Ce înseamnă inventarul forestier aerian cu drone și cum se realizează măsurătorile de dendrometrie și cubaj lemnos?
Inventarul forestier aerian cu drone a devenit una dintre cele mai eficiente metode de colectare a datelor din teren, oferind specialiștilor o imagine detaliată și actualizată a pădurilor. Tehnologia UAV permite acoperirea rapidă a suprafețelor extinse, iar prin integrarea senzorilor LiDAR, a camerelor fotogrammetrice și multispectrale se pot obține informații precise despre structura arboretelor, volumul masei lemnoase și starea de vegetație.
În continuare, vom detalia modul în care dronele sunt integrate în procesul de inventariere forestieră – de la colectarea datelor și măsurătorile dendrometrice, până la calculul volumului lemnos și analiza structurii arboretelor.
Rezumat:
Tehnologia UAV redefinește inventarierea forestieră: Dronele echipate cu senzori LiDAR, fotogrammetrici și multispectrali permit colectarea rapidă și precisă a datelor dendrometrice, oferind o imagine tridimensională completă a structurii arboretelor și a volumului lemnos.
Fotogrammetria și LiDAR asigură cubajul și analiza structurală: Modelele digitale de teren (DTM) și coronament (CHM) rezultate din reconstrucția 3D permit estimarea precisă a înălțimii, diametrului și biomasei, cu erori sub 5% față de măsurătorile clasice.
Datele UAV devin fundament pentru managementul forestier durabil: Informațiile geospațiale obținute sunt integrate în GIS pentru planificarea tăierilor, evaluarea stocurilor de carbon, monitorizarea regenerării și optimizarea intervențiilor silvice pe criterii ecologice și economice.
Cuprins
Cadrul conceptual al inventarului forestier și relevanța sa în evaluarea resurselor silvice
Inventarul forestier reprezintă fundamentul tehnic al managementului silvic modern. Este un proces sistematic de colectare, analiză și interpretare a datelor privind starea și dinamica ecosistemelor forestiere, bazat pe metode statistice și tehnologii geospațiale. Prin intermediul acestuia se cuantifică capitalul forestier, adică volumul masei lemnoase, structura pe specii, compoziția arboretelor, densitatea, regenerarea naturală și parametrii biometrici ai arborilor (diametru la 1,3 m, înălțime totală, suprafață de bază, volum unitar și total).
Datele obținute servesc la caracterizarea structurală și funcțională a pădurii, oferind informații de bază pentru evaluarea producției, stabilirea posibilităților de recoltă și planificarea lucrărilor de îngrijire. Inventarul permite, de asemenea, estimarea biomasei aeriene și a stocului de carbon, aspecte tot mai relevante în contextul strategiilor climatice europene:
În managementul forestier actual, rolul inventarului depășește sfera tehnică a cubajului lemnos: el susține evaluarea ecologică a arboretelor, monitorizarea stării fitosanitare, estimarea biodiversității și identificarea zonelor cu valoare de conservare ridicată.
Pe plan economic, oferă baza de calcul pentru valoarea resurselor lemnoase și a serviciilor ecosistemice, în timp ce, la nivel strategic, constituie suportul pentru raportările naționale și internaționale privind resursele forestiere.
Metode avansate de cubaj al masei lemnoase prin fotogrammetrie UAV și reconstrucție volumetrică 3D
Estimarea volumului lemnos pe baza tehnologiilor aeriene a schimbat complet modul în care sunt abordate lucrările de inventariere forestieră. În locul cubajului tradițional, realizat prin măsurători directe la sol, specialiștii folosesc acum imagini aeriene și modele 3D generate prin fotogrammetrie sau scanare LiDAR.
Pentru a ilustra aplicabilitatea acestor metode în practică, iată câteva exemple relevante care arată modul în care datele aeriene contribuie la precizia cubajului:
Fotogrammetria UAV: imaginile suprapuse, captate în misiuni de zbor automat, sunt procesate prin algoritmi Structure from Motion (SfM) pentru a genera modele digitale de coronament (CHM). Din aceste modele se extrag înălțimile medii și maxime, folosite în formule dendrometrice de calcul al volumului.
Scanarea LiDAR aeropurtată: senzorii laser permit captarea structurii tridimensionale a arboretului, inclusiv a subetajelor. Prin corelarea cu modelele digitale de teren (DTM), se poate estima volumul brut de lemn la nivel de parcelă sau arboret, cu erori sub 5% față de metodele clasice.
Analiza alometrică automatizată: software-ul dedicat corelează datele de înălțime și diametru estimate din imagini cu relațiile alometrice specifice speciilor, generând volume individuale sau totale.
Monitorizarea dinamică a creșterii: reconstrucțiile 3D realizate periodic permit compararea volumelor în timp, oferind o bază pentru estimarea creșterii anuale sau a pierderilor cauzate de factori biotici și abiotici.
Integrarea în GIS: rezultatele pot fi convertite în straturi spațiale georeferențiate, utile pentru analiza distribuției volumului pe unități de producție sau pentru planificarea tăierilor.
Dendrometria asistată de teledetecție pentru măsurătorile forestiere
Dendrometria digitală permite obținerea parametrilor biometrici ai arborilor pe baza datelor tridimensionale colectate prin teledetecție aeriană. Modelele generate din imagini fotogrammetrice sau nori de puncte LiDAR oferă informații exacte despre înălțimea arborilor, diametrul echivalent, volumul și distribuția spațială a masei lemnoase.
Datele sunt procesate în medii GIS și analizate prin algoritmi de segmentare și corelare alometrică. Astfel, structura arboretelor poate fi caracterizată fără măsurători directe în teren, cu o precizie suficientă pentru calcule dendrometrice detaliate.
Aplicabilități principale ale dendrometriei asistate de teledecție sunt următoarele:
Estimarea înălțimii și diametrului: Modelele digitale de coronament (CHM), obținute din imagini UAV sau LiDAR, sunt corelate cu modelele digitale de teren (DTM) pentru determinarea înălțimii reale a arborilor. Diametrul este calculat prin funcții alometrice calibrate pentru fiecare specie.
Calculul volumului lemnos: Relațiile dintre înălțime, diametru și suprafața de bază permit determinarea volumului brut individual și total. LiDAR-ul oferă o acuratețe superioară în standuri etajate sau dense.
Analiza structurii verticale: Distribuția punctelor LiDAR pe axa Z descrie stratificarea coronamentului și gradul de uniformitate al arboretului.
Estimarea biomasei: Integrarea modelelor de volum cu densitatea lemnului specifică speciei permite derivarea biomasei aeriene și a stocului de carbon.
Monitorizarea evoluției structurale: Serii temporale de date UAV sau LiDAR sunt utilizate pentru evaluarea creșterii, regenerării naturale și a efectelor tăierilor.
Cu alte cuvinte, dendrometria digitală nu substituie complet măsurătorile de teren, dar reduce semnificativ necesarul de eșantionare și oferă o imagine tridimensională coerentă asupra arboretului. Rezultatul este o bază de date complexă, utilizabilă în inventarierea forestieră, evaluarea resurselor lemnoase și modelarea dinamicii pădurii.
Platforme și senzori pentru inventarierea forestieră aeriană: UAV-uri multispectrale, LiDAR și GNSS de înaltă precizie
Inventarierea forestieră asistată de UAV integrează sisteme aeropurtate de teledetecție care furnizează date tridimensionale de mare densitate, utilizabile în analize dendrometrice, biometrice și structurale. Într-un flux de lucru complet, platforma UAV, senzorii de achiziție (LiDAR, multispectrali, fotogrammetrici) și sistemele de poziționare GNSS/RTK funcționează sincronizat pentru a genera produse geospațiale precise: modele digitale de teren (DTM), modele ale coronamentului (CHM), nori de puncte clasificați și ortofotoplanuri ortorectificate.
Platforme UAV pentru aplicații forestiere
În lucrările de inventariere la scară operațională, sistemele aeriene – în special modelele Matrice 400 și Matrice 350 RTK – sunt standardul de referință pentru achiziția de date aeriene. Ele dispun de sisteme redundante GNSS, transmisie O3 Enterprise și compatibilitate extinsă cu payload-uri LiDAR și multispectrale. Integrarea modulului RTK permite obținerea de coordonate geospațiale cu acuratețe centimetrică, eliminând erorile cumulative la alinierea imaginilor fotogrammetrice.
Pentru zboruri de recunoaștere, verificări de detaliu sau lucrări de monitorizare rapidă, DJI Mavic 3 Enterprise reprezintă o soluție eficientă datorită camerei cu obturator mecanic și preciziei RTK externe. În schimb, în misiunile de evaluare fitosanitară, DJI Matrice 30T este recomandată, datorită senzorului termic integrat, util în detecția anomaliilor fiziologice și a stresului hidric.
Pe de altă parte, pentru transportul echipamentelor dendrometrice sau al instrumentelor de calibrare în zone inaccesibile, DJI FlyCart 30 asigură o logistică aeriană rapidă, reducând timpii de pregătire a lucrărilor de teren.
Sisteme de achiziție și senzori integrați
LiDAR (Light Detection and Ranging):
Tehnologia LiDAR furnizează reprezentări tridimensionale de înaltă fidelitate ale structurii forestiere. Prin măsurarea timpului de întoarcere a impulsurilor laser, se generează nori de puncte cu densități de peste 400.000 puncte/secundă. Senzorii profesionali, precum Zenmuse L2, integrați pe platformele Matrice, permit reconstrucția precisă a înălțimilor, densității coronamentului și a etajării vegetației. LiDAR-ul aeropurtat oferă avantajul penetrației coronamentului, indispensabil în determinarea corectă a topografiei subarboretului și a volumului brut.Senzori multispectrali:
UAV-urile echipate cu senzori multispectrali captează reflectanța vegetației în benzi spectrale multiple (RGB, NIR, Red Edge). Această analiză permite calculul indicilor de vegetație (NDVI, NDRE, GNDVI), utili în clasificarea speciilor și în detectarea stresului fiziologic. Integrarea datelor multispectrale cu modelele LiDAR furnizează o caracterizare complexă a structurii coronamentului – atât geometrică, cât și biofiziologică.Sisteme GNSS/RTK:
Corecțiile RTK și post-procesarea PPK sunt esențiale pentru georeferențierea precisă a datelor. De exemplu, modulele GNSS multi-constelație (GPS, GLONASS, Galileo) integrate în Matrice 350 RTK reduc deviațiile orizontale sub 2 cm, facilitând alinierea dataseturilor LiDAR și fotogrammetrice cu punctele de control la sol.Scannere topografice complementare:
În faza de calibrare și validare a datelor UAV, se utilizează scannere terestre de înaltă precizie pentru măsurători de control, corectarea distorsiunilor și verificarea rezoluției altimetrice.
Integrarea datelor în fluxul dendrometric
Datele aeriene sunt prelucrate în aplicații fotogrammetrice (DJI Terra, Pix4Dmapper, Agisoft Metashape) pentru generarea produselor geospațiale utilizate în analiza forestieră:
modele DTM și CHM pentru determinarea înălțimilor medii și maxime ale arborilor;
nori de puncte clasificați pentru calculul volumului și al suprafeței de bază;
ortofotoplanuri multispectrale pentru interpretarea stării vegetației.
Fluxul operațional al inventarului forestier: achiziția datelor, preprocesarea și validarea integrată UAV-teren
Inventarierea forestieră aeriană prin UAV se desfășoară conform unui protocol standardizat, structurat în etape succesive care asigură calitatea și reproductibilitatea datelor. Fiecare pas presupune proceduri specifice cum ar fi:
1. Planificarea misiunii aeriene
În faza de planificare se stabilesc parametrii de zbor în funcție de obiectivele inventarului – densitatea punctelor LiDAR, rezoluția GSD (Ground Sampling Distance) și gradul de suprapunere între imagini. Se delimitează aria de studiu și se identifică eventualele restricții aeronautice. Traiectoriile UAV sunt generate automat în software-ul de planificare, ținând cont de relieful local și de altitudinea optimă de zbor pentru acoperire uniformă.
2. Pregătirea echipamentelor și calibrarea senzorilor
Înainte de zbor, se efectuează calibrarea senzorilor optici și LiDAR, verificarea unităților IMU și testarea conexiunii RTK. Se controlează starea bateriilor, sincronizarea ceasurilor interne și condițiile meteorologice (vânt, vizibilitate, umiditate). Calibrarea corectă a echipamentului este esențială pentru eliminarea erorilor sistematice în datele de poziționare și orientare.
3. Stabilirea punctelor de control (GCP – Ground Control Points)
Punctele de control sunt amplasate strategic în teren și măsurate cu receptoare GNSS de înaltă precizie. Ele servesc la georeferențierea dataseturilor și la corecția eventualelor abateri spațiale. În mod optim, distribuția GCP-urilor acoperă întreaga suprafață de zbor, inclusiv marginile zonei de interes.
4. Colectarea datelor aeriene
Achiziția datelor se realizează prin zboruri sistematice, pe traiectorii paralele, cu suprapunere longitudinală de 75-85% și laterală de 60-70%. În funcție de obiective, se folosesc senzori LiDAR pentru măsurători structurale sau camere multispectrale pentru analiză vegetativă. Coordonatele GNSS/RTK sunt înregistrate simultan pentru fiecare imagine sau fascicul laser.
5. Preprocesarea și ortorectificarea datelor
Datele brute sunt supuse corecțiilor geometrice și radiometrice, eliminând erorile de poziționare și variațiile de lumină. În software-ul fotogrammetric, imaginile sunt aliniate automat, iar norii de puncte LiDAR sunt curățați de zgomot. Rezultatul este un set coerent de date georeferențiate, pregătit pentru generarea produselor digitale.
6. Generarea modelelor digitale
Din seturile preprocesate se derivă modelul digital de teren (DTM), modelul digital de suprafață (DSM) și modelul de coronament (CHM). Aceste produse sunt baza pentru determinarea parametrilor dendrometrici: înălțime, volum, suprafață de bază și densitate a arboretului.
7. Validarea și calibrarea finală
Rezultatele aeriene sunt verificate prin măsurători de teren. Se compară valorile obținute (înălțimi, densități, volume) cu datele colectate manual în parcele de control. Analiza erorilor planimetrice și altimetrice stabilește nivelul de acuratețe al inventarului. Dacă abaterile depășesc pragurile acceptate, se aplică recalibrări ale modelului DTM sau ajustări în relațiile alometrice utilizate.
Integrarea datelor dendrometrice UAV în planificarea silvică și managementul durabil al ecosistemelor forestiere
Rezultatele obținute prin teledetecție UAV oferă o bază informațională complexă pentru planificarea strategică și operațională a activităților silvice. Modelele tridimensionale ale structurii arboretelor, coroborate cu datele biometrice derivate din fotogrammetrie și LiDAR, permit caracterizarea precisă a stării actuale a pădurii și simularea evoluției acesteia în scenarii de gestionare diferite:
Datele UAV sunt utilizate pentru delimitarea compartimentelor de producție, identificarea zonelor cu regenerare naturală insuficientă și optimizarea traseelor de exploatare. Modelele digitale de teren (DTM) și de coronament (CHM) facilitează calculul pantelor, al orientărilor și al accesibilității forestiere, parametri esențiali în proiectarea lucrărilor de recoltare.
Serii temporale de modele 3D permit monitorizarea evoluției structurii arboretelor și ajustarea planurilor de intervenție. Prin compararea dataseturilor succesive, se pot evalua efectele tăierilor de rărire, regenerarea naturală și eficiența lucrărilor de îngrijire.
Integrarea datelor LiDAR cu modelele alometrice specifice speciilor permite calculul volumului și al biomasei aeriene. Din aceste valori se determină cantitatea de carbon stocată, oferind o bază științifică pentru proiecte de compensare a emisiilor și raportări conform standardelor IPCC.
Analizele multispectrale și indicii de vegetație (NDVI, NDRE) permit identificarea zonelor cu stres fiziologic, a suprafețelor afectate de secetă sau boli, precum și delimitarea habitatelor sensibile. Aceste date sprijină managementul integrat al ariilor protejate și planificarea intervențiilor de refacere ecologică.
Modelele spațiale obținute din date UAV pot fi corelate cu factori abiotici (altitudine, umiditate, expunere) pentru estimarea serviciilor furnizate de pădure – stocare de carbon, reglarea hidrologică, protecția solului.
În concluzie, viitorul silviculturii se conturează prin integrarea tehnologiilor emergente cu managementul durabil, iar inventarul forestier aerian cu drone reprezintă un pas către gestionarea resurselor forestiere. Pe lângă colectarea datelor, dronele pot avea și alte aplicații inovatoare în silvicultură, cum ar fi transportul de echipamente sau materiale, o funcționalitate explorată de dronele de transport DJI FlyCart 30. Prin adoptarea acestor tehnologii, silvicultorii pot asigura un viitor sustenabil pentru pădurile noastre, protejând biodiversitatea și contribuind la eforturile globale de combatere a schimbărilor climatice.
Referințe:
Scanforest. (n.d.). Relevé LiDAR aéroporté et analyse de données;
OUCI. (n.d.). Comparison of UAV LiDAR and Digital Aerial Photogrammetry Point Clouds for Estimating Forest Structural Attributes in Subtropical Planted Forests;
MDPI. (2019). Comparison of UAV Photogrammetry and 3D Modeling Techniques with Other Currently Used Methods for Estimation of the Tree Row Volume;
Ministerul Mediului. (2023). Livrabile rezultate în urma implementării proiectului;
Jurnal FM. (2022). Poluatorii folosesc pădurile drept „compensații de carbon”. Schimbările climatice au alte planuri;
Infomediu. (2024). Adaptabilitatea pădurilor la efectele schimbărilor climatice.
