COMPUTER VISION SYSTEMS APPLICATION TO ASSESS THE IMPACT OF MOBILE MACHINES ON THE GROUND SURFACE DURING WOOD HARVESTING
Keywords:
computer vision, LiDAR, track formation, U-Net, YOLO, forestry machinery
Abstract
The prospects for implementing computer vision systems for monitoring the environmental consequences of forestry machinery operation are analyzed. The feasibility of transitioning from traditional field measurements to innovative remote sensing technologies, in particular mobile laser scanning and photogrammetry, is substantiated. The possibilities of using deep learning algorithms of U-Net and YOLO models for automating the identification of technological tracks and their characteristics in real time are described. The main technical limitations and potential of integrating visual systems with CAN bus data for creating an ecological risk map are identified.
References
1. Библюк Н.І., Стиранівський О.А., Герис М.І., Бойко М.М., Олійник М.І., Щупак А.Л. Дослідження впливу гусеничних та колісних трелювальних тракторів на лісове середовище в умовах Сколівських Бескидів. Наук вісн НЛТУ України. 2016. 26(1) с 196-203.
2. Библюк Н.І, Стиранівський О.А., Бойко М.М., Щупак А.Л. Шкідливий вплив лісогосподарської діяльності на довкілля та шляхи його мінімізації. Наук вісн НЛТУ України. 2008. 18(3) с 13-22.
3. Machuga O, Shchupak A, Styranivskiy O, Krilek J, Helexa M, Kováč J, Kuvik T, Mancel V, Findura P. Field and laboratory research of the rut development process on forest roads. Forests. 2024;15(1):74. doi:10.3390/f15010074.
4. Стиранівський О. А., Стиранівський Ю. О. Природоохоронні засади транспортного освоєння гірських лісових територій. - Львів: РВВ НЛТУ України, 2010. – 208 с.
5. Labelle ER, Hansson L, Högbom L, et al. Strategies to mitigate the effects of soil physical disturbances caused by forest machinery: a comprehensive review. Curr For Rep. 2022;8(1):20-37. doi:10.1007/s40725-021-00155-6.
6. Sagar A, Pohjala J, Muhojoki J, et al. Utilising mobile laser scanning point clouds to assess harvesting quality in thinning stands. Sci Remote Sens. 2026;13:100374. doi:10.1016/j.srs.2026.100374
7. Szafarczyk A, Toś C. The Use of Green Laser in LiDAR Bathymetry: State of the Art and Recent Advancements. Sensors. 2023; 23(1):292. https://doi.org/10.3390/s23010292
8. Xie J, Zhou X, Cheng L. Edge computing for real-time decision making in autonomous driving: review of challenges, solutions, and future trends. Int J Adv Comput Sci Appl. 2024;15(7). doi:10.14569/IJACSA.2024.0150759
9. Katarov V, Syunev V, Kolesnikov G. Analytical Model for the Load-Bearing Capacity Analysis of Winter Forest Roads: Experiment and Estimation. Forests. 2022; 13(10):1538. https://doi.org/10.3390/f13101538
2. Библюк Н.І, Стиранівський О.А., Бойко М.М., Щупак А.Л. Шкідливий вплив лісогосподарської діяльності на довкілля та шляхи його мінімізації. Наук вісн НЛТУ України. 2008. 18(3) с 13-22.
3. Machuga O, Shchupak A, Styranivskiy O, Krilek J, Helexa M, Kováč J, Kuvik T, Mancel V, Findura P. Field and laboratory research of the rut development process on forest roads. Forests. 2024;15(1):74. doi:10.3390/f15010074.
4. Стиранівський О. А., Стиранівський Ю. О. Природоохоронні засади транспортного освоєння гірських лісових територій. - Львів: РВВ НЛТУ України, 2010. – 208 с.
5. Labelle ER, Hansson L, Högbom L, et al. Strategies to mitigate the effects of soil physical disturbances caused by forest machinery: a comprehensive review. Curr For Rep. 2022;8(1):20-37. doi:10.1007/s40725-021-00155-6.
6. Sagar A, Pohjala J, Muhojoki J, et al. Utilising mobile laser scanning point clouds to assess harvesting quality in thinning stands. Sci Remote Sens. 2026;13:100374. doi:10.1016/j.srs.2026.100374
7. Szafarczyk A, Toś C. The Use of Green Laser in LiDAR Bathymetry: State of the Art and Recent Advancements. Sensors. 2023; 23(1):292. https://doi.org/10.3390/s23010292
8. Xie J, Zhou X, Cheng L. Edge computing for real-time decision making in autonomous driving: review of challenges, solutions, and future trends. Int J Adv Comput Sci Appl. 2024;15(7). doi:10.14569/IJACSA.2024.0150759
9. Katarov V, Syunev V, Kolesnikov G. Analytical Model for the Load-Bearing Capacity Analysis of Winter Forest Roads: Experiment and Estimation. Forests. 2022; 13(10):1538. https://doi.org/10.3390/f13101538
Published
2026-05-07
How to Cite
Lusta , Y., & Shchupak, A. (2026). COMPUTER VISION SYSTEMS APPLICATION TO ASSESS THE IMPACT OF MOBILE MACHINES ON THE GROUND SURFACE DURING WOOD HARVESTING. Forestry Education and Science: Current Challenges and Development Prospects. Retrieved from https://conf.nltu.edu.ua/index.php/nltu150/article/view/526
