Німеччина, Саксонія

Обробка зображень у поєднанні з штучним інтелектом і 5G є рішенням для захисту лісів від пожеж.

За останні роки кількість лісових пожеж різко зросла через погіршення здоров’я лісів, спричинене різкою зміною клімату в усьому світі. Більш тривалі періоди сухої погоди та тиск різноманітних шкідників і хвороб, наприклад, жуків-короїдів, впливають на великі лісові території Північної Європи. Крім фінансових втрат, ці наслідки призводять до зниження накопичення вуглецю та великих екологічних змін.

У 2022 році лише в Німеччині було зареєстровано 2397 лісових пожеж. Було знищено понад 3058 гектарів лісів, переважно у федеральних землях Бранденбург і Саксонія. Моніторинг лісових масивів за допомогою літаків або безпілотних літальних апаратів (БПЛА або «дронів») може допомогти вчасно виявити потенційні проблеми. Крім того, спостережні вежі, оснащені найновішими камерами та сенсорними технологіями, у поєднанні зі штучним інтелектом (ШІ) для виявлення стовпів диму як ознак лісової пожежі, можуть стати ідеальним рішенням для допомоги в боротьбі з масовим знищенням середовищ існування дикої природи.

Проект моніторингу лісів

Дослідницький проект, ініційований Landkreis Goerlitz у Саксонії та Федеральним міністерством цифрових технологій і транспорту Німеччини (BMDV), у співпраці з фірмою Geotechnology, Geoinformatics and Services GmbH (GGS) – був зосереджений на моніторингу загальної лісової території площею 170 км2 на північному сході Німеччини. Реалізація проекту базувалася на кількох підходах. Зважаючи на велику площу покриття, для моніторингу з повітря використовувався літак-геодезист та БПЛА, а на землі – спостережні вежі з новітньою сенсорною технікою та наземні датчики.

Налаштування камери для аерофотозйомки

Налаштування камери для аерофотозйомки було засновано на технології GGS OIS з додаванням ближнього інфрачервоного (NIR) і теплових камер. GGS обрала Phase One iXM-RS 150 із 90-міліметровим об’єктивом для найнижчого зображення. Було додано дві додаткові камери Phase One Achromatic iXM-100 з NIR-фільтром (смуги 700-850 нм і 750-850 нм) і двома 70-мм об’єктивами. Для створення 3D-моделі поверхні чотири косі камери Phase One iXM-100 , кожна з яких оснащена 80-мм об’єктивом, також були інтегровані в блок камери. Окрім найнижчих камер, ще дві тепловізійні камери використовувалися для зйомки всього шляху з нижчою роздільною здатністю для визначення впливу змін мікроклімату на стан лісу.

Обробка даних і генерація моделі

Зібрані дані RGB, CIR і NDVI спочатку були оброблені за допомогою програмного забезпечення Phase One iX Capture, а потім були оброблені за допомогою спеціального фотограмметричного програмного забезпечення для створення справжніх ортофото. Дані червоного краю були створені після ортофото обох смуг NIR та уточнені шляхом перетворення растру між двома ортофото знімками NIR. Дані RGB похилої системи (nadir and oblique) були оброблені пакетом програмного забезпечення Skyline Photomesh для створення 3D-моделі.

Застосування у лісовпорядкуванні

Отримані моделі даних можна використовувати для різноманітних програм, зокрема

• Оцінка стану здоров’я лісу: ортофото RGB, NIR, CIR, NDVI можуть використовуватися лісовими експертами для виявлення територій високого ризику лісових пожеж, територій, які страждають від посухи чи шкідників/хвороб, таких як жук-короїд, або для оцінки ґрунту. стан здоров’я. Тоді ці зони позначаються як зони високого ризику і, отже, мають вищий пріоритет щодо спостереження за пожежею. Виявлення червоного краю в діапазоні 700-750 нм дозволяє швидше та легше виявляти проблеми зі здоров’ям, ніж лише зображення NIR/CIR. Таким чином, це можна позначити як швидкий індикатор стресу всередині дерев.
• Карти надзвичайних ситуацій: ортофото RGB можна використовувати як частину екстреної навігаційної системи для пожежників у поєднанні з іншою інформацією, такою як доступність шляхів, озера для доступу до води, інформація про критичну інфраструктуру та недоступні райони. Ці дані, наприклад справжня ортофотомозаїка, є частиною хмарного ГІС-додатку. Він часто оновлюється допоміжними даними, наприклад, даними, зібраними за допомогою БПЛА, про розміри та динаміку лісових пожеж, а також пов’язані з ними ризики для прилеглих населених пунктів та інфраструктури. Цю навігаційну програму також можна використовувати для координації та спрямування служб екстреного реагування.
• 3D-моделювання: 3D-дані з похилих камер можна використовувати для створення ідеальної 3D-моделі області, яка обробляється за допомогою Skyline’s Photomesh. Використання програмного забезпечення TerraExplorer від Skyline допомагає виконувати аналітику в моделі поверхні, наприклад, візуальну лінію видимості оглядових веж і оптимізовані польоти БПЛА для виявлення територій. Використовуючи різні модулі штучного інтелекту, 3D-модель також дозволяє симулювати лісові пожежі, щоб перевірити, чи видно пожежі з віддалених точок, таких як оглядові вежі, або з БПЛА, що летить на різних висотах і використовує різні стратегії польоту.

Наступні кроки

На даний момент є три спостережні вежі у межах 170 км2 лісу, дослідженого в цьому дослідницькому проекті. Однак лише одна з них оснащений системою камер, і ця система камер базується на старішій технології. У якості наступного кроку на двох із трьох веж буде встановлено інноваційну матрицю камер, встановлену на карданному підвісі, яка знімає RGB, NIR, AC і теплові дані. Підвіс скануватиме область під кутом 270 градусів, а камери зніматимуть зображення з перекриттям боків на 60%. Отримані дані будуть передаватися через мережу 5G на центральний сервер управління кризами та аналізуватися за допомогою алгоритмів AI для виявлення лісових пожеж. Якщо буде виявлено лісову пожежу, спрацює сигнал тривоги, і для оцінки ситуації буде розгорнуто БПЛА. У поєднанні зі спостереженнями з інших веж місце пожежі можна легко обчислити та перевірити.

Невеликі території можна спостерігати за допомогою БПЛА, оснащених камерами RGB, NIR і червоним краєм. Щоб забезпечити більший час польоту, ці дрони мають лише малоформатні компактні камери. Після підняття тривоги спочатку буде розгорнуто один БПЛА. У певних ситуаціях рій БПЛА може бути відправлений для спостереження за більшою територією, щоб перевірити розвиток пожеж. Зібрані дані у поєднанні з візуальним оглядом швидкості та напрямку вітру мають вирішальне значення для визначення швидкості та напрямку поширення пожежі. Комбінація всіх зібраних даних, що передаються через мережу 5G, інформує про стратегію та розгортання екстрених служб, одночасно зменшуючи ризики для пожежників, населених пунктів та інфраструктури.

Джерело: GIM international