Browsing by Subject "drone"

Sort by: Order: Results:

Now showing items 1-8 of 8
  • Rajajärvi, Jimi (Helsingin yliopisto, 2020)
    Suomessa harvennetaan vuosittain yli 500 000 hehtaaria metsää. Harvennusten tarkoituksena on taloudellisen tuoton lisäksi turvata kasvamaan jätettyjen puiden terveys sekä elinvoimaisuus, jolloin puiden järeytyminen tukkipuiksi on mahdollista. Olennainen tekijä jäljelle jäävän puuston kasvuun on hyvin onnistunut korjuu, eli hyvä korjuujälki. Korjuujäljestä etenkin ajouratunnuksilla on puiden kasvun kannalta suuri merkitys, sillä ensiharvennuksilla muodostettuja uria tullaan usein käyttämään myöhemmissä harvennuksissa uudistushakkuuseen saakka. Hyvin muodostetun ajouraverkoston pinta-ala kattaa noin viidenneksen koko harvennettavasta alueesta, joten yksikin ylimääräinen tai liian leveä ajoura kasvattaa varhaisessa vaiheessa hakatun alan osuutta aiheuttaen kasvutappiota ja taloudellisen menetyksen verrattuna optimitilanteeseen. Tämän lisäksi urien syvät painumat vaurioittavat jäljelle jäävän puuston juuria aiheuttaen korkean laho- ja tautiriskin. Ajouratunnusten seurantaa toteutetaan korjuujälkitarkastusten yhteydessä koealaluontaisesti. Vaikkakin teoriassa koealojen sijoittelu on systemaattista sekä korjuujäljen kriteerit mittaajilla samat, usein mittaustuloksissa on eri mittaajien välillä huomattavissa eroa. Lisäksi viivamainen koeala-asettelu saattaa tuottaa vain yhden mittauksen eniten käytössä olleelta kokoojauralta, jolloin suurimmat painumat jäävät helposti huomioimatta. Koealoilta saadut numerot eivät myöskään kerro, missä kohdassa vaurioita on syntynyt ja miten niitä olisi voitu välttää. Ratkaisuna ajouraverkoston laajamittaiseen tarkasteluun on hyödyntää viimeisen vuosikymmenen aikana nopeassa kehityksessä olevaa drone-kalustoa. Tiheästi ilmasta käsin otetuista kuvista muodostettu fotogrammetrinen pistepilvi on alhaisten kustannustensa ansioista tehokas ja nopea tapa saada kattavaa aineistoa alueen ajouraverkoston tunnuksista. Etenkin tarkaksi osoittautunut X ja Y-akselin mittaustarkkuus antaa desimetrin tarkan tiedon ajouraväleistä sekä visuaalisesti hyödynnettävissä oleva Z-akseli tarjoaa syvimpien ajourapainumien sijainnit. Perinteisten ajouratunnusten lisäksi voidaan myös mitata ajouran kokonaispituus ja tarkastella harventamatta jääneitä alueita hakkuukoneen puomin teoreettisen ulottuman ylittäviltä alueilta . Menetelmää voidaan hyödyntää numeerisen tarkastelun lisäksi visuaalisesti osoittamalla metsänomistajalle tai korjuuyrittäjälle ongelmakohdat kattavasti ilman tarkastuksen jälkeistä erillistä maastokäyntiä. Ajouraverkostokartalta nähdään nopeasti koko alueen ajourapainumat, -välit, ajouraverkoston asettelu sekä mahdolliset harventamatta jääneet alueet. Tämän lisäksi erityisen ongelmalliselle alueelle voidaan suunnitella pistepilveltä tarvittavat korjaustoimenpiteet. Ongelmana menetelmässä on kuitenkin vähäinen pisteiden lukumäärä latvuksen peittämistä rungoista, mikä ai-heuttaa ongelmia ajouran leveyden mittauksessa. Toimiva menetelmä ajouran leveyden mittaukseen voidaan kehittää, mutta sitä voidaan käyttää vasta, kun kuva /laserkeilausaineistoa aletaan tuottaa korjuussa käytetyistä koneista maanpinnan tasolta. Parhaassa tapauksessa pistepilvien tarkastelu voi kehittää tulevaisuuden puunkorjuuta palautteen perusteella kohti parempaa korjuujälkeä ja näin säästää luontoa sekä kustannuksia tehden korjuusta entistäkin tehokkaampaa. Tämä tutkimus toimi pioneeritutkimuksena Stora Ensolle fotogrammetrisen pistepilven kuvauksessa, tuottamisessa sekä käsittelyssä.
  • Räsänen, Aleksi; Juutinen, Sari; Tuittila, Eeva-Stiina; Aurela, Mika; Virtanen, Tarmo (2019)
  • Hakala, Teemu; Markelin, Lauri; Honkavaara, Eija; Scott, Barry; Theocharous, Theo; Nevalainen, Olli; Näsi, Roope; Suomalainen, Juha; Viljanen, Niko; Greenwell, Claire; Fox, Nigel (MDPI, 2018)
    Sensors
    Drone-based remote sensing has evolved rapidly in recent years. Miniaturized hyperspectral imaging sensors are becoming more common as they provide more abundant information of the object compared to traditional cameras. Reflectance is a physically defined object property and therefore often preferred output of the remote sensing data capture to be used in the further processes. Absolute calibration of the sensor provides a possibility for physical modelling of the imaging process and enables efficient procedures for reflectance correction. Our objective is to develop a method for direct reflectance measurements for drone-based remote sensing. It is based on an imaging spectrometer and irradiance spectrometer. This approach is highly attractive for many practical applications as it does not require in situ reflectance panels for converting the sensor radiance to ground reflectance factors. We performed SI-traceable spectral and radiance calibration of a tuneable Fabry-Pérot Interferometer -based (FPI) hyperspectral camera at the National Physical Laboratory NPL (Teddington, UK). The camera represents novel technology by collecting 2D format hyperspectral image cubes using time sequential spectral scanning principle. The radiance accuracy of different channels varied between ±4% when evaluated using independent test data, and linearity of the camera response was on average 0.9994. The spectral response calibration showed side peaks on several channels that were due to the multiple orders of interference of the FPI. The drone-based direct reflectance measurement system showed promising results with imagery collected over Wytham Forest (Oxford, UK).
  • Atherton, J.; MacArthur, A.; Hakala, T.; Maseyk, K.; Robinson, I.; Liu, W.; Honkavaara, E.; Porcar-Castell, A. (IEEE, 2018)
    IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing IGARSS
    Solar induced chlorophyll fluorescence (SIF) emitted from plant canopies is now retrievable from space. In addition, SIF is now also routinely measured from fixed tower platforms. However there is a scale gap between temporally continuous tower measurements and spatially coarse satellite retrievals that is now being bridged by drone technology. Drone retrievals of SIF can be used to help unravel the structural and species component dependencies that occur across space on the scale of meters in heterogeneous vegetation types. Also when flown at sufficient altitude, drones can be used to simulate, and potentially validate satellite retrievals of SIF. We flew a dual field of view spectrometer system, the Piccolo doppio, above a boreal forest with the aim of retrieving SIF. Our flights were designed to assess both spatial heterogeneity of SIF driven by changes in vegetation cover type and to simulate satellite pixels by flying at a relatively high altitude.
  • Kotala, Juho (Helsingin yliopisto, 2019)
    The interest to use drones in agricultural field monitoring is increasing because drones have become more popular during last few years. This is due to the affordable price of them, multi-function features in different conditions, and easy usability. The aim of this study was to explore the use/utilization of drone-multispectral camera system in Finnish field crop production. The aim was also to study if near-infrared map and normalized difference index (NDVI) can be used as a biomass map of grass and is it possible to identify how useful drones are as a supplementary visual aid in field inspection of the crop. Field tests were conducted on the Koirasuo field plot of the Viikki research farm and on the Isokytö field plot in Töysä in Southern Osrtobothnia. The test fields were mapped with drone-multispectral camera system. Reference samples crop were collected and field measurements were made based on these maps. The reference samples and field measurements made were: harvesting time sample, measurement of crop length, leaf area index and chlorophyll content. General crop and plot observations were made also. These results were compared with biomass samples. During the data collection period the Downwelling Light Sensor (DLS) i.e. the camera’s auto-adjusting brightness sensor, caused significant distortions in the maps. More than half of material was useless for in this study for this reason. Useless pictures reflection value was different than normal conditions. However, a solution was found, and photoshooting could be completed. Based on the all results near-infrared maps (R²= 55) and NDVI index (R²= 22) can be used to do only rough biomass estimates on the grass field. Maps can be used also to identify low biomass areas on the field and to define the locations where more measurements or observations are needed. The same reflection from the crop can results from several factors, such as bare ground and dense vegetation. Without reference material, vegetation maps are difficult to analyse. Based on the results, chlorophyll content varies irregularly in different areas mixed grass corp. Maps can be used to explain the history of land use, to detect the locations on piped ditches/sup surfaces drains. Instead it is challenging to identify individual weeds because crop pixel reflection value depends several factors and weeds and crop can be in same pixel area. Pixel accuracy depend flight height and camera resolution. This thesis used 50 meter flight height and spatial resolution was 3,3 cm.
  • Sandbrook, Chris; Clark, Douglas; Toivonen, Tuuli; Simlai, Trishant; O'Donnell, Stephanie; Cobbe, Jennifer; Adams, William (2021)
    Wildlife conservation and research benefits enormously from automated and interconnected monitoring tools. Some of these tools, such as drones, remote cameras, and social media, can collect data on humans, either accidentally or deliberately. They can therefore be thought of as conservation surveillance technologies (CSTs). There is increasing evidence that CSTs, and the data they yield, can have both positive and negative impacts on people, raising ethical questions about how to use them responsibly. CST use may accelerate because of the COVID-19 pandemic, adding urgency to addressing these ethical challenges. We propose a provisional set of principles for the responsible use of such tools and their data: (a) recognize and acknowledge CSTs can have social impacts; (b) deploy CSTs based on necessity and proportionality relative to the conservation problem; (c) evaluate all potential impacts of CSTs on people; (d) engage with and seek consent from people who may be observed and/or affected by CSTs; (e) build transparency and accountability into CST use; (f) respect peoples' rights and vulnerabilities; and (g) protect data in order to safeguard privacy. These principles require testing and could conceivably benefit conservation efforts, especially through inclusion of people likely to be affected by CSTs.
  • Roiha, Johanna; Heinaro, Vili Einari; Holopainen, Markus (2021)
    Conducting archaeological site surveys is time consuming, and large sites may have many small features or structures that are difficult to locate and interpret. Vegetation cover and dense forest hide small structures, like cairns, while at the same time forest cover can cause problems for LiDAR tools. In this case study, drone-based ALS (airborne laser scanning) was tested as an archaeological site survey tool. The research site was complex and located partially in a forested area, which made it possible to evaluate how forest cover affects data. The survey methods used were rather simple: visual analysis, point density calculations in the forest area, and, for site interpretation purposes, digitizing observations and viewshed analysis. Using straightforward methods allowed us to evaluate the minimum time and skills needed for this type of survey. Drone-based ALS provided good results and increased knowledge of the site and its structures. Estimates of the number of cairns interpreted as graves more than doubled as a result of the high-accuracy ALS data. Based on the results of this study, drone-based ALS could be a suitable high-accuracy survey method for large archaeological sites. However, forest cover affects the accuracy, and more research is needed.
  • Kotilainen, Juho (Helsingin yliopisto, 2019)
    Vesilintujen poikuelaskentaa on organisoidusti toteutettu Suomessa vuodesta 1989 saakka. Jatkuva poikuetuoton seuranta on tärkeä osa vesilintukantojen seurantaa, joka taas on tärkeä muuttuja vesilinnuille tärkeiden elinympäristöjen muutosten tarkkailussa. Vesilintupoikueiden laskentamenetelmäksi vakiintunut pistelaskenta ei kuitenkaan ole aukoton tapa seurata poikuetuottoa, sillä osa poikueista jää laskennan ulkopuolelle. Myös tiheä rantakasvillisuus estää muuten otollisten vesialueiden laskennan. Pistelaskennan luotettavuudesta ei ole kattavaa tutkimusta. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli selvittää, soveltuuko dronepohjainen ilmakuvatulkinta vesilintupoikueiden kustannus-tehokkaaksi laskentamenetelmäksi. Tuloksia verrattiin pistelaskennalla saatuihin havaintoihin. Tutkimuksen tarkoitukse-na oli myös saada tietoa pistelaskennan tarkkuudesta, vesilintujen käyttäytymisestä dronen suhteen sekä dronen rajoituksista sekä mahdollisuuksista riistantutkimuksessa. Tutkimus toteutettiin laskemalla 15 vesialuetta kolmena eri ajankohtana sekä lisäksi kaksi kosteikkoa keskimmäisellä laskentakerralla. Laskennat toteutettiin peräjälkeen siten, että ensin kohteella suoritettiin pistelaskenta, jonka jälkeen alue kuvattiin dronella. Dronekuvauksen aikana lintujen käyttäytymistä koskeneet havainnot kirjattiin muistiin. Kerätty yli 4600 kuvan aineisto käytiin kuva kerrallaan läpi ja havaitut vesilinnut, poikueet ja poikasten lukumäärä sekä ikäluokka kirjattiin ylös. Lopuksi pistelaskenta-aineiston tuloksia verrattiin pistelaskenta-aineiston tuloksiin. Lintujen käyttäytymishavainnot jaoteltiin herkkyyksittäin kolmeen luokkaan ja kohdennettiin lajeittain. Havainnot jaoteltiin herk-kyysluokkien sisällä havaintoyksikön statuksen mukaan kolmeen luokkaan ja tarkennettiin reaktiovastein. Tutkimuksen tulokset osoittavat, että dronepohjainen ilmakuvatulkinta ei sovellu vesilintujen kustannustehokkaaksi poikuelaskentamenetelmäksi. Kameraoptiikan suorituskyky ei ole riittävä tuottamaan tarpeeksi laadukasta ilmakuvamate-riaalia luotettavaa lajitunnistusta varten. Havaintojen perusteella lentokorkeutta ei ole mielekästä pudottaa alle 40 metrin dronen häiriövaikutuksen voimistumisen vuoksi. Poikasten ikäluokan määrittäminen kuva-aineistosta ei onnistu yhtä tarkasti, kuin pistelaskentamenetelmällä tapahtuva määritys. Lintujen reaktiot droneen olivat vaihtelevia, mutta kategorioittain pääsääntöisesti johdonmukaisia. Kahlaajat olivat erit-täin herkkiä. Vesilinnut olivat herkkiä tai ei herkkiä. Poikueelliset emot eivät lähteneet pakolennolle, mutta olivat varuil-laan ja hakeutuivat sivuun dronen lentoreitiltä. Poikueettomien vesilintujen ja lokkien suhtautuminen vaihteli kohteittain. Haukat olivat herkkiä vain oletetun pesimäreviirin läheisyydessä. Optista suorituskykyä parantamalla dronen käyttömahdollisuudet laajenevat, kun haluttu kuvatarkkuus saavutetaan tavoi-telentokorkeudessa. Drone- ja etenkin akkuteknologian kehittyessä dronen lentoaikaa on mahdollista lisätä, jolloin kuvattavan alueen laajuutta on mahdollista kasvattaa. Poikuelaskenta olisi ehkä jo nykyteknologialla mahdollista toteut-taa riittävällä tarkkuudella, mutta huipputeknologian käyttö ei ole enää kustannustehokasta. Tutkimus antoi käyttökelpoista tietoa ja hyödyllisiä havaintoja riistan dronetutkimuksen pohjaksi.