Fjernmålingsdata: Hva kan vi «se» i skogen?

Transkript

1 Fjernmålingsdata: Hva kan vi «se» i skogen? Terje Gobakken Fakultet for miljøvitenskap og naturforvaltning Skog og Tre, 31. mai 2018

2 Presisjonsskogbruk og fjernmåling Presisjonsskogbruk er definert som: Planlegging og implementering av lokalitetsspesifikk skogforvaltning, og aktiviteter som øker sluttproduktkvalitet og utnyttelsesgrad, reduserer spill, øker profitt og beskytter miljøverdier. utnytter teknologi, sensorer og analyseverktøy til å støtte den lokalitetsspesifikke beslutningsprosessen. Fjernmåling er definert som: Innsamling av informasjon om overflater eller objekter uten fysisk kontakt mellom måleinstrument og objekt («Remote sensing»). Bruk av flybilder har en lang tradisjon i norsk 1 skogbruk.

3 Flybåren laserskanning 2

4 3

5 Arealmetoden - Land hvor metoden er tatt i bruk Prof. Erik Næsset fikk i 2011 Marcus Wallenberg Prisen for sitt arbeid med å benytte flybårenkommersiell laserskanning som en integrert del av skogtakseringen Forskning 4

6 Status

7 Teknologiutvikling 6

8 Teknologiutvikling Laser tas i bruk 7

9 Teknologiutvikling Diameterfordeling Laser tas i bruk 8

10 Foto: Landbruksdirektoratet Teknologiutvikling Kart over tynningsbehov Diameterfordeling Laser tas i bruk 9

11 Foto: Landbruksdirektoratet Teknologiutvikling Takst av ungskog Kart over tynningsbehov Diameterfordeling Laser tas i bruk 10

12 Foto: Viken Skog Teknologiutvikling Markfuktighetskart Takst av ungskog Kart over tynningsbehov Diameterfordeling Laser tas i bruk 11

13 Foto: Allma.no Status og veien videre Hva er veien videre? Nye muligheter for hva fjernmålingsdata kan «se»? Mange alternativ Og hva er nytten av disse data? Hva trenger vi? 12

14 Videre utvikling Pierzchała, et al Kukko et al. 2016

15 Videre utvikling Nye og forbedrede sensorer implementert på ulike plattformer Bedre oppløsning i tid Big data Bedre romlig oppløsning Bedre spektral oppløsning Bedre kvalitet Bedre posisjonering Kombinasjon av ulike typer av data, og data fra forrige innsamling 14

16 Feltdata som kalibrering 15

17 Verdi av informasjon Presisjonsskogbruk er definert som: Planlegging og implementering av lokalitetsspesifikk skogforvaltning, og aktiviteter som øker sluttproduktkvalitet og utnyttelsesgrad, reduserer spill, øker profitt og beskytter miljøverdier. 16

18 Feil informasjon feil skogbehandling verditap Verdi Tap på grunn av feil informasjon V opt V feil V feil Faktisk verdiutvikling T feil T opt T feil Tid Fig. Illustrasjon av hvordan verditap oppstår på grunn av mangelfull informasjon (feil i taksten) og påfølgende feil timing av hogsttidspunkt 17

19 Nytte/kostnad Eid et al Bergseng et al Kangas et al

20 Tredimensjonale punktdata fra flybåren laserskanning og matching av flybilder Laserskanning Flybilder 19

21 Nytte/kostnad Annen viktig informasjon: - Bonitet - Treslag - Skoghelse (rotråte) Eid et al Bergseng et al Kangas et al

22 Hyperspektrale data Spektral oppløsning: 474 bånd nanometer Romlig oppløsning: Ca 30 cm Spektralebånd Jordoverflate Reflektans Reflektans Reflektans Jord Bølgelengde Vann Bølgelengde Vegetasjon Bølgelengde Etter:

23 Bruk av data fra flybåren hyperspektral skanner for klassifisering av treslag i et urbant landskap Resultater fra et forsøk rundt Ekeberg i Oslo utført at TerraTec AS i samarbeid med forskingsinstituttet Fondazione Edmund Mach i Italia og NMBU. Reflektans Bølgelengde (nm) 22

24 Resultat: Datamaskinstyrt, automatisk klassifikasjon av treslag med hyperspektrale data Datasett:152 trær og uavhengig testing på 80 trær Metode: «Support Vector Machine» Resultat: 94% riktig klassifisert 100% korrekt klassifisering for gran, bjørk, lind, «andre» og «døde trær». For furu, lønn og kastanje var andelen korrekt klassifiserte trær henholdsvis 94, 67 og 67%. 23

25 Oppsummering Fjernanalyse og presisjonsskogbruk Big data Avanserte sensorer Operasjonelle metoder Avanserte metoder - Kunstig intelligens - Maskinlæring Høyoppløslige On-demand data Eksisterende kunnskap

26 Hva starter vi med Levere data fra beregningsflater til skogeieren slik at han kan bedømme bestandsvariasjon. Volum (m 3 /ha)

27