Дроны в экологических исследованиях растений

Долгосрочные и масштабные экологические данные критически важны для изучения растений, но часто их невозможно собрать пешком. Традиционные методы сбора данных могут быть трудоемкими, опасными и нарушать хрупкие местообитания. Микро-беспилотные летательные аппараты (БПЛА), или дроны, устраняют эти проблемы, собирая данные с помощью аэрофотосъемки.

Новый обзор в журнале Applications in Plant Sciences исследует, когда и как использовать дроны в исследованиях растений. «Потенциал дронов в науке, возможно, ограничен лишь нашей способностью придумывать новые способы их применения», — комментирует Митч Крузан, ведущий автор обзора и профессор биологии в Университете Портленда. Дроны могут собирать данные о растительности в течение сезонов или лет для мониторинга восстановления местообитаний, наблюдения за редкими видами, сельскохозяйственных съемок и оценки запасов углерода.

Для некоторых задач аэросъемка с дронов — идеальное решение. Изображения с дронов позволяют картировать отдельные виды по уникальным спектральным значениям света, создаваемым цветами листьев или цветков. В сочетании с 3D-технологиями дроны могут измерять высоту и размер растений. Ученые используют эти изображения для изучения здоровья растений, фенологии, размножения, отслеживания болезней и оценки антропогенных нарушений среды.

Небольшие дроны могут летать по заданным трансектам над территориями до 40 гектаров. Встроенная система GPS позволяет им зависать над заданными точками для сбора повторяемых высокодетальных изображений. Авторы предупреждают о проблеме «теневых промежутков»: высокая растительность может скрывать низкую. Поэтому для полного обзора ландшафта необходимы перекрывающиеся снимки с разных углов.

В обзоре перечислены требования к дронам и операторам: видеопоток, стабилизация камеры, широкоугольные объективы для съемки больших площадей, а также обязательные метаданные (высота, скорость, координаты для каждого снимка).

После сбора геопривязанные изображения объединяются в цифровую модель поверхности (DSM) для анализа. Программное обеспечение для ГИС и программирования классифицирует типы растительности, особенности ландшафта и даже отдельные виды в DSM с помощью ручных или автоматизированных методов машинного обучения.

Для проверки эффективности технологии Крузан и коллеги использовали дроны в ландшафтно-генетическом исследовании заповедника Уэтстоун-Саванна в Орегоне, США. Их цель — понять, как особенности ландшафта влияют на перенос пыльцы и семян. Дроны обследовали сезонные пересыхающие водоемы (вернальные пулы) — угрожаемые водно-болотные угодья. Анализ изображений помог выявить, как ландшафт опосредует поток генов и расселение растений в этих фрагментированных местообитаниях. Ручное картирование заняло бы сотни часов и нарушило бы эти экологически чувствительные зоны.

До появления дронов основным методом аэросъемки был лидар (LiDAR). Однако лидар дорог, требует высокоспециализированного оборудования и обычно используется для съемки в один момент времени. «Съемка лидаром ведется с большей высоты, поэтому он не подходит для выявления тонких различий в высоте растительности, которые видны на высокодетальных снимках с дронов, летящих низко», — поясняет Крузан.

Применение дронов имеет ограничения. Хотя покупка дрона доступнее других технологий аэросъемки, начальные вложения могут превышать 1500 долларов США. Национальные правила полетов в некоторых странах ограничивают использование дронов из-за меняющихся требований к лицензированию, ограничений по высоте и полетам над частными землями. Кроме того, если изучаемые виды растений нельзя идентифицировать по спектральным значениям на аэроснимках, необходим сбор данных на земле.

Несмотря на ограничения, главное преимущество дронов — гибкость. Если масштаб и задачи исследования подходят для этой технологии, то «использование широкого спектра методов съемки и анализа улучшит нашу способность обнаруживать, различать и количественно оценивать различные особенности биотической и абиотической среды». По мере роста популярности дронов доступ к открытому аналитическому программному обеспечению и улучшение аппаратного обеспечения помогут ученым в полной мере использовать их потенциал в экологических исследованиях растений.