Over fire år har DTU Aqua-forskere undersøgt, hvordan man kan udvikle den bedste teknologi til at holde øje med havets skove, ålegræsset. Særligt droneoverflyvninger er blevet testet, og droner viser sig at kunne levere præcision og stort overblik over f.eks. Natura 2000-områder, konkluderer slutrapporten.
Ålegræs er en helt afgørende del af det kystnære havmiljø – det er havets skov, der udgør levesteder for fisk og smådyr og stabiliserer havbunden. Men havmiljøet og dermed ålegræs er under pres og bør hjælpes. Nu har forskere fra DTU Aqua fundet frem til, hvordan man bruger ny teknologi allerbedst til at kortlægge ålegræsarealer i havet omkring Danmark.
I den nye DTU Aqua-rapport Development of new tools for eelgrass monitoring in Natura 2000 areas konkluderer forskerne, at ”droner kan bidrage væsentligt til at overvåge store områder af ålegræshabitater, idet dronerne leverer data med høj rumlig opløsning og nøjagtighed på en arbejds- og tidseffektiv måde.”
Droner er blevet testet op imod den nuværende metode, hvor man vurderer udbredelsen af ålegræs ud fra punktobservationer i havet. I en test i et område på 100 hektar i den sydlige del af Lovns Bredning i Limfjorden fik forskerne over 1oo procent flere data om ålegræsset med droneobservationer end med punktobservationerne:
”Det, vi har gjort, er at sammenligne, hvor udbredt ålegræs er opgjort med traditionelle metoder – altså hvor man har punktobservationer, man så interpolerer til hele området – med droneflyvninger, som rent faktisk kigger på hele området.
Dvs. her er ingen interpolering, alt er reelt kortlagt. Og her finder vi så 111 procent mere ålegræs i testområdet end med de gamle metoder,” forklarer hovedforfatter på rapporten og seniorforsker Mette Møller og uddyber:
”Det er et eksempel på, hvor unøjagtig de ”gamle” metoder kan være i et område, hvor ålegræsset er meget dynamisk og ikke nødvendigvis let at forudsige ved simpel interpolation af punkter.”
Undersøgelser og udvikling over fire år
Rapportens resultater kommer fra det fireårige projekt Udvikling af teknik til omkostningseffektiv overvågning af ålegræs i Natura-2000 områder.
Projektet er finansieret af Den Europæiske Hav- og Fiskerifond og af Ministeriet for Fødevarer, Landbrug og Fiskeri under programmet Fiskeri, natur og miljø - marin biodiversitet og økosystemer.
Projektet blev søsat i juni 2019 og afsluttet i maj 2023 og har undervejs også affødt en ph.d.-afhandling, som bliver forsvaret fredag den 12. januar 2024.
Nemmere vurdering af ålegræsdække
Traditionelt laver man punktobservationer af ålegræs og anden vegetation under vandet med dykkere og videoundersøgelser. Det er vigtigt at overvåge ålegræssets tilstand regelmæssigt og iværksætte forskellige tiltag, da ålegræs er sårbart over for de menneskeskabte påvirkninger, der sker i kystområderne.
Dykkere og videoundersøgelser leverer gode data, men de er både tids- og arbejdskrævende og ikke mindst er det begrænset, hvad de kan bidrage med i større skala.
Her er de senere års teknologiske udvikling og brugen af droner til miljøovervågning kommet ind i billedet. I rapporten fortæller forskerne, hvordan man med droner nu kan udvikle en langt mere præcis og arealbaseret tilgang til at kortlægge ålegræs.
Et eksempel på hvor droner er langt nemmere at bruge end mere krævende dykkerbaserede undersøgelser til at visualisere ålegræsdække er i arbejdet med at restaurere ålegræs. Her kan droner nemt vurdere, hvordan transplanterede ålegræsskud evner at vækste.
Højere nøjagtighed og opløsning
Konkret har man i projektet i vidt omfang beskæftiget sig med de flyvende droner, men man har også undersøgt undervandsdroner og arbejdet med at optimere ålegræsmodeller bl.a. ved at implementere dronedata i stedet for de traditionelle punktmålinger.
Undervandsdronerne bruges blandt andet på dybt vand, hvor droner i luften kan have svært ved at se gennem vandet.
Vigtig ny viden er, at den dronebaserede kortlægning af ålegræs leverer meget højere nøjagtighed og opløsning i sammenligning med de aktuelle punktobservationer. Når punktobservationerne interpoleres stemmer de nemlig ikke altid overens med den faktiske ålegræsudbredelse.
Man har også fundet ud af, at man kan optimere tidligere udviklede GIS-værktøjer ved bl.a. at implementere dronebaserede data. Det er et betydningsfuldt fremskridt, fordi GIS-værktøjet bruges til at bestemme ålegræssets potentielle udbredelse i forbindelse med at lave konsekvensvurderinger af fiskeri i Natura 2000-områder.
I det overordnede projekt har man undersøgt, hvor godt det fungerer at bruge objektbaseret billedanalyse, OBIA=object-based image analysis, til at analysere de data, som dronerne indsamler over områder med ålegræs
Resultaterne viste, at den type billedanalyse er særdeles brugbar til at analysere dronebaserede data af høj opløsning.
Ph.d.-afhandling om droneovervågning af ålegræs
Det er postdoc Aris Thomasberger fra DTU Aqua, der har skrevet ph.d.-afhandlingen Development of drone-based tools for the monitoring of submerged aquatic vegetation, som en udløber af det fireårige projekt om overvågning af ålegræs.
Aris Thomasberger har netop i sin ph.d. haft det mål for øje at undersøge, hvordan man kan overvåge større områder mere effektivt end nuværende metoder uden at gå på kompromis med detaljeringsgraden i data.
Ph.d.-ens undersøgelser er derfor sammenfaldende med projektets, men Aris Thomasberger går i sin ph.d. blandt andet mere grundigt ind i billedanalysedelen og de bagvedliggende dybdegående metoder til at behandle det billedmateriale, som dronerne indsamler.
”Vi kaster lys over nogle af de vigtigste usikkerheder omkring det her ret nye overvågningsværktøj, som dronerne er.
Det vil sige, at vi har undersøgt aspekter af dataindsamling og analyse, jordvalideringsprocedurer og den rumlige udstrækning med henblik på, at metoderne kan blive anvendt effektivt,” siger postdoc og ph.d.-forsvarer Aris Thomasberger og fremhæver det, som han har haft særligt fokus på i sin ph.d.:
”For eksempel har vi testet og sammenlignet ydeevnen for forskellige maskinlæringsalgoritmer, der blev brugt til at analysere dronebillederne. Resultatet er en robust dokumentation af det analyse-workflow for billeder, som vi har fået under forskellige overvågningsforhold.
Dette vil kunne reducere den tid og indsats, der bruges på at vælge den mest passende dataanalyseopsætning, markant,” siger Aris Thomasberger.
Dronebaserede metoder bør være en del af fremtidige programmer
Overordnet har man i projekt droneovervågning af ålegræs dokumenteret, at når man skal analysere de data, som dronerne indsamler over områder med ålegræs, så fungerer objektbaseret billedanalyse, OBIA=object-based image analysis, særdeles godt til dronedata af høj opløsning.
Den sammenfaldende konklusion fra rapporten og ph.d.’en er, at droner kan give langt mere nøjagtige data, og at arbejdet med at overvåge ålegræs kan udføres med meget færre ressourcer i lavvandede områder end med de traditionelle overvågningsmetoder.
Derfor anbefaler rapportens forfattere, herunder ph.d.-skribent Aris Thomasberger, at de udviklede dronebaserede metoder bliver inkluderet i fremtidige programmer for monitering af ålegræs.
Forskerne peger på anvendelsesmuligheder inden for bl.a. 3. generations vandplaner og konsekvensvurderinger af fiskeri i Natura 2000-områder.
I rapporten kan man læse anbefalinger til det nødvendige setup for droneovervågning, som sikrer datasammenlignelighed og høj brugervenlighed, og som samtidig er robust og effektivt i forhold til omkostninger.
Forskerne peger også ind i fremtiden, hvor der udelukkende fokuseres på monitering på stor skala i faste overvågningsprogrammer, og her bør systemer som fastvingedroner eller hybrid-droner også undersøges.
FOTO i toppen: Aris Thomasberger med drone, af Anne Trap-Lind
ILLUSTRATION af forskellige teknikker: Dykker undersøgelser, video, droner, satellitter, orto-foto og ekkolod til monitering af marin bundvegetation. Copyright: Lønborg, C.; Thomasberger, A.; Stæhr, P.A.U.; Stockmarr, A.; Sengupta, S.; Rasmussen, M.L.; Nielsen, L.T.; Hansen, L.B.; Timmermann, K. Submerged aquatic vegetation: Overview of monitoring techniques used for the identification and determination of spatial distribution in European coastal waters. Integr. Environ. Assess. Manag. 2022, 18, 892–908.