1. CO BYLO MĚŘENO RUČNĚ (REFERENČNÍ DATA, GROUND TRUTH)
Získejte naprostý přehled o druhové skladbě, výškách, tloušťkách i aktuálním zdravotním stavu vašeho lesa.
- souřadnice stromu (X, Y)
- druh dřeviny
- DBH (tloušťka) ve výšce 1,3 m
- výška stromu
- průměr koruny (2 směry)
- stav (živý, suchý, odumřelý)
- příslušnost ke koruně
- další atributy (poškození, kvalita…)
Tato data představují „pravdivou“ hodnotu, vůči které byly výsledky z DPZ porovnávány.
2. CO URČILA DPZ (AUTOMATICKY)
Z prostorových dat (satelitní snímky, letecké snímky, výškový model) algoritmy AI pro každý detekovaný strom odhadly:
- polohu stromu
- výšku stromu
- průměr koruny
- DBH (tloušťka)
- druh dřeviny
- objem stromu
- zásobu porostu
- další atributy (vitalita, stáří…)
Celkem bylo detekováno a odhadnuto 880 stromů.
3. JAK JSME TO POROVNALI?
Každý strom z DPZ byl prostorově spárován s nejbližším terénním stromem (do 2 m). Následně byly spočteny rozdíly v jednotlivých proměnných a vyhodnoceny statisticky.
- Srovnávané proměnné: poloha, druh, DBH, výška, průměr koruny, objem
- Výsledek: Z rozdílů se vypočítala průměrná chyba (bias), průměrná absolutní chyba, RMSE a další metriky.
4. JAK SE CHYBY URČOVALY – PŘÍKLADY
4A VÝŠKA STROMŮ (n = 790 spárovaných stromů)
Výška stromů
Družicový model určuje výšku s průměrnou odchylkou pouhých 0,4–1,0 m vůči ručnímu měření. Mírné podhodnocení vzniká při rekonstrukci povrchu, kdy senzor generalizuje nejtenčí vrcholové výhony koruny. V lesnické praxi jde o přesnost, která odpovídá spolehlivosti běžných terénních výškoměrů.
Výčetní tloušťka (DBH)
Výčetní tloušťku (DBH) dopočítává AI ze shora viditelných parametrů: výšky, rozměrů koruny a dřeviny. Výsledná průměrná absolutní chyba (MAE) 5,4 cm při minimálním biasu −0,6 cm představuje vysoce spolehlivý podklad pro výpočet celkových zásob dřevní hmoty bez zdlouhavého ručního měření v terénu.
Druhová skladba
Klasifikace dřevin pomocí spektrálních křivek dosahuje celkové úspěšnosti 91,5 % – více než 9 z 10 stromů tak systém identifikuje zcela autonomně. K ojedinělým záměnám dochází především mezi tvarově podobnými jehličnany, pro stanovení celkové druhové skladby majetku jde však o vysoce reprezentativní data.
Průměrná chyba (bias) −3,0 %
Srovnání dat z DPZ se skutečnou těžbou vykazuje minimální průměrnou odchylku (bias) −3,0 %. Zanedbatelný posun směrem k nižšímu odhadu eliminuje riziko nadhodnocení stavu. Management má v ruce stabilní základ pro bilancování zásob i kalkulaci budoucích zásahů.
Co znamená RMSE (47,9 m³)
Zatímco bias hodnotí celkový posun, hodnota RMSE vyjadřuje typickou chybu odhadu na úrovni jedné konkrétní těžební jednotky. Rozdíl přibližně 48 m³ přirozeně odráží vnitřní variabilitu struktury porostu i běžné provozní odchylky v terénní evidenci (např. převodní koeficienty rovnaného dříví či manipulační ztráty).
Korelační graf (shoda modelu s realitou)
Graf potvrzuje vysokou spolehlivost modelu vůči realitě z evidence těžeb. Všechny porosty těsně kopírují linii přímé shody bez systematických výkyvů. Odhad si tak drží stabilní přesnost jak u slabších zásahů v mladších porostech, tak ve vysoce zásobených mýtních těžbách.
CO JE Z DPZ A CO JE Z TERÉNU?
Z oběžné dráhy systém přímo měří výšku stromu, plochu koruny, přesné souřadnice a odrazivost pro určení dřeviny či vitality. Tloušťky kmenů (DBH) a celkovou zásobu porostu z těchto podkladů následně dopočítávají kalibrované AI modely.
V terénu probíhá nezávislá kontrola zahrnující přesné zaměření polohy stromů, manuální průměrkování ve výšce 1,3 m a fyzické posouzení jejich zdravotního stavu. Právě důsledná kalibrace na reálných datech z lesa zajišťuje, že satelitní výstupy spolehlivě odpovídají skutečnosti v revíru a dosahují přesnosti běžné provozní taxace.
JAK INTERPRETOVAT VÝSLEDKY – PRO LESNÍKA
Výsledná čísla dávají managementu jistotu při strategickém rozhodování. Průměrná odchylka v zásobě dříví pouhá −3 % a rozdíl ve výškách do jednoho metru představují spolehlivý podklad pro bilancování majetku i plánování těžebních zásahů.
Pro revírníka v terénu data fungují jako navigační kompas. Místo celoplošných obchůzek se soustředí pouze na vytipované porosty, kde systém včas odhalil úbytek vitality nebo jinou změnu.
Výsledky měření
0,4–1,0 m | Přesnost výšek stromů
Výšky stromů určujeme s chybou 0,4–1,0 m. To je velmi dobrá přesnost pro inventarizaci porostů a plánování zásahů. Ovlivňuje odhad zásoby a výškovou diferenciaci porostu.
91,5 % | Přesnost určení druhu
V 91,5 % případů je druh stromu určen správně. To zajišťuje spolehlivý přehled o druhové skladbě porostu – důležité pro plánování pěstebních zásahů, ochranu biodiverzity a výpočet zásob.
5,4 cm | Průměrná absolutní chyba DBH (RMSE 7,2 cm • bias -0,6 cm)
Průměrná chyba měření tloušťky (DBH) je 5,4 cm. RMSE 7,2 cm ukazuje celkovou odchylku, bias -0,6 cm naznačuje mírné podhodnocení. Výsledky jsou vhodné pro odhad zásoby i růstových parametrů.
7,0 % | Průměrná chyba zásoby (12 těžebních jednotek)
Odhad zásoby má průměrnou chybu 7 %. To znamená, že při zásobě 100 m³/ha je odhad obvykle v rozmezí ±7 m³/ha. Výsledek je statisticky podložený a vhodný pro plánování těžeb i sledování vývoje porostů.
Detekce korun a stromů
76,9 % (Shoda 1:1) | 11,1 % (Rozdělení n:1) | 9,4 % (Sloučení n:1) | 2,5 % (Vynechání 1:0)
CO TO ZNAMENÁ PRO LESNÍKA: 76,9 % stromů bylo detekováno přesně (shoda 1:1). Dalších 11,1 % bylo rozděleno na více – např. jeden strom na snímku odpovídá více stromům v terénu. 9,4 % stromů bylo sloučeno a 2,5 % nebylo detekováno. Celkově velmi dobrá detekce, vhodná pro inventarizaci a monitoring.
DPZ vs. těžební evidence
CO TO ZNAMENÁ PRO LESNÍKA: Graf ukazuje shodu odhadů těžby z DPZ s evidencí. Čím blíže jsou body k zelené linii, tím lépe. Dobrá shoda znamená, že můžeme DPZ využít pro odhad těžeb i plánování těžebních zásahů.
RMSE: 47,9 m³
Průměrná odchylka od skutečné zásoby je 47,9 m³ na jednotku. Celkově je odhad o 169,9 m³ nižší než skutečnost (-3 %). To je velmi dobrý výsledek a potvrzuje spolehlivost produktu pro hospodářské plánování a reporting.
Jak číst výsledky (pro lesníka)
Přesnost výšek stromů: Výšky jsou určeny s chybou do 1 m – dostatečné pro odhad zásoby a růst.
Přesnost určení druhu: Druhová skladba je spolehlivá (91,5 % správně) – vhodné pro pěstební plánování.
Přesnost DBH: Tloušťky stromů jsou měřeny s malou chybou – dobré pro odhad zásoby a sortimenty.
Chyba zásoby: Odhad zásoby má chybu kolem 7 % – vhodné pro plánování těžeb a sledování změn.
Detekce stromů: Většina stromů je detekována správně – dobrý základ pro inventarizaci porostů.
DPZ vs. těžební evidence: Odhady těžeb z DPZ jsou velmi blízké skutečnosti – spolehlivý nástroj pro kontrolu.
RMSE a rozdíl: Celková odchylka je malá – výsledky jsou vhodné pro rozhodování.
Jak satelitní data zjednoduší správu vašeho lesa
✓ Cílené plánování zásahů
✓ Reálná inventarizace zásob
✓ Kontrola těžeb a monitoring změn v čase
✓ Podklad pro reporting a certifikaci
✓ Úspora času a nákladů oproti terénní inventarizaci
DPZ + Data + Analýza = přesná data pro každodenní praxi v terénu.
Důležité pro lesníka
Tato čísla ukazují, že DPZ poskytuje spolehlivá data s ověřenou přesností. Výsledky jsou vhodné pro každodenní rozhodování, dlouhodobé plánování i reporting.
Patička:
Data z DPZ vám pomáhají vidět les v nové perspektivě – rychleji, přesněji a s jistotou.
HA-SOFT | Technologie pro lesy budoucnosti