地上レベルの無人航空システム画像と空間的にバランスのとれたサンプリングとルートの最適化を組み合わせた草原植生のモニタリング

Ground-level Unmanned Aerial System Imagery Coupled with Spatially Balanced Sampling and Route Optimization to Monitor Rangeland Vegetation.

• Michael F Curran
• Paddington Hodza
• Samuel E Cox
• Shawn G Lanning
• Blair L Robertson
• Timothy J Robinson
• Peter D Stahl

抄録

輪地の生態系は世界全体で36億ヘクタールに及び、そのうち米国には2億3900万ヘクタールが存在しています。これらの生態系は、世界の生態系サービスを維持する上で重要な役割を果たしています。これらの生態系の植生をモニタリングすることは、放牧地の健全性を評価し、野生生物や家畜の生息地としての適性を評価し、侵略的な雑草と闘い、環境の経時的変化を明らかにするために必要である。広大な土地の生態系をカバーしているにもかかわらず、従来のモニタリング技術は時間とコストがかかり、観察者のバイアスが大きく、十分な空間情報が得られないことが多い。画像ベースの植生モニタリングは、より高速で、恒久的な記録（すなわち画像）を作成し、オブザーバーのバイアスを低減することができ、本質的に十分な空間情報が含まれています。空間的にバランスのとれたサンプリングデザインは、天然資源のモニタリングに有益である。地上レベルのカメラと無人航空システム（UAS）から取得した画像を用いて、バランスのとれた受入れサンプリング（BAS）として知られる空間的にバランスのとれたサンプリング設計を実施するためのプロトコルが提示されています。経路最適化アルゴリズムは、時間とコスト効率を高めるための「巡回販売員問題」（TSP）の解決に加えて使用されます。UASの画像は手持ちの画像よりも2～3倍の速度で取得できるが、どちらのタイプの画像も精度や精度の点では似たようなものである。最後に、それぞれの方法の長所と短所について議論し、他のエコシステムにおけるこれらの方法の潜在的なアプリケーションの例を提供します。

Rangeland ecosystems cover 3.6 billion hectares globally with 239 million hectares located in the United States. These ecosystems are critical for maintaining global ecosystem services. Monitoring vegetation in these ecosystems is required to assess rangeland health, to gauge habitat suitability for wildlife and domestic livestock, to combat invasive weeds, and to elucidate temporal environmental changes. Although rangeland ecosystems cover vast areas, traditional monitoring techniques are often time-consuming and cost-inefficient, subject to high observer bias, and often lack adequate spatial information. Image-based vegetation monitoring is faster, produces permanent records (i.e., images), may result in reduced observer bias, and inherently includes adequate spatial information. Spatially balanced sampling designs are beneficial in monitoring natural resources. A protocol is presented for implementing a spatially balanced sampling design known as balanced acceptance sampling (BAS), with imagery acquired from ground-level cameras and unmanned aerial systems (UAS). A route optimization algorithm is used in addition to solve the 'travelling salesperson problem' (TSP) to increase time and cost efficiency. While UAS images can be acquired 2-3x faster than handheld images, both types of images are similar to each other in terms of accuracy and precision. Lastly, the pros and cons of each method are discussed and examples of potential applications for these methods in other ecosystems are provided.