Queensland Texnologiya Universiteti tərəfindən

Gaby Clark tərəfindən redaktə edilmişdir , Andrew Zinin tərəfindən nəzərdən keçirilmişdir

 Redaktorların qeydləriKredit: Queensland Texnologiya Universiteti

QUT tədqiqatçıları qitənin kövrək ekosistemlərinin əsas dayaqları olan Antarktidanın zərif mamır və liken böyüməsini dəqiq aşkar etmək və xəritələşdirmək üçün qabaqcıl uzaqdan zondlama metodu hazırlayıblar. Tədqiqat qrupu həmçinin Antarktidanın bitki örtüyünü araşdırmaq üçün qeyri-invaziv olan və əvvəlkindən daha tez və ucuz şəkildə dəqiq tədqiqatlar aparmağa imkan verəcək bir üsul hazırladı. Sənəd Scientific Reports jurnalında dərc olunub .

QUT-un Elektrik Mühəndisliyi və Robototexnika Məktəbindən ilk müəllif və tədqiqatçı Dr. Juan Sandino mamır və likenləri Antarktidanın yaşıl “stress barometrləri” kimi təsvir etdi.

“Antarktidada mamırlar və likenlər kimi şaxtaya davamlı bitki örtüyü biogeokimyəvi dövrlər , torpağın izolyasiyası və biomüxtəlifliyin dəstəklənməsi üçün həyati əhəmiyyət kəsb edir” dedi Dr Sandino.

“Onlar qida dövriyyəsini idarə edir və Antarktidanın ekosistemlərini dəstəkləyir, lakin istiləşmə, ekstremal hava və insanların tapdalanmasından ilk əziyyət çəkənlərdir. Onların sağlamlığını izləmək həyati vacibdir, lakin sıfırdan aşağı sahə şəraitində olduqca çətindir.”

Doktor Sandino dedi ki, tədqiqatçılar hər piksel üçün yüzlərlə rəngi qeyd edən, hər pikseli dəqiq yerə lövbərləmək üçün Qlobal Naviqasiya Peyk Sistemi Real-Time Kinematik (GNSS-RTK) ilə birləşən İHA (Uncrewed Aerial Vehicle)-hiperspektral kamera ilə uçdular.

Tanış vizual kontekst təmin etmək üçün yüksək ayırdetməli RGB İHA təsvirləri də çəkilib.

“Bu üç məlumat axını heç bir mamır yatağının pozulmamasını təmin edən sadələşdirilmiş iş axınına birləşdirildi” dedi. “Bu tədqiqat əvvəlki məqaləmizdə təqdim etdiyimiz qütb bitkiləri üçün nəzərdə tutulmuş altı təklif olunan spektral indeksi təsdiqlədi.

“Biz köhnə metrikləri üstələyən bu indekslərdən istifadə edərək modelləri öyrətdik və onların hər bir xüsusiyyət-əhəmiyyət cədvəlinin zirvəsinə qalxdıqlarını gördük.

“Bu yeni inteqrasiya olunmuş sistem adi rəqəmsal təsvirləri (qırmızı-yaşıl-mavi və ya RGB) və həmçinin bitki örtüyünün sağlamlığını və sıxlığını qiymətləndirmək üçün istifadə edilən peyk əsaslı Normallaşdırılmış Müxtəlif Bitki Örtüsü İndeksini (NDVI) üstələyir.”

Tədqiqatçılar bitki örtüyünün etiketlənməsi üçün 12 fərqli süni intellekt modelini müqayisə etdilər və ən yaxşı seçimlər ciddi sınaqlarda ardıcıl qalaraq təxminən 99% dəqiqliyə çatdı.

“Bu, bizə gələcək məlumatlarla işləyəcəklərinə inam verir.”

QUT-un Elektrik Mühəndisliyi və Robototexnika Məktəbindən professor Felipe Qonzalez dedi ki, 30 metr və 70 metr yüksəklikdə sınaq uçuşları göstərdi ki, daha yüksək uçuşlar regional baxışlar üçün xəritələnmiş ərazini genişləndirdi, daha aşağı uçuşlar isə yerli ərazilərdən bütün dərələrə qədər rəvan miqyasda yanaşmalarına imkan verən incə detallar əldə etdi.

“Bu iş sübut edir ki, yalnız səkkiz əsas dalğa uzunluğundan istifadə edən yüngül versiya etibarlı xəritələr yaradacaq və nəticədə daha sürətli daha sərfəli bitki örtüyü tədqiqatları aparılacaq, daha kiçik İHA-lar, daha ucuz sensorlar və daha kiçik hiperspektral məlumatlar üçün qapılar açılacaq” dedi professor Qonzales.

Daha çox məlumat: Juan Sandino və digərləri, Antarktidada mamır və likenin monitorinqi üçün dron hiperspektral görüntüləmə və süni intellekt, Elmi Hesabatlar (2025). DOI: 10.1038/s41598-025-11535-4

Jurnal məlumatı: Elmi Hesabatlar 

Queensland Texnologiya Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir