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सार. यह अध्ययन UAV फोटोग्रामेट्री के साथ मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजिंग कैमरे के उपयोग पर आधारित वन विक्षोभ के स्थानिक और गुणात्मक पहलुओं के मूल्यांकन के लिए एक नया पद्धतिगत दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। हमने उच्च स्थानिक रिज़ॉल्यूशन वाली मल्टीस्पेक्ट्रल इमेजरी प्राप्त करने के लिए मल्टीरोटर इमेजिंग प्लेटफॉर्म के साथ मिनिएचराइज़्ड मल्टीस्पेक्ट्रल सेंसर Tetracam Micro Multiple Camera Array (μ-MCA) Snap 6 का उपयोग किया है। अध्ययन क्षेत्र Sumava Mountains, Central Europe में स्थित है, जो पिछले 20 वर्षों में आंधी-तूफानों और उसके बाद व्यापक तथा बार-बार होने वाले बार्क बीटल (Ips typographus L.) के प्रकोप से अत्यधिक प्रभावित हुआ है। दो दशकों के बाद, वन विक्षोभ का निरंतर प्रसार और साथ ही वन वनस्पति का तेजी से पुनर्जनन स्पष्ट रूप से दिखाई देता है, जो प्रजातियों और उनकी विविधता में बदलाव से संबंधित है। सुझाई गई कार्यप्रणाली के परीक्षण के लिए, हमने वन विक्षोभ और पुनर्जनन के विभिन्न चरणों के तहत प्रायोगिक स्थल पर इमेजिंग अभियान शुरू किया। उच्च स्थानिक और स्पेक्ट्रल रिज़ॉल्यूशन की इमेजरी ने प्रक्रियाओं की आंतरिक संरचना और गतिशीलता का विश्लेषण करने में सक्षम बनाया। बार्क बीटल के संक्रमण के कारण वृक्षों में तनाव का पता लगाने के लिए सबसे अधिक जानकारीपूर्ण बैंड स्पेक्ट्रम के रेड-एज और NIR भाग से बैंड 2 (650nm) और बैंड 3 (700nm) हैं, जिसके बाद बैंड 4 (800 nm) है। हमने केवल तीन सूचकांकों की पहचान की है, जो श्रेणियों के मिश्रण की जटिल परिस्थितियों में विभिन्न वन विक्षोभ श्रेणियों का सही ढंग से पता लगाने में सक्षम प्रतीत होते हैं। ये Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Simple 800/650 Ratio Pigment specific simple ratio B1 और Red-edge Index हैं।
Minařík et al. (Thu,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।