Detail publikace

Detekce a monitoring invazních druhů pomocí bezpilotního systému

Brůna, J., Müllerová, J., DVOŘÁK, P., Bartaloš, P.

Originální název

Detekce a monitoring invazních druhů pomocí bezpilotního systému

Anglický název

UAV - based detection and monitoring of invasive species

Typ

článek ve sborníku ve WoS nebo Scopus

Jazyk

čeština

Originální abstrakt

Rostlinné invaze představují výrazný fenomén doprovázející změny naší krajiny v posledních desetiletích. Jsou reálnou hrozbou jak pro druhovou bohatost ekosystémů, tak i pro zemědělské, rekreační i další funkce krajiny, a mohou být i zdraví škodlivé (popáleniny či alergie). V souvislosti s globálními změnami, které mnohým nepůvodním druhům prospívají, problém invazí narůstá a tím se zvyšuje i ekonomický dopad na společnost, což dokládá též zvýšená pozornost na národní, evropské i světové úrovni. Vzhledem ke svému charakteru představují invaze komplexní problém, který je nutno řešit na úrovni krajiny. Pravidelný a přesný monitoring a informace o prostorové struktuře invazí jsou nezbytným nástrojem k efektivnímu řešení problému. Takový monitoring by měl být dostatečně přesný, efektivní a finančně nenáročný. Především u bylin může být limitující prostorové rozlišení dostupných satelitních dat a malá flexibilita jejich pořizování (krátké období vegetační aktivity, kdy je rostlina na snímcích dostatečně rozlišitelná). Letecké snímkování je o něco flexibilnější, ale poměrně nákladné. Rozvoj bezpilotních systémů v posledních letech vedl ke snížení pořizovacích nákladů a rozvoj digitálních senzorů spolu s nárůstem výkonu počítačů umožnil získávat georeferencované snímky s extrémně vysokým rozlišením (např. 3 cm) za zlomek ceny leteckých snímků. V probíhajícím projektu TAČR TA04020455 (2014 - 2017), kterého se účastní kromě Botanického ústavu i firma GISAT a Letecký ústav VUT Brno, se věnujeme možnostem detekce a monitoringu vybraných invazních druhů rostlin (bolševník velkolepý, křídlatka japonská, sachalinská & česká, pajasan žláznatý a trnovník akát). Všechny patří mezi sto nejhorších invazních druhů dle evropské databáze invazních druhů DAISIE a představují významná rizika pro naši společnost (ohrožují zdraví, krajinu, ekosystémy a biodiverzitu). Jedním z cílů projektu je vývoj funkčního vzorku dedikovaného bezpilotního systému, vycházejícího z letounů s pevnou nosnou plochou vyvinutých VUT v Brně. Systém bude modifikován tak, aby poskytoval potřebná data v odpovídajícím prostorovém a spektrálním rozlišení a umožnil flexibilní snímkování v kritických fenologických fázích sledovaných druhů. Data z bezpilotního prostředku poslouží spolu s daty družicovými a daty z konvenčního leteckého snímkování jako vstup do ucelené metodiky pro včasnou detekci a monitoring invazních druhů za využití pokročilých metod dálkového průzkumu Země.

Anglický abstrakt

Plant invasions represent a serious threat to changing landscapes. Once fully established, the invaders spread rapidly, outcompete native species and their removal and elimination is difficult. Early detection enabled by the remote sensing (RS) means could make the management more efficient and less expensive. In an ongoing project, we aim at developing innovative methods of mapping invasive plant species (semi-automatic detection algorithms) by using purposely designed unmanned aircraft (UAV) and combination of aerial and satellite optical RS data. We examine the possibilities for detection of several invasive herbs, such as Heracleum mantegazzianum, Robinia pseudoaccacia, Ailanthus altissima, and Fallopia s.l. (F. japonica, F. sachalinensis and F. × bohemica). Our aim is to establish fast, repeatable and efficient computer-assisted method of timely monitoring of invasions applicable over large areas, reducing costs of extensive field campaigns. We evaluate the imagery of different origin (satellite, aerial and UAV), spectral (panchromatic, multispectral and color), spatial (very high to medium) and temporal resolution, and various technical approaches (object-based – OBIA, pixel-based and hybrid approaches). The rule-based OBIA hierarchical classification was successfully applied for detection of H. mantegazzianum even on low spectral resolution historical panchromatic aerial photographs and the results let us to study the process and progressing of invasion in detail. Thanks to its flexibility and low cost, UAV enables to assess the effect of phenological stage and spatial resolution on the recognition of the species, and is most suitable for monitoring the efficiency of eradication efforts. However, several challenges exist in UAV application, such as geometrical distortions, radiometric differences during the flight, high amount of data to be processed and legal constrains for the UAV flight missions over urban areas (often highly invaded). In our study, we address tradeoffs between spectral, spatial and temporal resolutions required for balance between the precision of detection and economic feasibility. The resulting data enable assessment of the invasibility of different types of habitat, modelling the potential species distribution and identifying the drivers of spread; the derived knowledge can serve as a valuable input for prediction, monitoring and prioritization purposes in other areas

Klíčová slova

invazní druhy, dálkový průzkum, monitoring, eradikace, management, detekce

Klíčová slova v angličtině

invasive species, remote sensing, monitoring, eradication, management, detection

Autoři

Brůna, J., Müllerová, J., DVOŘÁK, P., Bartaloš, P.

Vydáno

27. 2. 2015

Nakladatel

MendelU

Místo

Brno

ISBN

978-80-7509-250-2

Kniha

Praktické využití GIS v lesnictví a zemědělství

Edice

MendelU conference proceedings

Číslo edice

1

Strany od

1

Strany do

15

Strany počet

15

BibTex

@inproceedings{BUT120940,
  author="Petr {Dvořák}",
  title="Detekce a monitoring invazních druhů pomocí bezpilotního systému",
  booktitle="Praktické využití GIS v lesnictví a zemědělství",
  year="2015",
  series="MendelU conference proceedings",
  number="1",
  pages="1--15",
  publisher="MendelU",
  address="Brno",
  isbn="978-80-7509-250-2"
}