Man - Fre 08.30 - 16.00 (+45) 71 99 70 60 [email protected] Haraldsvej 60, 1., 8960 Randers SØ
Naturgenopretning med drone handler om at flyve det samme areal på samme måde år efter år, så udviklingen i vegetationen kan måles og ikke kun vurderes. Hver flyvning giver et ortofoto og en højdemodel. Lagt ved siden af hinanden viser de, om den bare jord forsvinder, om buske vokser op, og om plejen virker. Hos B3D har vi fulgt naturarealer over flere sæsoner, og i B3DCloud kan ortofotos fra forskellige år sammenlignes direkte.
Hurtige indblik
Indhold
Naturgenopretning tager flere sæsoner. Når et tidligere landbrugsareal bliver til eng, hede eller vådområde, går der typisk flere år, før man kan se, om den ønskede vegetation etablerer sig. Et enkelt ortofoto viser kun, hvordan arealet så ud den dag, det blev fløjet.
Mange projekter mangler ikke indsats, men dokumentation. Kommunen står med fotos fra forskellige årstider, taget af forskellige personer fra forskellige højder. De kan ikke sammenlignes, og så bliver drøftelsen med lodsejer, forvaltning og politikere et spørgsmål om holdninger. En tidsserie gentager den samme måling med samme metode, og forskellen mellem årene bliver noget, man kan pege på.
En drone med almindeligt kamera måler fire ting godt: dækning, farve, højde og struktur. Den kan ikke pålideligt bestemme arter, og det skal afklares, før flyvningerne planlægges.
Dækningsgraden er ofte det mest brugbare første nøgletal. Den viser, hvor stor en del af arealet der er dækket af vegetation, og hvor meget der er bar jord, sten eller vand. På et areal, der skal blive til eng, er det den bare jord, man gerne vil se falde fra år til år.
Ud fra billederne beregnes en overflademodel. Sammenligner man to års modeller, ses det, hvor vegetationen er vokset op. På arealer, der skal holdes åbne, er opvækst af buske og unge træer et af de første tegn på, at plejen halter. Et studie i tidsskriftet Sensors fra 2022 viste, at en drone med almindeligt RGB-kamera kan estimere træhøjder med god sammenhæng til feltmålinger, men at skygger og tætte kroner giver usikkerhed.
Græs, siv, buske og træer kan som regel skelnes på et ortofoto. Enkeltarter med ens bladform kan ikke. Derfor bør dronen kombineres med faste prøveflader, hvor en biolog registrerer arter med samme metode hvert år. Dronen udvider resultatet fra prøvefladerne til hele arealet.
En tidsserie er kun så god som den dårligste flyvning i den. Bliver én flyvning lavet fra en anden højde, med et andet kamera eller i skarp middagssol, kan ændringer ikke længere skilles fra metodefejl. Derfor låses opsætningen fast før første flyvning.
| Parameter | Hvad der låses fast | Hvorfor |
|---|---|---|
| Rute og højde | Samme gemte flyveplan hver gang | Samme opløsning og vinkel giver sammenlignelige kort |
| Overlap | Samme overlap mellem billederne | Ens kvalitet i ortofoto og højdemodel |
| Tidsvindue | Samme uger hvert år | Vegetationen ændrer sig hurtigt forår og efterår |
| Lys og vejr | Jævnt lys og svag vind | Skarp sol giver skygger, der ligner tæt vegetation |
| Referencepunkter | Faste punkter, målt ind ved første flyvning | Kortene kan lægges præcist oven på hinanden |
Referencepunkterne er det, der oftest springes over. Uden dem flytter arealet sig i dataene, selv når intet har ændret sig på jorden. Med faste, indmålte punkter bliver hvert års flyvning til et georefereret dronekort, der passer oven på de foregående.
Lav også en nulmåling, før arealet ændres. Uden den er der intet at sammenligne med, og effekten af indsatsen kan ikke dokumenteres.
Et vegetationsindeks samler billedets farveværdier i ét tal pr. pixel. Det mest kendte er NDVI, som kræver et kamera, der også optager nærinfrarødt lys. Med et almindeligt RGB-kamera kan man i stedet beregne indeks ud fra de synlige farver, fx VARI.
RGB-baserede indeks er mere følsomme over for lys og skygge end NDVI. Et studie fra 2025 af droner over palmeplantager fandt dog, at VARI gav klassificeringer, der lignede dem fra NDVI, til en lavere pris. Forudsætningen er, at flyvningerne laves under ens forhold, og det er endnu en grund til at holde protokollen stram.
Hos B3D arbejder vi med RGB-ortofoto og højdemodeller. På de fleste naturarealer giver dækning og højde mere brugbar viden end et farveindeks alene.
Der findes ikke én metode, der dækker alt. Valget afhænger af, hvor fint I skal kunne se, hvor ofte I skal måle, og hvor stort arealet er.
| Metode | Styrke | Begrænsning |
|---|---|---|
| Drone | Høj opløsning, I vælger selv tidspunktet, og I får højdedata | Dækker ét areal ad gangen og kræver godt flyvevejr |
| Satellit | Dækker store områder og har ofte en lang historik | Lavere detaljegrad, og skyer kan skjule arealet |
| Feltregistrering | Giver artsbestemmelse og viden om jord og fugt | Tidskrævende og dækker kun prøvefladerne |
Den stærkeste løsning er ofte en kombination. Satellitdata peger på områder, der ændrer sig, dronen giver detaljen, og feltarbejdet bekræfter, hvad der vokser. Er arealet lille og samlet, er drone med faste prøveflader et godt sted at starte.
De fleste tidsserier går tabt bag skrivebordet, ikke i felten. Tre fejl går igen:
Dronen kan vise, at noget er sket, men ikke hvorfor. Før derfor en kort logbog for hver flyvning med dato, vejr, højde, kamera og ændringer på arealet. Det tager ti minutter og gør det muligt at forklare en kurve, der bevæger sig uventet.
Når ortofotos og højdemodeller fra flere år ligger samme sted, kan de lægges oven på hinanden eller vises side om side. Det kan I gøre i B3DCloud, hvor kortene også kan deles med forvaltning, lodsejer og rådgivere. Det er den løbende brug, der giver værdi, ikke den enkelte rapport.
En forvaltning har sjældent brug for hele ortofotoet. Den har brug for en enkel status: hvor stor en del af arealet der er dækket af den ønskede vegetation, hvad der er ændret siden sidst, og hvor afvigelserne ligger. Start rapporten med konklusionen, og lad kortene understøtte den.
Samme tilgang bruger vi ved opmåling af kysterosion med drone og ved registrering af biodiversitet på udearealer, hvor det også er udviklingen over tid, der tæller.
To til tre faste flyvninger om året er et godt udgangspunkt, fx forår, sommer og tidligt efterår.
Det vigtigste er, at tidsvinduerne er de samme hvert år. Følger I en akut ændring som en ny afgræsning, kan I flyve oftere.
Nej, ikke pålideligt. Dronen viser dækning, højde og grupper af planter som græs, siv og buske.
Artsbestemmelse kræver feltregistrering, typisk på faste prøveflader, som dronen så udvider til hele arealet.
Ja. Med et almindeligt RGB-kamera kan man beregne indeks som VARI ud fra de synlige farver.
Indekset er mere følsomt over for lys og skygge end NDVI, så flyvningerne skal laves under ens forhold.
Én sæson er kun et øjebliksbillede. Med tre til fire sæsoner begynder mønstre typisk at vise sig.
En nulmåling fra før indgrebet gør det muligt at måle ændringen allerede fra første flyvning efter.
Ortofotoene skal være georefereret med de samme referencepunkter, så de passer præcist oven på hinanden.
I B3DCloud kan kortene fra hvert år lægges oven på hinanden eller vises side om side.
Metode, flyvedato, vejr, referencepunkter og behandling af data, så målingen kan gentages.
Start med konklusionen, og lad kortene understøtte den, så rapporten kan læses af både udvalg og driftsfolk.
Vil I dokumentere udviklingen på et naturareal? Kontakt os, så planlægger vi en nulmåling og en fast flyveprotokol, der kan gentages hvert år.
Undgå fejlbestilte vinduer. Se hvordan dronebaseret facadeopmåling giver boligforeninger en præcis vinduesopmåling og optælling før udskiftningen går i gang.
Lær hvad en punktsky er, hvordan drone-data bliver til en præcis digital terrænmodel, og hvilke fejl du skal undgå ved 3D-opmåling.
