Felhőalapú szúkár monitoring Norvégiában = Cloud-based bark beetle monitoring in Norway

Molnár, Tamás (2025) Felhőalapú szúkár monitoring Norvégiában = Cloud-based bark beetle monitoring in Norway. ERDÉSZETTUDOMÁNYI KÖZLEMÉNYEK, 15 (1-2). pp. 83-93. ISSN 2062-6711

Preview

Text erdeszettudomanyi-kozlemenyek-15evf-2025-01-02sz-083-093.pdf - Published Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview

Abstract

Norvégia erdőgazdasága és faipara szempontjából az egyik legfontosabb fafaj a lucfenyő (Picea abies). Az utóbbi években jelentkező, egyre súlyosabb szúgradációk (Ips spp.), azonban súlyos károkat okoznak, különösen az ország déli részén fekvő fenyvesekben. A szúkárok nagyterületű és hatékony monitoringjához elengedhetetlen a távérzé- kelési technológiák és a mesterséges intelligencia használata. A Norvég Bioökonómiai Intézet távérzékelési szúkármonitoring csoportja 2024 nyarán a Sentinel-2 műholdak és a Google Earth Engine felhőrendszer segítségével monitorozta Dél-Norvégiát. Az alkalmazott Gradient Boost nevű gépi tanulási algoritmus által előállított osztályozás révén sikerült 10x10 méteres terepi felbontású osztályozott kártérképeket előállítani a 2020-es és 2024-es évekre. Az eredmények kimutatták a szúkár által leginkább érintett területeket, mint például Oslo-t, Siljan-t és Rødberg-et. | Norway spruce (Picea abies) is one of the most important tree species for the Norwegian forestry and timber industry. However, the increasing severity of the bark beetle gradation (Ips spp.) in recent years is causing serious damage, especially in the spruce forests in the south of the country. The use of remote sensing technologies and artificial intelligence is essential for large-scale and effective monitoring of bark beetle damage. The remote sensing monitoring team of the Norwegian Institute of Bioeconomy Research monitored southern Norway in the summer of 2024 using Sentinel-2 satellites and Google Earth Engine. We applied the Gradient Boost Machine Learning algorithm to create classified maps at 10x10 m spatial resolution for the years 2020 and 2024. The results showed the areas most affected by bark beetle damage, such as Oslo, Siljan, and Rødberg.

Actions (login required)

Edit Item