Hogyan segíti az erdészeti munkákat a mesterséges intelligencia és a dróntechnológia?

A dróntechnológia segítségével nagy kiterjedésű erdőterületekről rövid idő alatt, nagy felbontású térbeli adatokat tudunk gyűjteni, amelyek feldolgozásában a mesterséges intelligencia van segítségünkre.

De hogyan lesz a drónfelvételből használható erdészeti információ? Milyen szerepe van közben a térinformatikának és a mesterséges intelligenciának? És mit mutat egy valós, nagy kiterjedésű MainForest-projekt eredménye? A cikk további részében ezekre a kérdésekre keressük a választ.

Hogyan használható a dróntechnológia és a mesterséges intelligencia az erdőben?

A dróntechnológia a drónokkal végzett adatgyűjtést és az így készült felvételek térinformatikai feldolgozását foglalja magában. A mesterséges intelligencia az adatok elemzésében kap szerepet: segíthet automatikusan felismerni a fafajokat, azonosítani az egyes faegyedeket, és meghatározni azok térbeli elhelyezkedését.

A folyamat három fő lépésre bontható: adatgyűjtésre, adatfeldolgozásra és értelmezésre. Ezek szerepe különböző, és fontos, hogy ne mossuk össze őket. A mesterséges intelligencia például nem gyűjt terepi adatot: ahhoz először megfelelő minőségű felvételekre van szükség.

1. Adatgyűjtés – megfelelő információt kell gyűjteni az erdőről

A folyamat első szakaszában a drón felvételeket készít a kérdéses erdőterületről. Ilyenkor a drón kamerája vagy más szenzora rögzíti az erdő felszínéről érkező információt, a felvételekhez pedig térbeli helyzetet is társít. Így a GPS- és georeferálási adatok lehetővé teszik, hogy a képen felismert objektumot később a valós területen is el lehessen helyezni.

2. Adatfeldolgozás – a felvételekből egységes térbeli adat készül

Egy nagyobb erdőterület felmérésekor akár több ezer, részben átfedő drónfelvétel is készülhet. Ezeket térinformatikai és fotogrammetriai eljárásokkal dolgozzák fel, hogy egységes, térben értelmezhető adatállomány jöjjön létre.

A feldolgozás eredményeként többféle adat készülhet:

• Ortofotó vagy ortomozaik: geometriailag korrigált, térképszerű légifelvétel, amelyen az objektumok elhelyezkedése és kiterjedése vizsgálható.
• Pontfelhő: térbeli pontokból álló 3D-adathalmaz, amely például a növényzet és a felszín szerkezetéről ad információt.
• Felszín- vagy magasságmodell: a terep és a növényzet magassági viszonyait ábrázoló térbeli modell.

A megfelelő feldolgozási módszert az erdészeti feladat határozza meg. A MainForest bálványfa-felméréseinél például nagy felbontású ortofotókat használunk, amelyeken a fajra jellemző levélállás és koronatextúra is vizsgálható.

3. Értelmezés – itt kapcsolódhat be a mesterséges intelligencia

A mesterséges intelligencia a feldolgozott felvételek elemzésében kap szerepet. A rendszer nagy mennyiségű képi adatból képes automatikusan felismerni és elkülöníteni a keresett mintázatokat. Ilyen lehet például egy adott fafaj jellegzetes lombkoronája, levélszerkezete vagy más, vizuálisan azonosítható tulajdonsága.

A MainForest saját fejlesztésű feldolgozási és fajfelismerési rendszere hazai erdőterületeken gyűjtött felvételekre és saját tanítóadatbázisokra épül. Bálványfa esetén például a levélmorfológia, a levélállás és a koronaszerkezet olyan képi bélyegeket adhat, amelyek alapján a modell elkülönítheti az egyedeket a környező fajoktól.

A szegmentáció segítségével a rendszer nemcsak azt képes felismerni, hogy egy adott fafaj jelen van-e a képen, hanem azt is meg tudja jelölni, hogy pontosan hol található. Ennek köszönhetően létrehozható például koordinátázott egyedhely, pontréteg, koronavetület vagy fajeloszlási, illetve sűrűségi térkép is.

Az MI ezzel jelentősen felgyorsíthatja a nagy mennyiségű felvétel feldolgozását, az eredményeket azonban továbbra is szakembernek kell ellenőriznie.

Milyen szenzorokkal gyűjthetők az adatok?

A megfelelő szenzort nem az dönti el, melyik a legmodernebb, hanem az, hogy milyen erdészeti kérdésre keresünk választ.

• RGB-kamera: a látható fény tartományában készít nagyfelbontású képeket, amelyek alkalmasak lehetnek például morfológiai jegyek, lombkorona, levélzet vagy térbeli mintázatok vizsgálatára.
• Multispektrális kamera: a látható tartományon kívül más hullámhossztartományokban is gyűjt információt, így bizonyos növényzeti különbségek és stresszjelek is vizsgálhatók.
• Hőkamera: a felszín hősugárzásáról ad információt, ezért speciális monitoring- vagy állapotvizsgálati feladatoknál lehet hasznos.
• LiDAR: lézeres távolságméréssel 3D-s pontfelhőt készít, amely különösen az erdő térbeli szerkezetének és magassági viszonyainak vizsgálatában lehet fontos.

A dróntechnológia tehát nem egyetlen eszközt jelent, hanem egy adatfeldolgozási láncot: a drón és a szenzor összegyűjti az információt, a fotogrammetria és a térinformatikai feldolgozás térben értelmezhető adatokká alakítja a felvételeket, a mesterséges intelligencia pedig segíthet felismerni és elkülöníteni a keresett mintázatokat. Az eredmény csak ezután válik az erdész számára használható döntéstámogató információvá.

Milyen erdészeti munkákban segíthet a dróntechnológia és az AI?

A dróntechnológia és a mesterséges intelligencia az erdőgazdálkodás számos területén alkalmazható, az állományok felmérésétől a szükséges beavatkozások megtervezéséig. A részletes térbeli adatok és az automatizált képelemzés segítségével a szakemberek gyorsabban azonosíthatják a problémás területeket, és pontosabban határozhatják meg az elvégzendő feladatokat. A legfontosabb felhasználási területek a következők:

• Inváziós növényfajok felderítése és a védekezés megtervezése: A nagy kiterjedésű, nehezen megközelíthető erdőterületeken a drónok és a mesterséges intelligencia segítségével gyorsabban azonosíthatók az inváziós növényfajok, például a bálványfa vagy az akác egyedei. A felvételekből készített térképek megmutathatják a növények pontos helyét, eloszlását és sűrűségét, így könnyebben meghatározható, hol szükséges beavatkozni.
• Az erdőállomány szerkezetének feltérképezése: A drónos felmérés részletes információt adhat a fák elhelyezkedéséről, sűrűségéről, lombkoronájuk méretéről és az állomány térbeli szerkezetéről. Ezek az adatok segíthetik például a fiatal tölgyállományok vizsgálatát, az ápolást igénylő területek kijelölését vagy az erdőállomány átalakításának megtervezését.
• Erdőkárok és veszélyes faegyedek célzott vizsgálata: A drónfelvételek segítségével nagy területen is felismerhetők a kiszáradás, a koronaritkulás, a viharkárok és más állományromlások látható jelei. A mesterséges intelligencia segíthet kiszűrni a problémás területeket és faegyedeket, így a szakemberek célzottan ellenőrizhetik azokat a helyszíneket, ahol további vizsgálatra lehet szükség.
• Erdészeti kezelések tervezése, dokumentálása és ellenőrzése: A drónos felmérés során azonosított fák pontos koordinátái átadhatók a terepen dolgozó szakembereknek, akik így könnyebben megtalálhatják a kezelendő egyedeket. A beavatkozások GPS-adatokkal, fényképekkel és időpontokkal dokumentálhatók, a későbbi drónfelvételek pedig lehetővé teszik a kezelések eredményességének ellenőrzését.

Drón, műhold vagy terepi felmérés – melyik mire való?

Mindhárom módszer külön feladatokat lát el. Más léptékben és más részletességgel adnak információt, ezért sok esetben éppen a kombinációjuk jelenti a leghasznosabb megoldást.

Módszer	Erősség	Korlát	Tipikus szerep
Terepi felmérés	Közvetlen vizsgálat, szakmai értelmezés	Nagy területen lassú és munkaigényes	Validáció, részletes ellenőrzés
Drón	Nagy részletesség, rugalmas helyi felmérés	Időjárás-, repülés- és feldolgozási korlátok	Helyi, nagyfelbontású térképezés
Műhold	Nagy terület, ismételhető megfigyelés	Általában kisebb térbeli részletesség	Regionális trendek és változáskövetés
Kombináció	Több lépték és adatforrás együtt	Összetettebb adatfeldolgozás	Hosszú távú, pontos monitoring

A kombinált módszer során a műholdas adatok kijelölhetik, hol érdemes részletesebben vizsgálódni, a drón pontosíthatja a helyszínt, a terepi munka pedig ellenőrizheti az eredményt.

Így működik a gyakorlatban: bálványfa-detektálás 1150 hektáron

A MainForest 2026 nyarán a Mecsekerdő Zrt. megbízásából 1150 hektáron, 39 helyszínen végzett bálványfa-felmérést. A projekt eltérő korú, fafajösszetételű és záródású erdőállományokat érintett, a kisebb erdőfoltoktól a több száz hektáros összefüggő területekig.

A drónokkal 1,4–1,5 cm/pixel felbontású légifelvételeket készítettünk, amelyeken a bálványfák levélállása és koronaszerkezete is vizsgálhatóvá vált. A felvételeket saját fejlesztésű AI-rendszerünkkel dolgoztuk fel, majd a felismert alakzatokat szakembereink manuálisan ellenőrizték.

Hogyan ellenőriztük a felismerés pontosságát?

A találati pontosságot az 5 méteres szabály alapján értékeltük: egy fa akkor számított megtaláltnak, ha az azonosított egyedhely legfeljebb 5 méterre volt a terepi felmérési ponttól.

A rendszer 98,25%-os alakzatalapú és 97,97%-os pontalapú találati pontosságot ért el. A 32 kiértékelt területből 21 esetében 100%-os volt a találati arány. Emellett 63 olyan bálványfát is azonosítottunk, amely kimaradt a terepi felmérésből.

A pontossági mutatók az ellenőrzött találatokra vonatkoznak, nem az erdőben ténylegesen jelen lévő összes bálványfa felismerési arányát jelentik.

A magtermő bálványfák felismerése a célzott védekezést is segíti

A rendszer a bálványfák elhelyezkedése mellett a magtermő korú egyedek elkülönítését is támogatta. Az átadott adatállományban 826 magtermő jelölés szerepelt, összesen 558 különálló folton. Ezek az információk segíthetik a kezelési prioritások meghatározását és az inváziós faj terjedésének célzott visszaszorítását.

Kiemelt eredmények

• Felmért terület: 1 150 hektár, 39 helyszínen
• Pontalapú találati pontosság: 97,97%
• Megerősített bálványfa-alakzat: 3 545
• Átadott egyedhely: 9 398
• Koronavetület-poligon: 5 451, összesen körülbelül 4,68 hektáron

A megrendelő az eredményeket térinformatikai pontrétegek, koronavetület-poligonok és részletes jelentések formájában kapta meg. Emellett interaktív, előtte–utána összehasonlító felület és videós dokumentáció is készült az erdészeti beavatkozások megtervezésének támogatására.

A technológia nem végzi el a munkát helyettünk, de hatékonyabbá teszi

A dróntechnológia nem öncél. Értéke abban rejlik, hogy gyorsabbá teszi azoknak az információknak a begyűjtését és a rendszerezését, amelyek alapján az erdészeti szakember felelős, körültekintő és adatalapú döntést hozhat.

Ha szeretne minimálisra szorítani a terepi bejárások szükségességét, a felszabadult időt, pénzt és energiát pedig inkább célzott beavatkozásokra költeni, válassza a MainForest drónos erdőfelmérési szolgáltatását!

Gyakori kérdések a dróntechnológiáról

Mire használható a drón az erdészetben?

A drón többek között erdőállományok felmérésére, fafajok és faegyedek azonosítására, inváziós növényfajok felderítésére, erdőkárok vizsgálatára és kezelések megtervezésére használható. A nagy felbontású felvételekből részletes térképek készíthetők, amelyek segítik a célzott erdészeti beavatkozásokat.

Mire használják a mesterséges intelligenciát az erdőfelmérés során?

Az AI a drónfelvételek automatikus elemzését, a fafajok és faegyedek felismerését, valamint térbeli elhelyezkedésük meghatározását segíti. A MainForest rendszere például a bálványfák detektálása mellett a magtermő egyedek elkülönítését és a kezelési prioritások meghatározását is támogatja.

Kiválthatja a drón a hagyományos terepi erdőfelmérést?

Nem teljesen. A drónos felmérés jelentősen csökkentheti a szükséges terepi bejárások számát, és olyan egyedeket is azonosíthat, amelyek a helyszíni felmérésből kimaradtak. A szakmai ellenőrzést és az erdészeti döntéshozatalt azonban nem helyettesíti.

Mennyire pontos az AI-alapú fafajfelismerés?

A pontosság a fafajtól, a felvételek minőségétől, az állomány szerkezetétől és az ellenőrzés módszerétől függ. A MainForest 2026-os bálványfa-projektjében 98,25%-os alakzatalapú találati pontosságot mértek az 5 méteres szabály szerint. Ez az ellenőrzött találatokra vonatkozó érték, nem az összes jelen lévő fa felismerési aránya.

Felismerhetők a lombkorona alatt lévő fák is?

A részben takart, de a felvételeken látható morfológiai jegyekkel rendelkező egyedek bizonyos esetekben felismerhetők. A teljesen zárt lombkorona alatt rejtőző növények azonosítása azonban nem garantálható. Az eredményt a takarás mértéke és a felvételezés körülményei is befolyásolják.

Milyen adatot kap az erdész a felmérés végén?

A feladat függvényében készülhet ortofotó, koordinátázott pontréteg, koronavetület-térkép, fajeloszlási térkép és összefoglaló jelentés. A MainForest 2026-os projektjében GIS-rendszerekben használható adatállományok, részletes jelentések és interaktív, előtte–utána összehasonlító felület is készült.

Ugyanaz a drónos módszer használható minden fafaj felismerésére?

Az adatgyűjtési és feldolgozási folyamat több fafaj esetében is alkalmazható, de a megbízható felismeréshez fajspecifikus tanítóadatokra és megfelelő ellenőrzésre van szükség. A módszer azoknál a fajoknál lehet eredményes, amelyek látható morfológiai jellemzőik alapján elkülöníthetők a környező növényzettől.