Výzkum a dokumentace

Ochrana přírody 5/2016 — 20. 12. 2016 — Výzkum a dokumentace — Tištěná verze článku v pdf

Využití bezpilotních prostředků v ochraně přírody

autoři: Vladimír  Hůda, Jiří Bělohoubek

Cíle výzkumu
Jednou z perspektivních oblastí využití dronů je sběr dat pro tvorbu digitálního modelu povrchu a přesných ortofotomap s vysokým rozlišením. Této oblasti dálkového průzkumu země se často říká blízká fotogrammetrie a v zahraniční literatuře též UAV (Unmanned Aerial Vehicle ) photogrammetry.

Takové fotomapy mají potenciál stát se důležitým zdrojem dat v ochraně přírody. Umožňují zaznamenat a dále studovat například šíření invazních druhů, stav a změny přírodních biotopů, migrační trasy zvířat a mnoho dalších charakteristik. Fotomapy s vysokým rozlišením umožňují dokonce identifikovat na povrchu i velice malé objekty jako například květy rostlin.

V naší práci jsme se soustředili na ověření možnosti využití podrobných fotomap k přesnému mapování a dokumentaci populace chráněných druhů rostlin. Zaměřili jsme se na populaci bledule jarní (Leucojum vernum) v PR Arba v k.ú. Srbská Kamenice, okres Děčín, a populaci prstnatce májového (Dactylorhiza majalis) ve VKP Vstavačová louka u Libouchce, k.ú. Libouchec, okres Ústí nad Labem. Na začátku stála úvaha, zda by vysoce podrobné fotomapy mohly být základem pro monitoring výskytu populace chráněných rostlin. Cílem bylo prověřit možnosti tvorby takto podrobných fotomap, stanovit omezující podmínky pro jejich vytvoření, popsat charakter biotopu, který je vhodný pro takový způsob mapování a prozkoumat interpretační hodnotu získaných výsledků.

K tomuto účelu byly vytipovány dvě lokality s odlišnou charakteristikou porostu, rozlohou a četností výskytu zkoumaného druhu: přírodní rezervace Arba v obci Srbská Kamenice a Vstavačová louka u Libouchce. PR Arba je vlhkomilná louka v nivě říčky Kamenice, kde je dominantním druhem bledule jarní (Leucojum vernum). Vstavačovou louku u Libouchce tvoří podobný biotop s výskytem bohaté populace prstnatce májového (Dactylorhiza majalis) a dalších významných indikačních druhů (upolín evropský, ostřice bledá,
o. Hartmanova, prvosenka jarní, ocún jesenní, koromáč olešníkový atd.). Obě lokality jsou dlouhodobě sledovány a je na nich prováděn pravidelný management s cílem podpořit prosperitu chráněných druhů. Výsledky mohou být proto cenné i pro hodnocení managementu.

Sběr dat v terénu
Práce v PR Arba byly naplánovány a uskutečněny
31. 3. 2016 za zatažené oblohy s občasnými přeháňkami. Práce na Vstavačové louce u Libouchce byly uskutečněny 24. 5. 2016 za polojasné oblohy bez deště. Vlastnímu sběru dat předchází příprava a plánování letu, což zahrnuje také zhodnocení výškových poměrů, rozlohy a identifikaci případných překážek či letových omezení. Předem je také zpravidla vytvořen letový plán, který bezpilotnímu prostředku říká, po jaké trase, jakou rychlostí a v jaké výšce má letět.

Rozlišení výsledné fotomapy je funkcí ohniska, velikosti obrazového snímače, počtu snímacích prvků a vzdálenosti kamery od povrchu. Čím podrobnější mapu požadujeme, tím níže musíme létat, nebo snímat objektivem s delším ohniskem, nebo čipem s větším rozlišením. Je na výzkumníkovi, jakou kombinaci parametrů zvolí a jak naplánuje sběr dat, aby vedl k použitelnému výsledku. Naším cílem bylo vytvoření ortofotomapy s rozlišením pod 5 mm/pixel, a výška letu tudíž musela být okolo 8  m nad terénem.

K pořízení fotografií byl použit bezpilotní letoun DJI
Phantom 3 Professional, osazený kamerou s pevným ohniskem 5  mm a čipem o úhlopříčce 1/2,3´ s 12 Mpix rastrem.

Obr. 2: Autoři při terénní práci v PR Arba.
Foto archiv EASYmap, a. s.

Bezpilotní prostředek je vybaven vlastním GNSS přijímačem. Samotný údaj o místu pořízení jednotlivých fotografií získaný z palubního GNSS přijímače však není dostatečný pro přesnou rozměrovou či polohovou kalibraci výsledného modelu a pro správné umístění mapy. Model bez dodatečné délkové nebo polohové korekce je sice topologicky správný, tedy tvar a vzájemné vztahy odpovídají předloze, může však trpět chybou rozměrovou i polohovou. Z tohoto důvodu je nezbytné model kalibrovat, a to buď rozměrově, vyznačením kalibračních úseček o známé délce, nebo polohově vložením vlícovacích bodů (GCP – Ground Control Points) o známých souřadnicích.

Před provedením fotogrammetrických letů byly na monitorované ploše umístěny kódované terče. Jejich poloha byla zaměřena geodetickým GNSS přijímačem, přístrojem v režimu RTK, využívajícím korekce dodávané pozemními stanicemi sítě ČEPOS. Byla tak získána informace o poloze GCP s přesností 0,02 až 0,04  m.

Po umístění GCP je možné provést samotný měřický let, během něhož jsou v pravidelných intervalech pořizovány snímky monitorovaného území. Ten v obou případech probíhal v manuálním režimu s ohledem na nízkou výšku letu a blízkost vzrostlých stromů. V jiných případech, kdy nehrozí kontakt s překážkou, je výhodnější provést let po předem naprogramované trase. Vhodně navržená trasa letu a interval pořizování snímků jsou důležité pro zajištění dostatečného překrytí. Během letu v prostoru PR Arba bylo pořízeno
202 kolmých i šikmých snímků, v prostoru VKP Vstavačová louka u Libouchce bylo použito 355 kolmých a šikmých snímků. Smyslem pořízení šikmých snímků, kdy osa kamery svírá s povrchem úhel asi 60°, je doplnit obrazovou informaci na okrajích, kde může být zkoumaná plocha překryta vyšší vegetací.

Čas potřebný k terénnímu sběru dat byl asi 60 minut. Z této doby byla doba vlastního letu okolo 15 minut, zbytek zabraly přípravné práce a umístění, zaměření a sběr terčů GCP.

Výsledkem jsou fotografie opatřené geotagem, tedy informací o poloze, a přesné souřadnice vlícovacích bodů.

 

Zpracování dat
Žádoucím výsledkem zpracovaných dat je georeferencovaný model a ortofotomapa lokality s potřebným rozlišením. Souřadnice získané z palubního GNSS je nejprve nutné transformovat do stejného souřadnicového systému, v jakém jsou zaměřeny GCP, což v řešených případech je S-JTSK. Tyto transformované souřadnice jsou načteny ke snímkům namísto původních souřadnic, což usnadňuje pozdější zarovnání a nalezení obrazů GCP na snímcích. V některých případech je možné tuto operaci částečně automatizovat použitím GCP s kódovanými čísly, za předpokladu, že použité označení GCP odpovídá číselnému kódu a použitý program automatickou detekci umožňuje. Na takto připraveném souboru dat je provedeno zarovnání, a je-li to nutné, označí se na snímcích ručně další vázací body. Ty slouží jako vodítko pro přesnější automatické zarovnání. Doplnění vázacích bodů je často nezbytné při mapování terénu pokrytého vyšší travou nebo bylinnou vegetací bez výrazné textury. Pro kvalitní výsledek je důležité, aby snímky byly ostré, kontrastní, bez dodatečných úprav procesorem kamery a s minimální nebo žádnou komprimací.

Po zarovnání snímků jsou spočteny a dále upřesněny parametry kamery, které charakterizují prvky vnitřní orientace, jako je ohnisko, rozložení distorze v obrazu apod.

Z takto připraveného souboru dat a parametrů je spočteno husté bodové mračno. Bodové mračno je třeba dále analyzovat a odfiltrovat body, které se nacházejí výrazně mimo pravděpodobný průběh povrchu. Je také možné klasifikovat body představující nežádoucí objekty, jako jsou stavby, technologie či některá vegetace, a tyto body dále ignorovat při tvorbě síťového modelu.

Bodové mračno je možné přímo načíst k dalšímu zpracování do GIS programu nebo vyexportovat georeferencovanou ortofotomapu a georeferencovaný digitální výškový model, obojí ve formátu GeoTIFF, což byl postup zvolený autory.

Základní parametry obou vytvořených modelů a fotomap shrnuje Tab. 1.

Tab. 1: Srovnání modelů. Zpracoval Vladimír Hůda

Vyhodnocení dat
Cílem bylo získat informaci o velikosti a hustotě rozložení hustoty populace bledule jarní v PR Arba
 a o počtu a poloze jedinců ve VKP Vstavačová louka u Libouchce. K tomu byly použity pouze vytvořené ortofotomapy, nikoliv rastrové výškové modely. Ty by však mohly najít využití při sledování jiných dynamických procesů, při kterých dochází ke změnám ve tvaru terénu.

Z minulých šetření bylo známo, že počet výskytů sledovaných jedinců se na monitorovaných plochách liší, výskyt květů bledule jarní v PR Arba dosahuje desítek tisíc, u prstnatce májového u Libouchce se pohybuje mezi jedním a dvěma tisíci. Z toho důvodu byl zvolen odlišný postup vyhodnocení dat získaných v každé z lokalit.

Vyhodnocení dat z PR Arba
Počet květů na mapované ploše je značný (Obr. 3) a již na první pohled je zřejmé, že není účelné zaznamenávat polohu každého z nich, jakkoliv to po technické stránce možné je. Smyslem mapování má být podklad pro hodnocení stavu populace jako celku a jeho porovnání se stavem v dalších letech.

Obr. 3: Výřez z fotomapy PR Arba. Zpracoval Vladimír Hůda

Na ploše výskytu bledule jarní byla vytvořena bodová síť o velikosti buněk 1 m² a ve středu každé z buněk byl zkonstruován bod. V každé z buněk byl poté ručně zjištěn počet zaznamenaných květů, a to přímo spočtením všech výskytů ve čtverci nebo extrapoplací podle počtu výskytů v charakteristickém zlomku čtverce. Zjištěný počet výskytů v buňce pak byl nastaven jako atribut příslušného bodu. Takto vzniklé bodové pole reprezentuje měrnou hustotu výskytu květů v jeho okolí. V dalším kroku byla vygenerována rastrová vrstva, tady vlastně mapa hustoty, která interpoluje mezilehlé hodnoty a poskytuje názornější pohled na distribuci květů ve sledované ploše.

Mapa hustoty výskytu květů v superprojekci s fotomapou umožňuje zajímavé studium vztahů mezi polohou a hustotou populace v blízkém okolí (Obr. 4). Celkem bylo na ploše 2269 m² identifikováno 45 708 květů s maximem hustoty populace okolo 150 květů/m². Mapa pokryla téměř celou plochu výskytu květů bledule jarní, s výjimkou jižní části, kde se již nachází souvislý porost stromů.

Obr. 4: Mapa hustoty výskytu bledule jarní. Zpracoval Vladimír Hůdavý

Vyhodnocení dat z VKP Vstavačová louka u Libouchce
Zde byl použit poněkud odlišný postup než v předchozím případě. Nad fotomapou byly v prostředí GIS vytvořeny ručně body v místech výskytu každého z jedinců sledované populace a takto vzniklé bodové pole bylo základem pro další analýzy.

Tento přístup umožňuje v rozumném čase dospět k výsledku, který je přesnější a umožňuje i rozsáhlejší analýzy. Není však rozumně použitelný tam, kde je počet výskytů o jeden a více řádů vyšší. Z bodového pole je pak generována například mapa hustoty, která pro každé místo znázorňuje hustotu výskytu daného prvku na zvolenou plošnou jednotku, zde metr čtvereční. Je na tvůrci mapy a účelu jejího užití, jaké konkrétní parametry pro konstrukci mapy zvolí. Řešitel pro způsob výpočtu rozdělení hustoty použil Gaussovu distribuci. Takto vzniklá mapa pro výskyt prvku znázorňuje hustotu v jeho okolí podle Gaussovy křivky a příspěvky blízkých prvků se sčítají.

Bodové pole lze vizualizovat i jinými způsoby, například nalezením polygonů vymezujících ty části plochy, které jsou nejblíže ke každému z prvků bodového pole.
Výsledkem monitoringu je informace o počtu květů prstnatce májového a o poloze každého z nich. Na mapě bylo takto identifikováno 1419 výskytů.

Možnosti využití
Cílem bylo ověření možností tvorby podrobných fotomap a ověření možností interpretace získaných výsledků. Podařilo se sestavit fotomapy s rozlišením okolo 5 mm/pixel, a to i za situace, kdy mapovanou oblast pokrýval travní a bylinný porost o výšce až 40  cm. Na těchto mapách je možné identifikovat objekty o velikosti několika centimetrů, v našem případě jednotlivé květy. Polohy květů je možné změřit s velkou přesností a vytvořit tak záznam o stavu populace s nebývalou podrobností.
Využití bezpilotních prostředků v kombinaci s dalšími postupy může přinést skokový nárůst v kvalitě dat o některých chráněných druzích. Bez využití UAV fotogrammetrie tyto výsledky nebylo možné opatřit nebo by jejich pořízení bylo neúměrně nákladné.

Fotomapy jsou pořízeny šetrně k samotnému předmětu ochrany. Pohyb výzkumníků v chráněném území se omezuje pouze na umístění vlícovacích bodů po obvodu chráněné plochy. Případné riziko poškození se tak minimalizuje. Fotomapa navíc přináší informaci o distribuci společenstva a tuto informaci uchovává pro pozdější ověření nebo studium a může být i na dálku sdílena s jinými uživateli.

Využití fotogrammetrie se ale nemusí omezovat pouze na mapování výskytu jednotlivých rostlin, nebo květů. Přehledné ortofotomapy pořízené z větší letové výšky s typickým rozlišením 30 až 60 mm/pixel se mohou mozaikovitě skládat. Další potenciál spočívá ve využití možnosti získat přesný model terénu. Podrobné fotomapy a modely povrchu mohou nalézt využití například v těchto oblastech ochrany přírody:

• ahodnocení účinnosti krajinného managementu;
• avymezení areálu rozšíření některých invazních druhů, a to i na nepřístupných lokalitách, a sledování dynamiky vývoje;
• snadné mapování hranic krajinných prvků, jako jsou mokřady nebo určité typy vegetace;
  asledování průběhu lokálních biokoridorů;
• mapování a přesná dokumentace poškození přírody a krajiny, rozsahu černých skládek;
  adokumentace stavu území nebo vegetace k určitému datu;
• sledování a přesné měření některých dynamických přírodních procesů, jako jsou sesuvy, zátrhy, vodní eroze, a to porovnáním dvou různých modelů povrchu;
• mapování nepřístupných skalních bloků nebo opuštěných povrchových lomů a pískoven;
  asledování škod na přírodě a krajině způsobených suchem nebo povodněmi;
• po doplnění nosiče multispektrální kamerou také monitoring zdraví vegetace prostřednictvím NDVI indexu (Normalizaed Difference Vegetation Index).

Popsaná metoda je velmi efektivní, dvoučlenný tým je schopen výsledky monitoringu dodat do 48 nebo
i 24 hodin od terénního sběru dat.

UAV fotogrammetrie má ještě další výhodu –  je levná a její nízká cena umožňuje používat přesné fotomapy tam, kde to dříve možné nebylo a tím zefektivnit vynakládání prostředků na péči o přírodu a krajinu.

Obr. 6: Výřez z fotomapy VKP Vstavačová louka u Libouchce.
Zpracoval Vladimír Hůda