Как определить какое дерево


Виды деревьев и как различать. Как определить породу древесины, изучаем материалы

Зимой, когда деревья стоят без листвы, лес окутывает особая загадочная аура. Во время прогулки присмотритесь повнимательнее к импозантным «великанам» - без листьев идентифицировать дерево трудно, но все же сделать это можно. Особенно увлекательно проделывать такие «опыты» вместе с детьми, ведь для них мир «лесных жителей» абсолютно неизведан, а значит - интересен. Какое дерево стоит перед вами, можно определить и узнать не только по почкам, но и по коре.

У взрослых деревьев отличия особенно заметны, поэтому после небольшой практики узнать их не составит труда: если кора гладкая и равномерная - перед вами бук лесной, вертикально пролегающие бороздки указывают на конский каштан, глубокие «морщины» испещряют «броню» дуба, а серые «чешуйки» покрывают ствол клена белого.

Кора - защитная оболочка дерева. Она оберегает внутреннюю, более нежную, часть растения от высыхания, болезней и атаки грибов. И вместе с тем - дает пристанище тысячам живых существ. Зимой резкие колебания температуры воздуха ночью и днем для коры очень опасны - она может потрескаться, и на стволе появятся морозобоины.

Защитить плодовые деревья от таких повреждений поможет побелка, которую поздней осенью заботливые садоводы наносят на стволы. Страдают деревья и от рук человеческих, частенько оставляющих метки на их шершавых «боках». Через такие порезы внутрь дерева попадают возбудители болезней. Расскажите об этом своим детям и объясните, что деревья нужно беречь. Ведь все мы любим гулять по лесу!

Кора извне покрыта коркой – пробковым слоем из омертвевших клеток. Под ней находится луб. Он состоит из транспортирующей органические питательные вещества проводящей ткани, лубяной паренхимы и лубяных волокон.

За рост ствола вширь отвечает камбий – тонкий слой ткани из клеток, которые постоянно делятся, образовывая ближе к коре клетки луба, а ближе к сердцевине – клетки древесины.

По тканям светлой заболонной древесины к кроне поступают вода и питательные вещества, в темной ядровой древесине накапливаются продукты обмена веществ.

Сердцевинные лучи служат «кладовыми» питательных веществ и распределяют их по всему радиусу ствола. Каждый год появляется годичное кольцо, которое имеет внешне темную укрепляющую позднюю древесину, образующуюся в конце лета и осенью, внутри - светлую, образующуюся весной.

Строение дерева на срезе

  1. Корка
  2. Камбий
  3. годичное кольцо
  4. сердцевинный луч
  1. сердцевина
  2. годичное кольцо
  3. ранняя древесина
  4. поздняя древесина
  5. камбий
  6. корка
  7. заболонная древесина
  8. ядровая древесина

Как определить дерево по его коре – примеры

  1. Дуб черешчатый (Quercus robur) можно определить не только по узловатым ветвям и стволу, но и по коричнево-серой коре с глубокими бороздами.
  2. Липа войлочная (Tilia tomentosa) имеет ярко выраженные продольные «трещины» на коре.
  3. Сосна обыкновенная (Pinus sylvestris) отличается красно-бурой окраской коры, испещренной глубокими бороздами.
  4. У взрослого каштана обыкновенного (Aesculus hippocastanum) характерны тянущиеся вдоль ствола пласты серо-коричневой коры.
  5. Клен ложноплатановый, или явор (Acer pseudoplatanus), можно безошибочно определить по чешуйчатой, похожей на платан, серо-коричневой коре.
  6. Бук лесной (Fagus sylvatica) до глубокой старости отличается поразительно гладкой тонкой корой.

Ниже другие записи по теме "Как сделать своими руками - домохозяину!"

  • Определить живой вес свиньи на...
  • Как сделать дерево плакучим своими...
  • По листьям, хвое, коре, стволу, веткам, почкам, цветам и пл

    Как определить породу древесины, изучаем материалы

    Если вы не можете отличить сосновую доску от еловой и не видите разницы между дубовыми и ясеневыми досками, попробуйте пристальнее вглядеться в некоторые признаки, характерные для каждой породы древесины и определить ее принадлежность.

    Живые деревья имеют множество различных признаков, отличающих один ботанический вид от другого. Листья, кора, форма кроны, чередование почек и другие характеристики дают богатейший материал для сравнения.

    Однако для определения древесины приходится иметь дело с другими признаками, которые опытные специалисты называют ключевыми. Описанные далее несложные методы помогут в определении распространенных местных пород, с которыми вам приходится иметь дело.

    Сначала посмотрите на цвет древесины

    На досках скапливаются грязь и пыль, а от света и воздуха волокна на поверхности выцветают и становятся серыми. Острым ножом, циклей или небольшим рубанком зачистите участок поверхности размером с ладонь на пласте доски тангенциального распила. При этом вы одновременно сумеете оценить и твердость неизвестной породы, сравнив ее со знакомыми образцами. Орех узнать очень просто. По красновато-бежевому цвету вы сможете узнать красный дуб, дополнительным признаком которого является выразительный текстурный рисунок. Расширяйте свои познания, рассматривая цвет и текстуру образцов в магазинах, торгующих пиломатериалами, и создайте свою коллекцию в мастерской.

    Нос вам в помощь, чтобы определить породу древесины

    Слегка смочите очищенное место водой или слюной. Это активирует древесину, даже если она старая и совершенно сухая. Понюхайте ее. Если она имеет запах, не напоминает ли он запах одной из пород, с которой вы уже имели дело в своей мастерской?

    Ни одна из древесных пород не обладает столь резким «аптечным» запахом как сассафрас. У клена свой особенный запах. А многим кажется, что ореховая древесина пахнет орехами.

    Взгляните на древесину поближе, если не удается определить породу древесины по цвету, текстуре и запаху, начинайте искать другие признаки под увеличением. Профессионалы обычно используют микроскоп. Но нам достаточно 10-кратной лупы, которую можно купить в магазине канцтоваров, чтобы делать с ее помощью то же самое.

    Для этих исследований потребуется взглянуть на торец образца, сделав свежий спил.

    Рассмотрите поры

    Древесина деревьев, растущих в зоне умеренного (не тропического) климата, обязательно имеет годичные кольца, заметные на торцевом распиле. В годичных кольцах можно различить участки ранней (так называемой летней) и поздней (зимней) древесины. Широкие участки ранней древесины образуются во время быстрого роста в начале сезона вегетации, а более узкие полоски поздней древесины появляются при замедлении роста в конце сезона.

    Между годичными кольцами можно увидеть поры, образованные клетками сосудами.

    По типу расположения пор и их размерам разные древесные породы характеризуются как кольцесосудистые или рассеянно-сосудистые.

    У кольцесосудистых пород хорошо заметна разница размеров пор на участках годичных колец с ранней и поздней древесиной.

    В рассеянно-сосудистых породах поры на участках с ранней и поздней древесиной имеют практически одинаковые размеры.

    У некоторых пород размеры пор постепенно увеличиваются на разных участках годичного кольца.

    Деревья некоторых видов, принадлежащие к одному ботаническому роду, имеют, несмотря на близкое родство, разные признаки. Например, род гикори (Сагуа) включает настоящее гикори и пекан, древесина которых заметно различается размером пор и их расположением.

    Как сортировать признаки древесины

    Предположим, у вас есть доска радиального распила из неизвестной породы, похожей на дуб и обладающей приблизительно такой же плотностью и твердостью. Но у нее нет запаха, характерного для дубовой древесины.

    Вооружившись лупой, вы можете рассмотреть, что загадочная древесина имеет все признаки принадлежности к кольцесосудистым породам. Радиальные лучи еле видны, следовательно, это не дуб. И древесина не столь твердая, плотная и темная, как у гикори.

    Вряд ли, так как ваш образец не имеет запаха, и его текстура больше напоминает дуб. Из списка возможных вариантов вы исключили все породы, кроме ясеня. Возможно, это ясень, но какой — белый или серый? Снова возьмите в руки лупу и внимательно осмотрите торец образца. Видите широкие годичные кольца и крупные поры в ранней древесине?

    Серый ясень обычно растет медленно в сырых и холодных регионах, следовательно, его радиальные лучи — один из важных признаков.

    Часть клеток древесины образуют плоские ленточки, проходящие горизонтально от середины к наружной части ствола, которые называются радиальными лучами. Если лучи образованы несколькими клетками, соединенными по высоте или ширине, то они называются агрегатными или составными лучами. А если лучи выходят непосредственно из сердцевины, их называют сердцевинными лучами.

    Из всех пород так называемой деловой древесины наиболее крупные и заметные радиальные лучи свойственны буку, различным дубам, платану и красной ольхе. В древесине бука, дуба и платана их можно увидеть невооруженным взглядом.

    Соберите коллекцию образцов древесины

    Чтобы не путаться в определении пород древесины, создайте собственную коллекцию образцов, которая будет всегда находиться под рукой. Все образцы должны быть точно идентифицированы и подписаны. Обычно достаточно дощечек размером 75×150 мм.

    Для определения древесных пород требуются некоторые знания и навыки.

    Если вы заинтересованы в дальнейшем изучении этого замечательного природного материала, приобретите справочники, которые помогут вам стать настоящим специалистом.

    Рубрика: Дачные советы

    Определить, что за дерево по фото

    Даже специалисту непросто удерживать в голове все многообразие растений, покрывающих земной шар. Если необходимо определить, что же именно за дерево перед вами находится по его фото, предлагаем список удобных приложений для поиска по электронной базе данных. Чтобы ими было легче пользоваться, мы составили подробные инструкции по работе с этими программами.

    Google Lens — поможет определить название дерева по фотографии

    Приложение от Гугл для поиска объектов по фотографии имеет режим, предназначенный для распознавания растений.

    Если вам необходимо узнать вид определенного дерева, ориентируйтесь на следующую инструкцию:

    1. Скачайте на свой смартфон с операционной системой типа Андроид простое и бесплатное приложение Гугл Объектив. Вы найдете его на странице в Google Play.
    2. Выберите режим для поиска по растениям.
    3. Наведите объектив смартфона на дерево, которое вас заинтересовало.
    4. Когда нейросеть распознает растение, на нем появится синий кружок. Если вы такого не видите, попробуйте отстраниться. Или же просто водите телефоном, удерживая дерево в фокусе камеры.
    5. В конечном итоге маленький синий круг загорится. Нажмите на него, чтобы вызвать справку.

      Растение в объективе Google Lens

    6. Система предложит несколько названий для одного и того же дерева. Выберите наиболее подходящий вариант.
    7. После этого Google выдаст описание. Почитайте его и определите, подходит ли оно для вашего дерева.
    Способ определить дерева по фото в Google Lens

    Если результат выглядит сомнительно, попробуйте изучить описание для следующего названия. Можно также сделать второй снимок того же дерева, но при этом щелкнуть его с другого ракурса.

    Рекомендуем к прочтению: Как проверить фото на совпадение в Интернете.

    LeafSnap — приложение, которое распознаёт деревья по фото

    Приложение LeafSnap представляет собой обучаемую систему распознавания растений по их листьям. Оно разработано исследователями из американских университетов. Здесь есть как реклама, так и возможность докупить полную версию.

    Пример работы Leafsnap

    Чтобы успешно определить, что за дерево изображено на фото, делайте следующее:

    1. Оторвите лист растения целиком, вместе с черенком.
    2. Поместите его на белый фон. Для этой цели подойдет обычный тетрадный лист, если линовка не слишком яркая.

      Пример размещения листа дерева на белом фоне

    3. Разместите растение в центре композиции. Нажмите на клавишу «Snap it!», чтобы сделать снимок.

      Где находится кнопка Snap It

    4. Подождите несколько секунд, пока изображение будет сохраняться.

      Загрузка листа в базу данных

    5. Ознакомьтесь с предложенным списком растений. Каждый вариант будет сопровождаться фотографией. Обратите внимания на картинки с похожими по форме листьями.

      Перечень возможных вариантов

    6. Выбрав самый подходящий пункт, проведите пальцем по строчке вдоль его названия.
    7. Справа появится большая красная кнопка «Label». Нажмите на нее.

      Клавиша Label

    8. На месте кнопки возникнет маленькая зеленая галочка.

      Подтверждение соответствия

    Теперь при столкновении с похожими листьями ответы приложения будут точнее. Пользуясь программой Leafsnap, вы помогаете системе обучаться. Нейросеть использует уникальный алгоритм по распознаванию формы листьев и постоянно развивается за счет новой информации.

    Упрощенный принцип работы LeafSnap

    Однако приложение лучше всего ознакомлено с флорой США. В работе со средней полосой России или Сибирью оно может давать мало полезных результатов. Чтобы скачать LeafSnap, переходите в Play Google для загрузки на Android и в App Store для iOS.

    Вам будет также полезна статья: Как определить название цветка по фото.

    Plantarium — покажет, что за дерево перед вами по картинке

    Некоммерческий проект Plantarium предлагает пользователям огромную и бесплатную базу данных по растениям средней полосы РФ. Чтобы определить дерево по фото, можно задать любое чисто ключевых признаков. На сайте Плантариум также есть иллюстрированный атлас растений.

    Как работать с поиском для определения, что за дерево перед вами по его фотоснимку:

    1. Зайдите на страницу определения растений https://www.plantarium.ru/page/find.html#.

      Переход к определителю с главной страницы сайта

    2. Нажмите на каталог «Жизненная форма».

      Нужный раздел

    3. Выберите «Дерево» в списке предложенных вариантов.
    4. Просмотрите список признаков в других разделах.
    5. Поставьте галочки в ячейках, относящихся к вашему дереву.

      Заполнение ячеек пометками

    6. Нажмите на клавишу «Найти».
    7. Проверяйте результаты.

      Обнаруженные варианты

    Загружать фотографии на сайт может любой желающий. Однако все права на снимки закреплены за авторами. Присоединяйтесь к сообществу, и вы сможете привнести существенный вклад в его развитие.

    Чтобы запросить поддержку профессионалов, обращайтесь в предназначенный для этого раздел форума. Определить дерево по фото вам помогут также на ресурсах

    Алиса — голосовой помощник для определения разновидности растения

    Голосовая помощница Алиса была обучена определять деревья по фото. Она по умолчанию прилагается к приложению Yandex. Скачать его можно на официальном сайте компании. Своя версия Алисы найдется для iOS, Android и Windows.

    Как пользоваться помощницей, чтобы узнать, какое дерево изображено на картинке:

    1. Запустите приложение от Яндекса.
    2. Нажмите на графический символ в виде белого медиатора в фиолетовом кружке. Это направит вас в беседу с Алисой.

      Переход к Алисе

    3. Тапните по иконке с миниатюрным фотоаппаратом. Вы найдете ее в правом нижнем углу экрана.

      Кнопка для перехода к съемке

    4. Нажмите на надпись «Сделайте фото», чтобы отправить системе изображение нужного дерева.
    5. Просматривайте результат поиска.

    Алиса ориентируется на русскоязычную базу данных. Поэтому вам легко будет понять, о каком дереве идет речь в обнаруженных ею статьях.

    PlantNet — определит, что за дерево на картинке

    Простое приложение PlantNet доступно в App Store. Оно также выложено для загрузки в Google Play.

    Как им пользоваться:

    1. Запустите программу.

      Запуск PlantNet через магазин

    2. PlantNet запросит доступ к GPS. Однако предоставлять его необязательно.

      Запрос о доступе к местоположению

    3. В правом нижнем углу найдите изображение фотокамеры. Тапните по нему.

      Иконка с камерой

    4. Выберите способ загрузки фото. Сделайте снимок на месте или обратитесь к памяти телефона.

      Метод загрузки фото

    5. Выберите орган дерева, представленный на изображении. В списке есть: лист, цветок, плод и ствол. К каждому из вариантов приставлена поясняющая картинка.

      Части искомого дерева

    6. Дождитесь загрузки новой страницы. Вы увидите перечень вариантов с фотографиями.

      Результат поиска дерева по фото

    Вы также сможете подтвердить результат поиска, приняв участие в развитии проекта. Однако для этого понадобится завести аккаунт.

    PlantNet является абсолютно бесплатным проектом, построенным за счет энтузиастов. В этой программе вы не найдете никакой рекламы.

    Это может быть полезным: На сколько лет я выгляжу по фото.

    PlantSnap — большая онлайн-база растений с фото

    Приложение PlantSnap можно загрузить из App Store или Google Play. В нем вы найдете огромную базу растений со всего света. Интерфейс переведен на десятки языков, поэтому пользоваться PlantSnap просто и удобно.

    Как работать с приложением, чтобы определить дерево:

    1. Скачайте и запустите его.
    2. Наведите камеру на часть характерную растения и сделайте снимок.

      Кнопка для съемки растения

    3. Приложение обработает запрос и выдаст результат.

      Статья об искомом растении

    Функция мгновенного распознавания применяет возможности обучаемого искусственного интеллекта. Программа собирает получаемую от пользователей информацию, чтобы пополнить свой багаж знаний. С каждым новым запросом ПлантСнэп становится все умнее.

    Picture This — приложение для идентификации деревьев

    Еще одно простое приложение для определения по фото деревьев и других растений называется Picture This. Скачать его для вашего Айфона или Айпада можно из магазина App Store. Для смартфонов на базе Андроид понадобится идти в Google Play.

    После того как программа откроется, выберите опцию по загрузке снимков. Фото можно добавить из галереи, или же сделать на месте, при помощи камеры на телефоне. Тапните пальцем по нужному варианту.

    Способы добавить фотографию

    Если вы решили сделать изображение прямо сейчас, постарайтесь поместить нужную часть дерева в «прицел» в виде цветка с пятью листьями. Она должна при этом четко выглядеть. Если вы не захватите растение в фокус, то не сможете получить точный результат.

    Съемка растения через камеру

    Когда приложение обработает фото, можно будет прочитать подробную статью о сфотографированном дереве. Выберите самый правдоподобный результат в списке вариантов и переходите к энциклопедической справке.

    Видео-инструкция

    В данном видео вы узнаете, каким образом можно определить, что же за дерево перед вами по его фото.

     

    Как определить дерево по его коре - Полезные советы и секреты на все случаи жизни

    Зимой, когда деревья стоят без листвы, лес окутывает особая загадочная аура. Во время прогулки присмотритесь повнимательнее к импозантным «великанам» — без листьев идентифицировать дерево трудно, но все же сделать это можно. Особенно увлекательно проделывать такие «опыты» вместе с детьми, ведь для них мир «лесных жителей» абсолютно неизведан, а значит — интересен. Какое дерево стоит перед вами, можно определить и узнать не только по почкам, но и по коре.

    У взрослых деревьев отличия особенно заметны, поэтому после небольшой практики узнать их не составит труда: если кора гладкая и равномерная — перед вами бук лесной, вертикально пролегающие бороздки указывают на конский каштан, глубокие «морщины» испещряют «броню» дуба, а серые «чешуйки» покрывают ствол клена белого.

    Кора — защитная оболочка дерева. Она оберегает внутреннюю, более нежную, часть растения от высыхания, болезней и атаки грибов. И вместе с тем — дает пристанище тысячам живых существ. Зимой резкие колебания температуры воздуха ночью и днем для коры очень опасны — она может потрескаться, и на стволе появятся морозобоины.

    Защитить плодовые деревья от таких повреждений поможет побелка, которую поздней осенью заботливые садоводы наносят на стволы.

    Страдают деревья и от рук человеческих, частенько оставляющих метки на их шершавых «боках». Через такие порезы внутрь дерева попадают возбудители болезней. Расскажите об этом своим детям и объясните, что деревья нужно беречь. Ведь все мы любим гулять по лесу!

    Кора извне покрыта коркой – пробковым слоем из омертвевших клеток. Под ней находится луб. Он состоит из транспортирующей органические питательные вещества проводящей ткани, лубяной паренхимы и лубяных волокон.

    За рост ствола вширь отвечает камбий – тонкий слой ткани из клеток, которые постоянно делятся, образовывая ближе к коре клетки луба, а ближе к сердцевине – клетки древесины.

    По тканям светлой заболонной древесины к кроне поступают вода и питательные вещества, в темной ядровой древесине накапливаются продукты обмена веществ.

    Сердцевинные лучи служат «кладовыми» питательных веществ и распределяют их по всему радиусу ствола. Каждый год появляется годичное кольцо, которое имеет внешне темную укрепляющую позднюю древесину, образующуюся в конце лета и осенью, внутри — светлую, образующуюся весной.

    Строение дерева на срезе

    Слева:

    1. Корка
    2. Луб
    3. Камбий
    4. годичное кольцо
    5. сердцевинный луч

    Справа:

    1. сердцевина
    2. годичное кольцо
    3. ранняя древесина
    4. поздняя древесина
    5. камбий
    6. луб
    7. корка
    8. кора
    9. заболонная древесина
    10. ядровая древесина

    Как определить дерево по его коре – примеры

    1. Дуб черешчатый (Quercus robur) можно определить не только по узловатым ветвям и стволу, но и по коричнево-серой коре с глубокими бороздами.
    2. Липа войлочная (Tilia tomentosa) имеет ярко выраженные продольные «трещины» на коре.
    3. Сосна обыкновенная (Pinus sylvestris) отличается красно-бурой окраской коры, испещренной глубокими бороздами.
    4. У взрослого каштана обыкновенного (Aesculus hippocastanum) характерны тянущиеся вдоль ствола пласты серо-коричневой коры.
    5. Клен ложноплатановый, или явор (Acer pseudoplatanus), можно безошибочно определить по чешуйчатой, похожей на платан, серо-коричневой коре.
    6. Бук лесной (Fagus sylvatica) до глубокой старости отличается поразительно гладкой тонкой корой.

    Как определить дерево по коре: примеры на фото

    Растения легче всего распознать по листьям, цветам и плодам. Но в зимнее время эти признаки, как правило, отсутствуют. Чтобы определить дерево по его коре, удобнее всего воспользоваться фото.

    Берёза

    Эту красавицу узнать достаточно легко. Её белый ствол покрыт тонкой корой, которая отслаивается горизонтальными полосками.

    Дуб

    Кора взрослого дуба коричневато-серого цвета. Её прорезают глубокие вертикальные «морщины». У здорового дерева она не отслаивается, чтобы отделить кусочек нужно приложить усилия.

    Сосна

    Ствол сосны красновато-коричневого цвета, на его поверхности более светлые чешуйки. Они без труда отшелушиваются. Отличительным признаком всех хвойных будут капли смолы, проступающие из мелких трещинок.

    Ель

    Кора ели более тёмная, чем у сосны. А чешуйки также светлые, коричневато-жёлтые. Возможно, между ними будут потёки смолы.

    Тополь

    Цвет его коры — буровато-серый, она покрыта сетью мелких «морщин». Чем старше дерево, тем глубже они будут, особенно у основания ствола.

    Клён

    Серо-коричневая кора клёна по мере взросления дерева темнеет. На ней также появляются неровные вертикальные трещины. Они более узкие, чем у дуба, но столь же глубокие.

    Осина

    Молодые осины покрыты гладкой зеленовато-серой корой. С возрастом она темнеет, на ней могут появиться неглубокие извилистые трещины.

    Яблоня

    Цвет коры различается у летних и осенних сортов, варьируется от серо-жёлтого до красно-серого. Её верхний слой постоянно меняется, отшелушиваясь небольшими пластинками.

    Умение определить дерево по его коре поможет сориентироваться в зимнем лесу, заготовить лекарственные сборы или расчистить заброшенный участок.

    Породы древесины: таблица, виды, классификация

    С глубокой древности древесина была основным материалом для строительства и обогрева. Огромные площади лесов давали возможность выбрать из широкого разнообразия пород дерева подходящую для определенного вида использования. Сегодня древесина тоже является самым популярным материалом для использования в разных отраслях промышленности. Без нее не обходится столярное производство, постройка брусовых домов, возведение кровли, постилка полов, изготовление резных скульптур и предметов интерьера.

    Древесные породы

    В природе существует множество древесных пород, имеющих различные свойства, применяемые в разных сферах промышленности. Чтобы правильно выбрать нужную породу дерева, необходимо знать особенности каждой из них.

    Разные виды древесины отличаются один от другого по цвету. Цвет зависит от нескольких факторов: породы дерева, возраста, скорости роста, а яркость цвета — от количества содержащихся в нем красящих веществ. Заболонь дерева имеет более светлый оттенок, чем ядро. Заболонью называют внешнюю часть дерева с живыми клетками. Ядровая часть дерева всегда более темная, где сконцентрировано основное количество дубильных веществ и смол. Ядровые породы деревьев имеют темную древесину, а заболонные – светлую. К ядровым относятся такие распространенные породы деревьев: лиственница, сосна, ясень и другие. У заболонных пород ядровый слой очень узкий и по цвету мало отличается от заболони. К таким породам относится береза, груша, липа, бук, граб и ольха. У клена, ясеня и граба очень светлая древесина, а у березы — белая. В основном из этих пород изготавливают паркетную доску. Желтую древесину имеет самшит. Используется в художественных и декоративных целях. Сосновая древесина при старении приобретает серый оттенок.

    Из хвойных пород изготавливают пиломатериалы и другие строительные компоненты, так как они обладают легкой структурой, удобной для обработки. Самой легкой из них является пихта. Большинство используемых хвойных пород, произрастают в нашей местности, поэтому покупателю предоставляется широкий выбор дерева для различных целей по приемлемым ценам.

    Самой легкой в мире является древесина бальсы. Она растет в лесах Южной Америки. Использовалось индейцами для изготовления плотов. Оно растет настолько быстро, что не имеет годичных колец. Его структура состоит из сплошной клетчатки, наполненной водой. После просушки древесина стает тверже дубовой, а вес составляет 120 г на 1 куб.м., что в два раза легче коры пробкового дерева. Бальсу используют в самолето- и кораблестроении, также это отличный изоляционный материал.

    Змеиное дерево или снейквуд – самое тяжелое и твердое дерево в мире. Произрастает в Гвиане, Гайане и Суринаме. Его плотность составляет 1300 кг на 1 куб.м. Из снейквуда изготавливают декоративные поделки высочайшего качества, ручки для ножей, зонтов, смычки и луки для стрельбы. Материал из этого растения трудно поддается обработке из-за своей твердости, но дает хороший результат при отделке и полировке.

    Лиственные породы успешно используются для производства различных видов мебели. Они имеют более темную древесину, широкую палитру цветов, успешно используемую в дизайне элементов мебели и декора.

    Качество любого изделия, изготовленного из дерева, зависит от уровня твердости используемого материала. Чем тверже материал, тем выше его износостойкость. Уровень твердости определяется методом Бриннеля. Для этого в поверхность заготовки вдавливают металлический шарик диаметром 10 мм с силой 100 кг. Результат определяется по диаметру углубления и типу деформации. Чем выше показатель коэффициента твердости, тем крепче и тверже порода дерева.

    Мягкая древесина

    Мягкие сорта древесины с коэффициентом до 40 МПа имеют такие известные лиственные растения: липа, тополь, каштан. Хвойные: ель, сосна, пихта. Все они используются в строительстве, хорошо обрабатываются, из них сооружают стропильные конструкции, изготовляют мебель, окна, двери, мелкие декоративные изделия.

    Твердая древесина

    Коэффициент твердости от 40.1 МПа до 80 МПа имеют твердые породы, а выше 80 МПа – очень твердые породы древесины. Вершину твердости среди лиственных пород занимает дерево ятоб, растущее в лесах Южной Америки. Дерево имеет кирпично-красный цвет при распиле. Из него производят мебель, паркет, мелкие элементы интерьера. За ятобом по твердости следует сукупира, ярра амазонская, мутения, орех грецкий, ясень, дуб. А из хвойных пород рекорд твердости принадлежит лиственнице, изделия из которой приравниваются к каменным. Твердые сорта деревьев нашли свое применение в изготовлении высокопрочных конструкций.

    Свойства древесины различных пород

    Структура древесины и толщина ее слоев определяет ее основные свойства.

    Свойства древесины зависят от ее структуры и толщины слоев. Структура древесины и толщина ее слоев определяют ее основные физические и механические свойства. Так, самая прочная древесина, обладающая устойчивостью к повреждениям и долговечностью, находится в слоях позднего формирования, называемых заболонью. Это утверждение не относится к лиственнице, у которой ядро вдвое прочнее заболони. Строителям домов из оцилиндрованных бревен нужно знать об этом свойстве, выбирая вид дерева, так как в процессе обработки бревен на станке самая прочная внешняя часть срезается, а оставляется внутренняя, более мягкая часть. Именно неправильный выбор древесины в строительстве может испортить работу и в разы снизить срок эксплуатации объекта.

    Существует две основные группы древесных пород: хвойные и лиственные. Рассмотрим характеристики некоторых из них.

    Самые известные отечественные хвойные – сосна, кедр, и ель. Очень популярна и легкодоступна древесина сосны. Она имеет ровный ствол, что удобно для распила. Также она имеет большую плотность и прочность, пропитана смолой, которая оберегает ее от загнивания. Из сосны в основном режут доски. Она легко пилится в свежесрубленном состоянии, а при высыхании колется и затрудняет обработку. Сосна является сырьем для получения целлюлозы, кормовых дрожжей. Из нее изготовляют древесноволокнистые плиты, добывают лечебную живицу и биологически-активные вещества.

    Кедр по качеству совсем немного слабее сосны. Но он более устойчивый к гниению и не раскалывается при высыхании. Текстура очень нежная, молодая – розовая, поздняя – розово-желтая, незаменима при производстве резных изделий. Из кедровых орешков добывают ценное кедровое масло, скипидар, изготовляют лечебные бальзамы.

    Лиственница является эталоном прочности среди хвойных пород. Это отличный материал для строительства. Лиственница втрое прочнее сосны. Из нее делают полы, мебель, шпон. Лиственница очень стойка против гниения. В Сибири из лиственницы сооружают срубы (дома из бревен), устойчивые к неблагоприятным погодным условиям, которые сохраняются многие десятилетия. Текстура лиственницы привлекательна, цвет буроватый, очень хорошо выглядит в лакировании и хорошо поддается обработке.

    В лиственных породах первенство по ценности и качеству материала занимает дуб. Дубовый материал прочнее и плотнее сосны, устойчивее от сосны к загниванию. Имеет привлекательную текстуру, хорошую колкость. Поддается самой сложной обработке. Из дуба изготовляют прочный и надежный паркет, оконные рамы и двери. После покраски и полировки приобретает неповторимую красоту. Большой ценностью пользуется мореный дуб – дерево, долгий период находившееся в воде, имеющее темно-зеленый, почти черный цвет. Он также имеет много дубильно-экстрактивных веществ, используемых в медицине для лечения и профилактики различных воспалительных заболеваний, а также для выделки межа и кожи.

    Из березовой древесины, обладающей белым цветом, изготавливают в основном мелкие предметы. Она очень легко обрабатывается в сыром виде, но при высыхании обычно коробится. Морение и полировка придают березе особой красоты.

    Рябина – высокопрочный и огнестойкий рабочий материал. Из рябиновой заболони мастера изготовляют рукоятки для молотков и топоров, табуретки, лавки и другие бытовые прочные предметы.

    Осина легко обрабатывается, у нее белая, или чуть зеленоватая древесина. По уровню прочности почти как дуб. Из древесины осины производят спички, игрушки и всевозможные нужные мелочи.

    Липа – хороший материал для декоративного промысла. Чертежные и школьные доски, офисная мебель, парты и даже карандаши изготавливают из липового дерева. Липовая древесина розовато-белая, очень мягкая, устойчива к растрескиванию, деформации. Очень легко обрабатывается.

    Груша – очень прочный и надежный материал для обработки и полировки, но при неаккуратной обработке колется. Грушу часто используют как подделку красного дерева. Имеет тяжелую структуру. Из груши изготовляют различные мелкие приборы, так как она не деформируется при высыхании.

    Древесина яблони имеет оригинальную желто-розовую расцветку. Используется только в сухом состоянии, так как в противном случае очень коробится. Из яблони получаются добротные столярные изделия, из нее производят деревянную часть музыкальных инструментов, разные мелкие сувениры.

    Ясень – строением похож на дуб, но немного светлее. Устойчив к ударным нагрузкам, гибкий, не расщепляется. Эти качества сделали его незаменимым в изготовлении хоккейных клюшек и теннисных ракеток.

    Орех грецкий – очень прочный и надежный материал. На нем чаще останавливают выбор при изготовлении мебели. Это объясняется красивым узором текстуры. Из ореха изготавливают фанеру, деревянные компоненты охотничьих инструментов, резные отделочные компоненты для мебели. Должного внимания заслуживает древесина старого ореха, обладающая неповторимой красотой.

    Ценные породы древесины

    Ценные породы имеют более широкое предназначение, чем обыкновенные. Они обладают интересной, красивой фактурой, имеют широкую цветовую гамму, оригинальный узор, высокую плотность. Цветовая гамма древесины используется дизайнерами-строителями для создания декоративных предметов интерьера. Ценные породы намного дороже строительных пород из-за перечисленных художественных качеств.

    Редкой и ценной породой дерева является самшит, обладающий приятным, желто-серым цветом древесины.  Он имеет большую прочность, которую можно сравнить с прочностью кости. Из самшита изготовляют деревянные части музыкальных инструментов, гравировальные доски, резные изделия, пуговицы. Гравировка по самшиту получается изящной и ровной, что положительно сказывается на ее качестве.

    В далеком XVIII веке в Россию стали завозить древесину из далеких субтропических стран. Пиком моды была мебель, изготовленная из красного дерева махагони, а работы выполняли мастера-краснодеревщики. Такой мебелью были обставлены палаты царских дворцов, а позже и жилища богатой знати. Дерево махагони имеет белую заболонь и контрастное красно-коричневое ядро, что создает очень интересное сочетание и благодатную почву для проявления художественной фантазии мастеров.

    Не меньшей популярностью обладало черное эбеновое дерево, имеющее белую заболонь и глянцево-черное ядро. Такие цвета дерева создавали неповторимый художественный контраст, что очень привлекало мастеров-художников, которые мастерили сувениры и всевозможные декоративные изделия. Еще его использовали для производства клавиш для фортепиано, деревянных духовых инструментов, инкрустации. Плотность древесины составляет 1000 кг на 1 куб.м.

    К ценным породам относятся также отечественные породы. Это орех, ясень, дуб, ольха, вишня и другие. Список можно продолжить редкими породами деревьев, растущими на отдаленных территориях. Это секвойя, эвкалипт, тис, палисандр и другие.

    Все эти породы служат для изготовления предметов интерьера, произведений искусства, дизайнерских украшений, что позволяет наполнить нашу жизнь позитивной энергетикой, положительными эмоциями и чувством умиротворения.

    Как мне определить, какую древовидную структуру данных выбрать?

    Переполнение стека
    1. Около
    2. Товары
    3. Для команд
    1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
    2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
    3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
    .

    Как определить высоту дерева

    1. Образование
    2. Математика
    3. Тригонометрия
    4. Как определить высоту дерева

    Мэри Джейн Стерлинг

    Какую тригонометрическую функцию следует использовать для определения высоты дерева? Предположим, вы запускаете воздушного змея, и он зацепился за верхушку дерева. Вы выпустили все 100 футов струны для кайта, и угол, который образует струна с землей (угол подъема), составляет 75 градусов.

    Вместо того чтобы беспокоиться о том, как вернуть змей, вы задаетесь вопросом: «Какого роста это дерево?»

    Чтобы найти решение вашего затруднительного положения, выполните следующие действия:

    1. Найдите части прямоугольного треугольника, которые можно использовать для решения проблемы.

      Гипотенуза прямоугольного треугольника - это длина струны. Сторона, противоположная 75-градусному углу, и есть то, что вы решаете; назовите его x .

    2. Определите, какую функцию триггера использовать.

      Гипотенуза и противоположная сторона являются частью отношения синусов.

    3. Напишите уравнение с триггерной функцией; затем вставьте известные вам значения.

      Угол 75 градусов не является одним из наиболее распространенных углов, поэтому используйте научный калькулятор или одну из таблиц в Приложении, чтобы получить значение синуса с точностью до трех десятичных знаков. Синус 75 градусов составляет около 0,966, гипотенуза - 100 футов, а противоположная сторона - то, что неизвестно.

    4. Решите уравнение.

      Перемножая, получаем

      Дерево более 96 футов в высоту. Удачи в получении воздушного змея.

    Об авторе книги

    Мэри Джейн Стерлинг является автором книги Алгебра I для чайников и многих других книг Для чайников . Она преподавала математику в Университете Брэдли в Пеории, штат Иллинойс, более 30 лет и любила работать с будущими руководителями бизнеса, физиотерапевтами, учителями и многими другими.

    .

    Как определить высоту рекурсивного дерева из рекуррентного отношения?

    Переполнение стека
    1. Около
    2. Товары
    3. Для команд
    1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
    2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
    3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
    .

    1.10. Деревья принятия решений - документация scikit-learn 0.23.2

    Деревья решений (DT) - это непараметрический метод обучения с учителем. для классификации и регрессии. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает ценность целевая переменная путем изучения простых правил принятия решений, выведенных из данных функции.

    Например, в приведенном ниже примере деревья решений обучаются на основе данных аппроксимировать синусоидальную кривую с набором правил принятия решения «если-то-иначе».Глубже чем выше дерево, тем сложнее решающие правила и тем лучше модель.

    Некоторые преимущества деревьев решений:

    • Просто для понимания и интерпретации. Деревья можно визуализировать.

    • Требуется небольшая подготовка данных. Другие методы часто требуют данных нормализации, необходимо создать фиктивные переменные и пустые значения для удалить. Однако обратите внимание, что этот модуль не поддерживает отсутствующие ценности.

    • Стоимость использования дерева (т.е., прогнозирование данных) является логарифмическим по количество точек данных, используемых для обучения дерева.

    • Может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные. Другие техники обычно специализируются на анализе наборов данных только одного типа переменной. Смотрите алгоритмы для получения дополнительной информации Информация.

    • Может обрабатывать проблемы с несколькими выходами.

    • Использует модель белого ящика. Если данная ситуация наблюдается в модели, объяснение условия легко объясняется булевой логикой.Напротив, в модели черного ящика (например, в искусственной нейронной сеть), результаты может быть труднее интерпретировать.

    • Можно проверить модель с помощью статистических тестов. Это делает это Можно учесть надежность модели.

    • Работает хорошо, даже если его предположения несколько нарушаются истинная модель, из которой были созданы данные.

    К недостаткам деревьев решений можно отнести:

    • Обучающиеся дерева решений могут создавать слишком сложные деревья, которые не хорошо обобщить данные.Это называется переобучением. Механизмы например, обрезка, установка минимального количества требуемых образцов на листовом узле или установка максимальной глубины дерева необходимо, чтобы избежать этой проблемы.

    • Деревья решений могут быть нестабильными из-за небольших вариаций в данные могут привести к созданию совершенно другого дерева. Эта проблема смягчается за счет использования деревьев решений в ансамбль.

    • Известно, что задача изучения дерева оптимальных решений NP-полная по нескольким аспектам оптимальности и даже для простых концепции.Следовательно, практические алгоритмы обучения дереву решений основаны на эвристических алгоритмах, таких как жадный алгоритм, где локально оптимальные решения принимаются на каждом узле. Такие алгоритмы не может гарантировать возврат глобально оптимального дерева решений. Этот можно смягчить путем обучения нескольких деревьев в ученике ансамбля, где функции и образцы выбираются случайным образом с заменой.

    • Есть концепции, которые трудно изучить, потому что деревья решений не выражают их легко, например, проблемы XOR, четности или мультиплексора.

    • Обучающиеся дерева решений создают предвзятые деревья, если некоторые классы доминируют. Поэтому рекомендуется сбалансировать набор данных перед подгонкой. с деревом решений.

    1.10.1. Классификация

    DecisionTreeClassifier - это класс, способный выполнять мультикласс классификация по набору данных.

    Как и другие классификаторы, DecisionTreeClassifier принимает на вход два массива: массив X, разреженный или плотный, размером [n_samples, n_features] , содержащий обучающие выборки и массив Y целых значений размером [n_samples] , с метками классов для обучающих выборок:

     >>> из дерева импорта sklearn >>> X = [[0, 0], [1, 1]] >>> Y = [0, 1] >>> clf = дерево.DecisionTreeClassifier () >>> clf = clf.fit (X, Y) 

    После установки модель может быть использована для прогнозирования класса образцов:

     >>> clf.predict ([[2., 2.]]) массив ([1]) 

    В качестве альтернативы можно предсказать вероятность каждого класса, которая является доля обучающих выборок одного класса в листе:

     >>> clf.predict_proba ([[2., 2.]]) массив ([[0., 1.]]) 

    DecisionTreeClassifier поддерживает как двоичные (где метки - это [-1, 1]) классификация и мультикласс (где метки [0,…, K-1]) классификация.

    Используя набор данных Iris, мы можем построить дерево следующим образом:

     >>> from sklearn.datasets import load_iris >>> из дерева импорта sklearn >>> 
    .

    Страница не найдена · GitHub Pages

    Страница не найдена · GitHub Pages

    Файл не найден

    Сайт, настроенный по этому адресу, не содержать запрошенный файл.

    Если это ваш сайт, убедитесь, что регистр имени файла соответствует URL-адресу.
    Для корневых URL (например, http://example.com/ ) вы должны предоставить index.html файл.

    Прочтите полную документацию для получения дополнительной информации об использовании GitHub Pages .

    .

    Как визуализировать дерево решений из случайного леса в Python с помощью Scikit-Learn | by Will Koehrsen

    1. Создайте поезд модели и извлеките: мы могли бы использовать одно дерево решений, но поскольку я часто использую случайный лес для моделирования, он используется в этом примере. (Деревья будут немного отличаться друг от друга!).
     из sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
    model = RandomForestClassifier (n_estimators = 10) # Train
    model.fit (iris.data, iris.target)
    # Извлечь отдельное дерево
    Estimator = model.estimators_ [5]

    2. Экспорт дерева как .dot файл: Это использует функцию export_graphviz в Scikit -Учиться. Здесь есть много параметров, которые управляют внешним видом и отображаемой информацией. Взгляните на документацию для уточнения деталей.

     из sklearn.tree import export_graphviz # Экспорт как точечный файл 
    export_graphviz (Estimator_limited,
    out_file = 'tree.точка ',
    feature_names = iris.feature_names,
    class_names = iris.target_names,
    Round = True, ratio = False,
    precision = 2, fill = True)

    3. Преобразовать dot в png с помощью системной команды : запуск системных команд на Python может быть удобен для выполнения простых задач. Для этого требуется установка graphviz, в которую входит утилита dot. Полный список вариантов преобразования можно найти в документации.

     # Преобразовать в png 
    из вызова импорта подпроцесса
    call (['точка', '-Tpng', 'tree.dot', '-o', 'tree.png', '-Gdpi = 600'])

    4. Визуализируйте : лучшие визуализации появляются в Jupyter Notebook. (Точно так же вы можете использовать matplotlib для отображения изображений).

     # Отображение в jupyter notebook 
    из IPython.display import Image
    Image (filename = 'tree.png')

    Замечания

    При случайном лесу каждое дерево будет построено по-своему.Я использую эти изображения для отображения аргументов, лежащих в основе дерева решений (а затем и случайного леса), а не для конкретных деталей.

    Если у вас много объектов, полезно ограничить максимальную глубину в деревьях. В противном случае вы получите массивные деревья, которые выглядят впечатляюще, но совершенно не могут быть интерпретированы! Вот полный пример с 50 функциями.

    .

    Смотрите также

    Сайт о Бане - проект, посвященный строительству, эксплуатации и уходу за русской баней. Большой сборник статей, который может быть полезен любому любителю бани

    Содержание, карта сайта.