Дроны в охране природы: экологический мониторинг лесов, водоемов и ООПТ с помощью БПЛА

У заповедника, национального парка или лесничества почти всегда одна и та же арифметика: территория — десятки и сотни тысяч гектаров, а людей, которые за нее отвечают, единицы. Дальний участок инспектор видит два-три раза в сезон, потому что дорога туда занимает день, а часть кварталов недоступна по рельефу и в межсезонье. Для таких территорий дроны в охране природы давно стали рабочим инструментом, который помогает закрыть этот разрыв.

Привычные альтернативы его не закрывают. Авиационный учет с самолета дает общую картину, но стоит дорого и проводится раз в несколько лет. Спутниковые снимки приходят регулярно, однако с разрешением от десятков сантиметров до десятков метров на пиксель, с задержкой и только в ясную погоду. К этому добавляется сезонность: в северных и горных районах окно полевых работ укладывается в несколько месяцев, и на него же приходится большинство событий, на которые нужно реагировать, — сухой сезон с очагами возгорания, период вывоза древесины, паводок и размыв берегов, гнездование и зимние стоянки животных.

В результате данные о территории устаревают быстрее, чем обновляются, и о новой просеке, свалке на берегу или тлеющем торфянике узнают, когда последствия уже видны с дороги. Когда организация начинает вести экологический мониторинг с помощью БПЛА, меняется сам режим сбора данных. Одни и те же участки снимают по расписанию, и результаты разных облетов можно сравнивать между собой, чего редкие экспедиции не позволяли.

Почему обходы, авиаучет и спутник не складываются в одну картину

Данные традиционных методов учета плохо сопоставляются между собой. Пеший обход точен ровно в той полосе, которую инспектор прошел, и повторить его тем же маршрутом в тех же условиях через месяц практически невозможно. Самолет за один вылет покрывает большую площадь, но сроки авиаучета определяют бюджет и график авиакомпании. Повторить его через неделю, когда появилось подозрение на возгорание, или направить на конкретный квартал не получится.

В итоге у природоохранной службы копится набор разнородных данных: записи в полевых дневниках, фотографии с разных точек, редкие аэроснимки, спутниковые сцены разного разрешения. Свести их в ряд, по которому видно, как меняется кромка леса, площадь водоема или численность копытных на стоянке, почти невозможно. Каждое обследование приходится разбирать отдельно, и общий график из них не складывается.

Беспилотник снимает это ограничение за счет двух свойств. Первое: он летит по сохраненному маршруту с одинаковой высотой, перекрытием снимков и набором сенсоров, поэтому каждая следующая съемка ложится на ту же сетку, что и предыдущая. Второе: его запускают в тот день, когда нужны данные, без ожидания погоды, бюджета и свободного самолета. Если за дроном стоит программная платформа, которая хранит маршруты, запускает их по расписанию и складывает результаты в единую базу, из разрозненных съемок складывается регулярный и сопоставимый мониторинг с привязкой к карте.

На странице решения Wheelies для охраны природы мы показываем, как этот переход выглядит для конкретной организации: от первого облета до расписания миссий на весь сезон.

Пять задач, с которых обычно начинают

Почти любая задача природоохранной службы сводится к трем шагам: зафиксировать состояние участка, сравнить его с прошлой съемкой и выделить изменение, с которым должен разбираться человек. Отличаются сенсор, высота полета, время суток и периодичность. Ниже — пять задач, которые чаще всего становятся первыми в проекте внедрения.

Животных считают по тепловизору: теплокровные выделяются на фоне остывшей растительности, особенно ночью и ранним утром, когда разница температур максимальна. Так учитывают копытных на зимних стоянках, птиц в колониях, морских млекопитающих на лежбищах. Дрон снимает с высоты, на которой не беспокоит животных, и подсчет по кадрам можно повторить: при облете той же сетки результат сравнивают с прошлым учетом. Визуальный учет с земли такой возможности не дает.

Тот же тепловизор на дроне помогает и в пожарный сезон. Камера показывает очаг тления под пологом леса и на торфянике до того, как появится открытое пламя и заметный дым. В сухой сезон пожароопасные участки облетают ежедневно, и служба получает координаты очага, пока его еще можно потушить силами лесничества, не привлекая авиацию.

Вырубки и свалки находят сравнением съемок. Новая просека, свежая делянка, след вывоза древесины, выросшая свалка в низине или лесополосе автоматически выделяются относительно предыдущего ортофотоплана. По каждому такому следу служба получает координаты, площадь и дату, когда изменение появилось впервые. Этого достаточно, чтобы оформить документированный результат и передать его в профильные органы.

С водоемами снимать нужно реже, но площадь больше. Съемка фиксирует зеркало воды, зарастание, заиливание, размыв берегов и смещение русла, а также пятна на воде и изменение цвета стока рядом с промышленными площадками. Ежемесячные облеты за сезон складываются в динамику береговой линии, которую невозможно получить ни с земли, ни по редким спутниковым сценам.

Чтобы понять, как чувствует себя лес, используют NDVI — индекс, который рассчитывается по снимкам мультиспектральной камеры в красном и ближнем инфракрасном диапазонах. Участки усыхания, повреждение древостоя вредителями, угнетение растительности рядом с дорогой или промышленным объектом видны на карте индекса раньше, чем на обычном снимке. Снимать нужно в одну фенологическую фазу: сравнивать июнь с июнем следующего года показательно, а июнь с сентябрем бессмысленно.

Во всех пяти задачах результат дает сравнение новой съемки с предыдущей. Поэтому в основе любого такого проекта лежит геопривязанный ортофотоплан, построенный по единой сетке. Как он создается и какие требования к перекрытию и разрешению предъявляются, рассказываем в статье о картографировании с помощью дронов.

Как из отдельных облетов собрать систему

Пока дрон один, а участок небольшой, хватает оператора с планшетом. Но заповедник с десятком удаленных участков, несколькими аппаратами и разными сенсорами быстро упирается в организационные вопросы: кто планирует облеты, где хранятся съемки за три года, как ученый из института получает доступ к данным, не приезжая на кордон, и что делать там, где нет ни сотовой связи, ни устойчивого спутникового сигнала.

Платформа Wheelies отвечает на эти вопросы двумя компонентами. Бортовая операционная система AI Captain делает аппарат автономным: маршрут загружается до старта, и дрон выполняет его без постоянной связи с оператором. Он распознает препятствия в реальном времени и перестраивает траекторию, при потере GPS-сигнала в ущелье или под пологом леса продолжает миссию по визуальным данным и инерциальной одометрии, управляет камерами и тепловизором по сценарию и хранит собранные данные на борту. Можно отложить старт или запускать миссии по расписанию, поэтому ночной тепловизионный облет пожароопасного участка можно включить в обычный график работ. AI Captain совместим с большинством дронов на полетных контроллерах ArduPilot, PX4 и INAV, так что служба может использовать уже имеющиеся аппараты: мультикоптеры для детальной работы и дроны самолетного типа или VTOL для картографирования лесных массивов и протяженных берегов.

Распознавать объекты можно прямо в полете. Нейросетевые модели на бортовом компьютере классифицируют то, что видит камера: тепловые аномалии, свежие вырубки, пятна на воде, животных на тепловых кадрах. Тогда сигнал о возгорании с координатами уходит инспектору еще до посадки аппарата, без ожидания выгрузки данных, и в пожарный сезон время реакции сокращается с часов до минут. Для нейросетевой обработки в полете рекомендуется компьютер NVIDIA Jetson, для стандартных миссий достаточно Orange Pi 5. Как устроены такие модели и чем обработка в полете отличается от серверной, рассказываем в статье об искусственном интеллекте в БПЛА.

Веб-платформа Командный центр собирает все это вместе. Здесь хранятся маршруты и расписание облетов, а миссии автоматически распределяются между дронами: пожароопасные участки ежедневно, береговая линия раз в месяц, карта растительности раз в год. Хранилище данных накапливает съемки по единой сетке, а история миссий показывает, когда и что было снято. В Банке ИИ лежит библиотека нейросетевых моделей, и научная организация может загрузить туда собственную, например для подсчета конкретного вида. Права доступа разделяют роли: оператор запускает миссии, аналитик и ученый работают с данными, руководитель видит сводку по территории через браузер с любого устройства. Через REST API результаты уходят в ГИС региона, кадастровые и учетные системы, чтобы найденное изменение или обновленная карта попадали туда, где с ними работают.

Для удаленных кордонов без интернета есть полевой центр управления: рабочее место оператора на ноутбуке или планшете, с которого запускаются миссии и принимаются данные. Когда появляется связь, накопленное синхронизируется с Командным центром. Саму платформу можно развернуть в облаке, локально на серверах заказчика или в гибридной конфигурации; организациям с собственными требованиями к хранению данных обычно удобнее локальная установка. Состав и возможности AI Captain и Командного центра описаны на странице программного обеспечения Wheelies.

Если на участке нашли свежие рубки, его начинают облетать чаще. Если береговая линия стабильна, маршрут переводят на ежеквартальный режим. Так расписание, составленное в начале сезона, по ходу работы подстраивается под то, что на самом деле происходит на территории.

Вывод

Регулярные облеты закрывают разрыв между редкими полевыми выездами, дорогим авиаучетом и грубыми спутниковыми снимками. Заповедники, национальные парки, лесничества и экологические подразделения предприятий получают детальные и сопоставимые данные о лесах, водоемах, растительности и животных по расписанию, с той периодичностью, которая нужна каждой задаче.

Беспилотник при этом решает только часть задачи. Чтобы разовые съемки сложились в настоящий мониторинг, нужны повторяемые маршруты, автономность аппарата в районах без связи и GPS, распознавание прямо в полете, единая база данных по территории и связь с ГИС, в которой работает служба. В такой связке дрон становится частью ИТ-инфраструктуры природоохранной организации.

Со временем меняется и сама работа. Инспектор получает найденные изменения сразу с координатами, ученый работает с готовым многолетним рядом, руководитель оценивает состояние территории по измеримой динамике и меньше зависит от отчетов о выездах.

— Может ли дрон заметить пожар раньше, чем появится дым?

Да, если на нем стоит тепловизор. Он видит очаг тления под пологом леса или на торфянике еще до открытого пламени и заметного дыма. Ночью разница с остывшей землей максимальна, поэтому в сухой сезон основной вариант — ночной облет по расписанию. Если модель распознавания работает на бортовом компьютере, координаты очага уходят инспектору прямо во время полета.

— Будет ли дрон работать там, где нет связи и GPS?

Да, если аппарат автономен. AI Captain получает маршрут до старта и выполняет его без связи с оператором, а при потере спутникового сигнала продолжает полет по визуальным данным и инерциальной одометрии. Собранное синхронизируется с Командным центром после возвращения. На удаленных кордонах работают через полевой центр управления на ноутбуке или планшете: он передает данные, когда появляется связь.

— Как с помощью дрона считают животных?

Дрон облетает участок по сетке маршрутов на одной высоте, обычно рано утром или вечером, когда животные лучше всего видны на тепловизоре. Нейросетевая модель отмечает их на снимках, а результат — количество, координаты и сами кадры — попадает в Хранилище данных. Там учеты разных лет можно сравнить между собой.

— Какой дрон выбрать для заповедника или большого лесного массива?

Для больших площадей подходят дроны самолетного типа (VTOL): за один вылет они покрывают десятки квадратных километров, поэтому для мониторинга ООПТ с протяженными границами это обычно основной вариант. Для детального осмотра отдельных участков, водоемов и берегов — мультикоптеры с RGB-камерой, тепловизором или мультиспектральной камерой. Платформа Wheelies работает с обоими типами на полетных контроллерах ArduPilot, INAV и PX4.

— Может ли система сама найти незаконную вырубку или свалку?

Да. Модель сравнивает новые снимки с прошлыми облетами того же маршрута и отмечает, что изменилось: новые просеки, вывезенный лес, скопления отходов. Специалист получает список изменений с координатами и снимками и выезжает уже на подтвержденную точку, без просмотра многочасовых записей.