无人机数据
从无人机数据到冠层高度模型
© Forests4Future, GIZ
无人机在 3LD 监测系统中发挥着关键作用，是对其他数据收集方法的补充。无人机是伙伴国加强当地工作人员技术技能的重要工具。这些技能包括飞行规划、导航和图像评估。无人机监测旨在增强项目工作人员的能力，使他们能够捕捉适合摄影测量分析的数据，并从中获得重要的地理信息。
无人机测绘方法包括五个阶段，前两个阶段侧重于无人机操作：
- 制图任务准备（桌面工作）
- 执行测绘任务（实地考察）
- 开发数字地表模型（DSM）和生成正射影像图（桌面工作）
- 数据分析和完善（桌面工作）
- 纳入现有数据系统（桌面工作）
无人机数据有助于评估与碳/生物量相关的指标，如死亡率和森林类型。值得注意的是，通过应用异速方程和对土地类型的适当描述，可以确定树木的地面生物量估计值。
具有预设飞行规划功能的无人机可确保从单个图像无缝创建正射影像图。这样就能将单张快照无缝合并为正射影像图（校正畸变的航空照片，以便进行精确测量）。考虑这些无人机在伙伴国当地市场的可用性也至关重要。在此过程中，让当地学术界参与进来，充分利用当地知识至关重要。他们可以提供以树木高度为基础的基本等比数列，有助于精确计算生物量。
无人机可生成高分辨率图像，从而详细了解土地植被变化、树木存活率和侵蚀率等情况。结合实地数据，无人机监测得到了加强，从而保证了良好的监测效果。
树木和植被密度的不一致性往往会阻碍对图像间共同关键点的合理提取，而这对于估算高度和其他指标是必不可少的。在这方面，增加图像之间的重叠度，使正面和侧面重叠度至少达到 85%，可以改善关键点的提取。此外，增加无人机的飞行高度可减少透视失真，从而有利于检测重叠图像之间的视觉相似性。不过，重叠过多，即重叠百分比过高，会导致数据量增大，使数据处理更加耗时。
已经提到的另一个方面是伙伴国是否有合适的无人机。向相关国家进口无人机十分困难，官僚主义障碍依然存在。
