Ocena stopnia uszkodzenia koron drzew sosny pospolitej na skutek gradobicia w Nadleśnictwie Oleszyce

Wykonano ocenę stopnia uszkodzenia koron drzew sosny pospolitej (Pinus sylvestris L.) na skutek gradobicia na terenie Nadleśnictwa Oleszyce w województwie podkarpackim.

 

Informacje wstępne:

Operator BSP:	Tomasz Bełtz
Wykonawca:	Grzegorz Durło
Cel:	Ocena uszkodzenia koron drzew w drzewostanie sosnowym na skutek gradobicia
Data i miejsce wykonania nalotu:	28-08-2019, Leśnictwo Stare Sioło, Nadleśnictw Oleszyce, RDLP Krosno
Powierzchnia opracowania:	22,35 ha
Metoda nalotu:	grid do map 2D
Sprzęt:	DJI Matrice 600 PRO, sensor RedEdge M, DLS1
Oprogramowanie:	Pix4DCapture, Pix4Dfields, QGIS 2.18 Las Palmas

 

1. Wstęp

Jednym z obszarów zastosowań technologii opartych na bezzałogowych platformach latających jest gromadzenie oraz przetwarzanie informacji związanych z zarządzaniem w obszarach dotkniętych klęskami żywiołowymi. Bezzałogowe statki latające stanowią nierzadko jedyny sposób na szybkie dotarcie do miejsc objętych zniszczeniami, przesłanie na żywo informacji o rozmiarze i zasięgu szkód oraz potencjalnych niebezpieczeństwach w trakcie prowadzenia prac uprzątających. Z uwagi na wzrost częstości zjawisk abiotycznych zagrażających trwałości ekosystemów leśnych w ostatnich latach tj. wiatrowałów i wiatrołomów, okiści, śniegołomów, powodzi oraz pożarów coraz częściej leśnicy sięgają po nowoczesne i wydajne narzędzia ułatwiające pozyskanie zdjęć wysokiej rozdzielczości z sensorów zainstalowanych na dronach.

 

2. Lokalizacja obiektu

Nadleśnictwo Oleszyce, Leśnictwo Stare Sioło, oddział 199a o powierzchni 10,5 ha złożony w 100% z sosny (86 lat/25 m) oraz pojedynczo z dęba, buka i brzozy w drugim i trzecim piętrze drzewostanu (57 lat/15 m). oraz wydzielenie 199b o powierzchni 1,53 ha złożone w 50% z sosny, 30% z brzozy i 20%, świerka, a także z gatunków liściastych tj. dęba, buka, brzozy oraz kruszyny stanowiących 10% całości; wszystkie gatunki w wieku 36 lat.

 

3. Przebieg misji

Misję BSP zaplanowano w aplikacji Pix4DCapture zgodnie z następującymi parametrami: wysokość lotu 110 m AGL , prędkość pozioma 6,3 m·s-1, stabilizacja GPS/GNSS, FO/SO 75% (ryc. 1). Ustawienia kamery: CO Landscape; GSD 7,34; DBC 22,5; TBC 3.94, strategia misji w konfiguracji TLCO. Warunki meteorologiczne w trakcie misji: słonecznie, temperatura powietrza 26ᶹC; wilgotność powietrza 73%; zachmurzenie ogólne nieba 0,0 Okt, prędkość wiatru 1,5 m·s-1, widoczność pozioma CAVOK; stan powierzchni czynnej: sucha. W trakcie nalotu wykonano 3695 zdjęć (5 kanałów) w formacie TIFF (16 bit).

 

 

4. Opracowanie danych

Opracowanie wykonano na komputerze DELL G5 5590 Intel Core i7-9750H w aplikacji Pix4Dfields. Średnia wartość wskaźnika EIQ 0,813 (±0,016); liczba zdjęć wyrównanych 3695 (100%); średni błąd geolokalizacji 0,92 m (GPS/GLONASS); całkowity czas przetwarzania 23 min. Wstępna część opracowania zawiera ortofotomozaikę oraz model DSM. Produkt końcowy zawiera mapy reflektancji, mapy indeksów wegetacyjnych (NDVI, SIPI2) mapę CIR oraz wyniki klasyfikacji nadzorowanej, którą wykonano w aplikacji QGIS 2.18 Las Palmas.

 

 

 

 

 

5. Wyniki

Na skutek gwałtownego opadu atmosferycznego o dużej energii uszkodzone zostały korony drzew, głównie piętra panującego, pojedyncze przypadki zanotowano w podroście bukowym. Uszkodzeniu uległy igły oraz gałęzie drobne i grube, miejscami fragmenty górnej części strzał. Rany od gradzin okazały się na tyle głębokie, że spowodowały zaburzenia transportu wody i asymilatów w warstwie komórek przewodzących czego efektem był deficyt wilgoci w strefie asymilacyjnej, utrata turgoru i stopniowe usychanie igieł. Symptomem tego procesu była zmiana pigmentacji liści od jasno-zielonego do ciemno-rudego. Pierwsze oznaki zanotowano już 10 dnia po gradobiciu. W analizowanym fragmencie wydzielenia uszkodzeniu uległo około 20% drzew sosny pospolitej oraz niewiele ponad 1% podrostu liściastego. Mapy indeksów wegetacyjnych wyraźnie wskazują na bardzo szybkie tempo tego procesu. Najintensywniej przebiegał on w ciągu pierwszych 40 dni od wystąpienia opadu gradu.

Tabela 1. Wyniki klasyfikacji nadzorowanej na powierzchni wydzieleń 199a i 199b stanu zdrowotnego drzewostanu po wystąpieniu gradobicia, Leśnictwo Stare Sioło, Nadleśnictwo Oleszyce.

ID	Makroklasa	Gatunek	Klasa	Obszar (m2)	Procent %	Legenda
1	Iglaste	So	Zdrowe	59560	48,93
2	Iglaste	So	Osłabione	6732	5,53
3	Iglaste	So	Uszkodzone	14836	12,19
4	Iglaste	So	Uschnięte	1920	1,58
5	Liściaste	Brz	Zdrowe	11320	9,30
6	Liściaste	Db	Zdrowe	14280	11,73
7	Liściaste	Bk	Zdrowe	7974	6,45
8	Liściaste	Bk	Uszkodzone	1218	1,1
9	Runo	Różne	Zdrowe	2928	2,41
10	Komunikacja	–	Drogi	948	0,78

 

6. Podsumowanie

Zaprezentowana w opracowaniu technologia pozyskiwania informacji o środowisku leśnym z pokładu bezzałogowych statków latających w połączeniu z możliwościami cyfrowego przetwarzania obrazu jest bardzo skutecznym narzędziem wspierającym diagnostykę i monitoring środowiska; Leśnicy stosują metody analizowania zdjęć wysokiej rozdzielczości w celu monitorowania zjawisk, których skutki mogą być istotne dla funkcjonowania ekosystemu leśnego. Przykład Nadleśnictwa Oleszyce (RDLP Krosno) pokazuje, że dobrze skoordynowany zespół operatorów jest w stanie szybko i skutecznie wykonać naloty w miejscach wystąpienia uszkodzeń, zaś dzięki narzędziom informatycznym i fachowej wiedzy mogą niemal natychmiast przetworzyć informacje stanowiące źródło danych wykorzystywanych do podejmowania strategicznych decyzji gospodarczych. Intuicyjne i wydajne oprogramowanie fotogrametryczne Pix4Dmapper oferuje użytkownikom bogatą gamę funkcji pozwalających na wszechstronną analizę danych z kamer wielospektralnych i ich przygotowanie do dalszych analiz GIS.

 

Źródła:

1. Datt, B. 1999. A new reflectance index for remote sensing of chlorophyll content in higher plants: tests using eucalyptus leaves. Journal of Plant Physiology 154, 30-36.
2. Durło G. 2019. Teledetekcja multispektralna z BSP, Pix4Dmapper i Pix4Dfields. Podręcznik z ćwiczeniami. Wersja 1907284GBD. Wyd. Navigate Sp. z o.o. Kraków, pp. 54.
3. Gitelson, A., Merzlyak M. 1994. Spectral reflectance changes associated with autumn senescence of Aesculus Hippocastanum L. and Acer Platanoides L. leaves. Journal of Plant Physiology 143, 286 292.
4. Jinru Xue, Baofeng Su. 2017. Significant Remote Sensing Vegetation Indices: A Review of Deve-lopments and Applications,” J. Sens., 2017, p. 1-17.
5. Sims, D., Gamon J. 2002. Relationships between leaf pigment content and spectral reflectance across a wide range of species, leaf structures and developmental stages. Remote Sensing of Environment 81, 337-354.