SLUs forskning om 3D fjärranalysdata för kartering och skattning av skog och fjällvegetation

Storlek: px

Starta visningen från sidan:

Download "SLUs forskning om 3D fjärranalysdata för kartering och skattning av skog och fjällvegetation"

Göran Hansson
för 5 år sedan
Visningar:

1 SLUs forskning om 3D fjärranalysdata för kartering och skattning av skog och fjällvegetation Avdelning för skoglig fjärranalys Institutionen för skoglig resurshushållning Sveriges Lantbruksuniversitet Umeå Heather Reese

2 2D till 3D Fjärranalysdata Optiska & radar satellitdata Laser Digitala flygbilder * 3D punktmolnsdata kan komma ifrån laserskanning och digitala flygbilder

3 Matchning av digitala flygbilder Z/I DMC 1200m 80/60 MatchAT Lantmäteriet Matchning av digitala flygbilder ger liknade data som flygburen laserskanning Arbetet utfört av Jonas Bohlin och Jörgen Wallerman

4 2D till 3D Fjärranalysdata Ytmodell (DSM), från höga returer Flera returer från en laserpuls registreras Höjdmodell (DEM), från låga returer = lantmäteriets huvudsyfte

5 2D till 3D Fjärranalysdata Information om vegetation från 3D punktmoln - Höjd - Täthet - Form - Struktur p95 p75 p50 Statistiska mått, som t.ex. höjden över marken för olika andel av alla laserträffar i vegetationen (s.k. vegetationsratio ), används också som information * 3D punktmolnsdata kan komma ifrån laserskanning och digitala flygbilder

6 2D till 3D Fjärranalysdata Färg information tillsammans med 3D punktmoln kan förbättra automatisk klassning av vegetationstyper SPOT-5 (10m pixlar) med shortwave och CIR Färgade punktmoln från CIR-flygbilder visar på några sjuka träd

med markbaserad laserskanning Biomassaskattning med 3D radar data Fjäll Förbättrad kartering av

7 Pågående Projekt Skog Kartering av skogstyper till nya vegetationskartor (e.g., SMD, Corine) Förbättrad volymskattning av skogen i knn-sverige Biomassaskattning i tät skog som potentiell biofuel Inventering med markbaserad laserskanning Biomassaskattning med 3D radar data Fjäll Förbättrad kartering av fjällvegetation Kartlägga trädgränsen och se förändringar Fjällbjörk biomassaskattning Visualisering och 3D animeringar

8 Välfärden Skog God översikt av total skogsvolym och areal för olika tidspunkter på riksnivå Skattning av skogsvolym på ett kostnadseffektiv sätt Robust metoder till inventering- och miljöövervaknings arbetet Fjäll Information viktigt inom miljömålet Storslagna Fjäll Landskap God kännedom av Natura2000 habitat för överenskommelse i Europa Turismen Rennäring

9 Kartering av skogstyper med satellit + 3D data Skogsklasser som i Lantmäteriets Vegetationskartor och CORINE Producerad i 2003 med Landsat satellitdata - Hygge - Ungskog 2-5m höjd - Barrskog 5-15m höjd - Barrskog > 15m höjd - Lövskog > 5m höjd - Blandskog > 5m höjd - Skog på myr Hur skulle det vara med satellit + 3D data?

Kartering av skogstyper med satellit + 3D data Skogsklasser som i Lantmäteriets Vegetationskartor och CORINE Indata Kart Noggrannhet satellitdata 67% satellitdata + höjd från laser

10 Kartering av skogstyper med satellit + 3D data Skogsklasser som i Lantmäteriets Vegetationskartor och CORINE Indata Kart Noggrannhet satellitdata 67% satellitdata + höjd från laser 77% satellitdata + höjd från 3D flygbilder 76% Satellitdata = SPOT-4 (20 m pixlar) Nordkvist et al, Remote Sensing Letters Hygge Ungskog Barr 5-15 m Barr > 15 m Lövkog Blandskog

11 knn-sverige knn-sverige 2000 Landsat satellitdata knn-sverige 2005 SPOT satellitdata knn-sverige 2010 SPOT satellitdata.. knn-sverige 2015 Satellitdata* + NNH Laserdata * Sentinel-2 Hämta data Gratis på Skogskarta.slu.se Arbetet utfört av Mikael Egberth

12 knn-sverige 452 NFI provytor, från Tre SPOT 5 bilder LiDAR data från 2010 och 2011 Utvärdering över Remningstorp

13 Error (RMSE) % knn-sverige 350 Förbättrad lövträd volymskattning Som funktion av antalet k och indata Endast Laserdata Satellit + Laserdata k value

14 knn-sverige Komplikationer LiDAR skanningdata från olika datum (inte ett stort problem) Skillnader in LiDAR metriker pga skanningsvinkeln Montaghi et al., Silvilaser Proceedings 2012 Problem med GPS positionering av NFI provytor ibland

15 Biomassaskattning av tät skog 1 miljon hektar tät skog Ungskog som kan användas till biofuel Dyrt att fältinventera Svår att beräkna volym Små marginaler Arbetet utfört av Jörgen Wallerman och Kenneth Olofsson, med flera på Skogforsk, BLOM och SKS

16 Biomassaskattning av tät skog Resultat Använd NNH data för att beräkna skogliga variabler Kombinera raster och segment Sedan använda dessa information i modeller för att räkna en suitability index for biomass harvest Variabel RMSE Medelhöjd: 17 % Biomassa: 27 % TotStam: 48 %

Inventering av skog med markbaserad laser Mål Använda data från markbaserad laser (TLS) som träningsdata med flygburen laser skanning (ALS) data.

17 Inventering av skog med markbaserad laser Mål Använda data från markbaserad laser (TLS) som träningsdata med flygburen laser skanning (ALS) data. Jämföra resultaten när TLS data och fältinventerings data används. Arbetet utfört av Eva Lindberg, Johan Holmgren, Kenneth Olofsson, Håkan Olsson

18 Inventering av skog med markbaserad laser RMSE och bias av skattningar från ALS data på träd nivå DBH (mm) Tree height (dm) Stem volume (dm 3 ) Markbaserad Laser (TLS) Fältinventering A B RMSE Bias RMSE Bias RMSE Bias

19 3D Data från TanDEM-X Radar TanDEM-X - TerraSAR-X add-on for Digital Elevation Measurement - Two identical satellites in a closely controlled formation - Interferometric SAR mission - German Aerospace Center (DLR) and EADS Astrium GmbH TanDEM-X and TerraSAR-X in formation flight

20 3D Data från TanDEM-X Radar Comparison TanDEM-X & LiDAR Arbetet utfört av Johan Fransson, Henrik Persson, mfl från Chalmers

till 250 x 250 m Arbetet utfört av Heather Reese Satellitbilds klassning -

21 Fjällvegetationsklassning med SPOT satellit satellitbilder + laserd Fjällvegetationskartan - Från färg-ir flygbildstolkning - Generaliserade till 250 x 250 m Arbetet utfört av Heather Reese Satellitbilds klassning - SPOT-5 bilder + gamla 50m DEM - Att lägga till DEM ökade kartnoggrannhet 8% - Kartnoggranhet ~75%

Fjällvegetationsklassning med satellit + laserdata NNH Laserdata variabler Från DEM - Höjd över havet - Lutning - Aspekt - Topografisk Wetness Index Från

22 Fjällvegetationsklassning med satellit + laserdata NNH Laserdata variabler Från DEM - Höjd över havet - Lutning - Aspekt - Topografisk Wetness Index Från DSM - Höjd percentiler (e.g., p90, p95) - Densitet (e.g., d0-d9) - Vegetationsratio - Standardavvikelse Illumination från NNH data över Törneträsk och Abisko

rished 4 Frisk rished 5 Gräshed 6 Lågörtäng 7 Högörtäng 8 Vide 9 Torrt

23 Fjällvegetationsklassning med satellit + laserdata Vegetationsklasser Fältytor 531 ytor med 20 m radie 1 Blockmark 2 Skarp rished 3 Torr rished 4 Frisk rished 5 Gräshed 6 Lågörtäng 7 Högörtäng 8 Vide 9 Torrt kärr 10 Våtkärr 11 Snölega 12 Fjällbjörkskog 13 Ängsbjörkskog 14 Skog på myr

Fjällvegetationsklassning med SPOT satellit satellitbilder + laserdata + laserd Noggranheten Input data 2 satellitbilder + NNH 2 satellitbilder + 50m DEM 1 satellitbild + NNH 1

24 Fjällvegetationsklassning med SPOT satellit satellitbilder + laserdata + laserd Noggranheten Input data 2 satellitbilder + NNH 2 satellitbilder + 50m DEM 1 satellitbild + NNH 1 satellitbild + 50m DEM 1 satellitbild, ingen höjddata Ovan på trädgränsen (11 klasser) Inklusive träd (14 klasser) 74.4 % 72.4 % 72.7 % 70.2 % 72.8 % 69.7 % 68.9 % 68.3 % 60.8 % 60.5 %

25 Fjällvegetationsklassning med satellit + flygbilder Klassning från satellitdata plus DSM från flygbilder istället för laser DSM

jämförelse mellan DSM från NNH laser och flygbilds punktmoln

26 Fjällbjörkskog: Fjällvegetationsklassning kartering och biomassaskattning med satellit + flygbilder med 3D Preliminär jämförelse mellan DSM från NNH laser och flygbilds punktmoln Parametrar som används i flygbildsmatchning program är viktiga laser och flygbilds

Fjällvegetationsklassning med satellit + laserdata Metodutveckling Samarbete med Metria och Naturvårdsverket för en kostnadseffektiv vegetationskartering över trädgränsen

27 Fjällvegetationsklassning med satellit + laserdata Metodutveckling Samarbete med Metria och Naturvårdsverket för en kostnadseffektiv vegetationskartering över trädgränsen (FjällKNAS) - Använda inventeringsdata från - Naturvårdsverkets NILS program - EU och Naturvårdverkets MOTH program - Jämföra olika klassnings metoder 200 MOTH provytor Över ett 2x5 km område

28 Fjällbjörkskog: kartering och biomassaskattning med 3D Trädgränsen är inte lätt att kartera manuellt

29 Fjällbjörkskog: kartering och biomassaskattning med 3D Biomassa fjällbjörk Abisko, fältmätt vs laserbestämd, för 10 m radie provytor TopEye täta laserdata (7 p/m 2 ) NNH (1 p/m 2 ) RMSE ytnivå 19.3% RMSE ytnivå 21.4% Arbetet utfört av Mattias Nyström

30 Fjällbjörkskog: kartering och biomassaskattning med 3D Biomassa fjällbjörk Abisko, 10x10 meter pixlar

31 Fjällbjörkskog: kartering och biomassaskattning med 3D FAO-skog Abisko Mörkt grönt = fjällbjörkskog Uppfyller FAO s skogsmarks definition: 10 % kronslutenhet 5 m höjd 0,5 ha Kartan framtagen från endast NNH- data Torneträsk Abisko 92% noggrannhet eckenförklaring Skogsmark Vägar Träd/buskar >1,3 m. Järnväg Bebyggelse Riksgräns Sjöar utfört av Nils Lindgren Arbetet 0 1,25 2,5 5 Km Lantmäteriet, I2011/0032

32 Visualisering Abisko NNH + ortofoto Arbetet utfört av Jonas Jonzén

33 Utbildning Webbaseradkurs Laserskanning och digital fotogrammetri för skogsbruket Pågår just nu, men kommer igen nästa år Karin Nordkvist är kursansvarig

Tack! Financierad av: Naturvårdsverket (EMMA projektet, m fl) Rymdstyrelsen Arbetet har utförts av Jonas Bohlin Mikael Egberth Eva Lindberg Jonas Jonzén Karin Nordkvist

34 Tack! Financierad av: Naturvårdsverket (EMMA projektet, m fl) Rymdstyrelsen Arbetet har utförts av Jonas Bohlin Mikael Egberth Eva Lindberg Jonas Jonzén Karin Nordkvist Heather Reese Mattias Nyström Jörgen Wallerman Håkan Olsson Nils Lindgren Johan Holmgren Kenneth Olofsson Mats Nilsson Alessandro Montaghi Johan Fransson Henrik Persson med flera!

Relevanta dokument

Fjällvegetationskartering med satellitdata och NNH data

Fjällvegetationskartering med satellitdata och NNH data Heather Reese Avdelning för skoglig fjärranalys Institutionen för skoglig resurshushållning Sveriges Lantbruksuniversitet (SLU) Umeå Rymdstyrelsens