Pētījuma mērķis:
Izstrādāt un validēt automatizētu risinājumu meža stādu monitorēšanai pēc to iestādīšanas, izmantojot attālās izpētes tehnoloģijas un stādu atpazīšanas algoritmus. Projektā paredzēts izstrādāt vizuālās modificēšanas metodes, kas palielina stādu kontrastu attiecībā pret apkārtējo veģetāciju, kā arī identificēt, kuras attālās izpētes datos balstītās stādu detektēšanas metodes (YOLO, CNN, Random Forest) nodrošina visaugstāko atpazīšanas precizitāti dažādos jaunaudžu apstākļos.
Galvenās aktivitātes:
Rūpnieciskā pētījuma ietvaros kokaudzētavas teritorijā tiks izveidots testa poligons, kurā pārbaudīs vairākas stādu vizuālās modificēšanas metodes un analizēs galvenos stādu atpazīšanas precizitāti ietekmējošos faktorus, tostarp stādu sugu, izmēru, vizuālās īpašības, agrotehniskās kopšanas esamību, datu ievākšanas augstumu un izmantoto sensora tipu, datu apstrādi un atapazīšanas metodi. Vienlaikus tiks izveidota kvalitatīva, manuāli segmentēta treniņdatu bāze algoritmu apmācībai un salīdzinošai novērtēšanai.Plānotie rezultāti:
Tiks radīta tehnoloģiski balstīta un praktiski izmantojama sistēma, kas ļaus veikt automatizētu stādu skaitīšanu, telpiskās izvietojuma analīzi un izdzīvošanas monitoringu, būtiski samazinot nepieciešamību pēc manuāliem lauka apsekojumiem. Šis risinājums veicinās pāreju uz precīzo mežsaimniecību un sniegs nozīmīgu ieguldījumu datu balstītu, eksportspējīgu digitālo risinājumu attīstībā Latvijā.