Artikkelit jotka sisältää sanan 'change detection'

Kategoria : Articles

Ville Luoma. (2022). Measuring tree growth using terrestrial laser scanning. https://doi.org/10.14214/df.329
Avainsanat: LiDAR; metsänarvioimistiede; TLS; metsän mittaus; muutosten seuranta; pistepilvien prosessointi; puiden kasvun kohdentuminen
Tiivistelmä | Näytä lisätiedot | Artikkeli PDF-muodossa | Tekijä

Metsät ovat kokonaisuus, joka on jatkuvan muutoksen alaisena. Keskeisimpiä luonnollisia syitä metsissä tapahtuville muutoksille ovat puiden kasvu, vaurioituminen ja kuolema. Puiden kasvu ilmenee puun eri osien koon muutoksena. Vallalla olevan käsityksen mukaan puiden kasvu noudattaa teoriaa, jossa puu kohdistaa kasvuresurssejaan ensin latvukseen, saavuttaakseen puiden välisessä kilpailussa riittävät valo-olosuhteet, minkä jälkeen resursseja voi kohdistaa myös rungon läpimitan kasvattamiseen. Kasvua voidaan mitata keräämällä toistuvia havaintoja jostain tunnuksesta valitulla ajanjaksolla. Aiemmat tutkimukset ovat jo osoittaneet puiden kasvun vaikuttavan esimerkiksi puun laatuun ja niiden kykyyn sitoa hiiltä, mutta voidaksemme ymmärtää entistä paremmin puiden kasvun syitä ja sen vaikutuksia, tarvitaan uusia menetelmiä puissa ja metsissä tapahtuvien muutosten määrittämiseksi.

Maastolaserkeilauksesta (TLS) on tullut 2000-luvun aikana menetelmä, jolla tuotetuista yksittäisiä puita tai metsiä kuvaavista 3D-pistepilvistä voidaan määrittää tarkasti puun mittoja ja ominaisuuksia. TLS-pistepilviä ei kuitenkaan ole vielä hyödynnetty laajemmin puiden kasvun mittaamisessa. Tämän väitöskirjatyön tavoitteena oli kehittää menetelmiä puiden kasvun mittaamiseksi boreaalisissa metsissä kahden ajankohdan TLS-pistepilviltä. Lisäksi tavoitteena oli tuottaa uutta tietoa puiden kasvusta eri olosuhteissa ja kehitysvaiheissa tutkimalla TLS-pistepilviltä puiden runkomuodon muutosta ja kasvun kohdentumista rungon eri osiin. Väitöskirjatutkimuksessa seurattiin yhteensä 1315 puun kasvua viiden ja yhdeksän vuoden ajanjaksoilla.

Väitöskirjan osajulkaisu I osoitti TLS-pistepilvien käyttökelpoisuuden puiden kasvun mittaamiseen. Osajulkaisuissa II ja III tutkittiin automatisoidun menetelmän soveltuvuutta kasvun mittaukseen. Automaattinen menetelmä onnistui havaitsemaan kahden ajankohdan TLS-pistepilvistä puut, jotka vastasivat pohjapinta-alaltaan 84.5 prosenttia koko tutkimuskohteiden puuston pohjapinta-alasta. Puiden rinnankorkeusläpimitassa, pituudessa sekä runko- ja tukkitilavuudessa havaittiin tilastollisesti merkitseviä muutoksia tarkastelujakson aikana. Puiden kasvu ja tilavuuskasvun kohdentuminen oli samankaltaisempaa rakenteeltaan samanlaisissa metsiköissä.

Tämän väitöskirjatutkimuksen tulokset osoittavat kahden ajankohdan TLS-pistepilvien soveltuvuuden puiden kasvun ja metsien rakenteessa tapahtuvien muutosten seurantaan. TLS-pistepilviä hyödyntämällä voidaan saada lisätietoa puiden kasvusta, mikä on tarpeen, jotta olisi mahdollista ymmärtää entistä paremmin metsissä tapahtuviin muutoksiin vaikuttavia tekijöitä. Parantunut ymmärrys ja lisääntynyt tieto voi olla erityisen arvokasta aloilla, joilla tarvitaan yksityiskohtaista tietoa puiden kasvusta ja metsien rakenteen muutoksista.

  • Luoma, University of Helsinki, Faculty of Agriculture and Forestry, Department of Forest Sciences Sähköposti: ville.luoma@helsinki.fi
Joanne C. White. (2019). Improving capacity for large-area monitoring of forest disturbance and recovery. https://doi.org/10.14214/df.272
Avainsanat: kaukokartoitus; aikasarja; Landsat; muutostulkinta; komposiittikuva; lentolaserkeilaus
Tiivistelmä | Näytä lisätiedot | Artikkeli PDF-muodossa | Tekijä

Tietotarpeista metsien seurantaan liittyen on tullut entistä monitahoisempia. Jotta näihin tietotarpeisiin voidaan vastata, aineistojen tulee olla systemaattisesti tuotettuja, spatiaalisesti kattavia ja yksiselitteisiä, sekä niiden avulla tulee olla mahdollista havaita muutokset spatiaalisella ja temporaalisella resoluutiolla, jotka ovat yhteismitallisia sekä luonnon että ihmisen vaikutusten kanssa. Lisäksi raportointivelvollisuudet asettavat edelleen vaatimuksia läpinäkyvyyden, toistettavuuden ja aineistojen alkuperän suhteen. Väitöskirjan tavoitteena oli keskittyä näihin tarpeisiin sekä parantaa metsissä tapahtuvien häiriöiden ja niistä palautumisen seurannan mahdollisuuksia laajoilla alueilla.

Landsat-aikasarja tehostaa metsien seurannan mahdollisuuksia, erityisesti metsissä tapahtuvien häiriöiden jälkeisen palautumisen arviointia, kun taas komposiittikuvien tuottamisen lähestymistapa, jossa hyödynnetään parhaita saatavilla olevia pikseleitä, mahdollistaa Landsat-aikasarjan hyödyntämisen laajoilla metsäalueilla. Osajulkaisuissa I ja IV tunnistettiin metsien seurannan tietotarpeita ja liitettiin niitä komposiittikuvan tuottamisen kriteereihin sekä aineistojen saatavuuteen Kanadassa ja Suomessa. Osajulkaisussa II kehitettiin menetelmiä ja havainnollistettiin niitä tuottamalla laajan alueen yhtenäiset Landsat-komposiittikuvat, joista tunnistettiin muutokset, laskettiin jatkuvat muutospiirteet sekä tuotettiin vuosittaiset tiedot, jotka ovat olennaisen tärkeitä metsien seurannan kannalta. Osajulkaisussa III kansallista seurantamenetelmää testattiin Kanadan yli 650 Mha metsäekosysteemien alueella ja se mahdollisti yksityiskohtaiset analyysit kohteissa, joissa oli tapahtunut metsäpalo tai päätehakkuu edellisen 25 vuoden aikana (1985-2010). Lisäksi metsien lyhyen ja pitkän ajan palautumista pystytiin arvioimaan. Palautumista kuvaavista sävyarvopiirteistä tuotettiin lisätietoa osajulkaisuissa V ja VI. Osajulkaisussa V metsien palautumista kuvaavien sävyarvojen hyödyllisyyttä arvioitiin ja vahvistettiin vertaamalla niitä metsien peitteisyyden ja pituuden kriteereihin, jotka saatiin lentolaserkeilausaineistosta. Osajulkaisussa VI tutkittiin ja määrällistettiin maastossa mitattujen metsän rakenteen ja puulajisuhteiden vaikutusta palautumista kuvaaviin sävyarvoihin.

Keskittymällä metsien seurantajärjestelmien neljään tärkeimpään näkökulmaan, tietotarpeeseen, aineistojen saatavuuteen, menetelmäkehitykseen, ja tuotettuun tietoon, väitöskirjatutkimukset osoittivat, että yhdistämällä lähestymistapa, jossa komposiittikuvat tuotetiin hyödyntämällä parhaita saatavilla olevia pikseleitä, ja Landsat-aikasarja on mahdollista tuottaa sellaista tietoa ja aineistoja, joissa on tarvittavat ominaisuudet laajojen alueiden metsien seurantaa varten, samalla kun mahdollistetaan myös kokonaisvaltaisempi arviointi metsissä tapahtuvista häiriöistä ja metsien palautumisesta niiden jälkeen.

Ninni Saarinen. (2016). Predicting vegetation characteristics in a changing environment by means of laser scanning. https://doi.org/10.14214/df.216
Avainsanat: kaukokartoitus; LiDAR; metsien inventointi; metsänarvioimistiede; kartoitus; muutostulkinta; seuranta
Tiivistelmä | Näytä lisätiedot | Artikkeli PDF-muodossa | Tekijä
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.
  • Saarinen, University of Helsinki, Department of Forest Sciences Sähköposti: ninni.saarinen@helsinki.fi (sähköposti)
Pekka Hyvönen. (2007). The updating of forest resource data for management planning for privately owned forests in Finland. https://doi.org/10.14214/df.38
Avainsanat: ei-parametriset menetelmät; kuvioittainen arviointi; ajantasaistus; kuviotiedot; muutostunnistus; segmentti
Tiivistelmä | Näytä lisätiedot | Artikkeli PDF-muodossa | Tekijä
Yksityismetsien metsävaratietojen ajantasaistus metsäsuunnittelua varten. Suomessa metsävaratiedot metsäsuunnittelua varten on perinteisesti kerätty 10–15 vuoden välein toistettavilla kuvioittaisilla maastoarvioinneilla. Kerättyä metsävaratietoa käytetään tilakohtaisten metsätaloussuunnitelmien laadinnassa. Inventointien välissä metsätaloussuunnitelmaa ja metsävaratietoa voidaan käyttää esimerkiksi puukaupan ja metsänhoidon operatiivisen toiminnan suunnittelussa. Operatiivisessa suunnittelussa tiedon tulee olla mahdollisimman ajantasaista. Tämän vuoksi kiinnostus kustannustehokkaita metsävaratiedon ajantasaistusmenetelmiä kohtaan on lisääntynyt. Tutkimuksen tavoitteena oli testata mahdollisia menetelmiä yksityismetsien metsävaratiedon ajantasaistukseen. Pääkriteerinä menetelmien valinnassa oli, että menetelmät voidaan liittää metsäkeskusten käytössä olevaan suunnittelujärjestelmään kohtuullisilla järjestelmän muutoksilla. Kolme testattua menetelmää olivat: a) automaattinen kuvioittainen ja osakuvioittainen tulkinta kaukokartoitusmateriaaleilta hyödyntäen ei-parametrista estimointia, b) muutosten seuranta sekä c) kuviotason muutostunnistus ilmakuvilta. Automaattinen kuviotason tulkinta keskiresoluution satelliittikuvalta sekä kuvio- ja osakuviotason tulkinta korkean resoluution ilmakuvalta eivät yltäneet asetettuihin metsikkötunnusten ja toimenpide-esitysten tarkkuustavoitteisiin. Näillä menetelmillä voidaan kuitenkin tuottaa kohtuullisen tarkkaa metsikkötietoa. Osakuvioittainen ilmakuvatulkinta todettiin jatkotutkimusten arvoiseksi. Muutoskuvioiden seuranta todettiin mahdolliseksi menetelmäksi metsävaratietojen ajantasaistuksessa. Kuvioilla tehdyistä metsänhoidollisista toimenpiteistä löydettiin 75 % metsäkeskuksen ja metsänhoitoyhdistyksen tietokannoista. Ajantasaistetun metsätaloussuunnitelman koostamisessa muuttumattomien kuvioiden puustotiedot ajantasaistettiin kasvumalleilla ja toimenpidekuvioiden puustotiedot uusilla inventointitiedoilla. Näin koostettu suunnitelma oli yhtä luotettava kuin pelkästään uudesta inventointitiedosta koostettu suunnitelma. Eriaikaisiin ilmakuviin perustuva kuvioiden muutostunnistus todettiin tehokkaaksi apumenetelmäksi muutosten seurannassa. Muutosluokituksen kokonaistarkkuus oli lähes 85 % ja harvennetuista kuvioista löydettiin 84 %. Tämän tutkimuksen tulosten perusteella muutoskuvioiden seuranta täydennettynä eriaikaisten ilmakuvien muutostunnistuksella on vaihtoehtoinen menetelmä yksityismetsien metsävaratietojen ajantasaistuksessa.
  • Hyvönen, University of Joensuu, Faculty of Forestry Sähköposti: pekka.hyvonen@metla.fi (sähköposti)

Rekisteröidy
Click this link to register to Dissertationes Forestales.
Kirjaudu sisään
Jos olet rekisteröitynyt käyttäjä, kirjaudu sisään tallentaaksesi valitsemasi artikkelit myöhempää käyttöä varten.
Ilmoitukset päivityksistä
Kirjautumalla saat tiedotteet uudesta julkaisusta
Valitsemasi artikkelit