XÂY DỰNG PHƢƠNG PHÁP TÍNH CHIỀU CAO CÂY RỪNG NGẬP MẶN BẰNG CÔNG NGHỆ FLYCAM

TRƢỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA MÔI TRƢỜNG VÀ TÀI NGUYÊN THIÊN NHIÊN XÂY DỰNG PHƢƠNG PHÁP TÍNH CHIỀU CAO CÂY RỪNG NGẬP MẶN BẰNG CÔNG NGHỆ FLYCAM LUẬN VĂN KỸ SƢ NGÀNH LÂM SINH CÁN BỘ HƢỚNG DẪN SINH VIÊN THỰC HIỆN Huỳnh Vũ Ts Võ Quốc Tuấn MSSV: B1404516 Lớp Lâm Sinh K40 Cần Thơ, 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thân Các số liệu, kết trình bày luận văn trung thực chƣa đƣợc công bố cơng trình luận văn trƣớc Cần Thơ, ngày tháng năm 2017 Sinh viên thực Huỳnh Vũ i TRƢỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA MÔI TRƢỜNG VÀ TÀI NGUYÊN THIÊN NHIÊN BỘ MÔN TÀI NGUYÊN ĐẤT ĐAI - XÁC NHẬN CỦA BỘ MÔN TÀI NGUYÊN ĐẤT ĐAI Xác nhận đề tài “XÂY DỰNG PHƢƠNG PHÁP TÍNH CHIỀU CAO CÂY RỪNG NGẬP MẶN BẰNG CÔNG NGHỆ FLYCAM” Sinh viên thực hiện: Huỳnh Vũ MSSV:B1404516 Lớp Lâm sinh Khóa 40 thuộc Bộ Mơn Tài nguyên Đất đai, Khoa Môi trƣờng Tài nguyên thiên nhiên, Trƣờng Đại học Cần Thơ Ý kiến Bộ môn: Cần Thơ, ngày tháng năm 2017 Trƣởng Bộ môn ii TRƢỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA MÔI TRƢỜNG VÀ TÀI NGUYÊN THIÊN NHIÊN BỘ MÔN TÀI NGUYÊN ĐẤT ĐAI - XÁC NHẬN CỦA BỘ MÔN TÀI NGUYÊN ĐẤT ĐAI Chứng nhận chấp thuận báo cáo luận luân tốt nghiệp Ngành Lâm sinh với đề tài: “XÂY DỰNG PHƢƠNG PHÁP TÍNH CHIỀU CAO CÂY RỪNG NGẬP MẶN BẰNG CÔNG NGHỆ FLYCAM” Sinh viên thực hiện: Huỳnh Vũ MSSV:B1404516 Lớp Lâm sinh Khóa 40 thuộc Bộ Mơn Tài ngun Đất đai, Khoa Môi trƣờng Tài nguyên thiên nhiên, Trƣờng Đại học Cần Thơ Nhận xét cán hƣớng dẫn: Cần Thơ, ngày tháng năm 2017 Cán hƣớng dẫn Võ Quốc Tuấn iii TRƢỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA MÔI TRƢỜNG VÀ TÀI NGUYÊN THIÊN NHIÊN BỘ MÔN TÀI NGUYÊN ĐẤT ĐAI - NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG BÁO CÁO Hội đồng chấm báo cáo luận văn tốt nghiệp chấp thuận đề tài: “XÂY DỰNG PHƢƠNG PHÁP TÍNH CHIỀU CAO CÂY RỪNG NGẬP MẶN BẰNG CƠNG NGHỆ FLYCAM” Do sinh viên Huỳnh Vũ (MSSV:B1404516) thực bảo vệ trƣớc hội đồng ngày tháng năm 2017 Kính trình hội đồng xem xét Luận văn tốt nghiệp đƣợc hội đồng đánh giá mức: Ý kiến hội đồng: Cần Thơ, ngày tháng năm 2017 Chủ tịch hội đồng iv LÝ LỊCH KHOA HỌC Họ tên: Huỳnh Vũ Giới tính: Nam Sinh ngày: 08 tháng 05 năm 1996 Nơi sinh: thành phố Cà Mau, tỉnh Cà Mau Quê quán: Khóm 4, phƣờng Tân Thành, thành phố Cà Mau, tỉnh Cà Mau Ngành học: Lâm sinh Nơi học: Trƣờng Đại học Cần Thơ Họ tên cha: Huỳnh Quốc Em Nghề nghiệp: Giáo viên Họ tên mẹ: Ngô Thị Viên Nghề nghiệp: Giáo viên Quá trình học tập Từ 2002-2007: học sinh trƣờng Tiểu học Tân Thành Từ 2007-2011: học sinh trƣờng Trung học sở Tân Thành Từ 2011-2014: học sinh trƣờng Trung học phổ thông Hồ Thị Kỷ Từ 2014-2017: sinh viên ngành Lâm sinh khóa 40, trƣờng Đại học Cần Thơ v LỜI CẢM ƠN Trong suốt quãng thời gian học tập trƣờng Đại học Cần Thơ em đƣợc trao dồi nhiều kiến thức kỹ vơ q báu, hành trang quan trọng to lớn để em vững bƣớc vào đƣờng nghiệp sau Thực hoàn thành luận văn tốt nghiệp chuyên ngành Lâm sinh dấu mốc lớn điểm kết thúc chặng đƣờng sinh viên đại học Nhân dịp hoàn thành luận văn, em xin đƣợc gửi lời cảm ơn chân thành đến gia đình, thầy cơ, anh chị học viên cao học bạn bè quan tâm, giúp đỡ em quãng thời gian dài học tập Xin chân thành cảm ơn thầy, cô trƣờng đại học Cần Thơ, đặc biệt thầy cô Bộ mơn Tài ngun đất đai tận tình truyền đạt cho em kiến thức chuyên môn kinh nghiệm thực tế vô quý báu Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến cô Huỳnh Thị Thu Hƣơng, cố vấn học tập lớp Lâm sinh Khóa 40 quan tâm, giúp đỡ em từ em chập chững bƣớc vào giảng đƣờng đại học Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Võ Quốc Tuấn ngƣời tận hƣớng dẫn giúp đỡ động viên em suốt thời gian thực hoàn thành luận văn Cảm ơn tất bạn lớp Lâm sinh Khóa 40 ln động viên giúp đỡ tơi q trình học tập sống Con sinh gửi lời cảm ơn gia đình ln chỗ dựa tinh thần tiếp bƣớc cho đƣờng học vấn Xin chân thành cảm ơn! vi TÓM LƢỢC Rừng tài nguyên vô quý giá, bên cạnh giá trị thƣơng phẩm cịn đƣợc ví nhƣ phổi xanh Trái đất, giúp cân môi trƣờng tự nhiên đem đến cho ngƣời không gian sống lành Rừng đƣợc cấu thành thực vật, chúng có khả hấp thụ CO2 lƣu giữ dƣới dạng cacbon bể chứa rừng, bể chứa quan trọng thực vật thân gỗ mặt đất Chiều cao rừng nhân tố quan trọng dùng để nghiên cứu, xác định quản lý rừng Để hỗ trợ cho việc xác định chiều cao rừng ngập mặn tiến nghiên cứu xây dựng phƣơng pháp tính chiều cao rừng ngập mặn công nghệ Flycam Dữ liệu ảnh Flycam (871 ảnh, độ phân giải 4.8 cm) đƣợc triết xuất từ tổ chức GIZ đƣợc chụp vào ngày 31/10/2016 Nghiên cứu tiến hành ấp Huỳnh Kỳ, xã Vĩnh Hải, huyện Vỉnh Châu tỉnh Sóc Trăng Phƣơng pháp xác định chiều cao rừng ngập mặn từ công nghệ Flycam công việc gồm nhiều bƣớc Kết cho thấy, liệu đƣợc tính tốn từ ảnh Flycam có khả tính tốn đƣợc chiều cao rừng ngập mặn Độ xác đƣợc xác định từ 79% - 92% Chiều cao trung bình ƣớc tính khoảng 11.53 m Qua đó, cho thấy khả ứng dụng cao ảnh Flycam để theo dõi quản lý chiều cao rừng vii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .i XÁC NHẬN CỦA BỘ MÔN TÀI NGUYÊN ĐẤT ĐAI ii XÁC NHẬN CỦA BỘ MÔN TÀI NGUYÊN ĐẤT ĐAI iii NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG BÁO CÁO iv LÝ LỊCH KHOA HỌC v LỜI CẢM ƠN vi TÓM LƢỢC vii MỤC LỤC viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT xi DANH SÁCH HÌNH xii DANH SÁCH BẢNG xiii MỞ ĐẦU xiv CHƢƠNG 1: LƢỢC KHẢO TÀI LIỆU .1 1.1 Tổng quan rừng ngập mặn 1.1.1Khái niệm rừng ngập mặn 1.1.2Vai trò rừng ngập mặn 1.2 Tổng quan viễn thám 1.2.1 Khái niệm viễn thám 1.2.2 Lịch sử phát triển viễn thám 1.2.3 Nguyên lý .6 1.3 Tổng quan Flycam 1.3.1 Giới thiệu Flycam 1.3.2 Lịch sử phát triển máy bay không ngƣời lái (UAV) 1.3.3 Những khía cạnh UAV 11 1.3.4 Giới thiệu DJI Phantom FC40 16 1.3.5 Quy định sử dụng máy bay không ngƣời lái Việt Nam 17 1.4 Giới thiệu phần mềm Agisoft Photoscan Professional Quantum GIS 18 viii 1.4.1 Phần mềm Agisoft Photoscan Professional 18 1.4.2 Giới thiệu phần mềm hệ thống thông tin địa lý Quantum GIS 19 1.5 Tổng quan vùng nghiên cứu 20 1.5.1 Vị trí địa lý 20 1.5.2 Đặc điểm địa hình 20 1.5.3 Đặc điểm địa chất 21 1.5.4 Thổ nhƣỡng 21 1.5.5 Đặc điểm khí hậu 21 CHƢƠNG 2: PHƢƠNG TIỆN – PHƢƠNG PHÁP 22 2.1 Địa điểm thời gian thực 22 2.2 Phƣơng pháp 22 2.2.1 Quy trình .22 2.2.2 Chuẩn bị 23 2.2.3 Phƣơng pháp thực Agisoft Photoscan 25 2.2.4 Phƣơng pháp thu mẫu 27 2.2.5 Phƣơng pháp xử lý Quantum GIS 28 2.3 Đối tƣợng nghiên cứu 29 CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ THẢO LUẬN 30 3.1 Thời gian xử lý Agisoft Photoscan 30 3.2 Kết tạo ảnh DSM Orthomosaic 30 3.3 Kết thực địa .36 3.3.1 Về loài 36 3.3.2 Về chiều cao 36 3.4 Kết xử lý Quantum GIS .37 3.5 Thành lập đồ chiều cao 37 3.6 Đánh giá phƣơng pháp tính chiều cao rừng cơng nghệ UAV 39 3.6.1 So sánh độ cao thực tế độ cao ƣớc tính 39 3.6.2 Ƣu điểm nhƣợc điểm 46 ix Hình 3.7: Bản đồ chiều cao khu vực Hình 3.8: Bản đồ chiều cao khu vực 38 Hình 3.9: Bản đồ chiều cao khu vực Các ảnh trình bày tone màu tối với giá trị cao độ cao hay pixel ảnh có thực vật cao độ cao ngƣợc lại tone màu sáng với giá trị cao độ thấp hay pixel ảnh khơng có thực vật thực vật Qua ba hình 3.5, 3.6, 3.7 cho thấy diện tích khu vực theo cao độ Vùng có ngập nƣớc chiếm chủ yếu Nếu xét tone màu tối cao độ thay đổi từ sáng đến tối tƣơng ứng với chiều cao từ thấp đến cao, nhóm thực vật có chiều cao 10m (pixel màu tối) chiếm ƣu thế, nhóm thực vật có chiều cao từ – 10m cuối nhóm thực vật có chiều cao dƣới 5m vùng khơng có thực vật (pixel màu sáng) Điều phù hợp với kết thực địa 3.6 Đánh giá phƣơng pháp tính chiều cao rừng cơng nghệ UAV 3.6.1 So sánh độ cao thực tế độ cao ước tính So sánh hai phƣơng pháp tính chiều cao khác Phƣơng pháp với dụng cụ đo độ cao thứ hai thuật toán giải đốn hình ảnh Tổng cộng có 30 mẫu độ cao thu đƣợc sau trình thực địa Các kiểm tra 03 khu vực nghiên cứu có chiều cao dao động từ 3.8m đến 15.8m Mỗi mẫu kiểm tra có cặp kết bao gồm chiều cao thực tế vào độ cao ƣớc tính 39 18 y = 1.1027x - 0.5878 R² = 0.843 16 14 Độ cao ƣớc tính 12 10 0 10 12 14 16 18 Độ cao thực tế Hình 3.10: Tƣơng quan độ cao thực tế độ cao ƣớc tính khu vực Khu vực với 13 mẫu đƣớc đƣợc so sánh độ cao thực tế độ cao ƣớc tính Phƣơng tình hồi qui tuyến tính y = 1.1027x - 0.5878 mơ tả kỳ vọng độ cao ƣớc tính theo độ cao thực tế Hệ số xác định R2 = 0.843 biểu khác biệt độ cao thực tế giải thích khoản 84% khác biệt độ cao ƣớc tính 40 18 y = 1.2877x - 3.1382 R² = 0.8093 16 14 Độ cao ƣớc tính 12 10 0 10 12 14 16 18 Độ cao thực tế Hình 3.11: Tƣơng quan độ cao thực tế độ cao ƣớc tính khu vực Khu vực với 14 mẫu đƣợc so sánh độ cao thực tế độ cao ƣớc tính, có đƣớc mắm Phƣơng tình hồi qui tuyến tính y = 1.2877x – 3.1382 mô tả kỳ vọng độ cao ƣớc tính theo độ cao thực tế Hệ số xác định R2 = 0.8093 biểu khác biệt độ cao thực tế giải thích khoản 81% khác biệt độ cao ƣớc tính 41 16 14 Độ cao ƣớc tính 12 y = 0.8898x + 1.0498 R² = 0.794 10 0 10 12 14 16 18 Độ cao thực tế Hình 3.12: Tƣơng quan độ cao thực tế độ cao ƣớc tính khu vực Khu vực với 15 mẫu đƣợc so sánh độ cao thực tế độ cao ƣớc tính, có đƣớc mắm Phƣơng tình hồi qui tuyến tính y = 0.8898x – 1.0498 mô tả kỳ vọng độ cao ƣớc tính theo độ cao thực tế Hệ số xác định R2 = 0.794 biểu khác biệt độ cao thực tế giải thích khoản 79% khác biệt độ cao ƣớc tính 42 18 16 y = 1.0724x - 0.424 R² = 0.9234 14 Độ cao ƣớc tính 12 10 0 10 12 14 16 Độ cao thực tế Hình 3.13: Tƣơng quan độ cao thực tế độ cao ƣớc tính mắm Hình 3.13 biểu diễn tƣơng quan độ cao thực tế độ cao ƣớc tính với 13 mẫu mắm so sánh mẫu mắm thu đƣợc (5 mẫu mắm so sánh khu vực nghiên cứu khác nhau) Phƣơng tình hồi qui tuyến tính y = 1.0724x - 0.424 mô tả kỳ vọng độ cao ƣớc tính theo độ cao thực tế Hệ số xác định R2 = 0.9234 biểu khác biệt độ cao thực tế giải thích khoản 92% khác biệt độ cao ƣớc tính 43 18 y = 1.0782x - 0.8135 R² = 0.7242 16 14 Độ cao ƣớc tính 12 10 0 10 12 14 16 18 Độ cao thực tế Hình 3.14: Tƣơng quan độ cao thực tế độ cao ƣớc tính đƣớc Hình 3.14 biểu diễn tƣơng quan độ cao thực tế độ cao ƣớc tính với 29 mẫu đƣớc so sánh 22 mẫu đƣớc thu đƣợc (7 mẫu đƣớc so sánh khu vực nghiên cứu khác nhau) Phƣơng tình hồi qui tuyến tính y = 1.0782x - 0.8135 mơ tả kỳ vọng độ cao ƣớc tính theo độ cao thực tế Hệ số xác định R2 = 0.7242 biểu khác biệt độ cao thực tế giải thích khoản 72% khác biệt độ cao ƣớc tính 44 18 y = 1.0498x - 0.3868 R² = 0.8165 16 14 Độ cao ƣớc tính 12 10 0 10 12 14 16 18 Độ cao thực tế Hình 3.15: Tƣơng quan độ cao thực tế độ cao ƣớc tính tồn khu vực nghiên cứu Hình 3.15 biểu diễn tƣơng quan độ cao thực tế độ cao ƣớc tính với 42 mẫu so sánh 30 mẫu đƣớc thu đƣợc toàn khu vực nghiên cứu (12 mẫu so sánh khu vực nghiên cứu khác nhau) Phƣơng tình hồi qui tuyến tính y = 1.0498x 0.3868 mơ tả kỳ vọng độ cao ƣớc tính theo độ cao thực tế Hệ số xác định R2 = 0.8165 biểu khác biệt độ cao thực tế giải thích khoản 82% khác biệt độ cao ƣớc tính 45 Trong 30 mẫu thu thập trình thực tế, có đến 12 mẫu (chiếm 40%) so sánh hai khu vực Tất 12 mẫu thuộc khu vực khu vực 3, có 42 mẫu chiều cao đƣợc so sánh độ cao thực tế độ cao ƣớc tính Kết kiểm tra cho thấy có tƣơng quan cao độ cao thực tế vào độ cao ƣớc tính đƣợc giải đoán từ ảnh Flycam Hệ số xác định R2 03 khu vực nghiên cứu, loài đƣớc, mắm toàn khu vực nghiên cứu lần lƣợc là: Khu vực 1: 0.843 (hình 3.8) Khu vực 2: 0.8093 (hình 3.9) Khu vực 3: 0.794 (hình 3.10) Cây mắm: 0.9234 (hình 3.11) Cây đƣớc: 0.7242 (hình 3.12) Tồn khu vực nghiên cứu: 0.8165 (hình 3.13) Với hệ số xác định R2 đƣợc nghiên cứu nhiều vùng, nhiều loài tổng thể vùng, điều cho thấy chiều cao giải đoán ảnh Flycam độ cao thực tế có mối tƣơng quan cao Hai giá trị khơng có chênh lệch nhiều Các hệ số xác định R2 đƣợc xác định nghiên cứu từ 0.72 – 0.93 chứng tỏ độ xác mức cao áp dụng vào thực tế Do đó, đề tài xây dựng phƣơng pháp tính chiều cao rừng ngập mặn cơng nghệ Flycam nghiên cứu có ý nghĩa 3.6.2 Ưu điểm nhược điểm a Ƣu điểm Khảo sát toàn khu vực thời gian ngắn, vùng đo phƣơng pháp truyền thống Số liệu thu thập dễ dàng xử lý phƣơng pháp truyền thống, số liệu thu thập năm Ảnh có độ phân giải cao, cho kết với độ xác cao Chi phí cho phƣơng pháp tốn phƣơng pháp truyền thống Cách thức thực đơn giản, dễ dàng phổ biến 46 b Nhƣợc điểm Khó khăn cho ngƣời sử dụng Giá thành phần mềm kỹ thuật tƣơng đối cao Độ xác khu vực thấp Thủ tục để thực chuyến bay nhiều thời gian Yêu cầu máy tính mạnh mẽ để thực cơng việc nhanh chóng 47 CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 4.1 Kết luận Qua kết nghiên cứu cho thấy rõ ảnh Flycam cho phản ánh tốt chiều cao rừng ngập mặn Cho kết tốt theo không gian vùng rừng dày rừng thƣa Với độ xác cao dựa so sánh chiều cao ƣớc tính chiều cao thực vùng rừng ngập mặn ven biển huyện Vĩnh Châu với R2 từ 0.79 – 0.84 Kết nghiên cứu cho thấy xác phƣơng pháp chụp ảnh từ Flycam góp phần xây dựng đồ cao độ vùng nghiên cứu, đồ từ ảnh ghép trực giao Orthomosaic Đánh giá đƣợc ƣu nhƣợc điểm phƣơng pháp tính chiều cao rừng để góp phần vào công quản lý rừng Đề tài cung cấp kết tham khảo quan trọng việc phát triển phƣơng pháp tính chiều cao cơng nghệ Flycam 4.2 Kiến nghị Ảnh Flycam nên đƣợc sử dụng để theo dõi diễn biến chiều cao rừng cấp vùng, cấp quốc gia Ảnh có độ phân giải cao so với ảnh vệ tinh để phục vụ cho nghiên cứu chi tiết nghiên cứu phạm vi nhỏ (cấp huyện, cấp xã) Cần mở rộng nhiều nghiên cứu ảnh Flycam viễn thám, không riêng chiều cao mà nghiên cứu sinh khối, đƣờng bờ, v.v Thí điểm phƣơng pháp số vùng trƣớc nhân rộng phƣơng pháp 48 TÀI LIỆU THẢM KHẢO Tiếng Việt Duy Luân, 2015 UAV (drone) gì? https://tinhte.vn/threads/uav-drone-la-gi-nguoi-tadieu-khien-no-ra-sao-va-co-the-dung-cho-nhung-muc-dich-nao.2449470/ (truy cập vào 15/10/2017) Nguyễn Bích Ngọc, 2007 Nghiên cứu định hƣớng quy hoạch bảo vệ mơi trƣờng tỉnh Sóc Trăng đến năm 2020 Nguyễn Ngọc Thạch (2005) Cơ sở viễn thám Nhà Xuất Bản Nông Nghiệp, Hà Nội Năm 2005, 0–19 Toan Tran Van, 2010 Tổng quang viễn thám http://climatechangegis.blogspot.com/2010/11/tong-quan-ve-vien-tham_3285.html (truy cập vào 17/10/2017) Thu Hà, 2017 Agisoft Photoscan Profressional http://taimienphi.vn/download-agisoftphotoscan-professional-32950 (truy cập vào 03/09/2017) Điều kiện tự nhiên tỉnh Sóc Trăng https://www.soctrang.gov.vn/wps/portal/!ut/p/c4/04_SB8K8xLLM9MSSzPy8xBz9CP 0os3gLR1dvZ09LYwOL4GAnA08TRwsfvxBDIz8_M_2CbEdFANV_GII!/ (truy cập vào ngày 09/09/2017) Rừng ngập mặn Việt Nam http://tongcuclamnghiep.gov.vn/tin-tuc/178/a-172/22.html (truy cập vào ngày 17/10/2017) Tập huấn sử dụng công nghệ Flycam vào cơng tác quản lý tài ngun rừng, phịng chống thiên tai https://daln.gov.vn/vi/ac78a1347/tap-huan-su-dung-cong-nghe-flycam-vaocong-tac-quan-ly-tai-nguyen-rung-phong-chong-thien-tai.html (truy cập vào ngày 13/10/2017) Tiêu Bảo Long, 2015 Bản đồ du lịch – Sóc Trăng http://dinhnuituyet.blogspot.com/2015/09/ban-o-du-lich-soc-trang.html (truy cập ngày 08/11/2017) Tìm hiểu Flycam gì? http://flycam.co/tim-hieu-ve-flycam-la-gi/ (truy cập vào ngày 08/11/2017) Thủ tục cấp phép bay Flycam https://flycam24h.com/thu-tuc-cap-phep-bay-flycam/ (truy cập vào ngày 08/11/2017) 49 Tiếng Anh Birdal, A C (2016) Determination of Tree Heights With Unmanned Air Vehicles, (July 2016) https://doi.org/10.13140/RG.2.2.10942.69447 Colomina I., Molina P ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing : A review (2014) ISPRS J Photogramm Remote Sens [Internet] 92:79–97 Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.02.013 Claudia Kuenzer, Andrea Bluemel, Steffen Gebhardt, Quoc Tuan Vo, Stefan Dech: Remote Sensing of Mangrove Ecosystems: A Review In: Remote Sensing 3(5), 2011, ISSN 2072-4292, 878–928, doi:10.3390/rs3050878 Dempewolf, J., Nagol, J., Hein, S., Thiel, C., & Zimmermann, R (2017) Measurement of within-season tree height growth in a mixed forest stand using UAV imagery Forests, 8(7), 1–15 https://doi.org/10.3390/f8070231 DIY DIY Drones website by Chris Anderson, 2013 Elias, B.Pilotless Drones: Background and Considerations for Congress Regarding Unmanned Aircraft Operations in the National Airspace System, 2012 CRS Report for Congress, Congressional Research Service 7-5700, September 10, 2012 Essen H., Johannes W., Stanko S., Sommer R., Wahlen A., Wilcke J High resolution W-band UAV SAR (2012) IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 22-27 July 2012, pp 5033-5036 Giri, C., Ochieng, E., Tieszen, L L., Zhu, Z., Singh, A., Loveland, T., … Duke, N (2011) Status and distribution of mangrove forests of the world using earth observation satellite data Global Ecology and Biogeography, 20(1), 154–159 https://doi.org/10.1111/j.1466-8238.2010.00584.x Itaya, A.; Miura, M.; Yamamoto, S.I Canopy height changes of an old-growth evergreen broad-leaved forest analyzed with digital elevation models For Ecol Manag 2004, 194, 403–411 Jan Dempewolf et al (2017) Measurement of Within-Season Tree Height Growth in a Mixed Forest Stand Using UAV Imagery Froests 2017, vol 8, no 231, pp 1-15 Kumar, S., Khati, U G., Chandola, S., Agrawal, S., & Kushwaha, S P S (2017) Polarimetric SAR Interferometry based modeling for tree height and aboveground 50 biomass retrieval in a tropical deciduous forest Advances in Space Research, 60(3), 571–586 https://doi.org/10.1016/j.asr.2017.04.018 Przybilla H., Wester-Ebbinghaus W Bildflug mit ferngelenkterm Kleinflugzeug (1979) Bildmessung and Luftbildwessen 47, 137-142 Ritter B Use of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) for Urban Tree Inventories, 2014 All theses Paper 1890, Clemson University, South Carolina, USA Remy M., de Macedo K., Moreira J The first UAV-based P- and X-band Interferometric SAR system (2012) IEEE, München, Germany, pp 5041-5044 Schulz H., The unmanned mission of avionics test helicopter – a flexible and versatile VTOL-UAS experimental system (2011) ISPRS – Int Arch Photogramm Remote Sens Spatial Inform Sci XXXVIII-1/C22, 309-314 Sebastian Zimmermann and Karina Hoffmann (2017) Accuracy Assessment of Normalized Digital Surface Models from Aerial Images Regarding Tree Height Determination in Saxony, Germany Deutsche Gesellschaft für Photogrammetrie, Fernerkundung und Geoinformation (DGPF) e.V 2017 Wallace, L.; Lucieer, A.; Watson, C.; Turner, D Development of a UAVLiDAR System with Application to Forest Inventory (2012) Remote Sens., 4, 1519–1543 Wester-Ebbinghaus W Aerial photography by radio controlled model helicopter (1980) Photogramm Rec 10, 85-92 Zhou G., Yang J., Li X., Yang X Advances of flash LIDAR development onboard UAV (2012) ISPRS – Ann Photogramm Remote Sens Spatial Inform Sci XXXIX-B3, 193-198 About Agisoft http://www.agisoft.com/about/ (accessed on 08/11/2017) QGIS - The Leading Open Source Desktop GIS https://www.qgis.org/en/site/about/index.html (accessed on 08/11/2017) QGIS https://en.wikipedia.org/wiki/QGIS (accessed on 08/11/2017) Mangrove https://en.wikipedia.org/wiki/Mangrove (accessed on 17/10/2017) The history of aerial photography https://www.gearthblog.com/blog/archives/2014/08/history-aerial-photography.html (accessed on 08/11/2017) 51 PHANTOM https://www.dji.com/phantom-4/info#downloads (accessed on 04/08/2017) 52