أنماط الفضاء لخطوط الأشجار لرصد التنوع البيولوجي المكتشفة بواسطة المعلومات الطيفية وثلاثية الأبعاد من صور الطائرات بدون طيار

تتأثر أنماط الديناميات المكاني لخطوط الأشجار والعوازل البيئية بعوامل تعمل على مقاييس إقليمية ومنظر طبيعي ومحلية. من المقبول على نطاق واسع أن خطوط الأشجار تتغير بطرق معقدة اعتمادًا على ميزاتها الهيكلية المتنوعة وظروف البيئة. يعيق ارتفاع تباين الظروف البيئية والدوافع البيئية إنشاء نمط عام من دراسات الحالة. هناك حاجة إلى نهج متعدد المقاييس مُطبق في العديد من المواقع للتمييز بين العوامل الطبيعية والبشرية التي تحرك ديناميات خطوط الأشجار. تُعتبر تقنيات الاستشعار عن بُعد اليوم أدوات أساسية لتقييم شامل للتباين المكاني لأنماط خطوط الأشجار وتغيراتها عبر الزمان والمكان. لقد زادت التحسينات المستمرة في المنصات وأجهزة الاستشعار والمنهجيات الخاصة بالاستشعار عن بُعد بشكل كبير من جودة وموثوقية المعلومات المكانية، مثل خرائط الغابات، والتي تعتبر ضرورية لرصد الديناميات العازلة. في هذه الدراسة، هدفنا إلى رسم خرائط شاملة لتاج الأشجار الفردية على العازل البيئي لخط الأشجار في 10 مواقع مختلفة موزعة عبر جبال الألب الإيطالية من خلال دمج بيانات الحقل وبيانات الطائرات بدون طيار. قمنا أولاً برسم موقع خط الغابة باستخدام طبقة كثافة غطاء الأشجار الأوروبية الشاملة لعام 2018 المقدمة من خدمة مراقبة الأراضي كوبرنيكوس. على وجه الخصوص، اعتبرنا خط البكسل حيث كان غطاء تاج الأشجار أقل من 10% كخط الغابة. تتكون بيانات الحقل من الموقع والارتفاع والأنواع لـ 100 شجرة يزيد ارتفاعها عن 50 سم المنتشرة على مساحة تبلغ 9 هكتارات. كما تم التحليق فوق كل موقع بواسطة طائرة بدون طيار متعددة الدوار لإنتاج نموذج رقمي للسطح ونموذج ارتفاع تاج. تم تصنيف ما مجموعه 1016 تاجًا فرديًا من أنواع مختلفة من الأشجار المخروطية يدويًا على الأرثوموزايكس بمساعدة برنامج التعليق شبه التلقائي. تم استخدام هذه البيانات لتدريب نموذج تعلم عميق استنادًا إلى خوارزمية Mask R-CNN لاكتشاف الأشياء وتجميعها. تم دمج أقنعة التصنيف أخيرًا مع نموذج ارتفاع التاج الذي يوفر معلومات ثلاثية الأبعاد مما يسمح بقياس ارتفاع الأشجار. أظهرت النتائج الأولية أن البيانات المجمعة عن بُعد باستخدام معدات منخفضة التكلفة مثل الطائرات التجارية المزودة بكاميرات RGB، بالاقتران مع طريقة الكشف عن تاج المقترحة، يمكن استخدامها لإنتاج خرائط عالية الدقة وموثوقية لخطوط الأشجار العازلة. ستعمل هذه الخرائط كنقطة انطلاق لدراسة ورصد الديناميات المكانية والزمانية لخطوط الأشجار العازلة على المقياس المحلي وكيف تؤثر على التنوع البيولوجي في البيئات ذات الارتفاع العالي.