طرق إحصاء الأشجار: دليل عملي

إن إحصاء الأشجار مهمة أساسية في إدارة الغابات والبيئة. فهو يوفر البيانات اللازمة لتقييم موارد الغابات، وإدارة مخزونات الأخشاب، ومراقبة مخزونات الكربون، وتقييم آثار إزالة الغابات وغيرها من الاضطرابات. والغابات شاسعة وكثيراً ما يصعب الوصول إليها، ونادراً ما تكون أعداد الأشجار متجانسة، مما يجعل الإحصاء الدقيق عملية معقدة وتتطلب الكثير من العمل.

تاريخيًا، كانت المسوحات اليدوية هي الطريقة الأساسية لحساب الأشجار. وقد وفرت هذه الأساليب دقة موضعية ولكنها كانت غير فعّالة لتغطية مناطق أكبر. ومع توسع الغابات لتشمل المراقبة الإقليمية والعالمية، تم تطوير أساليب جديدة لتحسين السرعة والدقة. وتشمل هذه الأساليب التصوير الجوي، والليدار، والتقنيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، ولكل منها مجموعة من نقاط القوة والقيود. يقدم هذا الدليل نظرة عامة مفصلة على هذه الأساليب وتطبيقاتها العملية في الغابات.

لماذا يعد العد الدقيق للأشجار أمرًا مهمًا

يلعب تعداد الأشجار دوراً رئيسياً في فهم النظم البيئية للغابات ومواردها وديناميكياتها بمرور الوقت. فهو يوفر بيانات بالغة الأهمية لتقدير كثافة الغابات وبنيتها وكتلتها الحيوية ــ وهي مقاييس أساسية لتطبيقات مختلفة. على سبيل المثال، ترتبط تقديرات الكتلة الحيوية بشكل مباشر بحسابات تخزين الكربون، وهي حيوية لفهم مساهمة الغابة في احتجاز الكربون. وتصب هذه الحسابات في الجهود الدولية مثل REDD+ (الحد من الانبعاثات الناجمة عن إزالة الغابات وتدهورها)، حيث يشكل الحفاظ على الغطاء الحرجي أو زيادته أهمية بالغة للتخفيف من تغير المناخ.

وبالإضافة إلى حساب انبعاثات الكربون، فإن تعداد الأشجار بدقة يسمح أيضاً بإدارة أفضل للغابات والتخطيط للحفاظ عليها. إذ يستطيع مديرو الغابات تقييم مدى استدامة ممارسات الحصاد، وتحديد المناطق المعرضة لخطر إزالة الغابات، ومراقبة إعادة نمو الأشجار بعد الاضطرابات الطبيعية أو الناجمة عن أنشطة الإنسان. وعلاوة على ذلك، يكشف تعداد الأشجار المتكرر بمرور الوقت عن اتجاهات في صحة الغابات، مثل التغيرات في معدل وفيات الأشجار أو آثار الآفات والأمراض.

كما يدعم تعداد الأشجار مراقبة التنوع البيولوجي. فتركيبة الغابات ــ معرفة الأنواع الموجودة وكثافاتها النسبية ــ توفر رؤى ثاقبة حول جودة الموائل للحياة البرية. وهذه البيانات ضرورية للحفاظ على الأنواع التي تعتمد على أنواع معينة من الغابات. وبشكل عام، وبدون بيانات دقيقة عن أعداد الأشجار، فإن التخطيط وإدارة النظم البيئية للغابات على نطاق ذي معنى سوف يكون محدودا للغاية.

طرق إحصاء الأشجار

إن إحصاء الأشجار عملية أساسية لإدارة الغابات، ومراقبة التغيرات البيئية، ودعم التنمية المستدامة. تساعد عمليات إحصاء الأشجار الدقيقة في تحديد كثافة الغابات، وتقدير الكتلة الحيوية، ومراقبة آثار الأنشطة البشرية مثل إزالة الغابات أو قطع الأشجار بشكل انتقائي. هذه المعلومات ضرورية للحفاظ على التنوع البيولوجي، وحساب الكربون، والتخطيط لحصاد الأخشاب المستدام. تختلف الأساليب المستخدمة في إحصاء الأشجار حسب الحجم والتضاريس والموارد المتاحة. تظل الأساليب اليدوية التقليدية ذات صلة بالمسوحات الصغيرة، في حين توفر التقنيات المتقدمة مثل التصوير الجوي، والليدار، والطائرات بدون طيار، والذكاء الاصطناعي حلولاً قابلة للتطوير للمناطق الحرجية الكبيرة والمعقدة. من خلال الجمع بين هذه الأساليب، يمكن للباحثين ومديري الغابات ضمان المراقبة الدقيقة واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن صحة الغابات واستدامتها.

1. المسوحات اليدوية

كان العد اليدوي للأشجار يشكل تاريخيًا العمود الفقري لإدارة الغابات. وتتضمن هذه الأساليب مسح مناطق محددة، غالبًا ما تسمى قطع الأراضي، وتسجيل البيانات عن الأشجار الفردية، مثل الأنواع والارتفاع والقطر. ويعتمد المساحون على أدوات مثل أشرطة القياس وأجهزة قياس الميل وأوراق العد لالتقاط هذه المعلومات. ثم يتم استقراء هذه البيانات لتقدير أعداد الأشجار عبر مناطق أكبر.

ورغم أن العد اليدوي فعّال في المناطق الصغيرة، فإنه يتطلب عمالة مكثفة ويستغرق وقتاً طويلاً ويكلف كثيراً عند تطبيقه على الغابات الشاسعة. وقد تختلف دقة البيانات أيضاً، اعتماداً على مهارة وخبرة المساحين. وعلاوة على ذلك، فإن الغابات الكثيفة أو التضاريس الصعبة تجعل من الصعب ضمان التغطية الشاملة. وعلى الرغم من هذه القيود، تظل الأساليب اليدوية مفيدة لجمع بيانات محلية عالية الجودة، وكثيراً ما تستخدم كنقطة مرجعية لمعايرة التقنيات الأحدث.

2. تقنيات التصوير الجوي والتصوير عبر الأقمار الصناعية

لقد شكلت التصوير الجوي والتصوير عبر الأقمار الصناعية أول قفزة كبيرة في تكنولوجيا تعداد الأشجار. وتسمح هذه الأساليب بمراقبة الغابات على نطاق واسع دون الحاجة إلى عمل ميداني مكثف. توفر الصور الجوية، التي يتم التقاطها من الطائرات أو الطائرات بدون طيار، صورًا مفصلة لغطاء الأشجار، والتي يمكن تحليلها لتقدير كثافة الأشجار وتحديد الأنواع بناءً على شكل التاج وحجمه.

ومع ذلك، فإن التصوير الجوي ليس خاليًا من التحديات. فعوامل مثل الغطاء السحابي والظلال وتيجان الأشجار المتداخلة يمكن أن تجعل من الصعب التمييز بين الأشجار الفردية. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب تفسير هذه الصور الخبرة، ويمكن أن يؤدي التحليل اليدوي إلى تحيز المراقب. وقد أدى التقدم في التصوير الفوتوغرامتري - وهي تقنية تستخدم الصور المتداخلة لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد - إلى تحسين دقة هذه الأساليب، لكنها لا تزال محدودة عندما يتعلق الأمر بالغابات الكثيفة أو المناطق ذات التداخل الكبير في الغطاء الشجري.

توفر صور الأقمار الصناعية تغطية أوسع، مما يجعلها مثالية لجرد الغابات الوطنية أو الإقليمية. ومع ذلك، غالبًا ما تكون دقة صور الأقمار الصناعية غير كافية لاكتشاف الأشجار الفردية. بدلاً من ذلك، تُستخدم الأساليب القائمة على الأقمار الصناعية لتقدير غطاء الغابات واكتشاف التغيرات واسعة النطاق، مثل إزالة الغابات أو إعادة التحريج. تكون هذه الأساليب أكثر فعالية عند دمجها مع تقنيات أخرى، مثل LiDAR أو الذكاء الاصطناعي، لتعزيز الدقة.

3. تقنية LiDAR لعد الأشجار

لقد أحدثت تقنية LiDAR (كشف الضوء وتحديد المدى) ثورة في تعداد الأشجار من خلال توفير بيانات ثلاثية الأبعاد عالية الدقة حول بنية الغابات. تعمل هذه التقنية عن طريق إصدار نبضات ليزر نحو الأرض وقياس الوقت الذي يستغرقه الضوء للعودة. تُستخدم هذه القياسات لإنشاء نماذج مفصلة لمظلات الأشجار وجذوعها وحتى المعالم على مستوى الأرض أسفل مظلة الأشجار.

إن قدرة الليدار على اختراق الغطاء النباتي الكثيف تجعله مفيدًا بشكل خاص في الغابات حيث لا تتوفر التصوير الجوي أو التصوير عبر الأقمار الصناعية. ويمكنه قياس ارتفاع الأشجار وأبعاد التاج والتباعد بينها بدقة، وهي أمور بالغة الأهمية لحساب الكتلة الحيوية ومخزون الكربون. ومع ذلك، فإن الحصول على الليدار مكلف، وخاصة عند إجرائه على نطاق واسع. تتطلب أنظمة الليدار المحمولة جواً معدات ورحلات متخصصة، مما يحد من إمكانية الوصول إليها للعديد من مشاريع الغابات. وعلى الرغم من هذه التكاليف، يظل الليدار أحد أكثر الأدوات دقة في إحصاء الأشجار ويتم دمجه بشكل متزايد مع طرق أخرى، مثل الذكاء الاصطناعي، لتعظيم فائدته.

4. الطائرات بدون طيار والمركبات الجوية غير المأهولة لعد الأشجار

لقد ظهرت الطائرات بدون طيار كأداة فعالة من حيث التكلفة ومرنة لإحصاء الأشجار. وبإمكان الطائرات بدون طيار المزودة بكاميرات عالية الدقة أو أجهزة استشعار ليدار التقاط صور مفصلة أو نماذج ثلاثية الأبعاد للغابات. وعلى عكس المسوحات الجوية التقليدية، تتمتع الطائرات بدون طيار بقدرة عالية على المناورة ويمكن نشرها في مناطق نائية أو مجزأة حيث قد تواجه التقنيات الأخرى صعوبات.

وتُعد الطائرات بدون طيار مفيدة بشكل خاص للمناطق الصغيرة والمتوسطة الحجم حيث يمكنها توفير بيانات عالية الدقة دون تكلفة الرحلات المأهولة. ويمكن للمشغلين برمجة الطائرات بدون طيار لمتابعة مسارات طيران محددة، مما يضمن جمع البيانات بشكل متسق وقابل للتكرار. وهذا يجعلها مثالية لمراقبة التغيرات بمرور الوقت، مثل إعادة نمو الأشجار بعد قطع الأشجار أو انتشار الآفات.

ومع ذلك، فإن الأساليب المعتمدة على الطائرات بدون طيار لها حدود أيضًا. فعمر البطارية يحد من مدة الطيران، وغالبًا ما تحد اللوائح من استخدامها في مناطق معينة، مثل المناطق القريبة من المطارات أو مناطق الحياة البرية المحمية. بالإضافة إلى ذلك، تتطلب معالجة البيانات التي تجمعها الطائرات بدون طيار - وخاصة نماذج LiDAR ثلاثية الأبعاد - موارد حسابية وخبرة كبيرة. وعلى الرغم من هذه التحديات، تمثل الطائرات بدون طيار أرضية وسطى واعدة بين المسوحات اليدوية والاستشعار عن بعد على نطاق واسع.

5. تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تعداد الأشجار

تعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحويل عملية إحصاء الأشجار من خلال أتمتة تحليل البيانات وتحسين الدقة. وعلى عكس الأساليب التقليدية التي تعتمد على التفسير البشري، تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات من مصادر مختلفة - مثل صور الأقمار الصناعية أو الصور الجوية أو عمليات مسح LiDAR - لتحديد الأشجار وإحصائها واستخراج معلومات مفصلة حول خصائصها.

تعد عملية اكتشاف الكائنات واحدة من أكثر تقنيات الذكاء الاصطناعي شيوعًا، والتي تستخدم خوارزميات مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لتحديد وتصنيف الأشجار الفردية داخل الصورة. يمكن لهذه النماذج التمييز بين تيجان الأشجار والأشياء الأخرى، مثل المباني أو الظلال، وحتى تقدير ارتفاع الأشجار والكتلة الحيوية.

كما يمكن للذكاء الاصطناعي دمج البيانات من مصادر متعددة، مثل التصوير الضوئي والليدار، لتحسين النتائج في الظروف الصعبة، مثل الغابات الكثيفة أو التضاريس غير المستوية. ويمكن لنماذج التعلم الآلي التكيف مع بيئات محددة من خلال التعلم من مجموعات البيانات الموضحة، مما يجعلها فعالة للغاية عبر أنواع مختلفة من الغابات.

مزايا الذكاء الاصطناعي في تعداد الأشجار:

• يقوم بأتمتة تحليل البيانات، مما يقلل الحاجة إلى الإدخال اليدوي.
• معالجة مجموعات البيانات الكبيرة بسرعة وكفاءة.
• تعزيز الدقة من خلال دمج مصادر بيانات متعددة.
• يمكن أن تتكيف مع مختلف أنواع الغابات والتضاريس.

على الرغم من إمكاناتها، تواجه الذكاء الاصطناعي في تعداد الأشجار تحديات، بما في ذلك الحاجة إلى مجموعات بيانات تدريبية عالية الجودة وتعقيد تفسير نماذج التعلم العميق. ومع ذلك، فإن قدرتها على التوسع وتوفير نتائج متسقة تجعلها أداة لا تقدر بثمن للغابات الحديثة.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في تعداد الأشجار باستخدام FlyPix

تعمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تحويل عملية إحصاء الأشجار من خلال أتمتة تحليل البيانات وتحسين الدقة. تقوم هذه التقنيات بتحليل البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك صور الأقمار الصناعية والصور الجوية والمسح الضوئي للكشف عن الضوء وتحديد المدى، لتحديد الأشجار وإحصائها واستخراج تفاصيل إضافية حول حجمها وصحتها وتوزيعها.

هناك منصة واحدة توضح هذه القدرات وهي فلاي بكستستخدم FlyPix خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لتحليل الصور الجوية عالية الدقة، مما يوفر حلولاً دقيقة وفعالة لحساب الأشجار. تم تصميم المنصة للتكامل بسلاسة مع المسوحات الجوية التي تجريها الطائرات بدون طيار أو أنظمة الاستشعار عن بعد الأخرى. من خلال أتمتة تفسير مجموعات البيانات الكبيرة، يقلل FlyPix الوقت والجهد المطلوبين لمراقبة الأشجار ويسمح لمحترفي الغابات بالتركيز على اتخاذ القرارات القائمة على البيانات. هذا يجعلها فعالة بشكل خاص لإدارة مشاريع الغابات واسعة النطاق أو مراقبة المناطق الحرجية النائية. يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول تطبيقاتها وميزاتها على FlyPix.

مقارنة الأساليب: الدقة والتكاليف والجدوى

تتمتع كل طريقة من طرق إحصاء الأشجار بنقاط قوتها ونقاط ضعفها، مما يجعل بعضها أكثر ملاءمة لسيناريوهات محددة من غيرها. إن فهم هذه المقايضات أمر ضروري لاختيار النهج الصحيح:

المسوحات اليدوية:

• دقة: عالية في المناطق الصغيرة ولكن غير متناسقة في المناطق الكبيرة.
• يكلف: يتطلب عمالة كثيفة، مما يجعله مكلفًا للاستخدام على نطاق واسع.
• الجدوى: فعالة للدراسات المحلية ولكنها غير عملية للغابات النائية أو الشاسعة.

التصوير الجوي:

• دقة: معتدل؛ يتأثر بكثافة الغطاء النباتي ودقة الصورة.
• يكلف: أكثر تكلفة من LiDAR ولكن أقل دقة.
• الجدوى: مفيد للمناطق المتوسطة والكبيرة ولكنه محدود بسبب تحديات التفسير.

ليدار:

• دقة: عالية للغاية؛ يمكنها قياس بنية مظلة الأشجار وارتفاعها.
• يكلف: باهظة الثمن، وخاصة بالنسبة للمسوحات واسعة النطاق.
• الجدوى: الأفضل للأبحاث أو المشاريع ذات الأولوية العالية.

الطائرات بدون طيار والمركبات الجوية غير المأهولة:

• دقة: عالية للمناطق الصغيرة والمتوسطة مع أجهزة استشعار عالية الدقة.
• يكلف: معقولة التكلفة نسبيًا مقارنة برحلات LiDAR.
• الجدوى: محدودة بسبب عمر البطارية وقيود الطيران.

التقنيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي:

• دقة: عالية، خاصة عند دمجها مع مصادر بيانات أخرى.
• يكلف: متغير؛ يعتمد على الموارد الحسابية ومجموعات البيانات التدريبية.
• الجدوى: قابلة للتوسع في مناطق كبيرة ولكنها تتطلب خبرة في معالجة البيانات.

التحديات والتكامل في أنظمة عد الأشجار

تواجه عملية إحصاء الأشجار العديد من التحديات، بغض النظر عن الطريقة المستخدمة. ومن بين القضايا المهمة جودة البيانات. فالبيانات غير الدقيقة أو غير المكتملة قد تقلل من فعالية حتى أكثر التقنيات تقدمًا. على سبيل المثال، قد تؤدي دقة الصورة الرديئة أو تغطية LiDAR غير الكافية إلى تصنيفات خاطئة أو تفويت الأشجار.

ويتمثل التحدي الآخر في الافتقار إلى التوافق بين أنظمة تعداد الأشجار. وتستخدم العديد من منظمات الغابات مزيجًا من التقنيات القديمة والجديدة، مما يؤدي إلى تجزئة سير العمل. ويتطلب دمج البيانات من المسوحات اليدوية والتصوير الجوي والأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي تنسيقات موحدة وأدوات قوية لإدارة البيانات.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للعوامل البيئية، مثل المظلات الكثيفة أو التضاريس غير المستوية، أن تعقد عملية جمع البيانات وتحليلها. وفي حين يمكن للذكاء الاصطناعي التغلب على بعض هذه المشكلات من خلال معالجة البيانات متعددة الأطياف أو بيانات الليدار، فإنه لا يزال يعتمد على المدخلات عالية الجودة للحصول على نتائج موثوقة.

الاتجاهات المستقبلية والابتكارات في تعداد الأشجار

ويكمن مستقبل تعداد الأشجار في المزيد من التطورات في التكنولوجيا ودمج البيانات. وتشمل الاتجاهات الناشئة استخدام التصوير الطيفي الفائق، الذي يلتقط نطاقًا أوسع من الأطوال الموجية مقارنة بأجهزة الاستشعار التقليدية، مما يتيح تحديد أنواع الأشجار وحالتها الصحية. بالإضافة إلى ذلك، يتم تطوير طائرات بدون طيار ذاتية التشغيل مزودة بخوارزميات الذكاء الاصطناعي للتنقل في الغابات وجمع البيانات دون تدخل بشري.

كما تتطور تكنولوجيا الأقمار الصناعية، حيث توفر الأنظمة الأحدث صورًا عالية الدقة وزيارات متكررة، مما يجعل من الممكن مراقبة الغابات في الوقت الفعلي تقريبًا. وإلى جانب الذكاء الاصطناعي، ستمكن هذه التطورات من تتبع إزالة الغابات وتدهورها وأنماط إعادة نموها بدقة أكبر.

ومن بين الاتجاهات الواعدة الأخرى دمج البيانات من مصادر متعددة. فمن خلال الجمع بين صور الأقمار الصناعية والليدار والمسوحات الأرضية، يمكن توفير رؤية شاملة للنظم الإيكولوجية للغابات. ولا يعمل هذا النهج على تحسين الدقة فحسب، بل يعزز أيضاً القدرة على تحليل ديناميكيات الغابات بمرور الوقت.

استنتاج 

لقد قطعت طرق تعداد الأشجار شوطًا طويلاً، بدءًا من المسوحات اليدوية إلى الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. ولكل طريقة مكانها، اعتمادًا على الحجم ومتطلبات الدقة وميزانية المشروع. ومن خلال الجمع بين هذه الأساليب والاستفادة من التقدم في التكنولوجيا، يمكن لمحترفي الغابات مراقبة الغابات بشكل أكثر فعالية، وضمان الإدارة المستدامة والحفاظ عليها.

ومع تفاقم التحديات مثل تغير المناخ وإزالة الغابات، ستصبح القدرة على إحصاء الأشجار ومراقبتها بدقة أكثر أهمية. ولا يقتصر الاستثمار في أساليب إحصاء الأشجار الحديثة على تحسين الكفاءة فحسب، بل يتعلق أيضًا بحماية مستقبل غاباتنا والنظم البيئية الحيوية التي تدعمها.

التعليمات