Autonomiset droonit analysoimaan puiden terveyttä
Tulevaisuudessa autonomisten miehittämättömien lennokkien käyttö lisääntyy muun muassa rahtikuljetuksissa. Suuriin kantokuormiin kykenevät droonit voivat myös kuljettaa sensoriteknologiaa, jonka avulla voidaan havainnoida ympäristöä. Tutkimushankkeessa kehitetään autonominen, droneista käytettävä puiden terveyden analysaattori, joka pohjaa hyperspektrisensoreihin, matemaattiseen mallintamiseen ja koneoppimiseen. Analysaattorin avulla voitaisiin saada kattavaa tietoa kasvuston terveyden tilasta tehokkaasti.
Valon eri aallonpituuksia mittaavaa hyperspektriteknologiaa on jo aiemmin sovellettu kirjanpainajatuhojen kartoituksessa kuusimetsissä. Maataloudessa tekniikkaa on käytetty säilönurmen määrän ja sulavuuden arvioinnissa sekä lannoitustarpeen määrittämisessä. Jatkuvan monitoroinnin tarve tulee kasvamaan pohjoisissa metsissä ilmastonmuutoksen myötä, jolloin kasvitautien ja tuhohyönteisten määrän uskotaan lisääntyvän.
”Suomen Akatemian käyttämät arvioitsijat näkivät ehdotuksemme kunnianhimoisena, mutta myös erityisen tärkeänä”, kertoo hanketta johtava Eija Honkavaara Paikkatietokeskuksesta.
Tutkimus jakautuu sekä laskennallisten mallien ja koneoppimismenetelmien kehittämiseen sekä käytännön mittaus- ja testausasetelmiin. Tammikuussa 2020 käynnistyvää tutkimushanketta on rahoittamassa Suomen Akatemia. Hankkeessa tehdään yhteistyötä muun muassa Yorkin yliopiston (Kanada) ja Sao Paolon yliopiston (Brasilia) kanssa. Tavoitteena on myös tehdä teollista yhteistyötä kotimaisten sensori- ja ohjelmistovalmistajien kanssa.
