Use of remotely sensed auxiliary data for improving sample-based forest inventories
Saarela S. (2015). Use of remotely sensed auxiliary data for improving sample-based forest inventories. https://doi.org/10.14214/df.201
Tiivistelmä
Kaukokartoitusaputiedon hyödyntäminen otantapohjaisten metsien
inventointien parantamisessa
Viime vuosikymmeninä kaukokartoituksen avulla hankitulla aputiedolla
on potentiaalia lisätä otantapohjaisen metsien inventoinnin
tärkeimpien estimaattoreiden täsmällisyyttä. Tämän opinnäytetyön
motivaatio perustuu kaukokartoitusaineistojen lisääntyvään
saatavuuteen ja tavoitteena oli selvittää miten tämän tyyppistä
aputietoa voidaan käyttää parantamaan otantapohjaisten tutkimusten
asetelmaa ja estimaattoreita. Tutkittiin kahta erilaista
lähestymistapaa: malliperusteista ja asetelmaperusteista. Tutkimuksia varten kerättiin empiirinen aineisto boreaalisesta metsäalueelta Kuortaneelta Länsi-Suomesta. Aineisto käsitti yhdistelmän aputietona hyödynnettyjä laserkeilaus- ja Landsat-aineistoja, maastokoeala-aineisto kerättiin 10. valtakunnan metsien inventoinnin muunnelmana. Tutkittavana metsikkötunnuksena oli runkotilavuus.
Tämän opinnäytetyön tulokset ovat tärkeitä metsien inventoinnin
kehittämisessä vastaamaan vaatimuksia, jotka pohjautuvat kasvavaan
määrään metsiin liittyviä kansainvälisiä sopimuksia ja velvoitteita.
Användning av fjärranalysdata för att förbättra stickprovsbaserade skogsinventeringar
Under de senaste årtiondena har det visat sig att hjälpdata från fjärranalys har potential att öka precisionen för skattningar i stickprovsbaserade skogsinventeringar. Denna avhandling motiverades av den ökade tillgängligheten av fjärranalysdata, och målet var att undersöka hur den här typen av hjälpdata kan användas för att förbättra både stickprovsdesign och skattningar vid stickprovsbaserade inventeringar. Två olika typer av statistisk inferens studerades: modellbaserad inferens och designbaserad inferens. Empiriska data för studierna förvärvades från ett borealt skogsområde i Kuortane regionen i västra Finland. Data bestod av en kombination av hjälpinformation från luftburen LiDAR, Landsat och fältdata från provytor som samlats in med hjälp av en intensifierad version av Riksskogstaxeringen. Det attribut som studerades var volym för skogsbeståndet.
Resultaten från denna avhandling är viktiga för utvecklingen av skogsinventeringar så att de kan uppfylla de krav som följer av ett ökande antal internationella åtaganden och överenskommelser med anknytning till skogen.
Avainsanat
asetelmaperusteinen; Landsat; LiDAR; malliperusteinen; moniuloitteinen todennäköisyysjakauma; otanta
Julkaistu 7.9.2015
Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.201 | Lataa PDF
Grafström A., Saarela S., Ene L. T. (2014). Efficient sampling strategies for forest inventories by spreading the sample in auxiliary space. Canadian Journal of Forest Research 44(10: 1156-1164.
https://doi.org/10.1139/cjfr-2014-0202
Saarela S., Grafström A., Ståhl G., Kangas A., Holopainen M., Tuominen S., Nordkvist K., Hyyppä J.(2015). Model-assisted estimation of growing stock volume using different combinations of LiDAR and Landsat data as auxiliary information. Remote Sensing of Environment 158:431-440.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.11.020
Saarela S., Schnell S., Grafström A., Tuominen S., Nordkvist K.,
Hyyppä J., Kangas A., Ståhl G. (2015). Effects of sample size and
model form on the accuracy of model-based estimators of growing stock volume in Kuortane, Finland. Canadian Journal of Forest Research 45:1524–1534.
https://doi.org/10.1139/cjfr-2015-0077
Saarela S., Schnell S., Tuominen S., Balazs A., Hyyppä J., Grafström A., Ståhl G. (2015). Effects of positional errors in model-assisted and model-based estimation of forest resources using a combination of field plots and remotely sensed data. Manuscript.