Remote sensing
Baggrund
Teknologiens fremskridt har revolutioneret forskellige områder, herunder skovforvaltning og forskning. Vi udforsker potentialet for at bruge dronebaserede punktskyer og udnytte maskinlæring og andre AI-teknikker til nøjagtig måling af skove og eksperimentelle plantager. Anvendelsen af droner i denne sammenhæng tilbyder en komplementær tilgang til traditionelle metoder og muliggør effektiv dataindsamling og -analyse.
Maskinlæring
Den primære fordel ved at anvende maskinlæringsmetoder er evnen til at automatisere dataprocessen, hvilket reducerer manuel arbejdsindsats og tid, der kræves til analyse. Ved at træne modeller på store datasæt af mærkede punktskyer kan AI-algoritmer lære at klassificere træarter nøjagtigt, skelne mellem vegetation og ikke-vegetationspunkter og estimere træhøjder. Disse automatiserede processer muliggør hurtige og omkostningseffektive vurdering af skovens sammensætning, hvilket gør det lettere at overvåge ændringer over tid og optimere skovforvaltningsstrategier.
Punktskyer
Punktskyer genereret fra dronebaseret fjernregistrering giver en tredimensionel repræsentation af skovområder. Disse punktskyer indeholder værdifuld information som træhøjde, kronestruktur og artsfordeling. Ved hjælp af maskinlæringsalgoritmer og AI-metoder kan disse punktskyer behandles og analyseres for at udvinde relevante skovinventarparametre og få indblik i skovøkosystemets sundhed og karakteristika.
AI-metoder
Desuden åbner integrationen af dronebaserede punktskyer med AI-metoder nye muligheder for overvågning af eksperimentelle plantager. Forskere kan udnytte de detaljerede oplysninger, der er fanget af dronerne, til at vurdere vækst og udvikling af forskellige træarter, vurdere effektiviteten af skovkulturbearbejdning og identificere faktorer, der påvirker plantesucces. Evnen til at måle træhøjder og identificere arter ud fra punktskyerne giver forskere mulighed for at udføre præcise analyser og træffe datadrevne beslutninger vedrørende skovforvaltning og bevarelse.