Jako integralna część naszego ekosystemu, lasy są bezcenne pod każdym względem. Nie tylko stanowią siedlisko dla niezliczonych gatunków dzikiej przyrody, ale także odgrywają kluczową rolę w sekwestracji dwutlenku węgla, oczyszczaniu wody i stabilizacji gleby. Od stuleci leśnicy zapuszczają się głęboko w las, skrupulatnie dokumentując jego niezwykłość. Ich wysiłki na rzecz badania i zrozumienia tych złożonych ekosystemów nieustannie ewoluują wraz z pojawianiem się nowych technologii. Im więcej wiemy, tym lepiej możemy zarządzać naszymi lasami i je chronić.
Technologia Light Detection and Ranging (LiDAR) jest wykorzystywana do badania ekologii lasu i gospodarki leśnej od dziesięcioleci. Zapewnia ona wysokorozdzielcze, trójwymiarowe informacje o strukturze lasu, umożliwiając badaczom pomiar wysokości drzew, gęstości koron oraz pokrycia terenu z niezwykłą dokładnością. Wykorzystując potencjał LiDAR-u, badacze mogą tworzyć precyzyjne cyfrowe modele terenu, oceniać stan zdrowotny lasów, szacować biomasę i sekwestrację węgla oraz opracowywać strategie zrównoważonej gospodarki leśnej.
To studium przypadku rzuca światło na grupę leśników, którzy chcą zbadać wielowymiarowy wpływ wykorzystania technologii LiDAR w badaniach leśnych. Podążając ich śladami, dowiemy się, jak technologie LiDAR zmieniły ich sposób postrzegania lasów.
Łączenie punktów LiDAR - kwestia nabytego gustu
Połacie bujnych lasów rozciągają się wzdłuż zachodniego wybrzeża Stanów Zjednoczonych, tworząc zróżnicowany ekosystem, który jest zarówno złożony, jak i fascynujący. Wśród bogatej roślinności rodzimych gatunków drzew, w tym sosen żółtych z doliny Willamette, dębów białych i gęstwin omszonych klonów pnących, leży stan Oregon. W samym sercu tego naturalnego splendoru pionierski zespół leśników i badaczy z Oregon State University wykorzystuje najnowocześniejszą technologię do badania lasów. Bogdan Strimbu, profesor nadzwyczajny inżynierii leśnej, zasobów i zarządzania, jest jednym z wczesnych użytkowników technologii LiDAR w badaniach leśnych.
Z zawodu biometryk, prof. Strimbu zajmuje się inwentaryzacją lasów i modelowaniem wzrostu. LiDAR nie był dla niego miłością od pierwszego wejrzenia. Potrzeba było czasu, cierpliwości i oczywiście wielu głębokich przemyśleń, by dostrzec piękno w danych LiDAR, które dla innych mogło nie być tak oczywiste. Ostatecznie jednak bogactwo danych LiDAR stało się dla prof. Strimbu niezastąpionym narzędziem i już nigdy nie oglądał się wstecz. Prof. Strimbu wspominał: "Zaczynasz dostrzegać wzorce, kiedy inni ich nie widzą... Byłem oczarowany przejściem od starej fotogrametrii do nowej fotogrametrii, a od fotogrametrii do chmury punktów... Skoro fotogrametria robi tyle fajnych rzeczy, to co powiesz na powrót do aktywnych sensorów, takich jak LiDAR? Właśnie tak wciągnąłem się w LiDAR."
Kompasy, mapy, taśma miernicza drwala, a teraz migawki 3D
Inwentaryzacja rozległych lasów była kiedyś pracochłonna. Zespoły leśników przemierzały teren, aby wszystko mierzyć ręcznie. „Inwentaryzację lasu tradycyjnie wykonywano, chodząc po terenie i mierząc średnice oraz wysokości” — wyjaśnił prof. Strimbu. Dwuosobowy zespół mógł w ciągu dnia pokonać tylko określony dystans i objąć ograniczony obszar, a wiele pozostawało do życzenia.
LiDAR znacznie przyspiesza ten proces. Jeden operator może objąć znacznie większy obszar w ułamku czasu. Zdolność LiDAR-u do zapewnienia kompleksowego spisu lasu, rejestrującego szczegóły każdego drzewa — od górującej korony po małe sadzonki — to prawdziwa rewolucja w zarządzaniu lasami.
Migawki 3D są znacznie lepszym opisem lasu niż dane jednowymiarowe, pozyskiwane ręcznie, z jednym przedziałem ufności. „To dosłownie jak trójwymiarowe zdjęcie tego, jak las wygląda w danym momencie” — powiedział profesor. To bogactwo danych nie tylko wspiera bieżące podejmowanie decyzji, ale także stanowi cenne źródło dla przyszłych badań i analiz.
Katalizator postępu: wsparcie FJD Trion zmienia oblicze badań
Gdy prof. Strimbu przekonał się o wartości danych LiDAR, kolejną kwestią stały się dla niego jakość i dostępność tych danych. Czerpiąc ze swojego doświadczenia z sensorami różnych producentów, prof. Strimbu stawiał wysokie wymagania w zakresie jakości danych, niezawodności usług i stałego wsparcia. Choć każda marka sensorów oferowała własny zestaw zalet i wad, szybkość reakcji i niezawodność usług wsparcia okazały się kwestiami nadrzędnymi.
„Pomoc, jaką otrzymałem od FJD Trion, jest wyjątkowo dobra, a odpowiedzi zwykle przychodzą w ciągu 24 godzin” — zauważył profesor. Dla profesora i jego zespołu ważne jest otrzymywanie informacji i wsparcia, które szybko rozwiązują rzeczywiste problemy. Oznacza to, że badacze mogą skupić się na wyciąganiu wniosków z danych i zaoszczędzić godziny, a może nawet dni, na pozyskiwaniu i analizie danych. Choć szybkość reakcji jest istotna, prawdziwa wartość tkwi w praktycznych rozwiązaniach. W końcu zespół potrzebuje wskazówek, które można wdrożyć, a nie tylko szybkich odpowiedzi. „(FJD Trion zapewnia) rozwiązania, które są użyteczne, a nie rozwiązania, które [każą nam] zapłacić kolejne 10 000 dolarów, ani tego rodzaju odpowiedzi, które w rzeczywistości nie są rozwiązaniami... Gdyby wszystko było jak FJD Trion, wszystko byłoby świetnie.”
Dennis Chung, inżynier projektu w FJD Trion, demonstruje zespołowi OSU nową funkcję leśną w FJD Trion Model.
Poza wiązką: LiDAR u progu integracji informacji
W miarę jak technologia LiDAR nadal dojrzewa, oczekuje się, że będzie dostarczać jeszcze bardziej kompleksowych informacji o ekosystemach leśnych. Prof. Strimbu postrzega LiDAR jako technologię przechodzącą od samodzielnego rozwiązania do kluczowego źródła danych, które współtworzy big data.
Jak sugeruje profesor, praktycznym usprawnieniem zastosowania LiDAR-u w badaniach leśnych jest połączenie danych lotniczych i naziemnych. „To, co widzę, to połączenie dwóch opisów lasu — jednego od dołu i jednego znad koron... w badaniu lasu i dużych obszarów myślę, że kolejnym krokiem jest praca z naziemnym LiDAR-em i sprawienie, by współrejestracja chmur punktów była płynna.”
Poza integracją danych prof. Strimbu postrzega LiDAR jako fundament analizy big data w leśnictwie. „Innym kierunkiem, w którym moim zdaniem LiDAR mógłby się rozwijać, jest większe wejście w obszar dużych zbiorów danych, łączenie wielu źródeł danych i scalanie LiDAR-u z innymi źródłami teledetekcyjnymi. Na przykład różne schematy kolorowania, dzięki którym można kolorować punkty według różnych częstotliwości, które nie są częścią dzisiejszej normalnej rutyny.”
Ze względu na kompleksowy opis lasu dane LiDAR mogą stanowić podstawę do włączania innych źródeł teledetekcyjnych, takich jak zobrazowania satelitarne. Taka fuzja danych pozwoliłaby badaczom stworzyć pełniejszy obraz zdrowotności i składu lasu. Wyobraź sobie analizę nie tylko struktury koron z LiDAR-u, ale także nałożenie informacji o zróżnicowaniu kondycji roślin lub potencjalnych infestacjach pochodzących ze zobrazowań satelitarnych — wszystko w ramach jednego, potężnego zbioru danych.
Jak trafnie ujmuje to prof. Strimbu: „LiDAR uchwyci teraźniejszość dla przyszłości.”
Dowiedz się więcej o skanerze LiDAR FJD Trion P2 tutaj.
Dowiedz się więcej o skanerze 3D LiDAR FJD Trion S2 tutaj.
Dowiedz się więcej o oprogramowaniu do przetwarzania chmur punktów FJD Trion Model tutaj.
