SlideShare a Scribd company logo
1 of 12
УРГАМЛЫНЭКОЛОГИЙНСУДАЛГААНДНИСГЭГЧГҮЙ
НИСДЭГТӨХӨӨРӨМЖ(UAV)АШИГЛАХБОЛОМЖ
Б.Баяржаргал1, Ө.Баярсайхан1
1Экологийн Хөтөлбөр, Биологийн Тэнхим, Байгалийн Ухааны Сургууль, Шинжлэх Ухааны Сургууль,
Монгол Улсын Их Сургууль,
Монгол улс, Улаанбаатар хот 210646, ш/х 377, Сүхбаатар дүүрэг, Залуучуудын өргөн чөлөө-1
Ц-шуудан: batsukh@greentrends.mn
Зорилго
1. Ургамлын экологийн судалгаанд нисдэг нисгэгчгүй төхөөрөмж ашиглах
боломжийг эрэлхийлэх,
2. Үзэгдэх гэрлийн мужуудыг (RGB) ашиглан ургамлын “эрүүл мэнд”-ийн
үзүүлэлтүүдийг илтгэх, тэдгээрийн ангилал, тархалтын зураглал хийх.
Судалгааны талбай
Судалгааг 2018 оны 08-р сарын
21-ны өдөр Сүхбаатар аймгийн
Түмэнцогт сумын нутаг, Хар
Ямаатын Байгалийн нөөц газарт
хийж гүйцэтгэв. Ингэхдээ нийт
сөөг, улиангар, чулуулагт уулын
хээрийн бүлгэмдэлд бүхий 1.426
km2 талбайд (47°38'16.08"N, 112°
6'27.12"E) хийв.
Судалгааны хэрэглэгдэхүүн
Судалгаанд 12 мега-пиксел бүхий
камертай DJI Phantom 3 Advanced
маркийн нисгэгчгүй нисдэг
төхөөрөмж (UAV) ашигласан ба
нислэгийн удирдлага,
төлөвлөлтийг “Map Pilot”
аппликэйшн ашиглан гүйцэтгэв.
Нислэгийн төлөвлөлт ба гүйцэтгэл
Нийт 28.6 км урттай замнал бүхий 3 удаагийн нислэг төлөвлөсөн ба 1.426 km2
талбайг хамрав. Нийт 455 агаарын зураг цуглуулсан. Боловсруулсан агаарын
зургийн нягтшил 8.5 см/пиксел болно. Нэг нислэг 15-18 минут хугацаанд
үргэлжилсэн.
Боловсруулалт
Үр дүн (үргэлжлэл)
Үр дүн (үргэлжлэл)
Үр дүн (үргэлжлэл)
Үр дүн (үргэлжлэл)
0
10
20
30
40
50
0 1 2 3 4 5 6 7
ТАЛБАЙ,ГА
АНГИЛАЛ
Нийт талбай
VARI area
TGI area
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 1 2 3 4 5 6 7
ТАЛБАЙ,ГА
АНГИЛАЛ
Улиангарын төгөл
VARI area
TGI area
Үр дүн
1. Үзэгдэх гэрлийн мужуудыг (RGB) ашиглан The Visible Atmospherically Resistant Index
(VARI) болон Triangular Greenness Index (TGI) үзүүлэлтүүдийг харьцуулан тооцоолол
хийв.
2. VARI үзүүлэлтээр буюу ургамлын бүрхцийн хувьд нийт талбайн 35% нь ядмаг, 51% нь
дунд, 14% нь хангалттай гэсэн ангилалд багтсан бол TGI үзүүлэлтээр буюу
хлорофилийн агууламжийн хувьд 30% нь ядмаг, 53% нь дунд, 17% нь хангалттай гэсэн
ангилалд багтсан байна. Өөрөөр хэлбэл ургамлын бүрхэц, хлорофилийн агууламж
гэсэн хоёр үзүүлэлт нийт талбайн хувьд мэдэгдэхүйц ялгаагүй байв.
3. Харин нийт талбайн нэг хэсэг болох түймэрт өртсөн улиангар бүхий талбайн хувьд
VARI үзүүлэлтээр уг талбайн 29% нь ядмаг, 67% нь дунд, 4% нь хангалттай бүрхэцтэй
гэсэн ангилалтай гарсан бол TGI үзүүлэлтээр 15% нь ядмаг, 73% нь дунд, 12% нь
хангалттай гэсэн ангилалд багтжээ.
Дүгнэлт
1. Үзэгдэх гэрлийн мужуудын (RGB) VARI болон TGI индексүүдийг ашиглан бага
болон дунд хэмжээтэй талбайд ургамлын бүрхцийн ангиллыг богино
хугацаанд хийх боломжтой байна.
2. Цаашид уг судалгааг нарийвчилсны үндсэн дээр дээрх хоёр индексийг
ашиглан ургамлын “эрүүл мэнд”-ийн талаарх мэдээллийг богино хугацаанд
тооцоолох боломжтой байна.
3. TGI үзүүлэлт нь стресст өртсөн ургамлын бүрхцийг тогтооход ашиглах
боломжтой нь харагдаж байна.

More Related Content

More from GeoMedeelel

Developer community -remote-sensing.pptx
Developer community -remote-sensing.pptxDeveloper community -remote-sensing.pptx
Developer community -remote-sensing.pptx
GeoMedeelel
 
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
GeoMedeelel
 
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
GeoMedeelel
 

More from GeoMedeelel (20)

Intro mga mon_15mar22
Intro mga mon_15mar22Intro mga mon_15mar22
Intro mga mon_15mar22
 
Presentation 20220316 nandia
Presentation 20220316 nandiaPresentation 20220316 nandia
Presentation 20220316 nandia
 
Developer community -remote-sensing.pptx
Developer community -remote-sensing.pptxDeveloper community -remote-sensing.pptx
Developer community -remote-sensing.pptx
 
Intro mga mon_18feb22
Intro mga mon_18feb22Intro mga mon_18feb22
Intro mga mon_18feb22
 
Agriculture drone intro
Agriculture drone introAgriculture drone intro
Agriculture drone intro
 
Drone 20201216
Drone 20201216Drone 20201216
Drone 20201216
 
Intro mga 15dec2021 (1)
Intro mga 15dec2021 (1)Intro mga 15dec2021 (1)
Intro mga 15dec2021 (1)
 
Unisec global mongolia
Unisec global mongoliaUnisec global mongolia
Unisec global mongolia
 
Bayanmunkh geomeeting
Bayanmunkh geomeetingBayanmunkh geomeeting
Bayanmunkh geomeeting
 
Intro mga mon_19jan2021
Intro mga mon_19jan2021Intro mga mon_19jan2021
Intro mga mon_19jan2021
 
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
 
Bayanmunkh geomeeting (1)
Bayanmunkh geomeeting (1)Bayanmunkh geomeeting (1)
Bayanmunkh geomeeting (1)
 
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан ойн биомассийг тооцох 12 25
 
Intro mga mon_19jan2021
Intro mga mon_19jan2021Intro mga mon_19jan2021
Intro mga mon_19jan2021
 
Chcnav moblie mapping solution2
Chcnav moblie mapping solution2Chcnav moblie mapping solution2
Chcnav moblie mapping solution2
 
5 d world_v5-19
5 d world_v5-19 5 d world_v5-19
5 d world_v5-19
 
Intro mga 18may2021
Intro mga 18may2021Intro mga 18may2021
Intro mga 18may2021
 
Intro mga 14apr2021
Intro mga 14apr2021Intro mga 14apr2021
Intro mga 14apr2021
 
Demonstration of super map ai gis technology
Demonstration of super map ai gis technology  Demonstration of super map ai gis technology
Demonstration of super map ai gis technology
 
Supermap gis 10i(2020) ai gis technology v1.0
Supermap gis 10i(2020) ai gis technology v1.0Supermap gis 10i(2020) ai gis technology v1.0
Supermap gis 10i(2020) ai gis technology v1.0
 

Drone plant ecology_bayarjargal_20181219

  • 1. УРГАМЛЫНЭКОЛОГИЙНСУДАЛГААНДНИСГЭГЧГҮЙ НИСДЭГТӨХӨӨРӨМЖ(UAV)АШИГЛАХБОЛОМЖ Б.Баяржаргал1, Ө.Баярсайхан1 1Экологийн Хөтөлбөр, Биологийн Тэнхим, Байгалийн Ухааны Сургууль, Шинжлэх Ухааны Сургууль, Монгол Улсын Их Сургууль, Монгол улс, Улаанбаатар хот 210646, ш/х 377, Сүхбаатар дүүрэг, Залуучуудын өргөн чөлөө-1 Ц-шуудан: batsukh@greentrends.mn
  • 2. Зорилго 1. Ургамлын экологийн судалгаанд нисдэг нисгэгчгүй төхөөрөмж ашиглах боломжийг эрэлхийлэх, 2. Үзэгдэх гэрлийн мужуудыг (RGB) ашиглан ургамлын “эрүүл мэнд”-ийн үзүүлэлтүүдийг илтгэх, тэдгээрийн ангилал, тархалтын зураглал хийх.
  • 3. Судалгааны талбай Судалгааг 2018 оны 08-р сарын 21-ны өдөр Сүхбаатар аймгийн Түмэнцогт сумын нутаг, Хар Ямаатын Байгалийн нөөц газарт хийж гүйцэтгэв. Ингэхдээ нийт сөөг, улиангар, чулуулагт уулын хээрийн бүлгэмдэлд бүхий 1.426 km2 талбайд (47°38'16.08"N, 112° 6'27.12"E) хийв.
  • 4. Судалгааны хэрэглэгдэхүүн Судалгаанд 12 мега-пиксел бүхий камертай DJI Phantom 3 Advanced маркийн нисгэгчгүй нисдэг төхөөрөмж (UAV) ашигласан ба нислэгийн удирдлага, төлөвлөлтийг “Map Pilot” аппликэйшн ашиглан гүйцэтгэв.
  • 5. Нислэгийн төлөвлөлт ба гүйцэтгэл Нийт 28.6 км урттай замнал бүхий 3 удаагийн нислэг төлөвлөсөн ба 1.426 km2 талбайг хамрав. Нийт 455 агаарын зураг цуглуулсан. Боловсруулсан агаарын зургийн нягтшил 8.5 см/пиксел болно. Нэг нислэг 15-18 минут хугацаанд үргэлжилсэн.
  • 10. Үр дүн (үргэлжлэл) 0 10 20 30 40 50 0 1 2 3 4 5 6 7 ТАЛБАЙ,ГА АНГИЛАЛ Нийт талбай VARI area TGI area 0 0.5 1 1.5 2 2.5 0 1 2 3 4 5 6 7 ТАЛБАЙ,ГА АНГИЛАЛ Улиангарын төгөл VARI area TGI area
  • 11. Үр дүн 1. Үзэгдэх гэрлийн мужуудыг (RGB) ашиглан The Visible Atmospherically Resistant Index (VARI) болон Triangular Greenness Index (TGI) үзүүлэлтүүдийг харьцуулан тооцоолол хийв. 2. VARI үзүүлэлтээр буюу ургамлын бүрхцийн хувьд нийт талбайн 35% нь ядмаг, 51% нь дунд, 14% нь хангалттай гэсэн ангилалд багтсан бол TGI үзүүлэлтээр буюу хлорофилийн агууламжийн хувьд 30% нь ядмаг, 53% нь дунд, 17% нь хангалттай гэсэн ангилалд багтсан байна. Өөрөөр хэлбэл ургамлын бүрхэц, хлорофилийн агууламж гэсэн хоёр үзүүлэлт нийт талбайн хувьд мэдэгдэхүйц ялгаагүй байв. 3. Харин нийт талбайн нэг хэсэг болох түймэрт өртсөн улиангар бүхий талбайн хувьд VARI үзүүлэлтээр уг талбайн 29% нь ядмаг, 67% нь дунд, 4% нь хангалттай бүрхэцтэй гэсэн ангилалтай гарсан бол TGI үзүүлэлтээр 15% нь ядмаг, 73% нь дунд, 12% нь хангалттай гэсэн ангилалд багтжээ.
  • 12. Дүгнэлт 1. Үзэгдэх гэрлийн мужуудын (RGB) VARI болон TGI индексүүдийг ашиглан бага болон дунд хэмжээтэй талбайд ургамлын бүрхцийн ангиллыг богино хугацаанд хийх боломжтой байна. 2. Цаашид уг судалгааг нарийвчилсны үндсэн дээр дээрх хоёр индексийг ашиглан ургамлын “эрүүл мэнд”-ийн талаарх мэдээллийг богино хугацаанд тооцоолох боломжтой байна. 3. TGI үзүүлэлт нь стресст өртсөн ургамлын бүрхцийг тогтооход ашиглах боломжтой нь харагдаж байна.