NDVI

PODRUČJE ISTRAŽIVANJA

Istraživanje za potrebe ovog rada, rađeno je na teritoriji Opštine Vršac, na lokalitetu, park šume u području Vršačkog Brega.

MATERIJAL I METODA RADA

Za potrebe rada snimljena je površina od  2,5 ha, na teritoriji pomenute park šume. Snimanje je rađeno uz pomoć drona  DJI MAVIC 3M , na koji je montiran optički RGB senor 4/3CMOS (Effective Pixels 20 MP; FOV: 84o; Equivalent focal lenght 24mm; Aperture: f/2.8 to f/11; Focus: 1m to …;  dron je opremljen  i sa Multispektralnim senzorom (Image Sensor:  1/2.8-inch CMOS, effective pixels 5MP; Lens:  FOV 73,91o (61.2 o * 48.10o), Equivalent focallenght 25 mm, Aperture: f/2.0 , Focus: Fixed Focus;  Multispectral Camera Band:  (Green (G): 560+- 16 nm,  Red (R): 650+- 16 nm; Red Edge  (RE): 730+- 16nm; Near Infrared (NIR): 860+-26 nm;  Gain Range: 1x32x;  Shutter Speed: Electronic Shutter 1/30-1/12800s, Max Image Size: 2592×1944.

Snimak (Slika 1) je rađen na visini leta od 50 m, pri brzini leta od 3,8 m/s, gdje je ukupno trajanje leta za potrbe dobijenog snimka iznosilo je 10 min i 33 sekunde, ukupno je napravljeno 210 slika, a preklapanje je iznosilo 85%,  Snimak je rađen 02.11.2023. godine. Potrebno je naglasiti da je snimanje rađeno po izrazito vjetrovitom danu, što je uticalo na maksimalnu visinu leta, i na sam kvačitet snimka, zbog puno buke u snimku, međutim detaljnom analizom snimka otklonjeni su nastali problemi. 

Slika 1 RGB snimak

Iz dobijenog RGB snimka pomoću opcije Raster calculator izračunati su različiti vegetacijski indeksi (NDRE, NDVI,OSAV) koji će služiti za monitoring vegtacije, takoće na osnovu snimka i poznate visine leta Drona  izračunat je i Digital SurfeceModel (DSM) (Slika 2) koji će kasnije poslužiti za kalkulacije visina detektovanih stabala.

Slika 2. DSM model istraživanog područja

Upotrebom algoritma detektovano je oko 60% stabala, rezultati ovako niskog procenta detekcije leži u činjenici da je snimak rađen u lišćarskoj sastojini, pred kraj vegetacije, kao i u činjenici da je snimak rađen po izuzetno vjetrovitom danu, pa je došlo do „buke“  u pojedinim dijelovima snimljenog spektra. Nakon detektovanje stabala uz pomoć algoritma obrada se nastavlja u QGIS 3.34.0 softveru. Nakon učitanog sejpfajla korišten je plagin  Centroid plagin, koji je na osnovu učitanih poligona našao težište svakog poligona, i konvertovao ga u tačku, na ovaj način se tobije tačna pozicija svakog detektovanog stabla. Manuelnim pregledom rezultata postavljene su tačke na centre krošnji stabala koja nisu detektovana  algoritmom dobijeni rezultati su   predstavljeni na slici 3

Pozicije stabala

Slika 3 Pozicije pojedinačnih detektovanih stabala

Nakon toga pomoću plagina Buffer kreiran je bafer oko svakog stabla kako bi se mogla raditi kalkulacija za svako pojedinačno stablo. Nakon učitanih rezultata projekat je izgledao kao na Slici 4

Slika 4: Pozicije stabala sa kreiranim baferom oko svake krosnje

Nakon dobijenih Bafera za svako pojedinačno stablo uz pomoć alata Zonal statistic izračunata je maksimalna vrijednost DSM za svako stablo. Budući da se visina stabala dobija iz razlik između DSM i Digitalnog visinskog modela terena (DEM), bilo je neophodno učitati odgovarajući DEM. Podaci o DEM modellu su skinuti u rasterskom formatu sa sajta , te je dobijen raster rezolicije 30×30 metara, kako se radi o ne kompatibilnosti rezolucija, budući da je rezolucija snimka DSM modela GSD: 2.32 cm/piksel, neophodno je bilo uraditi reintrpolaciju DEM modela terena na željenu rezoluciju. Ovo je urađeno izdvajanjem izohipsa na ekvidistanciji od 0,5 m i ponovnoj reinterpolaciji rezulata, gdje je podešena rezolucija od 2.32 cm/piksel, korišćen je IDV metod interpolacije.  Na osnovu dobijenih rezultat uz pomoć Zonal statistike je izračunat prosječni DEM za svako stablo, a u dobijenoj atributivnoj tabeli izračunata je visina svakog stabla. Potrebno je naglasiti da visine stabala nisu toliko pouzdane, te da bi za tačno kreiranje rezultata bilo neophodno korištenje DEM-a dobijenog uz pomoć LIDAR tehnologije, koja se  može postaviti na Matrice 300 RTK. Ali rezultati su zadovoljavajući i mogu koristiti kao orjentir za primjenu slične metodologije. I služe kao dobar pokazatelj potencijala za primjenu dronova u monitoringu stanja sastojina.

REZULTATI

Pomenutom metodologijom na istraživanoj površini detektovano je 532 stabala, a prostorna distribucija visina predstavljena je na Slici 5

Slika 5 Visinska distribucija stabala

Prosječna visina detektovanih stabala  na oglednoj površini iznosi 36,7 m. Zbog velike rezolucije DEMa ove rezultate uzimamo samo kao primjer sprovedene metodologije, dok za precizne kalkulacije neophodno je uraditi LIDAR snimak i iz njega izračunati digitalni model terena.

Ukoliko želimo pratiti zdravstveno stanje svakog pojedinačnog stabla to možemo uraditi uz pomoc različitih vegetacionih indeksa

U primjeru ispod prikazaćemo raspored prosječnog NDVI indeksa po detektovanom stablu

NDVI

ZAKLJUČAK

Pomoću dronova moguće je raditi precizan monitoring šumskih sastojina, kao i precizno detektovanje kruna stabla, ovo nam može pomoći puno u lakšem shvatanju stanja pojedinih sastojina, prostorne distribucije visina, detektovanja problematičnih lokacija i niz drugih aktivnosto vezanih za radove na monitoringu.