English
SlovenčinaNázov projektu:
Vývoj prototypu nízkonákladového mobilného skenovacieho zariadenia pre monitoring stavu a vývoja lesných ekosystémov (09I03-03-V04-00341)
Anotácia projektu:
Monitoring stavu a vývoja lesných ekosystémov na základe dendrometrických parametrov je problém, ktorý v súčasnosti v stave klimatickej zmeny nadobúda na významnosti. Len dôkladný monitoring lesných ekosystémov môže prostredníctvom správneho stanovenia fluktuácie biomasy a uhlíka v lesoch prispieť k zabráneniu odlesňovania, a zvýšeniu povedomia o dôležitosti lesných ekosystémov. Najdôležitejšími dendrometrickými priamo merateľnými parametrami stromov sú hrúbka 1.3m nad zemou (DBH) a výška stromov. Tieto dva základné parametre môžeme následne využiť na nepriamy odhad parametrov stromov ako je ich vek, objem, biomasa a množstvo naakumulovaného uhlíka. Tradičný postup merania hrúbky je založený na manuálnom meraní obvodometrom alebo priemerkou, tradičný postup merania výšky stromov je založený na meraní výškomerom. Tieto postupy merania sú však časovo náročné a málo efektívne, a mali svoje opodstatnenie predovšetkým v rovnovekých porastoch, kde na základe vhodnej reprezentatívnej vzorky bolo možné s vysokou presnosťou určiť zásobu porastu resp. množstvo naakumulovaného uhlíka. Súčasný prechod na prírode blízke pestovanie lesov však podmieňuje vytvorenie štruktúrovaných lesných porastov, v ktorých je pre odvodenie správnych parametrov potrebné zmerať väčšie množstvo stromov, ideálne však všetky. Klasické prístupy merania hrúbky a výšky v tak veľkom objeme, aký je pre precízne odvodzovanie parametrov v komplikovaných štruktúrach potrebný, vychádza ako neefektívny časovo náročný proces, preto je potrebné hľadať optimálnejšie postupy s pridanou hodnotou, ktorými dokážeme určiť nielen hrúbku a výšku stromov, ale ideálne aj podchytiť vertikálnu štruktúru, priestorovú variabilitu, parametre korún, objem biomasy alebo sekvestráciu uhlíka. Ako optimálnejšie časovo efektívnejšie riešenie dosahujúce vysokú presnosť sa zdá byť proximálny trojdimenzionálny prístup diaľkového prieskumu, ktorý umožňuje vytvárať 3D modely a následne odvodzovať ich parametre. V súčasnosti sa už využívajú technológie umožňujúce vytváranie realistických 3D modelov. Najčastejšie používanou technológiu je pozemné laserové skenovanie, fotogrametria, alebo v posledných rokoch aj mobilné laserové skenovanie. Každá z menovaných technológii má však charakteristickú nevýhodu. Pri pozemnom laserovom skenovaní je to vysoká obstarávacia cena prístroja a vysoká časová náročnosť. Pri mobilnom laserovom skenovaní je to pomerné vysoká cena a v niektorých prípadoch horšia presnosť, hlavnou nevýhodou fotogrametrie je čas potrebný na zber dát a ich vyhodnotenie a fakt že je ťažké vytvárať komplexné modely stromov a väčšinou je zachytená len 1/3 výšky stromu. Spoločným problémom je aj to že je ťažké prostredníctvom totožného zariadenia zbierať dáta aj zo zeme aj zo vzduchu a vytvoriť tak komplexný model lesa. Preto je cieľom projektu vytvoriť funkčný nízkonákladový prototyp schopný zbierať priestorové údaje a vytvárať tak 3D bodové mračná zo zeme aj zo vzduchu. Navrhnutý prototyp bude slúžiť ako efektívny a vysoko presný nástroj monitoringu stavu a vývoja lesných ekosystémov. Prototyp bude koncipovaný tak aby bol ľahko použiteľný aj ľuďmi, ktorí v oblasti zberu dát ToF senzormi nedisponujú žiadnymi skúsenostiam, pričom bude prototyp poskytovať kvalitné výstupy s vysokou časovou efektivitou v porovnaní z fotogrametriou alebo pozemným laserovým skenovaním. Vytvorením takého zariadenia sa výrazným spôsobom zlepší dostupnosť zariadenia ktoré umožňuje detailne monitorovať stav a vývoj lesných ekosystémov čo pomôže pri oceňovaní lesov, manažmente lesov, podpore ekosystémových služieb alebo ochrane lesov pred odlesňovaním.
Ciele projektu:
Hlavným cieľom projektu je vytvoriť funkčný prototyp nízko nákladového mobilného skenovacieho zariadenia na vytváranie 3D mračien bodov, pomocou ktorých bude možné odhadnúť parametre lesa a jednotlivých stromov (priemer, výška, biomasa, sekvestrácia uhlíka). Na dosiahnutie hlavného cieľa je potrebné splniť 3 čiastkové ciele:
1. Konštrukcia prototypu
2. Overenie funkčnosti
3. Vytvorenie metodiky s benchmarkingom
1.Konštrukcia prototypu pozostáva zo zostrojenia zariadenia z jednotlivých hardvérových segmentov, vytvorenia skriptu na ovládanie zariadenia a ukladanie zozbieraných údajov. Tento cieľ sa naplní preukázaním funkčnosti zariadenia (zapnutie zariadenia, zber údajov a ich uloženie na disk). Hodnotenie sa uskutoční testovaním zariadenia priamo v teréne na jednej lesnej ploche. Budeme zisťovať, či je možné pomocou zariadenia zbierať údaje priamo v lesnom poraste a či je možné zo zozbieraných údajov vytvoriť 3D mračno bodov. Prvý cieľ budeme považovať za úspešne splnený, ak sa nám podarí z vytvoreného zariadenia vytvoriť 3D mračno bodov.
2. Overenie funkčnosti spočíva v skúmaní presnosti a funkčnosti vytvoreného zariadenia. Presnosť sa bude overovať prostredníctvom zberu údajov na vytvorených výskumných plochách s rôznymi podmienkami (hustota, drevinové zloženie). Údaje sa budú verifikovať porovnaním dosiahnutej presnosti navrhnutého prototypu s inými zariadeniami (TLS, HMLS, smartfón) Cieľ č.2 bude splnený, keď navrhnutý prototyp nebude dosahovať vyššiu chybu v odhade parametrov lesa a drevín (priemer, výška, sekvestrácia uhlíka...) ako ručný mobilný skener GeoSLAM Zeb Horizon, ktorý bol už niekoľkokrát overený v lesných podmienkach.
3. Vytvorenie metodiky s benchmarkingom bude pozostávať z vypracovania metodických postupov zberu, spracovania a vyhodnotenia údajov. Čiastkový cieľ budeme považovať za naplnený, keď jednotlivé metodické postupy zberu údajov skonštruovaným zariadením dosiahnu presnosť odhadu parametrov porovnateľnú s inými metódami (TLS, HMLS, Smartphone) a keď vhodný metodický postup dosiahne požadovanú presnosť a bude vytvorená a overená funkčnosť skriptov na odhad parametrov (priemer stromov, biomasa..) z rekonštruovaných 3D mračien bodov.
Postup riešenia projektu:
.jpg)
Výstupy projektu:
Výbošťok, J., Chudá, J., Skladan, M., Singh, A., Tomčík, D., & Mokroš, M. (2025). Efficient and cost-effective monitoring of urban green spaces using combination of photogrammetry, LiDAR, and RTK in an iPhone-Based approach. Central European Forestry Journal, 71(3), 207-223.
Skladan, M., Chudá, J., Singh, A., Masný, M., Lieskovský, M., Pástor, M., ... & Vyboštok, J. (2025). Choosing the right close-range technology for measuring DBH in fast-growing trees plantations. Trees, Forests and People, 19, 100747.