Использование дронов для оценки ущерба урожаю от кабанов
Растущие популяции диких кабанов (Sus scrofa L.) наносят всё больший ущерб сельскохозяйственным угодьям в Европе, требуя компенсаций на сотни тысяч евро. Новый метод на основе дронов позволяет оценивать ущерб урожаю быстро, стандартизированно и объективно.
Аннелин Рюттен, аспирант Антверпенского университета и Института исследований природы и леса (INBO, Брюссель), представит метод на конференции «Экология через границы» в Генте, Бельгия. Она использует стандартный коммерческий дрон для аэрофотосъёмки полей, а затем анализирует снимки с помощью алгоритма для выявления повреждённых участков.
Рост численности кабанов во многих европейских странах связывают с увеличением ущерба урожаю, распространением болезней и ДТП. Во Фландрии кабаны отсутствовали почти 50 лет и вернулись лишь в 2006 году. Данные охотничьих трофеев показывают растущую популяцию, которая продолжает расширять ареал с восточной провинции Лимбург в сторону центральных провинций Антверпен и Фламандский Брабант.
Ландшафтная структура Фландрии изменилась за годы отсутствия кабанов, став плотной мозаикой сельскохозяйственных, природных и городских территорий. Это привело к многочисленным конфликтам между человеком и дикой природой.
«Я хочу получить первое представление о масштабах сельскохозяйственного ущерба от кабанов, потому что, в отличие от соседних регионов и стран, ранее это не отслеживалось, и неизвестно, каковы финансовые потери для этого сектора», — говорит Аннелин Рюттен.
Метод был разработан, чтобы быть доступным и простым в применении. «Я подключаю смартфон к пульту управления дроном, что позволяет видеть изображение с камеры. Повреждения очень чётко видны: на кукурузных полях кабаны валяются по кукурузе, оставляя зияющие дыры со сломанными стеблями среди зелёного поля. На пастбищах рытьё создаёт явную разницу в цвете из-за взрыхлённой почвы», — объясняет Рюттен.
Для каждого поля делается множество отдельных фотографий с перекрытием 75–85%. Высокое перекрытие позволяет объединить снимки в единое изображение с учётом разных перспектив, показывающее всё поле. Затем площадь поля классифицируется на повреждённые и неповреждённые части с помощью объектно-ориентированного анализа изображений (OBIA). Точность алгоритма достигает 93% для полей кукурузы и 94% для пастбищ.
Традиционно ущерб оценивают обученные эксперты, измеряя повреждённую площадь непосредственно в поле. «Полёты и съёмка повреждённых полей занимают меньше времени, чем оценка с помощью наземных визитов, что делает метод более рентабельным», — добавляет Рюттен. Ещё одно преимущество — стандартизация метода, позволяющая напрямую сравнивать разные поля и данные за разные периоды времени.
Аннелин Рюттен представит свою работу на конференции «Экология через границы» во вторник, 12 декабря 2017 года.