Ανάπτυξη μεθοδολγίας ανίχνευσης προσβολών σε δάση καστανιάς με την χρήση UAV
Creators: name: Τσελεπής, Αστέριος Ζαχαρία
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2021
Subjects: Υγεία δάσους
Μηχανική Εκμάθηση
ΣμηΕΑ
Forest health
Machine learning
UAV

description: Το είδος Castanea sativa Mill. με κοινή ονομασία «Ευρωπαϊκή Καστανιά», αποτελεί ένα δασοπονικό είδος ιδιαίτερης αξίας για τις λειτουργίες και τα προϊόντα του. Ανάμεσα στα βιολογικά αίτια που δημιουργούσαν προβλήματα στην καστανιά στην Ελλάδα, συγκαταλέγονται ασθένειες (λ.χ. Cryphonectria (Endothia) parasitica, Phytophtora cambivora, P. cinnamomi) ενώ πιο πρόσφατα εντοπίστηκε στην Ελλάδα και το έντομο της σφήκας της καστανιάς (Dryocosmus kuriphilus). Ο συνδυασμός των παραπάνω παραγόντων επιδρά αρνητικά στη φυσιολογία της καστανιάς, μειώνοντας τη φυλλική επιφάνεια, τη φωτοσυνθετική ικανότητα, διαταράσσοντας την ικανότητα πρόσληψης νερού και θρεπτικών στοιχείων, με αποτέλεσμα πολλές φορές να παρατηρείται τελικά η νέκρωση των δέντρων. Ο συνδυασμός αυτών των παραγόντων με τη γενικότερη παρατηρούμενη κλιματική αλλαγή καθιστούν επιτακτική την ανάγκη της διαρκούς παρακολούθησης της πορείας υγείας των συστάδων καστανιάς. Προς αυτήν την κατεύθυνση μπορεί να συμβάλει καθοριστικά η τηλεπισκόπηση, ένα εργαλείο με το οποίο είναι εφικτή η χαρτογράφηση μεταβολών στη φυσιολογία των δέντρων. Στην παρούσα μελέτη διερευνήθηκε η δυνατότητα ανίχνευσης και χαρτογράφησης τέτοιων μεταβολών στη φυσιολογία των δέντρων με τη βοήθεια της τηλεπισκόπησης, και κυρίως μέσω μιας νέας πλατφόρμας τηλεπισκόπησης, τα Συστήματα μη Επανδρωμένων Αεροσκαφών (ΣμηΕΑ). Για το σκοπό αυτό, αποκτήθηκαν αρχικά εικόνες από ΣμηΕΑ, βάσει των οποίων αναπτύχθηκε ένα αντικειμενοστραφές μοντέλο ταξινόμησης με κανόνες, το οποίο αποτέλεσε και το δεδομένο αναφοράς για τις μετέπειτα αναλύσεις. Στη συνέχεια, αναπτύχθηκαν αντίστοιχα μοντέλα για τις, διαφορετικού επιπέδου ανέλιξης, εικόνες, με την χρήση όμως ταξινομητών μηχανικής εκμάθησης. Έπειτα, εξετάστηκε η ικανότητα όλων των ανωτέρω, να εφαρμοστούν σε νέα περιοχή, αποτυπωμένη και πάλι από ΣμηΕΑ. Τέλος επιχειρήθηκε ο συνδυασμός των δεδομένων ΣμηΕΑ με δορυφορικά δεδομένα (Planetscope, Sentinel – 2), έχοντας ως στόχο τη χρήση μεγάλης ακρίβειας χωρικών δεδομένων ως δεδομένα εκμάθησης για την εκπαίδευση ταξινομητών μηχανικής εκμάθησης (Support Vector Machine, Random Forest), με απώτερο σκοπό την δημιουργία μοντέλων αυτόματης ταξινόμησης δορυφορικών εικόνων για την ανίχνευση προσβολών και νεκρώσεων. Με τα αποτελέσματα που προέκυψαν, φαίνεται πως είναι εφικτή η ανίχνευση των νεκρώσεων σε όλα τα επίπεδα λεπτομέρειας των εικόνων ΣμηΕΑ. Επίσης φαίνεται πως είναι δυνατή η μεταφορά των μοντέλων σε διαφορετική περιοχή όμως με συγκεκριμένες προϋποθέσεις, αλλά και η δυνατότητα συνέργειας των διαφορετικών τύπων δεδομένων (δεδομένα ΣμηΕΑ, δορυφορικών δεδομένων), με στόχο την αναγωγή της εκτίμησης τις προσβολής σε μεγαλύτερες εκτάσεις, αποφεύγοντας τον επιβεβλημένο περιορισμό της χωρικής αποτύπωσης των ΣμηΕΑ. Αντίθετα, ο εντοπισμός εντομολογικών προσβολών απαιτεί διαφορετικό χειρισμό καθώς δεν κατέστη εφικτός με την εφαρμογή της προαναφερθείσας μεθοδολογίας. Τα αποτελέσματα αυτά αποδίδουν ιδιαίτερες επιχειρησιακές δυνατότητες στην μεθοδολογία που αναπτύχθηκε, καθώς δεν απαιτείται η επιτόπια παρατήρηση κατά τη διαχείριση
description: Castanea sativa Mill, (common name “European Chestnut”) is a forest species, that is characterized of special value, because of the services and the products it provides. Among other biological agents that infest this species are the fungi (Cryphonectria (Endothia) parasitica, Phytophtora cambivora, P. cinnamomi), in addition to the Asian Chestnut Gall Wasp Dryocosmus kuriphilus that was recently introduced in Greece. As a direct consequence of these infestations, chestnut stands suffer from impaired tree physiology, reduced photosynthetic productivity, downsizing of the leaf area and reduction of the water and nutrients uptake, symptoms that may even result in necrosis. These biotic agents in concert with the effects of climate change make imperative the need to constantly monitor the health of these ecosystems. Towards this direction, the science of Remote Sensing can pioneer with the ability of mapping at tree level scale, changes in the physiology of trees.In this research, we studied the approach of detecting and mapping changes in the physiology of the tree with the aid of Remote Sensing and mainly with a novel UAV platform.For this study, UAV images were captured employing an object-based analysis (via rulesets), resulting in a reference dataset for further analysis. After that, six models of different convolution levels were developed with the use of Machine Learning classifiers (Support Vector Machine &amp; Machine Learning). Then, the transferability of these models was tested in a different location. At the end, we attempted to combine the use of satellite and UAV data. To achieve this, UAV data were used in the form of training datasets for machine learning classifiers. Then these classifiers were used to classify satellite imagery. The goal of this process was to create automatic detection models for satellite imagery, detecting infestations, changes in physiology and even necrosis of trees.The results obtained, showed that it is possible to detect necrosis in all level of details on UAV imagery. Furthermore, it was proved that the transferability of these models is possible under certain circumstances. It was also proved that a combination of UAV and Satellite data is possible, leading to an estimation of infestation at a larger area, removing the limitations of UAV mapping. On the contrary, the detection of entomological infestations demands a different approach that was not able to be developed in this study. These results provide significant operational advantages reducing the need of in situ surveys in the management of the chestnut ecosystems