Artikkelin koko teksti on saatavilla vain PDF-formaatissa.

Janne Räty

Prediction of diameter distributions in boreal forests using remotely sensed data

Räty J. (2020). Prediction of diameter distributions in boreal forests using remotely sensed data. https://doi.org/10.14214/df.294

Tiivistelmä

Metsikön puuston läpimittajakaumaa kuvataan usein teoreettisten todennäköisyysjakaumien avulla. Tyypillisesti todennäköisyysjakauman parametrit johdetaan joko ennustetuista tai arvioiduista puustotunnuksista. Kaukokartoitukseen perustuvissa metsäinventoinneissa todennäköisyysjakaumien käyttäminen ei ole kuitenkaan välttämätöntä, koska läpimittajakaumat voidaan ennustaa hyödyntämällä mitattua koeala-aineistoa (puulistat) ja epäparametrista lähimmän naapurin (NN) menetelmää. Tämän väitöstutkimuksen tavoitteena oli tarkastella NN-menetelmään ja kaukokartoitusaineistoihin perustuvaa läpimittajakaumien ennustamista boreaalisissa metsissä. Ensimmäisessä osatutkimuksessa tarkasteltiin NN-menetelmässä käytettyjä vastemuuttujakokoonpanoja, kun läpimittajakaumia ennustetaan puulajikohtaisesti. Toisessa osajulkaisussa hyödynnettiin erilaisia kaukokartoitusaineistoja tukkikokoisten puiden läpimittajakaumien ennustamisessa. Esimerkiksi monikanavaisen sekä kahdenaikaisen lentolaserkeilausaineiston käyttökelpoisuuttaa verrattiin operationaaliseen standardiin, jossa lentolaserkeilausaineistoa ja ilmakuvia hyödynnetään yhdenaikaisesti. Kolmannessa osajulkaisussa tarkasteltiin mahdollisuuksia ennustaa läpimittajakaumia yhdistäen aluepohjaista puustotulkintaa ja yksinpuintulkintaa. Tulokset osoittivat, että NN-menetelmän vastemuuttujakokoonpanolla on merkitystä puulajikohtaisten jakaumaennusteiden hyvyyteen. Tulosten perusteella voidaan todeta, että operationaalisesti käytössä oleva vastemuuttujakokoonpano ei ole optimaalisin vaihtoehto läpimittajakaumia ennustettaessa. Toisen osajulkaisun tulokset osoittivat, että puulajikohtaisten tukkitilavuusennusteiden virheet ovat suurempia, kun käytetään monikanavaista lentolaserkeilausaineistoa perinteisen yksikanavaisen lentolaserkeilausaineiston ja ilmakuvien yhdistelmän asemesta. Sen sijaan, kahdenaikaisen lentolaserkeilausaineiston (lehdettömään ja lehdelliseen aikaan kerätty) avulla tuotetut puulajikohtaiset tukkitilavuusennusteet saavuttivat lähes saman virhetason verrattuna perinteiseen lentolaserkeilausaineiston ja ilmakuvien yhdistelmään. Kolmannen osajulkaisun tulokset osoittivat, että aluepohjaisen puustotulkinnan ja yksinpuintulkinnan yhdistäminen on hyödyllistä puuston läpimittajakaumia ennustettaessa. Inventointimenetelmien yhdistelmällä saavutettiin yleisesti pienemmät virhetasot verrattuna siihen, että hyödynnettäisiin ainoastaan joko aluepohjaista puustotulkintaa tai yksinpuintulkintaa. On syytä huomata, että yksinpuintulkinnan havaittiin olevan aluepohjaista puustotulkintaa herkempi virheille metsäkuvioilla, joissa läpimittajakauma on muodoltaan kaksihuippuinen tai laskeva. Muodoltaan normaalijakaumaa muistuttaville läpimittajakaumille yksinpuintulkinta tuotti usein aluepohjaista puustotulkintaa pienemmät jakaumaennusteiden virheet. Metsärakenteen analyysia tiheäpulssisen lentolaserkeilausaineiston avulla voidaan hyödyntää indikaattorina, joka auttaa valitsemaan optimaalisen menetelmän läpimittajakaumaennusteiden tuottamiseksi.

Avainsanat
puuston läpimittajakauma; lähimmän naapurin menetelmä; aluepohjainen menetelmä; lentolaserkeilaus; monikanavainen lentolaserkeilaus; yksinpuintulkinta

Tekijä
  • Räty, University of Eastern Finland, School of Forest Sciences Sähköposti janne.raty@uef.fi (sähköposti)

Julkaistu 11 May 2020

Katselukerrat 367

Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.294 | Lataa PDF

Creative Commons License

Osajulkaisut

Räty J., Packalen P., Maltamo M. (2018). Comparing nearest neighbor configurations in the prediction of species-specific diameter distributions. Annals of Forest Science 75(26): 1–16.

https://doi.org/10.1007/s13595-018-0711-0

Räty J., Packalen P., Maltamo M. (2019). Nearest neighbor imputation of logwood volumes using bi-temporal ALS, multispectral ALS and aerial images. Scandinavian Journal of Forest Research 34(6): 469–483.

https://doi.org/10.1080/02827581.2019.1589567

Räty J., Packalen P., Kotivuori E., Maltamo M. (2020). Fusing diameter distributions predicted by an area-based approach and individual-tree detection in coniferous-dominated forests. Canadian Journal of Forest Research 50(2): 113–125.

https://doi.org/10.1139/cjfr-2019-0102


Rekisteröidy
Click this link to register to Dissertationes Forestales.
Kirjaudu sisään
Jos olet rekisteröitynyt käyttäjä, kirjaudu sisään tallentaaksesi valitsemasi artikkelit myöhempää käyttöä varten.
Ilmoitukset päivityksistä
Kirjautumalla saat tiedotteet uudesta julkaisusta
Valitsemasi artikkelit
Hakutulokset
Yrttimaa T., (2021) Characterizing tree communities in space and tim.. Dissertationes Forestales vol. 2021 no. 314 artikkeli 10556
Karjalainen T., (2020) Predicting commercial tree quality by means of a.. Dissertationes Forestales vol. 2020 no. 307 artikkeli 10472
Kukkonen M., (2020) Single sensor airborne data sources for forest i.. Dissertationes Forestales vol. 2020 no. 297 artikkeli 10390
Junttila S., (2019) Utilizing multispectral lidar in the detection o.. Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 277 artikkeli 10201
White J.C., (2019) Improving capacity for large-area monitoring of .. Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 272 artikkeli 10166
Tanhuanpää T., (2016) Developing laser scanning applications for mappi.. Dissertationes Forestales vol. 2016 no. 230 artikkeli 2013
Valbuena R., (2015) Forest structure indicators based on tree size i.. Dissertationes Forestales vol. 2015 no. 205 artikkeli 1988
Pippuri I., (2015) Airborne laser scanning based forest inventory f.. Dissertationes Forestales vol. 2015 no. 193 artikkeli 1980
Xu Q., (2014) Calibration of the tree size distributions by co.. Dissertationes Forestales vol. 2014 no. 182 artikkeli 1964
Peuhkurinen J., (2011) Estimating tree size distributions and timber as.. Dissertationes Forestales vol. 2011 no. 126 artikkeli 1909
Vehmas M., (2011) Airborne laser scanning based identification and.. Dissertationes Forestales vol. 2011 no. 120 artikkeli 1903
Packalén P., (2009) Using airborne laser scanning data and digital a.. Dissertationes Forestales vol. 2009 no. 77 artikkeli 1860