Sử dụng công nghệ UAV-LiDAR trong hoạt động quản lý rừng

Nghiên cứu mới từ Routescene cho thấy giá trị của dữ liệu đám mây điểm UAV-LiDAR đối với hoạt động quản lý rừng. Theo truyền thống, việc thu thập các số liệu và thông tin để quản lý rừng được thực hiện bằng cách sử dụng phương pháp đo quang trong không khí hoặc bằng cách khảo sát thủ công tại thực địa. Gần đây hơn, LiDAR trên không đã được công nhận là một công cụ hữu ích và dữ liệu LiDAR có nguồn gốc từ máy bay không người lái hiện đang chứng minh giá trị đáng kể của nó để theo dõi và quản lý tình trạng cũng như giá trị của một khu rừng.

UAV-LiDAR là kết hợp của hai công nghệ: UAV (Unmanned Aerial Vehicle), thường được gọi là drone, và LiDAR (Light Detection and Ranging), một công nghệ phát hiện và xác định khoảng cách bằng cách sử dụng ánh sáng laser. UAV-LiDAR là một hệ thống mà trong đó máy bay không người lái (drone) được trang bị máy đo khoảng cách bằng laser (LiDAR). Hiện nay, UAV-LiDAR là một công cụ rất mạnh mẽ cho việc thu thập và phân tích dữ liệu không gian, giúp ích trong nhiều lĩnh vực từ khoa học đến quản lý đô thị, cơ sở hạ tầng và hoạt động quản lý rừng.

Các số liệu và thông tin điển hình cần thiết để quản lý rừng bao gồm:

xác định các tán cây riêng lẻ;
chiều cao gốc tán (CBH) là chiều cao trung bình từ mặt đất đến mặt dưới của tán;
mật độ tán cây (CBD) là kích thước tán của ô, cụm hoặc nhóm cây;
độ tàn che là tỷ lệ của tầng rừng được bao phủ bởi hình chiếu thẳng đứng của các tán cây.

Với dữ liệu này, các nhà nghiên cứu và quản lý rừng có thể tính toán ước tính nhiên liệu tán cây có thể được sử dụng trong mô hình cháy để ngăn chặn và quản lý đám cháy, đánh giá sự kết hợp của các loài trong rừng và chuẩn bị ước tính trữ lượng carbon.

Các phép đo theo thời gian

Đầu tư vào lâm nghiệp là một chiến lược dài hạn vì cả mục đích môi trường và thương mại. Việc đánh giá sự thay đổi cấu trúc của khu rừng theo thời gian là một hoạt động quan trọng để đảm bảo sức sống liên tục và nâng cao giá trị của khu rừng. Phát hiện những thay đổi trong tán cây, ví dụ như sự rụng lá có thể liên quan đến bệnh tật, có thể được sử dụng để xác định và hạn chế sự bùng phát và lây nhiễm của sâu bệnh. Việc giám sát như vậy theo thời gian cũng cung cấp thông tin về tỷ lệ tăng trưởng, gió, phá rừng và định lượng dư lượng sau thu hoạch.

Cấp độ cây riêng lẻ

Trong nghiên cứu này, khu vực nghiên cứu là một địa điểm có cây cối rộng 44.256 mét vuông ở Barnsley, Vương quốc Anh, đã chứng minh lợi thế của việc sử dụng dữ liệu UAV-LiDAR mật độ cao. Tập dữ liệu rất chi tiết chứa tổng cộng 8.912.679 điểm cho phép các thuật toán được áp dụng trực tiếp vào đám mây điểm; điều này cho phép nhóm lập hồ sơ trang web ở cấp độ cây riêng lẻ và trích xuất các chỉ số thích hợp một cách dễ dàng. Trong khi đó, với các bộ dữ liệu mật độ thấp hơn, cấu hình cây riêng lẻ thường được trích xuất gián tiếp theo quy trình hai bước và kém chính xác hơn. Việc lập hồ sơ theo cấp độ cây riêng lẻ có thể đặc biệt hữu ích trong các môi trường rừng không đồng nhất như khu vực này, để thiết lập sự kết hợp về cấu trúc, khả năng phục hồi và khả năng thích ứng của nó, để cung cấp thông tin cho ban quản lý được yêu cầu.

Cung cấp thông tin cho việc quản lý rừng trong tương lai

Ngoài ra, quy mô lớn của các địa điểm lâm nghiệp có thể làm cho các dự án tốn nhiều công sức, phức tạp hơn nữa do địa hình hiểm trở hoặc không thể tiếp cận. Những thách thức này có thể được khắc phục bằng cách sử dụng UAV-LiDAR để thu thập dữ liệu ở các khu vực rời rạc thay vì toàn bộ khu rừng. Điều này đặc biệt hữu ích đối với các khu vực đồng nhất khi các nhóm cây được khảo sát đủ đại diện cho toàn bộ khu rừng, cho phép dữ liệu được sử dụng để cung cấp cho phần lớn các mục tiêu quản lý như theo dõi sinh trưởng và lập kế hoạch thu hoạch. Tóm lại, các mô hình và thước đo địa hình kỹ thuật số được tạo ra bởi cuộc khảo sát này sẽ cung cấp thông tin cho việc bảo tồn và quản lý đất đai trong tương lai.

Nguồn: GIM International