Drony SIT Plzeň

Naše služby

Detekce kůrovce

Ve spolupráci s naší sesterskou organizací SVS Plzeň (stará se mimo jiné o městské lesy) jsme v průběhu dvou let pracovali na projektu detekce kůrovce v konkrétním stromě. Dokážeme kůrovce odhalit díky snímkům pořízených multispektrální kamerou, které následně zpracováváme v aplikaci MultispectralExplorer využívajícím AI, který jsme sami vyvinuli. Detekce konkrétního stromu je možná ještě před prvním jarním rojením.

MultispectralExplorer je mobilní aplikace, která primárně slouží jako nástroj pro včasné rozpoznání a nalezení kůrovce. Umožňuje automatické rozpoznání podezřelých stromů dříve, než je problém rozpoznatelný pouhým okem.

Aplikace pracuje s daty z multispektrální kamery, která je nesená dronem. Kamera snímá v pěti spektrech (R, G, B, NIR, RedEdge), ze kterých dokáže detekovat, jaké množství světla/potravy strom přijímá. Porovnávací metodou pak aplikace zjistí, jestli daný strom nevybočuje z normálu. Pokud ano, označí ho jako podezřelou vegetaci a přidá na seznam stromů, které je třeba zkontrolovat správcem lesa.

Vzhledem k základnímu principu této metody je aplikace schopná kůrovce odhalit 14 až 28 dní předtím, než dojde ke zreznutí stromu a přerojení brouka. Zároveň tato metoda zjistí i jiný druh napadení, nemoci, či přirozené zasychání stromů.

Aplikace je přímo napojená na náš cloud a všechna data jsou kdykoliv k dispozici online. Uživatel si může vybrané projekty stáhnout přímo do aplikace v tabletu. Díky tomu ho může aplikace vést k podezřelým stromům i bez přístupu k mobilním datům.

Mimo generování seznamu podezřelé vegetace, včetně GPS koordinátů jednotlivých stromů, poslouží aplikace i jako navigace nebo jako prohlížečka ostatních vegetačních indexů a spekter, které odborníkům pomáhají určit celkový stav lesa.

V současné chvíli probíhá vývoj řešení založeného na strojovém učení. V tomto případě se algoritmus sám učí rozpoznávat podezřelé oblasti. Není tedy nutné určovat pravidla, podle kterých jsou tyto oblasti definovány.

Systému jsou postupně předkládány různé vzorky dat společně s informací, zda se jedná o napadenou oblast či nikoliv. Tato fáze se nazývá trénovací a systém si sám hledá parametry, ve kterých se napadené a nenapadené oblasti odlišují. Po ukončení trénování je systém schopen na základě naučených pravidel sám rozhodovat.

Na přesnost tohoto přístupu má vliv několik faktorů z nichž pravděpodobně nejdůležitější je množství dat, která jsou použita pro trénování. Aby bylo možné mluvit o dostatečně obecné schopnosti rozlišovat mezi napadenou a nenapadenou oblastí, je třeba systému dodat řádově stovky až tisíce vzorků. Ideální je, aby množství napadených a nenapadených vzorků bylo přibližně stejné. Největší úskalí je tedy shromažďování těchto dat, jelikož dosud neexistuje veřejně dostupná databáze, která by tato data obsahovala.

V současné době máme k dispozici první verzi učícího se systému. S každým dalším rokem, kdy se nám podaří nasbírat nová data, je možné tento systém přetrénovat a zvýšit tak jeho přesnost i robustnost.

Ke zpracování nově nasnímaných dat bude sloužit server s operačním systémem Linux. Jakmile dojde k nalétání nové oblasti a získaná data se nahrají na předem určené místo, aplikace na serveru data automaticky zpracuje a výsledky v podobě pravděpodobnostních map zpřístupní aplikaci.

Odkazy na video

Detekce kůrovce

Včasná detekce kůrovce s využitím dronu WingtraOne, multispektrální kamery. Data následně zpracováváme ve vlastní aplikaci využívající AI.

Využíváné drony

WingtraOne

Jedná se dron kategorie VTOL, tedy dron s  kolmým vzletem a přistáním. Díky tomuto prvku nám stačí startovací i přistávací plocha 2x2 metry. Ve vzduchu se naopak překlopí o 90° a dále pokračuje jako klasický letoun. Vztlak křídel nám pak umožňuje rychlejší let a hlavně velkou úsporu energie - delší lety než u quadcopter a dalších podobných strojů.
Více info

Nesená výstroj

Sony QX1

Cenově dostupná RGB kamera s kvalitními parametry. Přestože kamera nedosahuje nekompromisního rozlišení kamery Sony RX1R II, je velice často používána pro snímání rozlehlých oblastí. Ze všech RGB kamer poskytuje největší pokrytí na jeden nálet. Kameru je možné osadit 15mm objektivem Voigtländer, díky čemuž se velikost nasnímané olasti významně zvětší. S tímto objektivem se z kamery stává ideální nástroj pro 3D rekonstrukci objektů.
Více info

Sony RX1R II

Nejpopulárnější a nejpřesnější RGB kamera pro dron WingtraOne. Jedná se o kameru vybavenou tzv. full-frame senzorem, tj. senzorem o velikosti odpovídající velikosti políčka 35mm filmu. Kamery tohoto typu poskytují lepší kvalitu obrazu, neboť větší senzor zachytí více světla a lze tak pracovat s vyšší citlivostí ISO při nízké úrovni šumu. Zároveň kamera poskytuje vysoké rozlišení 42 MP, díky čemuž je možné zachytit drobné detaily i při snímání z větší výšky.
Více info

Micasense Rededge-M

Základní multispektrální kamera, kterou je možné osadit stroj WingtraOne. Oproti RGB kamerám snímají multispektrální kamery i v části elektromagnetického spektra, které je pro lidské oko neviditelné. Kamera celkem snímá v pěti pásmech: red, green, blue, rededge a near infrared. Z těchto pásem se následně vypočítávají tzv. vegetační indexi, které mají velice důležitou informační hodnotu o snímanýcj biomasách. Vzhledem k povaze dvou extra pásem je multispektrální kamera nejčastěji používána v aplikacích pro přesné zemědělství, lesnictví či vodohospodářství.
Více info

Každá nová zakázka pro nás má vždy stejný a jediný cíl - úspěch a maximálně spokojeného klienta.

Napište nám

Pavel Šmíd
ředitel