Dronegegevens
Van dronegegevens naar kroonhoogtemodel
© Forests4Future, GIZ
Drones spelen een centrale rol in het 3LD-monitoringsysteem, als aanvulling op andere methoden van gegevensverzameling. Drones zijn essentiële hulpmiddelen in partnerlanden om de technische vaardigheden van lokaal personeel te versterken. Deze vaardigheden omvatten vluchtplanning, navigatie en beeldbeoordeling. De drone-monitoring is erop gericht om projectmedewerkers in staat te stellen om gegevens vast te leggen die zijn afgestemd op fotogrammetrische analyses, waaruit cruciale geo-informatie voortkomt.
De methodologie voor het in kaart brengen met behulp van drones omvat vijf fasen, waarvan de eerste twee gericht zijn op het opereren met drones:
- Mapping missie voorbereiding (desktop werk)
- Uitvoering van de karteringsmissie (veldwerk)
- Ontwikkeling van Digital Surface Model (DSM) & genereren van orthomosaïek (desktopwerk)
- Gegevensanalyse en -verfijning (desktop-werk)
- Integratie in het geldende gegevenssysteem (desktop-werk)
Dronegegevens helpen bij het evalueren van indicatoren die verband houden met koolstof/biomassa, zoals sterftecijfers en bostypen. Met name met de toepassing van allometrische vergelijkingen en een juiste karakterisering van het landtype kunnen schattingen van de bovengrondse biomassa van bomen worden bepaald.
Drones met een vooraf ingestelde vluchtplanning zorgen voor een naadloze creatie van orthofoto's uit afzonderlijke beelden. Hierdoor kunnen individuele snapshots naadloos worden samengevoegd tot een orthofoto (luchtfoto gecorrigeerd voor vervormingen, waardoor nauwkeurige metingen mogelijk zijn). Het is ook van vitaal belang om te kijken naar de beschikbaarheid van deze drones in de lokale markten van partnerlanden. Het benutten van lokale kennis door lokale academici erbij te betrekken is van het grootste belang in dit proces. Zij kunnen essentiële allometrische vergelijkingen leveren, gebaseerd op boomhoogte, die nauwkeurige biomassaberekeningen mogelijk maken.
Drones genereren beelden met een hoge resolutie, die een gedetailleerd overzicht geven van onder andere veranderingen in de bodembedekking, overleving van bomen en erosie. In combinatie met veldgegevens wordt de monitoring met behulp van drones versterkt, waardoor een gedegen monitoring wordt gegarandeerd.
De heterogeniteit van bomen en vegetatiedichtheid belemmert vaak een goede extractie van gemeenschappelijke sleutelpunten tussen de beelden, wat nodig is om de hoogtes en andere indicatoren te schatten. In dit opzicht kan het vergroten van de overlap tussen de beelden tot een minimum van 85% frontale en zijdelingse overlap de extractie van belangrijke punten verbeteren. Ook het verhogen van de vlieghoogte van de drone vermindert perspectivische vervorming, wat de detectie van visuele overeenkomsten tussen overlappende beelden vergemakkelijkt. Te veel overlapping, d.w.z. hoge overlappingspercentages resulteren echter in een grotere hoeveelheid gegevens, waardoor de gegevensverwerking tijdrovender wordt.
Een ander reeds genoemd aspect is de beschikbaarheid van geschikte drones in de partnerlanden. Het importeren van drones naar de respectievelijke landen is moeilijk en er blijven bureaucratische barrières bestaan.