Artikkelin koko teksti on saatavilla vain PDF-formaatissa.
 

Samuli Junttila

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; maastolaserkeilaus; laserkeilaus; puiden terveys; lehtien vesipitoisuus; metsän heikentyminen

Julkaistu 20.5.2019

Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.277 | Lataa PDF

Creative Commons -lisenssi

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.


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
Pyörälä J. (2020) Assessing wood properties in standing timber wit.. Dissertationes Forestales vol. 2020 no. 295 article id 10368
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