Vadkár felmérése

Vadkár típusai

A vadak által okozott kár sok mezőgazdasági termelő számára komoly fejtörést jelentenek, hisz jelentős kárt okoznak a kultúra fejlődésében és a hozamban. A hagyományos vadkár felmérési módszerek nagyon idő és humán emberi erőforrás igényesek, emellett persze költségesek is. Dróntechnológia alkalmazásával nagyobb területek is rövid időn belül és hatékonyan bemérhetők.

A vadkár, mint okozott kárnak többféle változata lehet. Egyrészt azért az is elmondható, hogy kisebb-nagyobb állatok más jellegű károkat tudnak okozni, például egy pocok vagy egy őz, akár nyúl kár teljesen másképp jelenik meg a területen. Lehetnek teljesen lerágott, félig megrágott szárak, lehet teljesen eltaposott, kitaposott rész, lehet látni olykor megdőlt kultúrát is, ahol az állat belefeküdt esetleg. Nyilván ez nem releváns információ, hogy mi okozta a kárt, mert nem ez érdekli elsősorban a gazdálkodót, egy drónos felméréssel az összesített kár az perceken belül megmondható.

A vadkár és a viharkár között általában az a különbség, hogy míg a viharkár az azért az egy nagyobb egységes kiterjedésű területet foglal magában és a növények mindig megdőlnek, a vadkár pedig sok esetben kisebb, elszórt foltokban találhatóak és nem feltétlen egységesek. Viszont ebben az esettanulmányban megmutatom, hogy ez nem feltétlen igaz minden esetben egyébként, ugyanis egy olyan területet fogunk megnézni, ahol egy tehéncsorda vette célba a kukoricatáblát és a terület jelentős része odalett. Az alábbi ábrán látható egy viharkáros folt.

Miért fontos a vadkár felmérése?

A károk felmérésre igazából egy visszacsatolást jelent a gazdálkodónak arra vonatkozólag, hogy mennyi lesz az a termés kiesés, az a hozamkiesés, amire számíthat majd az idény végén. Hagyományos kárméréshez képest, amikor a táblában minden oldalról, sarokról elindult 10-10 ember és szemrevételezve adták össze a kár mennyiségét, most már dróntechnológia alkalmazásával igen rövid idő alatt nagyobb területek átvizsgálhatók.

Ez azért is jó, mert a gazdálkodó látja a területét a felülnézetből, időszakos felmérésekkel látja, hogy hogyan alakul a termés, és persze a káros foltok mellett sok más információ is kiolvasható megfelelő kiértékelési módszerekkel ezekből az anyagból.

Mire tudjuk alkalmazni az idény közbeni kárfelmérést és van-e értelme idény közben mérni?

Legtöbb kármérés azért az leginkább kései szakaszban szokott történni egyszeri alkalommal, hozamkiesés kalkulációnak hívjuk ezt a folyamatot. Ugyanakkor szoktuk javasolni az idény közbeni kárfelméréseket is, mert ezzel csökkenteni tudjuk a gazda költségeit. Például a teljesen kitaposott területekre abszolút ne juttasson ki input anyagot a gazda, hisz feleslegesen tenné, ezzel is optimalizálni tudjuk Ilyen kijuttatási terveket könnyedén készíteni, ez egy következő esettanulmányban fogjuk elemezni.

Ez az esettanulmány bemutatja, hogyan lehet a drónokat hatékonyan felhasználni a vadkárok gyors és pontos felmérésére, lehetővé téve a termelők számára, hogy gyorsabban és hatékonyabban reagáljanak a kártevők által okozott károkra.

A fotogrammetria alapvetően olyan technika, amely lehetővé teszi a térbeli pozíciók és alakok meghatározását fényképek alapján.

A terepi modell előállítás folyamata a következő főbb lépésekből áll össze:

• Felvétel készítése: A drónok különböző szögekből és eltérő magassági helyzetekből készítenek légi felvételeket a területről, megfelelő felbontással és magas pozitív átfedéssel.
• Pontok azonosítása: Az azonosított pontok, referenciapontok alapján kalibrálják a felvételeket, figyelembe véve a kamerapozíciót és orientációt.
• Pontfelhők generálása: A felvételeket feldolgozzák számítógépes szoftverek segítségével, és pontfelhőket generálnak, amelyek tartalmazzák a térbeli koordinátákat és a felvételeken látható pontok magasságát.
• Terepi Modell felépítése: A pontfelhőkből létrehozzák a terepi modellt, amely tartalmazza a terület topográfiáját és domborzatát. Ez a modell részletes és pontos reprezentációja a földfelszínnek.

Gyakorlati példa: Hogyan számoljuk ki, hogy mekkora területen érinti a gazdálkodót vadkár?

A felmérések logikája mindig két lépcsőből áll össze: minőségi adatgyűjtés és hatékony adatfeldolgozás.

A feldolgozási folyamatot a repülés előzi meg. Repülés előtt pedig ajánlom az alábbi cikkünket, avagy mire figyeljek repülés előtt?

Repülés, nyersanyag előállítás

Repülés során mezőgazdasági területeken javarészt tervezetten készítünk nyersanyagot, hiszen több hektár vagy akár többszáz hektáros területeknél rengeteg időt spórolhatunk azzal, ha nem manuális jelleggel készítjük a fényképeket, hanem rábízzunk magunkat egy erre specializálódott programra. A program figyeli, hogy megfelelő időközönként és megfelelő átfedéssel készüljenek a fotók. Általában a kiindulási alapot egy ortofotó, azaz felülnézeti kép adja a vizsgálatok során, amelyet tervezetten szoktunk repülni, ugyanis a legalapvetőbb küldetéstervezési szoftverek, például DJI Pilot, Pilot2, Pix4D, DroneDeploy…stb. biztosítja számunkra ezt a funkciót.

Mezőgazdasági területeken attól függően, hogy mi a feladat és milyen akadályok akadnak a területen általában 50 – 100 méteres repülési magassággal repülünk, mert nagyjából 1.5 – 3 cm/px GSD értékkel szoktunk a legtöbb esetben dolgozni, természetesen akadnak kivételek, ilyen például egy tőszámlálás. Egyszerű példával élve egy általános kárfelmérésnél a pontosságot lecsökkenthetjük, ezáltal csökkentjük a repülési időt és akkumulátor számot, viszont például egy kijuttatási terv készítés során ügyelnünk kell a nagy pontosságra, ugyanis egy magas kockázatú permetezési műveletnél nem mindegy az, hogy a nem megfelelően konfigurált mérésből adódó felbontási problémák miatt bizonyos részterületeken nem juttatunk ki elegendőt vagy túl sokat juttatunk ki az input anyagból. Az alábbi ábrán látható egy szimpla felülnézeti a kép a mérendő területről. A 20 hektáros területen kukorica kultúra volt megtalálható.

Feldolgozás és információ megállapítás

A második lépés a képek betöltése, feltöltése (attól függően, hogy online vagy offline kiértékelő alkalmazással van dolgunk), majd az összeállított anyagon való elemzések elvégzése.

Későbbi cikkeimben fogom még részletesebben tárgyalni, viszont fontos leszögezni, hogy egy mezőgazdasági felmérés során az elektromágneses spektrum több tartományán vizsgáljuk a levélszerkezetről visszavert energiát, pont azért, hogy több információnk legyen a növényről, lássuk például a tápanyag ellátottságot, lássuk a kialakuló betegségeket, fertőzéseket, gócpontokat, lássuk a fejlődésben visszamaradott vagy káros részeket. Ezért többféle kamera rendszert alkalmazunk, legismertebb ezek közül a normál, látható tartományon működő RGB kamera, illetve a többnyire infravörös tartományon működő multispektrális kamerarendszer.

Amennyiben vetünk egy pillantást az előzőleg becsatolt RGB képekből összerakott ortofotóra, akkor szabad szemmel látható, hogy nem egységes a lefedettség és a sűrűsége a növényzetnek. Legfontosabb vegetációs indexünk az NDVI, amelyről részletesebben olvashatsz itt. Az NDVI tulajdonképpen a növények vegetációs aktivitását mutatja, így ezen a térképen láthatjuk azt, hogy a növény például hol milyen fejlettségű vagy éppen mennyire stresszes. Az alábbi képen látható a leképezett NDVI térkép. 

Az NDVI térkép igazolta az előbb becsülteket, ugyanis ránézésre a terület felén, ahol a piros színű foltokat látjuk, ott a vegetációs aktivitás elég alacsony, az erősen piros területeken konkrétan 0, míg a halványabb piros részeken 0-hoz közeli érték. Ez azt mutatja számunkra, hogy vannak bizonyos részek, amelyek abszolút ki lettek taposva, illetve tövig lettek rágva, de a terület nagy százalékán 0.1 és 0.2 NDVI érték olvasható ki, amely elég gyenge vegetációra utal.

Azt is fontos megjegyezni, hogy magát az NDVI értéket megfelelően kell kezelni, ugyanis mint majdnem mindenben, akár egy tőszámlálásnál az átlagot vesszük figyelembe. Az oké, alapból -1 és 1 közötti értékek lehetnek, de jelen állás szerint, az időszakot, a fejlettségi szintet nézve az átlagos NDVI érték még csak 0.3-0.4 között alakulhat.

Természetesen, mint a legtöbb mérésnél kapunk egy diagramot, ahol látjuk az aktuális területen lévő NDVI érték skálát és rá tudunk szűrni azokra a részekre, amelyek teljesen ki vannak taposva például, és ebből területi kiterjedési értéket hektár alapon, illetve százalékos értéket is kalkulál számunkra a legtöbb program. Tehát innentől kezdve pár kattintás és megvannak a kívánt értékek, hogy mekkora területen van jelen kár.

Az eredmény azért szabad szemmel is jól becsülhető volt, de pontosan 10.82 Ha az, ami súlyosabban károsodott, tehát bő 50% az a termés, ami kiesett.

Konklúzió

Azért az is elmondható, hogy ez a terület közel sem mondható átlagosnak, ez egy elég speciális eset, és itt jön az a pont, ahol elmesélem, hogy mi volt ennek a felmérésnek a kiindulási pontja. A terület közvetlen szomszédságában található egy tehenészet és az egyik éjjel a teljes tehéncsorda kiszabadult és nekiláttak lakomázni a kukoricatáblában, aminek így az volt az eredménye, hogy a tábla termésének a fele kiesett.

Drónos felmérés segítségével ezt az eredményt már aznap meg tudtuk mondani a gazdának.

Tovább gondolva a mérést, említettem, hogy egy zónatervet is tudunk készíteni a kármérésből, amely azt az információt fogja tartalmazni, hogy hol van teljesen kitaposott folt és hol van ép fedettség a területen. Ezáltal egy hatóanyag kijuttatásnál csökkenteni tudjuk az input anyag költségeket, ugyanis nem kell az egész területen, minden hektáron ugyanakkora mennyiségű növényvédőszert kijuttatni, lehet differenciálni és a teljesen károsodott zónákba pedig ne is juttassunk ki semmit. Az alábbi ábrán látható egy nagyon egyszerű zónásított kijelölés a káros foltokra erre a területre.