Predicting vegetation characteristics in a changing environment by means of laser scanning

Show full item record



Permalink

http://urn.fi/URN:ISBN:978-951-651-522-2
Title: Predicting vegetation characteristics in a changing environment by means of laser scanning
Author: Saarinen, Ninni
Contributor organization: University of Helsinki, Faculty of Agriculture and Forestry, Department of Forest Sciences
Helsingin yliopisto, maatalous-metsätieteellinen tiedekunta, metsatieteiden laitos
Helsingfors universitet, agrikultur-forstvetenskapliga fakulteten, institutionen för skogsvetenskaper
Publisher: Helsingin yliopisto
Date: 2016-04-22
Language: eng
Belongs to series: Dissertationes Forestales - URN:ISSN:1795-7389
URI: http://urn.fi/URN:ISBN:978-951-651-522-2
http://hdl.handle.net/10138/161063
Thesis level: Doctoral dissertation (article-based)
Abstract: Accurate and up-to-date information concerning vegetation characteristics is needed for decision-making from individual-tree-level management activities to the strategic planning of forest resources. Outdated information may lead to unbeneficial or even wrong decisions, at least when it comes to the timing of management activities. Airborne laser scanning (ALS) has so far been successfully used for applications involving detailed vegetation mapping because of its capability to simultaneously produce accurate information on vegetation and ground surfaces. The aim of this dissertation was to develop methods for characterizing vegetation and its changes in varying environments. A method called multisource single-tree inventory (MS-STI) was developed in substudy I to update urban tree attributes. In MS-STI stem map was produced with terrestrial laser scanning (TLS) and by combining the stem map with predictors derived from ALS data it was possible to obtain improved estimates of diameter-at-breast height but also to produce new attributes such as height and crown size. Boat-based mobile laser scanning (MLS) data were employed in substudy II to map riverbank vegetation and identify changes. The overall classification accuracy of 73% was obtained, which is similar to accuracies found in other studies. With multi-temporal MLS data sets changes in vegetation were mapped year to year. In substudy III, open access ALS data were combined with multisource national forest inventory (NFI) data to investigate the drivers associated to wind damage. The special interest was in ALS-based predictors to map areas with wind disturbance and apply logistic regression to produce a continuous probability surface of wind predisposition to identify areas most likely to experience wind damage. The results demonstrated that a combination of ALS and multisource NFI in the modelling approach increased the prediction accuracy from 76% to 81%. The dissertation showed the capability of ALS and MLS for characterizing vegetation and mapping changes in varying environments. The developed applications could increase and expand the utilization of multi-temporal 3D data sets as well as increase data value. The results of this dissertation can be utilized in producing more accurate, diverse, and up-to-date information for decision-making related to natural resources.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. Ilmalaserkeilaus on menetelmä, jossa yksityiskohtaista kolmiulotteista tietoa tuotetaan esimerkiksi lentokoneeseen tai helikopteriin asennetun laserkeilaimen avulla. Laserkeilan mittaa etäisyyttä kohteeseen laserpulssin kulkuajan perusteella. Ilmalaserkeilaus on jo operatiivisessa käytössä metsävaratiedonkeruussa Pohjoismaissa sillä sen avulla voidaan tuottaa tarkkaa tietoa samanaikaisesti sekä maanpinnan korkeudesta ja maaston muodoista että kasvillisuuden pituudesta ja tiheydestä. Maastolaserkeilauksella tarkoitetaan pienemmän alueen inventointiin soveltuvaa menetelmää, jossa laserkeilain on kolmijalan päällä tai liikkuvalla alustalla. Väitöskirjan tavoitteena oli kehittää menetelmiä kasvillisuuden ominaisuuksien ennustamiseen laserkeilauksen avulla erilaisissa 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. Väitöskirja esitteli erilaisilta alustoilta tehtävän laserkeilauksen kykyä kasvillisuuden luonnehtimiseen sekä muutosten huomioimiseen erilaisissa ympäristöissä monipuolista päätöksentekoa varten. Kaupunkiympäristöissä yksittäisten puiden tunnukset ovat kohdennettujen toimenpiteiden kannalta tärkeitä, kun taas tietoa jokiympäristöjen kasvillisuudesta ja sen muutoksista voidaan hyödyntää päivitettäessä tulvariskimalleja. Tieto tuulituhoille riskialttiista alueista voi auttaa metsänomistajia ja ammattilaisia metsänhoitotoimenpiteiden suunnittelussa. 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.
Subject: maatalous-metsätieteellinen
Rights: Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.


Files in this item

Total number of downloads: Loading...

Files Size Format View
predicti.pdf 1.877Mb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record