Svi objekti reflektuju, apsorbuju ili emituju elektromagnetsko zračenje ovisno o sastavu,stvarajući jedinstvene uzorke koje zovemo spektralni potpisi ili endmemberi. Čisti spektralni uzorci definšu se u idealnim terenskim ili laboratorijskim uslovima, gdje je spektar refleksije dobiven upotrebom spektroradiometra fokusiranog na jednu površinu.

Spektralni potpisi vegetacije Su dinamični (u spektralnoj, prostornoj i vremenskoj rezoluciji), znatno zahtjevniji za prikupljanje i dokumentovanje, te ih treba s oprezom ugraditi u spektralne knjižnice. Postoji nekoliko spektralnih knjžnica (većih i manjih) koje su organizirane po poglavljima, a sastoje se od uzoraka koji imaju dovoljan broj analiza i dokumentaciju za utvrđivanje kvalitete spektra. U ovome istraživanju izdvojeni su spektralni potpisi za nekoliko vrsta:  hrast lužnjak (Quercus robur L.), običnu bukvu (Fagus sylvatica L.), običnu jelu (Abies alba Mill.), običnu smreku (Picea abies L.), bijelu imelu (Viscum album L. ssp. Abietis (Weisb.)) i žutu imelu (Loranthus europaeus Jacq.). Svrha istraživanja je bila uspostaviti spektralnu knjižnicu za buduća istraživanja primjene hiperspektralnih skenera pri detekciji vrsta drveća.

MATERIJALI I METODE

Snimanje uzoraka provedeno je hiperspektralnim linijskim skenerom ImSpector V9 spektralnog opsega 430-900nm i PCO PixelFly monokromatskim senzorom (24 slike/sekundi, rezolucije 640×512/8 bita ili 1280×1024/12 bita piksela (Miljković i dr. 2017). Hiperspektralni skener postavljen je zajedno sa senzorom svjetlosnog zračenja – FODIS (Fiber Optic Downwelling Irradiance Sensor) na visinu jednoga metra iznad tla. Dužina linije snimanja je iznosila 33,3%, a širina linije iznosi 0,208% visine, odnosno 0,333m x 0,00208m (Šemanjski i dr. 2009). Uzorcisu postavljani ispod skenera, u središte optičke ose, na podlogu pričvršćenu na tlo, sa označenom podjelom punog kruga za svakih h 45º. Ukupno je snimljeno 1208 snimaka. 

REZULTATI I DISKUSIJA

Dobijeni rezultati potvrđuju mogućnost razdvajanja spektralnih krivulja, ali ujedno i ukazuju na preklapanje u pojedinim dijelovima spektra za pojedine vrste,što je bilo i očekivano.

Uspoređene spektralne krivulje hrasta lužnjaka i obične bukve pokazuju jasnu diferencijaciju duž cijeloga spektra od 430 do 900 nm, što dokazuje i rezultat t-testa p<0,001.  Na grafičkom prikazu vidljivo je kako hrast lužnjak i obična bukva dobro diferenciraju u vidljivom i infracrvenom dijelu spektra.

Usporedbom spektralnih krivulja hrasta lužnjaka i žute imele koja dolazi na hrastu lužnjaku, vidimo jasno razlikovanje  njihovih spektralnih krivulja (t-test p<0,001), što ukazuje na mogućnost detekcije zaraženosti hrasta lužnjaka imelom.

Nakon usporedbe spektralnih krivulja obične jele, obične bukve i obične smreke , vidljivo je kako se obična jela i obična smreka slabo diferenciraju u vidljivom dijelu (t-test p=0,917), za razliku od obične bukve, čija je spektralna refleksija znatno veća u području red edge prema bližem infracrvenom području, (t-test p<0,001) i t-test za običnu smreku i običnu bukvu (t-test p><0,001)

Usporedbom spektralnih krivulja obične jele i bijele imele (slika 12), možemo potvrditi njihovo jasno diferenciranje, što dokazuje uspješnost primjene u detekciji imele na hiperspektralnim snimkama.

Rezultati istraživanja proučavanih glavnih šumskih vrsta u Hrvatskoj i dvije vrste imela većinom su pokazali malu diferencijaciju spektralih krivulja u vidljivom dijelu spektra, dok u bližem infracrvenom navedene vrste jasno diferenciraju, odnosno moguća je detekcija tih vrsta na hiperspektralnim snimkama.

ZAKLJUČAK

Na osnovi provedenih snimanja pojedinih vrsta drveća i dvije poluparazitske vrste, hiperspektralnim linijskim skenerom ImSpector V9 možemo donijeti sljedeće zaključke:

provedenim istraživanjem definiranisu postupci uzimanja uzoraka za određivanje endmembera i kreiranje spektralnih knjižnica;

određeni su čisti spektralni uzorci (endmemberi) za neke od najvrijednijih komercijanih vrsta u Republici Hrvatskoj (hrast lužnjak, obična bukva, obična jela i obična smreka), te za dvije poluparazitske vrste (bijela i žuta imela);

spektralni potpisi navedenih uzoraka su dio spektalne knjižnice, te mogu poslužiti u budućim hiperspektralnim istraživanjima za detekciju vrsta drveća i zaraze imelom kako za potrebe šumarstva (zaštite šuma, uređivanja, iskorištavanja šuma)tako i za potrebe drugih naučnih disciplina.

Ovo istrživanje je jedan od prvih koraka u razvoju algoritama za detekciju vrsta drveća iz hiperspektralnih snimaka. Danas postoje hiperspektralne kamere, koje se mogu montirati na dronove, te kombinovanjem ovih razultata I sve brže rastuće AI tehnologije , koja pored diferencijacije u spektru može koristiti i mehanizme za prepoznavanje oblika krošnje, visine stabala, položaja grana I slično.

USKORO VIŠE O OVOJ METODOLOGIJI NA FORESTRYTECH blogu.

IZVOR: Ančić M. et all. (2020) : SPEKTRALNI POTPISI (ENDMEMBERI) NEKIH ŠUMSKIH VRSTA U REPUBLICI HRVATSKOJ; Šumarski list; p119–127.

Bršljan (Hedera helix) je zimzelena drvenasta biljka penjačica iz porodice Araliaceae. Ova penjačica naraste 20-30 m u visinu na za nju prikladnim mjestima, kao što su drveća, klifovi i zidovi. Javlja se na vlažnim i humusnim zemljištima, ali dobro podnosi i kamenita i vapnenasta tla, voli vlažan zrak. Odlikuje se kožastim zimzelenim listovima koji na jednoj biljci mogu doći u više različitih oblika. Listovi mogu biti zeleni ili prošarani kremastobijelim ili srebrenastim prugama, a dugi su 50-100 mm. Srcolikog su varijabilnog oblika i spiralno raspoređeni. Spiralno su raspoređeni po stabljici koja se pomoću zračnog korijenja penje i prihvati za podlogu.

Cvijeta od kraja ljeta do kasne jeseni, točnije od kolovoza do listopada. Cvjetovi su bijelozelene boje. Plod su tamnoplave bobice promjera 6-8 mm. Plodovima bršljana hrane se mnoge ptice, pa one tako rasprostranjuju njihove sjemenke. U svakom plodu se nalazi 1-5 sjemenki. Svi dijelovi bršljana su gorkog okusa i otrovni, a ljekovitost i otrovnost biljke potječe od saponizidnih materija.

Bršljan može doživjeti i do nekoliko stotina godina starosti, ima vrlo spor prirast.

Prilikom prorjeđivanja sklopa, i jačih zahvata u šumskim sastojinama primjećeno je sve češća pojava ove biljke. U suštini bršljan nije parazitska biljka, te ne šteti stablima domaćina na taj način kao neke druge parazitske biljke, međugtim bršljan na stabla domaćina djeluje mehaničkom silom, te ukoliko je stablo jako zahvaćeno ovom biljkom može doći do savijanja grana. Bršljan negativno djeluje  blokirajući sunčevu svjetlost, koja je neophodna stablu u procesu fotosinteze. Bršljan može dodatno  otežati granu drveta, izlažući je većem riziku da se slomi u oluji. S vremenom, invazija bršljana oslabi drvo, čineći ga pogodnim za infrkciju različitim štetnim insekatima i gljivama.

FARMACEUTSKA INDUSTRIJA INTENZIVNO ISTRAŽUJE BRŠLJAN

Ne treba zaboraviti i činjenicu da je bršljan od davnina zbog prisustva saponizidih materija, korišten u liječenju respiratornih oboljenja. I danas je gotovo neizostavan usvim sirupima I lijekovima koji pospješuju iskašljavanje i sazrijevanje kašlja, te je sve veća zainteresovanost farmaceutske industrije za ovom biljkom. Postoje mnogi otkupni centri koji otkupljuju suvi ili sviježi bršljan, a to predstavlja jeden dodatni izvor prihoda za dosta stanovništva ruralnih krajeva.

Iz ova dva navedena razloga jasno se može zaključiti da je neophodno vršiti kontrolu rasprostrenjenosti bršljana. Ranije se to radilo prolaskom terena i bilježenjem stabala zaraženih ovom biljkom, ili sakupljanjem bršljana sa zaraženih stabala koja se uoče u tom prolasku terenom.

Danas je moguće jasno locirati sva stabla na kojima se nalazi bršljan upotrebom dronova opremljenih različitim snzorima.

Slika: Istraživano područje

Detekcija bršljana ostvarena je kroz GIS alate i AI algoritme, analizirajući obimne prostorne podatke za identifikaciju i mapiranje bršljana. Python se koristio za treniranje AI modela, zahvaljujući svojoj fleksibilnosti i bogatim bibliotekama za mašinsko učenje.

Slika: Stabla na kojima je detektovan bršljan

Moguće je izvršiti transformaciju koordinata stabala u fajl koji podržavaju GPS uređaji te se kao takve mogu koristiti direktno na ternu. U ovom slučaju koordinate su korišćene za kontrolu dobijenih rezultata, gdje smo se uvjerili da se na 100% detektovanih stabala, razvijenom metodologijom , nalazi bršljan.

Slika: Verifikacija rezultata razvijene metodologije

ZAKLJUČAK

Primjenom dronova moguće je precizno odrediti koordinate svakog stabla zaraženog bršljanom. Ovo nam može pomoći kod boljeg razumjevanja ekologije i rasprostrnjenosti ove vrste, kao i boljeg planiranja prilikom sakupljanja bršljana u komercijalne svhrhe. Razvijenom metodologijom značajno se štede kako materijalni tako i ljudski resursi, pogotovo kada se uzme u obzir norma za kvaliteno snimanje dronom od 2,5ha za 10 min.

Izvor:

DronSpray