Araştırma ekibi, otomatik orman haritalama teknolojisindeki ilerlemeyi tanıtıyor

Şimşeklerin gökten yere iyi mi gezi etmiş olduğu, otomatik orman haritalamada tek tek ağaçları ormanlarından dijital olarak ayırmaya yönelik yeni bir algoritmik yaklaşımın arkasındaki konsepte esin verdi.

Ph.D. Joshua Carpenter, “Yıldırım gökten yere ulaştığında, atmosferde minimum dirençli yolu bulur” dedi. Purdue’daki Lyles İnşaat Mühendisliği Okulu’nda talebe. Bu onun dijital orman verileri yada nokta bulutu için aynı şekilde düşünmesine niçin oldu.

Carpenter, “Bu nokta bulutundaki tüm noktalara bir halde minimum dirençli bir yol benzer biçimde davranabilirsem, bu bana ağacın nerede olduğu hakkında bir şeyler söyleyecektir” dedi. Konsept ek olarak nebat biyolojisi açısından da çalışır.

“Ağaçtaki her yaprağın besinle beslenmesi gerekir ve besinler topraktan gelir. Böylece, ağaç gıdaları için gölgelikten yere kadar olan en kısa yolu buluruz.”

Carpenter ve dört Purdue ortak yazarı, kısa sürede dergide haritalama şekillerinin ayrıntılarını yayınladılar. Uzaktan Idrak etme. Yaklaşım, birkaç ağacın eşlenmesi ile yüzlerce dönümün aynı anda süratli ve yüksek doğrulukla eşlenmesi arasındaki fark anlamına gelir. Ek olarak, iklim değişikliği, hastalık salgınları ve nüfus artışı karşısında yönetim planlamasını iyileştirebilecek dijital orman ikizlerinin yapılmasına da yol açabilir.

İnşaat mühendisliği destek doçentlerinden Jinha Jung, “Geniş alanlar için ağaç envanteri yapmak için kullanılabilecek yeni bir bireysel ağaç segmentasyon algoritması geliştirdik” dedi. Carpenter, haritalama ve ölçüm mevzusunda uzmanlaşmış Jung’un Jeo-Uzamsal Veri Bilimi Laboratuvarı’nın bir üyesidir.

Jung, “Bu yazının bir başka katkısı, segmentasyon algoritmasının performansının yerden toplanan verilerle iyi mi değerlendirileceğidir.” Dedi.

Algoritma, bir çok ölçüme bakılırsa, değişen teknolojinin mevcut durumuyla karşılaştırıldığında, çoğu zaman geniş bir farkla daha yüksek doğrulukta bulunduğunu kanıtlamıştır. Doğrulama, yapraklı ve yapraksız ağaçları yakalamak için senenin değişik zamanlarında yer seviyesinde ve havadan toplanan LiDAR verileriyle ilişki oluşturmak için tarladaki tek tek ağaçların direkt etiketlenmesini ve ölçülmesini ihtiva eder.

Ekip hala üç veri toplama yönteminden meydana gelen sorunları ele alıyor: fotogrametri (2B fotoğraflardan 3B görüntüler oluşturma) ve iki tür LiDAR (havadan ve yer tabanlı).

Nokta bulutundaki veriler aynı yapıya haizdir, sadece her bir yöntemden gelen veriler değişik anormallikler ihtiva eder. Bir ağaç gölgelik üst detaylarını oldukça iyi yakalayabilir, sadece gövdenin unsurlarını kaçırabilir ve bunun tersi de mümkündür. Kimi zaman yatay blok veri toplamadaki özellikler de.

Carpenter, “Amaç, esnek bir algoritma oluşturmak için mevcut olan tüm değişik nokta bulutlarını kullanmaktır” dedi. “Sadece belirli anomalilerin her biri ile çalışmak için bir yöntem bulmak zor.”

Kampüsün ortalama 8 mil doğusunda 400 dönümlük Martell Ormanı’nda çalışan Purdue ekibi, teknolojisinin kapsamını genişletmeye devam ediyor.

Profesör ve Ormancılık ve Doğada Uzaktan Idrak etme Dekanı’nın ortak yazarı Songlin Fei, “Birkaç yüz dönümden birkaç bin yada birkaç yüz bine ve arkasından gezegendeki her ağaca iyi mi ulaşabiliriz? Gelecek bu” dedi. Kaynaklar. “Sorun onu iyi mi büyüteceğimiz.”

Envanter almak, bir alanın %5 yada %10’unu örneklemek için can sıkan bir saha emek vermesi gerektirir. Fei, “%100 envanter hiçbir süre bir seçenek olmadı. Bu yazı, her bir ağacın sayımına müsaade eden teknolojileri gösteriyor. Çok büyük bir sıçramadan bahsediyoruz,” dedi.

bu Uzaktan Idrak etme kağıt orman haritalamasına odaklanıyor, sadece envanterlerin tamamını elde etmek için daha çok algoritmaya gerekseme duyulacak.

Fei, “Bu verilerle çap ölçümleri yapabiliriz. Peki düzlük, kereste kalitesi yada tür tanımlama benzer biçimde öteki mühim envanter özelliklerine ne dersiniz? Bunlar hemen hemen gerçekleştirilmedi,” dedi Fei.

Teknolojiler artık bir buz fırtınasının yada şiddetli rüzgarların potansiyel etkilerini görmek için tüm bir ormanın dijital ikizini üretmeyi mümkün kılıyor.

Fei, “Bir orman yönetim planı yapmış olursanız, bir tek ağaçları hasat edip iyi mi göründüğünü göremezsiniz” dedi. “Sadece dijital dünyada istediğiniz ağacı kesebilir ve geri koyabilirsiniz. Bu, simülasyonlar yapmanızı ve daha iyi yönetim planlaması yapmanızı sağlar.”

Son yıllarda, coğrafi veriler tarımsal üretimi büyük seviyede artırdı. Purdue araştırmacıları, inşaat ve yakıt için mühim bir hammadde deposu olan ormancılık için de aynı şeyi halletmeye çalışıyor. Büyük Amerikan kestane ve dişbudak ağaçlarını yok eden yıkıcı orman yangınları ve istilacı türler artık dikkatleri ormanların önemine odaklıyor.

Carpenter, “Tüm bu teknolojileri başarıyla tarıma uyguladık.” Dedi. “Fakat öteki alan adlarının şimdi bizim dikkatimize ihtiyacı var.”