ドローンデータ
ドローンデータから樹冠高モデルへ
© Forests4Future, GIZ
ドローンは、3LDモニタリング・システムにおいて、他のデータ収集方法を補完する極めて重要な役割を果たしている。ドローンは、パートナー国において、現地スタッフの技術スキルを強化するために不可欠なツールである。ドローンは、パートナー国において、現地スタッフの技術スキルを強化するために不可欠なツールである。これらのスキルには、飛行計画、ナビゲーション、画像評価などが含まれる。ドローン・モニタリングの目的は、プロジェクト・スタッフが写真測量分析に適したデータを取得できるようにすることであり、そこから重要な地理情報が浮かび上がる。
ドローン・マッピングの方法論には5つの段階があり、最初の2つはドローンの操作に重点を置いている:
- マッピング・ミッションの準備(デスクトップ作業)
- マッピングミッションの実行(フィールドワーク)
- デジタル地表面モデル(DSM)の作成とオルソモザイクの作成(デスクトップ作業)
- データ分析と改良(デスクトップ作業)
- 既存データシステムへの統合(デスクトップ作業)
ドローンのデータは、死亡率や森林の種類など、炭素やバイオマスに関連する指標の評価に役立つ。特に、アロメトリック方程式を適用し、土地タイプを適切に特徴付けることで、樹木の地上バイオマスを推定することができる。
事前に設定された飛行計画機能を持つドローンは、個々の画像からオルソフォトをシームレスに作成します。これにより、個々のスナップショットをシームレスに統合し、オルソフォト(歪みを補正した航空写真、正確な測定が可能)を作成することができる。また、パートナー国のローカル市場でこれらのドローンが利用可能かどうかを検討することも不可欠だ。このプロセスでは、現地の学術機関を巻き込んで現地の知識を活用することが最も重要である。彼らは、正確なバイオマス計算を容易にする、樹木の高さに基づいた不可欠なアロメトリック方程式を提供することができる。
ドローンは高解像度の画像を生成し、土地被覆の変化、樹木の生存率、浸食率などを詳細に把握することができる。フィールドデータと組み合わせることで、ドローンを使ったモニタリングが強化され、健全なモニタリングが保証される。
樹木や植生密度の不均一性は、高さやその他の指標を推定するために必要な、画像間の共通キーポイントの健全な抽出をしばしば妨げる。この点で、画像間のオーバーラップを正面と側面のオーバーラップ85%以上にすることで、キーポイントの抽出を改善することができる。また、ドローンの飛行高さを高くすることで、遠近感の歪みが軽減され、オーバーラップする画像間の視覚的な類似点の検出が容易になる。しかし、オーバーラップが多すぎる、すなわちオーバーラップ率が高いと、データ量が多くなり、データ処理に時間がかかる。
すでに述べたもう一つの側面は、相手国で適切なドローンを入手できるかどうかである。ドローンをそれぞれの国に輸入するのは難しく、官僚的な障壁が存在する。