Wykonano ocenę rozkładu temperatury powierzchni czynnej drzew na ścianie lasu z objawami zasiedlenia przez chrząszcza z rodzaju przypłaszczek (Phaenops). Analizę przeprowadzono w oparciu o informacje zawarte na zdjęciach LWIR pozyskanych z pokładu bezzałogowego statku powietrznego.
Informacje wstępne:
Wykonawca: | Grzegorz Durło |
Operator UAV/UAS: | Grzegorz Durło |
Cel: | Wykonanie kompozycji barwnej LWIR/TMP, ocena rozkładu temperatury drzew na ścianie lasu |
Data i miejsce wykonania nalotu: | 12-09-2019; RDLP Warszawa, Nadleśnictwo Garwolin, Leśnictwo Cyganówka, Obręb ewidencyjny Cyganówka |
Obręb ewidencyjny: | Cyganówka |
Identyfikator działki: | 17-04-1-04-191-h-00 |
Powierzchnia opracowania: | 1,28 ha |
Sprzęt: | UAV DJI Matrice 210, kamera DJI XT2 SR19 |
Oprogramowanie: | DJI Pilot, Pix4Dmapper, Flir Tools+ |
2. Wstęp
Diagnostyka stanu zdrowotnego lasu przy użyciu sensorów termowizyjnych stanowi ważne narzędzie w walce ze szkodnikami drzewostanów, głównie tych gatunków, których rozwój uzależniony jest od przebiegu czasowego i rozkładu przestrzennego temperatury powierzchni czynnej drzew. Biologia i ekologia chrząszczy, w szczególności ich preferencje związane z gatunkiem rośliny oraz jej cechami fizycznymi, pozwalają precyzyjnie określić zasięg występowania oraz potencjalny rozmiar szkód w drzewostanie. Jeden z najgroźniejszych szkodników sosny zwyczajnej tj. przypłaszczek granatek (Phaenops cyanea) preferuje bowiem ciepłe oraz eksponowane na promieniowanie słoneczne ściany lasu, które w trakcie wiosennego słonecznego dnia nagrzewają się znacznie bardziej aniżeli gleba na otwartej przestrzeni. Wykorzystuje zatem nie tylko korzystne położenie względem słońca, ale również dodatkową porcję energii promieniowania odbitego od gleby. Leśnicy borykają się z problemem zasiedlania przez przypłaszczka ścian lasu na powierzchniach powstałych w wyniku cięć zupełnych oraz częściowych. Powstała w ten sposób granica środowiskowa sprzyja zwiększaniu się temperatury powierzchni czynnej strzał, z czego skrupulatnie korzystają samice przypłaszczka wybierając najcieplejsze drzewa do zasiedlenia.
2. Lokalizacja obiektu
Tereny leśne wzdłuż drogi krajowej nr 76 pomiędzy miejscowościami Cyganówka oraz Wilga. Współrzędne narożników: NE 52,176580, 20,608035; SW 52,174078, 20,611507, wysokość bezwzględna 93 m n.p.m. Gospodarstwa leśne o zrębowej strukturze zagospodarowania. Ściana lasu (krawędź kulisy) o ekspozycji południowo-południowo-zachodniej SSW, wysokość drzew od 17 do 19 m, długość ściany lasu 245 m; sąsiedztwo uprawy leśnej o powierzchni 3,7 ha z odnowieniem sosnowym w wieku 9 lat, domieszka brzozy oraz dębu szypułkowego. Leśnictwo Cyganówka, Nadleśnictwo Garwolin, RDLP Warszawa. Celem misji diagnostycznych była wstępna analiza zasiedlenia drzew sosny pospolitej (Pinus sylvestris L.) przez wtórnego szkodnika z rodziny bogatkowatych – przypłaszczka granatka (Phaenops cyanea F.) Poniżej mapa leśna wraz z trasą nalotu (ryc. 1).
3. Przebieg misji
Misję BSP zaplanowano w aplikacji DJI Pilot w trybie Manual Flight w oparciu o 25 punktów nawigacyjnych typu WAYPOINTS zgodnie z następującymi parametrami: wysokość lotu 12 m AGL, prędkość pozioma 2,0 m·s-1, stabilizacja GPS/GNSS, separacja pozioma 15 m. Ustawienia kamery: CO Landscape; Warunki meteorologiczne w trakcie misji: słonecznie, temperatura powietrza 13ᶹC; wilgotność powietrza 59%; zachmurzenie ogólne nieba 0,0 Okt, prędkość wiatru 1,6 m·s-1, widoczność pozioma 10 km; stan powierzchni czynnej przy ścianie lasu – sucha. W trakcie misji wykonano 165 zdjęć w formacie JPEG (16 bit) kamerą DJI XT2 SR19 (ryc. 2, 3). Kalibrację kamery wykonano na panelu z folii aluminiowej (0,8 m2) umieszczonym na ziemi z wysokości 5 m (w pionie), kilka pomiarów referencyjnych wykonano w odległości 5 metrów (w poziomie) od ściany lasu wskazując punkty pomiarowe na opasce lepowej w kolorze czarnym, opasującej strzały sosen na wysokości 3,0 -3,5 m nad glebą. Wykorzystano również dane z cyfrowego rejestratora temperatury HOBO UA 002-84 umieszczonego na jednym z drzew na ścianie lasu.
4. Opracowanie danych
Opracowanie wykonano na komputerze DELL Vostro P71F w aplikacji Pix4mapper oraz FLIR Tools+.; liczba zdjęć wyrównanych 165/165 (100%); średnia liczba punktów wiążących 4236; całkowity czas przetwarzania 34 min. Produkt końcowy panorama barwna LWIR oraz diagram rozkładu temperatury powierzchni czynnej. Identyfikację obszarów podwyższonej temperatury strzał oraz klasyfikację obiektów wykonano w aplikacji PFlirTools+. Transmisję atmosferyczną obliczono na podstawie temperatury oraz wilgotności względnej powietrza w trakcie misji. Typ pomiaru: centralnie ważony uśredniony. Z tego względu utrzymanie odpowiedniego zwarcia drzew na ścianie lasu wydaje się kluczowe.
5. Wyniki
Analizowany rozkład przestrzenny temperatury powierzchni strzał sosen na ścianie lasu pozwolił na wytypowanie zarówno osobników o najwyższej temperaturze jak i zawężenie okna temperaturowego do strefy, na której spodziewany odsetek chrząszczy zasiedlających drzewa będzie prawdopodobnie najwyższy. Po drugie, analiza obrazów termograficznych pozwoliła na ustalenie, w jakiej odległości od ściany lasu znajdują się drzewa potencjalnie mogące zostać zasiedlone przez chrząszcze. Absolutna maksymalna temperatura odsłoniętych strzał w strefie odziomkowej na ścianie lasu wyniosła 29,5 °C, przeciętnie temperatura strzał w pierwszej linii drzew wyniosła około 19,5 °C z odchyleniem 0,8 °C na wysokości 10 m n. g. oraz 25,0 °C ± 0,6 na wysokości 2,0 m n. g. Biorąc pod uwagę odległość drzew od granicy z uprawą oraz tempo ogrzewania strzał w ciągu dnia należy spodziewać się, że strefa zagrożenia sięga do około 8 metrów w tym fragmencie drzewostanu. O tempie ogrzewania drzew w tej strefie decyduje wysokość osadzenia korony, indeks LAD oraz współczynnik wychylenia.
6. Podsumowanie
Opisana w materiale technologia UAV/UAS wyposażona w sensory bolometryczne stanowi skuteczne i co najważniejsze bezinwazyjne narzędzie wspierające diagnostykę stanu zdrowotnego drzew leśnych. Możliwości operacyjne statków bezzałogowych wraz z aplikacjami do planowania misji diagnostycznych znacznie skracają czas wymagany do pozyskania danych w stosunku do metod tradycyjnych. Algorytmy do analizy zdjęć z sensorów radiometrycznych pozwalają w łatwy i dokładny sposób pozyskać dane o walorach temperaturowych obiektów, a wysoka rozdzielczość zdjęć oraz możliwość tworzenia lokalnych znaczników pozwalają na precyzyjne obliczenie temperatury w obrębie sygnatur. Z pomocą w tym względzie przychodzi aplikacja Pix4Dmapper do tworzenia zarówno mozaiki LWIR jak i mapy temperatury powierzchni ustawionych pod dowolnym kątem względem sensora. Korzystając z zaawansowanych funkcji programu możemy bez trudu wykonać mapę rozkładu temperatury powierzchni czynnej np. na ścianie lasu. Do pracy z pojedynczymi zdjęciami lub niewielkich rozmiarów panoramami świetnie nadaje się z kolei program FLIR Tools+ z bogactwem narzędzi służących nie tylko do analizy termogramów, lecz także do tworzenia zaawansowanych raportów. Tym samym, leśnicy otrzymują narzędzia, które bez wątpienia przyczynią się do usprawnienia prac w walce ze szkodnikami drzew leśnych, zarówno jeśli chodzi o diagnostykę jak i optymalizację zabiegów ochronnych [Zarz. Dyr. Gen. LP nr 21 z dnia 06-04-2016].
Źródła:
- Civil Aviation Authority (CAA) 2017. Small Unmanned Aircraft (SUA) operators holding a valid CAA permission. http://publicapps.caa.co.uk/docs/33/20170714RptUAVcurrent.pdf
- Dandois J.P., Olano M., Ellis E.C. 2015. Optimal altitude, overlap, and weather conditions for computer vision UAV estimates of forests. Remot. Sens. 7: 13895-13920. Doi:10.3390/rs71013895
- Flir User manual 2015. Instrukcja obsługi Flir Tools/Tools+. Wyd. Interteck, T559999, ss. 172.
- Lillesæter O. 1991. Simple radiometric method for measuring the thermal broadband emissivity of material samples. App. Opt., 30 (34), 5086-5089.
- Vlcek, J. 1982. Determination of emissivity with imaging radiometers and some emissivities at λ = 5 μm. Phot. Eng. Rem. Sens., 1, 609-615.
- Wolfe W. L. 1985. Handbook of military infrared technology. Office of Naval Research, Department of Navy, Washington, D.C.
Podziękowania
Składamy podziękowania pracownikom PGL Lasy Państwowe Nadleśnictwa Garwolin oraz Leśnictwa Cyganówka, a także pracownikom Instytutu Badawczego Leśnictwa w Sękocinie Starym, w szczególności Pani dr inż. Alicji Sowińskiej za pomoc i współpracę w trakcie prac terenowych.
Doktor habilitowany nauk leśnych. Specjalista ds. zobrazowań multispektralnych, instruktor UAVO VLOS, BVLOS i INS. Prowadził projekty badawcze w zakresie modelowania hydrologicznego GIS SWAT zlewni górskich, a także projekt nt. wykorzystania UAS do szacowania biomasy drzew oraz oceny stanu zdrowotnego upraw sosnowych na obszarach poklęskowych.
Dostępny pod nr tel. 501 271 907 lub 12 200 22 28 w. 106 oraz pod adresem email grzegorz.durlo@navigate.pl.