Dron ve Yer Verileri kullanarak Boreal Kıyı Sulak Alan Bitki Topluluklarının Haritalanması ve Sınıflandırılması için Yarı Otomatik Yöntem

Özet

Protokol dört entegre aşamadan oluşur: İnsansız Hava Aracı (İHA) araştırması, yeraltı gerçeklik veri toplama, bitki örtüsünün endeksi hesaplaması ve kıyı sulak alan bitki topluluklarının yapay zeka destekli sınıflandırması ve haritalanması. Sonuç olarak, kıyı sulak alan habitatlarının korunması ve yönetimi için ekoloji, çevresel izleme ve karar alma süreçlerinde uygulamaları destekleyen çok katmanlı bir coğrafi uzanımsal veri seti ortaya çıkmıştır.

Özet

Yarı otomatik bitki topluluğu haritalaması, geleneksel ekolojik araştırmalar ile modern yapay zeka destekli ekosistem izleme arasındaki boşluğu kapatarak, daha önce ulaşılamayan ölçek ve hızlarda saha araştırması ve izleme imkanı sağlıyor. Düşük büyümeli otsu bitkilerin hakim olduğu kıyı sulak alanları, daha yüksek mekansal çözünürlük ve zamanlamada daha fazla esneklik elde etmek için drone tabanlı (İnsansız Hava Araç, İHA) fotogrammetrik araştırma gerektirir. Bu protokol dört aşamadan oluşur: İHA tabanlı hava taraması, yer gerçekliği veri toplama ve coğrafi referanslama, bitki örtüsünün endeksi hesaplaması ve R'deki rastgele orman (RF) algoritması kullanılarak denetimli sınıflandırma (yani, makine öğrenimi sınıflandırması kullanılarak bitki topluluk dağılımlarının yapay zeka destekli, yarı otomatik haritalanması). Kullanılan anahtar R paketleri arasında terra, sp, sf, rgdal, raster, rsample, MLmetrics, randomForest bulunur. İkinci aşamada vurgu geleneksel ekolojik araştırma yöntemi olan tabakalı kuadrat zemin örneklemesi üzerindedir. Zemin örnekleme, nihai harita ürününün doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamak için ampirik kanıtlar sunarak zemin doğruluğunu sağlar. İki yaygın kullanılan İHA montajlı sensör türü test edildi: bir multispektral sensör ve bir RGB kamera; bu da 19 çok spektral ve 27 RGB tabanlı endeks ile birlikte RGB türetilmiş dijital yüzey modeli (DSM) ortaya çıktı. Bitki toplulukları, Baltık kıyısındaki bir sulak alan vaka çalışması alanında haritalandı ve aşağıdaki algoritma performans sonuçları elde edildi: çok spektral veri seti kullanılarak model %92,3 genel doğruluk elde etti ve %7,75 poşetten çıkmış (OOB) hatası; karşılaştırma olarak, RGB veri seti %98'in üzerinde doğruluk elde etmiş ve %1,14 OOB hatasına ulaşmıştır. Bu sonuçlar, her iki sensör türünün de uygunluğunu pekiştiriyor. Protokolün her aşaması, coğrafi referanslı veri setleri üretir. Bunlar, gömülü biyofiziksel alan gözlemleriyle katmanlı coğrafi bilgi sistemi (GIS) Projesi olarak derlenebilir ve etkileri ve değişiklikleri tahmin etmek için ekolojik modelleme gibi karmaşık ekosistem araştırmaları için temel oluşturabilir. Pratikte, bu GIS Projesi arazi örtüsünün ve destek yönetiminin, çevresel restorasyon planlamasının ve izlemenin tarihsel kaydı olarak hizmet verebilir.

Giriş

Bu protokolün amacı, dron tabanlı (yani insansız hava aracı [İHA] tabanlı) fotogrammetrik araştırmayı yerüstü biyofiziksel gözlemlerle yer gerçekliği verisi olarak birleştirerek kıyı sulak alan bitki topluluğu dağılımları haritası oluşturan pratik ve adım adım bir iş akışı sağlamaktır. Son çıktı olan bir arazi haritası, yarı otomatik bir makine öğrenimi süreciyle (rastgele orman [RF] ^algoritması)1 oluşturulur.

Bitki topluluğu haritası, karmaşık bitki örtüsünü habitat yapısının mekânsal olarak açık, piksel tabanlı bir temsiline dönüştürdüğü için sulak alan ekolojik modellemesinde vazgeçilmez bir veri setidir. Bu temel veri seti, ekolojik süreçlerin (örneğin, biyokütle dağılımı, tür etkileşimleri, eko-hidrolojik yanıtlar, besin döngüleri) bir peyzaj ^{genelinde modellenmesini sağlar 2,3,4}.

Bitki topluluğu haritasına ek olarak, bu protokolün adımlarını takip etmek bir coğrafi veri koleksiyonu üretir. Bir coğrafi bilgi sistemi (GIS) projesi olarak kaydedilen veri seti, bir GIS'e entegre edilip paylaşılabilir ve yönetim planlaması ile çevresel izlemeyi desteklemek için ekosistem analizi ve karar alma süreçlerinde kullanılabilir.

Bu yöntemde, bir İHA anketi RGB (yani kırmızı, yeşil, mavi, üç ana renk) ve/veya çok spektral, geometrik olarak doğru ortomozik harita ile dijital yüzey modeli (DSM) verir; bunların hepsi temel veri^{olarak hizmet verir.} Bu veriler, GIS yazılımının hesaplayıcısına girdi olarak ortomosik haritalar kullanılarak bitki örtüsü indekslerini (VI'lar) hesaplamak için kullanılır. Nihai çıktı haritasını oluşturmak için, VI'lar RF için piksel başına tahmin değişkenleri olarak hizmet eder ve ortomozik ham spektral bilgiyi^{sınıflandırma için yapılandırılmış} girdilere dönüştürür^. VI'lar, bitkiler ve ışık tarafından yansıtılan bitki örtüsünün özelliklerini vurgulayan spektral bantların matematiksel^{kombinasyonları olduğundan,} VI'lar ekolojide habitat kalitesini ve biyolojik çeşitliliği izlemek ve ekolojik modellemeyi desteklemek için bağımsız veri olarak kullanılabilir ^8,9. Bu nedenle, VI'lar raster haritalar olarak kaydedilir ve bir GIS projesine dahil edilir.

Yapay zeka destekli bir ortamda bitki topluluklarını sınıflandırmak ve haritalamak için, uzaktan algılanan veri setleri (örneğin İHA araştırma haritaları, DSM ve VI'ler) ekolojik güvenilirlik, tekrarlanabilirlik ve anlamlı yorum sağlamak için coğrafi referanslı yerüstü biyofiziksel gözlemlerle birleştirilmelidir¹⁰. Bu tür saha verileri, RF algoritmasının habitat-bitki örtüsü piksel verilerini VI'larda sınıflandırması ve bir çalışma alanındaki bitki topluluk dağılımını tahmin etmek (örneğin, bitki topluluğu haritası oluşturmak için) için yer gerçekliği sağlar^. Makine öğrenimi için bir gerçeklik veri seti olarak hizmet vermenin yanı sıra, coğrafi referanslı gözlemler, biyofiziksel gözlemleri GIS içinde sabitlemenin bir yolu da sunar. Bu şekilde, ekolojik veri seti bir öznitelik tablosu olarak işlev görür ve ekosistem modellemesi için çevresel^{değişkenler olarak kullanılabilir 12,13}. Sahadaki veriler, bir habitatın ekolojik koşullarını kanıtlamak için değerlidir çünkü doğrudan incelenen gerçek çevre içinde toplanır ve belirli koşulların gerçekçi ve anında değerlendirilmesini^{sağlar 14}.

Kıyı sulak alanları, korunaklı kıyı alanlarında bulunan düşük enerjili habitatlardır. Sulak alan ekosistemleri, Antarktika hariç altı kıtanın kıyı şeritlerinde dağılmıştır ve aşırı kutup bölgelerindeki buzla kaplı manzaralar hariç, küresel olarak kritik ekolojik roller oynar¹⁵. Küresel nüfus artışı ve sanayileşme, kıyı savunmaları ve tarımsal uygulamaların yoğunlaşması, kıyı sulak alanlarını önemli ölçüde etkiler, parçalanma ve bozulmaya yol^{açar 16,17}. Bu baskılar, kıyı ekosistemlerini dünya çapında ekolojik restorasyon ve koruma için öncelik^{haline getirir 18}.

Kıyı habitatlarının çevresel izlemesi ve ekosistem modellemesi, ekosistem sağlığının değerlendirilmesini, zamansal değişikliklerin belirlenmesini ve restorasyon sonuçlarının değerlendirilmesini^{kolaylaştırır 19}. Buna rağmen, bu ekosistemlerin dinamik doğası, sınırlı erişilebilirlikleri ve karmaşık, çoğu zaman uzak gelgit bölgelerinde veri toplamanın önemli maliyetleri etkili izlemeyi engelleyebilir. Dinamik ve erişimi zor habitatlarda, bitki örtüsü genellikle ekolojik değişimin en net ve en istikrarlı sinyalini^{sağlar 18}.

Bitki örtüsü, habitat oluşumu için temel bir temel olduğundan, bitki topluluklarının sınıflandırılması ve dağılımlarının haritalanması ekolojik değerlendirme ve habitat süreçlerinin modellemesi için kritik bir temel^sağlar 20,21,22. Kıyı sulak alanları, kısa mesafelerde yükseklik, tuzluluk, bitki yapısı, hidroloji ve tortu özelliklerinde önemli farklılıklar gösteren son derece heterojen sistemlerdir. Bu karmaşıklık nedeniyle, protokol²³ (bitki topluluğu başına en az on 1 m × 1 m kuadrat örneklemesi) katmanlı bir quadrat örneklemesini içermektedir; bu sadece faydalı olmakla kalmaz, aynı zamanda temsilli ekosistem modelleri ve arazi örtü haritaları oluşturmak için metodolojik olarak zorunludur^24,25.

Bu metodolojiyi göstermek için, Baltık Denizi'nin Batı Estonya takımadalarındaki Hiiumaa Adası'ndaki mikrogelgit bataklığında bir vaka çalışması yapılmıştır (Şekil 1). Baltık Denizi'nin kıyı manzarası, takımadalar içindeki 100.000'den fazla adada tortu birikimli bölgelerdeki bataklıklar dahil olmak üzere, farklı yoğunluk^{seviyelerinde yönetilmektedir 26}. Biyolojik çeşitliliğin korunması ve restorasyonu için, Baltık boreal kıyı sulak alanları yarı doğal çayır arazileri olarak^{korunmaktadır 27,28}. Bu tür ıslak çayırlar bölgesel peyzaj mirası değerine sahiptir ve bazıları, vaka çalışması alanı da dahil, Natura 2000 koruma alan ağının bir parçasıdır. Bu tür alanlarda, daha fazla biyolojik çeşitliliği destekleyen ve vahşi yaşam alanı sağlayan düşük bitki örtüsünü sürdürmek^için, kıyı çayırları geniş çapta otlatılır ve/veya mevsimsel olarak biçilir; böylece açık çayır alanları korunur ve geniş türler, örneğin Phragmites australis³⁰ tarafından ele geçirilmesini önler. Boreal kıyı bölgelerinde, koruma önlemleri kapsamında yönetilen sulak alanlar genellikle dört ana bitki topluluğunu içerir: Open Pioneer (OP), Lower Shore (LS), Upper Shore (ABD) ve Tall Grass (TG)³¹. Dört örnek de seçilmiş vaka çalışması alanında gerçekleşir. Damarlı bitki türleri kıyı nemli çayırlara hakimdir. OP gösterge türleri halofitlerdir: Salicornia europaea (en yaygın boy aralığı 3–30 cm) ve Suaeda maritima (10–50 cm). LS'de Glaux maritima (3–25 cm) ve Juncus geradii (25–75 cm) hakimdir. ABD gösterge türleri Festuca rubra (15–90 cm) ve Leontodon autumnalis (10–80 cm) olup, baskın otlar TG'yi tanımlar: Deschampsia cespitosa (30–120 cm), Elytrigia repens (30–120 cm) ve Molinia caerulea (50–180 cm). Ayrıca, bu iklim bölgesinde tipik kıyı sulak alan bitkileri arasında Spergularia marina (5–30 cm), Plantago maritima (10–30 cm), Triglochin maritima (15–70 cm) ve Agrostis stolonifera (15–30 cm) bulunur ve bunlar topluluklar arasında görülür.

Kıyı sulak alanları, bitki topluluğu dağılımını etkileyen ince mikrotopografik varyasyonlara, örneğin çukurlar ve tümsekler gibi düşük rölyefli manzaralarıyla tanımlanır. Bu peyzaj özellikleri, seller, fırtına dalgaları ve gelgit akıntıları sırasında tortu birikimi gibi süreçlerle doğal olarak^{oluşur 32}. Bu özellikler genellikle kaba hava görüntüleriyle tespit edilebilecek belirgin imzalardan yoksundur, ancak tür bileşimi kaydedilip sınıflandırılabilen belirli spektral yanıtları^{yansıtır 33}. Yaygın olarak, uydu ve uçak hava haritalaması, izleme ve değerlendirmeyi desteklemek için ekosistem araştırması ve modelleme için gerekli coğrafi verileri^{sağlar 34,35}. Ancak, kıyı çayırlarının etkin şekilde ölçülmesi için düşük irtifa tabanlı drone tabanlı hava haritalaması gereklidir. Bu yaklaşım, yüksek çözünürlüklü veriler sunar ve Dijital Yüzey Modeli'nden (DSM) türetilen bitki örtüsü dağılımları ve bitki yüksekliği modelleri dahil olmak üzere peyzaj özelliklerinin daha ayrıntılı fotogrammetrik kaydını sağlar; böylece sınıflandırma doğruluğunu^{artırır 3}.

Alternatif yaklaşımlara kıyasla, İHA iş akışları fenolojik aşamalara uygun esnek zamanlamaya olanak tanır, bulut parazitini en aza indirir ve uydulardan ulaşamayan yapısal detayları^{yakalayabilir 36,37}. Makine öğrenimi (örneğin, Random Forest) ile birleştiğinde, İHA verileri otomatik desen tespiti, nesne sınıflandırması ve karmaşık veri setlerinden değerli içgörüler elde etmeyi destekler; bu da insanlar için bunaltıcı^{olacaktır 38}. Ancak, sahada yer örneklemesi denetimli öğrenme için vazgeçilmez olmaya devam eder; çünkü modelleri eğitmek ve değerlendirmek için doğrulanmış etiketler sağlar, modellerin doğru desenleri öğrenmesini ve performanslarının sağlam ve güvenilir olmasını^sağlar 11,39,40.

Bu protokol, düşük kavurma oranına sahip düşük kalışlı ekosistemler için tasarlanmıştır ve sahada örnekleme için erişilebilir düşük büyümeli bitki toplulukları vardır. İş akışı dört farklı aşamaya ayrılmıştır (Şekil 2): (1) İHA tabanlı hava taraması, (2) yer gerçekliği veri toplama ve coğrafi referanslama, (3) bitki örtüsü endeksi hesaplamaları ve (4) açık kaynak istatistiksel hesaplama ortamı R'de Rastgele Orman kullanılarak denetimli sınıflandırma. Protokol, RStudio kullanılarak şu anahtar paketlerle uygulandı: terra, sp, sf, rgdal, raster, rsample, MLmetric ve randomForest.

Protokol

NOT: Aşağıdaki adımlar, kıyı sulak alan bitki topluluklarının haritalanması ve sınıflandırılması için ayrıntılı bir iş akışını ( Şekil 3'teki diyagrama bakınız) tanımlar. Bu protokol, İHA tabanlı çoklu spektral sensör veya RGB kamera kullanılarak çoğaltılabilir. Bu protokolü tamamlamak birkaç gün sürecek. Bu nedenle, metodoloji dört aşamaya ayrılmış ve isteğe bağlı aralar vardır. Önceki aşamanın sonuçları bir sonraki aşamanın yürütülmesini desteklediği için belirlenen dizi önerilir. İlk üç aşama, son aşamaya giriş olarak hizmet eden veri setleri oluşturur.

1. İHA tabanlı hava taraması

1. İHA operatörleri için temel önlemleri, yerel düzenlemeleri ve drone donanımı ile yazılım kılavuzlarını edinin ve gözden geçirin.
   1. Pilotun güvenli, yasal ve profesyonel bir şekilde çalışmasını sağlamak; faaliyet bölgesi için gerekli tüm sertifikalara veya lisanslara sahip olmak; ve belirli drone modeli ile monte edilmiş sensör/kamera kullanımı ile görev iş akışı konusunda tam eğitimli olmak. İHA sigortası almak için eyalet veya bölgesel düzenleyici çerçeveye başvurun.
   2. Görev alanının hava sahası sınıflandırmasını belirleyin ve gerekli yetkileri alın. İrtifa sınırlarına, uçuş yasak bölgelerine ve havaalanları, altyapı ve nüfuslu alanlar çevresindeki yakınlık kısıtlamalarına saygı gösterin. Çevresel ve yaban hayatı açısından mevsimsel kısıtlamalara (örneğin, yuva yapma dönemleri) uyulabilir ve korunan peyzajlar, sulak alanlar, Natura 2000 alanları ve diğer koruma alanları için çevresel düzenlemelere uyun.
   3. Onay almak ve yanlış anlamaları önlemek için yerel topluluk üyelerini veya paydaşları bilgilendirmek gerekirse. Hava görüntülerinin insanları, özel mülkleri veya araçları ne zaman yakalayabileceğine dair veri koruma kurallarını netleştirin; drone uçuşunun bitki topluluklarını araştırmak amacıyla haritalamak amacıyla yapıldığını ve veri koruma yasalarına tabi olan ek verilerin gizli kalacağını herkesin anlamasını sağlayın.
      NOT: Ulusal veya bölgesel düzenlemeler drone operasyonları için önceden iletişim zorunluluğu gerektirdiğinde genellikle bildirim gereklidir.
   4. Dron ve monte edilmiş sensörlerin montajı, bakımı ve işletilişi için tüm üretici yönergelerine uymak; Bu uyumluluk, güvenli işletmeyi sağlar ve ekipman bütünlüğünü korur. Sensör/kamera seçerken maksimum rüzgar sınırlarına (9 m/s, esintiler dahil), sıcaklık aralıklarına (en az 0 °C; maksimum 35 °C) ve yük kapasitesine uyun. Bataryası üreticinin talimatları ve havacılık güvenliği yönetmeliklerine uygun olarak depolayın ve taşıyın.
2. Bir İHA uçuş görevi tasarla.
   NOT: Bu protokolü uygulamak için, çoklu spektral ve RGB sensör ile uçuş yönetim yazılımıyla donatılmış eBee X sabit kanatlı İHA sistemi kullanıldı. İHA kullanırken her zaman üretici kullanım kılavuzuna bakın.
   1. Açık uçuş yönetim yazılımı dizüstü bilgisayara önceden yüklenmiş. Karşılama sayfasında, Yeni Görev sekmesi altında, kullanacağınız kamerayı seçin (bu durumda: Sequoia), tanımlayıcı bir görev başlığı (örneğin, çalışma alanı adı) girin ve Görev Oluştur'u seçin. Görev paneli otomatik olarak açılacak ve uydu haritası ana görünümde görünecek.
   2. Uydu haritasında, imleci kullanarak çalışma alanının yaklaşık konumuna zoom, pan ve yönlendirin. Çalışma alanı sekmesinde çalışma alanını Yerleştir seçeneğini seçin ve imleci çalışma alanının ortasına yakın konumlandırın, ardından tıklayın. Çalışma alanını temsil eden bir daire belirir; Boyutu yarıçapı artırarak veya azaltarak ayarlanabilir.
   3. Görev panelinde, Kalkış ve İniş sekmesine tıklayın. Sonra Yeni Başlangıç Ekle'ye tıklayın, uydu haritasında imleceği istediğiniz kalkış noktasına yönlendirin ve yeni bir başlangıç noktası ayarlamak için tıklayın. Bundan sonra, Yeni Ev Ekle'ye tıklayın, Lineer iniş'i seçin, haritadaki imleçten istediğiniz İHA iniş/dönüş noktasına gidin ve ayarla koyun.
      NOT: Görevleri planlarken, yazılımın uydu haritası ve ölçüm araçlarını kullanarak en iyi iniş ve kalkış alanlarını bulun, çünkü engelsiz bir iniş pisti gereklidir. Bazı sabit kanatlı İHA'larda dikey kalkış yoktur ve kalkış sırasında kademeli bir tırmanış ve yavaş iniş gerektirir. Bu tür İHA'lar için 200–300 m uzunluğunda ve 75 m genişliğinde bir iniş pisti gereklidir.
   4. Görev panelinde, Görev blokları sekmesini seçin. Görev bloğunu ekle seçeneğine tıklayın, ardından Yatay haritalama'yı seçin. Kamera açılır menüsünden Sequoia'yı seçin ve yukarıdaki Plan'dan Elevation data - EAD'yi seçin. Ön ayarlar menüsü, ayarlanabilir değerlere sahip sekmelerle birlikte görünecektir: Çözünürlük 10 cm/px, Yan örtüşme %75 ve Boylamasına örtüşme %80 ve bu da uçuş irtifası 106,1 m/AED'ye ulaşacak (bu otomatik değerler İHA araştırması için seçilmiştir).
   5. İmleci uydu haritası görünümüne yerleştirin ve çalışma alanının etrafında sol tıklayarak ölçüm alanının etrafında ayarlanabilir köşe noktaları çizerek bir poligon çizin. Sonuçlandırmak için, haritada potansiyel drone uçuş rotasını göstermek için sağ tıklayın.
      NOT: Bu protokolü uygulamak için araştırma alanının 40 hektarlık bir alanı kapsayacağı ve uçuş süresinin 32 dakika olduğu tahmin edilmiştir.
   6. Görev panelinde, Güvenlik eylemleri sekmesinde ise aşağıdaki eylemlerin seçildiğinden emin olun. Eve Dönüş için: Güçlü rüzgar algılanırsa, kamera bir arıza bildirirse, düşük ışıkta (veya lens kapağı açıksa), dayanıklılık düşükse, GNSS doğruluğu düşerse, toprak modem bağlantısı 300 saniye kaybedilirse (ayarlanabilir) ve Tırmanış için: yere yakınlık tespit edilirse seçilmelidir.
   7. Zamanlama kritiktir: Haritalama görevini, yeraltı gerçeklik (biyofiziksel örnekleme tarihi) mümkün olduğunca yakın planlayın. Bu hayati önemde, drone görüntüleri ve saha verilerinin ekosistemi aynı çevresel ve fenolojik koşullar altında yansıtmasını garanti eder ve haritaların bilimsel hassasiyetini ve yorumlanabilirliğini önemli ölçüde artırır.
   8. Açık yaşam alanını maksimize etmek ve su parlamasını en aza indirmek için düşük gelgit penceresi (veya gelgit olmayan kıyılarda "düşük su" koşulları) seçin; Hava incelemelerini zamanlarken, vahşi yaşam rahatsızlığını da göz önünde bulundurun ve üreme mevsimlerinden kaçınmaya çalışın.
3. Uçuş öncesi kontrolleri ve uçuş görevini gerçekleştirin.
   1. Sahada, çevresel koşulları değerlendirin. Mevcut deniz suyu seviyelerinin düşük olduğunu doğrulayın; vahşi yaşamı rahatsız etmekten kaçınmak; kalkış ve iniş alanının stabil, kuru ve sudan yeterince yüksek olduğundan emin olun. Uçuş görevinin gerçekleşeceği hava sahası bölgesini, kalkış ve iniş alanları dahil olmak üzere herhangi bir hava engeli için inceleyin.
   2. En uygun uçuş koşulları için hava durumu tahminini izleyin: rüzgar (maksimum 9 m/s), görüş (sis yok), nem (%75'in altında) ve yağış (maksimum tahmin %40).
   3. UAV sistemini birleştirin: drone donanımı, sensör/kamera, anten ve uçuş yönetim yazılımı. Bir drone pili takın. İHA donanımını, sensör/kamera sağlığı dahil kontrol et; lensin temiz olduğundan emin olun; ve sensör/kameranın İHA'ya doğru bağlı olduğundan emin ol.
   4. Saha çalışma bilgisayarını açın, uçuş yönetim yazılımını (eMotion) açın ve Browse dosyasından Görevi Yükle'ye tıklayın.
      1. USB antenini dizüstü bilgisayara bağlayın, Bağla'na tıklayın ve sağda bir uçuş kontrol çubuğu belirecek.
      2. Kamera sekmesinde, tüm anket görüntülerini (boş SD kart, en az 32 GB) depolamak için yeterli bellek olduğundan ve doğru kameranın (Sequoia) listelendiğinden emin olun. Bilgisayarın sesini yazılım bildirimlerini duymak için etkinleştirin.
   5. Yazılım yazılımı ve yazılımın güncellendiğini (otomatik yazılım bildirimleri aracılığıyla) doğrulayın ve gerekirse pusulayı kalibre edin.
   6. Ön tasarlanmış görevin doğru şekilde yüklendiğinden emin olun (yani uçuş rotası, kalkış ve iniş yörüngeleri ana görünümde görünür). Güvenlik önlemlerinin doğru seçildiğinden emin olun (adım 1.2.6'da listelendiği gibi).
   7. Multispektral sensörü kalibre edin. Paneli yere yerleştirin, ardından drone'u sensör/kamera lensi panele bakacak şekilde üzerinde tutun.
      1. Yazılımda, uçuş kontrol çubuğuna erişin, Kamera sekmesini açın ve Kalibrasyon tuşuna basın.
      2. Ses sinyallerinin fotoğraf çekimini göstermesini bekleyin, ta ki Radyometrik kalibrasyon tamamlandı metni görünene kadar. Sadece RGB sensör kullanılıyorsa bu gerekli değildir.
   8. Göreve başlamadan önce rüzgar yönünü kontrol edin. Hafif, kuru çimen, kum veya kuru yapraklardan küçük bir avuç alın. Materyali göz hizasından serbest bırakın; Çimlerin sürüklendiği yön rüzgarın yolunu gösterir.
   9. Sonra, yazılımın ana görünümünde (uydu haritasında), UAV uçuş rotasını yönlendirme kolunu sürükleyerek uçuş hatlarının rüzgar yönüne dik olarak ayarlanmasını sağlar. Uçuş yolunun tüm araştırma alanını kapsadığından emin olun: köşe noktalarını sürükleerek poligon köşelerini ayarlayın.
   10. İniş yörüngesini rüzgara karşı konumlandırarak iniş yolunun yönünü ayarlayın.
   11. Tüm ayarlamalardan sonra uçuş rotası, kalkış ve iniş alanlarının çalışma alanı içinde olduğundan emin olun. Gerekirse, Çalışma alanı sekmesinde yarıçaplı sayısal değerleri artırarak çalışma alanı çemberini genişletin.
   12. İHA uçuşunu, önceden tasarlanmış uçuş yolunu takip ederek otomatik bir uçuş görevi olarak başlatın (vaka çalışması için araştırma alanı: 40,5 hektar). Uçuş başlama saatini kaydet.
       1. Uçuş sırasında, uçuş yönetim yazılımını açık tutun ve drone antenini her zaman bağlı tutun.
       2. Görev sırasında pil ömrü güncellemeleri, sensör performansı ve drone'un alarm sinyalleri (örneğin, rüzgar hızı artışı, engel tespiti) için yazılımı dinleyin ve gözlemleyin.
       3. Başka bir onay verilmedikçe, drone ile her zaman bir görevde görsel görüş hattı (VLOS) kalın. Tüm dikkat dağıtıcı unsurlardan kaçının ve bildirimlere yanıt vermeye veya acil iniş yapmaya hazır olun. Uçuş bitiş saatini kaydet.
          NOT: En iyi uygulama (bölgeye bağlı olarak yasal bir zorunluluk olabilir) iki operatörle anketler yapmaktır: biri VLOS'u sürdürürken, diğeri uçuş yönetim yazılımını izler. Bir İHA kazası durumunda, uçuş operasyonlarını askıya alın, bölgeyi güvence altına alın, olayı belgeleyin, ilgili yetkililere bildirin ve sigorta prosedürlerini başlatın.
4. Uçuş sonrası prosedürleri gerçekleştirin.
   1. İHA'ya monte edilen sensör veya kameradan tüm hava görüntülerini çıkarın ve uçuş günlükleri dahil tüm araştırma verilerini bir bilgisayara ve/veya buluta yedekleyin.
      NOT: Veri kaybı riski zamanla artar, çünkü ekipman zarar görebilir ve SD kartlar bozulabilir.
   2. Görüntü keskinliği, pozlama ve kapsama oranını doğrulayın; görüntü dizisinde sensör hatasından veya parlama, gölgelenme veya gelgit su baskınından kaynaklanmış olabilecek boşlukları kontrol edin. Gerekirse yeniden planlayın ve yeniden araştırma yapın, böylece drone uçuşu yere yakın bir zamanda gerçekleştiğinden emin olun.
   3. Ulusal arazi araştırma hizmetleri gibi kamu arşivlerinden, uçuş tarihi ve saatine karşılık gelen alıcı bağımsız değişim formatı (RINEX) dosyasını indirip kaydedebilirsiniz.
   4. Harici bir sabit diskte (250 GB-1 TB), çalışma vakası için bir klasör oluşturun (önerilen başlık: date_ konum [Boşluk ve özel karakter kullanmaktan kaçının]). Bu, veri depolama ve sonraki adımlar için erişim için ana klasör olacak ve coğrafi paket katmanlarının oluşturulacağı/kaydedileceği yer olacak.
   5. Hava araştırma görüntü jeotaglaması yapmak için, uçuş yönetim yazılımında Postflight sekmesini açın. Eğer aynı bilgisayar takvimde uçuş için kullanıldıysa, uçuş tarihini seçin. Yoksa, Hayır'ı seçin.
   6. Yedek dosyasından uçuş kaydını gezip yükleyin. Çalışma vakası için harici bellek sürücüsünde bir proje klasörü oluşturun (ekranda önerildiği gibi başlık projesi). Sonraki'ye tıklayın.
   7. Uçuş sırasında kullanılan SD karttan uçuş kayıtlarını gezip yükleyin; bu kart uçuş numarasıyla tanımlanabilir veya yedek dosyadan yükleyebilirsiniz. Uçuş rotasının yazılımın ana görünümünde görünmesini bekle. Doğru alan/uçuş kaydı olduğundan emin olun. Sonraki'ye tıklayın.
   8. Post processing seçeneklerinden açılır menüden PPK: Ham drone'un GNSS verilerini işleyin. Baz istasyonu günlüğü altında Rinex'i seçin, kaydedilen RINEX dosyasını arayın ve bulun. Sonraki'ye tıklayın, sonra hesaplamaların bitmesini bekleyin. PPK'nın sabit > Geotag'ların işlemden sonra %100 göründüğünden emin olun, ardından Sonra'ya tıklayın.
   9. Görüntüleri Yükle açılır menüsünde aşağıdaki seçeneklerden birini seçin: SD karttan veya uçuş günlüğüne karşılık gelen hava keşfi görüntülerinin bulunduğu klasörü bulmak için Gezin. Sonraki'ye tıklayın. Görsel eşleştirme başarılı olana kadar bekleyin ve Sonraki tuşuna tıklayarak proje klasörüne geoetiketli görsel aktarımı başlatın. Bu görüntüler, fotogrametri sürecinde giriş olarak hizmet edecektir.
      NOT: Her uçuş günlüğü için görüntü geotaging ayrı ayrı yapılmalıdır (1.4.4 – 1.4.8 adımlarını tekrarlayın). Örneğin, bir İHA pili değişiminden sonra, sonraki hava incelemesinde yeni bir uçuş günlüğü olur.
5. Fotogrammetrik verileri işliyor (yani hava tarama görüntüleri kullanarak harita ürünleri oluşturmak).
   1. İş istasyonunda, geoetiketli İHA anket görüntülerini içeren harici sabit diski bağlayın ve önceden yüklü fotogrametri yazılımını açın.
      1. Yeni bir proje oluşturun ve harici sürücüye kaydedin (önerilen format: ön ek MS veya RGB + konum + tarih).
      2. Görüntüleri ekleyin, multispektral ve RGB veri setlerinin ayrı projelerde işlenmesi gerektiğini belirtir; bu nedenle, çoklu spektral görüntüler için MS önekini, ikincisi için RGB preekini kullanın.
         NOT: PIX4Dmapper kullanıldı; ancak bu protokolü yeniden üretmek için alternatif fotogrametri yazılımları kullanılabilir.
   2. Görüntü Özellikleri açılır ekranında aşağıdakilerin listelendiği/seçildiğinden emin olun: koordinat sistemi olarak WGS 84, doğru sayıda Coğrafi konumlanmış görüntü ve bantları listeleyen Seçilmiş Kamera modeli (Sequoia ve Yeşil, Kırmızı, Kırmızı kenar, NIR bantları veya RGB).
      1. Next'e basın, ardından işlem şablonunu seçin: Çok spektral için Ag multispektral, RGB görüntüler için RGB Ag. Bitirdiğinde, ana görünümde görüntü konumlarıyla bir uydu haritası belirir.
         NOT: Çok spektral proje için, kalibrasyon paneli görünür olan kalibrasyon görüntülerini eklediğinizden emin olun (adım 1.3.7'de oluşturulmuş ve tüm anket verileriyle otomatik olarak kaydedilmiştir). Bu vaka çalışması için toplamda 2.320 multispektral ve 577 RGB görüntü coğrafi konumlandırıldı.
   3. İşleme seçenekleri penceresini açın, 1'e tıklayın. İlk işlem burada, Key Points Image Scale altında Tam seçin ve Quality Report'ta Ortomosaik Önizleme Oluşturun, ardından 2'ye tıklayın. Bu sekmede Point Cloud ve Mesh > Point Cloud, 1/2 (Yarı görüntü boyutu, Varsayılan) seçin ve Sınıflandır nokta bulutunu seçin.
   4. 3'e tıklayın. DSM, Ortomosaik ve Index > Index hesaplayıcı sekmesi GeoTIFF ve Merge Tiles ile oluşturulacak tüm mevcut Endeksleri seçin (Şekil 4).
      1. Çok spektral proje için, Radyometrik İşleme ve Kalibrasyon altında her bandın kalibrasyon tipinin Kamera, Güneş Aşığı ve Güneş Açısı olarak ayarlandığından emin olun.
      2. Raster DSM altında DSM ve Orthomosaic seçeneklerine tıklayın, GeoTIFF ve Merge karolarını seçin, ayrıca Orthomosaic altında GeoTIFF ve Merge kartlarını seçin. Tamam'a tıklayın ve işlemeye başlayın.
         NOT: Çok spektral görüntüler işlenirken kalibrasyon türü, uçuştan önce sahada çekilen kalibrasyon görüntüleri kullanılarak otomatik olarak ayarlanır (adım 1.3.7), ancak Calibrate tuşuna tıklayarak manuel olarak yeniden kalibre edilebilir. Sonra kalibrasyon panelinin (ilgili bant başlığıyla) bir görüntü bulmak için göz atın ve kalibrasyon panelinden okunan yansıtma faktörü değerini girin.
   5. Fotogrametri işlemesi, çok spektral proje klasöründe oluşturulan/kaydedilen yansıtma haritaları (İHA anket haritaları) ile sona erer: yeşil, kırmızı, kırmızı kenar, NIR ve RGB olarak: kırmızı, yeşil, mavi, gri tonlama, ortomozik ve DSM (dijital yüzey modeli). Tüm endeksler, ortomozik ve DSM GeoTIFF'lerin birleştirildiğinden emin olmak ve proje raporlarında hata olup olmadığını doğrulamak; Sorun tespit edilirse, işlemi tekrarlayın.

2. Yer gerçeklik verilerinin toplanması ve coğrafi referanslama yapılması

1. Saha çalışmalarına hazırlanın.
   1. Çalışma alanını önceden ziyaret edin ve ilgi çekici potansiyel bitki topluluklarını belirlemek için alanı keşfedin, böylece alan hakkında deneyimsel bilgi edinin. Hangi biyofiziksel gözlemlerin sahada toplanabileceğine ve seçilen çalışma alanının bitki topluluk bileşimini tanımlamak için gerekli olduğuna karar verin.
      NOT: Bu protokolü örneklemek için, Baltık Boreal kıyı çayır habitatına işaret eden 4 bitki topluluğu sınıflandırılmak üzere bitki örtüsü türleri, yapısı ve bileşimi odak noktası yapıldı: Açık Pioneer (OP), Alt Kıyı (LS), Üst Kıyı (ABD) ve Uzun Otlar (TG).
   2. Haritalanan belirli habitat(lar)daki bitki topluluklarını gösteren türleri listeleyen görsel bir bitki türleri tanımlama rehberi hazırlayın ve bastırın. Rehber, elektronik cihazlar arızalanırsa tesiste tür tanımlama konusunda hızlanabilir ve yardımcı olabilir.
   3. Saha gözlemlerinin kaydedilmesi için bir çalışma kağıdı hazırlamak; bu sayfa, incelenen habitat(lar)da ve çevresinde yaygın olarak bulunan diğer türlerin yanı sıra kaydedilmesi gereken ek biyofiziksel saha gözlemlerini (örneğin anket tarihi, bitki örtüsünün yükseklikleri, biyokütle ağırlıkları) da içerir.
2. Kadrotlar kullanarak zemin gerçeklik verilerini toplamak için stratifikasyonlu örnekleme prosedürü kullanın.
   1. Deneyimsel saha bilgisine dayanarak bir bitki topluluğunu görsel olarak tanımlayın.
   2. Örneklenen bitki topluluğu için temsil edici bir yere bir quadrat çerçevesi yerleştirin; böylece önemli rahatsızlık olan alanlardan kaçının. Boreal kıyı sulak alanları için 1 m x 1 m boyutlarında bir kvarrat yeterlidir. Bu quadrat, biyofiziksel gözlemler ve biyokütle örnekleme için bir örnek alanı olarak hizmet verecektir.
   3. Ölçüm tarihini, ölçümçülerin isimlerini, bitki topluluğu tipini/sınıfını ve her örnek kuadrat için numara kodunu kaydedin.
      NOT: Numara kodlarının şu sırayla oluşturulması önerilir: çalışma alanı kodu + bitki topluluğu kodu + kaydedilen kuadrat örneği kuadrat dizisi numarası. Bu sayı kodları, biyofiziksel alan gözlemlerini coğrafi veri seti ve koordinatlarla ilişkilendirecektir.
   4. GNSS/RTK sistemleri ve arazi ölçüm yazılımı kullanılarak örnek kuadratın her köşesindeki koordinatları kaydedin; kuadrat sayı koduna karşılık gelen bir sayı kodu girin ve koordinatları kaydedin.
      NOT: Yüksek hassasiyetli (santimetre seviyesinde) konum verisi sağlayan bir GNSS alıcısı kullanın; Cihazın ve tamamlayıcı yazılımın kullanımıyla ilgili talimatlar için kullanıcı kılavuzuna bakınız.
   5. Biyofiziksel gözlemler için, örnek kuadrat içinde her gözlemlenen bitki türü için tahmini örtü yüzdeleri ve çıplak zemin, bitki çöpleri, yosun ve algler gibi diğer potansiyel gösterge değişkenlerinin örtüsünü kaydedin (toplamın fitososolojik araştırmalar için kabul edilen bir aralık olarak %95 ile %105 arasında olmasını sağlamaktır). Ortalama örnek yüksekliğini belirlemek için bir ölçü bandı kullanarak bitki örtüsünün yüksekliğinin beş rastgele ölçümü alın.
   6. Aynı örnek kuadrat ile isteğe bağlı biyofiziksel gözlemler toplayın: örneğin toprak nem yüzdesi, bitki örtüsünü toprak seviyesinde keserek örnek bitki biyokütlesi, biyokkütleyi kağıt torbaya toplamak ve pil ile çalışan, düzleştirilmiş bir tartı (hassasiyet 1 g ±). Gerçek biyokütle ağırlığını bulmak için, kağıt torbanın ağırlığını toplam ağırlıktan çıkarın. Tüm ağırlıkları gelecekte referans için kaydedin.
3. Önceki adımlarda (2.2.1–2.2.6) açıklanan stratifike kuadrat örnekleme prosedürlerini, bitki topluluk sınıflarının her birinde (örneğin, OP, US, LS, TG) en az 10 kez tekrarlayın.
   NOT: Örnek kuadrat parçalarını çok yakın yerleştirmekten kaçının. Kayıtlı kuadrat örneklerinin habitatları doğru şekilde yansıtmasını sağlamak için çalışma alanları arasında tutarlı ve kapsamlı örnekleme sağlanması şarttır. Bitki toplulukları genellikle kıyı sulak alanlarında mozaik desenlerde görüldüğü için, aynı bitki topluluğunu çalışma alanındaki farklı noktalardan örnekler alın.
4. Tüm saha gözlemlerini tamamladıktan sonra quadrat örnekleme kayıtlarını dijitalleştirin.
   1. Tüm saha çalışma notlarını elektronik tablo yazılımına aktararak, verileri tablo formatında düzenleyerek her değişkeni etiketleyen başlık satırıyla analiz için bir veri seti oluşturun; sonra tüm değerleri buna göre girin.
   2. Dosyayı kaydedin ve virgülle ayrılmış değerler (CSV) dosyası olarak dışa aktarın.
5. Biyofiziksel gözlemleri coğrafi referansla bir gerçek veri seti oluşturun.
   1. Örnek quadrat köşe konumlarının kaydedilmiş tüm koordinatlarını, sahada kullanılan GNSS/RTK sisteminden CSV dosyası olarak indirin.
   2. Coğrafi Bilgi Sistemi (GIS) yazılımında yeni bir proje oluşturun (bu protokolü uygulamak için QGIS kullanılmıştır) ve bunu .qgz dosyası olarak 1.4.3. adımda oluşturulan projeye kaydedin. Bu klasör ve .qgz dosyası, önümüzdeki adımlardan tüm coğrafi veri setlerini içerecektir.
   3. GIS çalışma alanında, quadrat köşelerinin koordinatlarını içeren bir CSV dosyasını Sınırlandırılmış Metin Katmanı olarak içe aktarın. Bu koordinatlar içe aktarıldıktan sonra, şekil: noktaları olarak görünecekler.
   4. Her quadrat köşe noktasının koordinatlarını bir shapefile: polygon olarak birleştirin ve shapefile'i kaydedin.
   5. Her iki dosyanın sayı kodlarını bağlayarak çokgen şekil dosyasını, dijitalleştirilmiş alan veri seti CSV dosyasıyla (adım 2.4'te oluşturulmuş) birleştirin.
   6. Yeni oluşturulan yer doğruluk veri setini, harici sabit diskte oluşturulan klasörde bir GeoPackage (.gpkg) dosyası olarak kaydedin (adım 1.4.4). GIS Projesini güncellemek için kaydedin.

3. Bitki örtüsünün indeksi (VIs) hesaplanıyor

1. Vis için İHA tabanlı araştırma haritaları hazırla.
   1. GIS yazılım çalışma alanına (2.5.2'de oluşturulan ve 2.5.6'da güncellenen aynı .qgz dosyasını kullanın), protokolün ilk aşamasında UAV anketi kullanılarak oluşturulan tüm yansıtma mozaiklerini (harita ürünlerini) adımda 1.5'te içe aktarın.
   2. Gereksiz verileri 'kırparak' haritaların boyutunu küçültün. Örnek kuatrat dağılımına bakarak ve çalışma alanının kapsamına dair deneyimsel bilgiye dayanarak, çalışma alanının etrafında bir çokgen sınırı oluşturun ve çokgenin kapsamına göre haritalar kırpın (Şekil 5). Bu, dosya boyutunu azaltacak ve işlem hızını artıracaktır.
      NOT: Kesilmiş anket haritaları (çok spektral YEŞIL, KIRMIZI, Kırmızı kenar, NIR ve RGB kırmızı, yeşil, mavi bant GeoTIFF'ler ve ground_truth.gpkg (adım 2.5.6'da oluşturulmuş) yalnızca eğitim amaçlı olarak Zenodo deposundan indirilebilir: https://doi.org/10.5281/zenodo.20075625 bağlantısıdır.
2. Hesaplama için Raster Calculator aracını kullanın; VI formülleri Ek Dosya 1'de^{listelenmiştir: 34,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,}57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71.
   1. Multispektral VI'lar hesaplarken, giriş değerleri olarak RED, GREEN, NIR ve Red-edge GeoTIFF'leri kullanın. ( bkz. Şekil 6, GIS Raster Calculator, örnek olarak bir VI formül girişi).
   2. RGB tabanlı VI hesaplamaları için önce kırmızı, yeşil ve mavi indeksleri normalize edin (adım 1.5'ten itibaren harita ürünleri). Yeni RGB VI'ları ancak normalizasyon süreci tamamlandıktan sonra hesaplayın (RGB indekslerini normalleştirmek için formüller RGB VI listesinin bir parçası olarak Ek Dosya 1'de mevcuttur).
   3. Yeni VI'ları ayrı klasörlerde GeoTIFF (örneğin, raster dosyaları) olarak kaydedin ve harici sabit diskte oluşturulan GIS Project klasöründe (adım 1.4.4) onları buna göre adlandırın (örneğin, ön ek (MS veya RGB) + indeks adı).
   4. 3.1.2. adımda oluşturulan/kırpılmış DSM ve diğer otomatik VI'ları (örneğin, gri tonlama) RGB VIs klasörüne ekleyin. VI'ları içeren bu klasörler, bir zemin doğruluk dosyası ile birlikte (adım 2.5.6'da oluşturulmuş), harita bitki topluluklarını sınıflandırmak için Rastgele Orman algoritmasının temel veri setleri olarak hizmet eder. GIS Projesi'ni VI raster dosyalarına bağlantılarla güncellemek için kaydedin.

4. R'de Rastgele Orman kullanılarak denetimli sınıflandırma

NOT: Bu aşamayı yürütmek için, RStudio'da R için istatistiksel hesaplama ortamı açın, ardından File > Open File bölümüne gidin ve Ek Dosya 2'de sağlanan betiği seçin. Bu senaryo, tekrarlanabilirliği sağlamak ve diğer çalışma alanlarına uyum sağlamak için kullanıma hazır ve organize edilmiştir. İki şekilde çalıştırılabilir: (1) Tüm betiği aynı anda çalıştırın: Source tuşuna tıklayın veya Ctrl + Shift + Enter tuşlarına basın, klasör ve GeoPackage dosya yollarının güncellendiğinden emin olun; veya (2) Satır-satır veya blok blok çalıştır: İmleci bir satıra yerleştirin veya bir blok seçin ve Ctrl + Enter tuşlarına basın. Bu seçenek, daha iyi sorun giderme alternatifleri sunduğu için önerilir.

1. R ortamını hazırlayın.
   1. Gerekli paketleri kurup yükleyin (örneğin, terra, sp, sf, raster, rsample, MLmetrics, randomForest, rgdal)⁷².
      NOT: Eğer rgdal, R'nin en yeni sürümleriyle uyumsuzsa, stack() ve readOGR() fonksiyonları sırasıyla rast() ve st_read() ile değiştirilebilir.
   2. Çalışma dizinini ayarlayın.
2. Raster Ön İşleme gerçekleştirin.
   1. Belirli bir çalışma dizininde bulunan ölçülen alandaki tüm raster dosyaları yükleyin.
   2. Giriş rasterları arasında tutarlı projeksiyon, çözünürlük ve kapsamı sağla. Tutarsızlıklar tespit edilirse, R'deki resample() fonksiyonunu kullanın (örneğin, terra::resample() veya raster::resample()) rasterları ortak bir referans dosyasına hizalamak için (genellikle yapay yükseltmeyi önlemek için en kaba mekansal çözünürlüğe sahip olan) hizalamak) (bkz. Hijmans ve ark.73).
3. Veri çıkarımı gerçekleştirin:
   1. Bir GeoPackage'den (adım 2.5.6'da oluşturulmuş) yer gerçeklik verilerini içe aktarın.
   2. Raster değerlerini örnek çokgenlere bağlamak için terra:: extract() fonksiyonunu kullanın.
   3. Çıkarılan değerleri içeren veri çerçevesini bitki topluluğu kodlarıyla birleştirin, bunların faktör olduğundan emin olun.
4. Sınıf dengesini korumak için veri setini, stratifikasyon örnekleme kullanarak eğitim ve doğrulama setlerine böl. Eğitim ve doğrulama örnekleri arasındaki oranı tercih edildiği veya örneklerin kullanılabilirliğine göre değiştirin.
   NOT: Daha küçük veri setleri genellikle yeterli eğitim verisi sağlamak için 80/20 bölünmesi gerektirir. Daha büyük veri setleri: 70/30 yeterlidir ve daha güçlü bir doğrulama veya test seti sağlar (bkz. Mohammed ve Alsunosi⁷⁴ yayınına bakınız).
5. Model ayarını gerçekleştirin.
   1. mtry ve ntree'nin farklı kombinasyonlarını keşfetmek için bir parametre ızgarası tanımlayın.
      NOT: mtry, RF'de karar ağacı büyütülürken her bölünme için rastgele örneklenen değişken (tahmin ediciler) sayısıdır. Varsayılan değer genellikle sınıflandırma için toplam tahmin edicilerin karekökü ve regresyon için üçte biridir. Oysa ntree, ormanda yetişecek karar ağaçlarının toplam sayısıdır. Daha fazla ağaç genellikle performansı artırır ancak hesaplama süresini artırır; hata oranı genellikle belirli sayıda ağaçtan sonra stabil olur.
   2. Şebekede döngü yapın (örneğin, farklı hiperparametre değer kombinasyonlarını sistematik olarak test ederek model için en iyi performans gösteren seti bulan ızgara araması) ve her kombinasyon için doğruluğu değerlendirin.
   3. En yüksek doğruluğa sahip kombinasyonu seçin.
      NOT: Bu adımın önemi ve alternatif yaklaşımları daha iyi anlamak için Belgiu ve Drăguţ⁷⁵, ayrıca Bergstra ve ^ark.76'ya bakınız.
6. RF modelini en iyi parametre kombinasyonunu kullanarak uydurun. Script, Out-of-Bag (OOB) hatasını ve değişken önemini kaydeder.
7. Tahmin ve doğruluk değerlendirmesi yapın.
   1. Raster yığını ve doğrulama veri setindeki tüm pikseller için bitki topluluğu sınıfını tahmin edin. Sınıflandırma haritasını GeoTIFF olarak dışa aktarın ( bkz. Şekil 7, son çıktıların grafik görselleştirmelerini içeren bir R konsol ekran görüntüsü gösterilir; Şekil 7A , çoklu spektral VIs giriş veri seti kullanıldığında bitki topluluğu haritası ürünü gösterirken, Şekil 7B ise RGB+DSM veri seti kullanıldığında bitki topluluğu haritası ürünü gösterir.
   2. Doğrulama setinde karışıklık matrisi, doğruluk, F-1 puanı, hassasiyet ve geri çağırma hesaplayın (bkz. Şekil 8, VI performans sıralamalarını gösteren R ekran görüntülerini gösterir; Şekil 8A , R konsolunun ekran görüntüsünü ve giriş veri seti olarak multispektral VI'lar kullanıldığında grafikleri gösterir; Şekil 8B , RGB+DSM veri seti kullanıldığında ekran görüntüsünü gösterir; Şekil 8A, B görünümleri "final_rf" adlı değişken önemli grafikleri içerir. Bu metrikler hakkında daha fazla bilgi için Naidu ve ^ark.77 makalesine bakınız.
8. QGIS projesini yeniden aç (adım 2.5.2'de oluşturuldu ve 2.5.6 ile 3.2.3 ile güncellendi), bitki topluluk sınıflandırma haritaları (GeoTIFFs) eklendi. QGIS projesini GIS Projesini güncellemek için kaydedin.
   1. Tüm coğrafi tabanlı veri setlerini (İHA araştırma haritaları, yer gerçekliği, VI'lar, bitki topluluğu sınıflandırma haritaları GIS Projesi olarak) paylaşmak ve yedeklemek için, çalışma alanının klasörüne gidin, sağ tıklayın ve Sıkıştırılmış (zip) klasöre gönderin> seçin.
      NOT: Tam GIS Projesi klasörü önemli bir veri seti oluşturabilir (bu 40 hektarlık vaka çalışması veri seti 140 GB'ı aşmıştır). Gerekirse, dosya boyutunu azaltmak için yalnızca nihai sonuçları ve gerçek veri setlerini iletin.

Sonuçlar

Bitki topluluklarının haritalanması ve sınıflandırılması için yarı otomatik yöntem, heterojen, düşük büyüyen otsu bitkilerin hakim olduğu ve mikrotopografya ile karakterize edilen kıyı sulak alanları için doğru arazi örtü bilgisi üretmek üzere tasarlanmıştır; Şekil 1'deki fotoğrafta böyle bir habitat örneğine bakabilirsiniz. Estonya'daki Hiiumaa Adası'ndaki Baltık boreal kıyı sulak alanının vaka çalışması yapılmıştır. Sahada, sınıflandırma modelinin eğitimi için dört bitki topluluğu örneklendi: Open Pioneer (OP), Lower Shore (LS), Upper Shore (ABD) ve Tall Grass (TG). Şekil 2, dört farklı aşamada uygulanan metodolojinin özlü bir özetini sunar. Buna karşılık, Şekil 3 , veri akışını temsil etmek için oklarla birleştirilmiş numaralandırılmış, uygulanabilir adımları ayrıntılı bir diyagramik rehber göstererek protokolün adımları ve aşamaları arasında metodolojiyi sentezlemektedir. Bu yöntemin son çıktıları, çoklu spektral sensör ve RGB sensör kullanılarak çoklu spektral ve RGB tabanlı bitki topluluğu haritalarıdır; bunlar, tüm ara veri setleriyle birlikte bir GIS projesinde katman olarak depolanır. Her protokol aşaması tamamlandığında coğrafi veri setlerinin kalitesi değerlendirildi; çünkü sonraki aşamalardaki sonuçların kalitesi, önceki aşama sonuçlarının kalitesine bağlıdır ve son aşamada girdiler önceki tüm adımların toplamını oluşturur.

Aşağıda, protokolün dört aşamasının her birinin sonuçlarını özetlemektedir:

İlk aşamada, İHA hava taraması 120 m irtifada yapıldı ve yaklaşık 10 cm/piksel Yer Örnekleme Mesafesi (GSD) elde edildi. Hava taraması çoklu spektral ve RGB görüntüler üretti. Post-processing kinematik (PPK) sonrası, her drone görüntüsü için coğrafi etiketler düzeltildi ve görüntüler profesyonel fotogrammetri yazılımında mozaiklenerek hava tarama haritaları oluşturuldu. Multispektral hava görüntülerinin fotogrammetrik işlemesi, RED, GREEN, NIR ve Kırmızı kenar yansıtma raster dosyaları elde etti.

Çok spektral ve RGB hava görüntüleri, fotoğrafların doğası gereği farklı çözünürlükleri nedeniyle ayrı projeler olarak işlendi. RGB görüntü mozaik ayarlarının 4. Şekiline bakınız. Şekil 4A. birleştirilmiş karoları seçerek ve kesintisiz, birleşik çıkış haritaları oluşturarak seçenekleri işliyor. Şekil 4B. RGB kamera görüntülerinden otomatik indeks hesaplamalarının seçilmesi, her bant için bir tane (kırmızı, yeşil ve mavi) ve DSM (Dijital Yüzey Modeli) dört raster harita üretti. Şekil 4C. İlk işlem aşamasında üst üste binen görüntülerde yaygın piksellerle eşleşen otomatik bağlantı noktalarının oluşturulmasını gösterir. 3 RGB (kırmızı, yeşil, mavi) indeks ve DSM ile birlikte, fotogrammetri yazılımı yazılım tarafından oluşturulmuş gri tonlu bir raster üretti: farklı bantları (örneğin kırmızı, yeşil, mavi) ölçeklendirip birleştiren tek renkli bir temsil; düşük piksel değerleri siyah, yüksek değerler ise beyaz görünüyordu. Bu gri tonlu indeksin formülasyonu yazılıma özgelidir ve fotogrametri platformları arasında standartlaştırılmamıştır.

Fotogrametri yazılımı, her iki hava görüntü mozaik projesi setinin - multispektral ve RGB - işleme sonuçlarını açıklayan kalite raporları üretti. Bu raporlar, doğruluğu doğrulamak için temel metrikler sunar. Yüksek kaliteli sonuçların göstergeleri düşük yeniden projeksiyon hatasıdır: 0'a ne kadar yakın olursa o kadar iyi (genellikle 1.0'ın altındaki her şey kabul edilir). Örneğin, yoğun "eşleşme çizgileri" çoğu resim arasında güçlü eşleşmeler anlamına gelir. Çıktı haritaları görsel olarak değerlendirildi ve boşluklar ile diğer görsel tutarsızlıklardan arındırıldı. Görsel tutarsızlıklar, olası yansıtma ve mozaik hatalarının yanı sıra temel coğrafi referans ızgara sorunlarının bir işaretidir. Fotogrametri raporu, özel yazılım kılavuzları ve eğitim kaynaklarıyla birlikte sorunu tespit etmek, çözüm bulmak ve hava görüntülerini yeniden işlemek için kullanılır.

İHA hava tarama haritaları, karmaşık spektral bilgiyi standartlaştırılmış piksel tabanlı indekslere (yani üçüncü aşamada üretilen bitki örtüsü indeksleri VI) yeniden hesaplamak için temel veri seti olarak hizmet verdi ve bu da makine öğrenimi sınıflandırması için yapılandırılmış girdiler olarak kullanılmasını sağladı (protokolün son aşamasında).

Yerinde yapılan biyofiziksel gözlemler, yeraltı gerçeklik veri seti olarak toplanmıştır. Vaka çalışması alanında (Baltık Boreal kıyı sulak alanı) dört önemli damarlı bitki topluluğu tanımlandı ve örneklendi: Open Pioneer (OP), Lower Shore (LS), Upper Shore (ABD) ve Tall Grass (TG). Protokolün ikinci aşamasında belirtilen tabakalı kuadrat örnekleme yöntemi kullanılarak, OP bitki topluluğu gösterge türlerinin varlığıyla tanımlandı: Salicornia europaea ve Suaeda maritima; LS, Glaux maritima ve Juncus geradii'nin yüksek oranlarında; Gösterge türleri Festuca rubra ve Leontodon autumnalis'e göre ABD'ye; TG ise uzun otların önemli varlığıyla ayırt edilir: Deschampsia cespitosa, Elytrigia repens ve Molinia caerulea. Her bitki topluluğu için en az 10 kuadrat örneği toplandı. Her kuadrat örneği aşağıdaki biyofiziksel gözlemleri içeriyordu: bitki türleri bileşimi (%), toprak nemi (%), bitki örtüsünün yükseklikleri (santimetre) cinsinden ve kesin kuadrat koordinat konumları. Bu değişkenler tablolu veri seti olarak dijitalleştirildi, GIS Project'e aktarıldı, örnek quadrat GNSS veri şekil dosyasına eklendi ve GeoPackage (.gpkg) olarak kaydedildi. Böyle bir platformdan bağımsız dosya, sulak alan bitki topluluklarının biyofiziksel gözlemlerini ve kesin örnek koordinat verilerini içeriyor ve çift amaca hizmet eder: daha fazla çevresel ve ekolojik ekosistem değerlendirmesi ve modelleme. En önemlisi, bu protokolün başarılı yürütülmesi için, bu GeoPackage dosyası 4. aşamada tanımlanan makine öğrenimi sürecinde model eğitimi ve doğrulama verisi olarak hizmet vermektedir. Bitki topluluğu kodlaması: OP, LS, US, TG; makine öğrenimi sürecinde eğitim etiketleri olarak kullanıldı. Doğruluk (Yüksek isabetli etiketler, insan denetimi, tutarlı format) ve yapı (temiz, dikdörtgen format (satırlar/sütunlar)) yüksek kaliteli bir yer gerçekliği veri seti üretmek için çok önemlidir. Zemin doğruluk etiketleri, tutarlı etiketleme konvansiyonlarını sağlamak için neredeyse sıfır hata oranlarına (örneğin, yazım hataları) sahip olmalıdır. Örneğin, "OP" temel doğruysa, başka bir şekilde (örneğin "op", "O.P." gibi) etiketlenmemesi çoğaltmayı önlemek için gereklidir.

Protokolün üçüncü aşamasını yürütmek için, birinci aşamada yapılan hava taramasından elde edilen veri setleri, ham hava taraması verilerini Bitki Örtüsü İndekslerine (VI) yeniden hesaplamak için kullanıldı. İlk olarak, veri seti boyutunu azaltmak ve hesaplama sürecini kolaylaştırmak için, fotogrammetri çıktıları çalışma alanının sınırları dışındaki alakasız veya düşük kaliteli piksel verilerini "kesmiş" olarak görmüştür (bkz. Şekil 5, bir GIS yazılımında gerçekleştirilen eylemlerin bir örneği).

Daha sonra, RED, GREEN, NIR ve Red-edge yansıtma haritaları kullanılarak 19 multispektral VI hesaplandı. Aşağıdaki çok spektral VI raster dosyaları oluşturuldu ve GIS Projesine dahil edildi: Datt Index 4 (Datt4)⁴¹, Gelişmiş Bitki Örtüyü Indeksi (EVI⁾⁴², Yeşil Klorofil İndeksi (GCI⁾⁴³, Yeşillik Farkı İndeksi (GDI⁾⁴⁴, Genelleştirilmiş Fark Bitki Örtüyü İndeksleri (GDVI⁾⁴⁵, Yeşil Kızılötesi Yüzde Bitki Örtüyü Indeksi (GIPVI⁾⁴⁶, Yeşil Normalize Fark Bitki Indeksi (GNDVI⁾⁴⁷, Yeşil-Kırmızı Fark İndeksi (GRDI⁾⁴⁴, Yeşil-Kırmızı Bitki Örtüsü İndeksi (GRVI⁾⁴⁵, Değiştirilmiş Normalize Fark Bitki Örtüyü Indeksi (mNDVI)⁴⁸, Değiştirilmiş Toprağa Göre Ayarlanmış Bitki Örtüyü^{Endeksi 49} (MSAVI: bkz. Şekil 6. MSAVI formülü girisiyle GIS yazılımında raster hesaplayıcının ekran görüntüsü), Değiştirilmiş Basit Oran kırmızı kenar (MSRred_edge)⁵⁰, Normalize Fark Su İndeksi (NDWI⁾⁵¹, Normalleştirilmiş Fark Bitki Örtüyü Endeksi (NDVI)⁵², Kırmızı Kenar NDVI (NDVIre)⁴⁷, Kırmızı Kenar Üçgenli Bitki Indeksi (RTVIcore)⁵⁰, Toprak Düzeltilmiş Bitki Örtüyü Endeksi (SAVI)^53,54, Basit Oran (SR)⁵⁵, Kırmızı Kenar Basit Oranı (SRre⁾⁴⁷.

Ayrıca, toplam 23 RGB tabanlı VI hesaplanıp daha fazla mekansal analiz için GIS projesinde raster dosya olarak kaydedildi: Mavi–Yeşil Oran İndeksi (BGRI)⁵⁷, Parlaklık Endeksi (BI)⁵⁸, Mavi Geniş Dinamik Aralıklı Bitki Örtüyü Endeksi (BRVI⁾⁵⁹, Bitki Renk Indeksi (CIVE⁾⁶⁰, Geliştirilmiş Yeşil Görünüm Bitki Indeksi (EGVI⁾⁶¹, Gelişmiş Bitki Örtüyü Endeksi (ERVI⁾⁶², Aşırı Yeşil İndeksler ExG ve ExGI⁶³, Kombinasyon Indeksi (COM⁾⁶⁴, Yeşil Kromatik Koordinat (GCC)^34,65, Yeşil Yaprak İndeksi (GLI)⁶⁶, Yeşil-Kırmızı Bitki Örtüsü Endeksi (GRVI⁾⁶⁷, Değiştirilmiş Yeşil Kırmızı Bitki Örtüyü Endeksi (MGRVI)⁶⁸, Normalize Yeşil-Mavi Fark Indeksi (NGBDI⁾⁶⁹, Normalize Yeşil-Kırmızı Fark Indeksi (NGRDI⁾⁶⁹, Kırmızı–Yeşil–Mavi Oran İndeksi ve Kırmızı-Yeşil-Mavi Bitki Örtüyü Endeksi (RGBRI⁷⁰ ve^{RGBVI 68}), Kırmızı-Yeşil Oran İndeksi (RGRI)⁵⁷, Görünür Toprak Uyarlanmış Bitki Örtüyü Endeksi (SAVI⁾⁵³, Üçgen Yeşillik Endeksi (TGI⁾⁶⁹, Görünür Atmosfere Dayanıklı Endeks (VARI)⁴⁷, Bitki Vejetatif Endeksi (VEG⁾⁷¹, Woebbecke Indeksi (WI)⁶³.

Nihai çıktılar, GIS projesinde GeoTIFF olarak kaydedilen iki ayrı çok spektral ve RGB bitki topluluğu sınıflandırma haritası ile önceki tüm coğrafi veriler içermektedir. 19 Multispektral VI ve yer-gerçeklik veri seti, makine öğrenimi iş akışında (örneğin RF algoritması) piksel düzeyinde tahminciler olarak kullanıldı; böylece Boreal kıyı bitki topluluklarını (OP, LS, US, TG) sınıflandırdı ve çok spektral bitki topluluk haritası oluşturuldu. Ve RGB tabanlı tahminciler (25 RGB VI, gri ton indeksi ve^{normalize edilmiş 56} kırmızı, mavi, yeşil indeks ve DSM) ile birlikte, RGB tabanlı bitki topluluğu haritasını sınıflandırmak ve oluşturmak için yer gerçekliği veri seti (bkz. Şekil 7. R konsolunda çizilen son çıktılar; Şekil 7A çok spektral, Şekil 7B ise RGB tabanlı bitki topluluğu haritalarını temsil eder).

Son çıktıları üretmek için, R ortamı (protokolün 4. aşaması) makine öğrenimi iş akışını (örneğin RF algoritması) scriptlemek ve yürütmek için kullanıldı; bu da bitki örtüsü endeksi (VI) performans sıralamaları gibi ara çıktıların görselleştirilmesini mümkün kıldı (Şekil 8). Bitki topluluklarını haritalandırıp sınıflandırırken, R konsolu gerçek zamanlı hata mesajları ve açıklamalar sağlayarak sorun gidermeyi kolaylaştırıyor ve her adımda sorunsuz ilerlemeyi sağlıyordu.

Bu çalışma, bitki topluluk sınıflandırma haritaları için iki RF algoritma modelini değerlendirdi. İlk RF modeli, giriş veri seti olarak multispektral VI'ları kullanarak, doğrulama veri setinde %92,34 doğruluk elde etmiş ve F1 puanı 0,915 olmuştur. Bu geçerli bir sonuçtur; çünkü F1 puanları 0 (en kötü) ile 1 (mükemmel) arasında değişir, yüksek puanlar ise üstün performans gösterir. RF modelinde F1 puanı, hassasiyet ve geri çağırmanın harmonik ortalamasını temsil eder. Bu metrik, yanlış pozitifleri ve negatifleri etkili bir şekilde dengeler; yani, bir hata türünün diğerini aşmasına izin vermez; bu dengesiz veri setleri için gereklidir ve genellikle sınıflar arasında ortalamalar yapılır veya genel model performansını değerlendirmek için sınıf başına^{raporlanır 78,79}. Multispektral modelin OOB hata oranı %7,75 olup, yanlış sınıflandırma riski orta düzeyde olduğunu gösteriyor. Doğrulama veri setindeki sınıf düzeyindeki F1 puanları, TG'de 0.845 ile OP bitki topluluklarında 0.984 arasında değişiyordu ve bu da topluluklar arasında orta düzeyde performans değişkenliğini gösteriyor.

Değerlendirilen ikinci RF modeli, RGB hava anketinden türetilen VI ve DSM'ye dayanarak %98,89 doğruluk sağladı ve genel F1 puanı 0,987 oldu. OOB hata oranı sadece %1,14 idi ve bu da çok yüksek güvenilirliği yansıtıyordu. Sınıf düzeyindeki F1 puanları sürekli yüksekti (0.986–0.993), bu da tüm topluluklar için sağlam sınıflandırmayı gösteriyordu.

R'deki değişken önemli grafik (Şekil 8A), her VI'nın Boreal kıyı sulak alan bitki toplulukları için öngörü yeteneklerini göstermiştir. En etkili çok spektral VI'lar mNDVI ve SR oldu; bunlar örtük yeşilliği ve biyokütleye karşı güçlü hassasiyetleri gösterir. Benzer şekilde, GRDI, NDVI, NDVIre ve SRre de yüksek sıralamada yer aldı; bu, bitki türlerini ayırt etmede kırmızı kenar ve normalize fark indekslerinin rolünü yansıtıyor. Buna karşılık, RGB tabanlı endeks ve DSM değişken önemliliği grafiki, DSM kaynaklı yapısal yükseklik modelinin bir tahmin göstericisi olarak sınıflandırma doğruluğunun temel bir itici kaynağı olduğunu gösterir (Şekil 8B). Diğer önemli öngörücüler arasında RGB yansıtma değişkenliğinden yararlanan TGI, gri tonlu ve VARI bulunur. Bu nedenle, bu sonuçlar DSM ve RGB türetilmiş endekslerin sınıflandırma güvenilirliğini önemli ölçüde artırdığını ve yanlış sınıflandırma riskini azalttığını göstermektedir.

Tüm coğrafi veri seti, İHA araştırma ve VI raster haritaları, biyofiziksel gözlem GeoPackage (yer gerçekliği) ve bitki topluluk haritalarını içeren bir klasör olarak GIS Projesi olarak kaydedildi; hepsi bir QGIS projesi olarak (.qgz dosyası) olarak bağlantılıdır. Proje, çevrimdışı kullanım için uygundur ve GIS platformları arasında birlikte çalışabilirlik sağlar.

Şekil 1: Çalışma alanı. Fotoğraf, küresel haritada konum piniyle çekilmiş, Batı Estonya takımadalarındaki Hiiumaa adasına işaret etmiştir. Çalışma alanı olan Kõrgessaare rannaniit, Viscosa köyünde yer almakta olup doğa koruma alanıdır. Habitat türü: boreal Baltık kıyı çayırı (Natura 2000 kodu 1630). Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 2: Kavramsal iş akışı diyagramı. (1) İHA tabanlı hava taraması, (2) yer gerçekliği veri toplama ve coğrafi referanslama, (3) bitki örtüsü endeksi hesaplaması ve (4) R'de rastgele Orman kullanılarak denetli sınıflandırma. Protokol uygulamasından alınan gerçek haritalar bu dört aşamalı yöntemi göstermektedir. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 3: Detaylı iş akışı diyagramı. Diyagram, protokolün 4 aşamasını (ve ana adımlarını) farklı renkli panellerde ve her aşamada oluşturulan veri setleriyle birlikte listeler. Arlorlar veri akışını simgeler. Mavi reng, çok spektral veri setini kırmızı RGB'den ayırır. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 4: Fotogrametri yazılımı örneği. (A–C) Bir RGB görüntü mozaik projesinin ekran görüntüsü: (A) DSM ve ortomozaik için işleme seçenekleri. (B) Kırmızı, yeşil ve mavi indeksler için işlem seçenekleri. (C) İşlem ilerleyişinin görünümü, hava görüntüleri ve kamera açıları dahil. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 5. GIS yazılımında harita raster dosyalarını kesmek. Görünür katmanlar ve ardışık olarak açılan sekmelerle gereksiz verilerin nasıl kesileceğini gösteren bir QGIS çalışma alanının ekran görüntüsü: Extent tarafından raster çıkarım-kip rasteri ("bu durumda extent" sınırlarının dışına düşen pikselleri maskelemek için istenildiği gibi çizilen çokgen şeklini ifade eder) lütfen buraya tıklayın.

Şekil 6. GIS yazılımı Raster Calculator ekran görüntüsü. Örnek olarak değiştirilmiş toprak uyumlu bitki örtüsü indeksi (MSAVI) formülü girdisi. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 7. R konsolunda (RStudio) grafiklenen nihai çıktıları gösteren R versiyonu ekran görüntüleri için istatistiksel hesaplama ortamı. (A) çok spektral ve (B) RGB tabanlı bitki topluluğu haritaları. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Şekil 8. VI performans sıralamalarını gösteren R ekran görüntüleri için istatistiksel hesaplama ortamı. (A, B) Bir R konsolunun görünümleri: (A) Giriş veri seti olarak çok spektral VI'lar kullanılırken ekran görüntüsü ve (B) RGB+DSM veri seti kullanıldığında ekran görüntüsü. Her iki (A ve B) görünümünde "final_rf" (script tarafından oluşturulan nesne adı) adlı değişken önemli grafikler bulunur. Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 1: Bitki örtüsü indeks denklemleri. Bu protokolde kullanılan çok spektral ve RGB tabanlı bitki örtüsü indeksi (VI) denklemlerinin listesi, RGB VI hesaplamasından önce RGB bant normalizasyonu formülleri de dahil. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 2: RF sınıflandırma ve doğrulama script.R. Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tartışma

Protokolün kritik adımları 1. aşamada, İHA araştırması ve 2. aşamada biyofiziksel gözlemlerin toplandığı ve yer gerçekliği veri setinin derlendiği saha çalışmasıdır. Her ikisi de hava koşullarına bağlıdır ve yakın mesafede yapılmalıdır. Her ikisi de yüksek koordinat hassasiyetine sahip coğrafi veri setleri sunmalıdır (vaka çalışması için 1–3 cm hassasiyet sağlanmıştır). Bitki örtüsü indeks hesaplamalarının ve makine öğrenimi sürecinin başarısı, doğrudan İHA Araştırması'nın veri kalitesine ve yer gerçeğine bağlıdır. İHA haritası doğruluğunu sağlamak için önemli adımlar, Uçuş Sonrası prosedür 1.4'te açıklanmıştır. Eğer sonradan işleme/görüntü jeoetiketleme erişilemeyen RINEX verilerini kullanıyorsa, alternatif olarak uçuş sırasında drone'a gerçek zamanlı GNSS düzeltme sinyalleri sağlayan canlı RTK baz istasyonu kullanmak (kurulum talimatları için bir örnekle Movchan ve ^ark.37 video makalesinde bir örnek bkz.

Veri toplanmadan önce, çalışma alanı ziyaret edilmek için peyzaj hakkında deneyimsel bilgi edinilmeli, ilgi duyulan bitki topluluklarını belirlemeli ve bitki topluluk bileşimini tanımlamak için sahada hangi biyofiziksel gözlemlerin toplanabileceğini belirlemelidir. Her çalışma noktası, iklim bölgesine göre şekillenen farklı peyzaj özellikleri ve flora sergilediği için, bitki türlerinin tanımlanması, doğru arazi haritalaması için gereklidir; çünkü türe özgü biyokimyasal, yapısal ve fizyolojik özellikler benzersiz spektral yansıtma imzaları üretir. Her örnekleme kuadratı için, koordinatlar GNSS/RTK ekipmanı ve arazi ölçüm yazılımı kullanılarak dört köşede kaydedilmeli, kuadrat tanımlama kodu girilip kaydedilmelidir. Quadrat içinde toplanan tüm ek biyofiziksel gözlemler veya örnekler, her ölçümün coğrafi veri setine sabitlenmesi ve bitki topluluğu sınıflandırması ile ardından istatistiksel analizler veya ekolojik modelleme için tekdüze tablolu formatta derlenebilmesi için bu koordinatlara bağlanmalıdır. Örneklenen quadratlar eğitim noktaları olarak etiketlenmiş, topluluk isimleri/kodları eklenmiştir (örneğin, bu eğitim setinde OP, LS, US ve TG idi). Random Forest (RF), her etiketle ilişkili piksel desenlerini öğrenir. RF sınıflandırmasının nihai sonucu, saha çalışmaları sırasında sağlanan quadrat eğitim örneklerine dayanarak, çalışma alanı genelinde bitki topluluğu etiketlerinin dağılımını gösteren bir haritadır.

Aşama 3 (Bitki örtüsü endeksi hesaplamaları) ve 4 (R'de Random Forest kullanılarak denetli sınıflandırma) birbirine bağımlı ve yüksek derecede değiştirilebilir. Örneğin, Ek Dosya 1, çok spektral bantlardan indeks hesaplamak için 19 matematiksel formül ve RGB hava tarama verilerini yeniden hesaplamak için 23 formül listeler. Buna rağmen, VI'lar araştırmacılar tarafından formüle edildikçe, denklemler açık kaynaklıdır ve hakemli makaleler ile spektral indeks^{veritabanlarında yayımlanmıştır 80}. Bitki topluluk haritalarını sınıflandırmak için makine öğrenimi sürecinde test edilebilecek çok sayıda formül mevcuttur. Veri setlerindeki değişiklikler algoritmanın performansını etkiler. VI'lar test modellerine eklenip çıkarılabilir. Çok spektral ve RGB tabanlı veri setlerinden türetilen iki nihai bitki topluluğu haritasının mevcudiyeti, model performanslarını karşılaştırma fırsatı sunar. RGB modeli %98,89 oranına ulaştı, ancak bu, sensörün çok spektral sensörden üstün olduğu anlamına gelmez; sensör daha düşük puan elde etti. RGB tabanlı veriler, renk ve yüksekliğe dayanır ve bu da yapısal olarak çeşitli habitatların arazi haritalarını sınıflandırmak için verimli^{olabilir 9,33}. Buna karşılık, çoklu spektral görüntüler sadece görünüş değil, bitki fizyolojisi hakkında daha fazla bilgi sağlar ve benzer renklere ve gölge direncine sahip bitki türlerini ayırt etmekte üstün olabilir (örneğin, bitkilerin güçlü şekilde yansıttığı NIR ışığı, kısmen gölgeli olsa bile yakalanabilir⁸¹). Yalnızca RGB sensörlerin kullanılması, dar spektral aralıkları (kırmızı, yeşil, mavi) nedeniyle sınırlıdır; çünkü ince biyokimyasal ve fizyolojik farklılıklar (örneğin, klorofil içeriği ve su stresi) NIR, kırmızı kenar veya hiperspektral bantlar olmadan tespit edilemez.

Yöntemin ana sınırlamaları arasında pahalı İHA sistemi ve gösterilen fotogrametri yer alabilir. Ancak yöntem, bu protokolü taklit etmek için çoklu spektral sensör ve RGB kameranın birbirinin yerine kullanılabileceği şekilde tasarlanmıştır. Bu protokolü uygulamak için, çoklu spektral ve RGB sensör (Sequoia) ile donatılmış eBee X sabit kanatlı İHA sistemi ve eMotion uçuş yönetim yazılımı kullanıldı; ancak diğer İHA sistemleri, çoklu spektral sensör ve/veya RGB kamera, uçuş yönetim yazılımında görev planlama fonksiyonu, 90 derece nadir kamera yönü ve uçuş sonrası jeoetiketleme için kullanıcı erişimine uygun uçuş günlüğü veya uçuş sırasında kesin görüntü koordinatlarını kaydedebilen RTK yeteneği içeriyorsa sağlanan protokolü yeniden üretebilir. Ayrıca, pilot olmayanlar, sözleşmeli pilot tüm yasal ve operasyonel gereklilikleri karşılarsa İHA araştırmalarını alt yüklenici olarak verebilirler; bu, araştırma, koruma ve çevresel izlemede yaygın bir uygulamadır; Ancak, araştırma ekibi, çalışma alanının tanımlanması ve anket zamanlamasının belirlenmesi dahil olmak üzere temel görev tasarımından sorumlu olmaya devam ediyor. Bu nedenle, İHA olmayan pilotlar için bile, protokolün ilk aşamasına alıştırmaları önerilir. Ayrıca, gösterilen fotogrametri yazılımı protokolü başarıyla uygulamak için kullanılabilir veya maliyetleri azaltmak için kısa süreliğine lisanslanabilir.

Bu protokolün önemli bir avantajı, hem çok spektral hem de standart RGB UAV kameralarla uyumluluğudur. Sınırlı bütçelerle araştırma ekipleri ve koruma uygulayıcıları tarafından benimsenebilir ve bölgeler ile kurumlar arasında ölçeklenebilir, bu da uzun vadeli izleme için uygun hale gelir. Bu donanım bağımsızlığı, iş akışının geleceğe dayanıklı ve donanımdan bağımsız kalmasını sağlar. Hem RGB hem de çok spektral anket verileri kullanılabildiği için, iş akışı birden fazla site arasında karşılaştırmaları, ekipman değişse bile uzun vadeli zaman serilerini ve eski (tarihsel) RGB veri setlerinin entegrasyonunu destekler.

Bu protokolün gelecekteki iyileştirmeleri, bitki örtüsindeki yapısal farklılıkları daha iyi yakalamak için yüksek çözünürlüklü görüntülerden türetilen doku metriklerini içerebilir. Bu bağlamda, RGB ve çok spektral görüntüleri birleştiren RF modelleri topluluklarını keşfetmek, sınıflandırma doğruluğunu artırabilir. Ayrıca, UAV kaynaklı bitki topluluk haritalarının uydu görüntülerine ölçeklendirilmesi ve bu yaklaşımın bulut tabanlı platformlarla birleştirilmesi için gelecekteki öneriler, büyük ölçekli ekosistem modellemesini^{mümkün kılacaktır 82}. İHA verileri, doğru topluluk düzeyinde haritalama için gereken santimetre ölçeğinde yapısal ve spektral detayları yakalamak için hayati olmaya devam ederken, uydu görüntüleri ek bir tahmin katmanı veya daha geniş bağlamsal girdi olarak hizmet edebilir. Uydu kaynaklı değişkenlerin RF modeline dahil edilmesi, modelin daha büyük mekânsal alanlarda genelleme yeteneğini artırabilir ve çok ölçekli habitat değerlendirmelerini destekleyebilir. Bu hibrit yaklaşım, İHA tabanlı topluluk haritalarının daha geniş bir peyzaj perspektifine yerleştirilmesini sağlayacak, böylece bölgesel desenleri tespit etmesini, İHA araştırma noktalarını önceliklendirmesini ve uzun vadeli izleme çerçevelerini güçlendirmesini sağlayacak. RF boru hattı içinde uydu verilerinin İHA girişleriyle nasıl uyumlandırılabileceğini araştırmak, protokolün ölçeklenebilirliğini ve operasyonel faydasını genişletmek için bir araştırma fırsatı sunmaktadır.

İHA görüntüleri, saha araştırmaları, bitki örtüsümleri indeksleri ve yapay zeka destekli sınıflandırmanın tek, tekrarlanabilir bir iş akışında entegre edilmesi, düşük büyüyen bitki örtüsünün doğru haritalanması için gereken mekansal, spektral ve ekolojik detayları sağladığı için gereklidir. İHA tabanlı uzaktan algılama, bilim camiasında giderek daha fazla ilgi görmüş ve özellikle kıyı ortamı izleme alanında çeşitli uygulamalar için yaygın kullanılan bir araç haline hızla^{dönüşmüştür. 83}. Bu yöntem, ekolojik restorasyonu desteklemek ve kıyı ekosistemlerindeki doğal veya yarı doğal çayır alanlarının izlenmesini amaçlayan eğitim ve araştırma için İHA temelli, makine öğrenimi destekli bir iş akışına pratik bir rehber sunar.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
eBee X	senseFly/AgEagle	eBee X, https://www.sensefly.com/drones/ebee-x/	UAV sistemi eBee X, profesyonel sabit kanatlı haritalama drone'udur. Alternatif haritalama drone sistemi kullanılabilir
eMotion	senseFly/AgEagle	https://www.sensefly.com/drone-software/emotion/	Drone uçuş görevlerini planlamak ve havadan verileri yönetmek için kullanılır. eMotion Yazılımı, eBeeX drone sisteminin tamamlayıcı bir parçasıdır
Dış sabit sürücü	Herhangi bir tedarikçi	NA	Proje boyutuna (250 GB - 1TB) bağlı olarak çalışma alanı boyutu
Saha çalışması dizüstü bilgisayarı	Herhangi bir tedarikçi	NA	Alan işlemleri ve drone uçuş yönetimi için uygun, taşınabilir bir makine (eMotion özelliklerine göre: 64-bit Windows 10/11; Intel Core i5/i7 (12. Nesil+) veya AMD Ryzen 5/7 (>3.5 GHz) - Yüksek saat hızları çekirdek sayısından daha önemli; Minimum 16GB (32GB+ Şiddetle Tavsiye Edilen); Orta sınıf NVIDIA GTX/RTX (örn. RTX 3060/4060); NVMe SSD (Gerekli).
GNSS/RTK sistemi Trimble	Trimble Inc.	Model  R10	Arazi ölçümü yazılımı ve yedek pilleri olan bir alıcıya sahiptir. Alternatif GNSS/RTK sistemleri de kullanılabilir.
Çim makası	Herhangi bir tedarikçi	NA	biyomas örneklemesi (opsiyonel)
Pix4Dmapper	Pix4D	https://www.pix4d.com/product/pix4dmapper-photogrammetry-software/	Fotoğrafölçme yazılımı: Pix4Dmapper, aylık veya yıllık olarak lisans alınabilir. Bu protokolü uygulamak için alternatif bir fotoğrafölçme yazılımı kullanılabilir.
Bitki tanımlama rehberi	Herhangi bir tedarikçi	NA	Biyofiziksel gözlemler yapmak için kullanılır (çevrimiçi, kitap veya yerel bitki kimlik rehberleri yazdırılır)
QGIS	QGIS	3.44.9 Solothurn	https://qgis.org/ adresinde bulunan ücretsiz ve açık kaynaklı bir GIS yazılımı, bu protokolü uygulamak için alternatif GIS yazılımı kullanılabilir
1 m x 1 m  ölçme çerçevesi	Herhangi bir tedarikçi	NA	2. aşamada alan çalışması/örnekleme için kullanılacak, yani biyofiziksel gözlemler yapmak için kendi kendine yapılabilir
R	R-Software Services	versiyon 4.2.0, https://cran.r-project.org	İstatistiksel hesaplama ve grafikler, veri analizi ve tahmine dayalı modelleme için yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı bir tahmin indirme modelleme ortamıdır.
RStudio	R-Software Services	versiyon 2024.4.0.735, https//posit.co/download/rstudio/
Rtools	R-Software Services	https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/	Bazı paketlerin kaynaktan derlenmesi gerekebileceği için. Kullanılan temel paketler: terra 1.5 21, sp 1.5 0, sf 1.0 15, rgdal 1.6 6, raster 3.5 15, rsample 1.3 1, MLmetrics 1.1 1 ve randomForest 4.7 1.1.
Terazi (pil ile çalışan, düzeyli, hassasiyet ±1 g)	Herhangi bir tedarikçi	NA	sahada dayanıklı
Sequoia	Parrot SA	Parrot SEQUOIA+	1. aşamada kullanılacak bir Multispektral/RGB sensörüdür. RGB ve/veya multispektral sensör (birçok profesyonel drone biri veya her iki sensörü de içerir). Bu protokolü uygulamak için Parrot SEQUOIA+ (Parrot SA şirketi) kullanılır
Toprak nem ölçer	Herhangi bir tedarikçi	NA
UAV hava durumu tahmin uygulaması	Herhangi bir tedarikçi	NA	Uçuşları planlamak için https://www.uavforecast.com/ kullanılır
WET sensör kiti	Delta T Devices	WET-UM-1.6	Toprak nem sensörü (opsiyonel)
İş istasyonu	Herhangi bir tedarikçi	NA	Fotoğrafölçme projelerinin ve R'de makine öğrenmesinin sorunsuz işlenmesi için gereken optimal özellikler (Pix4Dmapper yazılım gereksinimlerine göre: Windows 10/11, 64 bit; CPU dört çekirdekli veya altı çekirdekli Intel i9/Threadripper/Ryzen 9/; OpenGL 3.2 ile uyumlu GeForce GTX GPU ve 2 GB RAM; Sabit disk: SSD; Büyük projeler (14 MP'de 500 - 1000 görüntü): 32 GB RAM, 60 GB SSD Boş Alan.