Včasným odhalením kůrovce pomocí sondy TreeInsp lze zachránit 30–60 % stromů, které ještě napadené nejsou. „Během jedné hodi­ny jsme schopni prohlédnout desítky stromů a k pokácení označit jen ty napadené. Bez kamery lesníci a arboristé používají dale­ko­hle­dy nebo žebříky, což je zdlouhavé a nepřesné,“ vysvětluje praktické zkušenosti entomolog Petr Doležal z Biologického centra AV ČR.

Využití sondy TreeInsp není omezeno jen na kůrovce. „Arboristé ji mohou využít při ochraně městské zeleně či parků. Lze ji využít i k odhalení dalších škůdců, jako jsou houbové patogeny nebo invazivní druhy napadající listnaté stromy,“ dodává Jaroslav Křtěn, ředitel společnosti NeraAgro Technology.

Často padá otázka, proč lesníci k odhalování kůrovce nevyužívají drony. Ty je sice také možné využít ke sledování stavu lesních porostů, ale jejich nasazení v lese má řadu omezení, jak technických, tak administrativních. „Drony jsou v hustém porostu nepraktické, nedostanou se snadno ke kmeni, a lesník by místo kůrovce musel sledovat let dronu. Potřebujeme proto snadno ovladatelnou bezdrátovou kameru, která rychle a přesně odhalí závrty a drtinky, což TreeInsp přesně splňuje. Navíc dokáže pořídit GPS záznamy a umožňuje přisvícení či inverzní zobrazení povrchu. Nasbíraná data je navíc snadné dále vyhodnocovat,“ vysvětluje technický autor sondy Milan Novák z katedry informatiky Přírodovědecké fakulty Jihočeské univerzity.

S drony se ale počítá jako se součástí komplexního monitoringu lesů. Drony s multispektrálními senzory, popřípadě analýza sate­lit­ních multispektrálních dat, by totiž mohly hrát důležitou roli při ploš­ném monitoringu lesů, což by doplnilo lokální nálezy sondy TreeInsp. „Drony mohou analyzovat změny ve vegetaci pomocí vegetačních indexů či jiných indikátorů získaných z multispektrálních senzorů. To by signalizovalo napadení škůdci a následný průzkum pomocí TreeInsp by byl přesnější,“ vysvětluje autor sondy Milan Novák.

Dalším krokem ve vývoji sondy TreeInsp bude využití umělé inteligence (AI) pro zlepšení analýzy dat a efektivnější detekci napadených stromů. „Umělá inteligence bude klíčovým nástrojem pro analýzu velkého množství dat nasbíraných pomocí sondy. Strojové učení by mohlo umožnit rozpoznávání vzorců šíření kůrovce a dalších škůdců,“ shrnuje Jaroslav Křtěn.

Autor a zdroj fotografií: Greativity Group
Texty byl redakčně upraven.