当一种濒危植物最喜欢居住的地方是山的一侧时，记录它们的数量通常需要带着专门的装备从悬崖上滑下——这可不是件容易的事。现在,一个兵力的方法北卡罗莱纳州立大学的研究人员开发的这项技术使山顶稀有植物的监测更安全、更有效。
和北卡罗来纳州立大学的合作者合作地理空间分析中心他是美国林业局和美国鱼类和野生动物管理局的博士研究员将最小者设计了一种方法，既能预测稀有山地植物可能生长的地方，又能瞄准高概率地区，让无人机飞行和用机载相机拍照。
雷克林和他的合作者解释说:“据我们所知，这是第一次使用物种分布模型来创建目标无人机飞行区域，以绘制珍稀和濒危植物物种的位置。”
创建物种分布模型使研究小组能够优化无人机的飞行位置，以足够高的分辨率捕获图像，以识别单个植物。研究人员说，如果没有这种数据驱动的导航，“规划无人机飞行路径有点主观，可能会导致有限飞行时间的低效使用或数据的过度收集。”
该团队在蓝岭山脉测试了他们的技术，那里是联邦濒危植物水杨梅属植物radiatum，通常被称为传播avens，已知只发生在15个地点。这种植物喜欢在海拔1400-1911米(4,593-6,270英尺)的岩石露头，是北卡罗莱纳州自然遗产项目监测的47种高海拔物种之一。
在获得在罗安山(北卡罗来纳州最高的山峰之一)放飞无人机的许可后，该团队检查了收集到的图像，以验证已知的地点g . radiatum；他们还发现了四种以前未登记的植物。
在地面上找到这些稀有植物是出了名的困难。研究人员表示:“由于工作人员的监测方法不一致，种群数量可能被低估，而且进入这些植物通常需要熟练的攀岩者和设备。”
然而,使用无人机的优点很多:“无人飞行系统”不仅保持人员免受伤害的海拔的峭壁和保持监控协议一致,他们还减少干扰的风险敏感的植物监测检查期间,他们可以搜索在更短的时间内更广泛的区域。
然而，将基于无人机的数据收集与缩小搜索窗口的预测模型配对也是关键:“目标飞行区域允许更快地收集数据，这样天气和照明条件的变化不会影响最终的图像产品，”研究人员说。“这种技术减少了电池需求、数据存储需求以及战斗和处理时间。”
最近的一个开放出版在《无人驾驶飞机详细介绍了瑞克林和他的团队使用的技术，包括物种分布模型和使用的飞行计划软件。该研究的共同作者是地理空间分析中心副主任海伦娜Mitasova和老师的卡尔Wegmann(都是北卡罗来纳州立大学海洋、地球和大气科学系的教员)，美国林务局的加里·考夫曼和美国鱼类和野生动物局的丽贝卡·里德。
这篇文章是出版地理空间分析中心
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