| تعداد نشریات | 285 |
| تعداد نشریات سازمان | 83 |
| تعداد شمارهها | 3,094 |
| تعداد مقالات | 34,552 |
| تعداد مشاهده مقاله | 49,452,345 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 79,880,074 |
برآورد ارتفاع تکدرختان با استفاده از تصاویر پهپاد RTK و الگوریتم بیشینه محلی | ||
| تحقیقات جنگل و صنوبر ایران | ||
| مقاله 2، دوره 33، شماره 2 - شماره پیاپی 100، شهریور 1404، صفحه 118-131 اصل مقاله (989.01 K) | ||
| نوع مقاله: علمی- پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22092/ijfpr.2024.367002.2175 | ||
| نویسندگان | ||
| مرتضی پوررضا* 1؛ فردین مرادی2؛ شادی جلیلیان3؛ محمد خسروی4 | ||
| 1نویسنده مسئول، استادیار، گروه منابع طبیعی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران | ||
| 2گروه پژوهشی پایش هوایی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران | ||
| 3دانشجوی دکتری جنگلداری، دانشکده علوم جنگل، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
| 4استادیار، گروه منابع طبیعی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران | ||
| چکیده | ||
| سابقه و هدف: خصوصیات ساختاری درخت ازنظر زیستی و اقتصادی، اهمیت بسیاری دارد. ازجمله این ویژگیها میتوان به ارتفاع اشاره کرد که یک مؤلفه مهم برای اندازهگیری حجم توده جنگل محسوب میشود. اندازهگیری ارتفاع درخت، بهعنوان یکی از پیچیدهترین و پرهزینهترین متغیرها در پژوهشهای بومشناسی و جنگلداری، نیازمند دانش تخصصی و تجربه حرفهای است. پهپادها بهدلیل برخورداری از مزایایی مانند هزینه اندک، سهولت پردازش، قابلیت تکرار و نیز دادههای بهروز، نقش بسیار مهمی در جمعآوری و تأمین اطلاعات موردنیاز در آماربرداری جنگل دارند. پژوهش پیشرو با هدف بررسی توانایی پهپاد فانتوم 4 در اندازهگیری ارتفاع درختان سرو نقرهای (Hesperocyparis arizonica (Greene) Bartel) بدون نقاط کنترل زمینی و با استفاده از الگوریتم بیشینه محلی (Local Maxima Algorithm) انجام شد. مواد و روشها: این پژوهش در جنگلکاریهای سرو نقرهای در شهرستان کرمانشاه انجام شد. از یک پهپاد فانتوم 4 مجهز به سیستم RTK استفاده شد که دوربینی با سنسور یک اینچ 20 مگاپیکسلی CMOS و توان تفکیک مکانی در حد سانتیمتر (در ارتفاع پرواز 100 متری معادل 7/2 سانتیمتر است) دارد. یکی از ویژگیهای منحصربهفرد این پهپاد، تعبیه ماژول RTK بر روی آن است که سبب دریافت موقعیت افقی و عمودی دادهها بهصورت آنی میشود. همچنین، این پهپاد به یک گیمبال سهمحوره مجهز است که لرزشهای آن هنگام پرواز را به حداقل میرساند. ازسوی دیگر، شاتر مکانیکی موجود در آن، نقش مؤثری در کاهش خطای ناشی از لرزش در زمان تصویربرداری دارد. علاوهبر ماژول RTK، استفاده از سیستم موقعیتیاب GNSS سبب حفظ دقت دادههای حاصل از این پرنده حتی در محیطهای بسته مانند مناطق شهری تا حدود زیادی میشود. در این پژوهش، از الگوریتم بیشینه محلی برای شناسایی تکدرختان در یک عرصه با استفاده از مدل ارتفاعی تاج (CHM) استفاده شد. برای جمعآوری دادههای زمینی، 98 اصله درخت پس از بازدید از منطقه مورد مطالعه انتخاب شدند. ارتفاع درخت با استفاده از دستگاه لیزر لایکا S910 اندازهگیری شد. از آزمون t جفتی برای کنترل امکان اندازهگیری ارتفاع درختان با مدل ارتفاع تاج استفاده شد. برای این منظور، ارتفاع درختان روی زمین و ارتفاع درختان در مدل ارتفاع تاج با اطمینان 95 درصد مقایسه شد. سپس، با استفاده از یک مدل رگرسیون خطی، ارتباط بین ارتفاع اندازهگیریشده درختان و ارتفاع برآوردشده (با استفاده از الگوریتم بیشینه محلی) بررسی شد. نتایج: مدل رقومی ارتفاع، مدل رقومی سطح، اورتوموزاییک و مدل ارتفاعی تاج بهدست آمد. باتوجهبه فاصله بهنسبت زیاد بین درختان، میتوان تکدرختان را بهطور کامل شناسایی کرد. نتایج نشان داد که با استفاده از الگوریتم بیشینه محلی میتوان همه درختان مورد مطالعه (98 درخت) را بهطور کامل شناسایی و مکان آنها را تعیین کرد. کمینه، بیشینه و میانگین ارتفاع درختان در منطقه مورد مطالعه بهترتیب 32/1، 84/5 و 78/3 متر بودند، درحالیکه کمینه، بیشینه و میانگین ارتفاع اندازهگیریشده توسط پهپاد بهترتیب برابر با یک، 65/5 و 7/3 متر بهدست آمد. براساس نتایج آزمون کولموگروف- سمیرنوف، هر دو مجموعه داده اندازهگیریشده و برآوردشده، توزیع نرمال داشتند. همچنین، نتایج آزمون t جفتی نشان داد که ارتفاع بهدستآمده از روش اندازهگیری زمینی بهطور معنیداری بیشتر از ارتفاع استخراجشده از مدل ارتفاعی تاج است. براساس تحلیل رگرسیون، مشخص شد که بین ارتفاع اندازهگیریشده و ارتفاع برآوردشده درختان با استفاده از الگوریتم بیشینه محلی، همبستگی خطی قوی و مثبت وجود دارد (R² = 0.96). بهعلاوه، خطای محاسبهشده (RMSE = 0.26) بسیار کم بهدست آمد. نتیجهگیری کلی: براساس نتایج این پژوهش میتوان گفت که تصاویر پهپادی مورد استفاده و تجزیهوتحلیل آنها با الگوریتم بیشینه محلی میتواند با صرف زمان و هزینه کمتری، موقعیت دقیق مکانی درختان را شناسایی کند. همچنین، این روش برآورد قابلقبولی از ارتفاع درختان در اختیار مدیران جنگل قرار میدهد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| الگوریتم؛ جنگل؛ فانتوم؛ فتوگرامتری؛ مدل ارتفاعی تاج؛ موقعیتیابی آنی | ||
| عنوان مقاله [English] | ||
| Estimating the height of individual tree using RTK-unmanned aerial vehicle (UAV) images and local maxima algorithm | ||
| نویسندگان [English] | ||
| Morteza Pourreza1؛ Fardin Moradi2؛ Shadi Jalilian3؛ M. Khosravi4 | ||
| 1Corresponding author, Assistant Prof., Faculty of Natural Resources, Razi University, Kermanshah, Iran | ||
| 2Aerial Monitoring Group, Razi University, Kermanshah. Iran | ||
| 3PhD. Student of Forestry, Faculty of Forest Science, Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resource, Gorgan, Iran | ||
| 4Assistant Prof., Faculty of Natural Resources, Razi University, Kermanshah, Iran | ||
| چکیده [English] | ||
| Abstract Background and objectives: Tree structural attributes are crucial in both ecological and economic contexts, with tree height being a fundamental variable and a primary indicator for quantifying forest stand volume. Measuring tree height is among the most difficult and costly tasks, requiring specialized expertise. Unmanned aerial vehicles (UAVs) have gained attention in forestry for their advanced capabilities. Recent UAV advancements enable remote assessment of tree structural characteristics and forest stands at a relatively low cost compared to traditional methods. This study assessed the accuracy and precision of tree height measurements using the Phantom 4 RTK UAV, without ground control points, combined with the local maxima algorithm to measure Arizona cypress (Esperocyparis arizonica (Greene) Bartel) tree heights. Methodology: The study was conducted in an Arizona cypress plantation in Kermanshah province, Iran. The Phantom 4 UAV, equipped with an RTK system and a 1-inch 20-megapixel CMOS sensor camera, provided high spatial resolution. Key features included the RTK module for real-time horizontal and vertical positioning, a three-axis gimbal to reduce flight vibration, and a mechanical shutter to minimize imaging errors. The GNSS positioning system further enhanced data accuracy, even in enclosed environments. Ninety-eight trees were sampled, and heights were measured on-site using a Leica S910 laser device. The Crown Height Model (CHM) with the local maxima algorithm was used for tree identification. A paired t-test compared measured and estimated tree heights, followed by regression analysis applying linear regression to evaluate the relationship between these values. Results: The study produced the Digital Elevation Model (DEM), Digital Surface Model (DSM), Orthomosaic, and Crown Height Model (CHM). The local maxima algorithm successfully identified all 98 trees and their locations. Field measurements showed minimum, maximum, and mean tree heights of 1.32 m, 5.84 m, and 3.78 m, respectively, while estimates from the local maxima algorithm were 1 m, 5.65 m, and 3.7 m. The Kolmogorov-Smirnov test confirmed normal distribution of both measured and estimated datasets. The paired t-test revealed the measured heights were significantly greater than the estimated values, indicating the local maxima algorithm tended to underestimate tree height. Regression analysis demonstrated a strong positive linear correlation between measured and estimated heights (R² = 0.96) with a low error margin (RMSE = 0.26). Conclusion: The study concludes that RTK-UAV combined with the local maxima algorithm can precisely identify tree spatial positions while reducing time and cost. This method offers forest managers reliable tree height estimates, supporting efficient forest management decisions. | ||
| کلیدواژهها [English] | ||
| Algorithm, crown height model, forest, phantom, photogrammetry, Real-time Kinematic | ||
| مراجع | ||
|
| ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,364 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 107 |
||