Droner leser «fingeravtrykkene» til undervannsvegetasjonen
En seksbent skapning, som er cirka halvannen meter bred, spinner opp propellene sine og løfter seg sakte fra bakken med en kraftig brummelyd. Under henger et klumpete og underlig kamera, montert på et motorisert stativ som holder kameraet i vater.
Via en knapp på fjernkontrollen setter dronen straks kursen mot et forhåndsprogrammert startpunkt. Derfra fortsetter den i et regelmessig fram-og-tilbake-mønster over strandområdet, med litt overlapp mellom stripene – som om den kjører en stor gressklipper og skal sørge for at hele området blir klippet. Tilsvarende som gressklipperen kan kameraet som henger under kun håndtere og avbilde en smal stripe om gangen, og denne stripa må sveipes regelmessig over hele området for å få en full avbildning.
Ved bakkestasjonen er en PC koblet til en boks på et stativ. Boksen har noe som ser ut som ei helt hvit linse, og som fanger opp lys fra alle retninger på himmelen. Selve boksen er et spektrometer – det splitter lyset opp og registrerer hvor sterkt det er på ulike bølgelengder. Målingene forteller hva slags belysning Moder Jord stiller opp med akkurat denne dagen, og om lyset forandrer seg mens avbildningen foregår.
Sjekker konsentrasjon av pigmenter
Kameraet som henger under dronen er også et slags spektrometer. I hver piksel på linja som avbildes splittes lyset opp i et spektrum av ulike bølgelengder. Når hele avbildningen er ferdig, er resultatet et «hyperspektralt bilde», der hver piksel inneholder lysintensitet for over hundre ulike bølgelengder.
Akkurat denne dagen er været godt, og sola skinner fra skyfri himmel. Lyset treffer havoverflaten, og noe av lyset reflekteres tilbake mot himmelen, mens noe av lyset fortsetter nedover i vannet. Her nede treffer lyset ulike typer undervannsvegetasjon – mikroalger, makroalger og sjøgress – som fanger lyset og bruker det til fotosyntese. Ulike planter har ulike pigmenter, og i ulike konsentrasjoner. Disse forskjellene, som vi ser som farger, kan måles mye mer nøyaktig i form av plantens absorpsjonsspektrum - altså hvor mye lys planten absorberer på ulike bølgelengder. Det er nettopp slike målinger det hyperspektrale kameraet der oppe i luften gjør.
Målingene er en del av prosjektet Massimal, som skal utvikle nye metoder for å kartlegge undervannsvegetasjon som ålegrasenger, tang- og tareskog.
Plantenes «fingeravtrykk»
Det er praktisk å kunne holde måleinstrumentet sitt over vannet, men det har også sin pris: Lyset påvirkes av vannet på sin vei fra sola, til planten og opp igjen. Bølger på overflata gir glimt av sollys som reflekteres direkte til kameraet og forstyrrer målingene. I vannsøylen vil lyset også spres og absorberes av partikler i vannet, og til en viss grad vannet selv, og dybden på vannet har derfor mye å si for hvor mye lys som når tilbake til kameraet.
Disse effektene er forskerne nødt til å prøve å korrigere for i etterkant, slik at de står igjen med målinger som kun beskriver hvordan selve plantene absorberer lyset – dette er plantenes spektrale «fingeravtrykk».
«Sannheten på bakken»
Samtidig som målinger gjøres med droner, foretar andre forskere såkalte «ground truth»-målinger – noe som kanskje kan oversettes med «sannheten på bakken». I utvalgte områder har de registrert art og dekningsgrad for vegetasjonen på bunnen. I noen utvalgte områder, markert med hvite plastkvadrater på bunnen, har de også høstet planter som skal undersøkes grundig i et laboratorium.
Noen planter skal tørkes for å måle biomasse, og plantenes «helsestatus» skal måles ved hjelp av PAM fluorescens. Dette er en type måling der planten eksponeres for en kort lyspuls, og man måler hvor mye lys planten sender ut på lengre bølgelengder – både før pulsen og mens pulsen varer. Indirekte forteller dette oss noe om hvor godt plantene klarer å utnytte lyset til fotosyntese, og dermed også om de trives godt eller er utsatt for stress fra omgivelsene.
Lærer seg mønstre
På et kontor i Tromsø samles alt av målinger inn. Her blir de hyperspektrale bildene fra dronen og «ground truth»-målingene koblet sammen i en matematisk modell. Alle målingene er registrert med nøyaktig posisjon, slik at man kan hente ut lys-spekteret for hver måling fra de hyperspektrale bildene. Lys-spektrene og «ground truth»-målingene mates så inn i en algoritme.
Finnes det et tydelig mønster mellom spektrene og målingene – for eksempel at sjøgress absorberer mindre lys rundt 650 nanometer enn blæretang – vil algoritmen lære seg dette mønsteret. Hvis den så får se et nytt spektrum, vil den for eksempel kunne estimere om dette er fra sjøgress eller blæretang.
Dyre og billige målinger
Her ligger også nøkkelen til hensikten med hele prosjektet: Målingene som forskerne har gjort i vannet har kostet tid, penger og svette. Det er vanskelig å gjøre mange nok av dem til å dekke et stort område. Til sammenligning er målingene fra det hyperspektrale kameraet veldig enkle å skaffe; i løpet av en flytur på 15–20 minutter kan man samle inn mange millioner målinger fra et stort område.
Dersom det er tydelig sammenheng mellom de «dyre» ground truth-målingene og de «billige» hyperspektrale målingene, vil man senere kunne nøye seg med å gjøre hyperspektrale målinger. Etter at modellen er «utlært» vil det være mulig å gi den et hyperspektralt bilde fra et nytt område, og den vil kunne produsere kart med for eksempel artsutbredelse og helsestatus for undervannsvegetasjonen.
Avdekker forandringer
Artene som skal undersøkes i prosjektet – hovedsakelig sjøgress og ulike type tare – er svært viktige for de økologiske systemene i havet. De fanger karbon og produserer mat for mange andre arter. De utgjør også strukturer som er viktige yngleplasser for fisk og andre smådyr.
I noen områder er disse artene i rask forandring på grunn av påvirkning fra blant annet klimaforandringer, menneskelig aktivitet og aggressiv beiting av kråkeboller. Siden manuelle målinger av disse artene er relativt kostbare, er de begrenset til stikkprøver i utvalgte områder.
Dersom metodene i prosjektet lykkes, vil de åpne dørene for en mye mer detaljert kartlegging av utbredelsen og tilstanden til disse artene, og hvordan disse endres over tid. Det vil gi et mye bedre utgangspunkt for å studere og forstå hva som er hoveddriverne til disse forandringene.
Dette er Massimal
- MASSIMAL (Mapping of Algae and Seagrass using Spectral Imaging and Machine Learning) skal utvikle nye metoder for å kartlegge undervannsvegetasjon som ålegrasenger, tang- og tareskog. Havbunnen skal avbildes med et hyperspektralt kamera montert på en drone som flyr 50–100 meter over havoverflaten. Gjennom å kombinere de hyperspektrale bildene med manuelle stikkprøver fra havbunnen kan maskinlærings-algoritmer lage kart over de ulike artenes utbredelse, tetthet, og «helsetilstand».
- Betydningen av disse «blå skogene» for livet i havet og for menneskeheten har fått økt oppmerksomhet de siste årene. De danner leveområder for mange arter av sjødyr, og produserer plantemateriale som utgjør mat for disse dyrene. I tillegg bidrar de med en betydelig karbonfangst og renser sjøvannet for næringssalter.
- Menneskelig aktivitet, klimaendringer og overbeiting av kråkeboller utgjør betydelige trusler for disse økosystemene, og man trenger nye verktøy for å måle hvordan og hvorfor disse systemene påvirkes.
