Разное

Текстуры леса: Attention Required! | Cloudflare

05.09.2020

Содержание

Зимняя сказка

1 — 2009

Сергей Погорелый [email protected]

Изящные искусства вслед за интересами обывателей перекочевали в виртуальную реальность. Новейшие разработки в области компьютерных технологий предоставляют талантливым людям безграничные возможности для разностороннего творчества. В различных инкарнациях Adobe Photoshop выпускается уже второй десяток лет, что для рынка программного обеспечения срок весьма солидный. Залогом столь ошеломляющего успеха является грамотная политика компании Adobe и, что еще важнее, высочайшее качество продукта. Без преувеличения можно сказать, что Adobe Photoshop — лучшая программа всех времен и народов для работы с растровой графикой. Широкий спектр функций делает его поистине универсальной программой, применяемой повсеместно — от полиграфии до веб-дизайна. Программа незаменима при работе с несколькими источниками, эпохами и средами с целью создания необычных, поражающих воображение картин. Композиции, выполненные на основе нескольких фотографий, должны создавать у зрителя иллюзию полной реалистичности. Фотореалистичные изображения — это основа рекламы и киноиндустрии. Поначалу многие скептики не признавали достоинств Photoshop, считая, что программа никогда не сможет заменить руку художника. Но факт остается фактом: Photoshop выполняет свою работу с идеальной точностью, которой может позавидовать самый умелый мастер. Эта программа превратила работу с цифровыми изображениями в несложное и приятное занятие, доступное каждому. Но каким бы превосходным и совершенным ни был инструмент, он всегда остается инструментом в руках человека.

Рис. 1

 

Рис. 2

 

Досье: Зимняя сказка

Программа: Adobe Photoshop CS и выше

Сложность: средняя

Хронометраж: 3 часа

Задание: создание композитного изображения из нескольких источников, привлекающего внимание зрителя. Исходниками (рис. 2) служат фотографии, текстуры, элементы графики, которые после цифровой обработки превращаются в самостоятельную оригинальную композицию (рис. 1).

Выполненные задания: замена фона на слой, создание новой кисти, изменение непрозрачности, изменение цвета и насыщенности, применение масок слоя, создание маски обтравки, применение корректирующего слоя, применение стилей слоя.

Использованные инструменты: Magnetic Lasso (Магнитное лассо), Brush Tool (Кисть), Move Tool (Перемещение), Free Transform (Свободная трансформация), изменение цвета и насыщенности снимка (Hue / Saturation), Dodge (Осветление), Burn (Затемнение).

1 Открываем файлы с изображением зимнего леса и текстуры (в данном случае это фотография пластины с кристаллами (File -> Open).

2 Копируем изображение пластины с кристаллами в буфер компьютера (Edit -> Copy или Ctrl+C) и, перейдя на файл с зимним лесом, вставляем изображение текстуры (Edit -> Paste или Ctrl+V). Двойным кликом в палитре Layers разблокируем слой Background (Фон) и переименовываем его в «Зимний лес», а слой с текстурой переименовываем в слой «Текстура».

3 Слои с изображениями наверняка будут разного размера, поэтому подгоняем изображение текстуры под пропорции и размер слоя с изображением зимнего леса командой Free Transform (Свободная трансформация) — Edit -> Free Transform или Ctrl+T.

4 Для получения нужного художественного эффекта поэкспериментируем с режимами наложения слоев. В палитре Layers (Слои) изменяем режим наложения слоя с текстурой Normal (Обыкновенный) на Screen (Экран).

5 Открываем файл с изображением рамы. Присваиваем ему имя «Рама». Удаляем любым из известных способов вокруг рамы фон и инструментом Move (Перемещение) переносим изображение на создаваемую композицию.

6 Меняем размер рамы до нужного при помощи инструмента Free Transform. Для сохранения исходных пропорций рамы удерживаем нажатой клавишу Shift.

7 Для создания художественного приема добавляем к слою «Рама» маску слоя, нажав на кнопку Add layer mask (Добавить маску слоя) в нижней части палитры Layers.

8 При помощи клавиши D восстанавливаем цвета переднего и заднего планов по умолчанию: черный и белый. Изменяем цвет переднего плана на серый (R = 147, G = 149, B = 152 или C = 0, M = 0, Y = 0, K = 50).

9 Инструментом Gradient (Градиент) служит клавиша G. Закрашиваем выбранным цветом левую часть рамы. Убедитесь, что на панели параметров инструмента выделена (нажата) кнопка Linear Gradient (Линейный градиент).

10 Возвращаемся на слой «Текстура». Применяем к нему корректирующий слой Hue/Saturation (Тон/Насыщенность) для изменения этих параметров (Layer -> New Adjustment Layer -> Hue/Saturation).

11 В открывшемся диалоговом окне New Layer (Новый слой) помечаем галочкой окно Use Previous Layer to Create Clipping Mask для корректировки только нижнего слоя.

12 В открывшемся диалоговом окне корректирующего слоя Hue/Saturation устанавливаем следующие значения: Hue = +180, Saturation = –68 для получения необходимого результата.

13 Возвращаемся на слой «Текстура». На нем активируем маску слоя и черной кистью с мягкими краями и малой насыщенности (Opacity = 15-20%) закрашиваем отдельные участки текстуры, удаляя фрагменты текстуры в соответствии с авторским замыслом (показана маска слоя после обработки).

14 Создаем кисть в виде снежинки, которой нет в стандартном наборе кистей программы Photoshop. Для этого необходимо отсканировать изображение снежинки. Исходное изображение может быть нарисовано самостоятельно, если нет готового рисунка. Выбираем в меню команду Edit -> Define Brush (Правка -> Определить кисть).

15 В появившемся диалоговом окне Brush Name (Имя кисти) вводим имя кисти Snowflake (Снежинка). После щелчка мышью на кнопке OK в палитре Brushes (Кисти) появится новая кисть в виде снежинки.

16 В палитре Brushes (Кисти) щелкнем на словах Brush Tip Shape (Форма кисти) вблизи верхнего края палитры. Затем путем перетаскивания ползунков элементов управления или вводом задаем значения параметров Diameter (Диаметр) и Spacing (Интервал).

17 Создаем новый слой, которому присваиваем имя «Снежинки». Кистью «снежинка» с выбранными параметрами аккуратно наносим снежинки на плоскость создаваемой композиции, не заходя внутрь контура рамы.

18 Для слоя «Снежинки», как и в шаге 7, добавляем маску слоя, по которой черной кистью с мягкими краями, меняя Opacity (Насыщенность) кисти, подправляем полученный результат. Возможно создание нескольких слоев разной насыщенности со снежинками.

19 Открываем файлы с изображением девушки, сосулек и синицы. Отделяем их от фона любым из известных способов. Инструментом Move (Перемещение) переносим их на файл с создаваемой композицией. Инструментом Free Transform (при нажатой клавише Shift) добиваемся необходимых пропорций элементов композиции. Инструментами Dodge (Осветление) и Burn (Затемнение) корректируем их.

20 Открываем файл с птичьими крыльями и трансформируем их при помощи инструмента Warp (Деформация) (Edit -> Transform -> Warp). Как и в предыдущем шаге, инструментом Move переносим крылья на плоскость создаваемой композиции и поворачиваем их на нужный угол (Edit -> Transform -> Rotate). При необходимости вносим коррекцию оттенков и цвета.

21 Создаем ледяной узор. Для наглядности пример рассматривается на отдельном черном фоне. Берем подготовленный узор белого цвета. Снижаем значение Fill (Заполнение) до 35%. Начинаем применять к слою с узором различные стили слоя. Отмечаем галочкой значение Inner Glow (Внутреннее свечение). В стандартных настройках устанавливаем значение Size = 18 px. Цвет свечения меняем на светло-голубой.

22 В стиле Bevel and Emboss (Фаска и рельеф) меняем в стандартных настройках значение Technique на Chisel Hard, Depth увеличиваем до 660%, Soften — до 12 рх, Highlight Mode изменяем на Color Dodge, Opacity увеличиваем до 100%.

23 В стиле слоя Outer Glow (Внешнее свечение) в стандартных настройках изменяем только цвет: со светло-желтого на цвет морской волны.

24 В стиле слоя Drop Shadow (Падающая тень) заменяем значение Distance на 8 рх, а Opacity понижаем до 58%. Установки значения Inner Shadow (Внутренняя тень) оставляем по умолчанию без изменений. Для верхнего узора все установки аналогичны.

КомпьюАрт 1’2009

Dead Forest Overhaul | Мертвый лес — Графика I Текстуры — Fallout 4 — моды для Скайрим, Skyrim SE, Fallout 4, Fallout 76

Если вам надоели моды на изменение или добавление пышных, зеленых или каких либо еще деревьев в Содружество, и хотите что нибудь более лорного, приближенного к игровой атмосфере, чтобы деревья оставались сухие, мертвые, но их стало больше, то этот мод для вас. Добавляет большие, мертвые деревья, дружественные к лору, не добавляя никакой зелени.

КАПИТАЛЬНЫЙ РЕМОНТ МЕРТВОГО ЛЕСА
* Вы когда-нибудь хотели мод на деревья, который добавляет огромные дружественные к лору деревья в окружающую среду? Мод, который не переполняет игру зелеными деревьями, но все же добавляет ощущение леса? Ну что ж. Это дружественный к производительности и оптимизации капитальный ремонт всего Содружества, который не нуждается в изменениях .ini файлов, а также не нарушает предварительно скомбинированные модели. Все деревья взяты из самой игры и, таким образом, полностью дружественны.

ТРЕБОВАНИЯ:
Fallout 4 последней версии (1.10.163.0 и выше, но не ниже)

УСТАНОВКА:
* К сожалению, автором запрещено брать полный архив мода и размещать на других сайтах, поэтому у нас только переведенные .esp файлы
1. Скачать с Нексуса ОДИН из двух вариантов мода
Архив «Dead Forest Overhaul» 2.0 — полный вариант мода, больше деревьев и они сами по себе шире в стволах.
Архив «Light Version» 1.0 — востребованная, облегченная версия мода, деревьев меньше по количеству, более уменьшенные и тонкие деревья вязов, чем полная версия мода.

2. Установите архив через любой менеджер модов которым вы пользуетесь. Я не рекомендую ручную установку, так как это никогда не бывает хорошей идеей, когда вы можете просто использовать менеджер модов 🙂
3. Скачать у нас на сайте архив с переведенным .esp файлом и заменить тот что в Data в игре. Активировать.

4. Если будете пробовать полный и облегченный варианты модов, то перед установкой какого то варианта, удаляйте полностью предыдущий вариант, так как в обоих вариантах файлы разные, в полной версии все файлы запакованы в .ba2 файлы, в облегченном варианте все файлы в открытом виде.

ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ:
* Этот мод не ломает существующие пре-комбайны (предварительно скомбинированные модели), он только добавляет к уже существующим пре-комбайнам. Падение fps будет зависеть от вашей системы, но его можно свести к минимуму с помощью небольших настроек, таких как уменьшение качества солнечных лучей в настройках.

От себя:
Честно говоря полный вариант в нем очень много и много добавляется деревьев и загромождает всю видимость, может кому то и нравится так, но все же, лично я проверив в игре оба варианта, остановился на облегченной версии.

Если что, на скриншотах показана облегченная версия, следовательно, в полном варианте деревья будут в два раза толще и плотнее визуально.

Ассеты для Unity 3D. Топ-30 бесплатных ассетов под юнити.

Ассеты для Unity

Разработка контента на движке Unity безумно удобная вещь для современного мира. Процесс девелопмента можно сравнить со сборкой конструктора. Движок выступает платформой вашего корабля, а ассеты, скрипты, текстуры и модели — своего рода детальками лего. Руками опытного разработчика создать шедевр на этом движке теперь гораздо проще. Ведь, нет необходимости самостоятельно прорисовывать каждый отдельный элемент. Все необходимые ‘запчасти’ можно найти на просторах интернета в платном или бесплатном доступе.

Конечно, вы можете вручную нарисовать свои собственные текстуры, модели и эффекты. В этом случае, ваш продукт будет уникален с точки зрения графической стороны. Но, вам придётся неплохо потрудиться для создания настоящего шедевра. К тому же, вряд ли у вас получится самостоятельно прорисовать, к примеру, карту виртуального мира какого-нибудь экшена. На создание моделей транспорта, растительности, зданий, а также всевозможных эффектов и прочих графических элементов уйдёт немало времени. А если вы новичок в сфере графического дизайна, тогда вам уж тем более будет не под силу самостоятельно создать такой большой объём элементов.

Классификация ассетов для Unity

Ассеты можно разделить по графическому оформлению, доступу, категории и классу. Мы выделили для вас:

  • 3D ассеты
  • 2D ассеты
  • платные и бесплатные ассеты
  • паки и наборы ассетов (время суток, растительность, текстуры и т.д.)
  • категория ассетов — люди, животные, предметы, эффекты, скрипты и прочее.

2D ассеты для Unity

Если смотреть на успех мобильных ‘Cut the Rope’ и ‘Bad Piggies’, можно сказать, что 2D-жанр не умирает, а наоборот — медленно, но уверенно возрождается. Поэтому, будет целесообразно упомянуть о 2D ассетах для Unity. Мы собрали список самых полезных сайтов с ресурсами, которые помогут 2D разработчику.

  1. https://www.gamedevmarket.net/

GameDev Market — здесь вы найдёте множество платных ассетов как для 2D, так и для 3D разработки. Художники постоянно обновляют ассортимент ресурсов, в числе которых вы точно найдете то, что вам нужно.

  1. http://graphicriver.net/category/game-assets

Graphicriver – этот сайт входит в топ популярных ресурсов шаблонов. Ввиду актуальности 2D, сайт обзавелся отдельным меню 2D ассетов. Прежде чем появиться в каталоге, все ресурсы проходят модерацию администраторами сайта. Поэтому, вы можете быть уверены в качестве графических элементов. Каждый посетитель имеет возможность оставить свой комментарий и оценить продукт.

  1. https://www.scirra.com/store

Scirra – на этом сайте вы найдете платные SFX и GFX ресурсы для вашего продукта.

  1. http://gameartpartners.com/

Game Art Partners — отличный платный ресурс, на котором вы можете приобрести ассеты оружия, визуальных эффектов, наборов элементов интерфейса, а также анимированных монстров и персонажей выполненных в мультяшки стилистике.

  1. http://www.supergameasset.com/

Super Game Asset — каталог этого платного сайта имеет в своём ассортименте различные иконки, большие карты и ассеты анимированных персонажей. Отлично подойдет разработчикам RPG, либо продуктам изометрической графики. Многие ассеты сделаны одним дизайном.

Это далеко не весь список платных ресурсов, которые значительно облегчат вашу 2D разработку. Но, если вы новичок с ограниченным бюджетом, то вашему кошельку, наверняка, не под силу будет рассчитаться с вашими затратами. Есть недорогие ассеты, которые можно купить сэкономив на утреннем капучино. Но, есть и большие паки, стоимость которых может доходить до среднего прожиточного минимума, а то и больше. Спасибо тем ребятам, которые создают бесплатные ресурсы 2D ассетов для Unity. Внимание на список ниже.

  1. http://opengameart.org/

Open Game Art — этот сайт подойдет для девелоперов контента с открытым исходным кодом. Все материалы ресурса распространяются по лицензии Creative Commons. Многие спрайты сделаны в разном дизайне, но этот сайт отлично подойдёт для новичков.

  1. http://kenney.nl/assets

Kenney Game Assets — огромное хранилище свыше 20.000 ассетов для 2D контента. Многие ресурсы выполнены в векторной графике. Весь контент можно загрузить бесплатно отдельно, либо одним паком за 9$. Экономить на обеде или нет — дело ваше. Но, 9$ для такого большого пака смешно назвать большой суммой.

  1. http://game-icons.net/

Game-icons.net — здесь собраны бесплатные иконки, которых в ассортименте сайта порядка 2.000. Весь контент выполнен в монохромном цветовом решении. Иконки весьма универсальны, и могут применяться для изображения предметов, действий, навыков и т.д. Всё выполнено в векторном формате.

  1. http://www.reinerstilesets.de/en/

Rainer’s Tilesets — на этом ресурсе вы найдете бесплатные 2D ассеты зданий, оружия, растительности, животных и эффектов. Дизайн спрайтов схож с Diablo II. Отлично пойдёт разработчикам RPG в изометрической графике. Сайт можно считать бесплатным аналогом платного Super Game Asset.

Здесь собран не весь список бесплатных сайтов 2D ассетов, из-за того что с течением времени на просторах интернета появляются новые ресурсы со спрайтами для разработки. Мы выделили самые популярные и достойные внимания сайты, о которых вы должны знать, если до этого они были вам неизвестны.

3D ассеты для Unity

Достаточно рассказав о 2D ассетах, настало время перейти к более сложным и интересным 3D спрайтам. В перечне ресурсов с 2D ассетами специально не был упомянут Unity Store. Этот пункт достоин отдельного внимания разработчиков, дизайнеров, графических художников и всех тех, кто так или иначе причастен к Unity.

Unity Asset Store — https://www.assetstore.unity3d.com/

Как вы поняли, это официальный ресурс Unity, на котором представлено огромное количество ассетов. Простым языком, этот сайт — хранилище лампочек, которые изобрели до вас. Здесь вы найдете самые разные спрайты, ассеты, скрипты, паки и прочие ресурсы, необходимые для разработки на Unity. В наличии есть как платный, так и бесплатный контент, который вы можете фильтровать при поиске необходимых элементов.

Так как это официальный магазин ассетов для Unity, в нём разработан очень удобный фильтр для поиска. Здесь вы можете регулировать стоимость (бесплатно или платно), требуемую версию программы, размер файла ассетов, дату выпуска или обновления, а также рейтинг среди пользователей. Некоторые платные ассеты можно найти в интернете в свободном доступе. Есть ресурсы, на которых пользователи делятся друг с другом такими ассетами совершенно бесплатно. Хотя, их официальная цена может превышать 200$ в Unity Asset Store.

Самый популярный бесплатный ассет в Unity Store — Standard Pack.

https://www.assetstore.unity3d.com/en/#!/content/32351

Он включает в себя:

  • камеру от первого лица
  • камеру от третьего лица
  • авто контроллер
  • авиа контроллер
  • лайт-версию 2D сцены
  • управление камерой
  • человек
  • мяч

Unity позиционирует этот пак базовых сцен и элементов, как основу для обучения разработке на данном движке для новичка. В самом деле, всех перечисленных спрайтов будет вполне достаточно, чтобы понять как происходит взаимодействие элементов между собой, а также иметь базовое представление об этом движке.

Бесплатные ресурсы ассетов для Unity

Раз уж мы упомянули порталы, где можно найти платные ассеты за ‘спасибо’, то хотелось бы рассказать о них побольше. Здесь вы найдете множество паков текстур, растительности, зданий, иконок, орудия, персонажей, эффектов и других графических элементов Unity. В числе самых известных сайтов были выделены два ресурса, которые достойны внимания новичков и опытных разработчиков контента на данном движке.

  1. U3DFILES — http://u3dfiles.do.am

Это относительно небольшой портал с относительно слабеньким ассортиментом. Но, всё что там есть, доступно вам бесплатно, а именно — ассеты, модели, скрипты и даже целые сборки игр. В числе моделей выделены такие категории как: здания, оружие, мебель, персонажи, растения, техника и элементы. Игровые сборки представлены в жанрах: хоррор, симулятор, гонки, квест, шутер, стратегии, сурвивал, а также RPG и MMORPG. В каталоге имеются также ассеты для Unity: здания, растительность, техника, вода, оружие, животные, и разное. Вишенкой на торте станут бесплатные скрипты, шейдеры, текстуры, искусственный интеллект, анимации, звуки и графические эффекты. В большинстве категорий, к сожалению, пусто. Но, высокий рейтинг тех ресурсов, которые есть в открытом доступе доказывает качество готовых ассетов. Немного терпения, и возможно, вскоре, на сайте будет из чего выбрать. А пока можно довольствоваться несколькими десятками паков зданий, текстур, оружия и эффектов.

  1. Unity3D Asset — http://unity3d-asset.ru/

А вот это уже настоящий монстр и находка для разработчика. На этом сайте представлено множество платных ассетов для Unity совершенно бесплатно. Если вы профессионал, который хотел бы сэкономить на ассетах, ссылочка сверху вам в помощь. Ведь, на портале представлены не просто стандартные паки, а настоящие ассеты, которые используются в разработке лучших игр. Здесь вы спокойно скачаете:

  • 3D модели персонажей, растительности или реквизита
  • материалы текстур, шейдеров, графических эффектов и шрифтов
  • готовые проекты учебников и шаблонов
  • эффекты огня, воды, магии и т.д.
  • скрипты физики, анимации, искусственного интеллекта, камеры и т.д.
  • а также найдёте авторские уроки и серии курсов с других сайтов
  1. http://unity3ddd.ru и http://u3d.at.ua/ — кладень информации, забирайте на стену.

Все представленные категории имеют в своем наличие ассеты, среди которых можно выбрать для себя самый подходящий вариант. В общем, лучше один раз увидеть, чем 100 раз услышать. Пользуйтесь платными ассетами за ‘спасибо’ и радуйтесь разработке лучшего игрового контента.

Напоследок хотелось бы упомянуть об одном очень полезном ассете для каждого Unity разработчика.

Autosaver — https://www.assetstore.unity3d.com/en/#!/content/38279

Не начнёте ценить этот ассет, пока он не спасёт ваш проект. Суть в том, что при вылете или сбое Unity, сцена не сохраняется и вам приходится всё повторять заново. А это не один час времени, в лучшем случае. Этот ассет сэкономит вам кучу сил и нервов, которое могло уйти на восстановление потерянного контента. Установив его, он может автоматически сохранять сцену при нажатии кнопки Play. Весьма удобная вещь, когда программа играет свою игру и зависает. В настройках вы можете установить автосохранение по временному интервалу, либо по количеству внесенных изменений в сцену. В общем, пользуйтесь и экономьте свои нервы.

Газовые обогреватели Enders

Обогреватели Enders, воплотившие в себе необычайную зрелость технической мысли, превратит ваш сад или ваше кафе в место исключительного комфорта. 

Газовый обограватель
ENDERS Elegance stainless steel

— р.      

Газовый обограватель
ENDERS Cosy Commercial

— р.      

Газовый оборгеватель
ENDERS Cosy ECOLINE Steel

— р.      

Газовый обограватель
ENDERS ECOLINE Stainless Steel

— р.      

Газовый обогреватель
Polo 2.0 Stainless Steel

— р.      

Газовый обогреватель
Profi stainless steel

— р.      

Газовый обогреватель
Cosystand Rattan 8 кВт

— р.      

Газовый обогреватель
Cosystand Rattan 8 кВт

— р.      

Газовый обогреватель
Rondo

— р.      

Газовый обогреватель
Cosystand Wood

— р.      

Газовый обогреватель
Cosystand Wood

— р.      

 

 

Важная особенность продукции Enders заключается в наличии линейки Eco. Важна она, прежде всего, для окружающей среды и Вашего кошелька. Благодаря последовательному развитию техники газовых обогревателей экономятся ценные ресурсы. Инновационная технология Enders-Eco-Ultra (EEU) обеспечивает исключительно точную направленность излучаемого тепла, а эффективные горелки обогревателей снижают расход газа при высоком тепловыделении. Технология горения Enders-Eco-Plus (EEP) позволяет снизить расход газа на 30%, а вместе с ним и выброс CO2, по сравнению с обычной горелкой мощностью12 кВт. Обогреватель Cosy Polo 2.0 выделяется своей запатентованной системой отражения Endur и являет собой пример нового направления развития технологий обогрева атмосферного воздуха.

Живите на открытом воздухе. С обогревателями Enders Вы можете наслаждаться уютным теплом и в холодную погоду на Вашей загородной террасе.

Смотрите так же:

Цвета и текстуры

ESS-0-01 деревянный брус
каштан, стандарт

ESS-0-08 деревянный брус
натуральный дуб

ESS-0-09 деревянный брус
дуб, стандарт

ESS-0-10 деревянный брус
красное дерево, зеленый лес

ESS-0-11 деревянный брус
травленая сосна, зеленый лес

ESS-0-12 деревянный брус
античный каштан

ESS-0-13 деревянный брус
античная сосна

ESS-0-16 деревянный брус
красное дерево, мед


ESS-0-17
деревянный брус

ESS-1-101 деревянный брус
вощеный дуб, жемчуг

ESS-1-102 деревянный брус
вощеный выбеленый дуб

ESS-1-103 деревянный брус
вощеный дуб, опал

ESS-1-104 деревянный брус
вощеный дуб, александрит

ESS-1-105 деревянный брус
вощеный дуб, изумруд

ESS-1-106 деревянный брус
вощеный дуб, топаз

ESS-1-107 деревянный брус
вощеный дуб, сапфир

ESS-2-108 деревянный брус
вощеный дуб, кварц

ESS-2-109 деревянный брус
вощеный дуб, аметист

ESS-2-110 деревянный брус
вощеный дуб, андалузит

ESS-2-111 деревянный брус
орех вощеный

ESS-2-112 деревянный брус
вощеный дуб, венге

ESS-2-113 деревянный брус
вощеный дуб, золото

ESS-1-115 деревянный брус
вощеный дуб, RAL-1013

ESS-3-301
металлический жемчуг

ESS-3-302
металлическое серебро

ESS-3-303
металлический зеленый

ESS-3-401 смешанный
белесый

ESS-3-402 смешанный
бело-серый

ESS-3-403 смешанный
небесно-голубой

ESS-3-501 крашенное дерево
RAL — 1013

ESS-3-601 деревянный брус
вощеный дуб, масло

ESS-0-404 деревянный брус
дуб, снежный

Ученые создали искусственную магнитную текстуру в графене

Спинтроника — развивающаяся область, которая, по словам ученых, в конечном итоге перепишет правила электроники. Это приведет к созданию более мощных полупроводников, компьютеров и других устройств. В такой перспективной области пригодился бы столь универсальный материал, как графен.

В исследовании, опубликованном сегодня в журнале Physical Review Letters, исследователи описывают, как они соединили магнит с графеном и создали то, что они описывают как «искусственную магнитную текстуру» в немагнитном материале.

«Независимо друг от друга, графен и спинтроника обладают невероятным потенциалом, чтобы фундаментально изменить многие аспекты бизнеса и общества. Но если вы сможете объединить их вместе, синергетические эффекты удивят мир», говорит — заявил ведущая автор исследования, женщина-доктор философии Наргесс Арабчигавкани, которая провела исследование.

Также в международную гоуппу ученых под руководством университета Буффало входят специалисты из Технологического института Ладкрабанг короля Монгкута в Таиланде, университетов Чиба в Японии, науки и технологий Китая, Небраски в Омахе, Небраски Линкольна и Упсалы в Швеции.

Для своих экспериментов исследователи поместили магнит толщиной 20 нм (нанометров) в прямой контакт с листом графена. Он представлял собой слой атомов углерода, расположенных в двумерной сотовой решетке толщиной менее 1 нм.

«Чтобы почувствовать разницу в размерах, сравните кладку кирпича на лист бумаги», — объясняет старший автор исследования Джонатан Берд.

Затем исследователи поместили восемь электродов в разные точки вокруг графена и магнита, чтобы измерить их проводимость.

Электроды удивили ученых — магниты вызвали в графене искусственную магнитную текстуру. Она сохранялась даже в областях графена, удаленных от магнита. Проще говоря, тесный контакт между двумя объектами заставил обычно немагнитный углерод вести себя по-другому. Он проявил свойства, аналогичные обычным магнитным материалам — железу или кобальту.

Полученные результаты поднимают важные вопросы, касающиеся микроскопического происхождения магнитной текстуры в графене.

Самым важным, по словам ученых, является степень, в которой индуцированное магнитное поведение возникает из-за влияния спиновой поляризации и / или спин-орбитальной связи. Они, как известно, тесно связаны с магнитными свойствами материалов и с появляющейся технологией спинтроника.

Вместо того, чтобы использовать электрический заряд, переносимый электронами (как в традиционной электронике), устройства спинтроники стремятся использовать уникальное квантовое свойство электронов, известное как спин (которое аналогично вращению Земли вокруг собственной оси). Спин дает возможность упаковать больше данных в устройства меньшего размера. Это увеличивает мощность полупроводников, квантовых компьютеров, запоминающих устройств и другой цифровой электроники.


Читайте также

Физики создали аналог черной дыры и подтвердили теорию Хокинга. К чему это приведет?

Аборты и наука: что будет с детьми, которых родят

Ученые обнаружили предел скорости в квантовом мире

Цвет леса — Справка по лесному пакету

Интерфейс

.

Карты

Вы можете определить до 10 текстурных карт для Forest Color, которые назначаются случайным образом в двух выбираемых режимах: «Item» или «Element»:

  • Items — это базовые объекты, назначенные в Geometry List , и разбросаны Forest, создавая основное распределение, например деревья на природе.
  • Элементы — это части сетки, которые определяют элемент, как листья или ветви отдельного дерева.Обратите внимание, что Элементы — это не грани меша, а верхняя иерархия. Внутренне Forest Color рассматривает элемент как каждую группу смежных граней меша, которые имеют один и тот же идентификатор материала.

Карта «По умолчанию» используется в качестве текстуры по умолчанию, когда остальные 10 слотов карты отключены.

Чтобы использовать карту и оттенок по элементам, вы должны использовать VRay или Mental Ray и стандартные сетки в качестве настраиваемых объектов, другие типы объектов в качестве прокси не поддерживаются.

Оттенок

По умолчанию Forest Color применяет Цветовой оттенок, определенный в свитке Forest Color объекта Forest, к результирующей карте.Сюда входят значения Color Range, Min и Max, а также другие параметры (подробности см. В разделе Forest-> Material). Вы можете переопределить эти значения для каждого экземпляра Forest Color, установив флажок «Переопределить».

В этом свитке вы можете найти некоторые дополнительные параметры, которые определяют, как цветовой оттенок применяется к карте:

Вариант

Определяет количество цветового оттенка, применяемого для элемента или элемента (см. Определение этих понятий выше), используя весы от 0% (элемент) до 100% (элемент).См. Следующие изображения для некоторых примеров использования.

«Получить цвет с карты-> Как текстуру на поверхности» работает только на уровне элемента, он несовместим с оттенком по элементам.

Режим наложения

Используйте раскрывающийся список, чтобы выбрать, как Цветовой оттенок смешивается с картой. Доступны следующие режимы: Обычный, Цвет, Сложение, Среднее и Умножение. Эти режимы работают так же, как составная карта, включенная в Max.

Примеры изображений

Сцена «Лес» с различными значениями параметра «Оттенок цвета».Обратите внимание, как изменяется вес вариации с деревьев (элемент) на листья (элемент) .

В этой сцене в качестве настраиваемого объекта используется пучок травы, а для каждой травинки применяется оттенок по элементам.

Учебное пособие по

— Полный пакет Forest Ground

К Джейкоб Норрис — PurePolygons

Мы будем создавать мозаичную текстуру земли от начала до конца, и к концу урока вы будете знать, как создавать текстуры, похожие на изображения выше! Спасибо за поддержку 🙂

Полный пакет включает:

— 3 бонусных видео для дополнительного обучения!

— Готовые файлы TGA / PSD

— Включают все части, видео и файлы из пакетов 1–3, а также учебное пособие «Введение в Zbrush»

Пожалуйста, ознакомьтесь с учебным пособием Информационное руководство, чтобы увидеть, что мы будем освещать в каждом видео.

http://images.purepolygons.com/tutorials/fg/Tutorial_Info_Guide-FG.pdf

Включает:

— 28 HD-видео (3 бонусных видео включены в полный пакет)

— 14+ часов видео

— 2K текстурных листов TGA

— 1K Photoshop файл окончательной текстуры

— файлы ZTexture для (Polypainting)

— файл рендеринга Marmoset 2.08

— Substance Designer Graph

— окончательный файл Zbrush Ground

Tiling Texture Start ztool (+ obj files)

— Файл Zproject и файл UI / Config

— Все эталонные изображения учебника

Информация о лицензии:

Приобретая этот продукт, вы соглашаетесь с условиями обслуживания как выложены на PurePolygons Inc.интернет сайт. Коммерческое использование Текстур и Активов разрешено и не подлежит передаче. Коммерческая лицензия на активы должна быть приобретена выше, чтобы активы можно было законно использовать в продукте для продажи. Текстуры / Ресурсы не могут быть перепроданы в том виде, как они есть в активах или пакетах текстур, и должны быть встроенными компонентами электронных игр и интерактивных носителей и распространять такие электронные игры и интерактивные носители. Например, видеоигра, фильм, виртуальная реальность или аналогичный продукт. Лицензии только для одного пользователя.Для получения дополнительной информации, пожалуйста, ознакомьтесь с полными условиями здесь. Спасибо,

http://www.purepolygons.com/termsofservice.html

Извините, этот товар недоступен в вашем регионе.

Продано, вернитесь и выберите другой вариант.

0 оценок

  • 5 звезд
  • 4 звезды
  • 3 звезды
  • 2 звезды
  • 1 звезда

лес текстуры единство

Виктор Оман демонстрирует, как можно создать реалистичную лесную среду с помощью Unreal Engine 4 и Megascans.gecko, 5 июн, 2019 # 44. Мы — завод по переработке пиломатериалов и лесопильный завод, расположенный на 25 акрах в Юба-Сити, Калифорния, США. Мы — группа людей, объединенных общей целью. У всех моделей низкий … Кроме того, знаете ли вы, подчиняются ли массивы текстур настройкам качества Unity для качества (размера) текстуры? Я бы хотел создать старый лиственный лесной пакет, вдохновленный лесом Фангорн из LotR, но я, вероятно, не начну работать над этим, пока новая система ландшафта и HDRP не будут полностью реализованы. Это происходит сейчас.Unity 3d — Forest… Unity Forest Products EST 1988. Эти веточки и камешки различаются по размеру и цвету. Улучшите свой рабочий процесс с помощью ресурса Forest Tileset Pack от Mucho Pixels. Все текстуры земли в этом разделе бесшовные. Fer00m. Также в другом разделе нашего сайта вы можете скачать бесшовные текстуры травы. Все текстуры вариаций снега можно использовать на всех других деревьях, поэтому вы в основном получаете лесной пакет из зеленых сосен и снежных сосен по той же цене. Все ресурсы на 100% отсканированы. Этот пакет содержит: — Огромную библиотеку 100% отсканированных ресурсов, тщательно оптимизированных, атласированных, Unity способна создавать хорошие сцены густого леса, но с самого начала UE4 и Cryengine намного проще.Скачать актив Unity — Лесная среда — Динамическая природа. Вы, ребята, хотели увидеть руководство по проектированию леса в Unity для этого онлайн-курса по разработке игр для Android, поэтому я решил, что сделаю его! Этот набор признан лучшим художественным контентом на Asset Store — Unity Awards 2019. Assets. Лучшее из супер распродажи. Пакет поддержки Unity: — Unity 2018.3+ — Новая поддержка Unity Terrain 2018.3+ — Unity 2019+ — Unity 2019.1 HD RP 5.7+ — Unity 2019.1 LW RP 5.7+ — Unity 2019.2 HD RP В наши дни не менее важно найти продукты, которые занимают определенные ниши на рынке.Текстуры представлены в разных цветах, и вы обязательно найдете подходящую для реализации ландшафта в своей 3d визуализации. Unity Asset — Cartoon Forest Pack v1.4 Cartoon Forest теперь имеет версию текстуры ATLAS с многочисленными объектами обновления. В этом паке есть деревья, грибы, трава, кусты и кусты, цветы, холмы и водный поток … Все, что вам нужно, чтобы построить причудливый Мультипликационный лес. Активы оптимизированы, деревья содержат кросс-лоды. Найдите эти и другие текстуры и материалы в Unity Asset Store.Как уже упоминалось, в любом случае вам, конечно, понадобятся очень талантливые люди для создания текстур и прочего, но Unity, хотя и хорош для многих вещей, не считается лучшим игровым движком, когда речь идет о чистом качестве графики. Они хаотично разбросаны по всей земле. PBR CG Textures ›Земля› Текстура земли в лесу с ветками, галькой и камнями (Земля 0006) Это земля в лесу, покрытая большими камнями, ветками, галькой и камнями разного размера. Эта цель — удовлетворение потребностей клиентов, надежный сервис и качественная продукция.Найдите эти и другие текстуры и материалы в Unity Asset Store. Загрузите Unreal Engine Asset — Forest — Environment Set: Огромная библиотека листвы для лесной среды, ландшафта и гор. Присоединился: 28 февраля 2014 г. Сообщений: 127. Сэкономьте 50% на 700+ лучших активах.

Индексы текстуры изображения и анализ тенденций для оценки нарушения лесов в режиме лесозаготовок

  • Анджело Н.П., Хертель В. (2003) О применении фильтрации Габора в контролируемой классификации изображений.Int J Remote Sens 24 (10): 2167–2189

    Артикул Google ученый

  • Арехи С., Момени Тарамсари М. (2015) Виртуальное обучение ENVI classic 5.0. Golestan University Press, Gorgan

    Google ученый

  • Бейли Р.Г. (2009) География экосистемы. Спрингер, Нью-Йорк, стр 256

    Google ученый

  • Bruzzone L, Fernandez Prieto D (2000) Адаптивный метод на основе посылок для неконтролируемого обнаружения изменений.Int J Remote Sens 21 (4): 817–822

    Артикул Google ученый

  • Бутусов О.Б. (2003) Текстурная классификация типов леса по снимкам Landsat 7. Mapp Sci Remote Sens 40 (2): 91–104

    Google ученый

  • Chen XW, Li BL (2010) Количественная классификация функциональных типов растений на основе фотосинтеза. J Sustain For 29 (1): 1–14

    Статья Google ученый

  • Chen CF, Chen KS, Chang JS (1995) Нейронная сеть для обнаружения изменений в изображениях, полученных с помощью дистанционного зондирования.В: Proceedings of SPIE, image and signal processing for remote sensing II, Paris, pp 210–215

  • Chiew F., Siriwardena L (2005) Trend, программное обеспечение для обнаружения изменений. CRC по гидрологии водосбора. eWater, Канберра

    Google ученый

  • Клауси Д.А. (2002) Анализ статистики совместной встречаемости текстур как функции квантования уровней серого. Can J Remote Sens 28 (1): 45–62

    Артикул Google ученый

  • Clifton C (2003) Обнаружение изменений в изображениях над головой с помощью нейронных сетей.Appl Intell 18 (2): 215–234

    Статья Google ученый

  • Костанза Р., Нортон Б.Г., Хаскелл Б.Д. (1992) Здоровье экосистемы — новые цели для управления окружающей средой. Island Press, Вашингтон

    Google ученый

  • Cracknell MJ, Reading AM (2014) Геологическое картирование с использованием данных дистанционного зондирования: сравнение пяти алгоритмов машинного обучения, их реакция на вариации в пространственном распределении обучающих данных и использование явной пространственной информации.Comput Geosci 63: 22–33

    Статья Google ученый

  • Czerwinski CJ, King DJ, Mitchell SW (2014) Картирование роста и убыли лесов в смешанных лесах умеренного пояса с использованием анализа временных тенденций изображений Landsat. Remote Sens Environ 141: 188–200

    Статья Google ученый

  • Dal X, Khorram S (1999) Дистанционное обнаружение изменений на основе искусственных нейронных сетей.Photogramm Eng Remote Sens 65 (10): 1187–1194

    Google ученый

  • Эрфани М., Данехкар А., Салманмахин А., Этемад V (2017a) Отмеченные деревья как показатели устойчивости лесов — тематическое исследование: Гирканский лес Хейруд. ABR 8 (1): 188–197

    Google ученый

  • Эрфани М., Салманмахини А., Данехкар А., Этемад В. (2017b) Моделирование состояния лесной почвы и подстилки с использованием индикаторов нарушения и неоднородности ландшафта на севере Ирана.J Mt Sci 14 (9): 1801–1813

    Статья Google ученый

  • Эрфани М., Данехкар А., Салманмахини А., Этемад В. (2018) Оценка воздействия возмущений и пространственных атрибутов на регенерацию с использованием моделирования структурным уравнением (пример: лес Хируд — Новшехр). Иран J For Poplar Res 25 (4): 563–573

    Google ученый

  • Франклин С.Е., Моди А.Дж., Лавин М.Б. (2001) Использование пространственной текстуры совместного присутствия для повышения точности классификации структуры леса и видового состава.Photogramm Eng Remote Sens 64 (7): 849–855

    Google ученый

  • Лесоводство и факультет экономики лесов Тегеранского университета (2009 г.) Проект управления лесами на участке Горазбон. Тегеранский университет, Тегеран

    Google ученый

  • Grime JP (1977) Доказательства существования трех основных стратегий у растений и их значение для экологической и эволюционной теории.Am Nat 111 (982): 1169–1194

    Статья Google ученый

  • Hammond EH (1954) Мелкомасштабные карты континентального рельефа. Ann Assoc Am Geogr 44 (1): 33–42

    Статья Google ученый

  • Хаммонд Э. Х. (1964) Анализ собственности в географии рельефа: приложение для крупномасштабного картирования рельефа. Ann Assoc Am Geogr 54 (1): 11–19

    CAS Статья Google ученый

  • Hirschmug M, Steinegger M, Gallaun H, Schardt M (2014) Картирование деградации лесов из-за выборочной вырубки с помощью анализа временных рядов: тематические исследования в Центральной Африке.Remote Sens 6 (1): 756–775

    Артикул Google ученый

  • Колб Т.Э., Вагнер М.Р., Ковингтон В.В. (1994) Утилитаристские и экосистемные перспективы: концепции здоровья лесов. J Для 92 (7): 10–15

    Google ученый

  • Кремень С., Остфельд Р.С. (2005) Призыв к экологам: измерение, анализ и управление экосистемными услугами. Front Ecol Environ 3 (10): 540–548

    Артикул Google ученый

  • Lausch A, Erasmi S, King DJ, Magdon P, Heurich M (2016) Понимание здоровья лесов с помощью дистанционного зондирования — часть I — обзор спектральных характеристик, процессов и характеристик дистанционного зондирования.Пульт дистанционного управления 8 (12): 1029. https://doi.org/10.3390/rs8121029

    Статья Google ученый

  • Лопес-Серрано PM, José JC, Ramón AD (2016) Оценка алгоритмов радиометрической и атмосферной коррекции для оценки биомассы надземных лесов с использованием данных Landsat 5 TM. Remote Sens 369 (8): 1–15. https://doi.org/10.3390/rs8050369

    Статья Google ученый

  • Марви Мохаджер MR (2012) Лесоводство.Тегеранский университет Press, Тегеран, стр. 418

    Google ученый

  • Нарасимха Рао П.В., Сеша Саи М.Р., Шринивас К., Кришна Рао М.В., Рао БРМ, Двиведи Р.С., Венкатаратнам Л. (2002) Текстурный анализ панхроматических данных IRS-1D для классификации земного покрова. Int J Remote Sens 23 (17): 3327–3345

    Артикул Google ученый

  • Olofsson P, Foody GM, Herold M, Stehman SV, Woodcock CE, Wulder MA (2014) Передовой опыт оценки площади и оценки точности изменения земель.Remote Sens Environ 148 (25): 42–57

    Статья Google ученый

  • Панта М., Ким К., Джоши С. (2008) Временное картирование обезлесения и деградации лесов в Непале: приложения для сохранения лесов. Для Ecol Manag 256 (9): 1587–1595

    Артикул Google ученый

  • Podest E, Saatchi S (2002) Применение многомасштабной текстуры для классификации данных радара JERS-1 над тропической растительностью.Int J Remote Sens 23 (7): 1487–1506

    Артикул Google ученый

  • Рахими Э., Салманмахини А., Солтаниан С. (2016) Сравнение непрерывных и дискретных индексов при измерении фрагментации лесного ландшафта Горгана. J RS GIS Nat Resour 7 (3): 30–45

    Google ученый

  • Равикумар Р. (2008) Многомасштабный текстурный анализ изображений дистанционного зондирования с использованием банков фильтров Габора и вейвлет-преобразований.M.Sc. докторская диссертация, географический факультет, Техасский университет A&M, Техас, США

  • Сармадиян Ф., Джафари М. (2001) Исследование почв лесной исследовательской станции Хейруд Тегеранского университета, Карадж, Иран. Иран Дж. Нат Ресур 291: 33–890

    Google ученый

  • Shao GF, Tang LN, Liao JF (2019) Завышение общей точности карты дезинформирует о надежности исследования. Landsc Ecol 34: 2487–2492

    Артикул Google ученый

  • Smith JH, Stehman SV, Wickham JD, Yang L (2003) Влияние характеристик ландшафта на точность класса земного покрова.Remote Sens Environ 84 (3): 342–349

    Статья Google ученый

  • Су Мон М., Мидзуэ Н., Зау Хтун Н., Кадзиса Т., Йошида С. (2012) Факторы, влияющие на обезлесение и деградацию лесов в выборочно вырубленных производственных лесах: тематическое исследование в Мьянме. Для Ecol Manag 267: 190–198

    Статья Google ученый

  • Тассетти А.Н., Малинверни Э.С., Хан М. (2010) Анализ текстуры для улучшения контролируемой классификации в IKONOS Imagery.В: Материалы симпозиума ISPRS TC VII — 100 лет ISPRS, 5–7 июля 2010 г. IAPRS, том XXXVIII, часть 7A, Вена, стр. 245–250. https://pdfs.semanticscholar.org/842f/56664bafb2c38b1639988e5261b9180f7e50.pdf. Доступ 18 октября 2019 г.

  • Yuan H, Van Der Wiele CF, Khorram S (2009) Автоматизированная система искусственной нейронной сети для классификации землепользования / земного покрова на основе изображений Landsat TM. Remote Sens 1 (3): 243–265

    Артикул Google ученый

  • текстура леса фотошоп

    6 месяцев назад.Учебные ресурсы. Rock_ground_06. all-free-download.com. Ярослав Шураев. 50 32 8. Мы получали много заказов на футболки через нашего онлайн-дизайнера, которые будут печататься в цифровом виде в производственной зоне. aerial_rocks_02. Обновлено август 2009 г. — Все из леса — деревья, кора, мох, камни, хвоя, листва в высоком разрешении. По сути, экшен Photoshop представляет собой серию записанных шагов, которые позволяют вам просто щелкнуть кнопку, чтобы выполнить все эти шаги. Завершить покупку о продукте.Векторный набор Forest Land: текстуры и узоры древесины. Бесплатная кисть для Photoshop с тегами: Кора, лес, Пейзаж, природа, Текстура, дерево, Тату кора дерева, ветка дерева, Веточка, дерево, Все текстуры. Генри и компания Адриен Олихон. Дата публикации. 4:55. Выбирайте из сотен бесплатных зимних картинок. 22.12.2019 — Annawaidele hat diesen Pin entdeckt. Верх лоскутного одеяла может быть в центре внимания, но не менее важно то, что вы положите под ним! 92 137 10. 1.714 Das Beste Forest Texture Костенлос Пинсель Загрузки от Сообщества Брушези.Выкройка Дино. Мэтт Борхерт просмотров: 42,365. Откройте изображение леса. Изображения представлены в формате JPEG размером 4800 x 3600 пикселей или 14 x 12 дюймов при разрешении 300 точек на дюйм. Пляж Foggy Mist. Обновлено в январе 2010 г. — Удалена вся реклама — теперь библиотека действительно бесплатна, без рекламы! Хобот слона большой. Имеет текстуры для влажных и сухих материалов. Зимний лес: процесс создания концепт-арта окружающей среды — Продолжительность: 31:16. Картинки Фото Векторная графика Иллюстрации Видео. Популярный. Mixer 9837. RaV89 21010. Создайте новый документ размером 2000 x 1130 пикселей в Photoshop с заданными настройками.10 бесплатных кистей для карандашей PS. Узнайте, как создать мрачный и мрачный лес в Photoshop. Эта загрузка включает в себя 42 великолепных текстуры древесины из различных пород деревьев со всего мира. Текстуры леса. Облака Горная природа. Mar-ka 9357. Free Stock Textures — скачать текстуры высокого разрешения, все изображения бесплатны для личного и коммерческого использования. Вместо того, чтобы дизайнеры создавали свои текстуры при работе над каждым проектом, они могли приобрести подходящую текстуру из нашей неограниченной базы данных и упростить и ускорить свою работу.Выкройки обоев с розами. Ксения Новикова 450. Изображения Фото Векторная графика … Лесная природа Текстура. 17 ноября 2020 г. — Лучшие кисти Photoshop и Illustrator для ваших дизайнерских проектов с веб-сайта Creative Market, а также наши подборки текстур !. Бесшовная текстура грязного камня 01 от Николы Дамьянова. Фото. Пунктирные бесплатные шаблоны. Муди Форест. Скачать 81 835 лес бесплатных векторов. Предварительно скошенная травяная растительность для фотошопа. Выкройки тартана на Хэллоуин. Горная собака домашнее животное. Загрузки. вуаля.мне. Каракули Валентина шаблон. Франческо Унгаро. Photoshop… узор фона текстура леса блестящее зеркальное отображение. Шаг 2. 96 93 43. 94 205 6. Шаг 2. 14 бесплатных цветочных узоров. Поиск текстур в фотографиях Текстуры — это изображения таких предметов, как пластик, растения, кирпичи, пейзаж, ткани и многое другое, которые можно использовать для формирования рисунка или фона для других программ. Легкая текстура древесины. моховой_рок. aerial_rocks_04. кухня_вуд. Просматривать; О; Поддерживать; Контакт; Редактировать профиль; Выйти; Войдите. 3 недели назад.Библиотека качественных текстур высокого разрешения. Скачать Forest texture Photos by aetb. Текстура коры дерева. Скачать бесплатно бесплатные кисти для Photoshop из категории Гранж и брызги. 2 месяца назад. Дизайн Autlaw. Засушливая бесплодная пустыня сухая. 45 65 4. Скачать бесплатно вырезку из растений PNG. Даниэль 6059. vecteezy.com. В них реализовано все самое лучшее… Текстура деревянного узора. Вы знаете, что в веб-дизайне и графическом дизайне кисти для фотошопа всегда необходимы. Как и Desinbeep, мы всегда любим делиться бесплатными коллекциями кистей, шрифтов, текстур и т. Д.Кэти Науменко 466. Как создать базовую сцену Шаг 1. К счастью, включить текстуры в процесс редактирования невероятно просто. 2 месяца назад. Эта загрузка включает в себя 42 великолепных текстуры древесины из различных пород деревьев со всего мира. Текстуры Кисти Photoshop Сортировать по. 02.10.2018 — Jetzt die Vektorgrafik Вектор Горы Лес с Туман фоновой текстуры Бесшовные узор herunterladen. .abr файл для Photoshop (создан в Adobe Photoshop CC2019) .brushset для Procreate (кисти оптимизированы в Procreate 5) 2 демонстрации закадрового комментария в Photoshop 1 час 20 минут Видео с изображением океана и кактуса (изображение обложки) 1 час 25 минут Видео с изображением леса с дикими цветами 3 файла обложки Hi-Res На самом деле это может быть что угодно, даже еще одна фотография.Скачать бесплатно. МЕНЮ. Выкройки сеток и рыболовных сетей. ВКЛЮЧЕННЫЕ ТЕКСТУРЫ: Diffuse / Albedo Normal / Bump Map Roughness / Glossiness Specular / Reflection Displacement… 147 211 17. 23 марта 2020 г. 0 453. В этом уроке вы узнаете, как создать темный, жуткий и зловещий лес. Photoshop-Pinsel -Brusheezy ist eine RIESIGE Sammlung von Photoshop-Pinseln, Photoshop-Mustern, Texturen, PSDs, Aktionen, Formen, Stilen & Verläufen, die heruntergeladen oder geteilt werden können! Текстура, применяемая в Photoshop, представляет собой фотографию, которая используется поверх вашего собственного изображения, которая при настройке путем изменения настроек наложения или непрозрачности создает красивый текстурированный вид на вашей фотографии.157 167 59. Старый алюминиевый фон. В моей предыдущей статье я поделился стандартным методом создания мозаичных изображений в Photoshop, который заключается в использовании фильтра «Смещение» и последующем совмещении краев с помощью инструмента «Клонирование». Формат файла кисти Adobe Photoshop ABR. Библиотека текстур. Чтобы использовать текстуру, просто перетащите ее на изображение, которое вы редактируете в Photoshop. Галька разноцветная. Pixabay. 1 месяц назад. Huseyin Sonmezay 30421. … Как создать текстурную кисть в Adobe Photoshop Учебное пособие — Продолжительность: 4:55. В этом разделе есть несколько невероятно полезных комплектов, которые вы можете подразумевать здесь и там.природа пейзаж гора деревья небо дерево город цветы горы зеленый пляж море закат джунгли пустыня зима парк океан вода озеро ночь сад река листья лес животные лес темный лес трава на открытом воздухе Brandon Montrone. Лесной олень Ветки Дерево 1 Дерево 2 Дерево 3 Листья 1. Городские узоры. Бесплатный образец собаки. Splatters v1.0 от Alexis Lecardonnel. Бесплатные кисти для акварели Photoshop. Все стоковые фотографии лесов бесплатны и могут быть использованы в коммерческих целях. keyboard_arrow_down Сортировать по: Популярные. Rock_ground_08.аннотация фон узор стена дерево бумага текстура искусство текстура дерева природа мрамор дизайн небо черно-белое ночь бумага винтаж архитектура текстура бумага технологии улица металл текстура бизнес пляж креатив бетон текстура фон мрамор текстура лес пространство размытие Henry & Co. Collection 59 Photos. фанера. Шаблон Photoshop Акварельные Лесные Животные. 166 177 12. Откройте текстуру в Photoshop и используйте инструмент «Кадрирование» с квадратным соотношением сторон и 2000 пикселей для ширины и высоты.Подпишитесь и загрузите сейчас! Текстуры Photoshop используются для создания фонов, добавления зернистости и текстуры в дизайн и создания фотоэффектов. Предварительно вырезанные растения, вид сбоку для архитектурной визуализации. Например, в прошлом у меня была привилегия владеть и управлять компанией по производству футболок. Вы также узнаете, как использовать корректирующий слой, попрактиковаться в осветлении и затемнении, использовании маски слоя, создании световых эффектов и многом другом. Наша библиотека текстур с более чем 4000 фотографий — вы можете бесплатно создавать свои собственные текстуры и композицию! Скачать бесплатно.Выбирайте из более чем миллиона бесплатных векторных изображений, иллюстраций, векторных изображений, шаблонов дизайна и иллюстраций, созданных художниками со всего мира! Кисти для холста. 2 недели назад. Forest Texture Kostenlos Pinsel Lizenziert unter Creative Commons, Open Source und mehr! Пакет изображений, который я решил добавить, содержит 11 изображений, которые я снял несколько дней назад. Heart Vectors 790. Бесплатная коллекция на этой неделе — Photoshop Mountain Brushes. Все эти кисти высокого качества и разрешения. Я уверен, что приведенные ниже кисти будут полезны для ваших будущих дизайнов.Если вы их используете, пожалуйста, отметьте создателя… Вид сверху. В этом посте вы узнаете: как улучшить фотографии с помощью текстур; Текстуры бумаги; Текстуры дерева; Возрастные / винтажные текстуры; Текстуры брызг краски; Текстуры могут быть чрезвычайно полезными ресурсами для веб-дизайнеров и графических дизайнеров, а Photoshop предоставляет множество возможностей. Подпишитесь на Envato Elements, чтобы получать неограниченное количество загрузок фотографий за разовую ежемесячную плату. Текстура не обязательно должна быть реальной поверхности. Ландшафт природы России Предпосылка текстуры ландшафта леса и дерева, воздушный лес взгляда сверху, текстура взгляда леса сверху.Следует установить флажок «Удалить обрезанные пиксели». пользователя dumitrasconiu.design. Insurrectionx 2316. Будь то гладкое красное дерево журнального столика или грубая кора дерева в лесу, текстуры играют решающую роль в придании характера вашим объектам. Джейн Рода 5722. Вектор текстуры деревянной доски. Параметры поиска → × Поблагодарите автора изображения $ Пожертвовать Следуйте за jplenio в Instagram. Ткань джинсовая текстура. Лесные бесплатные текстуры, изображения и фотографии. Грубая окрашенная текстура древесины. FWStudio. 31 декабря 2018 г. — Эта темно-зеленая основа придаст текстуре и красоте вашему стеганому одеялу благодаря своему образу из замши! 1 месяц назад.… ПЛАТФОРМЫ: Любые (текстуры PBR) Включены только текстуры PBR МАТЕРИАЛ: Да. mali maeder. С помощью Beautiful Bac Скачать бесплатно. wood_planks_dirt. Вырезанное дерево — Fagus sylvatica ‘Dawyck’ Cutout spri Загрузите зимние фотографии в формате HD бесплатно на Unsplash. поиск. Элеонора Кендра 1309. Entdecke (und sammle) deine eigenen Pins bei Pinterest. Бесплатно для личного и коммерческого использования. Forest Ground Texture 01. Перетащите это изображение на белый холст, используя инструмент «Перемещение» (V). freepik.com. 2 месяца назад. 32 349 стоковых фотографий с лесными текстурами и видом сверху доступны без лицензионных отчислений.Изображения представлены в формате JPEG размером 4800×3600 пикселей или. Alexis Lecardonnel 31109. Создание красивых текстур бамбука требует некоторых знаний о фильтрах, если вы думаете о создании их с помощью Photoshop. Кредитование не требуется, но обратная ссылка очень ценится и позволяет авторам изображений получить больше внимания. Некоторым людям может быть легко создавать текстуры бамбука в Photoshop, но это требует много времени. Пейзажная панорама с небом — отрисовка щитка. Und durchsuchen Sie die Bibliothek von iStock mit lizenzfreier Vektor-Art, die Abenteuer Grafiken, die zum schnellen und einfachen Загрузить bereitstehen, umfassen.Зебра Финч 3045. Rock_ground_09. Скачать бесплатно. Загрузите все каналы по ссылке Разрешение текстуры 4K Все каналы включены. 81 136 5. Как использовать текстуры в фотошопе. Береговая линия Береговая линия. Вы узнаете, как небольшие изменения могут существенно повлиять на работу с фотографиями. Загрузите эту премиальную фотографию о фоне текстуры древесины белого старого леса и откройте для себя более 6 миллионов профессиональных стоковых фотографий на Freepik HoliHo. 3 кисти для разбрызгивания. Текстуры — это, по сути, файлы изображений, используемые для визуальной детализации многих GameObject, составляющих вашу сцену.Карты нормалей — это особый вид текстуры, обеспечивающий ощущение деталей поверхности этих объектов. Кисти Photoshop для цифровой живописи. Смотрите больше идей о кистях иллюстратора, креативном рынке, фотошопе. Текстура леса. Силуэт дерева для визуализации абстрактной архитектуры. tartanify.com 2203. 5 месяцев назад. Обновлено в июле 2009 г. — Наслаждайтесь этой текстурой дверей с высоким разрешением (около 6 мегапикселей) в своем программном обеспечении для 3D. Текстуры — отличный способ проявить творческий подход, но вам может быть интересно, как вы их на самом деле используете.Самый последний; Популярный; 36 бесплатных кистей. Коллекция 98 фотографий. 139 215 17. Фото текстуры. Премиальные древесные ресурсы. jojo-ojoj 3401. Вы можете использовать следующий текст: Изображение Johannes Plenio с сайта Pixabay.

    2020 лес текстуры фотошоп

    (PDF) Классификация текстур с использованием случайного леса

    НАУЧНАЯ СТАТЬЯ Расшир. Sci. Lett. x, xxx – xxx, 2014

    5 Доп. Sci. Lett.Vol. 4, No. 2, 2011 1936-6612 / 2011/4/400/008 doi: 10.1166 / asl.2011.1261

    подходов к классификации текстур, основанных на двух из

    , используемых в последнее время контролируемых классификаторах.

    Гистограмма уровней серого, обнаружение краев и биортогональное вейвлет-преобразование

    использовались в анализе изображений

    для выделения признаков текстуры. Чтобы

    классифицировать изображение текстуры, вектор, который содержит

    подходящих подмножеств признаков, представляющих это изображение, должен быть извлечен

    , а затем он назначен классификатору для классификации

    .Контролируемый классификатор

    использовался в классификации для обучения входных данных. Мы

    провели эксперименты с двумя разными наборами данных текстур в оттенках серого

    ; первый — это шесть различных классов

    инженерных обработанных поверхностей с шестью реальными образцами

    в каждом классе, созданными на одной и той же машине, но

    с разными параметрами машины. Второй набор данных

    был взят из альбома текстур Brodatz.Классификатор

    RF был проиллюстрирован с точки зрения точности, сложности и времени обработки

    .

    Результаты анализа показали, что классификатор RF

    дает более высокую степень точности при классификации изображений текстуры

    и гораздо меньше времени на обучение, RF

    способен различать и классифицировать тип процесса машины

    протестированное изображение из набора данных инженерных

    обработанных поверхностей.Отдельные и комбинированные классификаторы

    RF дали 100% -ную степень точности с точки зрения

    , классифицируя набор данных обработанных деталей, в то время как

    дает точность между 96,36% и 99,09% в

    , классифицируя набор данных текстур Brodatz. RF-классификатор

    зарекомендовал себя как хороший инструмент для исследования классификации

    при обработке изображений.

    Приведенные выше результаты сравнивались с

    работой Мохаммеда В.Ashour16, в котором у них

    , использовала искусственную нейронную сеть, которая дала точность

    95,40% для набора данных обработанных деталей

    и 86,50% для набора данных текстур Brodatz. Следовательно, мы делаем вывод, что

    делает вывод, что текущее исследование достигло более высокой, а

    лучшей точности.

    В качестве будущей работы, новая модель классификатора, которая может

    использовать преимущества RF, может быть очень эффективной для использования

    для получения более высокой степени точности и

    для минимизации времени обучения.С другой стороны, очень полезно исследовать производительность предложенных методов текстурного анализа

    с помощью последних

    подходов, таких как преобразования риджлета, кривой и конторлета

    , чтобы иметь более эффективное отражение для

    вектор выбранных признаков и приводит к более точной классификации

    для паттерна.

    БЛАГОДАРНОСТИ

    Авторы выражают благодарность

    Universiti Kebangsaan Malaysia и Министерству

    высшего образования Малайзии за поддержку этой работы

    исследовательский грант ERGS / 1/2012 / STG07 / UKM / 02/9 .

    ССЫЛКИ

    [1] М. Туцериан, А. К. Джайн, «Анализ текстуры», в Справочнике

    по распознаванию образов и компьютерному зрению, World Scientific,

    1998, 2-е издание.

    [2] С. Ливенс, П. Шундерс, Г. Ван де Вауэр, Д. Ван Дайк,

    «Вейвлеты для анализа текстуры, обзор», Шестая международная конференция

    по обработке изображений и ее приложениям, 1997 г.,

    том 2, страницы 581-585.

    [3] стр.Б. Сильва, Антониу Коэльо. Грамматика процедурного моделирования

    для создания виртуальной городской среды, FEUP / DEI, INESC

    Porto, Rua Dr. Roberto Frias., Pedro, 2012, s / n 4200-465, Porto,

    Portugal.

    [4] А. Кржупка. Определение типичных текстур осадочных зерен

    Использование функций совместной встречаемости и кластеризации K-средних

    Метод

    , Международный журнал достижений в области

    Телекоммуникации, электротехника, сигналы и системы,

    2013.Vol. 2, № 2, страницы 68-72.

    [5] П. Сикачев, А. Амирханов, Р. С. Ларами, Г. Мистельбауэр.

    Интерактивное исследование алгоритмов с использованием мета-визуализации.

    Институт компьютерной графики и алгоритмов. Вена

    Технологический университет, Вена, Австрия.

    [6] C. C. Chen, D. C. Chen, «Фильтр Гобора с несколькими разрешениями в анализе текстуры

    ». Письма о распознавании образов, 17 (10): 1069-

    1076.1996.

    [7] Р.М. Харалик, К. Шанмугам, И. Динштейн, «Текстурные особенности для классификации изображений

    », IEEE transaction on systems, man, и

    cybernetics, Vol SMC-3 No. 6, ноябрь 1973 г.

    [8] Син-Ван-Соней, «Обнаружение дефектов поверхности в режиме онлайн с использованием оценки параметров на основе

    вейвлетов», Промышленный журнал

    Наука и техника, Том 125, Выпуск 1, стр. 21-28,

    Февраль 2003.

    [9] R.Мармо, Сабрина Амодио, «Текстурная идентификация карбонатных пород

    с помощью обработки изображений и нейронной сети»,

    Universita adi pavia @ vision. Unipv. .uva.nl, May

    2004.

    [11] Мин-Хуви Хорнг, «Метод кодирования признаков текстуры для классификации текстуры

    », Опт.Англ. 42 (1) 228-283, Jan. 2003.

    [12] Taylor Hobson precision «Руководство по параметрам текстуры поверхности»,

    [email protected]_hobson.de. Ноябрь 2005 г.

    [13] Л. Брейман. «Случайный лес». Машинное обучение, 45, 5–32,

    2001.

    [14] RE Reason, «Измерение текстуры поверхности», Macmillan

    and Co Ltd, 1970.

    [15] П. Бродац, 1966, Текстуры : Фотоальбом для художников и

    дизайнеров. Нью-Йорк: Dover Publications Inc.

    [16] М.В. Ашур, К.М. Махар и М.Ф. Хусин, «Искусственная нейронная сеть

    для классификации текстур с использованием нескольких функций: сравнительное исследование

    », Международная арабская конференция по информационным технологиям

    2007 г. (ACIT’2007) .

    Преобразование между системами классификации текстуры почвы с использованием алгоритма случайного леса

    Введение

    Термин «текстура почвы» указывает на распределение частиц почвы (минеральных зерен) в почве в соответствии с их размером (диаметром).Диапазон диаметров отдельных частиц почвы подразделяется на дискретные интервалы, которые также известны как фракции или категории по размеру зерна (например, обозначенные как песок, ил или глина). В мире существует множество систем классификации, которые различаются пределами размеров диаметра для каждой фракции зерна или количеством фракций.

    Наиболее предпочтительным представлением такой классификации является градуировочная кривая. Кривая сортировки — это кумулятивная функция, описывающая соотношение между процентным содержанием фракции почвы и диаметром частиц, где вертикальная ось ( y -ось) определяет процентное содержание каждой фракции, а горизонтальная ось ( x -ось) определяет почву. размеры частиц в логарифмическом масштабе.Точка на кривой показывает процентное соотношение в зависимости от веса материала, размер которого меньше диаметра в данной точке на оси графика x .

    Многие экологические проблемы, в которых данные о почве служат входными данными для имитационных моделей, не ограничиваются национальными границами и поэтому требуют международного сотрудничества для поиска решений. Классификация почв по их механическому составу — один из основных методов описания почв. Однако лишь несколько стран используют одни и те же фракции частиц в своих системах классификации текстуры почвы.Следовательно, необходимо преобразование описания текстуры частиц между различными системами. 1

    Посредством описания текстуры почвы, также известного как гранулометрический состав (PSD), можно прогнозировать различные важные свойства почвы (например, насыщенную гидравлическую проводимость, кривую влагоудержания почвы, доступную влагоемкость, тепловую проводимость и др.). Так называемые педотрансферные функции (PTF) часто основаны на фракциях песка, ила и глины 234 определенной системы классификации, 5 например, системы классификации USDA.Не все страны используют эту систему классификации; как следствие, базы данных из этих стран не могут предоставить нам исходные данные для таких расчетов или моделей. Примером существующих инструментов, которые были разработаны для вышеупомянутых задач, является модель Rosetta, которая была разработана для оценки PTF и основана на нейронных сетях. 6 Эта модель работает исключительно с использованием системы классификации USDA, поэтому, если доступные данные не классифицируются в этой системе, часто бывает желательно выполнить переклассификацию.Также в других задачах часто необходимо проводить трансформацию текстурных классификаций, когда данные из разных источников должны быть объединены и использованы вместе.

    Настоящее исследование посвящено описанию реклассификации текстурной системы с помощью предложенной модели в наборе данных из Словакии, который первоначально был обозначен Национальной системой классификации. Однако авторы статьи предполагают, что предлагаемую методологию можно использовать в более общем плане и что представленная информация также применима при работе с другими системами классификации текстуры почвы и в других странах.Помимо систем классификации, которые мы изучали в этой статье (система классификации Копецки, используемая в Чешской Республике и Словакии, и система USDA), в почвоведческом сообществе широко известны различные другие системы классификации, например, классификация текстуры почвы ФАО (также известная как Европейская почвенная карта ( или HYPRES ), французская классификация текстуры почвы «Aisne», французская классификация текстуры почвы «GEPPA», немецкая классификация текстуры почвы «Bodenartendiagramm», немецкая структура почвы «Standortserkundungs-Anweisung» классификация лесных почв, немецкая классификация текстуры почвы Landwirtschaftliche Boden для пахотных почв, британская служба почвенного исследования Англии и Уэльса, классификация текстуры почвы Австралии, классификация текстуры почвы Бельгии и т. д. 7

    Некоторые исследователи уже предложили подгонку измеренных PSD в различные непрерывные параметрические кривые. При достижении такого соотношения можно получить процентное соотношение зернистой фракции в рассматриваемом образце для любого размера диаметра частицы, что означает, что можно получить значения, необходимые для выполнения перевода из одной системы классификации текстуры в еще один. Несколько авторов провели сравнительные исследования различных моделей PSD, чтобы определить лучшую модель для групп почв, выбранных для их исследований. 78910

    Представленные результаты вышеупомянутых работ несколько отличаются друг от друга, и в целом подходящей модели PSD нет. В некоторых из этих моделей также есть различные необязательные параметры, выбор которых основан на ноу-хау исследователя. Если это не будет выполнено правильно, результаты вычислений могут быть искажены. Поскольку преобразование системы текстуры почвы обычно является лишь предпосылкой для решения некоторых последующих задач, это смещение распространяется при последующем моделировании или другой работе.Таким образом, для достижения более общих и точных результатов при решении задач, связанных с преобразованиями между различными системами текстуры почвы, авторы настоящей статьи предлагают гибридный подход, который имеет потенциал для получения улучшенных результатов. Хотя авторы продолжают рекомендовать использование упомянутых параметрических моделей PSD в предлагаемой методологии, окончательный прогноз делается с помощью алгоритма ансамблевого машинного обучения, основанного на деревьях регрессии, то есть так называемого алгоритма случайного леса (RF), 11 который строится поверх выходных данных моделей, которые служат членами ансамбля.

    Материалы и методы

    Описание области исследования и доступных наборов данных

    Интересующий район — Загорская низменность — расположен в Центральной Европе, а точнее в западной Словацкой Республике. Он ограничен рекой Морава на западе, а горный массив Малые Карпаты образует естественную границу на востоке. Большая часть Загорской низменности сложена неогеновыми отложениями морского происхождения и более молодыми четвертичными отложениями, покрывающими поверхность равнин, которые в основном представлены глинистыми песками, дрейфующими песками и песчаными глинами. 12 Основными почвообразовательными факторами низменностей являются азональные, такие как аккумулирующая активность ручьев и наводнения, нарушающие почву, наряду с эрозией почв. Наиболее распространенными почвами здесь являются чернозем, аренозол и речные почвы речных равнин реки Моравы. В черноземах наблюдается интенсивный процесс накопления органического вещества почвы; поэтому они подходят для большого количества различных видов растений.

    Напротив, аренозоли — это почвы на ранней стадии развития, и они почти не содержат непрерывной растительности на своей поверхности, из-за чего содержание органического вещества очень низкое.Они подходят для выращивания культур с меньшими потребностями, таких как рожь. Fluvisols периодически разрушаются наводнениями. Их профиль часто постоянно загружается новыми слоями паводковых наносов (ила). 12

    Системы классификации, использованные в данном исследовании

    Среди различных систем классификации почв, основанных на структуре почвы, наиболее часто используемые в Словацкой Республике следующие:

    • 1. Система классификации текстур Копецкого, которая выделяет четыре категории классов частиц.Первая категория (глина) содержит частицы диаметром менее 0,01 мм, вторая категория (ил) — частицы, диаметр которых ограничен интервалом 0,01-0,05 мм, третья категория (порошкообразный песок) — частицы диаметром 0,05-0,1 мм. и частицы четвертой категории (песок) с размерами в интервале 0,1-2,0 мм.

    • 2. Хорошо известной классификацией, очень часто используемой (также в Словакии), является система классификации USDA, которая основана на классификации почв по процентному содержанию глины (до 0.002 мм), ила (0,002-0,05 мм) и песка (0,05-2 мм). Визуальное представление классификации USDA представляет собой треугольную классификационную диаграмму. На этой диаграмме выделено 12 основных классов зерен (глина, илистая глина, супесчаная глина, супесчаный суглинок, суглинок, илистый суглинок, песок, суглинистый песок, супесчаный суглинок, суглинок, илистый суглинок и ил), в которых он можно классифицировать образцы.

    Сравнение этих двух систем классификации ясно показывает различное количество фракций в каждой из них и несогласованные пределы для каждой фракции.А именно, доля глинистых частиц в системе классификации USDA достигает значения 0,002 мм, в то время как классификация Копецки устанавливает этот предел на уровне 0,01 мм. При решении различных задач, для которых необходимо иметь данные о текстуре почвы в классификации USDA (например, упомянутый пример с применением модели Rosetta), наборы данных, использующие систему классификации Копецки, несовместимы, что может быть проблемой. Как мы уже упоминали, в мире существует множество различных систем классификации текстур.Следовательно, подобные ситуации могут возникать чаще, и методология, которую авторы хотели бы предложить в этой статье, может быть в целом полезной.

    Описание используемых наборов данных

    В этой статье были использованы два набора данных:

    • 1. Данные A — данные, для которых доступна вся кривая сортировки, на основе которых можно рассчитать значения PSD как для классификации Копецки, так и для классификации USDA.

    • 2. Данные B — доступны данные только с интервалами зернистости текстуры по классификации Копецкого.

    Набор данных A

    Образцы взяты из Загорской низменности. 13 Количество образцов — 43. Образцы сушили на воздухе и просеивали; был проведен текстурный и другие анализы. После того, как эти анализы были выполнены, набор данных содержал следующие параметры: кривая зерна, приведенная насыпная плотность d и точки высыхающих ветвей кривой влагоудержания. Кроме того, данные для каждого образца также содержат объем гумуса в почве, значение насыщенной гидравлической проводимости K и географические координаты отдельных образцов.Недавно был получен набор данных A, и для каждого образца также доступна полная кривая классификации, на основе которой были сделаны показания процентных значений классификаций Копецки и Министерства сельского хозяйства США. Поскольку для этого набора данных доступна текстурная информация для обеих классификаций (Копецки и USDA), эти данные использовались для создания и проверки модели, которая служит для преобразования текстурного описания почвы из классификации Копецки в систему классификации USDA.

    Набор данных B

    Этот набор данных содержит данные, полученные в результате предыдущей работы, которая проводилась в районе Загорской низменности в Словакии.В общей сложности было взято 140 проб почвы из различных мест в этой области, но точное географическое местоположение не было записано при отборе проб. 14

    Образцы почвы были проанализированы с использованием тех же лабораторных методов, что и в предыдущем наборе данных. Образцы почвы сушили на воздухе и просеивали для физического анализа. Гранулометрический анализ по четырем категориям зерен был проведен с использованием методов Кассагранде. Категория I означает процентное содержание глины (диаметр <0.01 мм), категории II - ила (0,01-0,05 мм), категории III - мелкого песка (0,05-0,1 мм) и категории IV - песка (0,1-2,0 мм). Для образцов грунта также были измерены объемная плотность в сухом состоянии, плотность частиц, пористость и насыщенная гидравлическая проводимость. Точки сушильных ветвей ПТФ для значений напора -2,5, -56, -209, -558, -976 и -3060 см были оценены с использованием оборудования для избыточного давления (установленного для определения pF с керамическими пластинами). Поскольку они были в достаточно большом количестве, эти данные позже (не в этой работе) использовались для получения PTF с использованием модели, управляемой данными.

    Модели PSD и их соответствие

    Девять параметрических моделей PSD, участвовавших в этом исследовании, были оценены и сравнены для получения функций PSD. Модели были разработаны с использованием процедуры оптимизации, чтобы выбрать наиболее подходящий набор параметров для каждой модели. Выбранные модели: модели Фредлунда с тремя и четырьмя параметрами (FR3, FR4), модель Вейбулла с тремя параметрами (WB3), модель Андерссона с четырьмя параметрами (AND4), модель ван Генухтена с тремя параметрами (VG3), два Модели Гомперца (GP2, GP4), а также логарифмическая (LG) и экспоненциальная (EXP) модели.Эти модели ранее применялись в различных работах, например, в Zhao et al., 15 для определения гидрологических свойств почв, прилегающих к плотинам, построенным в Китае. Части моделей были выбраны в соответствии с результатами, полученными Botula et al. 7

    В модели FR3 Fredlund необходимо оптимизировать три параметра 16 то есть a, b и c , и она использует предопределенные параметры d f = 0,001 мм и d м ( d f = 0.0001 мм — это параметр, связанный с количеством мелких частиц в почве, а d м ( — диаметр минимально допустимого размера частиц). Модель FR4 содержит четыре параметра, т. Е. a, b, c и d f , которые должны быть найдены с помощью процедуры оптимизации и предопределенного параметра d m . Модель WB3 с тремя параметрами, то есть a, b и c (и двумя предопределенными параметрами: d min = 0.002 мм и d max = 2,0 мм), ранее использовался в Refs. 17 и 18 для создания кривых PSD для нескольких различных почв. AND4 — это четырехпараметрическая модель (параметры a, b, c, e ), разработанная Яухиайненом, 19 на основе оригинальной теории текстурных и водоудерживающих свойств почвы, представленной Андерссоном. 20 Модели VG2 и VG3 были предложены Хаверкампом и Парланжем 2 на основе исходной модели кривой влагоудержания почвы ван Генухтена (разработанной в 1980 году).Модель VG3 была впоследствии разработана на основе первой производной версии VG2 с двумя параметрами, когда использовалось соотношение m = 1 — 1 / n. VG3 считает оба подгоночных параметра m и n разными и независимыми друг от друга и использует три дополнительных параметра ( a, b и c ). Модели GP2 и GP4 — это две формы модели Gompertz с двумя и четырьмя параметрами ( a, b ) и ( a, b, c и e ).Их кривые представляют собой частные случаи логистической кривой, которая является более общей, чем нормальная. Уравнение этой кривой представляет собой несимметричную замкнутую форму. Обе модели ранее использовались для извлечения кривых PSD Сильва и др. 21 для почв в Бразилии и Nemes 8 для почв в Германии и Нидерландах. Частицы почвы, выраженные в этих моделях, подчиняются распределению Гомперца. Наконец, логарифмическая модель и модель EXP содержат два параметра — параметры LG a и b и параметры EXP c, и b.

    Все перечисленные модели использовались для определения функций PSD методом оптимизации. В методе L-BFGS-B используются ограничения блока, что означает, что для каждой переменной (параметра модели) задаются нижняя и верхняя границы. Этот метод представляет собой модификацию квазиньютоновского метода с ограниченной памятью. 22 Реализован на языке R. 23 Целью этой оптимизации было прогнозирование точек кривой зернистости каждой моделью как можно ближе к наблюдаемым данным путем поиска подходящих параметров модели.Решаемая задача должна определяться целевой функцией, которая в данной статье предлагается иметь следующий вид:

    где W d — веса, присвоенные диаметрам зерен, с помощью которых можно подчеркнуть точность подгонки конкретных точек кривой зерен; n — количество диаметров зерна; F d act — фактическое (измеренное) процентное содержание материала диаметром d или наименьшим в образце; и F d comp — процент, вычисленный по соответствующему уравнению конкретной модели из таблицы 1.Эту целевую функцию предлагается минимизировать. В случае идеальной модели значение целевой функции равно нулю.

    Таблица 1.

    Модели PSD, использованные в этом исследовании.

    Описание и настройка модели RF

    Обычный процесс поиска наилучшей модели для получения правильной теоретической параметрической функции PSD означает применение большего количества методов, например, моделей из таблицы 1, сравнения их предсказательной способности с помощью наблюдаемых данные и некоторый статистический показатель согласия, а затем, наконец, выбор наиболее эффективной модели.Однако обычно не существует лучшей параметрической модели, которая превосходила бы при любых обстоятельствах. Различные параметрические модели часто показывают разную степень точности в разных почвах и разных средах, поэтому применение одной параметрической модели часто приводит к функциональной взаимосвязи, которая может быть более точной в одной части текстурной области, но менее подходящей для других частей. Одним из возможных решений этой проблемы является применение методологии ансамбля, которая использует лучшие характеристики различных параметрических моделей для достижения более общих результатов от подгонки данных к фактическим измеренным значениям.Более того, как было доказано в этом исследовании, такая метамодель обычно имеет способность исправлять систематические ошибки, если они производятся отдельными моделями (недооценка, переоценка, мультипликативная ошибка и т. Д.).

    Цель методологии ансамбля — объединить выходные данные нескольких моделей, чтобы улучшить обобщаемость / надежность, которые могут быть получены из любой из составляющих моделей. Девять параметрических моделей, описанных выше, были использованы для получения параметрических кривых PSD, выбранных для настоящего исследования.Выходы этих параметрических моделей являются входными данными для модели ансамбля, а именно модели, управляемой данными, основанной на алгоритме RF, что означает, что использовался тип суммирования ансамбля. Стекинг представляет концепцию (1) базовых моделей (моделей PSD) и (2) метамодели, которая вычисляет окончательные результаты и заменяет процедуру усреднения, используемую, например, в упаковке. Таким образом, стекинг пытается узнать, какие базовые модели более надежны, чем другие, используя упомянутую метамодель (RF в решенной задаче), чтобы выяснить, как лучше всего объединить выходные данные базовых моделей для достижения окончательных результатов.Результаты базовых моделей де-факто являются новыми данными для задачи обучения, и для решения этой проблемы используется RF-алгоритм.

    RF-алгоритм состоит из набора деревьев регрессии (в этом исследовании авторы обращаются к проблеме регрессии; он также может быть заполнен деревьями классификации в случае изучения проблемы классификации). Результирующее предсказание RF представляет собой среднее значение этих многих выходных данных дерева, каждый из которых выращивается на выборке начальной загрузки обучающих данных.Пользователь выбирает количество деревьев, которые будут в ансамбле RF. Выборка начальной загрузки означает, что каждое дерево обучается с использованием выборки, полученной путем случайного рисования N наблюдений с заменами из исходного набора данных, где N — количество переменных в этом наборе данных. С каждым из этих загружаемых обучающих наборов получается свое дерево. Для регрессии значения, предсказанные каждым деревом, усредняются для получения предсказания RF. Более подробную информацию и более математически обоснованное объяснение ВЧ-алгоритма можно найти у Бреймана. 11

    Оптимизация модели RF

    Модели, управляемые данными, должны быть оптимизированы для получения надежных и максимально точных результатов. Оптимизация модели в основном означает поиск оптимальных параметров модели. RF имеет три настраиваемых параметра: ntree (количество деревьев для роста), mtry (количество переменных, случайным образом выбираемых в качестве кандидатов при каждом разбиении дерева) и nodeize (минимальный размер оконечных узлов). , что в первую очередь влияет на конечную точность модели.В этой работе используются две концепции для настройки RF: поиск по сетке и повторная перекрестная проверка.

    Поиск по сетке разработан в процессе оптимизации для выбора значений для каждого параметра модели путем последовательного выбора их из сетки предопределенных значений и последующего вычисления с этими параметрами. Лучшее сочетание параметров выбирается из той итерации, в которой была достигнута наивысшая степень точности модели.

    Эта точность оценивается как среднее значение нескольких прогонов так называемого процесса перекрестной проверки.В данной статье используется так называемая повторная перекрестная проверка. 18 В этом процессе начальный шаг состоит из случайного разделения обучающих данных на несколько наборов данных примерно одинакового размера, называемых свертками . В процессе обучения все свертки, кроме одной, используются в качестве входных данных для модели, а одна неиспользованная свертка используется в качестве данных проверки. Этот процесс выполняется столько раз, сколько складок создано с каждой комбинацией параметров. Повторная перекрестная проверка означает, что первоначальное случайное разбиение обучающих данных на свертки повторяется более одного раза.Это повторение применяется для получения более общей оценки модели. Точность модели на каждой итерации поиска по сетке фактически представляет собой среднее значение оцененной статистики (например, среднеквадратичную ошибку (RMSE)) из всех прогонов модели с одним набором параметров, например, если есть два повторения и пять раз, результирующая статистика представляет собой среднее значение из 10 значений.

    Эта концепция настройки преследует две цели в этом исследовании: (1) поиск лучших параметров алгоритма RF и (2) оценка точности предложенной модели, которую можно ожидать для будущих данных.

    Результаты и обсуждение

    Подбор параметрических функций PSD

    При преобразовании классификации текстуры почвы из системы Копецки в классификацию USDA необходимо экстраполировать только одну точку PSD, т. Е. Найти значение кривой зерна для диаметра частиц почвы 0,002 мм. Другие фракции USDA могут быть получены из системы классификации Копецки с помощью основных арифметических операций. Тем не менее, с более общей точки зрения, когда необходимо иметь дело с другими системами классификации, и требуется моделировать больше точек или разных точек кривой зернистости, методология такая же, как предложенная в этой статье для этой. точка.Более того, в предыдущих работах при нахождении процентного содержания неизвестных фракций в образце почвы в основном решались задачи интерполяции. 7,15 В этой работе необходимо решить проблему экстраполяции на левом хвосте распределения PSD, которая является более сложной, поэтому методология, несомненно, будет подходящей для решения относительно более простых задач интерполяции.

    На рисунке 1 показаны результаты подгонки различных функций PSD к данным текстуры почвы, измеренным с помощью подхода, описанного в разделе «Материалы и методы».Как видно из графического представления в левой части корреляционной матрицы и коэффициентов корреляции в ее правой части, большинство моделей работают достаточно хорошо. Это особенно заметно в последнем столбце корреляционной матрицы, где оценивается корреляция модели с измеренными данными. Результаты аналогичны результатам, полученным в других работах. 7,15 Дополнительные статистические коэффициенты, которые служат для оценки соответствия модели, доступны в таблице 2.Эти коэффициенты оценивают соответствие между измеренными и вычисленными значениями. Используемые статистические данные — это средняя ошибка (ME), средняя абсолютная ошибка (MAE), среднеквадратическая ошибка (MSE), RMSE, процентное смещение между смоделированными и наблюдаемыми значениями (PBIAS%) и коэффициент корреляции Пирсона ( r ).

    Рисунок 1.

    Корреляционная матрица моделей PSD и измеренных данных (в столбце глины).

    Таблица 2.

    Меры согласия для моделей PSD.

    На рис. 2 показана оценка лучших моделей для различных почв по их абсолютным ошибкам. В каждой выборке данных (набор данных A) модель с наименьшей ошибкой при прогнозировании точки кривой зернистости 0,002 мм, необходимой для перевода в классификацию USDA, обозначена цветовым ключом. Как можно видеть, не существует единой лучшей модели, которую можно было бы предпочесть ни для всего набора выборок данных, ни для образцов различных типов почв. Это означает, что предложенная методология ансамбля, которая представляет собой комбинацию всех успешных моделей, может быть полезна в этой задаче.

    Рисунок 2.

    Оценка фитингов PSD для различных типов почвы USDA.

    Как видно из таблицы 2, некоторые модели не подходят для задач экстраполяции, касающихся подбора PSD, поэтому они были исключены из окончательного моделирования ансамбля. Эта непригодность для экстраполяции особенно очевидна для модели Вейбулла. Так обстоит дело не только в представленном исследовании, но также может рассматриваться как общий результат. Это можно объяснить следующим образом: помимо эмпирических результатов, которые были получены с помощью вычислительного эксперимента, выполненного в данной работе и оцененного в таблице 2, важной проблемой для этой модели является то, что параметр d min должен быть установлен для представления минимальные диаметры частиц почвы, которые предположительно присутствуют в образце.Однако в случае экстраполяции левого хвоста это неизвестная информация, которую ищут, поэтому ее нельзя правильно установить заранее. Второй моделью, которая была исключена из окончательного моделирования, была модель LG, поскольку для некоторых образцов с ее помощью были рассчитаны отрицательные значения содержания глины. Это означает, что результаты семи моделей, наконец, послужили исходными данными для ансамблевого моделирования.

    Согласно статистическим значениям в таблице 2, оценки результатов по различным статистическим коэффициентам различаются, например, модель EXP оценивается как лучшая модель по коэффициенту корреляции ( r ), а модель FR4 оценивается как лучшая модель от RMSE.Различные статистические данные согласия оценивают различные аспекты подгонки, например, один акцент делается больше с точки зрения дисперсии, а другие статистические данные лучше отражают систематическую ошибку. Например, хотя на рисунке 1 можно увидеть, что лучший коэффициент корреляции для модели EXP, ее прогноз имеет мультипликативные ошибки, которые не очевидны, если используется оценка только по коэффициенту корреляции (см. Рисунок 1, левая сторона).

    В этой статье авторы предлагают методологию, вдохновленную идеей ансамблевого обучения, в которой алгоритм RF построен на основе прогнозов, вычисленных различными параметрическими моделями PSD (они являются входными данными для RF), и оптимальным окончательным результат получается с этим ансамблем.

    Подгонка алгоритма RF

    При создании окончательной модели для подбора PSD необходимо решить две основные задачи: (1) найти оптимальную модель (например, оптимальные параметры алгоритма RF, который подходят для решаемой задачи) и (2) для оценки ожидаемой производительности модели. Прогнозируемые значения фракций глины USDA в семи моделях PSD, полученных из набора данных A, использовались для калибровки модели или так называемого обучения.Этот набор данных используется потому, что на этапе обучения моделирования на основе данных необходимо знать не только входные данные (доли зерен Копецки), но также измеренные выходы (фракции глины USDA), которые в этом случае известны, как указано в описания набора данных.

    Основная проблема с обучающим набором данных в этой задаче заключается в том, что он относительно небольшой (43 образца). Обычный, так называемый подход набора проверок, который включает случайное разделение доступного набора образцов на две части, то есть обучающий набор и набор проверки или удержания, 18 здесь не подходит.Вместо этого метода авторы использовали подход многократной перекрестной проверки, описанный в разделе «Материалы и методы» данной статьи. Благодаря ноу-хау сообщества интеллектуального анализа данных, выраженному в различных книгах и статьях, в основном использовалась пятикратная перекрестная проверка с двумя повторениями. Результирующая РЧ-модель основана на лучших параметрах, полученных в результате перекрестных проверок. Ожидаемая точность модели вычисляется с использованием вычисленных и наблюдаемых данных из складок, удерживаемых на каждой итерации перекрестной проверки.

    У подобранной модели RF есть следующие параметры: 500 деревьев, четыре переменные, случайным образом выбранные в качестве кандидатов на каждом разбиении дерева, и конечные узлы с минимальным размером 5. Как уже было сказано в разделе «Материалы и методы», Цель перекрестной проверки заключалась не только в том, чтобы найти эти оптимальные параметры, но и в оценке точности предложенной модели, которую можно было ожидать для будущих данных. Прецизионность с использованием коэффициента регрессии r была оценена для ансамблевой модели преобразования текстуры почвы из классификации Копецкого в классификацию USDA как 0.971 и используя RMSE как 0,0343. Когда эти значения сравниваются с результатами отдельных моделей модели ансамбля (см. Таблицу 2), можно видеть, что ни одна модель не достигла такой степени точности; Таким образом, была подтверждена полезность ансамблевого подхода для данного исследования.

    Некоторые модели, управляемые данными, такие как искусственные нейронные сети, часто подвергались критике из-за их характера «черного ящика». Верно, что эти модели обычно не предназначены для описания и обычно не подходят для умозаключений.Из-за этого авторы использовали RF-модель в этой работе, поскольку она не только генерирует очень точные оценки и считается одним из наиболее эффективных алгоритмов на основе данных, но также предлагает некоторую информацию, которая помогает понять моделируемую задачу. Модель RF также включала возможность измерения важности или влияния каждой из ее переменных. 11 Для каждого дерева записывается MSE в части данных вне пакета. Затем то же самое делается после перестановки каждой переменной-предиктора.Затем различия между ними усредняются по всем деревьям, и таким образом получается важность переменной (например, измеряется снижение точности после перестановки переменных по всем деревьям). Важность каждой переменной предложенной ансамблевой модели (например, предсказанных значений 10 параметрическими моделями PSD) масштабируется от 0 до 100 и отображается на рисунке 3. С помощью этой оценки можно увидеть, какая модель более важна и полезно для окончательного прогноза.Наиболее важными из них являются модель EXP и модель Гомперца с двумя параметрами. Хотя авторы хотели бы подчеркнуть общую полезность предложенной методологии, следует сказать, что в случае других задач, особенно в случае задач интерполяции, другие модели могут иметь большее влияние на модель ансамбля. Этот результат позволяет нам предположить, что в контексте ансамблевого моделирования коэффициент корреляции более важен для выбора модели, чем другие статистические меры, оценивающие ошибки (такие как MSE, RMSE и т. Д.), потому что эти коэффициенты ошибок лучше, например, для обеих моделей Фредлунда (см. Таблицу 2). Это верно только в контексте ансамблевого моделирования; в противном случае следует выбирать модели Фредлунда (когда выбор делается только между отдельными моделями для окончательного моделирования). Это можно объяснить лучшей способностью ансамбля исправлять систематические ошибки, чем отдельные неточности. Удивительно, но модель Андерссона, не самая точная, играет довольно важную роль в финальном ансамбле.Это связано с тем, что модель Андерссона имеет небольшую степень корреляции с обеими лучшими моделями (рис. 2), поэтому это означает, что она разная. Эффективный ансамбль должен состоять из предикторов, которые не только достаточно точны, но и отличаются друг от друга в том смысле, что прогнозируемые ошибки возникают в разных областях входного пространства. 24 Очевидно, что объединение нескольких идентичных моделей не приводит к увеличению точности. Из оценки на рисунке 3 видно, что механизм ансамбля также может исключать модель, если она избыточна (в нашем случае модель Ван Генухтена).

    Рисунок 3.

    Важность отдельных моделей PSD в окончательном ансамбле RF.

    Авторы хотели бы выделить следующий практический аспект ансамблевого моделирования. Согласно так называемой теореме без бесплатного обеда , никогда заранее не ясно, какая модель PSD лучше всего подходит для конкретной задачи. По этой причине обычно необходимо попробовать больше моделей. На основе результатов этой статьи можно сказать, что, когда уже установлено больше моделей PSD, вместо выбора и использования только лучшей, лучше составить ансамблевое прогнозирование на основе всех этих уже установленных моделей PSD. (или на основе подмножества этих моделей).Формирование ансамбля обычно приводит к повышению точности, что также было подтверждено в тематическом исследовании в этой статье, а ансамблевое прогнозирование относительно легко выполнить, когда уже доступны подогнанные модели для конкретной задачи.

    Заключение

    В этой работе авторы исследовали, может ли парадигма ансамбля привести к некоторым улучшениям в задаче преобразования текстуры почвы, когда существующие модели PSD используются в качестве элементов ансамбля. Эта парадигма была проверена с использованием набора данных о почве из Словакии; однако предложенная методология также применима при работе с системами классификации текстуры почвы, используемыми в других странах.Повышение точности было продемонстрировано в упомянутом тематическом исследовании, а в статье документально подтверждено, что ансамблевая модель работала лучше, чем любая из ее составляющих. Прецизионность была оценена с помощью коэффициента регрессии для ансамблевой модели преобразования текстуры почвы из классификации Копецкого в классификацию USDA как 0,971 (очень близко к 1). Когда эти значения сравниваются с результатами отдельных параметрических моделей PSD модели ансамбля (см. Таблицу 2), которые в конечном итоге могут использоваться отдельно для такого преобразования, можно видеть, что ни одна модель не достигла такой степени точности, как предложил ансамбль РФ.Результаты также должны быть проверены в будущем на других наборах данных и для преобразования других систем классификации. Однако в этой работе была решена проблема экстраполяции (вычисленный запас целевого распределения находится в левом хвосте исходного распределения PSD), что довольно сложно, поэтому авторы предполагают, что предложенная методология в целом будет иметь даже лучшие результаты.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *