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 pistepilvimenetelmiä elävien ja kaatuneiden puiden kartoitukseen sekä testata kehitettyjen menetelmien toimivuutta ja sovellettavuutta metsän rakenteen tarkasteluun boreaalisissa metsissä.
Osajulkaisuissa I–III kehitettiin pistepilvimenetelmiä 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
LiDAR;
maastolaserkeilaus;
lähikartoitus;
pistepilven prosessointi;
metsien kartoitus
-
Yrttimaa,
University of Eastern Finland, Faculty of Science and Forestry, School of Forest Sciences
Sähköposti
tuomas.yrttimaa@uef.fi
Julkaistu 23.4.2021
Katselukerrat 5090
Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.314 | Lataa PDF
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.
