LiDAR i BDL — nowe warstwy danych
Po tygodniu prac nad rozbudową algorytmu KrainaGrzybow.pl oddajemy w Wasze ręce dwie nowe warstwy danych, które diametralnie zwiększają precyzję predykcji grzybowej. Bank Danych o Lasach (BDL) i numeryczny model terenu z skanowania LiDAR to dziś już nie tylko dodatki do mapy — to kluczowe źródła informacji, które algorytm bierze pod uwagę przy każdej analizie.
Bank Danych o Lasach — co to właściwie jest?
BDL to prowadzona przez Lasy Państwowe baza danych, która zawiera szczegółowe informacje o każdym wydzieleniu leśnym w Polsce. Dla każdego kawałka lasu w bazie zapisane jest: jaki gatunek drzewa tam rośnie, ile ma lat, jaki jest typ siedliska leśnego i jaką powierzchnię zajmuje. To leśna "księga wieczysta" — tyle że dla 7,2 miliona hektarów polskich lasów.
W KrainaGrzybow.pl korzystamy z BDL na dwa sposoby:
- Warstwa mapowa WMS — włącz ją w sidebarze, a na mapie zobaczysz kolorowe poligony oznaczające różne gatunki drzewostanu. Sosna na żółto, świerk na niebiesko, buk na zielono. Po kliknięciu w dowolny poligon dostajesz pełne dane: gatunek, wiek drzewostanu, areał.
- Live query przez WFS — algorytm odpytuje serwer BDL na żywo dla każdego kliknięcia w mapę. Nie trzeba ściągać gigabajtów danych lokalnie — zapytanie leci do centralnej bazy, która zwraca dane dla dowolnego punktu w Polsce w ułamku sekundy.
BDL działa więc dla całego kraju. Kliknij w las pod Warszawą, w Bory Tucholskie czy w Bieszczady — zawsze dostajesz rzeczywisty, aktualny skład drzewostanu dla tego konkretnego miejsca, a nie uśrednione dane z map satelitarnych.
LiDAR — lotnicze skanowanie lasów
LiDAR (Light Detection and Ranging) to technologia skanowania laserowego z samolotu lub drona. Wiązka lasera odbija się od powierzchni ziemi i dociera nawet przez gęste korony drzew, tworząc trójwymiarowy model terenu z dokładnością do kilkunastu centymetrów. Dla grzybiarza to przełom.
Dzięki danym z skanowania LiDAR (udostępnianym przez Główny Urząd Geodezji i Kartografii) algorytm KrainaGrzybow.pl zna:
- Dokładną rzeźbę terenu — nachylenie stoku, ekspozycję (która strona góry), lokalne obniżenia gdzie zbiera się wilgoć
- Wysokość n.p.m. — kluczowa dla gatunków górskich jak rydz czy borowik w reglu górnym
- Stopień zacienienia — im gęstszy drzewostan, tym mniej światła dociera do dna lasu, co wpływa na temperaturę gleby i rozwój grzybni
Połącz dane LiDAR z profilem wybranego gatunku, a algorytm wie nie tylko "jaki to las", ale też "czy to jest wilgotny jar na północnym stoku, gdzie borowiki poczują się jak u siebie".
Jak te warstwy współpracują z resztą algorytmu?
W tym momencie KrainaGrzybow.pl analizuje sześć niezależnych warstw danych, które nakładają się na siebie dla każdego punktu na mapie:
| Warstwa | Źródło | Co daje |
|---|---|---|
| Las | Sentinel-2 (ESA) | typ drzewostanu w skali 10 m |
| Gleba | SoilGrids | pH, wilgotność, skład mineralny |
| Pogoda | Open-Meteo | temperatura, opady, wilgotność na żywo |
| BDL | Bank Danych o Lasach | gatunek drzewa, wiek, typ siedliska |
| LiDAR | GUGiK / EU-DEM | rzeźba terenu, nachylenie, wysokość |
| Profil gatunku | uczenie maszynowe | preferencje wyuczone z tysięcy obserwacji |
Każda warstwa ma wagę, która zmienia się w zależności od pory roku, pogody i analizowanego gatunku. Wiosną gleba i nasłonecznienie są kluczowe, latem BDL i typ drzewostanu decydują o tym, czy warto iść w konkretne miejsce, jesienią pogoda (zwłaszcza wilgotność i opady) waży najwięcej. Algorytm dynamicznie dostosowuje te wagi — nie ma jednej sztywnej formuły.
Skąd w ogóle pomysł, żeby łączyć dane leśne z grzybami?
Każdy doświadczony grzybiarz wie, że niektóre lasy są "grzybne", a inne nie — nawet jeśli wyglądają podobnie. Kluczem są szczegóły: czy drzewa mają 30 czy 80 lat, czy gleba jest piaszczysta czy gliniasta, czy stok jest suchy od słońca czy wilgotny od cienia. Doświadczeni zbieracze czytają las instynktownie. My postanowiliśmy zapisać tę wiedzę w kodzie.
Algorytm analizuje każde miejsce na 5–10 parametrach jednocześnie. Przykładowo, jeśli BDL mówi że w punkcie rośnie sosna zwyczajna w wieku 45 lat na typie siedliska lasu świeżego, a LiDAR pokazuje płaski teren na wysokości 180 m n.p.m., a do tego satelita wskazuje bór mieszany, gleba ma pH 4.8 i od tygodnia utrzymuje się wilgotność powyżej 65% przy temperaturze 18°C — algorytm wylicza potencjał dla konkretnych gatunków w tym konkretnym momencie.
Przykład: Dla borowika szlachetnego w Puszczy Noteckiej algorytm bierze pod uwagę: bór sosnowy z 60-letnim drzewostanem (BDL), pH 4.5 (SoilGrids), płaski teren 50 m n.p.m. (LiDAR), średnią temperaturę 20°C i wilgotność 72% w ostatnich 7 dniach (Open-Meteo). Wynik: 84%.
Czy nowe warstwy rzeczywiście poprawiają predykcję?
Tak — i to znacząco. W testach na obszarach, gdzie mamy potwierdzone obserwacje terenowe, dodanie BDL poprawiło trafność predykcji średnio o 12–18% w porównaniu do samej analizy satelitarno-glebowej. W praktyce oznacza to, że algorytm potrafi odróżnić "dobry las na grzyby" od "ładnie wyglądającego lasu, w którym nic nie rośnie" — i to jest różnica, którą czujesz na własnych nogach po godzinie chodzenia po lesie.
LiDAR z kolei największą różnicę robi w terenie górzystym, gdzie już 100 metrów różnicy wysokości i zmiana ekspozycji stoku potrafią przesunąć granicę owocowania o kilka tygodni. W górach bez modelu terenu algorytm był ślepy na te niuanse — dziś je widzi.
Jak to sprawdzić na własne oczy?
Wystarczy otworzyć mapę KrainaGrzybow.pl, włączyć warstwę "Lasy BDL" w sidebarze po lewej stronie i kliknąć w dowolne miejsce na mapie. Panel predykcji pokaże Ci nie tylko ocenę potencjału 0–99%, ale też dane BDL dla tego konkretnego wydzielenia: gatunek drzewa z kolorowym znacznikiem, wiek drzewostanu i powierzchnię.
Co dalej?
BDL w wersji live query działa dla całej Polski od ręki. W kolejnych tygodniach planujemy:
- Rozszerzenie bufora danych BDL — lokalny cache większych obszarów dla szybszego działania offline
- Integrację typów siedliskowych — BDL zawiera też dane o typie siedliska (las świeży, las wilgotny, bór mieszany), które już trafiły do panelu predykcji
- Dalsze warstwy LiDAR — indeks wilgotności terenu (TWI) i ekspozycja słoneczna wyliczana z modelu 3D
- Mapę różnorodności drzewostanu — im więcej gatunków drzew w jednym miejscu, tym większa szansa na różnorodność grzybów
Celem jest mapa, która czyta las tak, jak robi to doświadczony grzybiarz — tyle że spojrzeniem z kosmosu, z dokładnością do pojedynczego drzewa.
— Zespół KrainaGrzybow.pl
