Kuidas satelliidid jälgivad Eesti metsi
Uurige, kuidas kosmosest tehtavad pildid aitavad jälgida metsade tervist ja muutusi aastate jooksul. Satelliidiandmed annavad meile võimaluse näha Eesti metsade dünaamikat otse ruumist.
Miks satelliidiandmed on tähtsamad kui kunagi varem
Eesti metsistu on vahva ja kasvab pidevalt. Aga kuidas me tegelikult teame, mis toimub seal sügaval metsa südames? Traditsiooniline maapealse inventuuri tegemine on kallis, ajamahukas ja see ei anna sulle tervikpilti. Siin tulevad mängu satelliidid.
Satelliidid teevad tuhanded pildid Eestist iga päev. Need pildid näitavad, kus on terved puud, kus on haiguse märgid ja kus on metsa ala muutunud. Asi on selles, et satelliidid näevad värvides, mida inimese silm ei näe — infrapunased ja ultravioletsed lained. Need pildid muutuvad ära just siis, kui metsas midagi juhtub.
Kuidas see toimib
Satelliidid kasutavad spektraalseid indekseid. Näiteks NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) näitab täpselt, kui terve ja roheline taim on. Terved puud on ära tunnetatavad, haigete puude värving on teistsugune.
Sentinel-2 satelliit: meie silm taevast
Euroopa Kosmoseagentuur käitab Sentinel-2 satelliiti, mis on üks parimaid tööriistu metsade jälgimiseks. Sentinel-2 lennutab 786 kilomeetri kõrgusel ja teeb pilte igal 5 päeval. See tähendab, et metsad on uuendatud fotograafiat pea iga nädal.
Iga pilt, mida Sentinel-2 teeb, on 100 kilomeetri ruudu suurune. Kuid lahutusruum on 10 meetrit — see tähendab, et sa näed üksikuid piksleid, mis esindavad 10x10 meetri alasid. Eesti kohta see tähendab, et terved metsad on nähtavad ja muutused saab aru.
Aga siis tuleb arusaamine. Sentinel-2 teeb pilte 11 eri värvikanalis. Nähtav valgus — punane, roheline, sinine — on seal, aga ka infrapunane ja lühilaineline infrapunane. Just neid infrapunaseid andmeid kasutavad eksperdid, et näha, mis metsas tegelikult juhtub.
Metsade tervisejälgimine
NDVI näitaja varieerub -1-st 1-ni. Terved puud näitavad 0,6-0,8. Kui näitaja langeb, tähendab see stressi — kuivust, haigust või kahjustajaid.
Ajalis andmete suhted
Viie aastaga saab näha trende. Kas metsa kasvab, kas see väheneb, kas puud muutuvad vanemaks? Satelliidid näitavad aastaste muutusi väga täpselt.
Geograafiline täpsus
10-meetrine lahutusruum tähendab, et sa näed üksikuid puugruppe. See pole piisav üksiku puu nägemiseks, aga puu-põhisele analüüsile piisab.
Metsade muutused aja jooksul
Aastast 2015 saavad teadlased Eestis kasutada Sentinel-2 andmeid. See tähendab, et meil on üle kümne aasta ajaloo metsade kohta. Teadus on loonud algoritme, mis vaatavad kõiki neid pilte ja ütlevad, mis on muutunud.
Näiteks: kui mets on tehtud raie, näeb satelliit seda koheselt. Raie ala näeb satelliidile välja nagu tühi plats — NDVI langeb kiiresti. Kuid siis, kui puud taas kasvavad, tõuseb NDVI aeglaselt tagasi. Ühe-kaheksa aastaga võid näha, kuidas noor mets taas tugevneb.
Haigused on samuti nähtavad. Kui kärbsed või seened rünnivad puude lehti, langeb terve metsade värving märgatavalt. Eksperdid saavad vaadata satelliidipilte ja öelda, kus on potentsiaalne puude haigus, enne kui see ilma silmaga nähtav saab.
Kuidas eksperdid andmeid analüüsivad
Tegelikult ei piisa satelliidipiltide vaatamisest. Tehakse palju tööd, et andmete sisseseade ja analüüs saaksid õigeks.
Piltide allalaadimine
Sentinel-2 andmed on avalikud. Teadlased lataavad andmed Euroopa Kosmoseagentuurist ja töötlevad neid arvutitega.
Pildi korrigeerimine
Atmosfäär hajutab valgust. Andmeid tuleb korrigeerida, et näha tegelikku maapinna peegeldust. See nimetatakse atmosfääri korrektsiooniks.
Indeksite arvutamine
NDVI, EVI ja muud indeksid arvutatakse kanalite kombinatsioonidest. Näiteks NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED).
Klassifikatsioon
Masinõpe aitab. Andmeid kasutatakse, et õpetada mudelid, mis tunnevad ära metsa tüüpe ja tervislikke seisundeid.
Praktiline näide: kuivus ja metsade stress
2018. aastal oli Eestis väga kuiv suvi. Metsad olid stressitud. Kui vaatasid satelliidipilte, näid, et NDVI väärtused langesid mitmel pool märgatavalt. Puud olid kuivustresse ja nende värvus muutus.
Teadlased kasutasid neid andmeid, et ennustada, kus tekiks kärbsepuhanguid. Kuivustatud puud on nõrgemad ja kärbsed tulevad neile rohkem rünnata. Satelliidiandmete abil saadi kaardi teha, kus riski oli suurim.
See on praktiline kasutus. Metsamajandajad saavad andmeid kasutada otsuste tegemiseks. Kas teha ennetava raie? Kas panna taimekaitseaineid? Satelliidid aitavad neile näha, mis toimub.
Tulevikus on rohkem andmeid
Satelliidiandmete kasutamine metsade jälgimiseks on alles alguses. Täna on andmeid rohkem kui kunagi varem. Sentinel-2 teeb pilte 5 päeva jooksul. Peagi tulevad uued satelliidid, mis teevad pilte veelgi sagedamini ja suurema täpsusega.
Eesti teadlased ja metsamajandajad kasutavad neid andmeid juba tänaseni. Kuidas satelliidid jälgivad Eesti metsi? Nad teevad pilte, mis näitavad puude värvust, tervise ja muutusi. Need andmed on tehisintellekti kaudu arvutuslikud ja teaduslik. Tulevikus on metsade jälgimine täpsem ja kiirem.
See on hea uudis. Metsad on meie aare ja satelliidid aitavad neil märgatavalt paremini. Kui sul on huvi satelliidiandmete vastu, on palju ressursse, mida võid uurida. TalTech ja Tartu ülikool on tegelikult aktiivsed selles valdkonnas.
Avaldus
See artikkel on hariduslik teave satelliidiandmete ja metsade jälgimise kohta. Andmed ja meetodid, mida siin kirjeldatakse, põhinevad avalikel teadustöödel ja Euroopa Kosmoseagentuuriga avaldatud andmetel. Konkreetsed rakendused ja otsused metsamajanduse alal võivad erineda olenevalt kohalikust kontekstist, regulatsioonidest ja praktilisest rakendamisest. Soovitame alati konsulteerida Eesti metsamajanduse ekspertidega ja vastutavate asutustega konkreetsete küsimuste jaoks.
Rohkem artiklit
