– Det er en nærmest uoverkommelig oppgave å kartlegge disse fra bakken. Men ved å ta fugleperspektivet til hjelp, kan vi dekke mye større deler av laksens leveområder, sier NINA-forsker Richard Hedger.
Sammen med kolleger har han skrevet en rapport som gir anbefalinger for bruk av fly- og dronebilder for undersøkelser av villaksens leveområder.
Her er også råd om hvordan disse teknologiene kan utnyttes best mulig ved hjelp av avansert bilde- og databehandling.
Forskernes anbefalinger for fly- og dronebilder:
Dronebilder:
Planlegg undersøkelsene godt slik at spesielt interessante områder dekkes.
Sørg for gode lysforhold.
Bildebehandling:
Structure from Motion-teknologi bør være førstevalg ved kartlegging av laksehabitat med droner. Dette er en metode for å bestemme 3D-formen til objekter ved å sammenligne bilder tatt fra forskjellige vinkler.
Eldre prosesseringsmetoder for fjernmålingsbilder har begrensninger når det gjelder analyser av elver på grunn av skygger fra landskapet og vegetasjonen. En rekke maskinlærings-tilnærminger er nå tilgjengelige og bør tas i bruk i større grad.
Dataintegrering:
Bildebasen Norge i bilder og dronebilder utfyller hverandre godt.
Alternative GIS- og fjernmålingsdata gir verdifull informasjon.
Forklaring på metodene: Geografisk informasjonssystemer (GIS) er programvare som gir muligheten til analysere romlige og geografiske data. Bruk av Lidar gir større mulighet for å direkte og nøyaktig finne elvedybden. Høykvalitets satellittdata blir også mer og mer tilgjengelig. Lidar er en fjernmålingsteknikk som baserer seg på tilbakespredning av lys. Lidar bruker altså lys på tilsvarende måte som radar bruker radiobølger. Begrepet lidar brukes også om selve måleinstrumentet.
Både detaljer og det store bildet
Forskerne har god tilgang på bilder tatt fra lufta i Norge. Kartverket har 1,3 millioner historiske flybilder i sitt Sentralarkiv for flyfoto og satellittbilder. Over 20.000 av dem er skannet og lagt ut på Norge i bilder.
Samtidig brukes droner i økende grad innen forskning for å skaffe mer detaljerte bilder fra spesielt interessante områder.
– Dronebilder og flybilder fra Norge i bilder komplimenterer hverandre godt, forteller Hedger.
Norge i bilder gir forskerne flyfoto for hele Norge og gjør det mulig å se på langsiktige historiske endringer helt tilbake til 1930-tallet. Men bildene har noen ganger lav kvalitet, og det går år mellom hver runde med fotografering.
Rapporten fra NINA viser at droner gjør det mulig å samle inn ny, detaljert informasjon som kan supplere den informasjonen forskerne mangler fra Norge i bilder.
Med droner kan forskerne også gjøre undersøkelser med kortere mellomrom.
Begge tilnærmingene begrenses av utfordrende lysforhold i lakseelvene, med høyt skydekke, lav sol eller mørke om vinteren og skygger fra landskapet og vegetasjonen rundt elvene.
– Ved å være bevisst på begrensningene kan vi optimalisere bruken. For eksempel ved å sørge for å innhente bilder under best mulig lysforhold og planlegge flygningene grundig med tanke på å få tilstrekkelig med detaljer i spesielt interessante områder, påpeker Hedger.
Bedre databehandling
Norge i bilder og dronebilder har vært brukt en del i forskning allerede, men potensialet for kvantitativ forskning på langt nær fullt ut utnyttet.
Ny programvare og nye metoder for databehandling lar oss utnytte mer av forskningsmulighetene som ligger i fly- og dronebilder.
– Det ligger så mye god, høyoppløst informasjon i dronebilder, og vi kan for eksempel gjøre en fullstendig kartlegging i 3D, kartlegge elvebunnen i gyteområder eller koble bildene med lidar-data for å finne dybden i elva, forteller Hedger.
Kunstig intelligens åpner enda flere muligheter. Richard Hedger er derfor i gang med å utforske potensiale for å bruke maskinlæring, altså datamaskiner som analyserer store datamengder, til å kartlegge leveområder i elver.
