Artikkelin koko teksti on saatavilla vain PDF-formaatissa.
 

Eero Muinonen

Optical data-driven multi-source forest inventory setups for boreal and tropical forests

Muinonen E. (2018). Optical data-driven multi-source forest inventory setups for boreal and tropical forests. https://doi.org/10.14214/df.256

Tiivistelmä

Työn tavoitteena oli soveltaa ja edelleen kehittää satelliittikuvatietoon perustuvia metsien inventoinnin laskennan menetelmiä ja komponentteja boreaalisen ja trooppisen metsän olosuhteissa. Tässä työssä esitettävät sovellukset perustuvat optisen alueen kaukokartoitustietoon, pääosin satelliittikuvatietoon, sekä epäparametriseen k:n lähimmän naapurin estimointimenetelmään, jotka molemmat ovat yleisesti käytettyjä komponentteja monilähteisessä metsien inventoinnissa.

Variogrammia tekstuuri-informaation lähteenä metsikkökuvion puuston keskitilavuuden estimoinnissa kokeiltiin digitaalisen ilmakuvan avulla Hyytiälässä. Ristiinvalidoinnin mukaan keskitilavuuden estimoinnin tarkkuus parani, kun semivarianssin arvot olivat mukana hakumuuttujien joukossa.

Metsäpeitteen ja tilavuuden kartoittamisessa Terain alueella Nepalissa hyödynnettiin. Landsat TM -satelliittikuvia. Monilähteisen metsien inventoinnin laskentaa sovellettiin tilavuuden kartoitukseen myös Kon Tumin provinssin alueella Vietnamissa. Näissä kahdessa tutkimuksessa käytettiin MODIS -satelliittikuvatietoa referenssinä Landsat TM kuvien suhteellisessa kalibroinnissa.

Satelliittikaukokartoitus on edesauttanut myös metsähakkeen teknisen korjuumahdollisuusarvion laskentamenetelmien kehitystyötä. Työssä esitetään esimerkkisovellus Keski-Suomessa ja lähtötietona laskentaproseduurissa käytetään monilähdeinventoinnin tuottamaa rasterimuotoista biomassakartoitusta. Metsähakkeen korjuumahdollisuusarvio perustui hakkuutähteiden ja kantojen korjuuseen päätehakkuukohteilla.

Trooppisen metsän alueita koskevissa sovelluksissa laskennan toteutus tehtiin Open Source -laskentaohjelmistoilla. Tehty työ on osaltaan myös REDD+ ohjelmaan liittyvää metsien inventoinnin ja kaukokartoituksen kapasiteetin kehitystyötä. Metsähakkeen korjuumahdollisuusarviot toimivat puolestaan tukena metsäbioenergian tuotantoon liittyvässä päätöksenteossa.

Avainsanat
kaukokartoitus; k:n lähimmän naapurin estimointimenetelmä; Landsat-satelliittikuva; metsähakkeen tekninen korjuumahdollisuus; metsäpeitteen kartoitus; variogrammi

Julkaistu 9.8.2018

Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.256 | Lataa PDF

Creative Commons -lisenssi

Osajulkaisut

Muinonen E., Maltamo M., Hyppänen H., Vainikainen V. (2001). Forest stand characteristics estimation using a most similar neighbor approach and image spatial structure information. Remote Sensing of Environment 78(3): 223-228.

https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00220-6

Muinonen E., Parikka H., Pokharel Y., Shrestha S., Eerikäinen K. (2012). Utilizing a multi-source forest inventory technique, MODIS data and Landsat TM images in the production of forest cover and volume maps for the Terai physiographic zone in Nepal. Remote Sensing 4(12): 3920-3947.

https://doi.org/10.3390/rs4123920

Muinonen E., Pitkänen J., Hung N. P., Tinh M. V., Eerikäinen K. (2014). Integrating multi-source data for a tropical forest inventory—a case study in the Kon Tum region, Vietnam. Australian Forestry 77(2): 92-104.

https://doi.org/10.1080/00049158.2014.924170

Muinonen E., Anttila P., Heinonen J., Mustonen J. (2013). Estimating the bioenergy potential of forest chips from final fellings in Central Finland based on biomass maps and spatially explicit constraints. Silva Fennica 47(4) article 1022.

https://doi.org/10.14214/sf.1022


Rekisteröidy käyttäjäksi
Paina tätä linkkiä Metsätieteen aikakauskirjan käsikirjoituksen tarjoamis- ja seurantajärjestelmään (OJS) kirjautumiseen.
Kirjaudu sisään
Jos olet kirjautunut käyttäjäksi, kirjaudu sisään tallentaaksesi valitsemasi artikkelit myöhempää käyttöä varten.
Ilmoitukset päivityksistä
Kirjautumalla saat tiedotteet uudesta julkaisusta.



Valitsemasi artikkelit
Hakutulokset
Kantola T. (2019) Forest health monitoring in transition: Evaluati.. Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 278 article id 10199
Junttila S. (2019) Utilizing multispectral lidar in the detection o.. Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 277 article id 10201
White J. C. (2019) Improving capacity for large-area monitoring of .. Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 272 article id 10166
Muinonen E. (2018) Optical data-driven multi-source forest inventor.. Dissertationes Forestales vol. 2018 no. 256 article id 10029
Haakana H. (2017) Multi-source forest inventory data for forest pr.. Dissertationes Forestales vol. 2017 no. 243 article id 7767
Saarinen N. (2016) Predicting vegetation characteristics in a chang.. Dissertationes Forestales vol. 2016 no. 216 article id 1998
Hovi A. (2015) Towards an enhanced understanding of airborne Li.. Dissertationes Forestales vol. 2015 no. 200 article id 1985
Kankare V. (2015) The prediction of single-tree biomass, logging r.. Dissertationes Forestales vol. 2015 no. 195 article id 1977
Peuhkurinen J. (2011) Estimating tree size distributions and timber as.. Dissertationes Forestales vol. 2011 no. 126 article id 1909
Mola-Yudego B. (2009) Wood biomass production potential on agricultura.. Dissertationes Forestales vol. 2009 no. 84 article id 1867
Thessler S. (2008) Remote sensing of floristic patterns in the lowl.. Dissertationes Forestales vol. 2008 no. 59 article id 1840
Rautiainen M. (2005) The spectral signature of coniferous forests: th.. Dissertationes Forestales vol. 2005 no. 6 article id 1789