• 2023-04-04

Drón felvételezésen alapuló felszínvizsgálat a mezőgazdaságban

Drón felvételezésen alapuló felszínvizsgálat a mezőgazdaságban

Drón felvételezésen alapuló felszínvizsgálat a mezőgazdaságban 1024 576 SurveyTransfer

Drónos felmérés, GIS és mezőgazdaság… egymástól külön nézve is hatalmas tudást igénylő területek és teljesen különböző technológiák. Mégis mi lehet a közös bennük? A térbeliség! A közös metszet megadja a klasszikus felosztást: adatgyűjtés, feldolgozás, megjelenítés.

Egy drónnal adatot gyűjthetünk (pl. fotogrammetria, LiDAR technológiákkal) a célterületünkről, amit feldolgozva 2.5D-s digitális domborzatmodellt (DEM) hozhatunk létre. Ezeket az állományokat az elhelyezkedésük alapján egy GIS szoftverben elemezni lehet, hogy kiszámoljuk egy adott területen belül mekkora arányban lehet optimálisan termeszteni egy növényfajtát.

A példánkban az északi félgömbön, szőlőtermesztés szempontjából megfelelő területeket keresünk. Ezt nem csak azért tesszük, mert szeretjük a minőségi borokat, hanem, mert ezen a példán jól be lehet mutatni a térbeli számításokat. A délkeleti, déli és délnyugati kitettséggel rendelkező lejtőket keressük meg, amiknek a meredeksége nem megy 11,3° fölé. Természetesen, a geometria mellett rendkívül fontosak az egyéb természeti adottságok is, de ezekre jelen cikkünkben nem térünk ki.

Jelen cikkünkben a drónos felmérés jellegére és menetére nem térünk ki részletesen. Feltételezem, hogy egy remek felbontású, szép DEM-et sikerült elkészítened. Ezzel foglalkozunk a továbbiakban. A GIS alapú feldolgozáshoz szükséged lesz a QGIS szoftverre.

DRÓN, DEM, KITETTSÉG TÉRKÉP

A szőlősorok égtáji tájolásának döntő jelentősége van az ültetvény üzemeltetése szempontjából. A domboldalak égtáji kitettsége módosítólag hat a hő és fényviszonyokra. A módosító hatás különösen a tenyészidő kezdetén és végén lehet kedvező. Magyarországon szőlőtermesztésre a déli, délnyugati és a délkeleti lejtők kedvezőek.

Mindezek alapján QGIS segítségével válogassuk le az előbb felsorolt lejtőket. Indítsuk el ehhez a QGIS-t, majd nyissuk meg a DEM-et. A „Processing Toolbox”-ba írd be, hogy „Aspect”, majd futtasd le az alábbi példa alapján a függvényt.

Joggal merül fel benned, hogy pontosan mit is kell látnod ezen a furcsa, foltos térképen? Annak érdekében, hogy könnyebben megértsd, készítettem Neked egy ábrát, ami bemutatja az égtájak kiosztását és a hozzá tartozó irányszögeket. A kitettség térképen a 0° (és a 360°) jelenti az északi irányt. Ettől a ponttól az óramutató járásával megegyező irányba növekednek az értékek. A zölddel kiemelt területet fogjuk leválogatni, hiszen ez jelöli ki a délkeleti, déli és délnyugati lejtőket.

Megjegyzés: Több térinformatikai szoftverben, mint például a GRASS GIS-ben a kitettséget úgy kell értelmezni, hogy a 0° keleti irányba esik. Ettől a ponttól, az óramutató járásával ellentétes irányban növekednek az értékek. Ezért mindig figyelj, hogy az általad használt térinformatikai szoftver hogyan számol!

A „Processing Toolbox” alatt kikereshető a „Reclassify by Table” függvény. Ezt megnyitva a kitettség réteget kell kiválasztani, majd ezen belül a „Reclassification table” opció alatt állíthatod be az irányszögek intervallumát.

Ha ezzel megvagy, akkor érdemes a következő képen látható beállításokat használni. Futtasd le a függvényt!

Az eredményen a délkeleti, déli és délnyugati lejtők fognak megjelenni.

DRÓNOS FELMÉRÉSBŐL LEVEZETHETŐ LEJTŐSZÖG TÉRKÉP

A szőlőtermesztésben a teraszírozás drága beruházás, de ennek ellenére hosszú távon mindenképp ajánlott. A teraszokat a kialakítás és méret alapján két csoportban szokás sorolni: mikroteraszok és makroteraszok. Miért is fontos mindez térinformatikai szempontból? A teraszok 10-20% (5,7-11,3°) meredekségű lejtőn készíthetők, efölött meggondolás tárgyát képezi.

QGIS alatt újra használjuk a „Processing Toolbox”-ot és írjuk be, hogy „Slope”. Az első lehetőséget választva, a DEM-en futtasd le a függvényt.

Az eredményt – úgy, ahogy azt a kitettség esetében is – újra kell osztályoznunk. Az előzőkben bemutatott „Reclassify by Table” függvényben válaszd ki a lejtőszög térképet, majd állítsd be a 0-11,3° közé eső tartományt.

Az alapbeállításokat töltsd ki úgy, ahogy azt a kitettség esetében már bemutattam. Az eredményen jól látszik, hogy vannak átfedésben álló térrészek, ezek lesznek a szőlőtermesztésre alkalmas területek.

HASZNOSÍTHATÓ TERMŐTERÜLETEK AZONOSÍTÁSA DRÓNNAL VÉGZETT FELMÉRÉS ALAPJÁN

Tételezzük fel, hogy a vizsgálandó területünket le kell szűkítenünk, hiszen a termőterület határát a következő képen látható zöld felület jelöli ki.

A „Clip raster by mask layer” eszközzel leszűkíthető az újraosztályozott kitettség és lejtőszög térkép. Természetesen, ez egy lépésből is megoldható, ha a műveletsor elején a kiinduló DEM állományt vágjuk meg ezzel a poligonnal.

Ezután, az a feladat, hogy megkeressük azokat a területeket, amikre igaz az, hogy megfelelő a kitettség és a lejtés is. Ehhez nyissuk meg a „Raster Calculator”-t. A raszteres állományok számításakor össze kell szoroznunk a leszűkített területeket, hiszen a szorzás a közös metszetet keresi meg.

A megjelenő raszterek az optimális térrészeket mutatják be. De vajon mekkora lehet ez a terület? Gazdasági szempontból az a fontos és értelmezhető eredmény, hogy mekkorák a megjelenő területfoltok, illetve, hogy mekkora az összterület?

Kétféle lehetőséged is van: vagy a raszteres állománnyal számolsz vagy ezt vektorizálod és a vektoros területeken végzed el a vizsgálatot. Én javaslom a vektorizálást, ugyanis ezzel a módszerrel minden egybefüggő foltra meghatározhatod a területet és az összterületet is. Ezzel szemben a raszteres állományon számolva csak az összterületet tudod kiszámolni a „Raster layer zonal statistics” függvénnyel.

A mostani példában vektorral fogunk számolni. Írd be a keresőbe, hogy „Polygonize”, majd az első GDAL függvényt futtasd le a raszteres eredményen. 

A vektoros réteg ugyanazt a területet fedi le, amit ezelőtt kijelöltünk. Nyisd meg az új vektor attribútum táblázatát, majd a “Field calculator” segítségével hozz létre egy új oszlopot. Ezt a koordináta-rendszerből származtatva feltölthetjük terület értékekkel a „$area” parancsot beírva.

Ezt akár hektárba is átszámíthatod, ha így kényelmesebb vizsgálódnod.

Itt minden területfoltot egyesével ki tudsz jelölni és le tudod olvasni a hozzá társítható értéket.

Ha a felső menüszalagban a „Show statistical summary” ikonra kattintasz, akkor az összesített értékeket is megvizsgálhatod.

ZÁRSZÓ

A mezőgazdaságban egyéb módosító tényezőknek is lehet térbeli vonatkozása, amit beépíthetünk a vizsgálatba. Ilyen a talajtípusok elterjedése, az uralkodó szélirányok, tengerszint feletti magasság, csapadékeloszlás, lefolyási viszonyok, a talaj ásványi anyag tartalma, vízindex (NDWI), vegetációs index (NDVI), stb.

Megjegyzés: Előző cikkünkben olvashatsz arról, hogyan lehet létrehozni NDWI és NDVI térképeket Sentinel-2 műholdképek segítségével. Ezek is beépíthetők a terület leválogatásba, úgy ahogy azt bemutattuk jelenlegi cikkünkben.

Ha nincs kéznél elsődleges adatgyűjtésből származó adatbázis, akkor a FAO (=Food and Agriculture Organization) weboldalán mindenképp nézz körül, hiszen sokféle ingyenes adatbázis elérhető itt.

Amikor egy kiterjedt és komplex kritériumrendszer szerint kell területeket kijelölni, azt térinformatikai modellezésnek hívjuk. A térinformatikai modell célja, hogy térképi vagy 3D-s nézetben, kartográfiailag helyesen, tematikus formában ábrázolja a vizsgálatunk végeredményét. Ez a fajta térinformatikai modell segít megérteni a bonyolult természeti és társadalmi folyamatok térbeliségét úgy, hogy a számunkra (a projekt szempontjából) fontos információt kiemeljük a „szürke zajból” és könnyen értelmezhető formában interpretáljuk.

Tetszett, amit olvastál? Akarsz hasonlókat olvasni?

Ha nagyon-nagyon tetszett, amit olvastál, akkor meg is oszthatod az ismerőseiddel. Ne fogd vissza magad! 🙂