Predicting vegetation characteristics in a changing environment by means of laser scanning
Saarinen N. (2016). Predicting vegetation characteristics in a changing environment by means of laser scanning. https://doi.org/10.14214/df.216
Tiivistelmä
Luonnonvaroja koskevaa päätöksentekoa varten tarvitaan luotettavaa ja ajantasaista tietoa, oli kyse sitten yksittäiseen puuhun liittyvistä toimenpiteistä tai laajojen alueiden strategisesta suunnittelusta. Vanhentunut tieto voi johtaa epäedullisiin tai jopa vääriin ratkaisuihin, erityisesti hoitotoimenpiteiden ajoituksen osalta. Ilmalaserkeilauksella voidaan tuottaa tarkkaa tietoa samanaikaisesti sekä maanpinnan korkeudesta ja maaston muodoista että kasvillisuuden pituudesta ja tiheydestä. Väitöskirjan tavoitteena oli kehittää menetelmiä erilaisten kasvillisuuden ominaisuuksien ennustamiseen laserkeilauksen avulla vaihtuvissa ympäristöissä. Väitöskirja koostuu kolmesta osajulkaisusta, joista ensimmäisessä kehitettiin monilähteinen yksittäisten puiden inventointimenetelmä kaupunkipuiden tunnusten päivittämiseen. Kyseisessä menetelmässä maastolaserkeilauksen avulla tuotettiin puukartta, joka yhdistettiin ilmalaserkeilauksella saatuihin tietoihin. Ilmalaserkeilauksesta saatujen yksittäisten puiden latvojen pituus- ja tiheystunnusten avulla voitiin parantaa kaupunkipuiden läpimittatietoja sekä tuottaa uusia tunnuksia kuten pituus ja latvuksen koko lisättäväksi kaupunkipuurekisterin tietokantaan. Toisessa osajulkaisussa käytettiin veneeseen asennettua laserkeilainta jokiympäristön kasvillisuuden kartoittamiseen sekä kasvillisuudessa tapahtuneiden muutosten havainnoimiseen. Kasvillisuus ja paljas maa oli mahdollista erotella 73 prosentin tarkkuudella, vastaaviin tarkkuuksiin on päästy myös aiemmissa tutkimuksissa, joissa tosin hyödynnettiin tarkempaa maastoaineistoa. Useampiaikaisilla aineistoilla oli mahdollista kartoittaa vuosien välillä tapahtuneita kasvillisuuden muutoksia. Kolmannessa osajulkaisussa hyödynnettiin avoimesti saatavilla olevaa ilmalaserkeilaus- ja monilähteistä valtion metsien inventoinnin (VMI) aineistoa tuulituhojen kartoittamiseen sekä ennustamiseen. Osajulkaisussa ennustettiin tuulituhoriskin suuruutta ilmalaserkeilauksesta saatavien maanpinnan korkeuden ja kasvillisuuden pituuden sekä monilähde-VMI-aineistosta saadun puulajitiedon avulla. Tarkoituksena oli selvittää tuhoriskille erityisen alttiit alueet mahdollisia metsänhoitotoimenpiteitä varten. Puulajitieto lisäsi tuulituhojen kartoitustarkkuutta 76 prosentista 81 prosenttiin. Väitöskirjassa kehitettyjen menetelmien avulla voidaan laajentaa useampiaikaisten laserkeilausaineistojen hyödyntämistä sekä saada lisäarvoa aineistoista. Väitöskirjan tuloksia voidaan hyödyntää tarkemman, monipuolisemman ja ajantasaisemman tiedon tuottamisessa erilaisessa luonnonvaroja koskevassa suunnittelussa ja päätöksenteossa.
Avainsanat
kaukokartoitus;
LiDAR;
metsien inventointi;
metsänarvioimistiede;
kartoitus;
muutostulkinta;
seuranta
Julkaistu 1.4.2016
Katselukerrat 4744
Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.216 | Lataa PDF
Osajulkaisut
Saarinen N., Vastaranta M., Kankare V., Tanhuanpää T., Holopainen M., Hyyppä J. (2014). Urban tree attribute update using multisource single-tree inventory. Forests 5(5): 1032–1052.
https://doi.org/10.3390/f5051032
Saarinen N., Vastaranta M., Lotsari E., Jaakkola A., Kukko A., Kaartinen H., Holopainen M., Hyyppä H.,Hyyppä J. (2013). Area-based approach for mapping and monitoring riverine vegetation using mobile laser scanning. Remote Sensing 5(10): 5285–5303.
https://doi.org/10.3390/rs5105285
Saarinen N., Vastaranta M., Honkavaara E., Wulder M.A., White J.C., Litkey P., Holopainen M., Hyyppä J. (2016). Using multi-source data to map and model the predisposition of forest to wind disturbance. Scandinavian Journal of Forest Research 31(1): 66–79.