{"id":1083,"date":"2020-03-25T13:20:35","date_gmt":"2020-03-25T12:20:35","guid":{"rendered":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/?p=1083"},"modified":"2020-03-25T14:57:13","modified_gmt":"2020-03-25T13:57:13","slug":"ocena-rozkladu-przestrzennego-temperatury-powierzchni-czynnej-na-uprawie-lesnej-case-study","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/ocena-rozkladu-przestrzennego-temperatury-powierzchni-czynnej-na-uprawie-lesnej-case-study\/","title":{"rendered":"Ocena rozk\u0142adu przestrzennego temperatury powierzchni czynnej na uprawie le\u015bnej. Case study"},"content":{"rendered":"

Wykonano ocen\u0119 rozk\u0142adu przestrzennego temperatury powierzchni czynnej na uprawie le\u015bnej zlokalizowanej w Le\u015bnictwie Dulowa (Nadle\u015bnictwo Chrzan\u00f3w) w wojew\u00f3dztwie ma\u0142opolskim. Analiz\u0119 przeprowadzono w oparciu o informacje zawarte na zdj\u0119ciach w podczerwieni LWIR.
\n<\/strong><\/em><\/h4>\n

\u00a0<\/strong><\/em><\/p>\n

Informacje wst\u0119pne:<\/strong><\/span><\/h3>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Wykonawca:<\/strong><\/td>\nGrzegorz Dur\u0142o<\/td>\n<\/tr>\n
Operator UAV\/UAS:<\/strong><\/td>\nGrzegorz Dur\u0142o<\/td>\n<\/tr>\n
Cel:<\/strong><\/td>\nWykonanie kompozycji w odcieniach szaro\u015bci LWIR i kompozycji barwnej TPC<\/td>\n<\/tr>\n
Data i miejsce wykonania nalotu:<\/strong><\/td>\n25-07-2019; Puszcza Dulowska, Nadle\u015bnictwo Chrzan\u00f3w (RDLP Katowice), Le\u015bnictwo Dulowa, Obr\u0119b Dulowa, powiat chrzanowski, woj. ma\u0142opolskie<\/td>\n<\/tr>\n
Powierzchnia opracowania: <\/strong><\/td>\nha 7,25 ha<\/td>\n<\/tr>\n
Sprz\u0119t: <\/strong><\/td>\nUAV DJI Matrice 210 V2<\/a>, kamera DJI Zenmuse XT2<\/a> A13SR<\/td>\n<\/tr>\n
Oprogramowanie: <\/strong><\/td>\nPix4Dcapture<\/a>, Pix4Dmapper<\/a>, QGIS 2.18, MENEX<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

<\/h3>\n

1. Wst\u0119p
\n<\/strong><\/span><\/h3>\n

Zdj\u0119cia w podczerwieni pozyskiwane w trakcie nalotu UAV na niskim pu\u0142apie umo\u017cliwiaj\u0105 mi\u0119dzy innymi odczytanie warto\u015bci temperatury powierzchni czynnej (TPC) w kontek\u015bcie okresowych zmian bilansu cieplnego spowodowanego zar\u00f3wno czynnikami atmosferycznymi jak i sposobem zagospodarowania. Istotnym elementem wp\u0142ywaj\u0105cym na ten bilans jest szata ro\u015blinna oraz jej przestrzenne rozmieszczenie. Post\u0119p technologiczny, jaki dokona\u0142 si\u0119 w ostatnim czasie je\u015bli chodzi o termografi\u0119 sprawi\u0142, \u017ce wysokiej jako\u015bci sygna\u0142 w po\u0142\u0105czeniu z filtrami pasmowymi zainstalowanymi na obiektywach kamer gwarantuj\u0105 bardzo dobrej jako\u015bci odwzorowanie temperatury ro\u015blin nawet tych o z\u0142o\u017conej budowie morfologicznej. W\u015br\u00f3d najnowszych rozwi\u0105za\u0144 pojawiaj\u0105 si\u0119 kamery termowizyjne wyposa\u017cone w uchwyt stabilizuj\u0105cy (gimbal) z mo\u017cliwo\u015bci\u0105 p\u0142ynnej regulacji k\u0105ta pochylenia obiektywu co pozwala na wykonywanie zdj\u0119\u0107 powierzchni znajduj\u0105cych si\u0119 w r\u00f3\u017cnym po\u0142o\u017ceniu wzgl\u0119dem siebie np. granic \u015brodowiskowych, \u015bciany lasu, biogrup r\u00f3\u017cnej wielko\u015bci, k\u0119p ekologicznych itd.<\/strong> Cecha ta znajduje zastosowanie w trakcie nalot\u00f3w fotogrametrycznych wymagaj\u0105cych wykonania zdj\u0119\u0107 uko\u015bnych. W\u0142a\u015bciwo\u015bci te wykorzystano w niniejszym opracowaniu.<\/p>\n

 <\/p>\n

2. Lokalizacja obiektu
\n<\/strong><\/span><\/h3>\n

Uprawy le\u015bne na fragmencie powierzchni oddzia\u0142u 119 (Le\u015bnictwo Dulowa, Nadl. Chrzan\u00f3w)<\/strong>, wzd\u0142u\u017c drogi le\u015bnej biegn\u0105cej ze wschodu na zach\u00f3d pomi\u0119dzy miejscowo\u015bciami Chech\u0142o oraz M\u0142oszowa w Puszczy Dulowskiej. Wsp\u00f3\u0142rz\u0119dne naro\u017cnika powierzchni: 50.12258367; 19.52916934; wysoko\u015b\u0107 bezwzgl\u0119dna 233,61 m n.p.m (CS92). Gospodarstwa le\u015bne o zr\u00f3\u017cnicowanej strukturze zagospodarowania: w s\u0105siedztwie drzewostany V i VI klasy wieku, ponadto \u017cerdziowiny, m\u0142odniki oraz uprawy w wieku od 4 do 10 lat na powierzchniach po ci\u0119ciach r\u0119bnych w uprzednich drzewostanach sosnowych. Gatunki drzew na uprawach: Dbs, Bk, Md, So, \u015aw, Brz na glebie przygotowanej mechanicznie. Na powierzchni upraw miejscami drobne ga\u0142\u0119zie, niewielkie stosy, pozosta\u0142o\u015bci po okrzesywaniu strza\u0142. Celem opracowania by\u0142a analiza rozk\u0142adu przestrzennego temperatury powierzchni czynnej na uprawie le\u015bnej w aspekcie bilansu wodnego i potencjalnego stresu wywo\u0142anego susz\u0105 glebow\u0105. Dokonano tak\u017ce oceny przydatno\u015bci kamery radiometrycznej DJI XT2 (640 \u00d7 512) z obiektywem 25 mm do analizy warunk\u00f3w mikroklimatycznych (temperaturowych i higrycznych) na uprawie le\u015bnej.<\/p>\n

 <\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"
Ryc. 1. Mapa obszaru le\u015bnego z planem misji (zielona linia) oraz lokalizacj\u0105 zdj\u0119\u0107 (czerwona kropka) w Le\u015bnictwie Dulowa<\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

3. Przebieg misji
\n<\/strong><\/span><\/h3>\n

Misj\u0119 statku bezza\u0142ogowego przygotowano w aplikacji Pix4Dcapture zainstalowanej na urz\u0105dzeniu DJI CrystalSky HB 5.5. Trasa zosta\u0142a wyznaczona zgodnie z nast\u0119puj\u0105cymi parametrami: obszar nalotu 7,3 ha, wysoko\u015b\u0107 lotu 70 m AGL, pr\u0119dko\u015b\u0107 pozioma 4,0 m\u00b7s-1, stabilizacja RTK\/RTN, FO\/SO 85%\/85%. Zapis zdj\u0119\u0107 z sensor\u00f3w odbywa\u0142 si\u0119 bezpo\u015brednio na karcie MicroSD umieszczonej w kamerze DJI XT2. Ustawienia kamery: CO Landscape; GSD 9,15. Warunki meteorologiczne w trakcie misji: s\u0142onecznie, temperatura powietrza 23,5\u1db9C; wilgotno\u015b\u0107 powietrza 66%; zachmurzenie og\u00f3lne nieba 1,0 Okt, pr\u0119dko\u015b\u0107 wiatru 2,0 m\u00b7s-1, widoczno\u015b\u0107 CAVOK; stan powierzchni czynnej: sucha. W trakcie misji wykonano 390 zdj\u0119\u0107 (LWIR) + 380 (RGB)) w formacie TIFF\/JPG (16 bit). W celu potwierdzenia poprawno\u015bci odwzorowania temperatury zarejestrowanej przez mikrobolometr na powierzchni uprawy rozmieszczono panel kalibracyjny (50 \u00d7 50 cm) z folii aluminiowej (Refl.) oraz 4 elektryczne czujniki temperatury Hobo MX2201 TDL (NTC) firmy Onset Computer (fot 2).<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"
Ryc. 2. Mapa uprawy le\u015bnej – kana\u0142 LWIR wraz z naniesionymi pozycjami termometr\u00f3w elektrycznych NTC<\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

\"\"
Fot. 1. Zdj\u0119cie przedstawiaj\u0105ce po\u0142o\u017cenie elektrycznego czujnika temperatury NTC na powierzchni gleby<\/figcaption><\/figure>\n


\n4. Opracowanie danych
\n<\/strong><\/span><\/h3>\n

Opracowanie wykonano na komputerze DELL Vostro P71F w aplikacji Pix4Dmapper. \u015arednia warto\u015b\u0107 wska\u017anika EIQ dla zdj\u0119\u0107 wykonanych kamer\u0105 XT2 wynios\u0142a 0,854 (\u00b10,021); liczba zdj\u0119\u0107 wyr\u00f3wnanych 390\/390 (100%); \u015brednia liczba punkt\u00f3w wi\u0105\u017c\u0105cych 5894; ca\u0142kowity czas przetwarzania 25 min (High Resolution). Produkt ko\u0144cowy mozaika w odcieniach szaro\u015bci LWIR, barwna kompozycja TPC oraz mapa uprawy le\u015bnej RGB (czas przetwarzania 17 min).<\/p>\n

 <\/p>\n

5. Wyniki analizy<\/strong><\/h3>\n

Rozk\u0142ad temperatury powierzchni czynnej na uprawie determinowa\u0142y nast\u0119puj\u0105ce czynniki: barwa gleby, os\u0142oni\u0119cie gleby przez ro\u015blinno\u015b\u0107, zwarcie ro\u015blin oraz po\u0142o\u017cenie i kszta\u0142t koron drzew. Lokalnie zaznacza\u0142 si\u0119 wp\u0142yw miktoreliefu oraz obecno\u015b\u0107 niewielkich ciek\u00f3w wodnych przecinaj\u0105cych odnawian\u0105 powierzchni\u0119. Najwy\u017csza temperatura obejmowa\u0142a fragmenty ods\u0142oni\u0119tej gleby oraz k\u0119py trzcinnika w miejscach dot\u0105d niezagospodarowanych. \u015arednia temperatura wynosi\u0142a w obr\u0119bie tych obiekt\u00f3w ponad 30 \u00b0C (max>50 \u00b0C) (tab. 1). Najch\u0142odniejsza okaza\u0142a si\u0119 powierzchnia biogrupy \u015bwierk\u00f3w zlokalizowana w po\u0142udniowo-zachodniej cz\u0119\u015bci oddzia\u0142u ze \u015bredni\u0105 15,1 \u00b0C. Absolutna amplituda temperatury powierzchni czynnej wynios\u0142a blisko 40 stopni C, co potwierdza, \u017ce spos\u00f3b zagospodarowania oraz rozmieszczenie p\u0142at\u00f3w ro\u015blinnych ma decyduj\u0105cy wp\u0142yw na kierunek przep\u0142ywu energii w obr\u0119bie uprawy le\u015bnej. Uk\u0142ad przestrzenny determinuje jednocze\u015bnie kierunek i pr\u0119dko\u015b\u0107 przep\u0142ywu powietrza nad upraw\u0105 oraz zwi\u0105zane z nim warunki higryczne (tab. 2).<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"
Ryc. 3. Zestawienie kana\u0142\u00f3w (RGB, LWIR, TPC) na jednym ze zdj\u0119\u0107 wykonanych z pok\u0142adu bezza\u0142ogowego statku powietrznego Matrice 210 V2 nad upraw\u0105 sosnow\u0105 w Le\u015bnictwie Dulowa<\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

\"\"
Ryc. 4. Ortofotomozaika uprawy le\u015bnej w oddziale 199 w Le\u015bnictwie Dulowa<\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

Tabela 1. Rozk\u0142ad temperatury powierzchni czynnej na uprawie le\u015bnej w Le\u015bnictwie Dulowa stan na dzie\u0144 25 lipca 2019<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Lp.<\/td>\nLokalizacja<\/td>\nTemp. Max (\u00b0C)<\/td>\nTemp. Min. (\u00b0C)<\/td>\nTemp. \u015arednia (\u00b0C)<\/td>\nCTD<\/td>\n<\/tr>\n
1.<\/td>\nSosna 3 lata<\/td>\n45,6<\/td>\n15,4<\/td>\n22,5<\/td>\n-1,5<\/td>\n<\/tr>\n
2.<\/td>\nSosna 7 lat<\/td>\n49,8<\/td>\n15,6<\/td>\n19,8<\/td>\n-4,2<\/td>\n<\/tr>\n
3.<\/td>\n\u015awierk biogrupa<\/td>\n27,8<\/td>\n12,8<\/td>\n15,1<\/td>\n-8,9<\/td>\n<\/tr>\n
4.<\/td>\nModrzew<\/td>\n43,1<\/td>\n14,1<\/td>\n18,8<\/td>\n-5,2<\/td>\n<\/tr>\n
5.<\/td>\nGleba odkryta<\/td>\n50,3<\/td>\n23,9<\/td>\n31,5<\/td>\n7,5<\/td>\n<\/tr>\n
6.<\/td>\nTrzcinnik<\/td>\n53,6<\/td>\n19,8<\/td>\n24,7<\/td>\n0,7<\/td>\n<\/tr>\n
7.<\/td>\nDrzew. So III kl.<\/td>\n23,6<\/td>\n13,1<\/td>\n15,5<\/td>\n-7,7<\/td>\n<\/tr>\n
8.<\/td>\nSzlaki komunik.<\/td>\n43,1<\/td>\n21,5<\/td>\n29,6<\/td>\n5,6<\/td>\n<\/tr>\n
9.<\/td>\nStosy ga\u0142\u0119zi<\/td>\n49,7<\/td>\n21,9<\/td>\n31,2<\/td>\n7,2<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Gdzie: CTD \u2013 indeks temperaturowy<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"
Ryc. 5. Mapa rozk\u0142adu temperatury powierzchni czynnej (TPC) na powierzchni uprawy le\u015bnej w Le\u015bnictwie Dulowa stan na dzie\u0144 25 lipca 2019 godzina 11:00<\/figcaption><\/figure>\n

 <\/p>\n

Tabela 2. Rozk\u0142ad niedosytu wilgotno\u015bci powietrza nad powierzchni\u0105 czynn\u0105 oraz indeks stresu wodnego CWSI na uprawie le\u015bnej w Le\u015bnictwie Dulowa stan na dzie\u0144 25 lipca 2019<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Lp.<\/td>\nLokalizacja<\/td>\nNWP (hPa)<\/td>\nAVP (hPa)<\/td>\nCWSI<\/td>\n<\/tr>\n
1.<\/td>\nSosna 3 lata<\/td>\n6,92<\/td>\n20,76<\/td>\n0,24<\/td>\n<\/tr>\n
2.<\/td>\nSosna 7 lat<\/td>\n5,82<\/td>\n17,46<\/td>\n0,12<\/td>\n<\/tr>\n
3.<\/td>\n\u015awierk biogrupa<\/td>\n4,15<\/td>\n12,95<\/td>\n0,15<\/td>\n<\/tr>\n
4.<\/td>\nModrzew<\/td>\n5,40<\/td>\n16,01<\/td>\n0,16<\/td>\n<\/tr>\n
5.<\/td>\nGleba odkryta<\/td>\n11,22<\/td>\n33,67<\/td>\n–<\/td>\n<\/tr>\n
6.<\/td>\nTrzcinnik<\/td>\n7,70<\/td>\n23,10<\/td>\n0,14<\/td>\n<\/tr>\n
7.<\/td>\nDrzew. So. III kl.<\/td>\n4,28<\/td>\n12,83<\/td>\n0,22<\/td>\n<\/tr>\n
8.<\/td>\nSzlaki komunik.<\/td>\n10,66<\/td>\n31,97<\/td>\n–<\/td>\n<\/tr>\n
9.<\/td>\nStosy ga\u0142\u0119zi<\/td>\n11,63<\/td>\n34,88<\/td>\n–<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Gdzie: NWP \u2013 niedosyt wilgotno\u015bci powietrza (hPa), AVP \u2013 aktualne ci\u015bnienie pary wodnej (hPa); CWSI – Indeks stresu wodnego (skala 0,0-1,0)<\/p>\n

 <\/p>\n

6. Podsumowanie<\/strong><\/h3>\n

Zaprezentowana w materiale technologia pozyskania zdj\u0119\u0107 wysokiej rozdzielczo\u015bci z kamer termowizyjnych DJI XT2 w po\u0142\u0105czeniu z algorytmami przetwarzania obrazu jakimi dysponuje oprogramowanie Pix4Dmapper stanowi skuteczne narz\u0119dzie wspieraj\u0105ce monitoring upraw le\u015bnych, szczeg\u00f3lnie w pocz\u0105tkowym okresie ich rozwoju.<\/strong> Le\u015bnicy coraz cz\u0119\u015bciej stosuj\u0105 metody analizowania zdj\u0119\u0107 IR w celu monitorowania zjawisk istotnych dla stanu zdrowotnego odnowie\u0144 w kontek\u015bcie ich przysz\u0142ej roli w \u015brodowisku le\u015bnym. Do najbardziej popularnych zastosowa\u0144 nale\u017c\u0105 monitorowanie wschod\u00f3w, widocznych (RGB) i niewidocznych (IR) symptom\u00f3w os\u0142abienia sadzonek, stopnia defoliacji wywo\u0142anej czynnikami stresu biotycznego, monitorowanie uszkodze\u0144 li\u015bci spowodowanych gradem lub innymi czynnikami abiotycznymi; w ko\u0144cu diagnostyk\u0105 stresu wodnego b\u0119d\u0105cego w ostatnim czasie jedn\u0105 z g\u0142\u00f3wnych przyczyn os\u0142abienia drzew zar\u00f3wno na uprawach jak i w dojrza\u0142ych ekosystemach le\u015bnych wzrastaj\u0105cych na glebach o ma\u0142ej zdolno\u015bci retencyjnej. Z uwagi na fakt, \u017ce warunki mikroklimatyczne na uprawie le\u015bnej bywaj\u0105 bardzo wymagaj\u0105ce dla m\u0142odego pokolenia drzew, co potwierdza niniejsze opracowanie, zaleca si\u0119 post\u0119powanie hodowlane zmierzaj\u0105ce do zagospodarowania ca\u0142ej odnawianej powierzchni w tym samym terminie, unikanie zw\u0142oki czasowej w nasadzeniach i je\u015bli to mo\u017cliwe wykorzystywanie naturalnych os\u0142on zar\u00f3wno \u015bciany lasu jak i przestoj\u00f3w.<\/p>\n

 <\/p>\n

\u0179r\u00f3d\u0142a:<\/strong><\/h3>\n
    \n
  1. Ceccato P., 2001. Detecting vegetation leaf water content using reflectance in the optical domain. Remote Sensing of Environment 77, 22-33.<\/em><\/li>\n
  2. Civil Aviation Authority (CAA) 2017. Small Unmanned Aircraft (SUA) operators holding a valid CAA permission. http:\/\/publicapps.caa.co.uk\/docs\/33\/20170714RptUAVcurrent.pdf<\/em><\/li>\n
  3. Gago J, Douthe C., Coopman C.E., Gallego P.P., Ribas-Carbo M., Flexas J., Escalona J., Medrano H. 2015. UAVs challenge to assess water stress for austainable agriculture. Agricultural Water Management 153,(1), 9-19. <\/em><\/li>\n
  4. Dandois J.P., Olano M., Ellis E.C. 2015. Optimal Altitude, Overlap, and Weather Conditions for Computer Vision UAV Estimates of Forest Structure. Remot. Sens. 7: 13895-13920. Doi:10.3390\/rs71013895 <\/em><\/li>\n
  5. Hunt E., Rock B. 1989. Detection of changes in leaf water content using Near- and middle-Infrared reflectances. Remote Sensing of Environment 30, 43-54.<\/em><\/li>\n
  6. Xiao W., Li X., Li P., Feng Y., Wang W., Zhang J: 2009. Near infrared spectroscopy and machine vision information fusion soil moisture detection. Transactions of the CSAE.25,14\u201417.<\/em><\/li>\n<\/ol>\n

     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Wykonano ocen\u0119 rozk\u0142adu przestrzennego temperatury powierzchni czynnej na uprawie le\u015bnej zlokalizowanej w Le\u015bnictwie Dulowa (Nadle\u015bnictwo Chrzan\u00f3w) w wojew\u00f3dztwie ma\u0142opolskim. Analiz\u0119 przeprowadzono w oparciu o informacje zawarte na zdj\u0119ciach w podczerwieni LWIR. \u00a0 Informacje wst\u0119pne: Wykonawca: Grzegorz Dur\u0142o Operator UAV\/UAS: Grzegorz Dur\u0142o Cel: Wykonanie kompozycji w odcieniach szaro\u015bci LWIR i kompozycji barwnej TPC Data i miejsce<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":1102,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[45],"tags":[],"aioseo_notices":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/Zdj\u0119cia_tytu\u0142owe.jpg","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1083"}],"collection":[{"href":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1083"}],"version-history":[{"count":14,"href":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1083\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1114,"href":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1083\/revisions\/1114"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1102"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1083"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1083"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/navigate.pl\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1083"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}