Bildedata fra droner og fly i skogbruksplanleggingen

I dette prosjektet så man på om fly- eller dronebilder kunne benyttes som datagrunnlag for skogbruksplaner vha. bildematching. Prosjektet var delt i to delprosjekt:

1. Evaluering av høydeinformasjon fra matching av flybilder på operativ skala som en primær datakilde i skogbruksplanlegging
2. Evaluering av droner som verktøy for dedikerte formål i skogbruksplanleggingen

Delmål delprosjekt 1 – ledet av NMBU

1. Teste nøyaktigheten ved å anvende data fra bildematching basert på flybilder i et område der det gjennomføres en operativ skogbruksplantakst
2. Evaluere nytte-/kostnadsforholdet ved bruk av henholdsvis laser- eller flybildedata i skogbruksplanleggingen

Delmål delprosjekt 2 – ledet av NORSKOG med bidrag fra NMBU i delmål 2.1

1. Teste nøyaktigheten ved å anvende bildedata fra andre kilder enn ordinære flybilder i skogbruksplanlegging, og for andre forvaltningsformål. Andre kilder vil først og fremst være bilder innhentet ved hjelp av droner
2. Vurdere kostnadseffektivitet med slik alternativ bildeanalyse

Sammendrag

Tilgang på oppdaterte ressursdata er nødvendig for å fatte de riktige beslutningene i skogforvaltningen. I dag lages de aller fleste nye skogbruksplaner vha. flybåren laserskanning etter den såkalte arealmetoden. Datafangst med laserskanning er forholdsvis kostbart sammenlignet med opptak av bildedata. Bildedata kan i dag innsamles fra ulike plattformer, hvor digital fotografering fra fly fortsatt er det dominerende, spesielt for større oppdrag. I dag brukes også små og lette droner til småskala flybildefotografering innen mange samfunnssektorer og bransjer.

Data fra matching av bilder tatt fra fly kan benyttes om en datakilde ved skogbruksplanlegging. Forutsetningen er at man har en terrengmodell fra en tidligere lasertakst og at selve matchingen av bildene gjøres med programvarepakker og innstillinger som er egnet for skog. Takstresultatene ved bruk av ALS blir litt bedre enn ved bruk av bildematching, men ikke så mye bedre at den økte datakostnaden ved ALS kan forsvares. Bruk av bildedata framfor ALS-data gjør at det kan være behov for flere prøveflater for å nå samme nøyaktighet.

Bilder fra droner kan også benyttes til bildematching. Nøyaktigheten av takstresultatene blir tilnærmet lik som ved bruk av ALS eller bildematching fra fly, men begrensninger i batterikapasitet og flyrestriksjoner legger begrensninger på størrelsen av arealet. Videre må man samle forholdsvis mange prøveflater innenfor det relativt lite området og dette gjøre at takstkostnaden per arealenhet kan bli høy sammenlignet med bruk av data fra fly.

Basert på erfaringer for det praktiske utøvende skogbruket har bruk av droner to viktige og enkelt tilgjengelige funksjonsområder:

• Generering av nye ortofoto for ajourføring av skogbruksplan og dokumentasjon av f.eks. miljøhensyn
• Extended eyes – dvs. bruk av drone for å få bedre oversikt fra luften. Dette kan være nyttig for eksempel i tett skog, overblikk over store arealer eller i vanskelig tilgjengelig terreng, der man vil ha stor nytte av et oversiktsbilde fra et helikopterperspektiv.

Konklusjon

Hovedbegrensningene for bruk av drone er:

• Relativt kort flytid per batteri (i praksis ca. 15-20 minutter)
• Utfordrende å se dronen til enhver tid (noe det er krav om at en skal)
• Værforhold – bør ikke være for mye vind og heller ikke for mye/lite lys. Dvs. at det er værbegrensninger for når det er optimale flyforhold