Name: Orman Kurtarma İzlemede Kullanılmak Üzere Drone Tabanlı Uzaktan Algılanan Verilerin Toplanması ve İşlenmesi (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-10-24T14:25:00.000+00:00
Duration: 8 min 16 s
Description: Keşfedin drone tabanlı LiDAR teknolojisi ile orman kurtarma izleme protokolünü. Bu yöntem, yapay zeka entegrasyonu sayesinde bireysel ağaç tespiti ve segmentasyonu sağlayarak orman ekolojisi araştırmalarında verimliliği artırır.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<ol><li>Well status. , Alberta Energy Regulator. 
 <a target="_blank" href="https://www.aer.ca/data-and-performance-reports/data-hub/well-status">https://www.aer.ca/data-and-performance-reports/data-hub/well-status</a> (2025).</li>
<li>Western boreal forest - Canada. , Ducks Unlimited. 
 <a target="_blank" href="https://www.ducks.org/conservation/where-ducks-unlimited-works/western-boreal-forest--canada">https://www.ducks.org/conservation/where-ducks-unlimited-works/western-boreal-forest--canada</a> (2023).</li>
<li>Baah-Acheamfour, M., Dewey, M., Fraser, E. C., Schreiber, S. G., Schoonmaker, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Assessing+ecological+recovery+of+reclaimed+well+sites%3A+a+case+study+from+Alberta%2C+Canada%5BTitle%5D)+AND+%22Front.+For.+Glob.+Change%22%5BJournal%5D)">Assessing ecological recovery of reclaimed well sites: a case study from Alberta, Canada.</a> Front. For. Glob. Change. 5, 849246(2022).</li>
<li>2010 reclamation criteria for wellsites and associated facilities for forested lands (Updated July 2013). , Environment and Sustainable Resource Development. 
 <a target="_blank" href="https://open.alberta.ca/publications/1657667/resource/77e66fa1-f7ee-44ad-8c68-234854d38d44">https://open.alberta.ca/publications/1657667/resource/77e66fa1-f7ee-44ad-8c68-234854d38d44</a> (2013).</li>
<li>Alvarez-Vanhard, E., Corpetti, T., Houet, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((UAV+and+satellite+synergies+for+optical+remote+sensing+applications%3A+a+literature+review%5BTitle%5D)+AND+%22Sci.+Remote+Sens%22%5BJournal%5D)">UAV and satellite synergies for optical remote sensing applications: a literature review.</a> Sci. Remote Sens. 3, 100019(2021).</li>
<li>Hird, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Use+of+unmanned+aerial+vehicles+for+monitoring+recovery+of+forest+vegetation+on+petroleum+well+sites%5BTitle%5D)+AND+%22Remote+Sens%22%5BJournal%5D)">Use of unmanned aerial vehicles for monitoring recovery of forest vegetation on petroleum well sites.</a> Remote Sens. 9 (5), 413(2017).</li>
<li>Mathews, A. J., Singh, K. K., Cummings, A. R., Rogers, S. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fundamental+practices+for+drone+remote+sensing+research+across+disciplines%5BTitle%5D)+AND+%22Drone+Syst.+Appl%22%5BJournal%5D)">Fundamental practices for drone remote sensing research across disciplines.</a> Drone Syst. Appl. 11, 1-22 (2023).</li>
<li>Zhang, Z., Zhu, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+review+on+unmanned+aerial+vehicle+remote+sensing%3A+platforms%2C+sensors%2C+data+processing+methods%2C+and+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Drones%22%5BJournal%5D)">A review on unmanned aerial vehicle remote sensing: platforms, sensors, data processing methods, and applications.</a> Drones. 7 (6), 398(2023).</li>
<li>Puliti, S., McLean, J. P., Cattaneo, N., Fischer, C., Astrup, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tree+height-growth+trajectory+estimation+using+uni-temporal+UAV+laser+scanning+data+and+deep+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Forestry%22%5BJournal%5D)">Tree height-growth trajectory estimation using uni-temporal UAV laser scanning data and deep learning.</a> Forestry. 96 (1), 37-48 (2023).</li>
<li>Straker, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Instance+segmentation+of+individual+tree+crowns+with+YOLOv5%3A+a+comparison+of+approaches+using+the+ForInstance+benchmark+LiDAR+dataset%5BTitle%5D)+AND+%22ISPRS+Open+J.+Photogr.+Remote+Sens%22%5BJournal%5D)">Instance segmentation of individual tree crowns with YOLOv5: a comparison of approaches using the ForInstance benchmark LiDAR dataset.</a> ISPRS Open J. Photogr. Remote Sens. 9, 100045(2023).</li>
<li>Xiang, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+forest+inventory%3A+analysis+of+high-density+airborne+LiDAR+point+clouds+with+3D+deep+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Remote+Sens.+Environ%22%5BJournal%5D)">Automated forest inventory: analysis of high-density airborne LiDAR point clouds with 3D deep learning.</a> Remote Sens. Environ. 305, 114078(2024).</li>
<li>TreeAIBox CloudCompare Plugin. , 
 <a target="_blank" href="https://github.com/NRCan/TreeAIBox">https://github.com/NRCan/TreeAIBox</a> (2025).</li>
<li>Xi, Z., Degenhardt, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+new+unified+framework+for+supervised+3D+crown+segmentation+%28TreeisoNet%29+using+deep+neural+networks+across+airborne%2C+UAV-borne%2C+and+terrestrial+laser+scans%5BTitle%5D)+AND+%22ISPRS+Open+J.+Photogr.+Remote+Sens%22%5BJournal%5D)">A new unified framework for supervised 3D crown segmentation (TreeisoNet) using deep neural networks across airborne, UAV-borne, and terrestrial laser scans.</a> ISPRS Open J. Photogr. Remote Sens. 15, 100083(2025).</li>
<li>Elsheikh, M., Iqbal, U., Noureldin, A., Korenberg, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+implementation+of+precise+point+positioning+%28PPP%29%3A+a+comprehensive+review%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors%22%5BJournal%5D)">The implementation of precise point positioning (PPP): a comprehensive review.</a> Sensors. 23 (21), 8874(2023).</li>
<li>CloudCompare. , 
 <a target="_blank" href="https://www.cloudcompare.org/">https://www.cloudcompare.org/</a> (2024).</li>
<li>Wielgosz, M., Puliti, S., Xiang, B., Schindler, K., Astrup, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SegmentAnyTree%3A+a+sensor+and+platform+agnostic+deep+learning+model+for+tree+segmentation+using+laser+scanning+data%5BTitle%5D)+AND+%22Remote+Sens.+Environ%22%5BJournal%5D)">SegmentAnyTree: a sensor and platform agnostic deep learning model for tree segmentation using laser scanning data.</a> Remote Sens. Environ. 313, 114367(2024).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Avenza Maps uygulaması</td><td>Avenza</td><td>NA</td><td>QGIS'te oluşturulan coğrafi referanslı pdf haritalarla çevrimdışı alan navigasyonu için</td></tr><tr><td>Damalı hedefler</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>Yer Kontrol Noktaları</td></tr><tr><td>CloudCompare&nbsp;</td><td>CloudCompare&nbsp;</td><td>NA</td><td>3D noktalı bulut işleme ve düzenleme yazılımı</td></tr><tr><td>DJI BS60 Batarya İstasyonu (M300 pilleri (x8), D-RTK2 pilleri (x4), güç kablosu ve uzaktan kumandaya bağlanmak için USB-C kablosu ile)</td><td>DJI</td><td>NA</td><td></td></tr><tr><td>DLS özellikli DJI M300 RTK uçağı (kontrolör ve yedek pervanelerle)</td><td>DJI</td><td>NA</td><td>DLS (Downwell Işık Sensörü)</td></tr><tr><td>DJI Terra Pro</td><td>DJI</td><td>NA</td><td>Ham LiDAR verilerinin 3D nokta bulutuna yeniden inşası yapılır.&nbsp;</td></tr><tr><td>DJI Zenmuse L1 LiDAR sensörü (microSD kart ile)</td><td>DJI</td><td>NA</td><td></td></tr><tr><td>D-RTK2 Mobil İstasyonu (üçayak ve uzatma çubuğu ile)</td><td>DJI</td><td>NA</td><td></td></tr><tr><td>Emlid Reach RS2+ Baz İstasyonu (üçayakta birlikte)</td><td>Emlid</td><td>NA</td><td></td></tr><tr><td>Emlid Reach RS2+ Rover (GNSS ölçüm direği ile)</td><td>Emlid</td><td>NA</td><td></td></tr><tr><td>Harici sabit diskler</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>&nbsp; Verileri yedeklemek için</td></tr><tr><td>Uçuş günlüğü</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td></td></tr><tr><td>Google Earth Pro&nbsp;</td><td>Google</td><td>NA</td><td>KML uçuş dosyalarının oluşturulması&nbsp;</td></tr><tr><td>İniş pisti</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>Bir uçağı fırlatmak/indirmek için</td></tr><tr><td>Dizüstü bilgisayar</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>Veri indirmek, kart formatlamak vb. için sahada kullanılmak için.</td></tr><tr><td>MicaSense RedEdge-P sensörü (MicaSense SD kart, USB-C kablosu, MicaSense kalibrasyonlu yansıtma paneli (CRP) ile)</td><td>MicaSense</td><td>NA</td><td></td></tr><tr><td>PIX4Dmapper</td><td>Pix4D S.A.</td><td>NA</td><td>Multispektral görüntülerin ve ortomozik üretimin geometrik ve radyometrik düzeltmesi.</td></tr><tr><td>Pnömometre</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td></td></tr><tr><td>PyCharm</td><td>JetBrains&nbsp;s.r.o.</td><td>NA</td><td>Python entegre geliştirme ortamı (IDE)</td></tr><tr><td>QGIS&nbsp;</td><td>QGIS&nbsp;</td><td>NA</td><td>Coğrafi Mekansal Veri İşlem, Düzenleme ve Görselleştirme</td></tr><tr><td>SD ve microSD kart okuyucu</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td></td></tr><tr><td>Akıllı Telefon</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>MicaSense RedEdge-P sensörü ve Emlid Reach RS2+ ünitelerine bağlanmak için</td></tr><tr><td>Yıldız tırnakları/çivileri, tokmak ve bayraklama bandı</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>D-RTK2 baz istasyonunun konumunu işaretlemek için</td></tr><tr><td>Tablet</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td>Sahada navigasyon için</td></tr><tr><td>TreeAIBox (CloudCompare&nbsp; eklenti)</td><td></td><td>NA</td><td></td></tr><tr><td>İki taraflı radyo</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td></td></tr><tr><td>İş istasyonu (CPU i5 veya daha sonrası, CUDA Özellikli NVIDIA GPU VRAM &ge; 4GB, RAM & ge; 32GB, SSD & ge; 512GB&nbsp;</td><td>Herhangi bir tedarikçi</td><td>NA</td><td></td></tr></tbody></table>

orman kurtarma İzlemede kullanılmak Üzere drone tabanlı uzaktan algılanan verilerin toplanması ve İşlenmesi

Collecting and Processing Drone-based Remotely Sensed Data for Use in Forest Recovery Monitoring

Orman Kurtarma İzlemede Kullanılmak Üzere Drone Tabanlı Uzaktan Algılanan Verilerin Toplanması ve İşlenmesi

Remote sensing (RS) technologies, particularly light detection and ranging (LiDAR) and multispectral (MS) imagery, provide broad-scale vegetation ...

collecting-processing-drone-based-remotely-sensed-data-for-use-forest

Research

JoVE Journal

Environment

Siyanobakteri çiçeklenmelerinin ve ilişkili siyanotoksinlerin erken tespiti için hızlı multidisiplinerstrateji burada açıklanmıştır. Su örneklerinde ve bivalve numuneler gibi organik matrislerde siyanobakterilerin ve ilgili siyanotoksinlerin 24 saat içinde tespit edilmesine izin verir.

Hızlı Algılama Stratejisi Kullanılarak Siyanobakteri Çiçeklenmelerinin ve İlişkili Siyanotoksinlerin Erken Tespiti

Biyokütleyi değerlendirmek ve istilacı türlerin mekansal dağılımını yakalamak için insansız hava aracı (İHA) uzaktan algılamasından elde edilen verileri kullanan istilacı bir bitki biyokütle tahmin yöntemi için ayrıntılı prosedürleri rapor ediyoruz. Bu yaklaşım, istilacı bitkilerin tehlike değerlendirmesi ve erken uyarısı için oldukça faydalı olduğunu kanıtlamaktadır.

İstilacı Bitkiler için Bilgisayarlı Görü Tabanlı Biyokütle Tahmini

Yüzey yenileme, enerji akışlarını belirlemek için giderek daha fazla kullanılan mikrometeorolojik bir yöntemdir, ancak teknik karmaşıklığı onu geniş bir kitle için erişilemez hale getirir. Bir yüzey yenileme saha istasyonunu kurmak ve kalibre etmek, verileri elde etmek ve işlemek ve sonuçları doğru bir şekilde yorumlamak için gereken adımları açıklıyoruz.

Yüzey Yenileme: Alan Ölçeğinde Enerji Akısı Yoğunluğu Verilerinin Ölçülmesi ve İşlenmesi için Gelişmiş Bir Mikrometeorolojik Yöntem

Yabancı ot popülasyonlarında herbisit direncini doğrulamak için sağlam ve esnek bir yaklaşım sunulmuştur. Bu protokol, herbisit direnç seviyelerinin çıkarılmasına ve küçük adaptasyonlarla çok çeşitli yabani ot türlerine ve herbisitlere uygulanmasına izin verir.

Farklı Ot Türlerinin Sağlam Herbisit Direnci Testi için Protokoller

Bozulmamış toprak çekirdek lizimetrelerinin ekstraksiyonu ve montajı için ayrıntılı bir yöntem ve bunların sızıntı suyu ve yüzeye uygulanan kanatlı altlığından ilişkili besin kaybının incelenmesi için kullanımları gösterilmiştir.

Toprak Çekirdek lizimetereleri Toplama ve oluşturulması için bir protokol

Tekrarlanan toprak örneklemesi son zamanlarda yıllar ve on yıllar boyunca orman toprağı değişimini izlemek için etkili bir yol olduğu görülmüştür. kullanımını desteklemek için, bir protokol başarılı toprak izleme programlarının tasarımı ve uygulanmasında yardımcı olmak için toprak yeniden örnekleme yöntemleri hakkında en son bilgileri sentezler olduğu sunulmuştur.

Toprak Yeniden örnekleme yöntemleri Orman Topraklarının Kimyasal Konsantrasyonlarına Değişiklik Monitör

Üç boyutlu (3D) yansıma sismoloji yeraltı volkanlar görüntüleme için güçlü bir yöntemdir. Tarım Havzası endüstriyel 3D seismological verileri kullanarak, eşikleri ve yeraltı volkanlar Kanallar sismik veri küpleriyle ayıklamak nasıl göstermektedir.

Yeraltı volkanlar 3D sismik görüntüleme için veri işleme yöntemleri: Tarım sel bazalt uygulamaları

Biz küçük ve düşük maliyetli uçuş değirmen geliştirilip, yaygın olarak bulunan öğelerle inşa ve kolayca deneme kullanılan. Bu cihaz kullanarak, bir ambrosia böceği, Platypus quercivorusuçuş yeteneğini şiddetindeydi.

Ambrosia Beetle, Platypus Quercivorus (Murayama), ucuz, küçük ve kolayca inşa uçuş Mill kullanarak uçuş yeteneği ölçme

Burada, bitki virülans bitki patojeni ile test etmek için bir iletişim kuralı mevcut Magnaporthe grisea. Bu rapor mantarlar yalıtır pathotypes büyük ölçekli tarama için katkıda bulunmak ve moleküler ıslahı sırasında bitkilerin dirençli mekanizmaları anlamak için mükemmel bir başlangıç noktası olarak hizmet.

Bitki enfeksiyon Test: Sprey ve bitki patojeni Magnaporthe Grisea ile aşı yara-aracılı

Körte su dağılımının gözlemlenmesi, odunsu bitkilerde suyun akış dinamikleri ile ilgili önemli bilgiler sağlar. Bu çalışmada, örnek hazırlama sırasında su durumundaki artifaktüel değişiklikleri ortadan kaldıran bir kriyostat ve Cryo-SEM kullanarak situ 'da xylem su dağıtımını gözlemlemek için pratik bir yaklaşım gösteririz.

Cryo-scanning Electron mikroskop ile görselleştirilen Woody bitkilerde xylem su dağılımı

Keşfedin drone tabanlı LiDAR teknolojisi ile orman kurtarma izleme protokolünü. Bu yöntem, yapay zeka entegrasyonu sayesinde bireysel ağaç tespiti ve segmentasyonu sağlayarak orman ekolojisi araştırmalarında verimliliği artırır.

Orman Kurtarma İzlemede Kullanılmak Üzere Drone Tabanlı Uzaktan Algılanan Verilerin Toplanması ve İşlenmesi

Daha fazla video keşfet