Беспилотные системы для управления лесами

Авиационное лазерное сканирование (LiDAR) более 30 лет используется для картографирования обширных лесных массивов, но высокая стоимость и отсутствие цветных изображений делают его менее эффективным для описания изменчивости деревьев на небольших масштабах.

С 2010 года беспилотные авиационные системы (БАС) стали альтернативной технологией, способной обеспечить экономичное получение высокодетальных изображений для картографирования локальных лесных территорий. Хотя беспилотные летательные аппараты (дроны) уже несколько лет применяются в лесах, фундаментальные вопросы об их эффективности для целей управления лесами оставались без ответа.

Команда исследователей из Университета штата Колорадо в течение трёх лет тестировала БАС в лесах западной жёлтой сосны. Серия из трёх новых статей, недавно опубликованных в журналах Forests, Canadian Journal of Forest Research и Remote Sensing of Environment, рассматривает базовые аспекты использования БАС именно как инструмента пространственного мониторинга и управления лесами. Уэйд Тинкхэм, руководитель проекта, заявил, что коллективные результаты команды предлагают согласованные параметры для улучшения процессов принятия управленческих решений в лесном хозяйстве.

«Менеджерам необходим пространственно явный способ мониторинга отдельных деревьев, — пояснил Тинкхэм. — Предоставление более качественных данных об этих экологических пространствах начинает играть всё большую роль в управленческих решениях».

Лесные техники традиционно собирают измерения деревьев на земле с помощью ручных инструментов. Исследовательская группа обнаружила, что метрики отдельных деревьев можно надёжно определять на больших лесных насаждениях с помощью БАС, что значительно расширяет возможности мониторинга.

«Лесники, проходя по лесу и решая, какие деревья удалить или оставить, могут видеть только 20–30 деревьев одновременно, — сказал Тинкхэм. — С помощью БАС мы обнаружили, что можем видеть почти каждое дерево, чтобы информировать эти решения».

Эти решения в конечном итоге влияют на управленческие действия, направленные на поддержку различных экосистемных услуг леса, таких как улучшение среды обитания диких животных, защита водосборных бассейнов и поддержание естественных режимов пожаров.

Параметры обработки данных БАС

Исследовательская группа сначала определила параметры программного обеспечения, необходимые для максимизации конечного продукта: реалистичного цифрового представления трёхмерного леса, из которого можно оценивать измерения отдельных деревьев. Эти результаты обобщены в журнале Forests.

Команда разработала базовый рабочий процесс использования БАС в лесах, состоящий из четырёх компонентов: сбор данных, цифровое выделение деревьев, фильтрация и моделирование данных, а также анализ и валидация выходных данных модели. Это подразумевает захват тысяч изображений с БПЛА и преобразование их в точки данных, которые затем коллективно реконструируются в трёхмерные модели леса с помощью фотограмметрии по методу «структура из движения» (Structure from Motion, SfM).

«SfM использует свойства камеры и разные точки обзора для определения трёхмерного местоположения пикселей, которые в данном случае составляют отдельные деревья», — пояснил соавтор исследования Нил Свейзи.

Команда провела тестовые полёты БАС и пропустила сборники изображений через различные настройки программного обеспечения, чтобы сравнить полноту каждого полученного трёхмерного представления леса. Было обнаружено, что наивысшие возможные настройки дают лучшие результаты.

При обработке данных с 1.5 акров леса с наивысшими настройками требовалось 1.5 часа. Однако команда также обнаружила, что настройки второго уровня по-прежнему обеспечивали точность свыше 90%, сокращая время обработки более чем вдвое.

Точность БАС для обнаружения деревьев

Исследование в Canadian Journal of Forest Research оценивало, можно ли точно применить к трёхмерным моделям SfM методы обнаружения отдельных деревьев, используемые в авиационном LiDAR и давшие полезные приближения в хвойных системах. Это требовало понимания того, как горизонтальная и вертикальная структура леса повлияет на качество обнаружения деревьев.

Общая точность обнаружения деревьев с помощью БАС составила 78% в национальном лесу Кайбаб (Аризона) и 68% в экспериментальном лесу Маниту (Колорадо). Однако при рассмотрении только верхнего яруса леса обнаружение деревьев превзошло ожидания: было идентифицировано более 93% деревьев.

Данные БАС обеспечили надёжное обнаружение местоположения и высоты зрелых и средних деревьев, но недооценивали количество особей в подлеске, где небольшие деревья, растущие близко друг к другу, идентифицировались как одно дерево. Эти результаты по-прежнему описывают относительную изменчивость структуры леса по классам размеров, что ценно для разработки лесохозяйственных мероприятий.

Максимизация сбора данных БАС

После определения возможностей и точности программного обеспечения, исследование в Remote Sensing of Environment проверило различные подходы к полётам БАС, чтобы увидеть, как они влияют на возможность определения цифровых измерений деревьев. Было выполнено 30 тестовых полётов БАС в экспериментальном лесу Маниту с использованием различных комбинаций трёх высот, двух схем полёта и пяти ориентаций камеры.

«Мы обнаружили, что съёмку с БАС можно оптимизировать для получения наборов данных, которые предоставят почти полные списки деревьев с индивидуальными высотами, местоположениями и диаметрами на высоте груди (DBH), — сказал Свейзи. — Теперь мы можем сказать, что полёт на определённой высоте, по определённой схеме и с определённым перекрытием даст наилучшие данные в сухих хвойных экосистемах».

Команда определила, что использование наклонных, перекрывающихся линий полёта север-юг и восток-запад на более низких высотах максимизирует точность и корреляцию общих лесных измерений, рассчитанных на основе метрик отдельных деревьев. Такие перекрёстные схемы удваивают объём собираемых данных, что необходимо учитывать во времени сбора и обработки данных.

Сравнение цифровых измерений с наземными измерениями почти 1000 деревьев на участке показало, что площадь поперечного сечения, полученная с БАС, отличалась от истинных измерений на 5–10%. Это говорит о том, что полёты БАС могут надёжно собирать сопоставимые данные с ограниченной необходимостью полевых наблюдений.

«Хотя не все деревья были успешно извлечены из данных БАС, эти методы фиксируют относительные локальные тенденции и средние показатели на уровне насаждения, которые необходимы для информирования широкого спектра мероприятий по прореживанию и восстановлению в сухих хвойных лесах», — заключил Тинкхэм.