2. novembril tuleb Eesti Maaülikoolis kaitsmisele doktoritöö, mis keskendub mehitamata õhusõidukitele metsatulekahjude ohjamisel. 

Raul Sampaio de Lima kaitsmisele tulevast doktoritööst "Novel approaches in multi-sensor unmanned aerial vehicles as basis for enhancing fire management frameworks" ("Mehitamata õhusõidukite uudsed rakendused tuleohjesüsteemide täiustamisel") selgub, et multispektraalsed andmed aitavad ennetavalt hinnata pinnase niiskust. 

Kliimamuutused mõjutavad maailma, muutes metsatulekahjude mõistmise hädavajalikuks. Käesoleva doktoritöö eesmärk on arendada teadmisi kaugseire valdkonnas, eriti mehitamata õhusõidukite (UAV) põhiste lähenemiste kaudu, et parandada metsatulekahjude ohjamise raamistikke.

Uuring hõlmas erinevaid Eesti asukohti. Artikkel I uuris, kuidas UAV lendude parameetrid mõjutavad andmete kvaliteeti Lahemaa rahvuspargis. Artiklid II ja IV hindasid maapealse osa biomassi kasutades multispektraalseid ja hüperspektraalseid andmeid, rakendades mitmekesiseid masinõppe meetodeid ja lähenemisi. Artikkel III prognoosis pinnase niiskust Lavassaare looduskaitsealal, kasutades optilisi UAV andmeid ja osalist vähimruutude regressiooni. Artikkel V kaardistas kurdlehise kibuvitsa (Rosa rugosa) esinemist üle Eesti rannajoone, kasutades UAV-sid ja ühendades need leiud satelliidi andmestikuga.

Masinõppe ja AutoML raamistikud osutusid tõhusaks maapealse osa biomassi hindamisel, avades tee automatiseeritud algoritmidele. Erinevate mudelite arendamine või välitööde teostamine erinevatel perioodidel osutus kõige tõhusamaks meetodiks täpse pinnase niiskuse modelleerimisel.

UAV-põhine meetod aitas jälgida tulekahjude järelvalvet ja liikide kaardistamist, võimaldades hindamist ka välitööde piirkondadest kaugemal. Seega muutus nende andmete tähtsus tuleohjamise etappide vahel. Multispektraalsed andmed aitasid ennetavalt hinnata pinnase niiskust, samas kui järeltulekahjude kontekstis kasutati fotogrammetriat paljastatud alade jaoks. Erinevate kaugseire andmete integreerimine parandas modelleerimistulemusi, ületades ülekantavuse väljakutsed.

Kaugseire ja välitööde andmete komplementaarne kasutamine täiustas modelleerimist, eriti keerulistes keskkondades. Leiud rõhutasid kaugseire andmete ühendamise potentsiaali täpseks muutuja modelleerimiseks, suurendades täpsust paremate tuleohjamissüsteemide jaoks.

Raul Sampaio de Lima kaitseb filosoofiadoktori väitekirja 2. novembril kell 13.15 Fr. R. Kreutzwaldi 5 ruumis 2A1. Doktoritöö juhendajad on professor Kalev Sepp, professor Mait Lang ja dr. Ants Vain ning oponent professor Tarmo Remmel (Yorki Ülikool, Kanada). Dissertatsiooniga saab tutvuda Eesti Maaülikooli digitaalarhiivis EMU DSpace.