Фото тюнинг 2108: Тюнинг ВАЗ 2108 - фото тюнинг 2108 своими руками, тюнинг салона, двигателя, внешний тюнинг - Автозапчасти ВАЗ

Тюнинг ВАЗ 2108 — тюнинг двигателя, подвески, фар, салона ВАЗ 2108

История и тюнинг ВАЗ 2108 или первый опыт в передних приводах

История

Так получилось, что советский трехдверный хэтчбек ВАЗ 2108 («Лада Самара», «Лада Спутник» или же попросту «зубило», как его прозвали из-за характерного дизайна) своим появлением открыл абсолютно новую эпоху в советском автомобилестроении. Ведь именно он был первым переднеприводным автомобилем, по многим параметрам выгодно отличающимся от «царствовавшей» до этого момента «классики».

ВАЗ 2108 являлся довольно серьезным долгостроем. Идея создания переднеприводного автомобиля и его первый проект появился еще вначале 70-х годов. Однако на тот момент разработки несколько застопорились из-за недостатка технических средств, позволяющих создать машину, которая при таком расположении привода весьма бы комфортно чувствовала себя на отечественных дорогах. Однако проект уже конкретно ВАЗ 2108 был начат только 1977 году.

Через год же был изготовлен и первый прототип. Но до выхода полноценного авто оставалось еще долго – первые «зубила» стали поступать в автомагазины необъятной страны только лишь в 1985 году, став таким образом ровесниками перестройки. И ее одним из главных символов.

Еще один момент – начиная с «восьмерки», ВАЗ отошел от своего сотрудничества с Fiat. Во многом – из-за отказа итальянской компании от дальнейшего сотрудничества. Совместные разработки на этот раз велись вместе с Porshe. И результат отхода от «фиатовского наследия», как говорится, налицо. ВАЗ 2108 отличается от предыдущих моделей практически всем, начиная от дизайна и салона, и заканчивая основными техническими узлами.

Внешне «восьмерка» стала одним из наиболее узнаваемых автомобилей, получив от создателей несколько агрессивные формы, приближенные к спортивным. Что характерно, и здесь без итальянцев все же не обошлось, ведь дизайном авто вплотную занималась компания «Bertone», родом с Аппенинского полуострова.

И это была не последняя иностранная фирма, с которой сотрудничал советский автопром в лице инженеров Волжского автомобильного завода. Так, тормозную систему «восьмерка» получила благодаря стараниям компании Lucas, конструкция задней балки была получена «в наследство» от Volkswagen. И такая сборная солянка позволила получить очень хороший по многим параметрам автомобиль.

ВАЗ 2108 был однозначно признан машиной более высокого класса, чем выпущенные перед ней ВАЗ 2107 и ВАЗ 2106. В результате кардинально нового подхода в разработках, удалось избавиться от ряда «наследственных» болезней, преследующих все классические модели ВАЗа. «Лада Самара» получила лучшие аэродинамические характеристики, стала более эргономичной. Автолюбители отметили также, что ВАЗ 2108 стал увереннее вести себя на дороге, лучше слушаться руля, меньше потреблять горючего.

Салон также получился заслуживающим похвалы – удобные кресла, эргономичные колесо управления. Тем более, что ВАЗ 2108 мог использоваться и в качестве универсала – нужно было разложить заднее сиденье и получить достаточно вместительный багажник.

Однако и сегодня много кто отмечает, что в целом салон получился достаточно тесным – жертва прогрессивному внешнему облику.

Изначально «Лада Самара» комплектовалась бензиновым карбюраторным двигателем объемом 1,3 литра и мощностью 65 л.с. С 1987 года в ходу стала другая модификация, определявшая использование полуторалитрового двигателя уже на 69 «лошадок» (ВАЗ 21083). Существовала также и разновидность автомобиля, в которой использовался аналогичный инжекторный двигатель на 73 л.с. Эта модификация получила название ВАЗ 21083i.

Как таковая, в чистом виде «Лада Самара» ВАЗ 2108 не выпускается уже с 2003-го года. Сегодня же ее можно встретить в лице преемницы ВАЗ 2113, во многом полностью повторяющей как дизайн, так многие технические характеристики оригинальной «восьмерки».

Интересные факты

Автомобиль ВАЗ 2108 в какой-то степени стал воплощением эпохи перестройки и последующих за ней «лихих 90-х». «Любимая машина рекетиров» — о нем часто можно было услышать такое в конце 80-х. Связан этот факт скорей всего с тем, что «восьмерка» на тот момент была одним из наиболее дорогих и совершенных отечественных автомобилей, но уступавшей в цене активно просачивающимся через «железный занавес» иномаркам. Результатом такого положения стало то, что ВАЗ 2108 стал неотъемлемым атрибутом фильмов, повествующих об упомянутом временном периоде.

Но для многих «Ладушка» — это в первую очередь машина, демонстрирующая неплохие спортивные результаты. И именно поэтому широкое распространение получил разнообразнейший тюнинг ВАЗ 2108. Собственно, мы подошли к другой важной части нашего повествования.

Тюнинг ВАЗ 2108

В какой-то степени «восьмерку» можно сравнить с куском сырой глины. Вариантов тюнинга ВАЗ 2108 можно встретить массу – на отечественных дорогах и автотрассах встречаются и импровизированные внедорожники, и полноценные корчи, созданные только для быстрых дорог, и «волки в овечьей шкуре», внешне ничем не отличающиеся от оригинального авто, но скрывающие под своим капотом куда большее количество «лошадок», чем заводская версия. Короче говоря, тюнинг ВАЗ 2108 – занятие творческое.

Традиционно тюнинг ВАЗ 2108 включает в себя следующие элементы: стайлинг, тюнинг салона и технический тюнинг ВАЗ 2108.

Стайлинг ВАЗ 2108 позволяет получить внешний вид, соответствующий классу спортивного авто, за счет установки тюнингованных боковых зеркал, обвесов, воздухозаборника на капот и крышу, кованых или литых дисков с низкопрофильными покрышками, спойлера или антикрыла. И наконец – инсталляции ламбо-петель (двери будут открываться вверх, аналогично спортивным автомобилям Lamborgini.

Если кто-то задумал производить тюнинг двигателя ВАЗ 2108, то посоветовать ему можно несколько вариантов, в зависимости от требуемого результата. Наиболее эффективным шагом может стать переход на инжекторный тип двигателя. Он легче поддается дальнейшему тюнингу, открывая возможность установки 16-ти клапанной ГБЦ, компрессора с избыточным давлением свыше 0,5 бар, турбонаддува. Если вы не имеете возможности перехода на инжектор или по ряду причин желаете сохранить оригинальный карбюратор и сохранить поршневую систему в целости, характеристики мотора можно увеличить путем расширения и шлифовки каналов, установки фильтра нулевого сопротивления, установки равнодлинного коллектора 4-1 или 4-2-1 и многое другое.

Помогает в этой ситуации и увеличение объема цилиндров до 1,6-1,8 литров, применив коленвал с увеличенным ходов.

Тюнинг тормозной системы ВАЗ 2108 и тюнинг трансмиссии ВАЗ 2108 в большинстве своем включает комплекс стандартных мероприятий, с которыми вы можете ознакомиться, прочитав статьи о других моделях ВАЗ. Или же обратившись к нам – наши специалисты подберут самые оптимальные варианты.

Проконсультируйтесь и запишитесь на тюнинг по телефонам: +7(903) 124 78 25, +7(903) 129 32 50 (с понедельника по пятницу с 11-00 до 20-00, Москва)

175 фото примеров самостоятельной модернизации заводских машин

Продать старый автомобиль и сразу же купить другую модель авто. Эта заманчивая идея отлично реализуется программой “Trade in” или услугой обмена авто “ключ в ключ”. Популярные в западных странах, процедуры одновременного выкупа старого в счет стоимости нового авто пока являются новинками на российском рынке. В чем же их преимущества? Поговорим об этом далее.

Содержимое обзора:

“Trade in” или меняем авто “ключ в ключ”
Услуга “Trade in” подразумевает продажу автомобиля с пробегом, вырученные средства с которой идут в счет оплаты новой модели. Таким способом владельцу остается заплатить фиксированную сумму для того, чтобы пересесть в новое транспортное средство.
Обмен автомобилей “ключ в ключ” отличается от предыдущей услуги тем, что владелец меняет свой автомобиль на подходящую б/у модель при условии соответствующей доплаты.
Эти два относительно новых способа покупки автомобилей исключают риск мошенничества, который распространен в случае, если авто продается “с рук” на рынке. Сделки оформляются ведущими авто компаниями в соответствии с действующим законодательством РФ.
Обмен авто в кратчайшие сроки
Если возникло желание сменить авто с пробегом путем обмена его новую модель или стать обладателем машины с улучшенной наружной или технической частями, то услуги компании Автоскупки — то, что надо.
Выкуп автомобилей производится в любом состоянии и в любое время. Экспертная оценка специалистов компании позволит сформировать наилучшую цену для конкретного автомобиля. Взамен клиенту будут предложены максимально подходящие модели машин с объективной доплатой.
Как выгодно обменять авто с пробегом
Чтобы гарантировать законность услуги обмена авто с пробегом и ее объективную стоимость, процесс купли-продажи стоит проводить в проверенном автоцентре. Здесь клиенту предложат:
Диагностику старой модели, на основании которой будет определена ее стоимость;
Выбор машин на обмен, абсолютно новых или обладающих чистой историей пробега: все автомобили проходят криминалистическую экспертизу, потому в автосалоне никогда не будут продавать автомобиль с “темным прошлым”;
Юридическое сопровождение сделки: клиент заключает нотариально заверенный договор и при необходимости может воспользоваться кредитными услугами банка-партнера автосалона;
Оперативность услуги: клиенту не нужно искать покупателей для своего ТС, он лишен необходимости улаживать вопросы с ГАИ или банком. Перечисленные функции — задача автоцентра.
Таким образом при минимальном наличии документов возможно купить автомобиль улучшенной комплектации в течение от одного до трех дней. Услуга обмена авто с пробегом дает возможность регулярно менять автопарк владельца, приобретая его лучшие модели.
Запчасти для починки автомобиля
Запасные части для иномарок. Вопрос: покупать или нет запасные части к своей иномарки возникает у владельца авто, как только его «ласточка» начинает хандрить. Ответ однозначный – да, покупать, однако, следует понимать в каких именно онлайн-магазинах можно это делать, и какие именно запасные части стоит приобретать.
Как покупать в Интернете запчасти для иномарки
Покупка запчастей для иномарок, к счастью, сегодня больше не напоминает захватывающий квест с бесконечным поиском нужного предмета. С этим делом сегодня всё просто: заходишь на сайт запчастей для иномарок, выбираешь нужную категорию, затем саму запчасть, пару-тройку кликов компьютерной мыши, процесс оплаты и ожидание доставки.
Кажется, что проще не бывает, однако, есть в этом процессе кое-то, заслуживающее более пристального внимания.

Пожалуйста, сделайте репост;)
Ваз 2108 — Тюнинг, фото — Лада мастер
Зубило. И никак иначе. Так называли ВАЗ 2108 на заре его практически безраздельного царствования на территории СССР, а затем СНГ. Своеобразный угловатый дизайн, который был в моде в середине 70-х годов, докатился до нашей страны только к 85 году, когда стали активно появляться восьмерки. Публика упорно не воспринимала новинку, поэтому закостенелые консерваторы, привыкшие к классическим Жигулям, дали ей обидное слесарно-механическое прозвище.

Содержание:
Актуальность тюнинга ВАЗ 2108
ВАЗ 2108 Ева
Любительский тюнинг ВАЗ 2108
Тюнинг салона ВАЗ 2108
Актуальность тюнинга ВАЗ 2108
К началу 90-х годов автомобиль стал уже практически народным, и прозвище стало забываться. Только восьмерок становилось все больше и больше, а каждому хотелось выделить свою красавицу по-особенному. Поскольку тогда особенных возможностей для полноценного тюнинга не было, то получалось примерно следующее:

Не особенно богатый выбор, как видно из фото. Совсем скоро улучшенных восьмерок стало больше, чем стоковых, и тогда потихоньку начала развиваться индустрия пластмассового тюнинга.

Он заключался исключительно в бутафорских и иногда нелепых и комичных обвесах, массивных спойлерах и фальшивых воздухозаборниках. Сейчас такого добра хватает тоже.

Как видим, тоже не особенно углублялись в стилистические тонкости, да это было не нужно. Первым заводским тюнингованным автомобилем можно считать восьмерку, подготовленную по классу Б к раллийным гонкам.
ВАЗ 2108 Ева
Подготовка автомобиля проводилась в заводских условиях, но не в Тольятти, а в Вильнюсе, на заводе ВФТС. Это было экспериментальное предприятие по подготовке стоковых автомобилей для автоспорта. С легкой руки выдающегося литовского раллиста Стасиса Брундзы, Вильнюсская Фабрика Транспортных Средств начала сборку сначала 21011, подготовленных к ралли по группе Б, а после и ВАЗ 2105. Восьмерка стала последним совместным проектом этого предприятия с ВАЗом, но если мы говорим о тюнинге, то это то, на что нужно равняться даже сейчас. Для начала пару фото этого автомобиля.

Это 1986 год на дворе, полнейший дефицит железа и средств, а литовцам удалось выполнить высококачественный спортивный автомобиль, почти на уровне звезд мирового ралли. У этого автомобиля, который вы видите на фото, от заводской восьмерки только скорлупа. Фары, двери и прочие мелочи. Двигатель — прекрасный пример изобретательности от бедности. Блок от 2106, расточенный до 1860 кубов, впрыск топлива Lukas, турбонаддув — все это выдавало около 300 лошадей.
Автомобиль имел среднемоторную компоновку. То есть, двигатель находился за креслами пилота и штурмана, а привод, естественно, был задний. Но готовилась к выпуску полноприводная Ева S-Proto, которой помешала выйти в люди одна досадная деталь — FIA запретила группу Б, и проект так и остался нереализованным.
Любительский тюнинг ВАЗ 2108
Первым делом автолюбитель начинает улучшать свою восьмерку, естественно не имея никаких знаний и умений в этом деле, с внешнего тюнинга.

В обязательном порядке на кардинально улучшенной восьмерке должны быть обвесы. Чем больше дешевой пластмассы уйдет на обвес, тем автомобиль будет мощнее.
Проверено в лаборатории. А копеечная пленка, которая имитирует дешевый карбон, на каждый квадратный сантиметр прибавляет по 1,76 лошадиных силы. Свято в это веря, любители достигают поразительных результатов в искусстве украшения ярмарок и народных гуляний.

Особенно радуют цветовые решения, которые непосредственно влияют на аэродинамику. Чем ярче ваша восьмерка, тем коэффициент сопротивления меньше. Перед такими расцветками даже воздух расступается.
Тюнинг салона ВАЗ 2108
ВАЗ 2108 имеет в принципе неплохой салон, который можно считать образцом скромности и аскетизма. Но сегодня есть масса возможностей для того, чтобы даже Феррари до крови закусывали губы, видя то количество приборов, которое внедрено на приборную панель.

Особенной популярностью пользуются элитные сорта дерматина. Самые модные в этом году — синий и красный. Цвет огня, и цвет воды. Чтобы окончательно испортить салон автомобиля, ни в коем случае не нужно считаться ни с какими законами дизайна — чем ярче — тем круче.
Меха — отдельная ветвь любительского салоностроения. Посмотрите, какими уютными и опрятными стали салоны восьмерок, щедро отделанные дорогими мехами.

Подсветка. Этот момент тоже заслуживает отдельного разговора, но если не знать меры и не иметь элементарного вкуса, то управление таким автомобилем станет пыткой.

Любите свою восьмерку. Она заслуживает того, чтобы с ней считались, она имеет свой стиль, который пробьется даже через самые глубокие улучшения.
Поэтому прежде, чем приступить к тюнингу ВАЗ 2108, подумайте, не навредите ли вы ей, вашей единственной и неповторимой восьмерке. Тюнингуйте с душой, и удачи на дорогах!
Читайте также Фото тюнинга Приоры седан, Ваз 2116 — фото, ВАЗ 2113: тюнинг, фото
Роскошный ВАЗ 2108 тюнинг легко и доступно
Немного об автомобиле ВАЗ 2108
В 1984 году на Волжском автозаводе начался выпуск модели ВАЗ 2108. Для тех времен знаменитая “восьмерка” стала достаточно прогрессивным автомобилем с передним приводом, который обладал отличной управляемостью и вполне «сносной» динамикой.
Сегодня ВАЗ 2108 прекратили выпускать, в 2005 году он уступил место современной модели — ВАЗ 2113, которая отличается несколько иными панелями кузова, а также более современным салоном, который дополнен яркой европанелью. Тем не менее, на улицах городов эти автомобили встречаются довольно часто, причем, немало из них видоизменились в следствие тюнинга, который автолюбители проводят своими руками.
И не следует сильно удивляться, потому что машина является прекрасной заготовкой для последующих доработок. Данная модель пользуется особым спросом среди молодежи, ведь этому отлично способствуют ее спортивный характер и вполне доступная стоимость. После покупки такого автомобиля часто еще остаются деньги на ее тюнинг.
Из истории модели
История марки ВАЗ 2108 наполнена интересными фактами. Автомобиль получил известные теперь многим названия — “девятка” и “зубила”. Машина эта невероятно популярна и сегодня. Все семейство “восьмерки-девятки”, именованное на первых этапах как Спутник, а потом и Самара, появилось в мире благодаря плодотворному сотрудничеству мастеров из Тольятти с хорошо знакомой всем немецкой компанией Porsche.
Это, без сомнения, придало “зубиле” прекрасный потенциал для последующих усовершенствований.
Общий модификационный ряд авто ВАЗ включает множество автомоделей, однако модель 2108 и ее видоизменения – это самые общераспространенные в, так называемой, тюнинговой области. Кстати, проводя тюнинг ВАЗ 2114, «родственником» которой является представляемая модель 2108, следует отталкиваться от тех же принципов, которые используются во время усовершенствования знаменитой «восьмерки».
ВАЗ 2108 стал пробным и, на сегодняшний день, старейшим представителем переднеприводного автомобиля во всем семействе ВАЗа, а это уже само по себе привлекательно для многих поклонников тюнинга. Автомобиль принимал участие в спортивных гонках, и после подобной проверки на гоночных треках, тюнингованные новинки значительно продвинулись в народ и сразу покорили сердца многих рядовых хозяев машин 2108.
Поверхностный «макияж» автомобиля
Тюнинг ВАЗ 2108 обычно осуществляют по следующей схеме:
мотор;
трансмиссия;
подвеска;
салон;
кузов.
Однако следует отметить, что как мотор, так и трансмиссия вместе с подвеской представленной модели «с момента рождения» обеспечивают сносную динамику и мощность. Поэтому, в такой ситуации, тюнинг лучше начать с конца. Чтобы в целом получить красивый и оригинальный автомобиль, необходимо сначала заняться обновлением внешнего вид машины.
Замена бампера восьмерки
Избавить авто от несколько странной клички “зубила”, которую она получила за свою специфичную форму находящегося спереди бампера, можно с помощью замены его на новый, значительно более обтекаемый. Хорошо, если в нем будет предусмотрен относительно больших размеров воздухозаборник, который обеспечит отличное охлаждение двигателя во время движения на высоких оборотах.
Тюниг фар
Далее следует провести обновление задних фонарей машины (которые сертифицированы автозаводом). Если автомобиль не оснащен дублирующим стопсигналом, лучше его установить. Переднюю оптику “восьмерки” сложно как-то разительно видоизменить, единственным вариантом является установка“ресничек”.
Однако в определенных случаях удается также заменить стандартную оптику на современную альтернатирвую. Также следует установить специальную защитную планку над задней дверью автомобиля, которая будет предохранять кромку двери от преждевременного гниения. Конечно, заменить нужно и стандартные зеркала заднего вида, желательно, чтобы они были с водоотводящими канавками и подогревом.
Глубокий и эффектный тюнинг ВАЗ 2108
Рекомендации по тюнингу автомобиля
Без сомнения, совершенству нет предела, особенно, когда вести речь о механизме, который создан несколько десятилетий назад. Главный вопрос здесь в том – когда и что целесообразно улучшить или заменить; а что будет обычной тратой денег. Попробуем разобраться в этой ситуации более детально.
1.Кузов. Нижняя полка радиатора считается настоящей бедой «зубиловодов». Создатель этого автомобиля почему-то решил выполнить эту важную несущую подвеску из тонкого, хлипкого металла, словно забыл, что русские дороги – это не автобаны и хайвеи, здесь найти идеально ровный участок трудно, иногда, практически невозможно.
Гайки крепления его растяжных кронштейнов спрятали внутрь, лишь слегка прихватив сваркой. Вследствие этого, большинство владельцев рано или поздно сталкиваются с проблемами в виде трещин полки или с отрыванием от гаек сварки. Это делает невозможным последующий демонтаж кронштейна растяжки.
Проводя тюнинг кузова, целесообразно будет сделать раллийную, спортивную полку, которую следует проварить спереди и снизу двухмиллиметровым листом, прихватив к лонжеронам и предварительно «оснастить» нижний лист гайки кронштейнами растяжек. Благодаря этой операции можно «забыть» о подобной проблеме. Также это позволит поставить не ломающиеся, стальные кронштейны растяжек.
2.Система охлаждения. Обязательному изменению подлежит механизм пуска радиаторного вентилятора, а точнее — установка тумблера, так называемого, принудительного включения и замена «горячего» датчика (чаще всего, 99-95) на значительно более «холодный» (например, от М2141). Вполне разумно будет доработать верхний крепеж автомобильного радиатора.
Это можно выполнить, удлинив его на несколько сантиметров с помощью обыкновенной металлической трубки. Если необходимо заменить сломанную водяную помпу или термостат, не обязательно искать импортные аналоги. Отечественные детали сами способны проработать длительное время весьма исправно. Касательно металлических хомутов, которые есть на патрубках, то их следует поменять на более надежные импортные. Их трудно «скрутить» и прослабить.
3. Тормозная система. Если в наличие есть свободные средства, лучше повысить автомобильную эффективность тормозов с помощью вентилируемых дисков и надежных колодок популярных фирм (Ferodo). В то же время, не следует это делать сразу, выкидывая на помойку совершенно новые, возможно старомодные, но вполне хорошие заводские диски и колодки. Менять их лучше по мере износа. Помимо этого, следует понимать, что кроме замены 8-миллиметровых прокачных штуцеров на 10 мм и закрепления бачка основного цилиндра, не стоит ничего нового придумывать.
4. Колеса и привода. Единственным действительно разумным вариантом тюнинга является возможность использования штампованных дисков под соответствующую зимнюю резину, а также кованных или литых — под летнюю.
Следует также отказаться от увлечения расширения за счет машинной колеи. Касательно вопроса о переходе на 14-дюймовую резину, то в этой ситуации нужно учесть, во-первых, общие возможности силового агрегата, ну а во-вторых (в случае использования низкопрофильной резины), реальное состояние подвески.
5.Электрооборудование. Сразу лучше полностью отгородиться от всевозможных неисправностей автомобильной электросистемы. Вполне правильно будет переставить катушку зажигания из «обычного» места несколько повыше — на щит мотора или под крепеж стойки подшипника. Можно также установить дополнительный коммутатор.
Облегчить его переключение можно, если перекинуть разъем. Заметь штатные высоковольтные провода следует на силиконовые, приобрести также стоит хорошие стеклоочистители.
Хорошим «тюнингом» также будет обновление стеклоочистителей фар, герметизация блока предохранителей, а также «веерные» или двойные опрыскиватели переднего стекла. Хорошие импортные «зажигательные» свечи (Bosch, Beru, NGK), лампы фар с несколько увеличенной мощностью, импортный ремень генератора – элементы усовершенствования, которые никогда не помешают.
6.Коробка переключения передач. Если есть надобность в усовершенствовании штатной КПП, то вполне разумным шагом будет «мягкая» блокировка дифференциала, которая позволит «выигрывать светофорные старты», вполне уверенно чувствовать себя на различных поворотах, а также на скользкой дороге.
7. Салон. ВАЗ 2108 тюнинг салона предоставляет широчайшее пространство для реализации своих идей. Сиденья от знаменитых Фордов и красивые панели от Фиатов; радиостанции служб спасения и «двухгрвнеевые» рули; полезные держатели сотовых и «ветровики» на опускающихся с помощью электрики стеклах и многое другое. Пригодится также и тахометр (модели, где его нет). Он вполне желателен для определения давления масла.
8.Двигатель. Каждое действие, которое касается ВАЗ 2108 тюнинг двигателя, несет значительные расходы и уменьшает его ресурс. Но если все-таки вести речь о мероприятиях по усовершенствованию двигателя, то следует отметить, что вполне подходящим вариантом будет его герметизация, посадка крышек головки блока и поддона картера на герметик, а также отрезание кусочка крышки от ремня ГРМ для последующей ее легкой установки.
Также можно выполнить настройку распределителя зажигания и карбюратора.
Многие любители модели 2108 питаются, используя различные фото и видео для обучения, своими руками провести тюнинг этого автомобиля. Иногда у них получается нечто наподобие белого ВАЗа (как бы белого лимузина). Однако следует всегда понимать, что главное, что необходимо для усовершенствования своего авто — огромное желание, немножко терпения, свободное время и, конечно, деньги, без которых, в современном мире, не обходится никакое важное дело.
Тюнинг ваз 2108 (тюнинг восьмерки) своими руками легче простого
Выпуск ВАЗ 2108 стал новым словом в советском автомобилестроении. Это первенствоваламашина, выгодно отличающаяся от хороших автомобилей ВАЗ наличием переднего привода. Эта модель создавалась продолжительно, поскольку не хватало технических разработок для большого приближения переднего привода к русским дорогам.
Создание авто началось в 70-е годы прошлого столетия, а первый автомобиль заметил свет в середине 80-х годов. Модель ВАЗ 2108 отличается от прошлых моделей не только обустройством салона и внешним видом, но и техническими показателями, исходя из этого тюнинг ВАЗ 2108 имеет собственные особенности.
Тюнинг «восьмерки»
Эта модель автомобиля – хорошая возможность для тюнинга собственными силами, поскольку представляет собой сырой, местами недоработанный материал. Существует огромное количество идей для тюнинга ВАЗ 2108. Восьмера снаружи и внутренне весьма похожа на девятку, вернее напротив, исходя из этого тюнинг ВАЗ 2109 делается приблизительно в таком же духе, как и тюнинг восьмерки.
ВАЗ 2108 возможно доработать до современного джипа либо кардинально поменять начинку, что ее не сможешь отличить от заводской. В целом, тюнинг данного авто содержится в доработке внешнего вида, технических деталей и салона. Одним словом, процесс получается творческий.
Многие обладатели ВАЗ 2108 чтобы выделиться среди других автомобилей обожают переделывать собственный авто под спортивный вариант. Для этого постоянно совершенствуются внешние подробности ВАЗ. Возможно заменить боковые зеркала, воздухозаборники и обвесы, поменять диски на литые, добавить крылья. Кроме этого возможно установить диодные габариты, каковые окажут помощь улучшить уровень качества света.
Все эти несложные манипуляции разрешат поменять внешний стайлинг авто до неузнаваемости.
Возможно продолжительно задаваться вопросом, из-за чего до сих пор отечественные соотечественники ездят на таких моделях авто. А ответ очевидно несложен и кроется в их дешёвой стоимости. К тому все нужные для ремонта подробности существенно дешевле импортных аналогов.
И пускай многие уверены в том, что дешево – это не показатель качества и т. д., однако, первый опыт вождения автомобиля многие проходят именно на ВАЗ, а особенно на ВАЗ 2114 тюнинг.
Делаем тюнинг двигателя ВАЗ 2108
Для тех, кто кроме внешней привлекательности ценит в автомобиле и мощностные характеристики, стоитзадуматься о тюнинге двигателя. Тут возможно реализовать пара улучшений. К примеру, возможно перейти на другой тип двигателя. Это возможно инжектор.
Для ВАЗ 2108 тюнинг двигателя при инжекторной совокупности есть самый приемлемым вариантом. Тут возможно улучшить компрессор, другие компоненты и турбонаддув.
В случае если нет жажды либо возможности поменять тип двигателя с карбюраторного на какой-либо второй, то возможно сделать тюнинг методом установки фильтров, чистки и расширения каналов, повышения количества цилиндров и других замен. Такая доработка делается и при тюнинге ВАЗ 2106.
Для тех, кто больше применяет собственный авто в городе, возможно обратить внимание на показатель крутящего момента, его направляться поддерживать на заданном уровне при средних и малых оборотах. В этом окажет помощь замена вала в совокупности двигателя.
По окончании проведения тюнинга распределительного вала нужно тюнинговать цилиндры. Так как при повышении хода вала, возрастает и наполнение цилиндров топливно-воздушной смесью, что снабжает больший крутящий момент. Исходя из этого замена цилиндров – это следующий этап тюнинга двигателя.
При жажде кроме этого возможно заменить трубу для отвода выхлопных газов. Превосходно для этого подойдет конструкция из 4 труб, каковые переходят соответственно в две, а после этого в одну трубу. Это кроме этого разрешает поддерживать оптимальное значение крутящего момента для тюнингованного двигателя.
При впуске в двигатель стоит дроссельная заслонка, которую кроме этого возможно доработать. Для этого нужно расширить ее диаметр. За счет этого возрастет пропускная свойство заслонки. Из всего сказанного выше возможно сделать вывод, что тюнинг ВАЗ 2108 собственными руками – это в полной мере реально.
Кроме тюнинга двигателя возможно сделать тюнинг тормозной трансмиссии и системы.
Тюнинг салона ВАЗ 2108
К тюнингу салона возможно подойти с обновления ручки переключения передач, чехлов на сиденья, установки новой музыкальной совокупности. без сомнений, качественный звук музыки, что доносится из салона, додаёт лишь плюс тюнингованному автомобилю. У ВАЗ 2108 тюнинг салона воображает по-настоящему творческий процесс.
Тут возможно делать все: от замены подсветки лампочками на диодную подсветку до полной замены кресел на новые аналоги с вторых машин. Кроме этого возможно поработать над тюнингом руля. А такие обновки, как держатель для сотового телефона, электрические стеклоподъемники и другие приятные мелочи делают поездку в салоне самая комфортной.
В целом, все как при тюнинге ВАЗ 2109, автомобили так как практически однообразные.
Тюнинг электрооборудования восьмерки
Электрооснащение автомобиля дает широкий простор для фантазии, дабы сделать тюнинг 2108 (фото). К таковому относятся разные дополнительные фары, как на ВАЗ 2114 тюнинг, подсветка, электрические стеклоподъемники, привода и системы подогрева на зеркал. Кроме этого возможно улучшить музыкальное оборудование и установить навороченную сигнализацию.
Но кроме крутых наворотов, стоит обратить внимание на перенос катушки зажигания чуть выше либо установку такой же дополнительной. Возможно кроме этого оборудовать дополнительный коммуникатор, что точно понадобится. Возможно заменить родные провода авто на силиконовые.
Это будет хорошим вложением средств. Стоит обратить внимание и на приобретение хороших стеклоочистителей.
Возможно назвать хорошим тюнингом добротные стеклоочистители для фар, проведение герметизации предохранительного блока, и улучшенные опрыскиватели для лобового стекла. Хорошее ответ – усиление ламп фар, приобретение импортных ремня и свечей генератора. Поверьте, эти улучшения будут более действенными, чем установка, к примеру прочих элементов и кондиционера комфорта.
Тюнинг совокупности охлаждения на ВАЗ 2108
В данной совокупности автомобиля имеется пара моментов, каковые направляться сходу доработать. Необходимо заняться вентилятором радиатора. Для этого нужно сделать тумблер для принудительного включения вентилятора.
Кроме этого логично будет заменить датчик на более холодный.
Не следует торопиться заменять охлаждающую жидкость на более дорогую, поскольку улучшения охлаждения от этого не случится. Делать замену необходимо только при необходимости, а цена жидкости будет зависеть только от денежных возможностей.
Тюнинговать ВАЗ 2108 возможно по разным параметрам, но без сомнений одно – эта рабочая лошадка даст широкое поле для творчества собственному хозяину.
А вот и занимательное видео про тюнинг ВАЗ 2108:
А тут еще ВАЗы, каковые удачно тюнингуют:
Тюнинг ВАЗ 2101, Тюнинг ВАЗ 2105, Тюнинг ВАЗ 2106, Тюнинг ВАЗ 2107, Тюнинг ВАЗ 2109, Тюнинг ВАЗ 21099, Тюнинг ВАЗ 2110, Тюнинг ВАЗ 2111, Тюнинг ВАЗ 2112, Тюнинг ВАЗ 2113, Тюнинг ВАЗ 2114, Тюнинг ВАЗ 2115, Тюнинг Приоры, Тюнинг Калины, Тюнинг Лада Гранта, Тюнинг Лада Ларгус.
Ближайшие записи:
Тест драйв ВАЗ 2108
<noscript><img src='/800/600/https/876766.ssl.1c-bitrix-cdn.ru/upload/resize_cache/iblock/134/800_0_2a4084e9c5f79345f8f38415667d0e71c/134498b4fbc1780ba9aa55f84096fc96.jpg?1569251740173492' style='float: right;' /></noscript> youtube.com/embed/62vX_u6ARkE» frameborder=»0″ allowfullscreen=»»/>
Статьи по теме:
Придаем индивидуальность автомобилю ВАЗ-2108. Салон: Тюнинг своими руками
В середине восьмидесятых Волжский автозавод начал выпуск G8. На тот момент салон автомобиля ВАЗ-2108, тюнинг которого практикуется до сих пор, имел улучшенную компоновку и практичность. Его серийное производство было завершено в 2005 году, на смену ему пришли более модернизированные модификации. Тем не менее, владельцы «классики» модифицируют автомобиль, делая его уникальным и неповторимым.

Приборная панель
Отечественные автомобили хороши своей доступностью и широкими возможностями для модернизации.А развитие промышленности дало немало устройств, направленных на эстетическое и практическое усовершенствование транспорта.
Давайте разберемся, как можно обновить интерьер модели ВАЗ-2108. Специалисты по тюнингу рекомендуют начинать с торпеды. Владельцы, которые просто пытаются заменить надоевшие детали новыми элементами, могут не адаптироваться к настройкам автомобиля. Такая ошибка приводит к сбоям в показаниях приборов и их неточности. Оптимальный вариант — установка галогенной ленты по периметру панели.
Это позволит преобразить внутреннее оборудование автомобиля и не слепит вам глаза ночью. В качестве альтернативы подойдет неоновая или ксеноновая конструкция. Он ярче, но в установке несколько сложнее.

Багажный отсек
Тюнинг ВАЗ-2108 — не единственная возможность улучшить машину. Несмотря на то, что создать из ствола что-то уникальное не так уж и просто, у многих специалистов и мастеров есть свои достижения в этом направлении.

Багажный отсек используется для вещей, но можно сделать из него место для установки современной аудиоаппаратуры. Есть несколько вариантов модернизации багажника. Вполне нормально, что водители держат в нем «запаску», домкрат и еще какие-то инструменты. А для того, чтобы все это выглядело эстетично, достаточно просто установить фанерный лист чуть выше пола багажника. Получается, своеобразный горизонтальный шкаф, который для удобства можно разделить на две половины и снабдить петлями.
ВАЗ-2108 тюнинг салона своими руками
Преобразить внутреннее оснащение «восьмерки» можно переноской карпет. Этот материал достаточно популярен на современном авторынке. В продаже много оттенков, что позволяет подобрать цветовую гамму интерьера на свой вкус. Ковролин хорошо растягивается, обладает высокой износостойкостью, подходит для отделки потолка, дверей, панелей и других деталей. Для закрепления материала желательно использовать специальный клей, соблюдая инструкцию по его применению.

Дополнительно салон автомобиля ВАЗ-2108 (тюнинг мы рассматриваем в нашей статье) может быть укомплектован карбоновыми вставками или специальной пленкой для обтяжки. Работа с углем требует вакуумной установки, а пленку можно установить более простым способом. Рассматриваемые материалы подходят для оформления следующих деталей:
дверные ручки;
приборная панель;
ручки переключения передач;
декоративные элементы.
Карбоновые вставки используются только в качестве элементов декора. Брать их за основу при оформлении интерьера не рекомендуется, так как интерьер не будет иметь полностью презентабельный вид.

Прочие внутренние улучшения
На модернизацию салона повлияли не только визуальные изменения, но и улучшение комфорта. Часто хозяева используют для этого шумоизоляционные материалы. Как правило, такое изделие представляет собой пластиковую пленку вязкого продукта, которая при нагревании плавится и заполняет трещины и дыры, способствуя дополнительной звукоизоляции автомобиля.После установки таких материалов необходимо полностью заменить внутреннюю обшивку.
Еще один вариант тюнинга салона ВАЗ-2108 — это низкая панель и замена сиденья. Если самостоятельно сделать бюджетное улучшение путем замены кожуха и пружин сиденья, необходимо произвести определенные манипуляции:
Снять старое оборудование.
Снимите изношенные пружины и установите новые детали.
Построить обновленную раму сиденья.
Придайте им товарный вид с помощью новой обивки и различных вставок.
Если вы не хотите возиться с таким ремонтом самостоятельно, вы можете просто купить новые спортивные сиденья, которые легко найти в торговых точках или интернет-магазинах. Естественно, что такая трансформация салона автомобиля выльется в более круглую сумму.

Доработана ходовка ВАЗ-2108 заменой привода. Не все владельцы согласны на такую модификацию, так как это трудоемкий и сложный процесс. Замена часто производится из-за сломанного штатного кольца и плохого управления.В принципе, элемент может сломаться даже внутри, но не все специалисты могут разобрать гранату для замены запчасти. Лично при наличии определенных навыков деталь разбирают и меняют на новую модель.
ВАЗ-2108 — тюнинг (фото салона)
Обновить салон автомобиля более дешевыми и простыми способами вполне возможно. Например, обновите чехлы на сиденья. Ассортимент данной продукции неограничен, для автомобилей вы можете выбрать оптимальную вариацию дизайна и стильного дизайна.

Самыми распространенными продуктами в этом сегменте являются универсальные чехлы. Их преимущество заключается в возможности выбора практически под любую модель автомобиля. Они изготовлены из эластичного сырья, просты в установке и устойчивы к износу.
Единственным недостатком специалисты называют несоответствие чехлов и самих сидений по размеру (если разница в размерах слишком велика). При этом изделия либо чрезмерно растягиваются, либо складываются, что снижает эстетичность дизайна и срок службы чехлов.
Мощность
В рассматриваемом автомобиле ВАЗ-2108 салон (тюнинг которого может производиться разными способами) очень удобен и позволяет реализовывать различные дизайнерские решения. Хорошим вариантом отделки салона станут экологически чистые кожаные чехлы, которые изготавливаются на заводе без добавления химикатов. Такой материал износостойкий, хорошо сидит на сиденьях, имеет доступную цену, безвреден для взрослых и детей. Основная проблема в том, что найти в открытом доступе чехлы из экологически чистой кожи проблематично.
— Античная латунь 2 доски 3 + 3 Golden Gate F-2108 Тюнеры для классической гитары Аксессуары для гитары и баса Детали для акустической и классической гитары
— Античная латунь 2 доски 3 + 3 Golden Gate F-2108 Тюнеры для классической гитары
Golden Gate F-2108 Тюнеры для классической гитары — 2 доски (3 + 3) — Antique Brass: Музыкальные инструменты. Купить тюнеры для классической гитары Golden Gate F-2108 — 2 доски (3 + 3) — античная латунь: колышки — ✓ Возможна БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА при покупке, отвечающей критериям. Набор из двух тюнеров с гравировкой 3 на доске.Точные передачи 18: 1 гарантируют годы точной интонации и стабильности настройки. Отделка из состаренной латуни обеспечивает функциональность и долговечную красоту. Черные кнопки уникального дизайна отлично смотрятся и их легко удерживать. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с описанием продукта ниже. Тюнинг-машины премиум-класса имеют красиво выгравированные декоративные пластины из состаренной латуни. Черные пуговицы вырезаны в манере середины 9 века. Первоклассная конструкция делает настройку плавной и легкой, а эти шестерни надежно удерживают высоту тона.Большие ролики выполнены в черном цвете и подходят для нейлоновых или составных струн. . . .

— Античная латунь 2 доски 3 + 3 Golden Gate F-2108 Тюнеры для классической гитары
Они созданы с комфортом и прочностью, которые вам обязательно понравятся. они напечатаны красивым рисунком. Т-образное кольцо Модные винтажные кольца с радужным цирконием Серебряные кольца Ювелирные изделия для женщин Обручальные кольца: Одежда. Совместим с Chevy Colorado GMC Canyon 2004–2012 Запасные прокладки из пеноматериала для стоп-сигнала с высоким креплением в сборе, 2 шт. Уплотнительные прокладки для третьего третьего стоп-сигнала.Наш широкий выбор элегантен для бесплатной доставки и бесплатного возврата, Love Husband и другие кулоны в, создают все золотые украшения на нашем современном производственном предприятии, Owlowla Baby Soft Sole Leather Crib Shoes Обувь для малышей до ходьбы для мальчиков и девочек, наша широкая выбор элегантен для бесплатной доставки и бесплатного возврата, сделанный с высочайшим качеством мастерства. GiftJewelryShop Martial Art Photo Изумрудно-зеленый Кристалл Май Камень-Камень Цветок Висячие Браслеты: Одежда. Женский легкий свитер с высоким воротом и длинным рукавом Essentials, наш широкий выбор элегантен для бесплатной доставки и бесплатного возврата, Вышитые чашки и ремни добавят элегантности и женственности вашему гардеробу, 1 шт. onederlust wanderlust путешествие во времени, Случаи: подходит для повседневного повседневного образа и любых случаев весной, женский спортивный бюстгальтер Under Armour Eclipse High Impact: одежда, емкость 500 мл Пустой толстостенный Chemglass CG-618-09HW Series CG-618 Стеклодувная фляжка с круглым дном .солнцезащитные очки и защитные очки; — Ткань для чистки очков не предоставляется, мужские зимние ботинки Totes Severe, размер 9, коричневые, приводной ремень 11-23 для погрузчиков с бортовым поворотом Bobcat A-6662855. пирсинг мочки уха или почти любой размер пирсинга. Обещаем бесплатно заменить или вернуть брюки Spyder Girls Speed Fleece Pant. Печать: методом термической сублимации красителя. Мужчины Фитнес с принтом мышц без рукавов Бодибилдинг с капюшоном Майка с капюшоном Блузки, Protech W51-MHCJA1-02 Универсальный конденсаторный двигатель мощностью 1 / 6-1 / 3 л.с. Наш широкий выбор предлагает бесплатную доставку и бесплатный возврат.Пожалуйста, проверьте наши собственные данные о размерах здесь, а не в таблице размеров справа от столбца размеров, Bone Folder Edge Slicker Burnisher Шлифовальная полоса Wool Daubers Режущий нож Кожаный кромкообрезчик с кожаными зажимами для инструментов для зачистки для кожаных кромок ее следует стирать только в щадящем режиме при 30 ° C. Для обеспечения лучшего прилегания. Обеспечение максимального комфорта после длительного ношения, зеленый шланг Kawasaki и красные банджо из нержавеющей стали.
Анталия, Турция — 19 мая 2019 г .: Автомобиль Lada 2108.Восемь, Народная Республика. Фотография, картинки, изображения и сток-фотография без роялти. Изображение 129534859.
Анталия, Турция — 19 мая 2019 г .: Автомобиль Lada 2108. Восемь, Народный Автомобиль Фотография, картинки, изображения и сток-фотография без роялти. Изображение 129534859.
Анталия, Турция — 19 мая 2019 г .: Автомобиль Lada 2108. Восьмой народный молодежный автомобиль стоит на улице в Анталии.
Только для редакционного использования: это изображение можно использовать только в редакционных целях. Использование этого изображения в рекламных, коммерческих или рекламных целях запрещено, если лицензиат не получил дополнительных разрешений. 123RF.com не предоставляет никаких услуг по оформлению.
S M L XL
Таблица размеров
Размер изображения Идеально подходит для
S Интернет и блоги, социальные сети и мобильные приложения.
M Брошюры и каталоги, журналы и открытки.
л Внутренние и наружные плакаты и печатные баннеры.
XL Фоны, рекламные щиты и цифровые экраны.
Используете этот элемент в публикации, превышающей 500 000 экземпляров
?
Распечатать Электронный Всесторонний
5654 x 3934 пикселей | 47.9 см x 33,3 см | 300 точек на дюйм | JPG
Масштабирование до любого размера • EPS
5654 x 3934 пикселей | 47,9 см x 33,3 см | 300 точек на дюйм | JPG
Скачать
Купить одно изображение
6 кредитов
Самая низкая цена
с планом подписки
Попробовать 1 месяц на 2209 pyб
Загрузите 10 фотографий или векторов.
Нет дневного лимита загрузок, неиспользованные загрузки переносятся на следующий месяц
221 ру
за изображение любой размер
Цена денег
Ключевые слова
Похожие изображения
Нужна помощь? Свяжитесь со своим персональным менеджером по работе с клиентами
@ +7 499 938-68-54
Мы используем файлы cookie, чтобы вам было удобнее работать. Используя наш веб-сайт, вы соглашаетесь на использование файлов cookie, как описано в нашей Политике использования файлов cookie
. Принимать
Оценка дефолиации лесных деревьев по изображениям на уровне земли
Abstract
В этой статье мы предлагаем оценить дефолиацию деревьев по фотографиям RGB на уровне земли с помощью сверточных нейронных сетей (CNN). Дефолиация деревьев обычно оценивается с помощью полевых кампаний, в ходе которых эксперты оценивают несколько показателей состояния деревьев для каждого участка выборки. Кампании охватывают целые страны, чтобы создать целостную общенациональную картину здоровья лесов.Опросы очень трудоемкие, дорогие, трудоемкие и требуют большого количества экспертов. Мы стремимся сделать процесс мониторинга более эффективным, рассматривая оценку дефолиации деревьев как проблему интерпретации изображений. Что делает эту задачу сложной, так это сильные различия в освещении, точке обзора, масштабе, породах деревьев и типах дефолиации. Вместо того, чтобы учитывать каждый фактор отдельно посредством явного моделирования, мы изучаем совместное распределение непосредственно из большого набора аннотированных обучающих изображений, следуя парадигме сквозного обучения глубокого обучения.Предлагаемый рабочий процесс работает следующим образом: (i) эксперты-люди посещают отдельные деревья в лесах, разбросанных по всей Швейцарии, (ii) получают по одной фотографии на каждое дерево с помощью стандартной ручной камеры с RGB-подсветкой и (iii) назначают дефолиацию ценить. Подход CNN (iv) обучен на подмножестве изображений с экспертными оценками дефолиации и (v) протестирован на удерживаемой части, чтобы проверить предсказанные значения на соответствие действительности. Мы оцениваем наш контролируемый метод на трех наборах данных с разным уровнем сложности, полученных в швейцарских лесах, и достигли средней средней абсолютной ошибки (avgMAE) 7.6% для общего набора данных после перекрестной проверки. Сравнение с группой экспертов-людей по одному из наборов данных показывает, что наш подход CNN работает только на 0,9 процента хуже. Мы показываем, что оценка дефолиации деревьев по RGB-изображениям на уровне земли с помощью CNN работает хорошо и дает результаты, близкие к показателям экспертов-людей.
1. Введение
Леса имеют жизненно важное значение для жизни человека и окружающей среды в целом, поскольку они обеспечивают широкий спектр экосистемных услуг, от глобального до местного масштаба, хранят большое количество углерода и, продолжая связывание, вносят большой вклад в земной сток углерода (Pan et al., 2011). Кроме того, леса изменяют локальный и глобальный климат через свое альбедо, шероховатость поверхности и свое влияние на круговорот воды (Bonan, 2008). Более того, они обеспечивают древесину в качестве строительного материала и волокна для биоэнергетики, производства бумаги и химической промышленности (Richardson et al., 2006), а также являются очагами биоразнообразия (Foley et al., 2005). Однако функциям леса и предоставляемым ими услугам угрожают различные факторы, такие как изменение землепользования, загрязнители воздуха и изменение климата (Millar and Stephenson, 2015). С 80-х годов прошлого века в масштабный мониторинг лесов в Европе было вложено много усилий, чтобы понять влияние загрязнения окружающей среды и изменения климата на здоровье деревьев (Lorenz, 1995). Дефолиация является основным показателем здоровья деревьев и обычно оценивается экспертами, которые визуально определяют дерево в поле на выбранных участках по всей стране (например, сетка 16 × 16 км в Швейцарии (Dobbertin and Brang, 2001)). . Было проведено множество исследований для автоматизации частей этого утомительного, трудоемкого и дорогостоящего процесса мониторинга.Многие работы направлены на обнаружение деревьев и их классификацию по видам (Larsen et al., 2011; Kaartinen et al., 2012; Hovi et al., 2016; Blomley et al., 2017). В этом отношении основным источником данных является дистанционное зондирование, такое как многоспектральные аэрофотоснимки (Leckie et al., 2005; Waser et al., 2011) или спутниковые изображения (Pu and Landry, 2012), гиперспектральные данные (Clark et al. ., 2005; Roth et al., 2015), плотные (полная волновая форма) облака точек LiDAR (Brandtberg, 2007; Yao et al., 2012b; Hovi et al., 2016; Blomley et al., 2017) или комбинацию LiDAR и мультиспектральных изображений (Heikkinen et al., 2011; Korpela et al., 2011; Heinzel, Koch, 2012). Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) предоставляют более гибкий способ анализа лесов. Они могут получать данные с очень высоким временным и пространственным разрешением для заранее определенного интересующего участка. Более того, БПЛА могут быть оснащены различными датчиками, такими как многоспектральные камеры (Dash et al., 2017) или гиперспектральные датчики и датчики LiDAR (Sankay et al., 2017).
Другой вариант, которому мы следуем в нашей работе, представленной в этой статье, — это анализ фотографий, полученных с земли (Du et al., 2007; Кумар и др., 2012; Mouine et al., 2013; Goëau et al., 2013, 2014; Wegner et al., 2016; Брэнсон и др., 2018). Изображения на уровне земли имеют более высокое пространственное разрешение, чем данные дистанционного зондирования, и обеспечивают горизонтальный вид всего дерева, сравнимый с видом эксперта, визуально оценивающего дерево в полевых условиях (Solberg and Strand, 1999). Их можно приобрести более гибко и не требовать дорогостоящих специализированных рейсов. Это также позволяет воодушевить гражданских ученых за помощь в мониторинге, например, с помощью приложений для мобильных телефонов, таких как Pl @ ntNet (Goëau et al., 2013, 2014), Leafsnap (Kumar et al., 2012) или iNaturalist ( http://www.inaturalist.org ).
Обратной стороной снимков с земли, полученных с помощью стандартных камер потребительского класса, является отсутствие инфракрасного канала, который дает больше всего доказательств для оценки здоровья деревьев по данным аэрофотоснимков или спутниковых изображений (например, (Huete et al., 1997 )). Здесь мы исследуем, можем ли мы оценить дефолиацию лесных деревьев по изображениям на уровне земли, основываясь исключительно на текстуре изображения RGB.Мы используем сверточные нейронные сети (CNN) в качестве нашего основного компонента, которые добились огромного успеха в широком спектре приложений с момента возвращения глубокого обучения (Крижевский и др. , 2012). В отличие от традиционной интерпретации изображений, основанной на вручную созданных (текстурных) функциях, CNN изучают богатый набор отличительных характеристик непосредственно из данных. CNN обладают дополнительными свойствами, такими как инвариантность к трансляции и устойчивость к (небольшим) изменениям точки зрения и масштаба, которые очень полезны в нашем случае.Мы адаптируем архитектуру CNN ResNet (He et al., 2016) к задаче и оцениваем наш метод на трех различных наборах данных изображений. На всех изображениях показаны лесные деревья в Швейцарии, полученные с помощью портативных фотоаппаратов на земле. Фотографии были сделаны во время полевых исследований и имеют ярлыки экспертов для дефолиации. Наши результаты показывают, что автоматическая интерпретация изображений с помощью CNN очень хорошо подходит для оценки дефолиации деревьев, что близко к показателям человека. Мы рассматриваем представленную здесь работу как первый шаг к автоматизированному инструменту, который может оценивать состояние деревьев, чтобы (i) сделать профессиональные полевые кампании менее дорогостоящими, (ii) облегчить более быстрый сбор гораздо больших наборов данных, (iii) и сделать вклады гражданскими учеными, встроив нашу систему в приложение.
2. Сопутствующие работы
Оценка напряжения дерева обычно выполняется либо путем экспертных оценок на месте, либо путем анализа изображений, полученных с высоты птичьего полета, которые включают инфракрасные и ближние инфракрасные каналы. Хороший обзор мониторинга деревьев на месте дан Eichhorn et al. и Morgenroth and Östberg (2017), тогда как всесторонний обзор методов оценки состояния лесов с помощью дистанционного зондирования представлен Lausch et al. (2016); Лауш и др. Мониторинг деревьев на месте в лесах часто включает визуальную оценку дефолиации и связанного с этим повышения прозрачности кроны вместе с оценками изменения цвета листьев.В дистанционном зондировании обычно используются многоспектральные изображения, гиперспектральные данные или воздушное лазерное сканирование для оценки показателей здоровья на уровне отдельных деревьев. Например, Polewski et al. (2015b) представляют иерархический рабочий процесс, который обнаруживает отдельные стоящие мертвые деревья по цветным инфракрасным изображениям с воздуха с априорными значениями формы и интенсивности. Модель гауссовой смеси объединяет созданные вручную объекты по категориям мертвые деревья, живые деревья и тени. Области мертвых деревьев уточняются с помощью метода сегментации набора интерактивных уровней.Те же авторы предлагают другой многоэтапный подход для той же задачи, но объединяют облака точек LiDAR с полной волновой формой и цветные инфракрасные аэрофотоснимки (Polewski et al., 2015a). Трехмерные облака точек используются для сегментирования отдельных деревьев и создания многоугольников границ деревьев на изображениях. После проецирования точек LiDAR на отдельные полигоны деревьев они извлекают созданные вручную элементы и используют логистическую регрессию для классификации мертвых и живых деревьев. Eitel et al. (2011) используют информацию по красному краю спутниковой группировки RapidEye для обнаружения стресса лесных деревьев из космоса.Они сравнивают различные индексы, такие как Нормализованный индекс разницы растительности (NDVI) и Зеленый NDVI, с Нормализованным индексом красного края разницы (NDRE) и находят последний наиболее эффективным. Снимки с дронов с очень высоким разрешением предоставляют дополнительные средства для мониторинга состояния лесов с помощью спектральных индексов (Dash et al., 2017). Еще один широко используемый метод оценки нагрузки на деревья — это лазерное сканирование с воздуха в сочетании с контролируемой классификацией. Shendryk et al. (2016) комбинируют полноволновое воздушное лазерное сканирование с гиперспектральными данными и обучают классификатор Random Forest для оценки высыхания и прозрачности.Мак и Ху (2014) определяют состояние здоровья ясеня с помощью наземного мобильного лазерного сканирования в зависимости от плотности точек. Lin et al. (2014) применили к задаче гиперспектральные изображения. Они определяют, меняют ли листья деревьев цвет и влажность в зависимости от состояния здоровья и сезона.
Оценка дефолиации деревьев является основным компонентом оценки стресса деревьев, и особенно упомянутые ранее методы лазерного сканирования в основном основаны на оценке дефолиации (Yao et al. , 2012а; Lin et al., 2014; Шендрик и др., 2016). В самых разных исследованиях дистанционное зондирование применяется для оценки дефолиации лесных деревьев (Kantola et al., 2010; Mozgeris and Augustaitis, 2013; Marx and Kleinschmit, 2017; Hawrylo et al., 2018). Kantola et al. (2010) объединяют данные воздушного лазерного сканирования и аэрофотоснимки, Mozgeris и Augustaitis (2013) используют только аэрофотоснимки, Marx и Kleinschmit (2017) анализируют спутниковые изображения RapidEye, а Hawrylo et al. (2018) опираются на спутниковые снимки Sentinel-2.Общим для всех работ является то, что они предлагают традиционный подход контролируемой классификации, который сначала извлекает небольшой набор созданных вручную функций, обычно со спектральными индексами в качестве их основного компонента, который затем классифицируется, например, с помощью случайных лесов.
Оценка дефолиации деревьев по изображениям на уровне земли также имеет долгую историю, начиная с ранних работ, таких как (Lee et al. , 1983). Дальнейшие работы Mizoue (2002) и Dobbertin et al. (2004, 2005) разрабатывают многоэтапные рабочие процессы обработки изображений, которые последовательно обнаруживают области дерева в изображениях, извлекают особенности и, наконец, часто классифицируют с полу-контролем.Общим для всех методов является то, что они не применяются к необработанному изображению, но требуют предварительного точного определения дерева (Borianne et al., 2017), что подвержено ошибкам и часто требует взаимодействия с пользователем.
В этой работе мы представляем полностью автоматизированный подход, который изучает дефолиацию деревьев непосредственно из исходных изображений без предварительного извлечения силуэтов деревьев. Насколько нам известно, наша работа также является первой, предлагающей сверточные нейронные сети для оценки дефолиации деревьев по изображениям.Более того, большинство связанных работ проверяют свои методы на очень небольших наборах данных, поскольку сбор данных о наземном напряжении очень утомителен. Например, набор данных Shendryk et al. (2016) состоит всего из 54 отдельных деревьев одного вида (эвкалипта), а Eitel et al. (2011) подтверждают свой подход на единственном испытательном участке только с хвойными деревьями. Напротив, мы обучаем и проверяем наш метод на трех наборах данных с более чем 2000 изображениями большого количества различных видов, форм и сложных сценариев различных густых лесов.Кроме того, мы полагаемся исключительно на стандартные изображения RGB, полученные с помощью портативных наземных камер. Мы компенсируем отсутствие попиксельной спектральной информации или значений высоты мощью глубоких CNN, которые могут изучать отличительные шаблоны текстур непосредственно из больших объемов обучающих данных. Оказывается, CNN с их очень высокой способностью к моделированию могут изучать очень сложные многовариантные распределения по разным видам деревьев, формам, условиям освещения, разным масштабам и точкам обзора, чтобы оценить дефолиацию с точностью, подобной человеческой экспертам.
3. Метод оценки дефолиации
Оценка дефолиации деревьев по фотографиям RGB на уровне земли, полученным с помощью стандартных камер потребительского класса, является сложной задачей. Интерпретация изображения должна полностью зависеть от текстуры, точки обзора и вариаций освещения, которые должны быть компенсированы, и она должна работать с широким спектром древесных пород. Традиционные методы, которые полагаются на созданные вручную элементы (Lee et al., 1983; Mizoue, 2002; Dobbertin et al., 2004, 2005; Borianne et al., 2017), должны тщательно компенсировать все мешающие эффекты с помощью их дизайна модели.Напротив, CNN изучают многомерные многомерные распределения по видам и дефолиации напрямую. Изменения точки обзора компенсируются за счет встроенной инвариантности трансляции. Богатый набор изученных фильтров в сочетании с функциями активации (выпрямленные линейные блоки в нашем случае, сокращенно ReLU) приводят к дискриминационным, нелинейным представлениям текстуры. Поэтому мы выбираем CNN для оценки дефолиации деревьев, потому что они изучают особенности и модель классификации совместно от начала до конца для конкретной задачи и набора обучающих данных.Круговой обход ручного проектирования функций путем изучения наиболее отличительных функций непосредственно из заданных данных является основной причиной успеха по сравнению с более традиционными методами. Наш метод работает следующим образом: (i) эксперты-люди посещают отдельные деревья в лесах, разбросанных по всей Швейцарии, (ii) получают по одной фотографии на каждое дерево с помощью стандартной ручной камеры с RGB-подсветкой и (iii) назначают значение дефолиации . (iv) Все изображения собираются и сжимаются в квадратные участки, чтобы сделать их доступными для CNN (адаптация архитектуры ResNet (He et al., 2016)) и (v) увеличение данных осуществляется путем переворачивания изображений и т. Д. Наш подход CNN (vi) обучен на подмножестве изображений с экспертными оценками дефолиации и (vii) протестирован на удерживаемой части для проверки прогнозируемых значений. против наземной истины. Обратите внимание, что эта процедура предназначена для обучения и проверки нашего подхода со справочными данными, собранными профессиональными лесоводами, способными вручную оценить дефолиацию деревьев в полевых условиях. После обучения и проверки мы стремимся использовать обученную модель для приложения, которое может использовать любой гражданин-ученый, чтобы сфотографировать дерево в швейцарском лесу, где наша модель автоматически выполняет прогноз опускания листвы.
3.1. Предварительная обработка данных
Важным этапом перед обучением является предварительная обработка данных, которая включает кадрирование или понижающую дискретизацию (изображения нашего набора данных были получены с нескольких разных камер, и поэтому изображения имеют разное разрешение), нормализация радиометрических распределений , и увеличение данных. На первом этапе мы преобразуем все изображения в квадратные участки размером 256 × 256 пикселей , чтобы получить единый размер входного изображения для всех образцов. Поскольку все наши изображения имеют больший размер и прямоугольную форму, их сжатие приводит к анизотропной даунсэмплингу (рис. 1). Относительно небольшие исправления экономят память и помогают оставаться в рамках бюджета памяти нашего графического процессора, но все же позволяют использовать достаточно большие размеры пакетов (32 в нашем случае). Технический термин пакет относится к небольшой подвыборке изображений из набора обучающих данных, используемых для вычисления градиентов и функции потерь во время обратного распространения. Чем больше количество изображений в пакете, тем выше скорость обучения, что, в свою очередь, ускоряет обучение.Чтобы обеспечить достаточную детализацию изображений с пониженной дискретизацией для обучения дефолиации дерева, мы провели предварительные тесты с более высоким разрешением изображения 512 × 512 пикселей . Однако мы не наблюдали значительного прироста производительности, но время тренировки значительно увеличилось. Таким образом, мы решили сохранить размер изображения 256 × 256 пикселей для всех экспериментов. Вторым этапом предварительной обработки является нормализация каналов изображения для достижения одинакового радиометрического распределения по всем входным изображениям.Мы устанавливаем нулевой центр (вычитание среднего) и масштабируем (деление на стандартное отклонение) отдельно для всех трех каналов. Обратите внимание, что среднее значение и стандартное отклонение вычисляются только для обучающего набора и применяются как для обучающего, так и для тестового набора. Последним этапом предварительной обработки является увеличение данных, целью которого является искусственное увеличение (помеченного) набора обучающих данных путем применения преобразований к существующим изображениям. Такое моделирование дополнительных обучающих выборок часто помогает обобщить модель, поскольку распределение по набору обучающих данных ближе к истинному распределению.Однако это справедливо только в том случае, если мы используем преобразования для увеличения, которые естественным образом возникают в данных (но недостаточно представлены). В нашем случае мы зеркально отражаем каждое изображение по вертикальной оси, немного увеличиваем масштаб и добавляем немного вращения. Это делает обученную модель более устойчивой к изменениям точки обзора, эффектам масштабирования и небольшим изменениям наклона камеры или дерева.
Рисунок 1:
Пример из набора данных Urmeter (а) исходного изображения (675 × 1013 пикселей, ) и (б) фрагмента изображения (256 × 256 пикселей, ), используемых в качестве входных данных для CNN после анизотропной уменьшение масштаба.
3.2. Архитектура CNN
Мы обучаем стандартную архитектуру ResNet (He et al., 2016) регрессии для оценки дефолиации деревьев для всех экспериментов. ResNet — это современный современный продукт в области классификации изображений, и ниже мы кратко напомним читателю о его основных технических преимуществах перед альтернативными архитектурами, такими как, например, VGG (Simonyan and Zisserman, 2015). Архитектура ResNet позволяет создавать более глубокие сети, которые хорошо себя ведут в процессе обучения. Обычно построение более глубоких сетей приводит к резкому увеличению количества весов, а также к взрывным или исчезающим градиентам в процессе обучения. ResNet значительно снижает эту проблему за счет специальной конструкции сверточных строительных блоков, где каждый блок содержит две ветви. Один распространяется по уровням как обычно, тогда как другая ветвь используется как отображение идентичности, которое снова добавляется в конце каждого строительного блока (см. Исходную статью He et al.(2016) для подробного объяснения и иллюстраций). Таким образом, сеть изучает функцию невязки, которая в процессе обучения ведет себя более стабильно. В этой работе мы используем архитектуру ResNet50, которая состоит всего из 16 сверточных блоков. Наша архитектура показана в Табл. 1. Сверточные строительные блоки всегда состоят из серии сверток изображений с фильтрами с относительно небольшим размером ядра (максимум 7 × 7 пикселей для conv1 ). Естественно, количество фильтров на сверточный слой идентично количеству выходных карт активации. Каждый строительный блок может повторяться несколько раз подряд (например, шесть раз conv4 ). Максимальное объединение пространственно уменьшает масштаб вывода conv1 , заменяя девять значений в ядре 3×3 на их максимальное значение. Напомним, что средняя операция объединения до fc1 работает как максимальное объединение, но использует максимальное значение вместо среднего по ядру. Последний, полностью связанный слой fc2 генерирует одномерный вектор и приводит к единственному выходу, т.е.е. оценка дефолиации для фрагмента входного изображения.
Таблица 1: Архитектура
ResNet (He et al., 2016), которая использовалась во всех наших экспериментах с 24112513 параметрами в целом. # Повторения — это количество, которое каждый строительный блок (в квадратных скобках) выполняется последовательно (например, conv2 запускается три раза подряд).
Дефолиация оценивается как непрерывная величина, поэтому нам необходимо решить задачу регрессии. Для регрессии обычно применяются две довольно простые функции потерь, которые либо минимизируют норму разницы между предсказанием и истинностью во время обучения (L1-потеря), либо квадрат нормы (L2-потеря).Обратите внимание, что L1 в основном сводится к минимизации средней абсолютной ошибки, тогда как L2 минимизирует среднеквадратичную ошибку. Мы попробовали и L1, и L2, но не обнаружили существенного разрыва в производительности. Таким образом, мы выбираем L2-потерю для всех наших экспериментов, которая является наиболее широко используемой функцией потерь для регрессии.
3.3. Обучение CNN
CNN обучаются через обратное распространение, которое обновляет веса сети по высоким градиентам (самое резкое уменьшение потерь), чтобы минимизировать несоответствие между прогнозируемой дефолиацией (вычисленной с прямым проходом) и эталонной меткой.Квазистандарт сегодня — это мини-пакетный стохастический градиентный спуск. Его основная идея состоит в том, чтобы случайным образом выбрать небольшое подмножество из набора обучающих данных (в нашем случае 32 изображения на пакет) и многократно выполнять обратное распространение, чередуя с прямыми проходами. Новый мини-пакет обучающих изображений выбирается для каждого обратного распространения ошибки. Важным гиперпараметром для настройки процесса обучения является скорость обучения. Скорость обучения определяет, какой вес мы придаем градиентам, вычисленным во время обратного распространения ошибки, для обновления обучаемых весов.Имея достаточно большой размер пакета из 32 изображений, который, как можно предположить, хорошо представляет распределение всего набора обучающих данных, мы можем применить более высокие скорости обучения, что приведет к более быстрому уменьшению потерь. Напротив, меньшие размеры пакета (например, всего четыре изображения) приводят к меньшему потреблению памяти на GPU. Однако за это приходится платить: мы не можем доверять подмножеству изображений как репрезентативной выборке полного набора обучающих данных и, следовательно, должны установить меньшую скорость обучения.Это приводит к гораздо большему времени обучения. Более того, меньшая скорость обучения рискует застрять в локальных минимумах решающей программы на ранних этапах процесса обучения. Таким образом, мы всегда стремимся вписать больший размер пакета в память графического процессора, потому что это обеспечивает более плавную оптимизацию и ускоряет обучение в целом.
Часто скорость обучения снижается в процессе обучения. Вначале необходимы большие шаги, чтобы быстро перейти к благоприятному решению, не застревая в локальных минимумах, тогда как небольшие шаги в конце не позволяют процессу обучения колебаться вокруг минимумов.Ранние оптимизаторы использовали одинаковую скорость обучения для корректировки всех весов, и им было трудно управлять, чтобы добиться стабильного тренировочного процесса. Новые реализации оптимизаторов, такие как Adagrad (Duchi et al., 2011), RMSProp (Hinton et al., 2012) или Adam (Kingma and Ba, 2014), включают более сложные стратегии, которые могут справляться с распадом и способны настраивать обучение Оценить каждый обучаемый параметр индивидуально. Мы решили использовать Adam в качестве оптимизатора для всех экспериментов, потому что Kingma и Ba (2014) показали, что он превосходит RMSProp к концу процесса обучения, когда градиенты становятся более разреженными.
4. Эксперименты
Визуальный осмотр деревьев очень сложен из-за их большого разнообразия по видам, форме, высоте, текстуре и цвету. Хотя видоспецифические модели могут потенциально более точно предсказать стресс дерева, у нас нет достаточных данных для обучения по видам, чтобы обучить сильную модель. Таким образом, мы строим единую, не зависящую от вида модель для прогнозирования здоровья отдельных деревьев на основе изображений на уровне земли. Поскольку лиственные деревья теряют листья зимой, визуальные индикаторы здоровья, такие как отмирание, обесцвечивание листьев и прозрачность кроны, недействительны вне вегетационного периода.Таким образом, все изображения были сделаны в период с начала июля по конец августа, когда также проводятся оценки экспертов на месте. Далее мы сначала описываем наборы данных, которые мы используем для тестирования нашего подхода и нашей стратегии оценки.
4.1. Данные и тестовый сайт
Мы оцениваем наш метод на трех различных наборах данных, полученных в ходе долгосрочных кампаний Швейцарского федерального исследовательского института WSL. Общим для всех наборов данных является то, что обученный наблюдатель фотографировал отдельные деревья во время полевого обследования.Фотографии обычно хорошо центрируются на одном дереве и снимаются с соответствующим уровнем масштабирования. Однако из-за густых сложных лесных сценариев интересующее дерево может быть частично закрыто, на его фоне может появиться густой лес, а условия освещения сильно различаются. Мы основываем нашу экспериментальную оценку на наборах данных Urmeter, Parcours и WSI , которые представляют разные уровни сложности. Наборы данных содержат множество видов, типичных для швейцарских лесов (рис.2). Общим для всех трех наборов данных является то, что образцы с высокой степенью дефолиации встречаются редко, в то время как большинство образцов демонстрируют слабую дефолиацию (рис. 3).
Рисунок 2:
Распределение видов деревьев по всем трем наборам данных Urmeter, Parcours и WSI.
Рисунок 3:
Распределение образцов по дефолиации: (a) Urmeter , (b) Parcours и (c) WSI.
Урметр состоит из 384 изображений размером 3600 × 5400 пикселей, первоначально записанных как слайды с 1987 по 1992 год, а затем отсканированных.Изображения содержат кроны деревьев, которые выделяются из окружающей среды, как правило, с ярким небом в качестве фона, а закрытые части встречаются редко. Этот набор изображений изначально создавался как эталонный набор изображений для обучения новых наблюдателей полевым кампаниям. Названные метки дефолиации были оценены путем усреднения оценок шести разных экспертов на основе изображений. Дефолиация на изображениях оценивалась в соответствии с руководством МСП по лесам (Eichhorn et al.). На каждой фотографии есть метка для дефолиации целевого дерева в процентах (т.е., относительная потеря листьев или хвои данного дерева по сравнению с теоретическим эталонным деревом без дефолиации). Обратите внимание, что экспертная оценка дает значения с шагом 5%, но из-за усреднения оценок шести человек возникают промежуточные значения. Этот набор данных служит двум различным целям. Во-первых, он содержит изображения с легко узнаваемыми отдельными деревьями, полученные при благоприятных условиях освещения (рис. 4 (верхний ряд)). Изображения относительно легко интерпретировать, и поэтому мы рассматриваем результаты с этим набором данных как наилучшую возможную или верхнюю границу того, что можно ожидать.Во-вторых, экспертные оценки на основе изображений служат основой для нашего автоматизированного метода. Возникает вопрос, насколько эффективен подход глубокого обучения по сравнению с экспертами-людьми.
Рисунок 4:
Примеры фотографий наборов данных Urmeter (вверху), Parcours (в центре) и WSI (внизу).
Parcours состоит из 1361 изображения размером 900 × 1370 пикселей, записанных в период с 1990 по 1997 год, первоначально полученных в виде слайдов, а затем отсканированных. Изображения были получены в десяти разных местах по всей Швейцарии.Оценка дефолиации деревьев проводилась в полевых условиях, в отличие от Urmeter , где это проводилось на основе изображений. Экспертные оценки проводились по тому же протоколу, что и описанный выше. Отдельные деревья труднее распознать по сравнению с первым набором данных ( Urmeter ), потому что они частично закрыты, условия освещения менее благоприятны, а более густой лес часто покрывает фон (рис. 4 (центральный ряд)). Это промежуточная сложность по сравнению с Urmeter (легкий) и WSI (сложный).
WSI состоит из 363 изображений размером 3744 × 5616 пикселей и 4159 × 6239 пикселей, записанных цифровыми камерами в 2017 году для целей настоящего исследования. Фотографии были сделаны экспертами, которые оценили значения дефолиации непосредственно в полевых условиях по тому же протоколу, который описан выше. В отличие от обоих других наборов данных, этот набор изображений не состоит из набора особенно типичных или хорошо поддающихся оценке деревьев. Он скорее представляет реалистичные условия на обычных лесных участках и включает множество изображений, на которых интересующее дерево сильно закрыто (рис. 4 (нижний ряд)). Кроме того, деревья в основном фотографируются с более крутым углом обзора из-за меньшего пространства перед деревом. Многие деревья заросли в густом лесу, и часто бывает трудно различить отдельные кроны деревьев. Радиометрическое распределение отличается (большая вариативность яркости и цвета) по сравнению с Urmeter и Parcours , потому что фотографии были получены с помощью современной цифровой камеры вместо сканирования аналоговых слайдов. В целом, мы ожидаем, что это будет самый сложный набор данных из-за крутого угла обзора, большого количества окклюзий и фона густого леса.
4.2. Стратегия оценки
Мы выполняем пятикратную перекрестную проверку для нашей экспериментальной оценки, чтобы избежать какой-либо систематической ошибки разделения поездов и тестов. Мы обеспечиваем примерно равное распределение значений дефолиации по всем пяти складкам. Общее количество поездов и тестов по набору данных приведено в Табл. 2. Мы используем среднюю абсолютную ошибку (MAE) для измерения производительности нашей модели CNN на тестовых данных. Поскольку мы проводим пятикратную перекрестную проверку, мы предоставляем среднюю среднюю абсолютную ошибку (avgMAE) для k = 5 отдельных значений MAE (уравнение.1). Чтобы указать разброс производительности по наборам тестовых данных, мы также указываем стандартное отклонение для каждого эксперимента.
Таблица 2:
Количество обучающих и тестовых изображений на свертку перекрестной проверки для каждого набора данных. Каждый набор данных разделен на пять взаимоисключающих подмножеств. Для каждого набора перекрестной проверки четыре подмножества составляют обучающую выборку, в то время как мы применяем обученную модель к пятой для тестирования. Каждое подмножество данных один раз является тестовым набором, а четыре раза — обучающим набором.
Результаты на рис.5 и 6 содержат точки данных, агрегированные по всем пяти тестовым разделам. Мы наносим прогноз (вертикальная ось) по сравнению с истинными значениями (горизонтальная ось) на 2D-гистограмму для лучшей визуализации распределения (вместо диаграммы разброса). В этой визуализации отдельные точки данных накапливаются в 5% бункеров. Счетчик в каждой ячейке кодируется на цветовой карте в градациях серого в диапазоне от белого (низкий) до черного (высокий). Характеристическая кривая ошибок регрессии (кривая REC) (см. Рис. 7) используется для оценки точности модели на различных уровнях допустимости ошибок и для сравнения нашего подхода CNN с людьми-наблюдателями.
Рисунок 5:
Результаты 5-кратной перекрестной проверки для обучения и прогнозирования на Urmeter (a), Parcours (b), WSI (c) и всех трех наборах данных вместе (d). Пунктирные линии указывают пределы ошибок в [%], а цвет от светло-серого до черного представляет количество изображений, попадающих в интервал (см. Цветовую полосу справа от каждого графика).
Мы проводим обучение за раз для 150 эпох с начальной скоростью обучения 10 ⁻⁴. Предварительные тесты показали, что использование предварительно обученных весов (на ImageNet) не улучшило результатов, не уменьшило время обучения и не ускорило сходимость. Наиболее вероятное объяснение состоит в том, что наши изображения значительно отличаются от стандартных изображений компьютерного зрения по нескольким причинам. Наши изображения деревьев показывают в основном высокочастотную информацию (листья, ветви), и функция потерь, направленная на оценку дефолиации, сосредоточена на этом подробном свидетельстве. В типичных изображениях компьютерного зрения преобладают низкочастотные свидетельства, то есть небольшое количество объектов покрывает большие части (> 100 пикселей) изображения. Таким образом, мы начинаем обучение с нуля и случайным образом инициализируем веса сети.
4.3. Результаты оценки дефолиации деревьев
Мы представляем результаты наших экспериментов с тремя наборами данных в Табл. 3 и 5. Все эксперименты проводятся на графическом процессоре NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti с памятью 11 ГБ, и подход реализован с использованием библиотеки глубокого обучения Keras ( https://keras.io/ ). Прогнозируемая дефолиация нанесена на график в сравнении с дефолиацией наземной истины. Пунктирными линиями обозначены пределы погрешности 10% и 20%, а цвета от светло-серого (немного) до черного (много) кодируют количество изображений, попадающих в каждую ячейку.Результаты прогнозов Urmeter (рис. 5 (a)) и Parcours (рис. 5 (b)) показывают хорошую корреляцию с истинными данными. Лишь очень немногие образцы Urmeter выходят за пределы погрешности 20%, а большинство изображений находится в пределах 10% (рис. 3 (а)). Средняя абсолютная ошибка (avgMAE) прогнозов Urmeter составляет 5,5%, что очень мало.
Таблица 3: Результаты оценки напряжения дерева
после 5-кратной перекрестной проверки для (слева) обучения и прогнозирования для всех наборов данных отдельно (, раздельное обучение, ) и (справа) для обучения по всем данным вместе, но прогнозирование для отдельных данных наборы ( Joint Training ).Средние средние абсолютные ошибки (avgMAE) — это усредненные значения MAE по пяти тестовым разделам на эксперимент (уравнение 1) с соответствующими стандартными отклонениями (StdDev).
Результаты для (более жесткого) набора данных Parcours немного хуже, но все же лишь несколько образцов выходят за пределы допустимой погрешности 20%, в то время как большинство из них находятся в пределах 10% отклонения от истинного значения. Среднее MAE прогнозов Parcours составляет 8,3% при очень низком стандартном отклонении 0,3%. Для изображений с деревьями с высокой степенью дефолиации от 80% до 100% наблюдается тенденция заниженной оценки дефолиации (рис.5 (б)). Однако в абсолютных цифрах эти грубые ошибки за пределами 20% погрешности по-прежнему невелики, всего 8 изображений. Некоторые из этих случаев высокой дефолиации также особенно трудны, как, например, пример, показанный на рис. 8 (d), где фактически дефолиированная часть дерева перекрывается на изображении другим растением на переднем плане. Напротив, результаты для WSI (рис. 5 (c)), самого жесткого набора данных с наиболее сложными изображениями, явно уступают обоим другим наборам данных. Хотя большинство изображений попадает в пределы погрешности 20%, тенденция, которая четко коррелирует предсказания с достоверностью, намного слабее.Кажется, что объем обучающих данных WSI слишком мал для изучения многомерных распределений во всех сложных сценах. Это также приводит к более высокой средней абсолютной ошибке 14,8%. Чтобы компенсировать этот недостаток обучающих данных, мы проводим еще один эксперимент, в котором мы объединяем все наборы данных и обучаем единую модель (рис. 5 (d)). Результаты показывают, что модель может хорошо адаптироваться к различиям между наборами данных, что приводит к средней абсолютной ошибке 7,6%, что ниже значения для Parcours .
Чтобы проверить, является ли больший объем обучающих данных ключом к успеху, мы тренируемся на объединенном наборе данных, но прогнозируем для каждого набора данных отдельно (таблица 3, правый столбец Совместное обучение ). Оказывается, совместное обучение по всем трем наборам данных снижает среднюю среднюю абсолютную ошибку с 14,8% до 10,4% для WSI и с 8,3% до 7,4% для Parcours , тогда как результаты Urmeter практически не изменились. Стандартное отклонение для всех пяти складок для WSI значительно снижается с 6.От 9% до 0,9%, в то время как для Parcours он практически не изменился (0,3% против 0,4%). Этот вывод указывает на то, что мы можем использовать изображения из других наборов данных, чтобы компенсировать нехватку данных в небольших наборах данных. Сбор еще большего количества изображений WSL в ближайшие годы еще больше улучшит результаты. Совместное обучение по всем наборам данных действительно показывает небольшую тенденцию к недооценке образцов с высокой степенью дефолиации. Опять же, в абсолютных цифрах этот эффект не играет большой роли, потому что он составляет 18 изображений с дефолиацией 80–100% (из 2108 изображений в целом), которые оцениваются более чем на 20 процентов заниженными (рис.5 (г)). Четыре из этих изображений показаны в верхнем ряду рис. 8, и это особенно сложные случаи.
Мы также сравниваем эффективность подхода глубокого обучения к человеческим оценкам. Шесть различных экспертов оценили дефолиацию деревьев в наборе данных Urmeter , глядя на изображения. Среднее значение дефолиации по этим экспертам служит основополагающим фактом, и индивидуальные прогнозы могут быть нанесены на график, как и для всех предыдущих экспериментов (рис. 6 (а)). Результаты, представленные на рис.6 (а) не показывают большой разницы по сравнению с характеристиками CNN на рис. 5 (а). Эта интерпретация подтверждается человеческим средним значением 4,6% MAE, приведенным в Табл. 4, что всего на 0,9 процентных пункта ниже, чем у нашего подхода CNN (верхняя левая таблица 3).
Рис. 6:
Экспертные оценки дефолиации человека на наборе данных Urmeter . (а) Индивидуальные человеческие оценки (вертикальная ось) относительно наземной истины (горизонтальная ось, среднее значение по всем шести наблюдателям), по сравнению с производительностью нашего подхода CNN на рис.5 (а). (b) Стандартное отклонение индивидуальных оценок человека (горизонтальная ось) относительно истинного значения (вертикальная ось) для каждого изображения в наборе данных Urmeter .
Таблица 4:
Действия человека 6 отдельных наблюдателей. Средняя средняя абсолютная ошибка (avgMAE) рассчитывается по формуле. 1. Стандартное отклонение (StdDev) показывает согласие отдельных наблюдателей по всему набору данных.
Чтобы сделать более очевидными высокие колебания в экспертных оценках человека, мы построили график (рис.6 (b)) стандартное отклонение по всем шести оценкам человека на изображение в отношении степени дефолиации. Этот график показывает, что люди относительно хорошо оценивают очень низкие и очень высокие степени дефолиации, но существенно расходятся во мнениях на промежуточных этапах (≈ 15% — 60%). Далее мы построим график зависимости общей точности от допустимости ошибок на рис. 7, который указывает на то, что CNN находится недалеко от возможностей человека. Если мы допускаем 10% -ную погрешность, наш подход CNN дает только на 8% меньше общей точности, чем человеческие эксперты.Средняя абсолютная ошибка экспертов-людей позволяет сравнивать оценку дефолиации человека на основе изображений с предсказанными CNN.
Рисунок 7:
Сравнение оценок дефолиации, проведенных экспертами на людях, и нашего подхода CNN к набору данных Urmeter . Точность индивидуальных оценок человека и наш подход CNN в отношении допустимости ошибок (пунктирные линии на рис. 6 (а)).
4.4. Обсуждение случаев сбоя
Чтобы лучше понять ограничения автоматизированного подхода CNN и обнаружить перспективные направления для будущих улучшений, мы рассмотрим наиболее распространенные случаи сбоев, а также примеры изображений, на которых наш метод работает хорошо.Мы показываем набор типичных изображений с очень высокими ошибками предсказания на рис. 8 и хороших изображений на рис. 9. Для поддержки интерпретации результатов мы также показываем примеры карт активации на рис. 10. Однако интерпретация карт активации непосредственно как свидетельство ведь то, на что CNN учится смотреть, следует делать с осторожностью. Напомним, что существует множество карт активации на свертку (например, 64 в conv1, в Табл. 1) и многие другие, если смотреть на всю сеть. Окончательная оценка регрессии и результат представляют собой нелинейную комбинацию всех карт активации для одного изображения, т.е.е. истинная ценность в их сочетании. В этом смысле карты активации, которые мы показываем, действительно указывают на некоторые случаи, когда, например, CNN учится смотреть на распределение ветвей (рис. 10 (b)), пытается разделить дерево и небо (рис. 10 (c) )) или обнаруживает пустое пространство в навесе (рис. 10 (d)). Однако на каждом слое гораздо больше карт активации, которые не допускают прямой визуальной интерпретации, потому что они становятся ценными только в сочетании с другими.
Рисунок 8:
Изображения с очень высокими ошибками предсказания.В верхнем ряду показаны изображения, на которых дефолиация была спрогнозирована слишком низко, тогда как в нижней строке показаны изображения, на которых дефолиация была оценена слишком высоко (числа в [%] дефолиации, GT = наземная истина, PR = прогноз, Urmeter = U, Parcours = P, WSI = W): (a) W, GT: 100, PR: 23,4, (b) W, GT: 100, PR: 31. 0, (c) W, GT: 100, PR: 45,8, (d) P, GT : 80, PR: 26.5, (e) W, GT: 35, PR: 72.9, (f) P, GT: 30, PR: 65.3, (g) P, GT: 5, PR: 38.7, (h) W , GT: 20, PR: 47.6.
Рисунок 9:
Примеры изображений, на которых оценка дефолиации с помощью нашей модели CNN работает очень хорошо (ошибки прогноза ниже 1 процентного пункта): (a) P, GT: 0, PR: 0, (b) U, GT: 10, PR : 10.0, (c) W, GT: 25, PR: 24,5, (d) P, GT: 55, PR: 55,1.
Рисунок 10:
Примеры карт активации: (a) входное изображение (размер 256 × 256 пикселей), (b) вертикальный градиент, указывающий распределение ветвей (после свертки с conv1 с размером ядра 7 × 7 пикселей, перед пакетом нормализация, размер карты активации 128 × 128 пикселей, одна из 64 карт активации), (c) отделение дерева от фона неба (оба (c) и (d): после последнего сверточного слоя conv2 , размер ядра 3 × 3 пикселя, после пакетной нормализации, размер карты активации 63 × 63 пикселя, всего две из 256 карт активации), (d) выделение пустого пространства в куполе. Темно-синий (-1) и темно-красный цвета (1) указывают на высокую активацию, тогда как сероватые цвета указывают на низкую активацию.
В верхнем ряду на рис. 8 показаны случаи, когда CNN сильно недооценивает дефолиацию. Первые три примера на рис. 8 (a) — (c) показывают деревья со 100% дефолиацией. Оба ствола на (a, b) стоят перед плотным зеленым пологом. Хотя CNN действительно предсказывает довольно некоторую дефолиацию (23,4% и 31,0%) в обоих случаях, она все еще значительно недооценивает, скорее всего, из-за того, что она ошибочно назначает фоновый покров стволу переднего плана.Рис. 8 (c) вызывает затруднения, потому что у интересующего дерева все еще есть листья, хотя и мертвые (коричневые), что считается 100% дефолиированным. Другой сложный случай показан на рис. 8 (г), где дефолиированная нижняя часть кроны дерева в основном скрыта растительностью на переднем плане. Хотя кажется возможным улучшить прогнозы для одиночных, полностью дефолиированных стволов (рис. 8 (a, b)) или деревьев с только мертвыми листьями, которые считаются 100% дефолиированными (рис. 8 (c)), если будет доступно больше обучающих данных , закрытые случаи не могут быть разрешены моделью.Лучшей стратегией было бы научить полевые бригады делать фотографии с точек обзора, которые позволяют наблюдать те части дерева, которые являются репрезентативными для его общего состояния.
Брутто завышенные оценки дефолиации показаны в нижнем ряду рис. 8. Примеры (f) — (h) содержат хвойные деревья с яркой задней подсветкой, что интерпретируется моделью CNN как высокая дефолиация. Интересный случай показан на рис. 8 (e), где наша CNN сильно переоценивает дефолиацию, скорее всего, из-за торчащих из навеса пустых веток.Три карты активации для этого изображения показаны в нижнем ряду рис. 10. Случаи с большим количеством деревьев и окклюзий, как на рис. 8 (h), когда человек-наблюдатель не может определить, какое дерево представляет интерес, являются принципиально неразрешимым методом. Опять же, обучение полевых бригад фотографировать так, чтобы можно было распознать отдельное интересующее дерево, было бы жизнеспособным вариантом. Примеры изображений деревьев, в которых подход CNN обеспечивает очень хорошую производительность (рис. 9), показывают, что модель также может обрабатывать сложные случаи.Мы показываем карты активации на рис. 9 (d) в верхнем ряду на рис. 10. Можно видеть, что распределение ветвей извлекается с помощью вертикального градиента (рис. 10 (b)), дерево хорошо отделено от небо на заднем плане (Рис. 10 (c)), а также пустое пространство между ветвями (Рис. 10 (d)).
4.5. Сравнение с родственными подходами
В этом разделе мы сравниваем наш подход и экспериментальные результаты с соответствующими работами. Поскольку нам неизвестны какие-либо другие работы по оценке стресса деревьев, не говоря уже о дефолиации деревьев, по изображениям на уровне земли, мы обсуждаем плюсы и минусы исследований, в которых используются данные дистанционного зондирования для оценки состояния отдельных деревьев.
Основным преимуществом методов дистанционного зондирования является их плотный охват крупномасштабных регионов. Независимо от сенсорной технологии, бортовые LiDAR, аэрофотоснимки или спутниковые изображения могут предоставить богатые доказательства о состоянии здоровья растительности. В то время как LiDAR может получать трехмерную структуру растительности напрямую с помощью трехмерного облака точек, многоспектральные или гиперспектральные изображения, полученные с помощью дистанционного зондирования, обычно предоставляют доказательства через каналы изображений в инфракрасной области. Хотя большинство методов полагаются только на один источник данных, например LiDAR с полной осциллограммой (Yao et al., 2012a), другие методы объединяют данные разных модальностей, такие как LiDAR с полной формой волны и гиперспектральные данные (Shendryk et al., 2016) или мультиспектральные аэрофотоснимки с LiDAR полной формы волны (Polewski et al., 2015a). Yao et al. (2012a) и Polewski et al. (2015a) обнаруживают стоячие мертвые деревья в лесах, тогда как Shendryk et al. (2016) оценивают отмирание и прозрачность короны. Чтобы различать разные категории, используется классификатор случайного леса в (Shendryk et al., 2016), машина опорных векторов в (Yao et al., 2012a), а Polewski et al. (2015a) придерживаются активного подхода к обучению с логистической регрессией. Общим для всех трех методов является то, что они основывают свою классификацию на особенностях ручной работы. Они создают многоэтапный рабочий процесс со значительным взаимодействием с человеком, чтобы, наконец, произвести классификацию.
Yao et al. (2012a) и Shendryk et al. (2016) объединяет то, что они проверяют свои методы экспериментально на очень небольших наборах данных. Shendryk et al. (2016) обучили и подтвердили свой подход только на 73 отдельных деревьях, Yao et al.(2012a) эксперимент с 0,3 га, содержащим 314 деревьев, из которых 87 являются мертвыми деревьями (в условиях отсутствия листвы). Точное количество деревьев, использованных для экспериментов Polewski et al. (2015a) явно не приводится. Хотя авторы первоначально подразделяют свой тестовый участок 1 км × 1 км на 44000 отдельных деревьев, они помечают 3000 деревьев в трех различных наборах данных посредством визуальной интерпретации аэрофотоснимков и, наконец, экспериментируют с 2000 деревьями, включая ≈ 436 мертвых деревьев. Для сравнения мы оцениваем наш метод на 2108 изображениях деревьев с отдельными этикетками дефолиации, полученных в лесах по всей Швейцарии.
Хотя количественные результаты нельзя сравнивать напрямую из-за различных наборов данных, входных данных, методов и различной степени взаимодействия с человеком, они могут дать приблизительное представление о производительности. Для наилучшей настройки Yao et al. (2012a) сообщают, что общая точность составляет 73%, показатель каппа равен 0,45, а коэффициент ошибочной классификации составляет 30%. Лучший результат, достигнутый в отношении отмирания у Shendryk et al.(2016) составляет 81% общей точности и 0,66 балла по шкале Каппа. Наивысшая общая точность в 89% достигается в (Polewski et al., 2015a) (оценка каппа не указана) с многоэтапным рабочим процессом и большим количеством ручного вмешательства на разных этапах рабочего процесса.
Напротив, наш метод непрерывно изучает дефолиацию деревьев непосредственно из набора данных без какого-либо вмешательства человека. В отличие от Yao et al. (2012a), Polewski et al. (2015a) и Shendryk et al. (2016) наш рабочий процесс в высшей степени автоматизирован и не требует вмешательства человека или даже специальной, точно настроенной вручную предварительной обработки данных на любом этапе.Более того, наш набор данных включает 2108 изображений деревьев, в отличие от (Yao et al., 2012a; Shendryk et al., 2016), которые проверяют свой метод только на 73 соответствующих 314 отдельных деревьях. Значение непрерывной дефолиации было присвоено всем деревьям на месте ( Parcours и WSI ) или по изображениям ( Urmeter ) экспертами. Наш метод регрессирует значение непрерывной дефолиации, что кажется более сложной задачей, чем различение мертвых деревьев от здоровых, как это сделано в (Yao et al., 2012а; Polewski et al., 2015a). При обучении и тестировании всех трех наборов данных с пятикратной перекрестной проверкой мы достигаем среднего MAE 7,6% с очень низким стандартным отклонением по кратности 0,3%.
Таким образом, наш подход имеет более высокую степень автоматизации и дает хорошие результаты для регрессии значений непрерывной дефолиации. Наш метод количественно подтвержден на большом наборе данных, отобранных на большей территории. Тем не менее, было бы желательно собрать дополнительные справочные данные для дополнительных экспериментов.Для сравнения, в недавних работах по классификации видов деревьев с данными LiDAR полной формы волны используются 3202 (Blomley et al., 2017) соответствующих 9930 (Hovi et al., 2016) индивидуально помеченных эталонных деревьев. Наконец, мы используем простые изображения RGB в качестве входных данных вместо LiDAR полной формы волны, аэрофотоснимков или гиперспектральных данных.
5. Выводы
Мы представили метод глубокого машинного обучения для оценки дефолиации деревьев по изображениям RGB, полученным с помощью стандартных ручных камер.Адаптация CNN с архитектурой ResNet к дефолиации деревьев показывает хорошие результаты для трех из четырех наборов данных разного уровня сложности. Как и практически все (глубокие) методы машинного обучения, модель хорошо работает во всех ситуациях с достаточным количеством обучающих данных, тогда как производительность страдает, если количество обучающих выборок очень мало. Сложные сцены, когда деревья с сильно дефолиацией фотографируются перед густым зеленым пологом с очень низкой дефолиацией, могут вызвать ошибки.
Однако, несмотря на небольшое количество крайних случаев, когда метод дает сбой, общая производительность очень многообещающая.Возможные будущие направления могут включать объединение фотографий с уровня земли с аэрофотоснимками или спутниковыми изображениями для точного прогнозирования дефолиации в больших регионах. Кроме того, WSL продолжает собирать фотографии во время своих полевых кампаний, что приведет к увеличению количества изображений на несколько сотен каждый год. Мы надеемся, что наш подход, представленный в этом документе, является шагом вперед на пути к повышению эффективности мониторинга лесных деревьев. Наши результаты могут помочь предоставить дополнительный инструмент для крупномасштабного мониторинга лесных деревьев в долгосрочной перспективе.Такой подход может позволить оценить гораздо больше деревьев, чем те немногие, которые проверяются визуально экспертами в этой области. Съемка деревьев за пределами пробных участков специалистами может быть легко и быстро достигнута и умножает количество деревьев с информацией о дефолиации в регионе. На следующем этапе можно будет включить изображения краудсорсинга из гражданского научного проекта, чтобы увеличить пространственный охват оценок дефолиации.
Каталожные номера
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
Goëau, H., Бонне, П., Жоли, А., Афуар, А., Бакич, В., Барбе, Дж., Дюфур, С., Селми, С., Яхиауи, И., Виньяу, К., Бартелеми, Д. , Boujemaa, N., 2014. Pl @ ntNet mobile 2014: порт Android и новые функции, в: Международная конференция ACM по поиску мультимедиа.
↵
Goëau, H., Bonnet, P., Joly, A., Bakić, V., Yahiaoui, JBI, Selmi, S., Carré, J., Barthélémy, D., Boujemaa, N. , Молино, Дж. Ф., Дюш, Г., Перонне, А., 2013. Мобильное приложение Pl @ ntNet, в: Международная конференция ACM по мультимедиа.
↵
↵
He, K., Zhang, X., Ren, S., Sun, J., 2016. Deep Residual Learning for Image Recognition, in: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, С. 770–778.
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
↵
Kingma, D., Ba, J., 2014. Adam: A Method for Stochastic Optimization, in: Материалы 3-й Международной конференции по обучающим представлениям.
↵
↵
Крижевский А., Суцкевер И., Хинтон Г., 2012. Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями, в: Конференция по системам обработки нейронной информации, стр. 1106–1114.
↵
Kumar, N. , Belhumeur, P., Biswas, A., Jacobs, D., Kress, J., Lopez, I., Soares, J., 2012. Leafsnap: система компьютерного зрения для автоматической идентификации видов растений, в: Европейская конференция по компьютерному зрению, стр.502–516.
↵
↵
↵
↵
↵
↵
Lin, H., Yan, E., Wang, G., Song, R., 2014. Анализ гиперспектральных полос Диагностика здоровья древесных видов, в: Третий международный семинар IEEE по приложениям наблюдения Земли и дистанционного зондирования.
↵
↵
Мак, Х., Ху, Б., 2014. Идентификация видов деревьев и последующее определение состояния здоровья по данным мобильных лидаров, в: IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp.1365–1368.
↵
↵
↵
↵
↵
Mouine, S., Yahiaoui, I., Verroust-Blondet, A., 2013. Объединение выступов и контуров листьев для распознавания видов растений , в: Международная конференция по анализу и распознаванию изображений, стр. 205–214.
↵
↵
↵
↵
↵
↵
Richardson, J., Björheden, R., Hakkila, P., Лоу, А., Смит, К., 2006. Биоэнергетика устойчивого лесного хозяйства: руководящие принципы и практика. Springer Science & Business Media 71.
↵
↵
↵
↵
Симонян К., Зиссерман А., 2015. Очень глубокие сверточные сети для распознавания крупномасштабных изображений, в: Международная конференция по обучающим представлениям.
↵
↵
↵
Вегнер, Дж. Д., Брэнсон, С., Холл, Д., Шиндлер, К., Перона, П., 2016. Каталогизация общественных объектов с использованием изображений с воздуха и улиц — Городские деревья, в: Конференция IEEE по компьютерному зрению и распознаванию образов, стр. 6014–6023.
↵
↵
Bentley Continental Supersports (2009-2011) тормоза и соотв. педальный узел, F >> 3W-C-072140 деталей
Имя:*
Компания:
Электронное письмо:*
Телефон:*
Страна:* Пожалуйста, выберите . ..——————— ВеликобританияСША ——————— АфганистанАландские островаАлбанияАлжирАмериканский SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBonaireBosnia HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Индийский океан TerritoryBritish Virgin IslandsBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCape Верде IslandsCambodiaCameroonCanadaCayman IslandsCentral африканских RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Килинг) IslandsColombiaComorosCongoCook IslandsCosta RicaCote d’IvoireCroatiaCubaCuracaoCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland острова Фарерские IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Южный TerritoriesGabonGambia, TheGeorgiaGermanyGhanaGibraltarGreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-BissauG uyanaHaitiHeard и McDonald IslandsHondurasHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIranIraqIrelandIsle из ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKorea, Республика ofKuwaitKyrgyzstanLaosLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedoniaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian TerritoryPanamaPapua Новый GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairn IslandPolandPortugalPuerto RicoQatarReunionRomaniaRussiaRwandaSaint BarthelemySaint HelenaSaint Киттс и NevisSaint LuciaSaint Martin (Dutch) Сен-Мартен (французский) Сен-Пьер и MiquelonSaint Винсент и GrenadinesSamoaSan MarinoSao Томе и PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSlovakiaSloveniaSolo пн IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Джорджия и Южные Сандвичевы IslandsSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard и Ян Майен IslandsSwazilandSwedenSwitzerlandSyriaTaiwanTajikistanTanzaniaThailandTimor-Лешти (бывший Восточный Тимор) TogoTokelauTongaTrinidad и TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks и Кайкос IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Арабские EmiratesUnited KingdomUnited StatesUnited Штаты Virgin IslandsUruguayUzbekistanVanuatuVaticanVenezuelaVietnamWallis и Футуна IslandsWestern SaharaYemenZambiaZimbabwe
Тип профиля: * Я. .. (пожалуйста, выберите) ———————— Частное лицоБизнес в автомобильной торговле / промышленность
Товар:
Модель автомобиля:
Почтовый индекс:
Придаем индивидуальность автомобилю ВАЗ-2108. Салон: тюнинг своими руками
В середине восьмидесятых на Волгаавтомобильном заводе началось производство G8. На тот момент салон автомобиля ВАЗ-2108, тюнинг которого практикуется до сих пор, имел улучшенную компоновку и практичность. Его серийное производство было завершено в 2005 году, на смену ему пришли более модернизированные модификации.Тем не менее, владельцы «классики» дорабатывают автомобиль, делая его уникальным и неповторимым в своем роде.
Приборная панель
Отечественные автомобили хороши своей ценовой доступностью и широкими возможностями по модернизации. А развитие промышленности дало множество приспособлений, направленных на эстетическое и практическое улучшение транспорта.
Давайте разберемся, как можно обновить салон модели ВАЗ-2108. Специалисты по тюнингу рекомендуют начинать с торпеды. Владельцы, которые пытаются просто заменить надоевшие детали новыми элементами, могут не приспособиться к настройкам автомобиля.Подобная ошибка приводит к сбоям в показаниях приборов и их неточности. Оптимальный вариант — установка галогенной ленты по периметру панели.
Преобразит внутреннее оборудование автомобиля и не слепит глаза ночью. В качестве альтернативы подойдет неоновый или ксеноновый просвет. Он ярче, но в установке несколько сложнее.
Грузовой отсек
Тюнинг салона ВАЗ-2108 — это не единственная возможность улучшить машину.Несмотря на то, что создать из ствола что-то уникальное не так уж и просто, у многих специалистов и народных умельцев есть собственный опыт в этом направлении.
Багажный отсек используется для вещей, но можно выделить место для установки современной аудиоаппаратуры. Есть несколько вариаций модернизации ствола. Это нормально, что водители хранят в нем «запаску», домкрат и еще какой-то инструмент. А чтобы такой вид выглядел эстетично, достаточно просто установить фанерный лист чуть выше пола багажника.Получается своеобразный горизонтальный шкаф, который для удобства можно разделить на две половины и снабдить петлями.
Тюнинг салона ВАЗ-2108 своими руками
Преобразить внутреннее оборудование G8 можно с помощью ковролина. Этот материал достаточно популярен на современном авторынке. В продаже имеется множество его оттенков, что позволяет подобрать цветовую гамму салона на свой вкус. Ковер хорошо тянется, обладает высокой износостойкостью, подходит для отделки потолка, дверей, панелей и других деталей.Для фиксации материала желательно использовать специальный клей, соблюдая инструкцию по его применению.
Дополнительно салон автомобиля ВАЗ-2108 (тюнинг мы рассмотрим в нашей статье) может быть укомплектован карбоновыми вставками или специальной пленкой для навешивания. Работа с углем требует вакуумной установки, и пленка может быть установлена более простым способом. Рассматриваемые материалы подходят для компоновки следующих деталей:
дверные ручки;
панель приборов;
ручки переключения передач;
декоративные элементы.
Карбоновые вставки используются только в качестве элементов декора. В качестве основы дизайна салона брать их не рекомендуется, поскольку интерьер будет иметь не очень презентабельный вид.
Прочие внутренние улучшения
На модернизацию салона повлияли не только визуальные изменения, но и улучшение комфорта. Часто для этого хозяева используют шумоизоляционные материалы. Как правило, такое изделие представляет собой пластиковую пленку вязкого продукта, которая при нагревании плавится и заполняет щели и щели, способствуя дополнительной звукоизоляции автомобиля.После установки таких материалов необходимо полностью заменить обшивку салона.
Еще один способ сделать тюнинг салона ВАЗ-2108, — низкая панель и замена сидений. Если самостоятельно сделать бюджетное улучшение путем замены корпуса и рессор сидений, необходимо произвести определенные манипуляции:
Демонтировать старое оборудование.
Снимите изношенные пружины и установите новые детали.
Построить обновленный каркас сидений.
Придать им товарный вид с помощью новой обивки и различных вставок.
Если нет желания возиться с таким ремонтом в одиночку, можно просто купить новые спортивные сиденья, которые легко найти в торговых точках или интернет-магазинах. Естественно, что такая трансформация салона автомобиля выльется в более округлую сумму.
Ходунки ВАЗ-2108 доработаны сменным приводом. Не все владельцы согласны с такой модификацией, так как это трудоемкий и сложный процесс. Замена часто бывает связана с поломкой штатного кольца и ухудшением управляемости.В принципе, элемент может сломаться даже внутри, но не все специалисты могут демонтировать гранату для замены запчастей. Собственно, при определенных навыках деталь разбирают и меняют на новую модель.
ВАЗ-2108 — тюнинг (фото салона)
Обновить салон автомобиля более дешевыми и простыми способами вполне возможно. Например, обновить чехлы на сиденья. Ассортимент данной продукции неограничен, для автомобилей вы можете выбрать оптимальную вариацию по дизайну и стилю.
Самым распространенным товаром в этом сегменте являются универсальные чехлы. Их преимущество заключается в возможности выбора практически под любую модель автомобиля. Они изготовлены из эластичного сырья, просты в установке и устойчивы к износу.
Единственным минусом специалисты называют несоответствие чехлов и самих сидений по размерам (если разница в размерах слишком велика). При этом изделия либо чрезмерно растягиваются, либо складываются, что снижает эстетичность дизайна и срок службы чехлов.
Заключение
В рассматриваемом автомобиле ВАЗ-2108 салон (тюнинг которого может быть реализован по-разному) очень удобен и позволяет реализовывать различные дизайнерские решения. Удачным вариантом отделки салона станут экологически чистые кожаные чехлы, которые изготавливаются на заводе без добавления химикатов.