MicaSense 10 バンド ドローン カメラと LiDAR を使用した塩性湿地のバイオマス推定

塩性湿地は、海岸の保護、水のろ過、炭素の貯蔵にとって非常に貴重です。これらの生態系は洪水や浸食から守り、水から重金属を除去し、重要なブルーカーボンの貯留層として機能し、気候変動の緩和に役立ちます。これらの生息地を保護することは、健全な地球を維持するために不可欠です。

ルイス・バルベロ教授とグロリア・ペラルタ教授は、スペイン南部カディス大学のアンドレア・セレステ・クルシオ博士とともに、塩性湿地の生物量を推定するための正確な統計モデルを開発しています。特定の地域における生物の総質量であるバイオマスは、生態系の健全性と炭素貯蔵の重要な指標です。

これらのモデルは、ストレスを受けた植生を特定し、湿地が損傷を受ける前にどの程度の環境ストレスに耐えられるかを判断するのに役立ちます。また、種、その独特の成長メカニズム、バイオマス生産への貢献を区別することも可能になります。さらに、この研究では、気候変動緩和に不可欠な炭素貯蔵能力の強化も目指しています。

課題: 衛星データ、ハイパースペクトル、またはマルチスペクトルと LiDAR の統合?

このプロジェクトのイノベーションは、マルチスペクトル センサーと LiDAR センサーの両方からのドローン データを統合し、最先端の技術フレームワークを作成することにあります。この高度なセットアップにより、高解像度データの収集が可能になり、生息地の正確な区別が可能になり、バイオマス推定の精度が大幅に向上します。

チームは、次のような 10 バンド MicaSense マルチスペクトル センサーを利用しました。 RedEdge-P デュアル、DJI Zenmuse L1 LiDAR システムと組み合わせて、両方とも DJI Matrice 300 RTK ドローンに搭載されています。

ルイス・バルベロ教授によれば、従来の衛星データは大規模なモニタリングには効果的ではあるものの、海岸湿地や塩性湿地の生態系を細部まで捉えるのに必要な空間解像度が欠けているという。この制限により、バイオマスの推定や種の同定が不正確になることがよくあります。

同チームは、植生の種類や種を特定する際のハイパースペクトル データの可能性を認識しているが、ハイパースペクトル手法は冗長性、高コスト、複雑さ、計算需要により非効率であるため、彼らのアプローチは大幅な改善をもたらすと強調している。

ルイス・バルベロ教授

「LiDAR とマルチスペクトル データの使用は、前例のない精度で湿原の主要な生息地を正確に識別し、詳細なバイオマス モデルを作成するために非常に重要です。この方法はユーザーフレンドリーで再現性があり、費用対効果が高く、塩性湿地、進化の傾向、気候変動への対応を少ないフィールドワークで研究できるようになります。」

マルチスペクトル LiDAR アプローチの主な利点:

• 強化されたマルチスペクトル分析: マイカセンスカメラ さまざまな植生指数の計算が可能となり、アントシアニンやクロロフィルなどの植物色素の検出が容易になりました。これらの色素は、植物のストレスとバイオマスの重要な指標です。
• 正確な標高モデル: LiDAR は、塩性湿地における生息地の標高に基づいて種を区別する上で重要な要素である正確な標高データを生成しました。
• 季節バイオマスモニタリング: マルチスペクトル指数 (ARI2、NDVI、SIPI など) と LiDAR データを組み合わせることで、季節バイオマス変化の詳細な追跡が可能になりました。

RedEdge-P デュアル カメラを詳しく見る

研究現場: 湾の動的な生態系の季節マッピング

研究はスペイン南西海岸に位置するカディス湾に焦点を当てた。この浅い大西洋の生態系には、ヨーロッパ最南端の海岸湿地があり、ダイナミックな潮間環境が特徴で、季節や種特有の生物量パターンを研究するのに理想的です。

生態系の季節変動を把握するために、チームは詳細な植生調査とドローン データを組み合わせて、複数の季節 (2022 ～ 2023 年) にわたってフィールドワークを実施しました。

ドローンは高度 100 メートル (330 フィート) で 20 ヘクタール (50 エーカー) のエリアを調査し、地上サンプリング距離 (GSD) 7 cm (2。7 インチ) の高解像度データを提供しました。 MicaSense デュアル センサーは、2.2 秒間隔で画像をキャプチャするように構成されており、正面 80%、側面 70% のオーバーラップを確保します。結果の比較可能性を確保するために、2 つの一貫した飛行計画がすべてのキャンペーンにわたって複製されました。

分析に使用する指標

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正規化植生差分指数 (NDVI) は特に重要でした。植生の分布を描写するためのマスク レイヤーを作成しました。このマスクは、解析のすべてのラスター レイヤーから水域や裸地などの非植生領域を効果的に除外し、植生固有の正確な洞察を保証します。

他の主要な指標には、広帯域緑度植生指数 (BBVI)、アントシアニン反射率 (ARI)、葉色素植生指数 (LPVI)、光利用効率植生指数 (LUEVI)、および狭帯域緑度植生指数 (NBVI) が含まれます。

研究の主な結果

1. バイオマス推定の改善:

• この研究では、MicaSense マルチスペクトル データと LiDAR を組み合わせることで、衛星データを使用した以前のモデルと比較して、より正確なバイオマス予測を実現しました。
• MicaSense デュアル カメラ バンドを使用して取得されたアントシアニン反射率 2 (ARI2) とデジタル サーフェス モデル (DSM) の組み合わせは、2 つの主要な塩性湿地種である Sarcocornia と Sporobolus maritimus を識別するために重要でした。 ARI2 は、季節によって変化し、種によって異なる塩ストレスに関連する色素を検出するのに特に役立ちました。
• バイオマスの推定値では、2 つの種で異なる傾向が示されており、これらの種が年間を通じて異なる成長と行動をし、バイオマス生産量の変動につながっていることが示唆されています。

2. 季節性は重要です:

• データは、バイオマスが夏にピークに達し、春に減少するという明確な季節傾向を示しました。 MicaSense データで取得されたこれらの傾向は、サンプリングにおいてタイミングが重要である理由を浮き彫りにしています。
• 植生指数の分析により、Sarcocornia と Sporobolus maritimus は年間を通じて異なる成長パターンに従っていることが示されています。これは、モデルに季節性を含めることが正確なバイオマス予測の鍵であることを示しています。
• 春は植物にとって最もストレスの多い季節であり、環境の課題に対してさまざまな反応を示すことがわかっています。これらのパターンを理解することは、植物のストレス耐性を管理するために重要です。

3. 種特有の洞察:

• 一般的な湿地モデルとは異なり、種固有のモデル（ マイカセンスデータ) は、塩分や干ばつなどの環境条件に対する独特のストレス反応を明らかにしました。このレベルの詳細は、対象を絞った保護活動にとって非常に重要です。
• 塩分ストレスは調査地域の植物分布に影響を与える主な要因と考えられますが、研究チームは酸素不足や土壌の圧縮など、他の潜在的なストレス要因も考慮しました。
• 湿地モデルで種固有のデータを無視すると、周期システム パターンの誤った解釈につながります。

4. より幅広い用途:

• この研究で開発されたモデルは他の塩性湿地にも使用でき、同様の生態系におけるバイオマスの再現と推定に役立ちます。

結論: 生態系モニタリングの変革

MicaSense マルチスペクトル センサーと LiDAR を組み合わせることで、衛星データの限界をはるかに超えて、塩性湿地の生態系とその季節変動をより正確に監視できるようになりました。彼らのアプローチは、ハイパースペクトル手法に伴う複雑さも克服します。この革新的なソリューションは、研究者、環境管理者、生態保護活動家に次のような独自の洞察を提供します。

• 季節ごとのバイオマスの変化を監視して、湿地の管理を改善します。
• 対象を絞った保全のために種固有の生息地を特定し、マッピングします。
• 塩分や干ばつなどの要因から植物ストレスの初期の兆候を検出します。

侵襲的で時間がかかる従来のフィールドワークとは異なり、ドローンモニタリングは正確で非破壊的なバイオマス推定を提供します。また、このアプローチは、処理にかなりの時間を必要とするハイパースペクトル データ収集や、必要な空間解像度に欠ける衛星画像処理と比較して、コストと複雑さを軽減します。

この方法を採用することで、研究者は重要な生態系の監視と保全を進めています。