Project detail

Detekce a monitoring invazních druhů s využitím bezpilotních leteckých prostředků

Duration: 01.07.2014 — 31.12.2017

Funding resources

Technologická agentura ČR - Program aplikovaného výzkumu a experimentálního vývoje ALFA

- part funder (2014-07-01 - 2017-12-31)

On the project

Cílem projektu je vytvořit metodiku pro včasnou detekci a monitoring vybraných druhů invazních rostlin metodami dálkového průzkumu Země (DPZ). V projektu bude testováno využití bezpilotního prostředku pro detekci modelových druhů: bolševník velkolepý (Heracleum mantegazzianum), křídlatka (k. japonská, Fallopia japonica; k. sachalinská, F. sachalinensis; a k. česká, F. bohemica), pajasan žláznatý (Ailanthus altissima) a trnovník akát (Robinia pseudoacacia). Všechny patří mezi sto nejhorších invazních druhů dle evropské databáze invazních druhů DAISIE a představují významná rizika pro naši společnost, jelikož ohrožují jak zdraví (způsobují popáleniny - bolševník, pajasan), tak i krajinu, ekosystémy a biodiverzitu (všechny zmíněné druhy). Součástí výstupů projektu bude certifikovaná metodika mapování invazních druhů za použití dat DPZ a bezpilotní systém optimalizovaný pro operativní získávání dat o invazních druzích. Ověření metodiky bude probíhat v zájmových územích a vzniklé specializované mapy výskytu sledovaných invazních druhů budou dále využity státní správou pro podporu odborného rozhodování v oblasti ochrany přírody a krajiny. Metodika bude využitelná pro monitoring stávajících invazí a k včasnému zachycení hrozby v počátcích invaze, kdy jsou opatření proti šíření mnohonásobně efektivnější a levnější než v pozdějších invazních stádiích. Monitoring musí být dostatečně efektivní, a to jak z ekonomického hlediska, tak i s ohledem na přesnost detekce. Výsledná kombinace bezpilotního systému a metod zpracování dat bude základem nové služby, která zájemcům rychle a efektivně přinese výsledky monitoringu.

Description in English
The project will establish new methodology for early detection and monitoring of selected invasive species using remote sensing (RS) methods. Application of unmanned aircraft (UAV) will be tested for detection of model species: giant hogweed (Heracleum mantegazzianum), knotweed (Fallopia japonica- F. sachalinensis- and F. bohemica), tree of heaven (Ailanthus altissima), and black locust (Robinia pseudoacacia). All selected species belong to the hundred most aggressive invaders according to the European database of invasive species DAISIE. They pose significant risk for our society because they threaten health (giant hogweed, tree of heaven) as well as landscape, ecosystems and biodiversity (all selected species). The project results will include certified methodology for invasive species mapping using RS approach, and UAV optimized for flexible data acquisition. Methodology will be verified in several areas of interest, and resulting maps of invasion status will be used by land management authorities to support expert decisions in landscape and nature protection. Developed methodology will be applicable in both monitoring of existing invasions and early detection of invasion onset, i.e. in a phase when eradication measures are significantly more effective and less expensive compared to later stages of invasion. Monitoring must be effective in view of both cost and detection precision. Resulting combination of UAV and processing methods will serve as a base of a new service bringing the monitoring results to customers in fast and effective manner.

Keywords
cizí druhy; detekce; druhy invazních rostlin; metodologie; multispektrální obrazy; objektově orientovaná klasifikace; rozšíření; bezpilotní letoun

Key words in English
alien species- detection- invasive plant species- methodology- multispectral imagery- object-oriented classification- remote sensing- spread- unmanned aircraft

Mark

TA04020455

Default language

Czech

People responsible

Dvořák Petr, Ing., Ph.D. - principal person responsible

Units

Institute of Aerospace Engineering
- (2014-07-01 - 2017-12-31)

Results

Müllerová, J., Brůna, J., Dvořák, P., Bartaloš, T., Vítková, M. Does the data resolution/origin matter? Satellite, airborne and UAV imagery to tackle plant invasions. In XXIII ISPRS Congress, 12–19 July 2016, Prague, Czech Republic. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. c. Prague, Czech Republic: International Society of Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS), Copernicus, 2016. p. 903-908. ISSN: 1682-1750.
Detail

Brůna, J., Müllerová, J., DVOŘÁK, P., Bartaloš, P. Detekce a monitoring invazních druhů pomocí bezpilotního systému. In Praktické využití GIS v lesnictví a zemědělství. MendelU conference proceedings. Brno: MendelU, 2015. s. 1-15. ISBN: 978-80-7509-250-2.
Detail

DVOŘÁK, P., Müllerová, J., Bartaloš, T. RPAS pro detekci a monitoring invazních druhů. In Sborník Workshopu RPAS a SVK Telč 2014: Aktuální problémy fotogrammetrie a DPZ, laserového skenování a GIS. Praha: ČVUT FSV Praha, 2014. s. 1-24. ISBN: 978-80-01-05647-9.
Detail

Bartaloš, T., Müllerová, J., Brůna, J., Dvořák, P., & Vítková, M.: Pilotní geoportál pro monitoring invazních rostlinných druhů; Pilotní geoportál pro monitoring invazních rostlinných druhů. URL: http://invaznidruhy.gisat.cz/. (ostatní)
Detail

Müllerová, J., Bartaloš, T., Brůna, J., Dvořák, P., & Vítková, M.: Mapy výskytu vybraných invazních druhů v modelových územích; Mapy výskytu vybraných invazních druhů v modelových územích. URL: http://www.invaznirostliny.cz. (specializovaná mapa s odborným obsahem)
Detail

DVOŘÁK, P.; BARTALOŠ, T.; BRŮNA, J.; MÜLLEROVÁ, J.; PEJCHAR, J.; VÍTKOVÁ, M.: VUT714; Funkční vzorek bezpilotního systému VUT 714. C3A/3.17. URL: http://www.invaznirostliny.cz/. (funkční vzorek)
Detail

Müllerová, J., Bartaloš, T., Brůna, J., Dvořák, P., & Vítková, M.: Metodika mapování invazních druhů pomocí dálkového průzkumu; Metodika mapování invazních druhů pomocí dálkového průzkumu. URL: http://www.invaznirostliny.cz. (metodika certifikovaná uplatněná)
Detail