Przejdź do treści Wyszukiwarka

Fotogrametria bliskiego zasięgu w leśnictwie

Zastosowanie danych teledetekcyjnych w pozyskiwaniu informacji o lasach ma swoją długą, już około 100-letnią, historię. Teledetekcyjne dane satelitarne i lotnicze maja szereg zastosowań i w wielu krajach na co dzień wspierają zarządzanie i ochronę zasobów przyrodniczych. Fotogrametria bliskiego zasięgu od dawna była  w zakresie zainteresowania leśników, a jej znaczący rozwój w ostatnich latach zainicjował próby wdrożenia rozwiązań na niej bazujących do praktyki.

Na rynku dostępnych jest coraz więcej narzędzi do zdalnego obrazowania (w postaci obrazów lub chmur punktów) drzew i drzewostanów z powierzchni ziemi. Ze względu na miniaturyzację urządzeń rośnie zainteresowanie ich praktycznym wykorzystaniem. Istnieje spora liczba publikacji naukowych, które wskazują na potencjalne możliwość wykorzystania danych teledetekcyjnych bliskiego zasięgu do precyzyjnych pomiarów drzew. Niemniej jednak główną barierą ich wykorzystania w praktyce jest brak wysoce zautomatyzowanych rozwiązań przetwarzania danych, które z jednej strony dostarczają wiarygodnych informacji o mierzonym obiekcie, a z drugiej są dostosowane do potrzeb specjalistów.

Leśnictwo precyzyjne w praktyce

W celu dostarczenia praktycznych rozwiązań zastosowania fotogrametrii bliskiego zasięgu zostanie zastosowana koncepcja leśnictwa precyzyjnego. Leśnictwo precyzyjne oznacza rozwiązania związane z wykrywaniem i opisywaniem pojedynczych drzew z wykorzystaniem danych teledetekcyjnych. Efektem pracy zespołu ds. leśnictwa precyzyjnego będzie rozwiązanie AI, które pozwala na pomiar cech i jakości stojących lub leżących pojedynczych drzew. Informacje o pojedynczych drzewach zintegrowane dla dowolnego obszaru (np. powierzchni próbnej, drzewostanu, parku) mogą być wykorzystywane przez różnych interesariuszy. Celem prac zespołu będzie transfer efektów badań podstawowych do praktycznego wykorzystania w różnych dziedzinach związanych z ochroną i zarządzaniem środowiskiem.

Określanie gatunków i pomiary cech biometrycznych drzew

Problem rozpoznawania gatunków drzew jest obszarem zainteresowania od początków wykorzystania teledetekcji w analizach środowiska leśnego. W tym zakresie szczególnie prace związane z lotniczymi i satelitarnymi systemami pozyskiwania danych mają długą historię publikacji. Obrazowanie z poziomu lotniczego pozwala na zebranie dość precyzyjnych informacji o górnej warstwie lasu, bez większych szczegółów dla drzew rosnących w niższych warstwach. Obrazowanie drzew z poziomu gruntu umożliwia określenie precyzyjnych pomiarów nawet najmłodszych drzew rosnących w dolnych warstwach drzewostanu.

Specyficzne oczekiwania praktyków w kontekście pomiarów cech pojedynczych drzew, dotyczą pomiaru: miąższości, gatunku drzewa, średnicy na wysokości pierśnicy (grubość na wysokości 1,3 m), wysokości drzewa, klasy wielkości oraz jakości, określanej na podstawie wad widocznych na pniu, stanu zdrowotnego na podstawie m.in. barwy liści czy gęstości. Celem prac zespołu w tym obszarze będzie opracowanie metod, które pozwolą na ich praktyczne zastosowanie i tym samym zastąpienie dużej części pracochłonnych pomiarów terenowych stosowanych m.in. w leśnictwie. Poszukiwać będziemy rozwiązań pozwalających na łatwą integrację wyników pomiarów automatycznych z istniejącymi systemami wykorzystywanymi w leśnictwie czy inwentaryzacji miejskich terenów zielonych. 

Rozpoznawanie rozmiarów i jakości drzew

Wielkość drzew oraz to, czy na boku pnia występują wady, wpływa na wartość gospodarczą poszczególnych drzew. Jednak na bokach pni mogą znajdować się również różne pasożyty lub efekty działania różnych czynników biotycznych i abiotycznych, które z kolei mówią nam o obecnym lub przyszłym stanie zdrowotnym drzew. Teledetekcja bliskiego zasięgu dostarcza danych, które z dużym prawdopodobieństwem mogą pomóc w wizualizacji różnych artefaktów na drzewach. Zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji może dodatkowo zwiększyć prawdopodobieństwo wykrycia tych artefaktów. Kolejnym celem zespołu będzie wykorzystanie sztucznej inteligencji do rozpoznawania wielkości i jakości drzew stojących i leżących w celu oszacowania ich wartości.

Lider zespołu badawczego


Krzysztof Stereńczak

Dr hab. inż. Krzysztof Stereńczak, prof. IBL, jest zastępcą dyrektora Instytutu Badawczego Leśnictwa ds. Naukowo-Badawczych, kieruje Zakładem Geomatyki IBL i pracami zespołu badawczego zajmującego się leśnictwem precyzyjnym w IDEAS NCBR.

Stopień doktora habilitowanego uzyskał w Instytucie Badawczym Leśnictwa w 2018 r., doktora na Wydziale Leśnym Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie w 2011 r., a dyplomy magisterskie w Szkole Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie (leśnictwo), University of Salzburg (UNIGIS) i Szkole Głównej Handlowej (Executive MBA). Odbył staże naukowe na Uniwersytecie we Freiburgu na przełomie 2007 i 2008 r. Promotor 3 zakończonych przewodów doktorskich, promotor 6 doktorantów. Współautor 150 prac naukowych, uczestnik ponad 30 projektów badawczych. Jest członkiem Komitetu Nauk Leśnych i Technologii Drewna PAN, Polskiego Towarzystwa Leśnego oraz ISPRS.

Jego zainteresowania naukowe skupiają się wokół takich tematów jak: monitorowanie i inwentaryzacja lasów z wykorzystaniem danych teledetekcyjnych, leśnictwo precyzyjne, zarządzanie. Laureat Nagrody im. Adama Loreta za pracę naukową dotyczącą szeroko rozumianego leśnictwa. Otrzymał odznakę honorową „Za zasługi dla Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej” – odznaczenie Ministra Klimatu i Środowiska.

Zespół projektowy pod przewodnictwem dr hab. Krzysztofa Stereńczaka (za projekt REMBIOFOR „Teledetekcyjne określanie biomasy drzewnej i zasobów węgla w lasach”) otrzymał w 2019 roku główną Nagrodę im. Adama Loreta za pracę naukową dotyczącą szeroko rozumianego leśnictwa.

Otrzymał on również w 2020 roku odznakę honorową „Za Zasługi dla Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej” – odznaczenie przyznawane przez Ministra Klimatu i Środowiska.

W 2015 roku otrzymał Stypendium Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego dla wybitnych młodych naukowców, a także Nagrody Roczne Dyrektora Instytutu Badawczego Leśnictwa za publikacje naukowe w 2014, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021 i 2022 roku z afiliacją IBL.

Otrzymał również Nagrodę „Best Paper Award”, w sesji młodych naukowców (Youth Forum), w trakcie XXI Kongresu ISPRS w Pekinie, za artykuł: Y. Wang, B. Koch, H. Weinacker, K. Sterenczak, 2008: LIDAR point cloud based fully automatic 3D single tree modeling in forest and evaluations of the procedure. 5 lipca 2008 Pekin, Chiny, Nagrodę Scopus-Perspektywy Young Researcher Award ufundowana przez Elsevier B. V. oraz Fundacji Edukacyjnej Perspektywy – 1 miejsca w kategorii Środowisko. Listopad 2009.

W 2012 roku uhonorowany został Nagrodą Indywidualną II Stopnia przyznaną przez Rektora Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie za osiągnięcia naukowe.

Krzysztof Stereńczak otrzymał następujące granty: „Wykorzystanie danych lotniczego skanowania laserowego do określania zagęszczenia drzew w jednopiętrowych drzewostanach sosnowych.” finansowany przez Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego grant promotorski;

Projekt LIFE+ ForBioSensing „Comprehensive monitoring of stand dynamics in Białowieża Forest supported with remote sensing techniques” Finansowany przez Komisję Europejską w ramach Instrumentu Life+ oraz Narodowy Fundusz Ochrony Środowiska i Gospodarki Wodnej;

Projekt REMBIOFOR – „Teledetekcyjne określanie biomasy drzewnej i zasobów węgla w lasach” wspófinansowany ze środków Narodowego Centrum Badań i Rozwoju, w ramach programu „Środowisko naturalne, rolnictwo i leśnictwo” BIOSTRATEG; oraz finansowanie na projekt „Rozbudowa metody inwentaryzacji urządzeniowej stanu lasu z wykorzystaniem efektów projektu REMBIOFOR” finansowany przez Dyrekcję Generalną Lasów Państwowych w Warszawie.

Inne grupy i zespoły badawcze

  • Uczenie w sterowaniu, grafach i sieciach Zespół badawczy rozwija sieci neuronowe generujące grafy. Rozwiązania te są zorientowane na automatyczne projektowanie struktur naturalnie reprezentowanych przez grafy, takich jak molekuły czy sieci energetyczne.
    Paweł Wawrzyński
  • Algorytmy w autonomicznych UAV Bezzałogowe statki powietrzne (ang. unmanned aerial vehicles – UAVs), znane również jako drony są coraz częściej wykorzystywane w różnych dziedzinach gospodarki.
    Karol Pieniący
  • Leśnictwo precyzyjne Zastosowanie danych teledetekcyjnych w pozyskiwaniu informacji o lasach ma swoją długą, już około 100-letnią, historię.
    Krzysztof Stereńczak