подышим
свежим
воздухом»
миру природы,
участвуют в
сезонных
наблюдениях
Общаются в
диалоге с
воспитателем.
Сопровождают
речью игровые
действия.
Проявляют
желание играть в
подвижные игры
с простым
содержанием,
несложными
движениями.
опушке.
1. «Подышим свежим воздухом»:
вдох через нос («…животик стал круглым»),
выдох ртом («… животик плоский»).
2. «Вдруг подул сильный ветер»:
вдох через нос, выдох на ссс.
3. «Зашумели листвой деревья»:
вдох через нос, выдох на шшш.
4. «Пролетел жук и зажужжал»:
вдох через нос, выдох на жжж.
5.
«Запищал комар:
вдох через нос, выдох на ззз.
6. «Застрекотала стрекоза:
вдох через нос, выдох на ццц.
7. «Вдоль леса едет лошадка»:
цокают языком.
Играют в игру
Усложнения:
«Шумим» по подгруппам.
«Дети, сейчас я разделю вас на группы, и каждая из групп
будет изображать своего персонажа. Злата и Поли на
будут ветром. Саша и Миша комариками»
«А теперь все персонажи будут шуметь одновременно.
Аня и Маша, вы кто? (Деревья) Значит, как вы будете
«шуметь»? (шшш) Приготовились. Лес зашумел.»
«Шумим» с нарастанием (усилением) и удалением
звука одной группы персонажей.
«Засвистел ветер. Зашумели деревья. Запищали
комарики. (Названные группы «шумят») Издалека
доносится жужжание жуков. Жуки все ближе и ближе
жужжание все громче и громче. Жуки здесь очень
громко. Улетают жуки тише и еще тише»
Рисуют
палочками на
песке А теперь давайте нарисуем палочками на песке деревья,
которые мы видим в лесу.
Мы были с вами в лесу, а теперь вернемся домой. Идем
по колкой траве.
Под низкими ветками. Перепрыгиваем
по камушкам через ручеек. Поднимаемся в гору. Бежим с
горы. Идем друг за другом по узкой тропинке. Парами по
широкой дорожке. Пришли.
Сообщить о шуме | Лондонский боро Уолтем-Форест
Фейерверк
Положения о фейерверках 2004 г. запрещают использование фейерверков с 23:00 до 7:00, за исключением:
- до полуночи 5 ноября (Ночь костров)
- до часа ночи после китайского Нового года
- до 01:00 на следующий день после Дивали
- до 01:00 1 января (канун Нового года/день)
Строительный шум
Ожидается, что строительные работы будут шумными между:
- с понедельника по пятницу с 8:00 до 18:00
- Суббота с 8:00 до 13:00
Но не по воскресеньям и в праздничные дни.
Существуют определенные исключения, когда работа может выполняться в нерабочее время, в том числе:
- Аварийно-спасательные работы
- Железнодорожные работы, требующие закрытия путей
- Автодорожные работы на основных транспортных магистралях
Работы по дому, выполняемые людьми в собственных домах, могут выполняться в любое разумное время, но при этом необходимо учитывать неудобства, которые могут быть причинены соседям.
Узнайте больше о строительных неприятностях.
Шум своими руками
Шумный DIY должен быть выполнен:
- с понедельника по пятницу с 8:00 до 18:00 (до 20:00, если это делается после работы)
- По субботам с 8:00 до 18:00
- Воскресенье/праздничные дни с 10:00 до 16:00
Если шумная работа будет продолжаться в нерабочее время, мы можем направить уведомление в соответствии с Законом о контроле за загрязнением окружающей среды 1974 года, чтобы прекратить ее.
Шумные тревоги
Охранная сигнализация
Охранная сигнализация должна иметь 20-минутное отключение, чтобы она не звонила дольше.Если сигнал тревоги сработает дольше, вы можете быть оштрафованы на сумму до 2000 фунтов стерлингов.
У нас есть силы справиться с шумными сигналами тревоги, которые не прекращаются через 20 минут. Если будильник все еще звонит через час, мы можем его выключить. Попробуем сделать это снаружи.
Если это не поможет, мы можем запросить ордер на вход в помещение. В таких случаях мы будем использовать слесарь, чтобы открыть двери. Собственник недвижимости должен оплатить расходы, связанные с этим.
Если вас это беспокоит, вы можете назначить держателя ключей от своей собственности и предоставить нам его контактные данные.Затем мы можем связаться с ними, если ваш будильник сработает случайно.
Автосигнализация
Если автомобильная сигнализация сработала случайно, мы попробуем связаться с зарегистрированным хранителем. Если мы не можем, и сигнализация все еще звучит через час, мы можем попросить слесаря выключить ее.
Зарегистрированный хранитель должен оплатить все связанные с этим расходы. Мы также можем убрать автомобиль с дороги.
Снижение шума — Forest Research
Фон
Снижение шума — это набор стратегий, направленных на снижение шумового загрязнения. Основными источниками шума являются авиационный шум и шум от проезжей части, а методы снижения шума включают контроль транспортного шума, архитектурный дизайн и контроль профессионального шума.
Шум может вызвать тревогу, напряжение или даже болезнь, а длительное воздействие сильного шума может привести к потере слуха. Шум рассматривается как форма загрязнения окружающей среды и иногда считается международной проблемой здравоохранения.
Greenspace обладает способностью уменьшать шум в городских районах.Посадка «шумовых буферов», состоящих из деревьев и кустарников, может уменьшить шум на пять-десять децибел на каждые 30 м ширины леса, особенно резкие тона, и это снижает шум для человеческого уха примерно на 50%. Для достижения этого эффекта необходимо тщательно выбирать виды и дизайн посадки.
Возможности
Эффективное управление, расширение и создание новых лесных массивов помогает снизить шум и загрязнение, восстановить и улучшить деградировавшие ландшафты, предоставить возможности для отдыха, улучшить здоровье и благополучие, а также помочь смягчить изменение климата и внести свой вклад в управление поймами.
Успешный рост деревьев в городских районах зависит от ряда факторов, включая тип породы. База данных «Правильное дерево для меняющегося климата» может помочь определить наиболее подходящее дерево для местности и помочь в управлении деревьями в городских зеленых насаждениях.
Текущее действие
Общие рекомендации по снижению шума с помощью рядов деревьев и кустарников включают:
- Поместите буфер шума рядом с источником шума (а не рядом с защищаемой зоной).
- Сажайте деревья/кустарники как можно ближе друг к другу, насколько это позволяют виды, и не допускайте чрезмерного запрета.
- По возможности используйте растения с густой листвой. Разнообразие видов деревьев с различными формами и размерами листвы в буфере шума также может улучшить шумоподавление.
- Листва растений должна сохраняться с нуля. Для достижения этого эффекта может потребоваться сочетание кустарников и деревьев.
- Вечнозеленые сорта, сохранившие листья, обеспечивают лучшую защиту в течение всего года.
- По возможности используйте высокие растения. Там, где использование высоких деревьев ограничено, используйте сочетание более низких кустарников и высокой травы или аналогичного мягкого почвенного покрова, а не твердых мощеных поверхностей.
Практический пример
Зеленая сеть Восточного Лондона — это долгосрочный проект по созданию сети зеленых насаждений вдоль ворот Темзы в Южном Эссексе. Проект призван предложить ряд преимуществ, включая:
- Вклад в борьбу с наводнениями, улучшение качества воздуха и воды и снижение шума
- Обеспечение разнообразия мест обитания диких животных и ландшафтов в городе и сельской местности
- Соединение новых сообществ с существующими районами, регенерированным берегом реки, местными достопримечательностями и сельской местностью, обеспечивающее улучшенный «доступ для всех»
- Сохранение и улучшение существующих зеленых насаждений и связей
- Создание новых высококачественных зеленых насаждений и связей в областях возможностей и потребностей
- Создание ощущения места за счет улучшения характера ландшафта и наследия
- Укрепление имиджа и доверия к Южному Эссексу как к качественному месту для жизни, работы и инвестиций
- Вовлечение всех сообществ в планирование, управление и празднование сети
- Планирование и продвижение сети как части устойчивой транспортной системы
- Продвижение сети для отдыха и туризма, образования и здорового образа жизни.
Дополнительная информация
Белл, С. (1999). Картирование спокойствия как помощь в планировании лесного хозяйства. Информационная записка Комиссии по лесному хозяйству 16. Комиссия по лесному хозяйству, Эдинбург.
КЛ:ЭЙР (2009 г.). Комплексная реабилитация, мелиорация и создание зеленых насаждений на заброшенных землях (PDF-576K) . Subr:im бюллетень, CLA:IRE.
Дойк, К. и Хатчингс, Т. (2007). Создание зеленых насаждений на заброшенных землях: выбор участка и процесс исследования. Информационная записка Комиссии по лесному хозяйству 91.Комиссия по лесному хозяйству, Эдинбург.
Факультет общественного здравоохранения (2010 г.). На свежем воздухе: как наши службы естественного здоровья используют зеленые насаждения для улучшения самочувствия (PDF-473K) . Натуральная Англия.
Партнерство в области лесного хозяйства и лесного хозяйства (2006 г.). Проект юго-восточного плана. Что в этом для лесного хозяйства и лесных массивов? (PDF-495K) Комиссия по лесному хозяйству, Англия.
Гринспейс (2007 г.). Связь между зеленым насаждением и здоровьем: обзор критической литературы (PDF-249K) .Управляющее резюме. Гринспейс, Шотландия.
Консультанты по землепользованию (2004 г.). Создание ссылок: зеленые насаждения и качество жизни (PDF-2370K) . Заказной отчет Шотландского природного наследия № 060 (ROAME № F03AB01).
Макмиллан, Д. и Бейтман, И. (2000). Нерыночные выгоды лесного хозяйства: этап 1. Отчет в Лесную комиссию.
Сотрудничающий центр ВОЗ по здоровой городской среде (2010 г.). Пространственные детерминанты здоровья в городских условиях. Обзор доказательств (PDF-211K) .Университет Западной Англии, Бристоль.
SFX снег. Больше бесплатных шаблонов Jade Dragon Snow Mountain для коммерческого использования































Шум — Районный совет Нью-Форест
Мы продолжим выполнять свои уставные функции, в том числе расследовать предполагаемые жалобы на неудобства.
Однако из-за текущих ограничений Covid внутренние посещения занятых помещений/собственности не будут проводиться и могут продлить время для завершения этих расследований офицерами.
Мы призываем жильцов быть внимательными друг к другу и следить за тем, чтобы их деятельность не создавала неудобств или дополнительного стресса для других.
Жалобы на шум расследуются нашими специалистами по гигиене окружающей среды.
Мы можем принять меры, если шум считается нарушением закона.Максимально допустимого уровня шума не существует, и каждый случай оценивается в зависимости от конкретных обстоятельств.
Чтобы подать жалобу на любой из перечисленных ниже типов шума, свяжитесь с нами.
Мы не рассматриваем анонимные жалобы. Вы всегда должны предоставлять нам свои данные.
Типы шума
Мы можем помочь с:
- соседским шумом (например, громкой музыкой)
- автомобильной сигнализацией
- бытовой сигнализацией
- коммерческим шумом (например, шум машин, лай собак070 в пабах и клубах8) 90 90 и других шумных животных.
Чтобы подать жалобу на любой из указанных выше типов шума, свяжитесь с нами.
Мы не можем помочь с шумом от повседневных дел, если только они не продолжительны и не происходят в неподходящее время (например, посреди ночи, чтобы помешать сну). Повседневная деятельность включает:
- смыв туалетов
- детей, играющих
- стиральные машины
- пылесосы
- газонокосилки
- закрытие дверей и шкафов.
Мы не можем исследовать шум от самолетов или дорожного движения.
Соседи и шум
Чрезмерный шум от соседей может раздражать и вызывать ненужный стресс и беспокойство.
Чтобы поддерживать хорошие отношения с соседями, вы можете обсудить этот вопрос со своим соседом , поскольку он может не знать о наличии проблемы. Часто это решает большинство жалоб.
Если это не сработает, мы сможем провести официальное расследование вашей жалобы и предложить индивидуальный совет.
Чтобы причинять неудобства, шум должен создавать существенные и необоснованные помехи в вашем доме.
Маловероятно, что мы официально разрешим разовую ситуацию, если только шум не будет исключительно громким и не повлияет на многие домохозяйства.
Если вы хотите подать жалобу, нам потребуются:
- ваше имя, адрес, номер телефона и адрес электронной почты
- адрес предполагаемого источника шума
- подробная информация о шуме.
В рамках расследования нам необходимо заполнить дневник, который будет отправлен вам.
Если мы не сможем решить вопрос неофициально, от вас также может потребоваться дать показания в магистратском суде.
Автомобильная сигнализация
У нас есть возможность взломать машину на улице и отключить сигнализацию, если она звучит слишком громко. Нам потребуется получить ордер, если автомобиль находится в частной собственности.
Если вы хотите подать жалобу, нам потребуются:
- ваше имя, адрес, адрес электронной почты и номер телефона
- данные автомобиля, включая регистрационный номер, цвет и марку
- местонахождение автомобиля
- как давно звучит сигнал тревоги
- как шум влияет на вас
- сведения о владельце или водителе (если известны).
Вышеупомянутая процедура может занять несколько часов, в зависимости от индивидуальных обстоятельств.
Вы можете связаться с нами по поводу автомобильной сигнализации в рабочее время. В нерабочее время звоните по номеру службы экстренной помощи полиции Хэмпшира.
Позвоните в полицию Хэмпшира по номеру 101
Сигнализация вторжения в дом
У нас есть возможность принять меры, чтобы отключить сигнализацию вторжения в дом, если сигнал тревоги:
- звучит более 20 минут непрерывно или один час с перерывами
- вызывает раздражение у окружающих.
Мы можем отключить сигнализацию, находясь снаружи объекта, или, если мы получим ордер, войти на территорию и отключить сигнализацию. Стоимость таких действий будет взыскана с владельца сигнализации.
Если вы хотите подать жалобу, нам потребуются:
- ваше имя, адрес, адрес электронной почты и номер телефона
- адрес дома, где сигнализация дает осечку
- как долго звучит сигнализация
- имя и местонахождение жильца (если известно)
- информация о владельце ключа (если известно)
- опознавательные знаки, например, номер телефона на коробке сигнализации.
Процедура может занять несколько часов, в зависимости от индивидуальных обстоятельств.
Шум из служебных помещений
Вы можете пожаловаться на шум из служебных или коммерческих помещений.
Часы работы предприятия могут быть ограничены условиями разрешения на планирование. Если у них есть неограниченные часы использования, мы рассмотрим вашу жалобу и, возможно, сможем ограничить часы или уменьшить их шум.
Чтобы поддерживать хорошие отношения с соседями, вы можете обсудить этот вопрос с заинтересованным бизнесом, поскольку они могут не знать о наличии проблемы.
Если вы не можете это сделать или это не помогло, мы можем официально рассмотреть вашу жалобу и предложить индивидуальный совет.
Если вы хотите подать жалобу, нам потребуются:
- ваше имя, адрес, адрес электронной почты и номер телефона
- адрес предполагаемого источника шума
- подробная информация о жалобе.
В рамках расследования нам потребуется заполнить дневник, который будет отправлен вам.
Если мы не сможем решить вопрос неофициально, от вас также может потребоваться дать показания в магистратском суде.
Закон о шуме в служебных помещениях немного отличается от законодательства в жилых помещениях, поскольку в некоторых случаях предприятие может защищать себя в суде, показывая, что оно использует «наилучшие практические средства» для предотвращения неудобств.
Лающие собаки
Вы можете подать жалобу на лай собак или другие звуки животных, следуя тем же правилам в отношении шума от соседей.
Если вас беспокоит лай вашей собственной собаки, свяжитесь с нашими кинологами по телефону 023 8028 5411. Чтобы узнать, как остановить лай вашей собаки, посетите веб-сайт Blue Cross.
Фейерверки
Положения о фейерверках 2004 г. ввели комендантский час на использование фейерверков. Запуск фейерверков с 23:00 до 7:00 является правонарушением, за следующими исключениями:
- 5 ноября (между полуночью и 7:00)
- Канун Нового года (между 1:00 и 7:00)
- Китайский Новый год (между 1:00 и 7:00)
- Ночь Дивали (с 1 до 7 утра).
Если фейерверки вызывают проблемы в нерабочее время, свяжитесь с полицией Хэмпшира по номеру неэкстренной службы.
Позвоните в полицию Хэмпшира по телефону 101
Бросание или запуск фейерверка на улице или в общественном месте является уголовным преступлением. Дополнительную информацию о правоохранительных органах можно найти на веб-сайте Ask the Police.
Домашние животные боятся фейерверков, и их всегда следует держать в помещении во время местных фейерверков. Дополнительную информацию о фейерверках и домашних животных можно найти на сайте Blue Cross.
Розничные продавцы фейерверков должны быть зарегистрированы в Торговых стандартах Хэмпшира, которые расследуют проблемы с небезопасными продуктами.
Контактная информация
Вы можете связаться с нами, чтобы подать жалобу на любой из типов шума, описанных выше, или задать вопросы о шуме.
E-mail: [email protected]
Телефон: 02380 285411
Здоровье окружающей среды (защита)
Appletree Court
Beaulieu Road
Lyndhurst
So43 7PA
Наши часы работы:
с понедельника по четверг: 8.с 45:00 до 17:15
Пятница: с 8:45 до 16:45
Влияние смоделированного спектрального шума на производительность классификации случайного леса и наклонного случайного леса
Наборы гиперспектральных данных содержат спектральный шум, наличие которого неблагоприятно влияет на производительность классификатора для точного обобщения. Несмотря на то, что алгоритмы машинного обучения считаются надежными классификаторами, которые хорошо обобщают в неблагоприятных шумовых условиях, степень этого плохо изучена.Это исследование было направлено на оценку влияния смоделированного спектрального шума (10 %, 20 % и 30 %) на эффективность классификации случайного леса (RF) и наклонного случайного леса (oRF) с использованием двух моделей разделения узлов (гребенчатая регрессия (RR) и машины опорных векторов (SVM)) для различения здоровых и слабо зараженных растений водного гиацинта. Результаты этого исследования показали, что смоделированный шум незначительно влиял на RF, при этом точность классификации снижалась в течение первой и второй недель при добавлении 30% шума.По сравнению с RF, oRF-RR и oRF-SVM дали более высокую точность теста (oRF-RR: 5,36%–7,15%; oRF-SVM: 3,58%–5,36%) и тестовые коэффициенты каппа (oRF-RR: 10,72%–14,29). %; oRF-SVM: 7,15–10,72 %. Примечательно, что точность теста oRF-RR и коэффициенты каппа оставались постоянными независимо от смоделированного уровня шума на первой и второй неделе, в то время как аналогичные результаты были получены на третьей неделе с использованием oRF-SVM.
В целом, это исследование показало, что oRF-RR можно рассматривать как надежный алгоритм классификации, на который не влияют шумовые спектральные условия.
1. Введение
Гиперспектральные датчики собирают подробную спектральную информацию; однако они часто чувствительны к шуму от различных источников [1, 2]. Наличие спектрального шума в гиперспектральных данных является серьезной проблемой в подходах к классификации из-за того, что производительность классификатора ухудшается при наличии шума [3, 4]. Плохая производительность классификации неблагоприятна, поскольку затрудняет интерпретацию построенных моделей и негативно влияет на решения, полученные на их основе [4].Несмотря на то, что многие исследователи признают пагубное влияние шума на производительность классификатора, эта концепция плохо изучена и понята [3–5]. Классификация гиперспектральных данных в контролируемой среде, то есть при наличии и отсутствии смоделированного шума, необходима для понимания и оценки влияния шума на производительность классификатора. Кроме того, классификация гиперспектральных данных в условиях возрастающего уровня искусственного шума имеет решающее значение для оценки того, является ли ухудшение качества классификации значительным или находится в допустимых пределах.Несмотря на то, что большое внимание уделяется качеству обучающих данных, максимальная точность может быть достигнута только за счет сочетания высококачественных обучающих данных и реализации надежного алгоритма классификации, нечувствительного к шуму [3, 4, 6]. . Следовательно, следует изучить соответствующие методы шумоподавления и классификации, чтобы эффективно справляться с зашумленными данными и повышать эффективность классификации.
За последнее десятилетие несколько исследователей разработали и внедрили новые методы для эффективной минимизации влияния шума на гиперспектральные данные [7–11].Реализованные методы шумоподавления включают преобразование минимальной доли шума, методы фильтрации шума, алгоритмы спектрального сглаживания, вейвлет-преобразования и ряд новых алгоритмов шумоподавления [9–13]. В отличие от большинства исследователей, которые выступают за шумоподавление как важный этап предварительной обработки [1, 8, 11], методы шумоподавления также ограничены в своих подходах. Например, оценка количества шумовых компонентов является сложной задачей для преобразования минимальной доли шума. Эта оценка различна для полос с разным отношением сигнал/шум, поскольку невозможно достичь оптимального шумоподавления для всех полос одновременно [9].Хотя методы фильтрации шума удаляют шумовые атрибуты, они также могут удалять ценную спектральную информацию, которая может быть необходима для конкретных приложений [2]. Несмотря на то, что большинство алгоритмов шумоподавления принимают во внимание некоторые предварительные знания о шуме и удаляют один или два типа шума, реальные наборы данных включают комбинацию шумов [10]. Следовательно, учитывая эти ограничения, он лучше подходит для изучения алгоритмов классификации, которые не требуют сложных шагов предварительной обработки для шумоподавления и устойчивы к спектральному шуму.
В этом исследовании делается попытка классифицировать гиперспектральные данные при возрастающем уровне симулированного шума, чтобы оценить надежность алгоритмов классификации. Одним из алгоритмов машинного обучения, который считается надежным классификатором, включающим механизмы, на которые меньше влияет шум, является случайный лес (RF).
RF — популярный алгоритм ансамблевой классификации на основе дерева, который использует множество деревьев классификации для классификации неизвестных выборок [14–16]. Подробный обзор приложений и будущих направлений РЧ в дистанционном зондировании см. в [17].RF предлагает многочисленные преимущества в качестве надежного алгоритма классификации; однако одной из основных особенностей алгоритма является то, что он менее чувствителен к шуму и не допускает переобучения [14]. Во-первых, RF может эффективно обрабатывать зашумленные данные посредством рандомизации путем построения каждого дерева решений в ансамбле с использованием бутстрепных выборок, которые создаются путем повторной выборки исходного обучающего набора данных с заменой [14]. Во-вторых, RF выбирает случайное подмножество переменных-предикторов в каждом узле для роста каждого дерева; следовательно, наиболее вероятно, что отдельные деревья решений избегают входных записей и переменных-предикторов, вносящих шум [14].В-третьих, RF изучает множество переменных несмещенных деревьев решений. Модели, которые переопределяют шум в обучающем наборе данных и, как правило, имеют высокую дисперсию и низкое смещение. RF уменьшает дисперсию, применяя правило большинства голосов, таким образом создавая модель с низким смещением и низкой дисперсией [14]. Учитывая вышеизложенное, очевидно, что РЧ может хорошо подходить для работы с зашумленными данными, которые могут быть связаны с данными дистанционного зондирования. Однако, хотя RF может эффективно обрабатывать зашумленные данные, разделение пространства признаков с использованием одномерных гиперплоскостей, которые являются ортогональными, может быть неоптимальным для разделения классов и классификации спектральных данных [18].В случаях, когда существует коллинеарность (например, гиперспектральные данные), маргинальные распределения входных переменных могут потерять свою способность разделять классы, требующие сложных границ решений и глубоко вложенных деревьев [18]. Следовательно, такой алгоритм, как косой случайный лес (oRF), который использует многомерные наклонные гиперплоскости, может лучше подходить для задач, связанных с зашумленными данными, что обеспечивает лучшую производительность классификации.
oRF — это новый алгоритм классификации, являющийся усовершенствованием стандартного алгоритма RF.В алгоритме используются те же базовые принципы для эффективной обработки зашумленных данных, что и в стандартном РЧ-алгоритме; что делает его хорошо подходящим для обработки данных дистанционного зондирования. Основное различие между RF и oRF заключается в том, что oRF разделяет пространство признаков с помощью многомерных наклонных гиперплоскостей [18, 19]. Кроме того, oRF использует линейные модели с учителем, например регрессию гребней (RR) и машины опорных векторов (SVM), для выполнения многовариантного разделения узлов в каждом узле, тем самым предоставляя индивидуальные классификаторы, более сильные в стандартном лесу, и общее улучшение классификации. точности [19].Несмотря на многочисленные преимущества, связанные с oRF, только несколько исследований использовали oRF для задач классификации [15, 18–20]. Например, Басса и др. [15] сообщили о высокой точности классификации при использовании oRF для классификации крайне неоднородного парка водно-болотных угодий Исимангалисо в Южной Африке. Пуна и др. [20] показали, что oRF с использованием трех различных моделей разделения узлов превосходит традиционные RF-классификаторы при классификации здоровых и зараженных проростков Pinus radiata с использованием спектроскопических данных.Очевидно, что преимущества реализации oRF в контексте дистанционного зондирования позволяют эффективно обрабатывать зашумленные данные, а также классифицировать более эффективно, чем стандартное RF.
Водяной гиацинт ( Eichhornia crassipes ) — экзотический макрофит, который обычно контролируется двумя специфическими для хозяина видами долгоносика: водяным гиацинтовым долгоносиком ( Neochetina bruchi ) и пятнистым водяным гиацинтовым долгоносиком ( Neochetina eichhornia) 21–23].Чтобы установить эффективность агентов биоконтроля, различные уровни заражения можно отслеживать с помощью гиперспектрального дистанционного зондирования [24]. Однако дистанционное обнаружение низких уровней заражения представляет собой проблему, поскольку водные гиацинты встречаются в водной среде, на которую влияет шум из ряда различных источников, влияние которых может маскировать обнаружение низких уровней заражения. Насколько известно авторам, никакие исследования не пытались обнаружить низкий уровень заражения растений водяного гиацинта в шумных гиперспектральных условиях.Надежный характер RF и oRF дает возможность обнаруживать низкие уровни заражения водяного гиацинта в шумных спектральных условиях.
Принимая во внимание вышеизложенное, целью данного исследования было определить влияние гиперспектрального спектрального шума на эффективность классификации RF и ORF. В частности, цели этого исследования заключались в том, чтобы (1) различить здоровые и слабо зараженные растения водного гиацинта в условиях имитации шума, (2) понять влияние повышения уровня (10%, 20% и 30%) моделируемого шума. по точности классификации, (3) для сравнения точности и надежности классификации RF и oRF в условиях смоделированного шума и (4) для сравнения точности и надежности классификации oRF с использованием моделей разделения узлов RR и SVM.
2. Материалы и методы
2.1. Методика эксперимента
Здоровые растения водного гиацинта ( Eichhornia crassipes ) () были собраны в реке Аманзимтоти, расположенной в провинции Квазулу-Натал в Южной Африке (30°03 29,44 ю.ш.; 30°52 38,53 в.д.), и перевезены в лаборатории Университета Квазулу-Наталь [24]. Собранные растения водяного гиацинта были одного размера (т.е. пятой феностадии) [25], а также не содержали каких-либо агентов биоконтроля или повреждений биоконтроля.В лаборатории отдельные круглые пластиковые контейнеры диаметром 55 см каждый заполняли 20 л воды [24]. После этого в каждый контейнер добавляли азот (нитрат калия: 7,5 мг N л 90 143 -1 90 144 ) и фосфор (дигидроортофосфат: 1,37 мг PL 90 143 -1 90 144 ) для имитации условий, характерных для сильно эвтрофных условий [26]. В каждый контейнер также добавляли коммерческий хелат железа (13% Fe) в концентрации 11,2 мг Fe L -1 [27, 28]. Питательную среду заменяли еженедельно, чтобы поддерживать постоянную концентрацию питательных веществ для роста и развития растений [24].В каждый контейнер помещали по пятнадцать растений водяного гиацинта, создавая плотный коврик внутри каждого контейнера [24]. Затем растения водного гиацинта акклиматизировали к окружающей среде в течение одной недели до воздействия долгоносика [29].
После периода акклиматизации каждое растение водяного гиацинта очищали от всего мусора, удаляя все отмершие листья, отмершие черешки и дочерние растения, чтобы сохранить исходную плотность посадки [24]. Для изучения влияния низких уровней заражения на спектральные характеристики растений рассматривали двух взрослых самцов долгоносиков на растение [30].Эксперимент был организован по полностью случайной схеме с одним контролем и одним лечением; каждый повторялся трижды [24]. После того, как долгоносики были введены, каждый контейнер был покрыт сеткой (3 м × 1,5 м; размер ячейки ячейки 2 мм × 2 мм) для предотвращения побега долгоносиков [24]. Количество самцов долгоносиков в каждом контейнере поддерживалось еженедельной заменой мертвых долгоносиков [31]. Растения водяного гиацинта в течение одной недели подвергались воздействию травоядных долгоносиков до отбора проб растений для спектров отражения кроны [24].
2.2. Измерения отражательной способности растительного покрова
Для сбора данных об отражательной способности травоядных долгоносиков использовался спектрорадиометр FieldSpec® 3 [32]. ASD представляет собой портативный спектрометр, использующий оптоволоконный кабель для измерения коэффициента отражения и персональный компьютер для регистрации данных. Спектрометр имеет спектральный диапазон 350–2500 нм с интервалом дискретизации 1,4 нм в диапазоне 350–1000 нм и 2 нм в диапазоне 1000–2500 нм. Измерения коэффициента отражения проводились при температуре окружающего воздуха 21°C [24].Все измерения отражательной способности проводились в пределах черного ящика для учета любой фоновой отражательной способности [24]. Волоконно-оптический кабель с полем зрения 10° был направлен на 0,5 м над каждым контейнером с одной галогенной лампой мощностью 50 Вт поперек контейнера, обеспечивающей единственное освещение [24]. Спектрометр был откалиброван путем измерения показаний «белого эталона» с использованием панели Spectralon до того, как были проведены измерения отражательной способности образца.
Для измерения отражательной способности купола сетка из каждого контейнера была удалена, а контейнер был помещен на целевую платформу.Каждый контейнер поворачивали на 45° восемь раз, при этом измерения отражательной способности проводились в центре каждого контейнера [24]. Четыре измерения отражательной способности были получены при каждом обороте контейнера, всего 32 на контейнер и 96 на обработку. После измерения коэффициента отражения сетка на каждом контейнере была заменена [24]. Первая серия измерений отражательной способности проводилась через неделю после заражения, затем еженедельно в течение трех недель [24]. Перед анализом спектры отражения, полученные при каждом обороте, усредняли и удаляли полосы поглощения атмосферной воды (1350–1450 нм; 1773–2020 нм; 2400–2500 нм) [24].
2.3. Моделирование шума
Алгоритм моделирования шума был разработан для добавления белого шума к спектрам отражения 10%, 20% и 30% обучающей выборки. Алгоритм генерирует нормально распределенные случайные числа, которые добавляются к спектрам, достигая отношения сигнал/шум, равного единице. Алгоритм моделирования шума был разработан в пакете статистики R версии 2.0.0 [33].
2.4. Статистический анализ
2.4.1. Алгоритм случайного леса
RF — это алгоритм классификации, который объединяет несколько одномерных деревьев классификации для построения ансамбля, использующего весь лес в качестве сложного составного классификатора [14].Случайные бутстрап-выборки берутся из исходного набора обучающих данных с заменой, после чего для каждой бутстреп-выборки строится неусеченное дерево классификации. Для построения каждого дерева RF случайным образом выбирает подмножество кандидатов-предикторов в каждом узле и вычисляет индекс Джини для всех возможных ортогональных разбиений. Наилучшее ортогональное разбиение, то есть наибольшая мера индекса Джини, используется для разделения данных и создания дочерних узлов. Окончательная классификационная метка нового наблюдения определяется путем агрегирования прогнозов деревьев в ансамбле посредством мажоритарного голосования [14].В этом исследовании гиперпараметры по умолчанию использовались для процедур классификации, поскольку они дают приемлемые результаты [34]. Для всего анализа использовалась программная библиотека randomForest [35], разработанная в пакете статистики R версии 2.5.1 [33].
2.4.2. Алгоритм наклонного случайного леса
oRF представляет собой древовидный ансамблевый классификатор, аналогичный RF, который превращает множество многомерных деревьев классификации в набор данных; объединение прогнозов всех деревьев для классификации входных данных.oRF использует тот же процесс создания ансамбля (т. е. начальную агрегацию и случайный выбор полос в каждом узле), что и RF [20]. Тем не менее, oRF отличается от стандартного алгоритма RF тем, что изучает оптимальные направления наклонного разделения с использованием линейных дискриминационных моделей в каждом узле [18, 19]. Линейные дискриминационные модели, реализованные в каждом узле, включают RR, SVM, частичную регрессию методом наименьших квадратов и логистическую регрессию. В этом исследовании были реализованы две линейные дискриминационные модели, RR и SVM.Эти модели более подробно обсуждаются ниже.
RR — это модель множественной линейной регрессии, которая находит минимальную сумму квадратов ошибок предсказания при ограничении суммы квадратов коэффициентов регрессии [36, 37]. RR использует параметр регуляризации ( λ ) для коэффициентов регрессии, которые оптимизируются с использованием выборок OOB, происходящих в одном и том же узле. Именно параметр регуляризации позволяет классификатору настроиться на оптимальное направление разделения [18].
SVM — это модель бинарной контролируемой классификации, целью которой является поиск оптимальной разделяющей гиперплоскости в многомерном пространстве, которая линейно разделяет два класса, максимизируя запас и одновременно сводя к минимуму ошибки неправильной классификации [38, 39]. Компромисс между ошибками неправильной классификации и максимизацией запаса контролируется параметром C , который оптимизируется с использованием выборок OOB, происходящих в том же узле.
Подобно RF, oRF также определяется двумя гиперпараметрами, ntree и mtry .Во время классификации использовались гиперпараметры по умолчанию ntree и mtry , определенные алгоритмом oRF. Для всего анализа использовалась библиотека obliqueRF [40], разработанная в пакете статистики R версии 2.0.0 [33].
2.4.3. Оценка точности
Эффективность классификации классификаторов RF и oRF оценивалась путем расчета общей точности и коэффициента каппа. Общая точность является мерой всей классификации, тогда как коэффициент каппа является мерой различия между обучающим набором данных и тестовым набором данных, возникающим из-за случайности [41, 42].
Рабочий процесс, использованный для оценки влияния спектрального шума на эффективность классификации случайных лесов и наклонных случайных лесов, представлен на рисунке 1.
3. Результаты
3.1. Описание
Neochetina spp. Заражение долгоносикомЗдоровые и слабозараженные растения водного гиацинта в течение трех недель после заражения представлены на Рисунке 2, где графически показаны здоровые и слабозараженные растения водного гиацинта в течение трех недель после заражения.Растения водяного гиацинта с низким уровнем заражения наблюдались как сильные и здоровые через три недели после заражения (рис. 2). Более тщательный осмотр растений водного гиацинта с низким уровнем заражения показал, что Neochetina spp. долгоносики активно питались с первой по третью неделю. На листьях растений наблюдали повреждение шрамов от кормления, которое постепенно увеличивалось с первой по третью неделю.
3.2. Спектры отражения здоровых и слабо зараженных растений
На рис. 3 приведены средние кривые спектрального отражения здоровых и малозараженных растений водяного гиацинта после трех недель заражения долгоносиком.Как правило, растения водяного гиацинта с низким уровнем заражения демонстрируют немного более низкую кривую отражения, чем здоровые растения водяного гиацинта.
3.3. Точность случайной классификации лесов
В таблице 1 представлены точности радиочастотной классификации без учета и с учетом трех смоделированных уровней шума за три недели заражения. Самая высокая точность РЧ-теста и тестовые коэффициенты каппа были достигнуты на первой неделе (точность теста = 91,07%; тест-коэффициент каппа = 82,14%) и на второй неделе (точность теста = 94).64%; тестовый коэффициент каппа = 89,28%), исключая добавление смоделированного шума. Очевидно, что RF немного подвержен влиянию шума из-за того, что точность классификации немного снижается с увеличением уровня имитируемого шума. Точность радиочастотных испытаний снизилась на 7,15 % в течение первой недели и на 10,72 % в течение второй недели с добавлением 30 % имитации шума. Точно так же коэффициенты каппа теста RF уменьшились на 14,29 % в течение первой и второй недель с добавлением 30 % смоделированного шума. Тем не менее, точность тестов РЧ и тестовые коэффициенты Каппа немного увеличились и оставались соответствующими повышению уровня смоделированного шума в течение третьей недели.В связи с этим точность теста РЧ и коэффициент каппа теста увеличились на 1,78% и 3,57% соответственно.
|