Opracowanie narzędzia do wykrywania i mapowania rozmieszczenia nawłoci (Solidago spp.) z wykorzystaniem danych obrazowych BSP i modeli uczenia głębokiego oraz identyfikacja cech diagnostycznych populacji na potrzeby monitoringu terenowego

Tytuł projektu: Opracowanie narzędzia do wykrywania i mapowania rozmieszczenia nawłoci (Solidago spp.) z wykorzystaniem danych obrazowych BSP i modeli uczenia głębokiego oraz identyfikacja cech diagnostycznych populacji na potrzeby monitoringu terenowego

Kierownik projektu: dr hab. Magdalena Pogorzelec, prof. uczelni

Wykonawcy: mgr inż. Mateusz Piejak; mgr inż. Michał Arciszewski

Źródło finansowania: LW Bogdanka S.A., Centrum Badań Zmian Klimatu i Środowiska UMCS

Okres realizacji: od 2026-07-13 do 2027-01-31

Cel projektu: Celem projektu jest opracowanie narzędzia do wykrywania i mapowania rozmieszczenia nawłoci (Solidago spp.) na podstawie niskopułapowych zobrazowań z bezzałogowego statku powietrznego (BSP) oraz modeli uczenia głębokiego. Projekt obejmuje pozyskanie danych obrazowych i terenowych ze stanowisk w województwie lubelskim oraz identyfikację cech diagnostycznych populacji przydatnych w monitoringu terenowym. Opracowana metoda ma umożliwiać szybkie, powtarzalne i porównywalne rozpoznawanie stanowisk nawłoci.

Efekty projektu: Rezultatem projektu będzie model uczenia głębokiego umożliwiający rozpoznawanie stanowisk nawłoci na zobrazowaniach niskopułapowych i generowanie map ich rozmieszczenia. Powstanie również zbiór danych obrazowych i terenowych obejmujący ortomozaiki, dane referencyjne i oznaczenia terenowe, a także zestaw cech diagnostycznych populacji i osobników nawłoci. Wyniki zostaną upowszechnione w rozdziale monografii, artykule naukowym oraz podczas działania edukacyjnego dla studentów dotyczącego wykorzystania BSP i sztucznej inteligencji w monitoringu bioróżnorodności.