Občas je potřeba si něco ověřit na vlastních datech — ne z marketingu a ne z prezentací. Takže jsem si vzal vlastní kus lesa v Bílé Třemešné a udělal malé POC (proof-of-concept) nad službou TreeDetect.
Cíl byl jednoduchý:
zjistit, jestli z běžného fotogrammetrického náletu dokáže AI vytáhnout použitelné informace o stromech.
Sběr dat v terénu
Lokalita není ideální — prudší svah, členitý terén, vysoké stromy.
Kvůli tomu jsem letěl ve 120 m AGL, jinak by nebyly koruny stromů dostatečně čitelné.
- RTK fix pro absolutní přesnost
- cca 140 fotografií
- záměrně jen menší plocha (čistě referenční dataset)
- typický les + pár chatek
- starý štěrkový lom po pradědovi (těžba materiálu na cesty)
Tohle není dataset připravený pro zákazníka.
Naopak — schválně „reálný“ provozní stav, kde se ukáže, jestli nástroj funguje.
Nahrání do TreeDetect
Postup je překvapivě přímočarý:
- vytvoření účtu
- založení projektu
- import KML trasy letu z dronu
- upload fotografií
- výpočet ceny podle plochy
Cena vyšla podle ceníku: 14 € / hektar + malá sleva k novémů účtu
Záměrně jsem zpracoval jen malý kus lesa — jde o technologickou referenci, ne o zakázku.
Paralelně Metashape
Zatímco TreeDetect počítá stromovou analytiku, v Agisoft Metashape běžel klasický fotogrammetrický workflow.
Vznikl model pozemku a okolních chatek — a pěkně se na něm ukázal i historický detail:
malý lom, kde praděda kdysi těžil štěrk na místní cesty.
Co očekávám od TreeDetect
Čekám hlavně:
- počet stromů
- průměr koruny
- výšky
- zdravotní stav / klasifikace
- hustotu porostu
Otázka není, jestli to nějak spočítá.
Otázka je, jestli to bude použitelné pro praxi (města, lesní správy, majetkové mapování).