| 1. |
- Jonzen, Jonas, et al.
(författare)
-
Skogliga grunddata : digitala kartor för skogsbruket
- 2016
-
Ingår i: Fakta. Skog. - 1400-7789.
-
Annan publikation (populärvet., debatt m.m.)abstract
- Skogliga grunddata är digitala raster-kartor som beskriver tillståndet i skog och mark. De skogliga variablerna är i huvudsak framtagna genom en sambearbetning av laserdata från Lantmäteriets nationella laserskanning och provytor från Riksskogstaxeringen. De digitala kartorna som beskriver skogsmarken är till stor hjälp för privata skogsägare, skogstjänstemän, myndigheter, m fl. Data är dels tillgängligt för gratis nedladdning, men det finns även möjligheter att titta på kartorna med hjälp av interaktiva webverktyg. Lantmäteriets laserskanning påbörjades 2009 och fortgår än idag. Endast delar av fjällkedjan återstår. Grundtanken med laserskanningen var att få en bra höjdmodell över landet. En bra höjdmodell ger stor nytta vid all samhällsplanering, men är även till hjälp vid klimatanpassning. Riksskogstaxeringen samlar årligen in data om Sveriges skogstillstånd med permanenta och tillfälliga provytor. Dessa provytor är koordinatsatta och är väl spridda över hela landet. I detta projekt har provytor från Riksskogstaxeringen kombinerats med laserdata för att ta fram rasterkartor med uppgifter om virkesvolym, grundyta, medelhöjd, medeldiameter och trädbiomassa.
|
|
| 2. |
|
|
| 3. |
|
|
| 4. |
- Nilsson, Mats, et al.
(författare)
-
A nationwide forest attribute map of Sweden predicted using airborne laser scanning data and field data from the National Forest Inventory
- 2017
-
Ingår i: Remote Sensing of Environment. - : Elsevier BV. - 0034-4257 .- 1879-0704. ; 194, s. 447-454
-
Tidskriftsartikel (refereegranskat)abstract
- The National Mapping Agency in Sweden has conducted an airborne laser scanning (ALS) campaign covering almost the entire country for the purpose of creating a new national Digital Elevation Model (DEM). The ALS data were collected between 2009 and 2015 using Leica, Optech, Riegi, and Trimble scanners and have a point density of 0.5-1.0 pulses/m(2). A high resolution national raster database (12.5 m x 12.5 m cell size) with forest variables was produced by combining the ALS data with field data from the Swedish National Forest Inventory (NFI). Approximately 11500 NFI plots (10 meter radius) located on productive forest land, inventoried between 2009 and 2013, were used to create linear regression models relating selected forest variables, or transformations of the variables, to metrics derived from the ALS data. The resulting stand level relative RMSEs for predictions of stem volume, basal area, basal-area weighted mean tree height, and basal-area weighted mean stem diameter were in the ranges of 17.2-22.0%, 13.9-18.2%, 5.4-9.5%, and 8.7-13.1%, respectively. It was concluded that the predictions had an accuracy that were at least as good as data typically used in forest management planning. Above ground tree biomass was also included in the national raster database but not validated on a stand -level. An important part of the project was to make the raster database available to private forest owners, forest associations, forest companies, authorities, researchers, and the general public. Thus, all predicted forest variables can be viewed and downloaded free of charge at the Swedish Forest Agency's homepage (http://www. skogsstyrelsen.se/skogligagrunddata). (C) 2016 Elsevier Inc. All rights reserved.
|
|
| 5. |
- Fransson, Johan E.S., et al.
(författare)
-
Estimation of Forest Stem Volume using ALOS-2 PALSAR-2 Satellite Images
- 2016
-
Ingår i: Proceedings of 36th IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2016; Beijing; China; 10-15 July 2016. - 9781509033324 ; 2016-November, s. Art no 7730388, Pages 5327-5330
-
Konferensbidrag (refereegranskat)abstract
- © 2016 IEEE. A first evaluation of ALOS-2 PALSAR-2 data for forest stem volume estimation has been performed at a coniferous dominated test site in southern Sweden. Both the Fine Beam Dual (FBD) polarization and the Quad-polarimetric mode were investigated. Forest plots with stem volume reaching up to a maximum of about 620 m 3 ha -1 (corresponding to 370 tons ha -1 ) were analyzed by relating backscatter intensity to field data using an exponential model derived from the Water Cloud Model. The estimation accuracy of stem volume at plot level (0.5 ha) was calculated in terms of Root Mean Square Error (RMSE). For the best case investigated an RMSE of 39.8% was obtained using one of the FBD HV-polarized images. The corresponding RMSE for the FBD HH-polarized images was 43.9%. In the Quad-polarimetric mode the lowest RMSE at HV- and HH-polarization was found to be 43.1% and 66.1%, respectively.
|
|
| 6. |
- Fridman, Jonas, et al.
(författare)
-
Remote sensing and forest inventories in Nordic countries - roadmap for the future
- 2018
-
Ingår i: Scandinavian Journal of Forest Research. - : Informa UK Limited. - 0282-7581 .- 1651-1891. ; 33, s. 397-412
-
Forskningsöversikt (refereegranskat)abstract
- The Nordic countries have long traditions in forest inventory and remote sensing (RS). In sample-based national forest inventories (NFIs), utilization of aerial photographs started during the 1960s, satellite images during the 1980s, laser scanning during the 2000s, and photogrammetric point clouds during the 2010s. In forest management inventories (FMI), utilization of aerial photos started during the 1940s and laser scanning during the 2000s. However, so far, RS has mostly been used for map production and research rather than for estimation of regional parameters or inference on their accuracy. In recent years, the RS technology has been developing very fast. At the same time, the needs for information are constantly increasing. New technologies have created possibilities for cost-efficient production of accurate, large area forest data sets, which also will change the way forest inventories are done in the future. In this study, we analyse the state-of-the-art both in the NFIs and FMIs in the Nordic countries. We identify the benefits and drawbacks of different RS materials and data acquisition approaches with different user perspectives. Based on the analysis, we identify the needs for further development and emerging research questions. We also discuss alternatives for ownership of the data and cost-sharing between different actors in the field.
|
|
| 7. |
- Granholm, Ann-Helen, et al.
(författare)
-
The potential of digital surface models based on aerial images for automated vegetation mapping
- 2015
-
Ingår i: International Journal of Remote Sensing. - : Informa UK Limited. - 0143-1161 .- 1366-5901. ; 36, s. 1855-1870
-
Tidskriftsartikel (refereegranskat)abstract
- Segmentation of vegetation patches was tested using canopy height models (CHMs) representing the height difference between digital surface models (DSMs), generated by matching digital aerial images from the Z/I Digital Mapping Camera, and a digital elevation model (DEM) based on airborne laser scanner data. Three different combinations of aerial images were used in the production of the CHMs to test the effect of flight altitude and stereo overlap on segmentation accuracy. Segmentation results were evaluated using the standard deviation of photo-interpreted tree height within segments, as well as by visual comparison to existing maps. In addition, height percentiles extracted from the CHMs were used to estimate tree heights. Tree height estimation at the segment level yielded root mean square error (RMSE) values of 2.0 m, or 15.1%, and an adjusted coefficient of determination (adjusted R2) of 0.94 when using a CHM from images acquired at an altitude of 1200 m above ground level (agl) and with an along-track stereo overlap of 80%. When a CHM based on images acquired at 4800 m agl and an overlap of 60% was used, the corresponding results were an RMSE of 2.2 m, or 16.0%, and an adjusted R2 of 0.92. Tree height estimation at the plot level was most accurate for densely forested plots dominated by coniferous tree species (RMSE of 2.1 m, or 9.8%, and adjusted R2 of 0.88). It is shown that CHMs based on aerial images acquired at 4800 m agl and with 60% along-track stereo overlap are useful for the segmentation of vegetation and are at least as good as those based on aerial images collected at a lower flight altitude or with greater overlap.
|
|
| 8. |
- Granqvist Pahlén, Tina, et al.
(författare)
-
Aktuella kartdata över skogsmarken
- 2004
-
Rapport (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)abstract
- Efterfrågan på aktuell digital informationom våra skogar ökari takt med användningen av geografiskainformationssystem (GIS). Hurmycket skog som finns inom ett visstområde, vilken ålder den har och vilkaträdslag den består av intresserar mångaolika användare.Skogsägare, virkesinköpare, biobränsleutredare,forskare samt tjänstemäninom miljövård, naturvård ochskogsbruk behöver information för attkunna följa förändringar, förutspå framtidenvia scenarier och fatta beslut. Devill ha uppgifter om just det geografiskaområde som de arbetar med – ettbestånd, en fastighet, ett avrinningsområde,en kommun, ett län eller ettskogsinnehav. Det gemensamma önskemåletär att få aktuell digital informationmed acceptabel noggrannhet tillett så lågt pris som möjligt.
|
|
| 9. |
- Lindgren, Nils, et al.
(författare)
-
Updating of forest stand data by using recent digital photogrammetry in combination with older airborne laser scanning data
- 2021
-
Ingår i: Scandinavian Journal of Forest Research. - : Informa UK Limited. - 0282-7581 .- 1651-1891. ; 36, s. 401-407
-
Tidskriftsartikel (refereegranskat)abstract
- Accurate and up-to-date data about growing stock volume are essential for forest management planning. Airborne Laser Scanning (ALS) is known for producing accurate wall-to-wall predictions but the data are at present collected at long time intervals. Digital Photogrammetry (DP) is cheaper and often more frequently available but known to be less accurate. This study investigates the potential of using contemporary DP data together with older ALS data and compares this with the case when only old ALS data are trained with recent field data. Combining ALS data from 2010 to 2011 with DP data from 2015, both trained with National Forest Inventory (NFI) field plot data from 2015, improved predictions of growing stock volume. Validation using data from 100 stands inventoried in 2015 gave an RMSE of 24.3% utilizing both old ALS data and recent DP data, 26.0% for old ALS only and 24.9% for recent DP only. If information about management actions were assumed available, combining old ALS and recent DP gave RMSE of 23.0%, only ALS 23.3% and only DP 23.8%.
|
|
| 10. |
- Marklund, Liselott, et al.
(författare)
-
Utveckling av metodik för flygbildstolkning inom NILS landskapsrutor (5x5 km)
- 2007
-
Rapport (övrigt vetenskapligt/konstnärligt)abstract
- Miljöövervakningsprogrammet Nationell Inventering av Landskapet i Sverige (NILS) bygger på en kombination av fältinventering och flygbildstolkning och ger ett dataunderlag för att skatta tillstånd och förändringar i det svenska landskapets alla naturtyper. För att utföra landskapsanalyser krävs data från ett större område än den centrala kilometerruta (1 km 2) som utgör basen inom NILS. Den omgivande landskapsrutan (25 km2) är där ett viktigt komplement för att kunna beskriva den rumsliga fördelningen av olika typer av landskapselement, och landskapets fragmenteringsgrad, med mera.Projektet har syftat till att ta fram ett beslutsunderlag som ska ligga till grund för beslut om hur flygbildstolkningen av landskapsrutan ska utföras.Utgångspunkten i projektet har varit att ta hänsyn till så många användarbehov som möjligt vid förslaget på tolkningsmetodik. Undersökningen av användarbehov har till stor del baserats på den informationsanalys (Esseen et al . 2004) som legat till grund för designen av NILS. Genomgången visar att de största användarbehoven är att kunna följa landskapets sammansättning och struktur. För att detta ska vara möjligt krävs uppgifter om storlek, form och rumslig fördelning av en mängd marktäcketyper och markanvändning. Användarnas behov av detaljeringsgrad varierar och inom urban miljö och inom odlingslandskapet är kraven på detaljeringsnivå är högre jämfört med skogsmark och våtmarker, där en högre generaliseringsgrad kan tolereras.Metodtester och en genomgång av nya tekniker och metoder för datafångst och tolkning har genomförts med utgångspunkt från de användarbehov som påtalats i informationsanalysen (Esseen et al . 2004). Ett förslag på möjlig klassificering har framarbetats för att visa på den detaljeringsgrad som krävs vid tolkningen för att skapa vissa typer av markslagsklasser.Förslaget baseras i första hand på användarbehoven varför vissa avvikelser från ett vanligt hierarkiskt klassificeringssystem förekommer.De metoder som testat har varit manuell flygbildstolkning med stöd av befintliga GIS-data och tolkning med stöd av segmenteringsprocesser. Metodtesterna har utmynnat i förslag på tolkningskoncept för landskapsrutan indelat på 3 scenarier.I scenario 1 redovisas en manuell lösning som bygger på en kombination av manuell flygbildstolkning och nyttjande av befintliga eller kommande GIS-data.I scenario 2 redovisas en kombination av manuella och semiautomatiska metoder som bygger på manuell flygbildstolkning, nyttjade av befintliga GIS-data som kNN-Sverige och segmentering, där segmenteringen utnyttjas för polygonavgränsning, framförallt i skog.I scenario 3 redovisas ett framtidsscenario där det är möjligt att kombinera data från flygbilder och laserskanning med segmenteringsprocesser, semiautomatisk klassning av segment och manuell flygbildstolkning kontroll och tolkning.Slutsatsen är att scenario 1 är den mest kostsamma lösningen och scenarion 3 är inte möjligt att genomföra inom den närmaste framtiden varför scenario 2 bedöms vara det alternativ som har högst potential att vara kostnadseffektivt. Slutsatsen blir att förslaget i scenario 2 behöver avgränsas ytterligare och att det krävs utförliga metodtester för att kunna bedöma den totala kostnadsbilden för förslaget.
|
|
