Artikkelin koko teksti on saatavilla vain PDF-formaatissa.
 

Tuomas Yrttimaa

Characterizing tree communities in space and time using point clouds

Yrttimaa T. (2021). Characterizing tree communities in space and time using point clouds. https://doi.org/10.14214/df.314

Tiivistelmä

Luonnonilmiöiden taustalla olevien prosessien ymmärtämiseksi tarvitaan tarkkoja havaintoja ja mittauksia. Metsäekosysteemin hierarkkisen rakenteen vuoksi sen toiminnalliset ominaisuudet määräytyvät suurelta osin puiden ja puujoukkojen toiminnallisten ominaisuuksien kautta. Siksi metsäekosysteemin toiminnallista rakennetta ja siinä tapahtuvia muutoksia voidaan tarkastella puiden toiminnallisilla ominaisuuksilla ja niissä tapahtuvilla muutoksilla. Kolmiulotteiset lähikartoitusmenetelmät ovat mahdollistaneet puiden yksityiskohtaisen tarkastelun pistepilvien avulla. Tämän tutkielman tavoitteena oli kehittää pistepilvi​​menetelmiä elävien ja kaatuneiden puiden kartoitukseen sekä testata kehitettyjen menetelmien toimivuutta ja sovellettavuutta metsän rakenteen tarkasteluun boreaalisissa metsissä.

Osajulkaisuissa I–III kehitettiin pistepilvi​​menetelmiä metsän eri rakenteiden havaitsemiseen ja niiden ominaisuuksien kartoittamiseen. Kaatuneet kuolleet puunrungot pystyttiin erottamaan aluskasvillisuudesta niiden säännöllisen, sylinterimäisen geometrian avulla (I). Tasaiset ja sylinterimäiset pinnat sekä pystysuoruus olivat toisaalta ominaisuuksia, joiden perusteella elävien puiden rungot voitiin erottaa lehdistä ja oksista (II). Näiden menetelmällisten periaatteiden pätevyys sekä niihin perustuvien pistepilvimenetelmien toimivuus testattiin rakenteellisesti vaihtelevissa boreaalisissa metsissä.

Osajulkaisuissa II–V tutkittiin kehitettyjen pistepilvimenetelmien sovellettavuutta puiden ja puujoukkojen tarkasteluun sekä niissä tapahtuvien muutosten havaitsemiseen. Metsikön rakenteellisen monimuotoisuuden havaittiin olevan tärkein puun tarkastelun tarkkuuteen vaikuttavista tekijöistä (II). Väitöskirjassa kehitetyn pistepilvimenetelmän havaittiin toimivan parhaiten tasarakenteisissa metsissä. Puuston rakenteen vaikutusta kyseisen pistepilvimenetelmän tarkkuuteen tutkittiin tarkemmin kontrolloiduissa olosuhteissa harvennuskokeiden avulla (III). Niissä harvennusvoimakkuuden havaittiin olevan merkittävämpi tarkkuuteen vaikuttava tekijä kuin harvennustapa (ts. yläharvennus, alaharvennus ja systemaattinen harvennus). Latvuston yläpuolelta kerätyn ilmakuvapistepilven yhdistäminen maastolaserkeilauspistepilveen paransi puiden ja puujoukkojen pituusominaisuuksien tarkastelun tarkkuutta pelkkään maastolaserkeilauspistepilveen perustuvaan menetelmään verrattuna (IV). Lopuksi havaittiin, että viiden vuoden tarkastelujakson aikana puiden ja puujoukkojen rakenteissa tapahtuneita keskimääräisiä muutoksia pystyttiin mittaamaan kahden eri ajankohdan maastolaserkeilauksella (V).

Tämän tutkielman tulokset parantavat tietämystä pistepilvimenetelmien sovellettavuudesta puiden ja puujoukkojen ominaisuuksien sekä niissä tapahtuvien muutosten tarkasteluun. Metsäympäristön yksityiskohtainen kolmiulotteinen mallinnus pistepilvien avulla parantaa puun ominaisuuksien tarkastelua, kun puiden kasvua ja puujoukkojen dynamiikkaa voidaan havainnoida entistä tarkemmin. Tämän tutkielman perusteella metsistä kerättyjen pistepilvien ja niitä hyödyntävien analyysimenetelmien avulla voidaan siis ymmärtää metsäekosysteemejä ja niitä muokkaavia prosesseja paremmin.

Avainsanat
lähikartoitus; maastolaserkeilaus; LiDAR; pistepilven prosessointi; metsien kartoitus

Julkaistu 23.4.2021

Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.314 | Lataa PDF

Creative Commons -lisenssi

Osajulkaisut

Yrttimaa T, Saarinen N, Luoma V, Tanhuanpää T, Kankare V, Liang X, Hyyppä J, Holopainen M, Vastaranta M (2019) Detecting and characterizing downed dead wood using terrestrial laser scanning. ISPRS J Photogramm 151: 76–90.

https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.03.007

Yrttimaa T, Saarinen N, Kankare V, Liang X, Hyyppä J, Holopainen M, Vastaranta M (2019) Investigating the feasibility of multi-scan terrestrial laser scanning to characterize tree communities in southern boreal forests. Remote Sens 11, article id 1423.

https://doi.org/10.3390/rs11121423

Yrttimaa T, Saarinen N, Kankare V, Hynynen J, Huuskonen S, Holopainen M, Hyyppä J, Vastaranta M (2020) Performance of terrestrial laser scanning to characterize managed Scots pine (Pinus sylvestris L.) stands is dependent on forest structural variation. ISPRS J Photogramm 168: 277–287.

https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2020.08.017

Yrttimaa T, Saarinen N, Kankare V, Viljanen N, Hynynen J, Huuskonen S, Holopainen M, Hyyppä J, Honkavaara E, Vastaranta M (2020) Multisensorial Close-Range Sensing Generates Benefits for Characterization of Managed Scots Pine (Pinus sylvestris L.) Stands. ISPRS Int J Geo-Inf 9, article id 309.

https://doi.org/10.3390/ijgi9050309

Yrttimaa T, Luoma V, Saarinen N, Kankare V, Junttila S, Holopainen M, Hyyppä J, Vastaranta M (2020) Structural changes in boreal forests can be quantified using terrestrial laser scanning. Remote Sens 12, article id 2672.

https://doi.org/10.3390/rs12172672


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