Решенията за изображения, комбинирани с AI и 5G, обещават ползи за здравето на горите и контрола на горските пожари

През 2022 г. в Германия са регистрирани общо 2,397 пожара. Унищожени са повече от 3,058 хектара гори, предимно във федералните провинции Бранденбург и Саксония. Наблюдението на горските площи със самолети или безпилотни летателни апарати (UAVS или „дронове“) може да помогне за ранно откриване на потенциални проблеми. Дори кулите за наблюдение, оборудвани с най-новата технология за камери и сензори, комбинирани с Изкуствен интелект (AI) за откриване на кълба дим като индикация за пожари, може да бъде идеално решение за помощ в борбата срещу широко разпространеното унищожаване на местообитанията на дивата природа.

Проект за мониторинг на горите

Изследователски проект, стартиран от Landkreis Goerlitz в Саксония и Германското федерално министерство за цифровизация и транспорт (BMDV), в сътрудничество с компанията Geotechnology, Geoinformatics and Services GmbH (GGS), се фокусира върху мониторинга на общо 170 км.² горска площ в североизточна Германия. За осъществяването на този проект бяха използвани различни подходи. Предвид обширната покрита територия, за наблюдение от въздуха бяха използвани топографски самолети и UAV, докато на земята бяха използвани кули за наблюдение с най-съвременна сензорна технология и наземни сензори.

Настройка на камерата за въздушно проучване

Настройката на камерата за въздушното проучване се основава на технологията GGS OIS с добавяне на близки инфрачервени (NIR) и термични камери. GGS избра Phase One iXM-RS 150 с 90 мм обектив за най-ниското изображение. Бяха добавени две допълнителни Phase One Achromatic iXM-100 камери с NIR филтър (700-850nm и 750-850nm ленти) и два 70mm обектива. За генерирането на 3D модел на повърхността, четири наклонени камери Phase One iXM-100, всяка оборудвана с 80 mm обектив, също бяха интегрирани в капсулата на камерата. В допълнение към най-ниските камери бяха използвани две допълнителни термични камери за улавяне на целия отпечатък с по-ниска разделителна способност, за да се определи влиянието на климатичните микропромени върху здравето на горите.

Обработка на данни и генериране на модели

Събраните RGB, CIR и NDVI данни бяха първоначално обработени със софтуера iX Capture на Phase One, преди да бъдат обработени със специализиран фотограметричен софтуер за генериране на истински ортофото. Данните за червения ръб бяха генерирани след създаване на ортофото на двете NIR ленти и бяха прецизирани чрез растерно преобразуване между двете NIR ортофото. RGB данни от наклонената система (надир и наклон) бяха обработени със софтуерния пакет Photomesh на Skyline за генериране на 3D модел.

Приложения в управлението на горите

Получените модели на данни могат да се използват в различни приложения, включително:

• Здравна оценка на горите: RGB, NIR, CIR, NDVI и ортофото с червени ръбове могат да се използват от експерти по горско стопанство за откриване на зони с висок риск от пожар, зони, страдащи от суша или вредители/болести, като корояд, или за оценка на състоянието на гората, здравето на почвата. След това тези зони се етикетират като високорискови и следователно имат по-висок приоритет за наблюдение на пожари. Откриването на червения ръб в обхвата 700-750 nm позволява по-бързо и по-лесно откриване на здравословни проблеми, отколкото само NIR/CIR изображения. Следователно може да се разглежда като бърз индикатор за стрес в дърветата.
• Карти за спешни случаи: RGB ортофото може да се използва като част от аварийната навигационна система за пожарникарите в комбинация с друга информация
  , като например достъпност на пътища, езера за достъп до вода, информация за критична инфраструктура и недостъпни райони. Тази информация, например мозайка от реални ортофото, е част от облачно базирано ГИС приложение. Той често се актуализира с допълнителни данни, например данни, събрани от UAV за размерите и динамиката на горските пожари, както и свързаните с тях рискове за близките населени места и инфраструктура. Това приложение за навигация може също да се използва за координиране и насочване на лицата, отговарящи за спешни случаи.
• 3D симулация: 3D данни от наклонени камери могат да се използват за генериране на перфектен 3D модел на областта, която се обработва със софтуера Photomesh на Skyline. С помощта на софтуера TerraExplorer на Skyline могат да се извършват анализи на модела на повърхността, като визуална линия на видимост от наблюдателни кули и полети на UAV, оптимизирани за откриване на пожари. Използвайки различни AI модули, 3D моделът също така позволява симулация на горски пожари, за да се провери дали пожарите са видими от отдалечени точки като наблюдателни кули или от полети на UAV на различни височини и с помощта на различни стратегии за полет.

Следващи стъпки

В момента има три наблюдателни кули на разположение в рамките на 170 км² от гората, изследвана в този изследователски проект. Само един от тях обаче е оборудван със система от камери и тази система от камери е базирана на по-стара технология. Като следваща стъпка на две от трите кули ще бъде инсталирана иновативна камера, монтирана на кардан, способна да заснема RGB, NIR, AC и топлинни данни. Gimbal ще сканира зоната на 270 градуса, докато камерите ще заснемат изображения с 60% странично припокриване. Получените данни ще бъдат предадени чрез 5G към централен сървър за управление на кризи и анализирани с помощта на AI алгоритми за откриване на горски пожари. Ако бъде открит горски пожар, ще се задейства аларма и ще бъде разгърнат БЛА, за да оцени ситуацията. В комбинация с наблюдения от другите кули, местоположението на пожара може лесно да се изчисли и провери.

По-малки зони могат да бъдат наблюдавани с UAV, оборудвани с RGB, NIR и камери с червен ръб. За да позволят по-дълго време на полет, тези дронове носят само компактни камери с малък формат. След активиране на алармата първоначално ще бъде разгърнат единичен БЛА. В определени ситуации може да бъде изпратен рояк UAV, за да наблюдава по-голяма зона за търсене на други пожари. Събраните данни, в комбинация с визуална проверка на скоростта и посоката на вятъра, са от решаващо значение за определяне на скоростта и посоката на разпространение на пожара. Предадена през 5G мрежата, комбинацията от всички събрани данни информира стратегията и разгръщането на службите за спешна помощ, като същевременно минимизира рисковете за пожарникарите, населените места и инфраструктурата.