SLU-nyhet

Grönt ljus för tidigare och storskalig identifiering av barkborreangripna granar

Publicerad: 26 september 2024
Stor drönare med kamera monterad undertill. I bakgrunden gräs, skog och ett hus. Foto.

En ny banbrytande teknik med hyperspektrala drönarbilder gör det nu möjligt att upptäcka majoriteten barkborreangripna granar innan en ny generation borrar lämnar trädet. Den nya tekniken har dessutom stor potential att användas av enklare kameror och för övervakning av stora områden.

Forskare vid Sveriges lantbruksuniversitet (SLU) har upptäckt nya ljusreflektioner som första tecken på försämrad trädhälsa, och använt dessa för att utveckla modeller som identifierar fler barkborreangripna träd i ett tidigare skede. Med de nya modellerna kan nu 80 % av de attackerade träden upptäckas innan en ny generation barkborrar lämnar stammen, vilket kan jämföras med tidigare metoder som identifierat 30 % av de angripna träden.

Forskningen visar att det synliga gröna våglängdsområdet (530 nm), den så kallade ”green shoulder”, är särskilt effektiv för att skilja mellan friska och angripna träd, i stället för den gröna våglängdstoppen (560 nm) som ofta används i kameror. Modellerna förbättrades ytterligare genom att förenklas och bara använda reflektionen från tre våglängdsband av synligt ljus, vilket gör att metoden inte är beroende av dyra hyperspektrala kameror. 

Den förenklade metoden gör det möjligt att använda enklare sensorer som finns i kostnadseffektiva multispektrala kameror och satelliter, för att tidigt upptäcka angripna träd. Tekniken kan därmed dra nytta av satellitbildernas omfattande geografiska täckning och användas över stora skogsområden.

– Den här nya upptäckten fördjupar vår förståelse för hur träd reagerar på stress, säger Langning Huo, forskare vid SLU. Vi trodde att de första tecknen på ett angrepp var minskad klorofyll- och vattennivåer i granens barr, men vår forskning tyder nu på att en förändring i kloroplasternas pigment (xantofyll) kan ske ännu tidigare. Forskningen visade också att träd har svårare att använda ljus effektivt när de är stressade. Det här ger oss nya insikter att utveckla metoder som kan upptäcka stressade träd tidigare.

Granbarkborren orsakar årligen omfattande skador på skogen och i samband med klimatförändringar ökar risken för utbrott. Genom att förbättra identifieringstekniken kan åtgärder sättas in snabbare och därmed begränsa skadorna på skogen och spridningen av barkborrar.

Pressbild

(Får publiceras fritt i anslutning till artiklar om denna nyhet. Klicka för högupplöst bild. Fotograf eller källa ska anges.)

Drönare med hyperspektral kamera. Fotograf: Geodatacentralen (FGI).

Fakta:

Vetenskaplig artikel - https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271624002946

Forskningen samfinansierades av SLU Skogsskadecentrum och inkluderade ett forskningsutbyte vid Geodatacentralen (FGI) för Langning Huo. Forskningen genomfördes i samarbete med professor Eija Honkavaaras forskningsgrupp vid FGI med data som samlats in i Finland.

En vidareutveckling av projektet startades 2023 i Sverige, där Luiz Cosimo, doktorand vid SLU, utför nya tester och vidareutveckling av metoden. Det nya projektet finansieras av SLU Skogsskadecentrum och EU projektet RESDINET inom ramen för Horizon 2020. Projektets samarbetspartners är, Sveriges lantbruksuniversitet, Slovakiens vetenskapsakademi, Geodatacentralen och Östra Finlands universitet.

Webbsida: www.resdinet.eu