Ocena stanu zdrowotnego świerka na podstawie analizy zdjęć wielospektralnych wykonanych fotograficznymi aparatami cyfrowymi przenoszonymi przez bezzałogowy statek latający

W pracy oceniono przydatność zdjęć w zakresie bliskiej podczerwieni. Zdjęcia wykonano zmodyfikowanymi aparatami cyfrowymi (Sigma DP2) zamontowanymi na bezzałogowym statku latającym AVI-1. Dla wybranego obiektu badawczego o pow. 284 ha, wykonano 930 zdjęć o rozdzielczości terenowej 0,15 m. Zdjęcia zostały przetworzone do postaci ortomozaik w barwach naturalnych oraz zbliżonych do spektrostrefowych. W terenie wykonano obserwacje koron świerków rosnących w ok. 40-letnim, jednogatunkowym drzewostanie. Określono gęstość igliwia, jego kolor oraz inne symptomy świadczące o kondycji drzew. Te same drzewa zidentyfikowano na ortomozaikach i poddano klasyfikacji, której wyniki porównano z danymi uzyskanymi w terenie. Ocenę stanu zdrowotnego świerka (Picea bies) na ortomozaikach wykonano analizując udział barwy czerwonej związanej z różnymi objawami chorobowymi i uszkodzeń koron. Obserwacje wykonało niezależnie od siebie dwóch obserwatorów, każdy w dwóch seriach. Ocenę jednolitości rozpoznawania barw przez obserwatorów oparto na porównaniu uzyskanych wartości. Stwierdzono, że jest możliwe podzielenie obserwowanych drzew na kilka klas zdrowotności.

Several tests were carried out of unmanned aerial vehicles (UAV) equipped with customer cameras to take pictures of forest areas. Based on this a special own UAV was built which can carry a set of non-metric digital cameras recording images in RGB and near-IR channels. Approximately 1000 aerial images with a ground resolution of 0.15 m were taken for the selected research facility with an area of approximately 250 ha. These images were used to produce an orthomosaic in natural and multispectral bands. It was decided to find out whether it is possible to evaluate the health condition of spruce (Picea abies). The field observations were made of the crowns of spruces growing in about 40-year-old single-species stand. Information on the density of pine needles, its color, and other symptoms of the tree condition were recorded. The same trees were identified on orthomosaic and classified. Results of classification from the field and orthomosaic were compared. It was concluded, that it is possible to divide the observed number of trees into several health condition classes.