13. mája – V projekte FOMON sme navrhli algoritmus, ktorý identifikuje pravdepodobnosť výskytu strží, vizualizuje ich v mape a urobí to automatizovane. „Máme výstup, ktorému odborníci rozumejú a vedia ho použiť v lesníckej praxi. Som rád, že aj v tomto výskume sme naplnili zámer prinášať riešenia pre prax,“ hovorí Radovan Sunega, riaditeľ projektov výskumu a inovácií YMS.
Algoritmus odhalí hrozbu strží v lesoch
V spolupráci s partnermi hľadal tím YMS spôsob, ako automaticky identifikovať hlboké terénne ryhy, tzv. strže. Špeciálne na lesných územiach, kde hustý porast znemožňuje tradičný terénny prieskum. „Automatickou detekciou strží sa doteraz slovenský výskum nezaoberal a v svetovej vedeckej literatúre existuje na túto tému len niekoľko štúdií. Inšpirovali sme sa inovatívnym postupom medzinárodného tímu vedcov, aplikovanom na území južnej Kalifornie. Prudké odlesňovanie veľkých plôch pre poľnohospodárstvo tam spolu so zmenou klímy spôsobilo najhoršiu eróziu pôdy za posledných dvesto rokov,“ pokračuje Radovan Sunega.
Dáta z diaľkového prieskumu Zeme sú dostupné
Slovensko patrí medzi najzalesnenejšie európske krajiny. Lesný porast je vidieť takmer na každej satelitnej snímke, väčšinou ako monokultúry ihličnatého a listnatého lesa. „Stav lesa a vegetácie na tak veľkých plochách sa dá dlhodobo sledovať jedine diaľkovým prieskumom Zeme. Neexistuje technológia, ktorá by toľko biofyzikálnych a biochemických dát o vegetácii v nutnej kvalite a presnosti získala za lepšiu cenu či s menším úsilím,“ pokračuje Radovan Sunega. Dáta z diaľkového prieskumu slúžia na inventarizáciu lesných porastov, monitorovanie ich vývoja, charakteristík, zdravotného stavu. Dlhodobým sledovaním lesníci s veľkou mierou presnosti vedia, čo sa v lese deje, kde a ako treba zasiahnuť a aké sú potenciálne hrozby, ku ktorým patria aj neriadené strže.
Hrozby z nekontrolovaných strží
Strže v prirodzene zalesnenom teréne hrozbu nepredstavujú. Zhoršujú ich však zásahy človeka, hlavne odlesňovanie pri ťažbe alebo pri spracovaní kalamít. Preto musia lesníci oblasti s rizikom ich výskytu dôkladne sledovať. „Strže znehodnocujú lesnú pôdu, pretože spolu s povrchovou pôdou dolu svahom odtečú aj dôležité živiny a minerály. Zosuvy pôdy pozdĺž strží vedia upchať vodné toky pod svahmi, ktoré v dôsledku toho vysychajú alebo menia priebeh koryta a môžu ohroziť bezpečnosť lesných chodníkov a ciest. Ak lesohospodárske cesty križujú neriadené strže, komplikujú zvážanie dreva a ďalšie lesnícke činnosti,“ vysvetľuje potrebu za výskumným zámerom Peter Bobáľ, špecialista YMS na interpretáciu satelitných snímok.
Inšpirácia z inovatívneho projektu
V prvom kroku výskumu bolo potrebné stanoviť taký model výpočtu, ktorý sa dá automatizovať, teda previesť do samostatne fungujúceho algoritmu. „Doterajšie riešenia pre identifikáciu strží sú pomerne zložité a v niektorej fáze si vždy vyžadujú zásah človeka. Museli sme nájsť algoritmizovateľnú metódu, ktorá sa, jednoducho povedané, prepočíta sama. Inšpirovali sme sa kalifornským prístupom, pretože bol z dostupných modelov najinovatívnejší a bol aplikovaný v podobných podmienkach,“ hovorí Peter Bobáľ o postupe výskumného tímu. Aj náš tím pracuje s potenciálne veľkým cieľovým územím, nemožnosťou terénneho prieskum pre hustý porast a dostupnosťou kvalitných údajov z leteckého laserového skenovania.
Skúmaná oblasť na Slovensku
Pilotné skúmanie sa v spolupráci s lesníkmi situovalo do oblasti v katastri obce Budiná, v okrese Lučenec, ktorú charakterizuje výskyt množstva strží. Vznikli hlavne v dôsledku ťažby dreva v minulosti a následného pôsobenia eróznych procesov. Územie je prevažne zalesnené a pomerne výškovo členité, s nadmorskou výškou v rozmedzí od 515 do 770 m n.m.
Dáta a výpočty pre algoritmus
Proces prípravy algoritmu pozostával z viacerých etáp. „Použili sme digitálny model terénu z údajov leteckého laserového skenovania Úradu geodézie, kartografie a katastra SR s vysokým priestorovým rozlíšením, aby sme vedeli identifikovať aj tie najmenšie terénne prvky,“ vysvetľuje Peter Bobáľ. „Následne sme vypočítali tzv. TPI index (Topographic Position Index), špeciálny index plochy, ktorý určuje rozdiel nadmorskej výšky pixelu voči priemernej nadmorskej výške jeho okolia. Index sme pre vyššiu presnosť prepočítali s troma rôznymi veľkosťami okolia,“ pokračuje Bobáľ. V ďalších krokoch sme potrebovali spresniť, či vybraný obrazový bod situovaný pod úrovňou priemeru, môže charakterizovať výskyt strže alebo nie. „Skombinovali sme tzv. fuzzy množiny a fuzzy operátor GAMMA, ktorých podstatou je v čo najväčšej možnej miere spresniť nešpecifické, resp. nejasné dáta,“ uzatvára postup výskumnej metódy Peter Bobáľ.
Sľubné overenie výsledkov
Výsledky výskumných výpočtov sú sľubné. Strže sa identifikovali s presnosťou, ktorá lesníkom stačí a postup sa dá sa automatizovať. „Výpočty sme porovnali s tieňovaným reliéfom oslneným z rôznych svetových strán a overili prieskumom v teréne. Vypočítaná príslušnosť obrazových bodov pre strže koreluje s aktuálnym stavom, čím je použiteľná v praxi lesníckeho rozhodovania. Metódy sú algoritmizovateľné, takže ju vieme aplikovať na ľubovoľnom území,“ hodnotí výstup projektu Peter Bobáľ.
V rámci projektu bola vytvorená rozsiahla údajová báza, ktorá umožňuje ďalšiu kalibráciu modelu. Údaje boli zisťované nie len „od stola“, ale aj terénnym mapovaním, za účelom získania vzoriek svahových deformácií v lesnom prostredí v celkovom počte cca. 120 lokalít zo stredného a východného Slovenska. Následne spracovaná monografia podrobne popisuje problematiku svahových deformácií a ich identifikácie.
Zvolená metóda bola získanými údajmi sme úspešne overili zvolenú metódu, čo vytvára výsledok použiteľný v praxi. Ďalšie pokračovanie prác usmernia potreby a požiadavky našich klientov a partnerov.
________________
Táto publikácia vznikla vďaka podpore v rámci Operačného programu Integrovaná́ infraštruktúra pre projekt: „Výskum a vývoj bezkontaktných metód pre získavanie geopriestorových údajov za účelom monitoringu lesa pre zefektívnenie manažmentu lesa a zvýšenie ochrany lesov“ (kód ITMS2014+ 313011V465), spolufinancovaný́ zo zdrojov Európskeho fondu regionálneho rozvoja.