Данные с беспилотников
От данных с беспилотника к модели высоты полога
© Forests4Future, GIZ
Дроны играют ключевую роль в системе 3LD-мониторинга, дополняя другие методы сбора данных. Дроны являются важным инструментом в странах-партнерах для развития технических навыков у местного персонала. Эти навыки включают в себя планирование полетов, навигацию и оценку изображений. Мониторинг с помощью дронов призван расширить возможности сотрудников проекта по сбору данных, необходимых для фотограмметрического анализа, на основе которого формируется важнейшая геоинформация.
Методология картографирования с помощью дронов включает пять этапов, первые два из которых посвящены работе с дронами:
- подготовка картографической миссии (камеральная работа)
- Выполнение картографической миссии (полевые работы)
- Разработка цифровой модели поверхности (ЦМП) и создание ортомозаики (камеральная работа)
- Анализ и уточнение данных (камеральная работа)
- Интеграция в существующую систему данных (камеральная работа)
Данные, полученные с помощью беспилотников, помогают оценить показатели, связанные с углеродом/биомассой, такие как уровень смертности и типы леса. В частности, с применением аллометрических уравнений и надлежащей характеристики типа земли можно определить оценку надземной биомассы деревьев.
Дроны с возможностью предварительного планирования полета обеспечивают беспрепятственное создание ортофото из отдельных снимков. Это позволяет отдельным снимкам плавно объединяться в ортофото (аэрофотоснимок с поправкой на искажения, позволяющий проводить точные измерения). Также важно учитывать доступность этих дронов на местных рынках стран-партнеров. Использование местных знаний с привлечением местных ученых имеет первостепенное значение в этом процессе. Они могут предоставить важные аллометрические уравнения, основанные на высоте деревьев, которые облегчают точные расчеты биомассы.
Дроны генерируют снимки высокого разрешения, позволяющие детально рассмотреть изменения почвенного покрова, выживаемость деревьев, уровень эрозии и т. д. В сочетании с данными, полученными в полевых условиях, мониторинг с помощью дронов усиливается, гарантируя надежный контроль.
Неоднородность деревьев и плотности растительности часто мешает правильному выделению общих ключевых точек между изображениями, что необходимо для оценки высоты и других показателей. В связи с этим увеличение перекрытия между изображениями до 85 % фронтального и бокового перекрытия может улучшить выделение ключевых точек. Кроме того, увеличение высоты полета дрона уменьшает перспективные искажения, что облегчает обнаружение визуального сходства между перекрывающимися изображениями. Однако слишком большое перекрытие, т. е. высокий процент перекрытия, приводит к увеличению объема данных, что делает их обработку более трудоемкой.
Еще один уже упомянутый аспект - наличие подходящих беспилотников в странах-партнерах. Импорт беспилотников в соответствующие страны затруднен, а бюрократические барьеры сохраняются.