Detekce napadených stromů lýkožroutem pomocí bezpilotních leteckých prostředků v okolí NPR Rejvíz

Stanislav Herber

Bakalářská práce

Detection of infested trees by bark beetle using unmanned aerial vehicles in NPR Rejvíz

Anotace:

V posledních letech se kůrovcové kalamity objevují, čím dal častěji. Lýkožrout smrkový (Ips typographus) tak představuje pro les vážný ekologický i ekonomický problém. Oslabené stromy, které jsou lákavé pro množení lýkožrouta, se nemohou dostatečně bránit a následkem kůrovcových aktivit umírají. Ke snížení škod je nutné rychle detekovat napadené stromy a provést preventivní ochranu. Výzkum proběhl v oblasti národní přírodní rezervace Rejvíz, na pomezí rezervace a hospodářského lesa. V této oblasti je šíření kůrovce pomalejší, což umožňuje dobré podmínky pro detekci napadených stromů. Bakalářská práce se zabývá výzkumem detekce napadených stromů lýkožroutem smrkovým pomocí bezpilotních leteckých prostředků. Cílem práce je prokázat využitelnost RGB, multispektrálních a termálních dat a jejich kombinací k detekci jednotlivých stádií napadených stromů. Na vstupních datech byla nejprve provedena georeference. Dále byly vytvořeny vlastní trénovací a validační data. Následně byla provedena klasifikace jednotlivých stromů pomocí algoritmu Random Forest v software SNAP do kategorií mrtvý, zdravý a napadený strom. Výsledky závěrečné práce prokazují využitelnost UAV dat k detekci jednotlivých fází napadených stromů. Přesnost detekce napadených stromů z RGB dat byla v rozmezí 61-93 % v závislosti na době pořízení snímků. V červenci dosáhl RGB senzor přesnost 61 %. Při použití multispektrálního snímku k detekci napadených stromů byla docílena přesnost 80 %. Při kombinaci termálního a RGB snímku se přesnost detekce napadených stromů zvýšila na 96 %.

Abstract:

In recent years, bark beetle calamities appear, the more often he gave. The spruce lichen-eater (Ips typographus) thus represents a serious ecological and economic problem for the forest. Weakened trees, which are attractive for the reproduction of the lichen-eater, cannot be sufficiently defended and die as a result of bark beetle activities. To reduce damage, it is necessary to quickly detect infested trees and provide preventive protection. The research took place in the area of the Rejvíz National Nature Reserve, on the border of the reserve and the commercial forest. In this area, the spread of bark beetles is slower, which allows good conditions for the detection of infested trees. The bachelor's thesis deals with the research of detection of infested trees by spruce lichen-eater using unmanned aerial vehicles. The aim of this work is to demonstrate the usability of RGB, multispectral and thermal data and their combinations to detect individual stages of infested trees. Georeferencing was first performed on the input data. Furthermore, own training and validation data were created. Subsequently, the individual trees were classified using the Random Forest algorithm in the SNAP software into the categories of dead, healthy and infested tree. The results of the final work demonstrate the usability of UAV data to detect individual phases of infested trees. The accuracy of detection of infested trees from RGB data was in the range of 61-93% depending on the time of image acquisition. In July, the RGB sensor reached an accuracy of 61%. When using a multispectral image to detect infested trees, an accuracy of 80% was achieved. The combination of thermal and RGB imaging increased the detection accuracy of infested trees to 96%.

Klíčová slova

UAV, Vegetační indexy, Teplota povrchu, Lesní disturbance, Klasifikace

Keywords

UAV, vegetation indeces, surface temperature, forest disturbance, classification

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 31. 3. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Tomáš Klouček, Ph.D.
• Oponent: Jan Komárek, Ing.

Česká zemědělská univerzita v Praze

Fakulta životního prostředí

Bakalářský studijní program:
Geografické informační systémy a dálkový průzkum Země v životním prostředí