Puukool 50,000 puuga kuluttas varem kolm paeva nende loendamisele. Meeskonnad kondsid ridu-realt louadadega, kaotasid koha parastlounases kuumuses ja alustasid otsast. Nuud piisab uhest droonilennust ja TI mudelist, mis kaardistab iga puu ulalt.
Puude ja taimede loendamine on uks aeganoudevamaid ulesandeid puukoolides, viljapuuaedades ja metsaistutusprojektides. Kindlustusfirmad tahavad tapseid arve. Ostjad vajavad kinnitatud saatmiskoguseid. Juhid peavad teadma, mis elas talve ule. Kaasitsi loendamine sellises mastaabis on aeglane, ebajarjepidev ja kallis. TI ohuloendamine pakub kiiremat teed samade vastusteni.
Miks tapsed puuarvud loevad
Puude loendamine pole lihtsalt laohaldus. See juhib tegelikke rahalisi otsuseid.
Puukoolid muuvad puid tapsse arvu jargi. Tellimus 10,000 istikule peab olema taidetud tapselt ja puukool peab teadma, kas tal on 10,000 voi 9,400, enne lubaduste andmist. Kindlustusnouded peale torme voi haigusi nouavad dokumenteeritud arve kahjude toestamiseks. Viljapuuaia juhid hindavad saaki puuarvude pohjal ja 5% viga puuarvus tahendab otseselt 5% viga saagiplaneerimises.
Metsaistutusprojektide puhul kinnitab istutatud puude loendamine vastavust keskkonnaeeskirjadele ja susinikukrediidi kohustustele. Need loendused peavad sageli katma sadu hektareid ebauhhtlast maastikku, kus iga rea labikaaimine pole praktiline.
Kuidas ohu-TI-loendamine toimib
Protsessil on kolm sammu: lenda, jaddvusta ja loe.
RGB kaameraga droon lendab ruudustikmustriga ule sihtala 30-80 meetri korguselt, soltuvalt puude suurusest ja tihedusest. Lend jaddvustab kattuvaid pilte, mis katavad pollu iga osa. 10-hektarilise puukooli puhul vottab lend 15-30 minutit.
Pildid laaditakse ules TI mudelisse, mis on treenitud ohupuude tuvastamiseks. Mudel skaneerib iga pilti, tuvastab uksikuid puuvorasid voi tuvesid ning margib neid tuvastuspunktidega. Kattuvad pildid oommeldakse kokku, nii et iga puud loendatakse ainult uks kord, mitte ei duplitseerita kaadrite vahel.
Tulemus on koguarv pluss georeferentseeritud kaart, mis naitab iga tuvastatud puu tpset asukohta. Puukooli juhid saavad suurendada, kontrollida tuvastusi ja maarata lunkasid, kus puud puuduvad voi on surnud.
Tapsuse vordlusnaaitajad
Tapsus soltub vora tihedusest, pildi eraldusvoimest ja puude vahekaugusest. Hiljutiste uuringute arvud on julgustavad.
93-95% tapsus tiheda vora tingimustes. Vahendab kaasitsi tood ule 70% ja tootleb pilte peaaegu 5 korda kiiremini kui traditsioonilised meetodid.
Lennuaegne UAS-loendusussteem saavutas F1 skoori 99.09%, tuvastades puid oigesti lennu ajal, tulemused kaattetavad sekunditega parast ohutouusu.
95% tapsus puutuvede tuvastamisel ja keskmine tapsus 0.977, 515% kiirusparanemisega vorrelduna kaasitsi meetoditega.
Muster on jarjepidev: hasti paigutatud puud uuhtlastes ridades annavad 95%+ tapsust. Tihedad, kattuvad vorad vahendavad tapsust madalate 90-ndateni, sest mudel vaevleb uksikute voorade eraldamisega, mis ulalt visuaalselt uhhinevad.
Parimad tavad ohu-puufotodele
- Lendake 40-60 meetri korguselt parima katvuse ja eraldusvsoime tasakaalu saavutamiseks
- Kasutage 70-80% piltide kattuvust taieliku katvuse ja tapsse kokkoommlemise tagamiseks
- Lendake keskpaeeval voi pilvisel ilmal, et minimeerida varje, mis segavad vora tuvastamist
- Valtige tuuliseid paevi, kui oksad kiiguvad ja hagustavad pilte
- Tihedate voorade puhul lendake madalamalt, et suurendada eraldusvoimet puu kohta
- Jaddvustage pilte uuhtlasel korgusel, et hoida mastaap kogu andmekogus uuhtlane
Enamat kui loendamine: mida ohu-TI veel paljastab
Puude loendamine droonipiltidelt loob kasuliku korvalefekti: lunkade kaardi. Puuduvad puud, surnud puud ja halva kasvuga alad ilmnevad aukudena tuvastusmustris. Puukooli juhid kasutavad neid lunkakaarte uuesti istutamise planeerimiseks, kastmise kohandamiseks ja kahjurite voi haiguste puhangute tuvastamiseks enne nende levikut.
Mooned susteemid uhendavad loendamist tervise klassifitseerimisega, kasutades multispektraalseid pilte stressi ilmutavate puude margistamiseks. Uks droonilend voib anda inventuuri arvu, tervisehinnangu ja lunkaanaluusi - kolm ulesannet, mis maapinnal nouaksid eraldi kaasitsi pingutusi.
Piirangud, mida teada
- Tihedad, kattuvad vorad vahendavad tapsust, sest uksikud puud uhhinevad ulalt visuaalselt. Lehtpuuliigid taies lehes on raskemini eraldatavad kui paljaste okstega talvepuud.
- Vaga noored istikud alla 30 sentimeetri voivad olla liiga vaiksed usaldusvaaarseks tuvastamiseks standardse drooni korguselt. Madalamad lennud aitavad, kuid vahendavad katvust.
- Segaliikide istutused, kus erineva suurusega puud kattuvad, voivad segadusse ajada mudeleid, mis on treenitud uuhtlastele ridadele.
- Regulatiivsed piirangud droonilendudele lennujaamade lahedal, linnapiirkondades voi kaitstud ohuruumis voivad piirata, kus saate lennata.
Kokkuvote
Droonipohine TI puude loendamine muudab mitmepaevase kaasitsi too uheks lennuks. Tapsus on piisavalt korge kindlustusnouete, muugitellimuste ja regulatiivse vastavuse jaoks ning paraneb iga uue mudelipolvkonnaga.
Kui teie ettevotte loendab puid, kondiides ridu-realt louaga, proovige lennata drooniga ule sama ala. Arv on teie ekraanil enne drooni maandumist ja kaart naitab teile asju, mida ukski maapinnaljalutuskaik kunagi ei suudaks.