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DJI无人机如何被用来嗅到亚马逊雨林

无人驾驶飞机用于收集本来难以或无法收集的信息的创新方式令人印象深刻,因为它们具有革命性。无人机技术已被用于实现高精度的绘图,但它也被用于研究鲸鱼的健康状况,而不会与这些生物进行身体接触。这些用例说明了一旦各个领域的专业人员掌握了技术并积极考虑可以采取哪些措施,就会发生什么。

Scot T. Martin博士已经证明了无人机在不同程度上的可能性。作为一名环境化学家,他专注于测量各种生态系统中植被和人类活动的排放,他走遍了世界各地,研究排放与气候之间的联系。由于与亚马逊州立大学(UEA)的密切合作,他最近能够在巴西偏远的亚马逊州深处的亚马逊热带雨林中为这项工作部署无人机。在那里,他一直利用无人机技术通过使用由他的实验室成员专门设计和制造的传感器“嗅探”环境来测量亚马逊的空气。这样做为他的团队提供了雨林生态系统前所未有的见解。

哈佛气候变化解决方案基金支持这项工作的重要性是不可能的,因为它已经并将提供有关这种环境如何变化的更有意义的理解。Martin博士对该技术的成功迫使他部署了一队无人机来收集不同高度的空气样本。这些信息不仅可以为科学家提供更准确的信息,还可以帮助创建一个预警系统,以便对雨林进行潜在的灾难性变化。

马丁博士将在即将举行的DJI AirWorks活动中讨论其中的许多见解,届时哈佛大学环境科学与工程教授戈登麦凯教授和地球与行星科学教授将出席。为了突出他的工作以及他将在活动中详细讨论的一些事情,我们采访了Martin博士的采访。我们讨论了他的团队现在如何使用无人机,这样做对他的研究有何不同,他期待与AirWorks活动的参与者讨论什么等等。

Jeremiah Karpowicz:我想在这个问题开始时接受一个关于你的研究方向的问题的采访,但是因为你在我们说话的时候就在亚马逊热带雨林中,如果你告诉我们你将如何以及为什么采取这种方法,也许会更好。无人机技术收集这次旅行的信息是如此重要?

Scot T. Martin博士:首先要了解的是我们很少在无人机上安装摄像头。我们要做的是收集样品,因此相机不在无人机中,而是由我们自己的采样盒代替。

我们已经调整了机载DJI计算机的界面,以便它可以更好地与平板电脑进行通信,以控制我们安装在无人机上的采样器盒。一旦我们将这个电子鼻安装到无人机上,我们就用它来飞过它并嗅探森林。

这在环境中开辟了许多应用程序,我们也可以使用不同类型的采样器盒。它实际上导致了各种各样的家庭手工业,世界各地都有团体开发这些盒子。DJI的M600基本上已成为标准,这使我们能够就标准箱体设计达成一致,因此我们可以打开和关闭传感器,以收集我们以前只能从塔架或飞机或系留气球收集的信息类型。无人机的灵活性为我们开辟了一整套新的可能性。

您还能告诉我们以前通过塔或系留气球收集此信息的意义吗?无人机真正为您带来了什么样的不同?

在大气科学中,我们的标准方法是飞机,系留气球,卫星和塔。他们每个人都有自己的位置,但每个人都有严重的限制。

您可以从塔中收集的数据很棒,但也有限制。我们正在尝试收集数据,告诉我们整个热带雨林正在发生什么,但如果我们只是在塔楼恰好位于的地区那样做,那么我们必须假设它如何适用于森林的其他部分。在像亚马逊这样的地区,这不是一个好的假设,因为我们正在处理上下100米的地形,以及从某些树木和某些生态系统被水淹到顶部干旱地带的地区的山丘。在这些地区生长的树木和生态系统的类型有很大不同。

系留气球是一个不错的主意,但是大气科学已基本放弃它们,因为它们很难控制并且很难飞行。系留气球听起来是个好主意,但实际上它们很少被用于各种实际原因。

飞机很棒,但是如果你的科学距离是1或2公里,那么飞机并不是理想的选择,因为你的飞机移动速度要快得多。卫星为您提供了森林的全貌,但您正在研究5-10千米分辨率之间可能存在的情况。所有这一切中都缺少整个星座,这是无人机所能做到的。

为什么能够在1-2公里的水平上收集数据如此重要呢?它是否与您之前必须对地形有很大不同的假设有关?

是的,这部分是因为在塔周围进行测量非常诱人,并宣称“这是亚马逊。”但是猜猜塔的位置在哪里?他们被放置在一个很好的区域,你所谓的土地,坚固的地面和山顶,所以我们认为我们对亚马逊的化学和事物类型的了解可能会有很多偏见,以及树木省略。

有了无人机,我们可以在1-2公里的半径范围内外出。我们可以嗅闻森林和沙林中的各种有机化学物质以及构成亚马逊生物多样性的所有类型的亚森林生态系统。除了交换二氧化碳之外,树还将一大堆有机分子交换到大气中,原因有很多。如果你闻到它们的话,整个森林里都会有一个有机分子的动态交换。它真正开辟了一个全新的层面来研究森林和森林排放的异质性,植物,植物有机化合物的排放方式,与其他植物的交流方式。这是我们大约两年来一直在努力的一般事情。

你能谈一谈关于更换相机系统的后勤工作吗?

一般来说,在大气科学中,我们不是工程专家,但我们带来了业余工程能力,因为我们习惯于为任何目的建造我们自己的传感器,因为有很多东西是你无法买到的。所以我们知道在谈到这个交换时我们要问DJI的那些问题。

事物的规模,成本,软件等都属于有才能的大学实验室所能做的事情。这不是一件轻而易举的事,但与此同时,这并不是你必须引入一家公司来解决的问题。M600非常实惠,一旦我们弄清楚将我们的采样箱连接到它上面需要什么,我们就可以按照大学实验室运作的规模进行操作。

虽然我们已经扩大了无人机的使用范围,但我们已经意识到我们也希望有一台无人机。保持一个在那里允许我们向下指向相机,看看树木在哪个衰老阶段。这是我们实际上尚未完成的事情,但我们计划在接下来的一个月左右看看它是如何运作的。

我会让你解释衰老意味着什么,但这对你的研究意味着什么样的差异或区别?

大多数人都知道与春季和秋季相关的温度和变化,但在亚马逊地区,许多树木都在自己的时钟上。因此有些人在某个时间获得黄叶,而其他人仍然是完全绿色。这是一年365天的现象。有一些干湿的季节差异,但许多这些树都在他们自己的时钟上单独进行他们的年度周期。我们希望用相机捕获与这些周期相关的数据。

通过取出第二架无人机,我们可以拍摄下面的森林。我们必须靠近森林,因为大气是湍流的,所以从森林越往上,从森林混合物排出的所有东西都越多,平均值越大。这就是为什么我们想要降低10米的水平,我们只能与无人机在一起。

这是一个很好的例子,可以通过无人机技术采用不同的方法,但这对您的研究整体有什么不同?是否会产生底线差异?

我可以在那讲五六个故事。

亚马逊面临压力,包括巴西政府可以控制的事情,其中​​包括发展和森林砍伐等事件,以及巴西边界以外的事情,这些问题包括全球气候变化和不断变化的降雨模式等问题。这对森林来说意味着什么呢?由于各种原因,森林正在排放所有这些各种有机化学物质,其中一些是压力因素。我们知道,当他们遇到干旱时,排放会发生变化。了解这些变化何时发生,将有助于我们避免灾难情景。

我会说这是一个很大的不同。您还能告诉我们有关此灾难情况的更多信息吗?

这是亚马逊森林的一个场景,称为“引爆点”。在雨林中,雨水支撑着植物,但植物会重新放水并下雨。问题是,如果你取消足够的森林,那反馈就会受到负面影响。你取下的森林越多,你下雨的次数就越少。如果你取下足够的森林,你将达到一个临界点,这直接导致亚马逊森林的一半的savannization。这就是灾难情景。

我们可以通过能够闻到森林来获得某种类型的预警系统吗?所以我们知道我们是否会进入该政权?如果你正在嗅出并确定他们在特定工厂或地区的不同浓度的排放和水平,那么我们就有可能开发出这种预警系统,以确定这些水平何时发生剧烈变化。因此,如果森林的气味发生变化,那么我们就会知道森林经历了一些动态变化,而且可能不是一个理想的变化。这只是赌注的一个方面。

一般来说,理解为什么植物会释放这些化合物,它们用于什么,以及它们如何交流受到阻碍,因为我们无法在空间上确定哪些植物在哪些时间以及出于何种原因排放这些化合物。我用无人机称它为中尺度。这是在水平方向上缺失的1km类型分辨率。

我们有塔,这是一个固定的位置,我们有10公里的飞机,但我们有这个缺失的规模。我们可能发现和了解森林的事物类型因此而无限。

你现在在亚马逊进行的研究中,您能够在即将到来的DJI Airworks活动中展示和交谈多少?

我还不确定,但这就是科学的本质!

我知道我将展示我们在亚马逊上做的一些事情,然后说明如果你没有相机,你可以做很多有趣的事情。我想很多人都把无人机和相机视为手拉手,不要将两者分开。当然,有不同类型的相机,但我希望能够向人们展示无人机与其他类型的传感器和采样器的可能性,以及我们拥有的一些东西,并且正在学习这些设备。

你最期待做什么或参加什么活动?

我的背景是大气化学。大约两年前,我真的只是开始与无人机有关。在一天结束时,我们是化学家,所以我有兴趣向活动人员展示我们对无人机队伍所做的事情,并探索我们能够并且应该采取的方向。

例如,我知道有机会学习机会用于识别目的,并且使用传感器可以为我们提供与我们的采样器相同或更好的信息。使用采样器,我们必须将物品带回实验室,直到第二天才能得到结果。传感器使我们能够实时获得结果。

假设我们开始使用一种闻起来有趣的传感器。我们的无人机如何实时纠正自己,试图找到那种特定化合物的植物?我们对这些决定有什么控制权?这些是我想与参与者和与会者讨论的事情。

最重要的是,您希望与会者了解您在活动中希望获得的对话是什么?

无人机使我们能够做一些令人难以置信的科学,而且我对科学的兴趣远远超过无人机。因此,我希望与那些对无人机特别感兴趣的人以及他们可以收集的数据类型建立联系。我想和想要解决这项技术问题的人交谈。我遇到了需要解决的问题,当我们发现无人机可以采用和开发的其他方面时,我很兴奋。

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