ASPECT - Autonomous tree health analyzer based on imaging UAV spectrometry

Rendered RGB image of a virtual forest created with HyperBLend

Sisällysluettelo

Hankkeen kesto
-
Tutkimuksen painoala
Informaatioteknologia ja ihminen tietoyhteiskunnassa
Tutkimusalue
Spektrikuvantamisen laboratorio
Laskennalliset tieteet
Yhteistyö
Maanmittauslaitos
Tiedekunta
Informaatioteknologian tiedekunta
Rahoitus
Suomen Akatemia

Hankekuvaus

Autonomiset miehittämättömien lennokkien (UAV), lentävien robottien, käyttö yhteiskunnassamme lisääntyy. Nämä lennokit voivat kerätä tietoa ympäristöstään nopeasti ja turvallisesti. Havaintosensorit yhdistettynä analytiikkaan tekevät lennokista älykkään. Paikkatietokeskuksen ja Jyväskylän yliopiston muodostama ASPECT tutkimuskonsortion kehitti autonomisen UAV-pohjaisen puiden terveyden analysaattoring, joka hyödyntää kuvantavaa spetroskopiaa ja koneoppimista. ASPECT -konsortio on monitieteinen geoinformatiikan, kaukokartoituksen, photogrammetrian, spektrikuvantamisen, tietotekniikan, laskennallisten tieteiden ja automaation hallitseva tutkimusryhmä. Hanke vastaa tarpeeseen kehittä tehokkaita kasvuston terveyden seuranta menetelmiä. Näitä tarvitaan muun muassa ilmaston muutoksen kasvattaman metsien seurantatarpeen vuoksi.

Julkaisut

Julkaisu
2020
Saatavilla Open Access kautta
ISPRS Congress. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. International Society for Photogrammetry and Remote Sensing.
Pölönen, Ilkka
Riihiaho, Kimmo
Hakola, Anna-Maria
Annala, Leevi

Hanketiimi

Hankkeen vetäjät

Ulkoiset jäsenet