Не тільки шпигуни: дрони в дослідженнях дикої природи


  1. Легкі безпілотні літальні апарати (БЛА), які ми називаємо просто «дрони» – це не тільки улюблена іграшка військових, секретних служб та любителів робити з повітря красиві фото музичних фестивалів. Легкі, дешеві й неінвазивні коптери сьогодні – це інструмент, без якого дедалі складніше уявити роботу еколога, ботаніка, зоолога або захисника дикої природи.

Дрони допомагають вистежувати браконьєрів у Африці та сімейні групи рідкісних слонів та носорогів – з метою, геть протилежною браконьєрській. Дрони дозволяють рахувати великі скупчення тварин у сімейних групах та на колоніях. Дрони беруть участь у відлякуванні птахів від аеропортів, небезпечних ліній ЛЕП та вітротурбін, і навіть долучаються до порятунку врожаїв винограду та риборозплідних ставків від навали птахів.

Особливо дрони помічні у ситуаціях, коли треба вистежити, порахувати й дослідити тварин, які можуть бути небезпечними для дослідників чи мешкають у складному та непривітному для людей середовищі.

Дрони дозволяють виявити конкретного слона, що міг постраждати внаслідок нападу браконьєра (зображення зі статті Olivares-Mendez, M.A.; Fu, C.; Ludivig, P.; Bissyandé, T.F.; Kannan, S.; Zurad, M.; Annaiyan, A.; Voos, H.; Campoy, P. Towards an Autonomous Vision-Based Unmanned Aerial System against Wildlife Poachers. Sensors 2015, 15, 31362-31391; ліцензія – CC-BY 4.0)

 

Нільські крокодили та американські алігатори, великі морські черепахи та дюгоні, величні білі носороги та білі ведмеді, акули, скати та навіть деякі комахи – всі ці тварини зараз вивчаються за допомогою дронів. За допомогою дронів вдалося виявляти гнізда орангутанів у Малайзії та гнізда шимпанзе у Танзанії та Габоні. На щастя, такі технології пошуку потребують складного розпізнавання знімків та відповідного програмного забезпечення і наразі недоступні для місцевих браконьєрів.

Такі дослідження не тільки відносно дешеві, але й дозволяють уникнути турбування тварин. Фактор турбування при дослідження загалом і роботі з дронами зокрема – важливий момент, адже ведмеді й деякі птахи вельми чутливі до будь-якого стороннього наближення. Наразі це питання ретельно досліджують, вже написані сотні сторінок протоколів про те, як максимально уникати турбування тварин при роботі з дроном.

Але не тільки тваринам буває непереливки. Дрони дозволяють дослідникам зазирати у складнодосяжні гнізда хижих птахів – і це не завжди добре закінчується. Деякі хижаки, наприклад, рибоїдні орли – скопи, активно захищають гніздо від стороннього вторгнення, і невеликій машинці від кігтів та крил може стати недобре. Інші хижаки атакують дрони просто у повітрі. На щастя, дрони можуть виступити не тільки як фактор стресу при взаємодії з хижаками. Нещодавно Ізраіль обійшла зворушлива історія про те, як за допомогою найновішого військового дрону вдалося вигодувати осиротіле пташеня білоголового сипа, яке втратило маму. Батько-одинак не міг впоратися з вигодовуванням, і малому кожні три дні дрон приносив сире м’ясо на недоступну для людей скельну «поличку».

Дрон може нести на собі багато різного обладнання, не лише м’ясо для малих пташенят. Окрім звичайної камери для фото- та відеозйомки на дрони встановлюють лазерні сканери, які дозволяють робити 3-Д моделі дерев і знімати купу показників рослинності тропічного лісу, або інфрачервоні камери, які дозволяють досліднику «бачити» з дрону навіть вночі та під пологом дерев.

Перші дослідження, проведені за допомогою такої камери ще у 2011 році, мали шляхетну мету – виявляти у агроландшафтах маленьких дитинчат європейської козулі (Capreolus capreolus). Вони часто ховаються серед агроландшафтів та у високотравних луках, і гинуть під механічними косарками та комбайнами. Дослідники пропонували перед початком сільгоспробіт обстежувати ділянки за допомогою дрону з інфрачервоною камерою і за рахунок різниці температур між живою істотою та рослинністю виявляти козуленят, що причаїлися.

Термодатчики на дроні дозволяють виявити коалу (а) на вкритому листям евкаліпті (b, звичайне фото) в Австралії. (Зображення зі статті: Gonzalez, L.F.; Montes, G.A.; Puig, E.; Johnson, S.; Mengersen, K.; Gaston, K.J. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and Artificial Intelligence Revolutionizing Wildlife Monitoring and Conservation. Sensors 2016, 16, 97; ліцензія – CC-BY 4.0)

 

Також за допомогою таких дронів виявляють та рахують невеличких нічних хижаків – норок та куниць, що розорюють гнізда качиних птахів у лісах Манітоби (Канада). Тепловізори на дронах дозволяють рахувати гнізда рідкісних наземних птахів серед густої рослинності прерій, моржів на льоду Арктики та скупчення сніжних гусей у холодних північних водах.

А ще на дрони можна поставити антени. Ви спитаєте – навіщо? Радіомічення та подальше вистежування дослідником з радіоприймачем та антеною в руках тварин та птахів із маячками – давній та поважний метод вивчення диких тварин. От тільки, на жаль, дуже обмежений у просторі. Тобто, був обмежений – до появи дронів.  Тепер дрони з антенами вишукують рідкісних папуг австралійского лісу та маленьких північноамериканських дроздів. На дрони та літаки з радіокеруванням також чіпляють ультразвукові мікрофони й детектори для спостережень за кажанами та летючими лисицями. Дослідникам доводиться долати чимало технічних труднощів, аби знизити шум від пропелерів та двигунів дрону при виконанні таких задач.

Одна з найцікавіших історій з дронами-дослідниками – це історія моніторингу китів. Багато видів цих велетенських тварин дуже рідкісні, і досліджувати їх непросто. Одним з поширених методів є біопсія тканин китів за допомогою спеціального дротика. Таким чином збирають проби тканин і ДНК для великої бази даних та популяційних досліджень, а також вивчають мікробіоту. Але знедавна виявилось, що інколи достатньо просто пролетіти дроном через фонтан кита. Синій кит (Balaenoptera musculus) випускає 10-метровий стовп із води, слизу та часточок тканин з дихала на потилиці. Можна просто зішкрябати китячі соплі з дрону та виділити звідти потрібну ДНК. А от команда дослідників з Австралії поставила собі на меті вивчити мікробіоту респіраторного тракту горбатого кита (Megaptera novaeangliae). Для цього потрібно було ретельно ізолювати проби з китячого фонтану, тобто, з дихала, від випадкових бактерій з морської води та повітря. Дослідники сконструювали спеціального дрона, який тримає у маніпуляторі герметично закриту чашку Петрі і відкриває її тільки у той момент, коли дрон з маніпулятором пролітає точно через китовий фонтан.

Але не тільки у респіраторній системі китів мешкають цікаві та небезпечні бактерії. Над нами простягається величезний, абсолютно недосліджений океан – повітряний. Його течіями переносяться сотні видів бактерій та мікроскопічних грибів, у тому числі, небезпечних для врожаїв, наприклад, збудники стеблової іржі злаків. У повітрі існують цілі «магістралі», якими рухаються ці мікроорганізми. Наразі дрони дозволяють запустити у цей океан чашки Петрі з агаровим наповнювачем та за допомогою комбінацій фунгіцидів та антибіотиків у поживному середовищі полювати у повітряному океані на конкретні групи грибів та бактерій й досліджувати мікробні угруповання на «плотах» з часточок бруду та пилу. За допомогою дронів тепер легко та дешево можна виявляти дивні бактерії – можливі модулятори погоди, як наприклад Pseudomonas syringae, чиї білки дозволяють воді замерзати при вищій температурі.

 

Питання «Чому я не сокіл, чому не літаю?» тепер не актуальне й для біологів, що вивчають рослинний світ. У них на службі є роботизовані літуни, які допомагають вільно займатися “вертикальною ботанікою”, тобто, дослідженням флори скельних виходів та неприступних вершин, збираючи значні обсяги цифрової інформації, яка аналізується штучним інтелектом. Ботаніки та екологи тепер можуть розширити свої уявлення про ареал та чисельність популяцій рідкісних видів рослин і навіть віднайти нові види чи повторно відкрити ті, що випадково потрапили до категорії «вимерлі».

Порівняння математичних моделей дерев, отриманих за допомогою дронів (ліворуч), та реальних фото (праворуч) (Джерело: Gatziolis D, Lienard JF, Vogs A, Strigul NS (2015) 3D Tree Dimensionality Assessment Using Photogrammetry and Small Unmanned Aerial Vehicles. PLoS ONE 10(9): e0137765; ліцензія – CC-BY 3.0)

 

Так, за допомогою дронів на Гаваях етноботаніки побачили одного з найменш чисельних ендеміків світу –  подорожника Plantago princeps var. anomala, або, як називають його місцеві, laukahi.Також на Ка́уаї – одному з островів Гавайського архіпелагу в заповіднику Лімахулі дрони допомогли повторно знайти ендемічний гібіскус Hibiscadelphus woodii, який вважали безвісти зниклим одразу після його відриття у 1991 році. Насправді, долинну популяцію могли вижерти кози, а у високогір’ї вона зберіглася. Також дрони подарували ботанікам нову знахідку сріблястих лілій (Neoastelia spectabilis), які причаїлися за струменями високого водоспаду в австралійському національному парку «Нова Англія».

Не тільки рідкісні рослини, але й нахабні вселенці – інвазійні види не сховаються від всюдисущих дронів. Так, дендрологи з Університету Ілінойса (США) «полюють» на жимолость Маака (Lonicera maackii) – порушувачку природних екосистем, а співробітники природного заповідника Шоу (Міссурійський ботанічний сад, США) – на  маслинку окружкову (Elaeagnus umbellata), айлант найвищий (Ailanthus altissima) та амурське коркове дерево (Phellodendron amurense).

Проліт легкого дрону, в який вбудовано камеру з високою роздільною здатністю для зйомки місцин зі складним рельєфом, дозволяє картувати її рослинність і створити так звану «ортомозаїку» та цифрову модель поверхні (Digital Surface Model). Зручно? Так! Бо раніше геоботанікам треба було продиратися крізь хащі й тонути в багнюці, і не самим, а ще й зі спорядженням, аби отримати уявлення про характер рослинності району їх досліджень. Крім того, таке віддалене спостереження не наносить шкоди біотопу з рідкісними рослинами і мінімізує безпосереднє втручання людини. Гіперспектральна зйомка та нові технології обробки зображень допомагають дослідникам швидко визначити окремі види дерев, створювати «профіль» лісу і моніторити фази життєвого циклу рослин.

Аналіз висоти дерев завдяки зйомці з дрону в південно-західному регіоні США (Автор: Southwestern Region, USDA Forest Service from USA, Public domain, через Вікісховище)

 

Дрони-розвідники не тільки відстежують пожежі, незаконні вирубки лісів та добування корисних копалин на заповідних територіях, але й допомагають вчасно діагностувати розвиток захворювання культурних рослин, наприклад грибкового ураження листя кукурудзи та кави, за допомогою програмного забезпечення, натренованого на основі алгоритмів глибинного машинного навчання. Ці ж технології працюватимуть і для природних рослинних популяцій, як тільки буде створена «бібліотека» проявів різних хвороб і дрони «навчаться» їх розпізнавати.

Сучасні агробіотехнології залучають дрони для вивчення різних зовнішніх параметрів росту культурних рослин прямо на полях, тобто, так званого віддаленого фенотипового аналізу. Гігабайти даних, знятих з дрону, до якого прикріплена мультиспектральна камера, – проективне покриття, висота чи поява квітів, – обробляються штучним інтелектом за алгоритмами машинного навчання. Як заведено, ці ж підходи будуть використані й дослідниками дикої природи.

Індустріальні дрони можуть садити насіння, в тому числі, й дерев, у складнодосяжних ділянках, наприклад, на замінованих територіях чи у гірській місцевості. Також ці летючі помічники можуть докластися до відновлення природних територій, які були розбалансовані внаслідок діяльності людини через вирубування, пожежі чи забруднення ґрунтів хімічними речовинами чи важкими металами. Технологія Flash Forest передбачає, що дві людини – пілот та оператор – за один день можуть висадити від 10 000 до 20 000  касет зі спеціально підготованим насінням у добриві. У 2018 році компанія Biocarbon Engineering розробила «посадковий» дрон, який успішно засадив насіння мангрових дерев у Янгоні (М’янма). У 2019 році в Канаді стартував проект, спрямований на висаджування восьми природних видів дерев у властивих їм біотопах за допомогою октокоптера. Зовсім нещодавно британська компанія Dendra намірилася посадити 500 мільярдів дерев до 2060 року. Якщо дрони висаджуватимуть насіння таких швидкорослих дерев як верби чи тополі у ґрунти, забруднені важкими металами, це сприятиме їх відновленню. Такий підхід називається фіторемедіацією. Для неї обирають види дерев, коріння яких здатне накопичувати важкі метали (фітоекстракція). Щоправда, потім ці дерева викопують і спалюють на заводах спеціального призначення. Але ж можна посадити на очищених землях нові й дати їм вирости!

Може скластися враження, що дрони тільки кружляють над долами-полями за принципом «подивилися – і досить!». Це не так, адже існує чимало стабільних індустріальних дронів з різноманітними маніпуляторами, які можуть відбирати зразки з верхівок дерев, які ростуть на карколомних схилах чи ховаються на дні каньйонів. У цьому контексті варто згадати такі технології як, наприклад, Sampling Drone Arm, DeLeaves’ Tree Sampling of Tomorrow чи Sampler Drones for Forestry Research. Завдяки ним злагоджений тандем пілота й оператора дрона дозволяє відрізати чи висмикнути якусь частину рослини прицільно й не дуже травматично.

Наукові статті та проекти, у яких використовують дрони, софт для розпізнавання об’єктів на фото та відео з дронів та різні допоміжні платформи, зростають з 2015 року як лавина. Скоро вміння працювати з дронами стане так само необхідним для польового дослідника, як для лабораторного – вміння працювати з мікроскопом. До того ж, це просто весело!

 

Матеріал підготували Наталія Атамась (дрони і тварини) та Юлія Красиленко (дрони і рослини)

Статті (зоологія):

Відео (зоологія):

Cтатті (ботаніка):

  • Cruzan, M. B., Weinstein, B. G., Grasty, M. R., Kohrn, B. F., Hendrickson, E. C., Arredondo, T. M., & Thompson, P. G. (2016). Small unmanned aerial vehicles (micro‐UAVs, drones) in plant ecology. Applications In Plant Sciences4(9), 1600041.
  • Miyoshi, G.T.; Arruda, M.S.; Osco, L.P.; Marcato Junior, J.; Gonçalves, D.N.; Imai, N.N.; Tommaselli, A.M.G.; Honkavaara, E.; Gonçalves, W.N. (2020). A novel deep learning method to identify single tree species in UAV-based hyperspectral images. Remote Sens. 12, 1294.
  • Nezami, S.; Khoramshahi, E.; Nevalainen, O.; Pölönen, I.; Honkavaara, E. (2020). Tree species classification of drone hyperspectral and rgb imagery with deep learning convolutional neural networks. Remote Sens.  12, 1070.
  • Sara B. Tirado, Candice N. Hirsch, Nathan M. (2020). UAV-based imaging platform for monitoring maize growth throughout development. Plant Direct doi: 10.1002/pld3.230

Лінки на сайти:

Обговорення

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься.