Latvijas Zinātnes Padomes programmas "Fundamentālie un lietišķie pētījumu projekti" granta vienošanās Nr. lzp-2024/1-0484
Pētījuma partneri: LVMI "Silava" (vadošais partneris) un Elektronikas un datorzinātņu institūts.
Pētījuma mērķis ir izstrādāt jaunas metodes meža hemiboreālo resursu novērtēšanai mežaudzes līmenī (suga, koku augstums un diametrs krūšu augstumā (DBH), pameža un meža zemes dalījumi, atmirusī koksne, CO2 piesaiste, evapotranspirācija) no ļoti augstas izšķirtspējas (VHR) tālizpētes (RS) datiem, kas savākti, izmantojot bezpilota lidaparātus (UAV).
Pētījuma galvenie uzdevumi:
- Izstrādāt jaunu koku sugu klasifikācijas metodi no hiperspektrālajiem (HS) datiem. Tiks analizētas sugas, kas ir izplatītas hemiboreālajos mežos un nozīmīgas Latvijas mežsaimniecības uzņēmumiem: priede (Pinus sylvestris), Norvēģijas egle (Picea abies), bērzs (Betula pendula Roth un Betula pubescens Ehrh.), pelēkais alksnis (Alnus incana Moench), melnalksnis (Alnus glutinosa Gaertn.), apse (Populus tremula), ozols (Quercus robur) un Eiropas osis (Fraxinus excelsior), kā arī atmirušo koksni. Metodes pamatā būs 3D konvolucionālais neironu tīkls (3D-CNN), izmantojot dažu kadru mācīšanās koncepciju, kas ļauj veikt klasifikāciju ar ierobežotu mācību datu apjomu;
- Izstrādāt metodiku uz UAV balstītu attēlu un LiDAR datu iekļaušanai mežaudzes parametru novērtēšanai, tostarp precizitātes novērtēšanai salīdzinājumā ar tradicionālo vizuālo mežaudzes līmeņa meža inventarizāciju;
- Lai uzlabotu šo aplēšu precizitāti, pievērsīsimies sugai raksturīgās lapotnes seguma blīvuma ietekmei uz koku un audzes atribūtu aplēses nenoteiktību, pamatojoties uz efektivitātes analīzi un atšķirībām attēlā un uz LiDAR balstītiem lapotnes augstuma modeļiem (CHM);
- Analizēt un salīdzināt jaunizstrādātās metodes ar populārākajām koku sugu klasifikācijā un meža inventarizācijas skaitlisko parametru novērtēšanā izmantotajām metodēm;
- Novērtēt izstrādāto metožu efektivitāti un veiktspēju ilgtermiņa pielietojumam, izmantojot UAV laikrindas.
Aktualitātes
- 09.2025. Līdz šim pētījuma ietvaros atlasītas 24 mežaudzes, vienādā skaitā iekļaujot Latvijas 8 izplatītākās koku sugas. Katrā no mežaudzēm ierīkoti divi parauglaukumi, kuros sākta references datu ievākšana atbilstoši izstrādātajai metodikai, iekļaujot informāciju par dzīvajiem kokiem un atmirušo koksni. Tā pat visos šajos paraugluakumos vienu reizi, 2025. gada vasaras sezonā ievākti attālās izpētes dati – augstas izšķirtspējas multispektrālie, LiDAR un hiperspektrālie dati, kā arī veikta šo datu sāktonējā apstrāde.
Balstoties uz literatūras studijām, uzsākta LiDAR punktu mākoņu klasifikācija, individuālu koku identificēšana, to vainagu platības un augstuma noteikšana, kā arī veikta dažādu LiDAR datu ieguves veida un uzstādījumu salīdzināšana, lai šajā un turpmākajos pētījumos iegūtu mērķim atbilstošākos datus.
2025. gada otrajā pusē turpinās references datu iegūšana, attālās izpētes datu apstrāde un sākotnējo modeļu testēšana.