Artikkelin koko teksti on saatavilla vain PDF-formaatissa.
 

Ninni Saarinen

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
metsien inventointi; metsänarvioimistiede; LiDAR; kaukokartoitus; kartoitus; muutostulkinta; seuranta

Julkaistu 1.4.2016

Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.216 | Lataa PDF

Creative Commons -lisenssi

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.

https://doi.org/10.1080/02827581.2015.1056751


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
Kantola T. (2019) Forest health monitoring in transition: Evaluati.. Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 278 article id 10199
Junttila S. (2019) Utilizing multispectral lidar in the detection o.. Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 277 article id 10201
White J. C. (2019) Improving capacity for large-area monitoring of .. Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 272 article id 10166
Muinonen E. (2018) Optical data-driven multi-source forest inventor.. Dissertationes Forestales vol. 2018 no. 256 article id 10029
Haakana H. (2017) Multi-source forest inventory data for forest pr.. Dissertationes Forestales vol. 2017 no. 243 article id 7767
Saarinen N. (2016) Predicting vegetation characteristics in a chang.. Dissertationes Forestales vol. 2016 no. 216 article id 1998
Hovi A. (2015) Towards an enhanced understanding of airborne Li.. Dissertationes Forestales vol. 2015 no. 200 article id 1985
Kankare V. (2015) The prediction of single-tree biomass, logging r.. Dissertationes Forestales vol. 2015 no. 195 article id 1977
Peuhkurinen J. (2011) Estimating tree size distributions and timber as.. Dissertationes Forestales vol. 2011 no. 126 article id 1909
Mola-Yudego B. (2009) Wood biomass production potential on agricultura.. Dissertationes Forestales vol. 2009 no. 84 article id 1867
Thessler S. (2008) Remote sensing of floristic patterns in the lowl.. Dissertationes Forestales vol. 2008 no. 59 article id 1840
Rautiainen M. (2005) The spectral signature of coniferous forests: th.. Dissertationes Forestales vol. 2005 no. 6 article id 1789