Utilizing multispectral lidar in the detection of declined trees
Junttila S. (2019). Utilizing multispectral lidar in the detection of declined trees. https://doi.org/10.14214/df.277
Tiivistelmä
Maailman metsät altistuvat uudenlaiselle stressille ilmastonmuutoksen myötä. Tuhohyönteiset sekä patogeenit siirtyvät uusille leveysasteille ja kuumuuden aiheuttama stressi lisääntyy, mikä johtaa lisääntyneeseen puiden kuolleisuuteen sekä kasvaneeseen metsäpalojen määrään maailmanlaajuisesti. On vaikeaa arvioida, kuinka voimakasta metsien heikentyminen ilmastonmuutoksen myötä on minkä vuoksi tarvitaan uusia harhattomia menetelmiä metsien kunnon arviointiin. Kaukokartoitusmenetelmillä voidaan mitata useita eri muuttujia metsistä, mutta stressin havaitseminen aikaisessa vaiheessa on ollut haastavaa muutoksien hienovaraisuudesta johtuen. Monikanavalaserkeilausteknologialla on potentiaalia havaita aikaisia puun heikentymisen merkkejä tarjoamalla tarkkaa kolmiulotteista tietoa sekä informaatiota puun heijastuvuudesta useilla eri aallonpituuksilla samanaikaisesti.
Tämän väitöskirjan päätavoitteena oli tutkia monikanavalaserkeilauksen kykyä havaita ja arvioida useiden eri stressitekijöiden aiheuttamaa puun heikentymistä. Tämä tehtiin tutkimalla kaukokartoituksen avulla havaittavaa puiden heikentymisen indikaattoria, lehtien vesipitoisuutta. Väitöskirjassa kehitettiin uusia menetelmiä lehtien vesipitoisuuden arviointiin monikanavalaserkeilauksen avulla useilla eri mittakaavoilla yksittäisistä lehdistä kokonaisiin latvuksiin. Myös lehtien vesipitoisuuden ja erilaisten puun heikentymistä aiheuttavien stressitekijöiden välistä suhdetta tutkittiin, jotta stressin ja vesipitoisuuden välistä riippuvuutta voitaisiin ymmärtää paremmin.
Osatutkimukset I-III keskittyivät tutkimaan lehtien vesipitoisuuden sekä laserintensiteetin, eli laserin heijastaman valon, välistä yhteyttä usealla aallonpituudella. Ensin, hyperspektrilaserkeilainta, joka havaitsee kahdeksaa eri aallonpituutta, käytettiin muutosten havaitsemiseen tuoreiden sekä kuivuuskäsiteltyjen mäntyjen sekä kuusten välillä (osatutkimus I). Sitten tehtiin tutkimus yksittäisillä lehdillä sekä neulasryhmillä (osatutkimus II) käyttäen mäntyä, kuusta, metsälehmusta, vaahteraa sekä rauduskoivua ja havaittiin vahva riippuvuus lehtien vesipitoisuuden sekä 1550 nm ja 690 nm aallonpituuksista lasketun indeksin välillä. Tämän jälkeen osatutkimuksessa III tutkittiin neulasten kosteuspitoisuuden arviointia monikanavalaserkeilauksen avulla sekä patogeenin ja kuivuuden aiheuttamaa lehtien vesipitoisuuden vaihtelua kuusen taimilla. Sinistäjäsienellä infektoitujen taimien neulasten vesipitoisuus vähentyi nopeasti, kun taas kuivuuskäsiteltyjen taimien vesipitoisuus pysyi tasaisempana erittäin voimakkaaseen kuivuuteen asti. Neulasten kosteuspitoisuus sekä heikentyneet taimet pystyttiin ennustamaan hyvällä tarkkuudella käyttäen indeksiä, joka oli laskettu 1550 nm ja 905 nm aallonpituuksista.
Kehitettyä menetelmää sekä neulasten kosteuspitoisuuden ja puun heikentymisen välistä yhteyttä tutkittiin osatutkimuksessa IV kirjanpainajan (Ips typographus L.) heikentämässä metsässä. Monikanavalaserkeilauksen avulla pystyttiin erottamaan hyvällä tarkkuudella (90% yleistarkkuus) kirjanpainajan saastuttamat puut jo silloin kun latvus ei vielä osoittanut visuaalisia heikentymisen merkkejä. Laserintensiteetin avulla pystyttiin havainnoimaan pihkavuotoja rungossa, mikä auttoi terveiden puiden luokittelussa. Huomattiin myös, että neulasten kosteuspitoisuus laskee jo pian kirjanpainajan iskeytymisen jälkeen.
Tämä väitöskirja edistää sekä objektiivisen ja automatisoitavan menetelmän kehitystä, jolla voidaan havaita ja mitata puiden heikentymistä, että lehtien vesipitoisuuden ja puiden heikentymisen välisen yhteyden ymmärtämistä. Väitöskirjan tuloksista julkaistaan myös populääri musiikki- ja videoteos nimellä: Idän Proffa feat. Linda Ilves – Keilaa puita. Video julkaistaan täällä: http://bit.ly/keilaapuita.
Avainsanat
kaukokartoitus;
laserkeilaus;
maastolaserkeilaus;
puiden terveys;
lehtien vesipitoisuus;
metsän heikentyminen
-
Junttila,
University of Helsinki, Department of Forest Sciences
Sähköposti
samuli.junttila@helsinki.fi
Julkaistu 20.5.2019
Katselukerrat 4750
Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.277 | Lataa PDF
Osajulkaisut
Junttila S., Kaasalainen S., Vastaranta M., Hakala T., Nevalainen O., Holopainen M. (2015). Investigating Bi-Temporal Hyperspectral LiDAR Measurements from Declined Trees—Experiences from Laboratory Test. Remote Sensing 7(10): 13878-13894.
http://dx.doi.org/10.3390/rs71013863
Junttila S., Vastaranta M., Liang X., Kaartinen H., Kukko A., Kaasalainen S., Holopainen M., Hyyppä, H., Hyyppä J. (2017). Measuring leaf water content with dual-wavelength intensity data from terrestrial laser scannrs. Remote Sensing 9(1):8.
http://dx.doi.org/10.3390/rs9010008
Junttila S., Sugano J., Vastaranta M., Linnakoski R., Kaartinen H., Kukko A., Holopainen M., Hyyppä H., Hyyppä J. (2018). Can leaf water content be estimated using multispectral terrestrial laser scanning? A case study with Norway spruce seedlings. Frontiers in Plant Science 9:299.
http://dx.doi.org/10.3389/fpls.2018.00299
Junttila S., Vastaranta M., Holopainen M., Lyytikäinen-Saarenmaa P., Kaartinen H., Hyyppä H., Hyyppä J. (2019). The potential of dual-wavelength terrestrial lidar in early detection of Ips typographus (L.) infestation – leaf water content as a proxy. Manuscript.
