Weidedrohne – Messung der Grashöhe auf Basis eines automatisierten UAV Systems

Aebischer, Philippe; Sutter, Michael; Reidy, Beat (4 March 2020). Weidedrohne – Messung der Grashöhe auf Basis eines automatisierten UAV Systems In: 40. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF. Stuttgart. 4.-6. März 2020.

Text 2020-03-02_DGFP_Vortrag_ahp1.pdf Restricted to registered users only Download (925kB)

(i) Problemstellung In der Schweiz besteht mehr als 80% der landwirtschaftlichen Nutzfläche aus Grasland mit einer sehr unterschiedlichen Artenzusammensetzung und einem heterogenen Wachstumsmuster. Diese Heterogenität wird durch das hügelige Gelände, in dem sich die Wiesen und Weiden befinden, noch verstärkt. Eine Voraussetzung für ein eiffizentes Weidemanagement ist die regelmässige manuelle Messung der Aufwuchshöhe mit Hilfe eines Rising Plate Meters (RPM). Die Durchführung repräsentativer Messungen mit dem RPM kann, in Abhängigkeit der Fläche, sehr zeitaufwendig sein. Mit der neuesten Generation von unbemannten Luftfahrzeugen (UAV), die mit einem RTK-Positionierungssystem (Real Time Kinematic) ausgestattet sind, sollte es möglich sein, Aufwuchshöhen über grosse Flächen mit einer hohen Genauigkeit automatisiert zu messen. Dies ohne eine aufwendige Georeferenzierung mit Bodenkontrollpunkten (GCPs). In zwei unterschiedlichen Versuchen wurde untersucht, ob die vom Hersteller vorhergesagte Positionierungsgenauigkeit von 1.0 cm + 1 ppm (horizontal) und 1.5 cm + 1 ppm (vertikal) zur Messung der Aufwuchshöhe von Weiden verwendet werden kann. (ii) Methode Versuch 1: Über vier Monate wurden neun Koppeln einer Umtriebsweide von ca. 50 m x 50 m mit einer DJI Phantom 4 RTK in einer Höhe von 35 m mit der Doppelraster-Methode abgeflogen. Das Kamerasystem der Drohne ist mit einem 1 Zoll CMOS-Sensor mit 20 Megapixeln ausgerüstet. Die daraus resultierende Ground Sample Distance (GSD) bei einer Flughöhe von 35 m betrug 1.2 cm. Eine Nullvariante, welche der Grashöhe der abgeweideten Versuchsfelder entspricht, wurde im März 2019 erfasst. Die Messungen zur Bestimmung der Grashöhe fanden im Mai, Juni, Juli und Oktober statt. Um ein digitales Höhenmodell zu erstellen, wurden die Bilder mit der Software Photoscan Metashape (Agisoft LLC, St. Petersburg, Russia) unter Verwendung der Structure-from-Motion (SfM) Photogrammetrie verarbeitet. Hierbei sucht die Software mit der Anwendung fortgeschrittener Bildanalyse-Algorithmen gemeinsame Punkte in den Einzelbildern, um diese dann zu einem Gesamtbild zusammenzusetzen. Auf Basis der zusammengesetzten Bilder wurde eine 3D-Dichtewolke generiert, um damit ein digitales Oberflächenmodell zu berechnen. Da die Versuchsfelder nicht mit Bodenkontrollpunkten georeferenziert wurden, konnte dieser Vorgang vollständig automatisiert durchgeführt werden. Mit Hilfe der Software QGis (QGIS Entwicklungsteam (2019) wurden die entsprechenden Koppeln genauer definiert, um in einem letzten Schritt mit mehreren im Rahmen des Projektes entwickelten Python-Routinen die Berechnungen durchführen zu können. Für die neun Koppeln wurde jeweils die Differenz zwischen dem digitalen Oberflächenmodell (DSM) vom März und denjenigen von Juni, Juli, August und Oktober berechnet. Die mit der Drohne berechneten Grashöhemessungen wurden mit den Messwerten des RPM verglichen. Für die Messung mit dem RPM wurden die einzelenen Koppeln jeweils diagonal durchquert, um die Grashöhe in regelmässigen Abständen zu messen. Pro Koppel wurden 20 Messungen gemacht. Versuch 2: In einem weiteren Versuch wurde für acht beweidete Parzellen mit einer durchschnittlichen Fläche von 1 ha digitale Höhenmodelle erstellt. Die digitalen Höhenmodelle wurden mit denselben Methoden wie im ersten Versuch erstellt. Gegenstand der aktuellen Messungen und Auswertungen sind die folgenden zwei Punkte: In einem ersten Schritt muss eine geeignete Definition des Weiderestes gefunden werden. Um ein zeitaufwendiges Platzieren von Bodenkontrollpunkten im Feld zu vermeiden, soll aus dem bestehenden DSM ein digitales Terrainmodell (DTM) berechnet werden, welches dann dem entsprechenden Feld als Nullvariante dient. Als erste mögliche Methode zum Erstellen eines DTMs wurden mit einem zweidimensionalen Rangfilter lokale, tiefer gelegene Stellen des DSM als Terrain definiert und dann interpoliert. Diese wiederum werden mit einem Gauss-Filter weiterverarbeitet, um eine zusätzliche Glättung des DTMs zu erzielen. (iii) Ergebnisse Die Messungen im ersten Versuch zeigten, dass ohne Georeferenzierung der Höhenmodelle trotz der vielversprechenden Herstellerangaben eine nicht zu vernachlässigende Verschiebung in der xy-Ebene vorhanden war. Im Mittel betrug die Verschiebung 0.9 m. In z-Richtung betrug die mittlere Verschiebung sogar 1.2 m. Dank vorhandener Fixpunkte wie Strassen und Geleisen konnten die Höhenmodelle kalibriert werden, damit eine Aussage über die Aufwuchshöhe überhaupt möglich wurde. Aktuell werden Abklärungen gemacht, ob es sich bei den Verschiebungen um eine Fehlpositionierung des verbauten RTK-Moduls handelt oder ob diese bei der Nachbearbeitung der Bilder entstanden sind. Da die Messungen auf Grasland mit einem sehr heterogenen Wachstumsmuster gemacht wurden, sind Vergleiche der von der Drohne gemessenen Grashöhe und der gemessenen Höhe mit dem Rising Plate Meter nur bedingt möglich. Dementsprechend ausgeprägt ist die Varianz der gemessenen Höhen. Ein Bestimmtheitsmass von 0.35 beschreibt die Anpassung unseres linearen Modells an die gemessenen Grashöhen. Ein weiterer nicht zu vernachlässigender Faktor, welcher die Varianz erklären könnte, ist die unterschiedliche Vorgehensweise der beiden Messvarianten. Beim Rising Plate Meter werden punktuelle Messwerte der Versuchsparzelle zu einer Gesamtgrashöhe gemittelt, wobei die Drohne die Grashöhe des ganzen Feldes zu messen vermag. Um dieser Diskrepanz entgegenwirken zu können, wurden die Position der Messpunkte des Rising Plate Meters gespeichert. An exakt derselben Stelle wurde die von der Drohne gemessene Grashöhe auf einer Fläche von 0.4 m2 berechnet. Interessant ist, dass das Regressionsmodell vergleichbar mit dem des vorherigen Messverfahrens ist, die Varianz aber in einem vergleichbaren Bereich bleibt. Die Auswertungen zum zweiten Versuch über die Bestimmung der Weidereste sind noch im Gange. Erste Resultate werden Ende 2019 erwartet.

Item Type:	Conference or Workshop Item (Speech)
Division/Institute:	School of Agricultural, Forest and Food Sciences HAFL School of Agricultural, Forest and Food Sciences HAFL > Agriculture School of Agricultural, Forest and Food Sciences HAFL > Agriculture > Grasslands and Ruminant Production Systems
Name:	Aebischer, Philippe; Sutter, Michael0000-0003-0314-5697 and Reidy, Beat0000-0002-8619-0209
Subjects:	G Geography. Anthropology. Recreation > GA Mathematical geography. Cartography S Agriculture > S Agriculture (General) S Agriculture > SB Plant culture
Language:	German
Submitter:	Michael Sutter
Date Deposited:	19 Jan 2021 16:41
Last Modified:	01 Dec 2021 21:46
ARBOR DOI:	10.24451/arbor.14110
URI:	https://arbor.bfh.ch/id/eprint/14110