Meža nozare ir viens no būtiskākajiem Latvijas tautsaimniecības stūrakmeņiem. Lai vairotu zaļo bagātību, ik gadu tiek atjaunoti vairāk nekā 40 tūkst. ha meža, apmēram puse – stādot vai sējot. Rīgas Tehniskās universitātes (RTU) pētnieki ar partneriem izveido automatizētu risinājumu jaunaudžu kopšanas darbu kontrolei, lai palīdzētu jaunajiem mežiem augt spēcīgākiem un kvalitatīvākiem.
Priežu un egļu jaunaudzes tiek apsekotas ar dronu, iegūtie dati automātiski tiek ielādēti lietotnē, kas, izmantojot mākslīgā intelekta un datorredzes metodes, mežu saimniekiem sniedz tūlītēju un objektīvu informāciju par konkrētā meža nogabala stāvokli un attīstību. Šādu risinājumu industrijai demonstrē RTU Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultātes Lietišķo datorsistēmu institūta pētnieku komanda.
"Pirmajos divos, trīs gados pēc meža iestādīšanas ir jāveic agrotehniskā kopšana, lai mazinātu aizzēlumu, kas negatīvi ietekmē jauno kociņu augšanu un veicina slimības. Nepieciešams arī laikus konstatēt, vai stādi nav iznīkuši, lai tos atjaunotu un, ja nepieciešams, mainītu apsaimniekošanu. Jaunaudžu kopšana vairo koku veselību un koksnes pieaugumu gadā. Ilgtermiņā pieaug arī atjaunojamo resursu apjoms, saglabājas bioloģiskā daudzveidība, tiek mazinātas klimata pārmaiņas, mežaudzēm saistot vairāk CO2," skaidro Andrejs Zujevs, Lietišķo datorsistēmu institūta vadošais pētnieks, projekta "Jaunaudžu kopšanas darbu kontroles automatizēta bezpilota gaisa kuģu sistēma" zinātniskais vadītājs.
Projektu RTU īstenoja sadarbībā ar SIA "Rīgas meži", Latvijas Valsts mežzinātnes institūtu "Silava", mežsaimniecības pakalpojumu kooperatīvo sabiedrību "Mežsaimnieks", SIA "Sodra Forest Latvia" un SIA "MANS MEŽS".
Agrotehniskā kopšana un tās kontrole notiek manuāli, bet, pieaugot jaunaudžu platībām, cilvēkresursu trūkums var negatīvi atsaukties uz kopšanas kvalitāti.
Lai radītu automatizēto risinājumu, kas darbojas ar augstu precizitāti, pētnieki ar bezpilota gaisa kuģi (tika aprobēti dažādi komerciāli pieejami droni) apskatīja jaunaudzes un kartēja datus, sagatavoja mašīnmācīšanās bibliotēku, izstrādāja, testēja un validēja programmatūru agrotehniskās kopšanas darbu novērtēšanai, kociņu blīvuma un iznīkušo kociņu noteikšanai jaunaudzēs. Datu kopu neironu tīkla apmācīšanai veidoja vairāk nekā 570 tūkst. attēlu.
"Kvalitatīvas datu kopas sagatavošana ir viens no galvenajiem priekšnosacījumiem, lai mākslīgais intelekta rīki pēcāk darbotos pareizi," atgādina A. Zujevs.
Sākotnēji pētnieki plānoja risinājumam iemācīt novērtēt ne vien jaunos priežu un egļu kociņus, bet arī vairāku lapu koku, tostarp bērzu jaunaudzes. Tomēr tika konstatēts, ka ar datorredzes palīdzību drona uzņemtajos attēlos sīkos bērziņus ir grūti konstatēt – to lapotne saplūst ar fonu. Lielākus lapu kokus ar datorredzes palīdzību izdevās detektēt, bet gadu līdz trīs vecus bija teju neiespējami saskatīt. Savukārt risinājuma testēšana un validēšana reālos apstākļos – jaunaudžu nogabalos –, apliecināja, ka skuju koku detektēšana izaicinājumus nerada.
Lai iegūtu maksimāli labākus rezultātus, pētnieki arī sagatavojuši vadlīnijas dronu pilotēšanai – kādos laika apstākļos, dienas laikos, ar kādu ātrumu un kādā augstumā dronu pilotēt, kādā režīmā uzņemt attēlus utt.
Eiropas tirgū šobrīd nav pieejama automatizēta risinājuma jaunaudžu agrotehniskās kopšanas kontrolei, tādēļ pētnieki vēlas turpināt pilnveidot inovāciju un vērtē iespēju to komercializēt un izveidot jaunuzņēmumu. Viņus interesē arī robotizētas jaunaudžu kopšanas tehnikas izveide, kas nākotnē spētu pati noteikt stādu atrašanās vietu jaunaudzēs, nopļaujot aizzēlumu ap tiem. Samazinot manuālā darba apjomu, meža nozare kļūtu arvien efektīvāka.
Projekts "Jaunaudžu kopšanas darbu kontroles automatizēta bezpilota gaisa kuģu sistēma" (projekta Nr. 23-A01612-000005) īstenots ar Lauku atbalsta dienesta un Zemkopības ministrijas atbalstu, finansēts no Eiropas Lauksaimniecības fonda lauku attīstībai līdzekļiem.
