Vegetation och lutningars påverkan på osäkerheten hos laserdata för en ny nationell höjdmodell

Transkript

1 Vegetation och lutningars påverkan på osäkerheten hos laserdata för en ny nationell höjdmodell Hanna Kulla och Maria Mörtberg 2012 Examensarbete, kandidatnivå, 15 hp Lantmäteriteknik Handledare: Yuriy Reshetyuk Examinator: Stig-Göran Mårtensson

2

3 Förord Med detta examensarbete om 15 hp på C-nivå, avslutar vi våra studier på Lantmätarprogrammet med teknisk inriktning vid Högskolan i Gävle. Vi vill börja med att tacka vår handledare på Lantmäteriet, Andreas Rönnberg, som bistått med sin kunskap, gett oss goda råd och varit till stor hjälp. Ett stort tack även till vår handledare på Högskolan i Gävle, Yuriy Reshetyuk, som också varit vår huvudsaklige föreläsare under tiden på skolan. Ett tack riktar vi också till vår examinator Stig-Göran Mårtensson samt vår co-examinator Nancy Joy Lim för synpunkter på rapporten. Slutligen vill vi även tacka våra familjer och vänner som stöttat oss under de här tre åren. Sist men inte minst vill vi nämna vårt fina samarbete som fortlöpt under hela studietiden och vi riktar härmed ett stort tack till varandra. Gävle, juni 2012 Hanna Kulla och Maria Mörtberg i

4 Sammanfattning Lantmäteriet har fått i uppdrag att ta fram en Ny Nationell Höjdmodell (NNH) över Sverige. Höjddata samlas in med flygburen laserskanning (FLS) och osäkerheten i höjd ligger generellt sett under 0,1 m på hårda plana ytor, dock kan osäkerheten öka avsevärt i terrängtyper med tät vegetation eller i områden med starkt sluttande terräng. Syftet med detta examensarbete är att kontrollera hur osäkerheten påverkas av olika vegetationstyper samt olika lutningsgrader. Provningen utfördes i delar av Avesta och Hedemora kommun i april 2012, där nio olika provytor kontrollerades enligt den tekniska specifikationen SIS- TS 21145:2007 Byggmätning Statistisk provning av digital terrängmodell. Kontrollprofiler mättes in i provytorna med Nätverks Real Time Kinematic Global Navigation Satellite System (NRTK-GNSS) för de provytor detta var möjligt, övriga provytor inmättes med totalstation. Analysen genomfördes i programvaran TerraScan där triangulerat laserdata jämfördes mot inmätta kontrollprofiler. Resultatet visar att laserdata ligger högre än markytan för alla provytor. Medelavvikelsen för de olika vegetationstyperna ligger mellan 0,105 och 0,593 m där systematiska avvikelser upptäcktes i flera provytor. För de olika lutningsgraderna ligger medelavvikelsen mellan 0,024 och 0,122 m, där en tydlig ökning sker vid 40 graders lutning. Troliga orsaker till de medelavvikelser som erhållits för vegetationstyperna är att punkter felaktigt klassificerats som mark, samt att det i vissa fall helt saknas punkter på markytan. För provytan med 40 graders lutning beror medelavvikelsen troligen på att det horisontella felet har inverkat på det vertikala. Tät vegetation påverkar osäkerheten i höjd men något tydligt samband mellan lutningsgrad och osäkerhet kan inte ses. ii

5 Abstract Lantmäteriet the Swedish mapping, cadastral and land registration authority, has been commissioned to develop a new national elevation model of Sweden and the data is collected by airborne laser scanning. The uncertainty in height is generally less than 0,1 m on hard, flat surfaces but in terrain with dense vegetation and areas with high inclination the uncertainty can increase significantly. The purpose of this study is to check how the uncertainty is affected by different vegetation types and different degrees of inclination. The control was performed in parts of Avesta and Hedemora municipality in April 2012, where nine different plots were checked according to the technical specification SIS-TS 21145:2007 Engineering survey for construction works Statistical test of digital terrain model. Profiles were measured with Network Real Time Kinematic Global Navigation Satellite System (NRTK-GNSS) where possible, and otherwise a total station was used. The analysis was performed in the software TerraScan in which triangulated laser data were compared with the control profiles. The result shows that laser measured heights are higher than the actual surface. The average deviation of the different vegetation types range from 0,150 to 0,593 m and a systematic deviation was detected in some sample surfaces. For the different slope rates the average deviation ranged from 0,024 to 0,122 m where a clear increase could be seen at 40 degrees inclination. Likely reasons for the deviations obtained for different vegetation types are that points incorrectly has been classified as ground, and that in some cases points on the ground are completely missing. The mean deviation for the sample surface with 40 degrees inclination is probably due to the influence of a horizontal error on the vertical error. Dense vegetation affects the uncertainty in height, but no apparent relationship between inclination and uncertainty can be seen. iii

6 Innehållsförteckning 1 Inledning Bakgrund Syfte Tidigare studier Metod Utförande av kontroll Instrument och utrustning Erhållna data Val av provytor Mätningar Asfaltsyta Grästuvor Låga granar Snårigt buskage Vass Lutning Lutning Lutning Lutning Databearbetning och analys Resultat Diskussion Analys av osäkerhetskällor Slutsats Referenser Bilagor Bilaga 1. Protokoll från kalibrering av totalstation Bilaga 2. Detaljerat resultat med profiler från provytan asfalt Bilaga 3. Detaljerat resultat med profiler från provytan grästuvor Bilaga 4. Detaljerat resultat med profiler från provytan låga granar Bilaga 5. Detaljerat resultat med profiler från provytan snårigt buskage Bilaga 6. Detaljerat resultat med profiler från provytan vass Bilaga 7. Detaljerat resultat med profiler från provytan lutning Bilaga 8. Detaljerat resultat med profiler från provytan lutning Bilaga 9. Detaljerat resultat med profiler från provytan lutning Bilaga 10. Detaljerat resultat med profiler från provytan lutning iv

7 1 Inledning 1.1 Bakgrund Av regeringen har Lantmäteriet fått i uppdrag att ta fram en Ny Nationell Höjdmodell (NNH) över Sverige med låg osäkerhet. Projektet påbörjades 2009 och förväntas pågå under sju år. Insamling av höjddata sker genom flygburen laserskanning (FLS) där punkttätheten är 0,5 1 punkt/m 2 och laserns träffyta på marken (fotavtryck) cirka 0,5 m (Lantmäteriet, 2012). I södra Sverige genomförs skanningen under den lövfria delen av året, medan resterande delar skannas oberoende av årstid. De insamlade laserpunkterna klassificeras i ett första steg automatiskt som vatten, mark eller oklassificerade punkter och manuella kvalitetsförbättringar görs sedan allt eftersom. För enskilda laserpunkter ligger osäkerheten i höjd generellt sett under 0,1 m på hårda plana ytor men kan öka avsevärt i områden med starkt sluttande terräng och i områden med svårdefinierad marknivå (Lantmäteriet, 2012). Även områden med tät skog kan vara ett problem eftersom punkttätheten där kan bli lägre. För enskilda laserpunkter är osäkerheten i plan oftast mycket högre än i höjd. Detta är inget problem i områden med plan terräng och jämn markyta, men där terrängen sluttar starkt inverkar lutningen på osäkerheten i höjd som därmed ökar. Osäkerheten i plan ligger normalt runt 0,3 m (Lantmäteriet, 2012). Andra faktorer som kan påverka laserdata är tät vegetation eftersom laserpunkter kan fastna i växtligheten och felaktigt klassas som mark. Markträffar kan dessutom saknas helt i dessa områden. Ur laserdata framställs sedan ett rutnät med 2 m sidlängder, vilket kan jämföras med den tidigare höjdmodellen där sidlängderna är 50 m (Lantmäteriet, 2012). Information om hur långt arbetet med NNH har kommit kan ses i GeoLex som är en av Lantmäteriets webtjänster. För att ta fram högkvalitativa höjdmodeller är FLS en vanlig metod där tekniken baseras på två huvudkomponenter. Dessa komponenter är dels ett laserskanningssystem, som mäter avstånd och vinklar till punkter på marken, dels en kombination av Global Navigation Satellite System (GNSS) och ett tröghetsnavigeringssystem (Inertial Navigation System, INS), vilket gör det möjligt att georeferera punktmolnet som skapats. Det vanligaste är att systemet använder enskilda pulser där upp till fyra ekon per puls kan registreras. Av dessa är sista ekot det mest intressanta för framställande av höjdmodeller eftersom detta bör representera markytan. En annan variant är full vågform där hela vågformen registreras, vilket innebär att mer detaljerad information kan erhållas samt att klassificeringen kan bli bättre (Vosselman & Maas, 2010). Att höjdmodeller med hög 1

8 kvalitet finns är viktigt vid bland annat rumsliga analyser eftersom fel i höjdmodellen kan ge ett felaktigt resultat. Ett exempel är vid översvämningskartering där fel nivå på markytan kan leda till ett missvisande resultat (Leigh, Kidner & Thomas, 2009). 1.2 Syfte Syftet med detta examensarbete är att kontrollera osäkerheten i höjd på delar av det skannade data som ligger till grund för NNH. Detta har genomförts på data från besvärliga terrängtyper, så som områden med tät vegetation och områden med olika lutningsgrad, där laserdata förväntas ha en högre osäkerhet än för övriga terränger. Kontrollen har utförts för att Lantmäteriet ska få kännedom om vilken osäkerhet som kan förväntas på de laserdata de tillhandahåller i dessa typer av terränger. Kontrollerna har genomförts inom Avesta och Hedemora kommun. 1.3 Tidigare studier Flera tidigare studier har genomförts där kontroller av osäkerhet på laserdata och höjdmodeller har gjorts. Höhle och Höhle (2009) undersökte bland annat hur osäkerheten på en digital höjdmodell (DHM) kan kontrolleras och vad som bör tas hänsyn till när detta utförs. För att få en god representation av hela DHM krävs att provytorna, där kontrollpunkter mäts in, är tillräckligt stora så att tillförlitliga mätningar kan erhållas. Författarna menar vidare att ett stort antal kontrollpunkter bör användas vid jämförelse mot den genererade modellen och att dessa bör ha en osäkerhet som är minst tre gånger bättre än modellens osäkerhet. Vid utvärdering av en DHM bör, enligt författarna, medelavvikelse, kvadratiskt medelvärde (Root Mean Square, RMS) och standardavvikelse beräknas. Med syfte att kontrollera kvalitén på laserdata, för en ny nationell höjdmodell, samt definiera kvalitén för olika markslag, genomfördes en studie i Finland av Ahokas, Kaartinen och Hyyppä (2008). Insamling av laserdata skedde från luften vid två olika tillfällen med två olika instrument, Leica ALS50-II och Optech ALTM Referenspunkter i terrängen mättes in med Real Time Kinematic Global Positioning System (RTK-GPS) och där detta inte var möjligt användes totalstation. Där fixpunkter saknades användes GPS-inmätta punkter för stationsetablering. Vid analysen jämfördes referenspunkter mot laserdata och höjdskillnaden beräknades. Laserpunkter och referenspunkter valdes så att de låg inom 0,5 m från varandra men för att öka antalet jämförda punkter accepterades avstånd upp till 1 m. Resultatet för Leica visade att RMS 2

9 var bättre än det specificerade 0,3 m för alla markklasser. Resultatet för Optech var jämförbart med det från Leica, men i vissa områden fanns ett lager med snö, vilket skulle kunna påverka DHM med ett systematiskt fel. Störst positivt fel hade öppna fält, vilket skulle kunna förklaras av det centimetertjocka lager av snö som fanns vid skanningstillfället. Stal et al. (2011) kontrollerade kvalitén på en DHM framställd med hjälp av FLS i syfte att bland annat kontrollera medelavvikelsen i höjd. Kontrollmätningar gjordes i en brant sluttning i Flandern, Belgien, med RTK-GNSS och totalstation. Höjddifferensen mellan varje kontrollpunkt och DHM beräknades och medelavvikelsen mellan dessa beräknades till 0,02 m. Ett signifikanstest gjordes som visade att det inte fanns någon signifikant skillnad mellan DHM och kontrollpunkterna. I studien undersöktes även den horisontella förskjutningens inverkan på osäkerheten i höjd eftersom dessa påverkas av varandra som en funktion av markens lutning. Enligt de beräkningar som utfördes visar det sig att endast 14,2 % av den totala variansen i höjdskillnaderna hade ett samband med terrängens lutning och att ingen signifikant relation mellan det vertikala felet och lutningen kunde upptäckas. I USA genomfördes en undersökning av Spaete et al. (2011) för att kontrollera hur osäkerheten på en DHM, framställd genom FLS, påverkas av olika vegetationstyper och lutningsgrad. Vegetationstyperna som kontrollerades hade olika höjd och täthetsgrad och kontrollerades dels där markens lutning var under 10 grader och dels där lutningen var över 10 grader. Utvärderingen gjordes genom att kontrollprofiler mättes in med RTK- GPS över 27 olika provytor, vilket resulterade i 1431 kontrollpunkter. Resultatet av jämförelsen indikerar att både vegetation och lutning har en statistiskt signifikant effekt på osäkerheten. För de olika vegetationstyperna varierade RMS-värdet mycket beroende på vegetationens höjd och täthetsgrad och det visade sig att de områden där vegetationen var högst och växte tätast även hade störst RMS. Vad gäller lutningsgraden var RMSvärdet nästan dubbelt så stort för de områden som lutade över 10 grader jämfört med områden där lutningen var under 10 grader. Estornell, Ruiz, Velázquez-Marti och Hermosilla (2011) genomförde en studie i Spanien med syfte att bland annat bestämma vilka parametrar som bör användas när en DHM framställs. I samband med denna undersökning utvärderades även hur vegetation och terrängens lutning påverkar osäkerheten på en DHM. De olika lutningsgrader som kontrollerades låg mellan 10 och 60 grader och den täta vegetationen bestod av tätväxande dvärg-ek med en medelhöjd på 1,25 m. Kontrollpunkter mättes in med RTK- 3

10 GPS i de tidigare nämnda områdena, samt även i områden med plan mark utan vegetation. Resultatet visar att RMS-värdet ökar linjärt med lutningsgraden. För områden med tät vegetation är RMS 0,05 m högre än för områden med bar mark. I kustnära områden, där vegetationen ofta är mycket tät, har laserpulsen svårare att nå markytan och därför kontrollerade Schmid, Hadley och Wijekoon (2011) bland annat vilka begränsningar FLS-data har i dessa områden. Laserdata samlades in med en laserskanner Leica ALS50 under den lövfria delen av året och i programvaran TerraScan klassificerades punkterna samt interpolerades till ett två-meters grid. Med totalstation mättes sammanlagt 280 kontrollpunkter in i profiler och stationsetablering gjordes mot bakåtobjekt inmätta statiskt med GNSS. Områden som kontrollerades bestod av olika typer av växtlighet från cirka 0,15 m höga glesväxande, till uppemot 2 m höga tätväxande. Resultatet visar att medelfelet i höjd varierar från 0,002 m, för den 0,15 m låga glesväxande vegetationen, upp till 0,297 m för de tätväxande året runt gröna växterna. Ett fenomen som upptäcktes i de områden som dominerades av växter upp till 2 m, var att laserreturer konsekvent registrerades ovanför markytan, men lägre än mitten av vegetationens höjd. I slutsatserna nämns bland annat att laserpunkter i kustnära områden kan ha ett signifikant positivt fel, det vill säga att punkter i laserdata ligger ovanför den verkliga markytan och att höjdosäkerheten på FLS-data i dessa områden påverkas av typen av vegetation, dess täthet och höjd. I syfte att kontrollera osäkerheten på laserdata hos NNH genomförde Lundgren och Owemyr (2010) en studie där olika markslagstyper kontrollerades. Provningen utfördes enligt SIS-TS 21145:2007 där markslagstyperna asfaltsyta, barrskog, gräsyta, kalhygge, lövskog, mosse och ängsmark kontrollerades. Provning gjordes även för tre undantagsobjekt, dike i skog, dike i öppen mark och strandlinje. Mätningarna utfördes med Nätverks RTK-GNSS (NRTK-GNSS) på de områden detta var möjligt och för övriga användes totalstation. Resultatet av analysen visar att höjden på laserdata i genomsnitt ligger högre än den verkliga markytan och att osäkerheten bland annat påverkas av kuperingsgrad och vegetation. Medelavvikelsen för provytorna ligger mellan 0,014 och 0,124 m där asfaltsytan hade den lägsta avvikelsen och lövskogen den högsta. Vad som orsakat den höga avvikelsen för lövskogen är oklart men beror troligen på vegetationens täthet eller höga kuperingsgrad. För undantagsobjekten ligger medelavvikelsen mellan 0,158 och 0,240 m vilket är betydligt högre än för övriga provytor, detta beror troligen på felklassificerat laserdata. 4

11 2 Metod Området som valdes ut för kontrollen begränsas av skanningsområde 10C043 som innefattar delar av Avesta och Hedemora kommun (figur 1). Detta område är skannat i april 2011 och valdes eftersom det överensstämmer med kriteriet att provningen bör utföras under samma förhållanden som rådde vid skanningstillfället. Val av provytor samt en sammanställning av dessa redovisas i avsnitt 2.4. Provningen valdes att utföras enligt SIS-TS 21145:2007 eftersom denna specifikation använts med framgång av Lundgren och Owemyr (2010). Figur 1. Översiktskarta från Lantmäteriet, visande vart skanningsområde 10C043 är beläget. Medgivande: Lantmäteriet. 5

12 2.1 Utförande av kontroll SIS-TS 21145:2007 anger rekommendationer för hur en statistisk provning av en DHM ska genomföras. Specifikationen kan användas för att bestämma en modells riktighet samt osäkerhet i höjd och är särskilt lämplig för Triangulated Irregular Network (TIN) modeller. En modell kan provas i sin helhet, genom utvalda provytor eller med enskilda kontrollprofiler och provningsutförande kan ske enligt typ A, B, C eller D. Utförandetyp A, B och C används bland annat vid utvärdering av systematiska fel, där utförande C är en mer omfattande kontroll med fler ingående profiler. Utförandetyp D används vid provning av undantagsytor och undantagsobjekt. Vid kontroll av provytor mäts kontrollprofiler in, vilka antingen placeras ut slumpmässigt eller fördelas jämt över ytan. Antal profiler inom varje provyta baseras på ytans storlek samt kuperingsgrad och vid inmätning av dessa kan ett flertal olika metoder användas. Gemensamt för dessa metoder är att inmätta punkter får ha ett maximalt medelfel på 0,05 m i plan och 0,02 m i höjd. I samråd med handledare från Högskolan i Gävle valdes utförandetyp B för kontrollen, vilken används för utvärdering av systematiska fel, modells användbarhet för projektering och byggande samt uppskattning av mängdfel. Storleken på provytorna som kontrolleras bör vara 0,6 6 ha stora och profiler som ingår ska ge en god representation av modellens markyta. Kontrollprofilerna ska enligt utförandetypen vara 21 ±0,5 m långa och avståndet mellan två punkter i profilen får inte överstiga 3 m. Enskilda punkter i profilen bör heller inte avvika mer än 0,3 m från profillinje. För utförande av kontrollen valdes NRTK-GNSS eftersom denna metod, enligt SIS-TS 21145:2007, kan användas om tekniken uppfyller kravet på maximalt medelfel (0,02 m) i höjd. Mårtensson, Reshetyuk och Jivall (2012) har undersökt vilken osäkerhet som kan uppnås vid positionering av en terrester laserskanner med NRTK-GNSS. Resultatet visar att en standardosäkerhet under 0,016 m i höjd kan uppnås med en observationstid på minst 1 min och detta innebär att metoden har tillräckligt låg osäkerhet för att kunna användas vid provning enligt SIS-TS 21145:2007. För de områden där GNSS ej kunde användas valdes i stället totalstation för inmätning. 2.2 Instrument och utrustning Följande utrustning användes vid mätningarna: 6

13 GNSS-mottagare Leica Viva GS10 GNSS-antenn Leica AS10 Totalstation Leica Viva TS15i Leica Viva fältdator CS15 Leica 360 -prisma med stång Måttband, Hultafors PRO-LON 30 m Kontroll av GNSS-utrustningen gjordes genom att tre höjdfixar i närheten av Avesta kontrollmättes före och efter utförd provning. Dessa höjdfixar är av Lantmäteriet bestämda i höjd. Den första mätningen gjordes 16 april 2012 och redovisas i tabell 1 och efterkontrollen gjordes 24 april 2012, efter slutförd provning, se tabell 2. Vid kontrollerna av höjdfix 126*1*4415 var det problem att erhålla fixlösning och exakt vad detta berodde på är oklart, men en trolig anledning är att det träd som fanns i direkt anslutning till punkten orsakade störningar. Ett liknande problem uppstod i examensarbetet av Lundgren och Owemyr (2010) där problem med fixlösningen på en höjdfix fanns. Kontrollen visar att instrumentet håller tillräckligt låg osäkerhet för att kunna användas vid provningen. Tabell 1. Mätning av höjdfixar 16 april 2012, redovisas i meter Punktnr. Höjd enl. Lantmäteriet Uppmätt höjd Känd - Mätt 1D CQ 126*1* ,419 97,417 0,002 0, *1* ,536 74,511 0,025 0, *1* ,926 78,934-0,008 0,013 Tabell 2. Efterkontroll av höjdfixar 24 april 2012, redovisas i meter Punktnr. Höjd enl. Lantmäteriet Uppmätt höjd Känd - Mätt 1D CQ 126*1* ,419 97,411 0,008 0, *1* ,536 74,536 0,000 0, *1* ,926 78,910 0,016 0,013 Totalstationen kalibrerades av elever från Lantmätarprogrammet på Högskolan i Gävle (teknisk inriktning, årskurs två). Kalibreringen utfördes 11 april 2012 för kompensatorns indexfel, vertikalindexfel, kollimationsfel, inklinationsfel, Automatic Target Recognition (ATR) fel samt nollpunktsfel i avståndsmätaren. Kalibreringsprotokoll redovisas i bilaga Erhållna data Över skanningsområde 10C043 erhölls klassificerade laserdata från Lantmäteriet innehållande en projektfil och 200 Log ASCII Standard (LAS) filer, vilket är ett internationellt format för laserdata. Insamling av aktuellt laserdata genomfördes

14 april 2011, med en laserskanner Leica ALS60 i referenssystemet SWEREF 99 TM/RH I tillägg erhölls även nedanstående data: Terrängkartan i skala 1: Vägkartan i skala 1: Översiktskartan i skala 1: Sverigekarta i skala 1: GSD-Ortofoto, tätort med 0,25 m upplösning GSD-Ortofoto med 0,5 m upplösning GSD-Höjddata, grid Val av provytor Lämpliga provytor valdes ut genom att visuellt granska terrängkartan, ortofoton samt GSD-höjddata och fältbesök gjordes på utvalda områden för att kontrollera lämplighet. Ett besök på Avesta kommun gjordes även där tips om områden erhölls av kartinformatör Thomas Nyberg. För de områden vilka ansågs intressanta för kontroll av hur lutningsgraden påverkar osäkerheten på laserdata krävdes kontrollmätningar av hur stora lutningarna var. Detta gjordes genom att mäta högsta och lägsta punkten på provytorna med GNSS och därefter beräkna lutningsgraden. Lutningar på 10, 20, 25 och 40 uppmättes. Valet av vegetationsområden baserades på vegetationens täthet samt höjd och för att kontrollera kvalitén på laserdata provades även en asfaltsyta. En sammanställning över samtliga provytor redovisas i tabell 3 samt var de är belägna i figur 2. Antal kontrollprofiler i provytorna valdes baserat på rekommendationer i SIS-TS 21145:2007, men för vissa provytor mättes fler kontrollprofiler än rekommenderat för att hela provytan skulle representeras på ett bra sätt. Tabell 3. Sammanställning av provytor Provyta Kuperingsgrad Ytjämnhet Storlek Datum för Antal (ha) kontroll profiler Asfaltsyta Plan Jämn 3, Grästuvor Plan Ojämn 2, Låga granar Plan Ojämn 1, Snårigt buskage Plan Jämn 1, Vass Plan Jämn 2, Lutning 10 Kuperad Jämn 1, Lutning 20 Mycket kuperad Jämn 1, Lutning 25 Mycket kuperad Jämn 1, Lutning 40 Mycket kuperad Jämn 1,

15 Figur 2. Översiktskarta visande var provytor är belägna. Medgivande: Lantmäteriet. 2.5 Mätningar För alla provytor bestämdes placering av kontrollprofiler i fält och dessa placerades ut jämt fördelade över ytan. Varje profil bestod av minst 10 punkter med inbördes avstånd på ungefär 2,3 m där start och stoppunkt markerades. För att definiera profilen användes måttband. Alla mätningar gjordes i referenssystemet SWEREF 99 TM/RH Vid mätning med GNSS gjordes inställningar att medeltalsbildning skulle användas och att mätningar skulle stoppas när osäkerheten i plan och höjd låg under 0,05 m respektive 9

16 0,02 m, dock tidigast efter 1 min. För att kontrollera att kvalitén på fixlösningen under pågående mätningar var tillfredsställande gjordes, efter att varje profil mätts in, en ominitialisering och den första punkten i profilen mättes ytterligare en gång. Tidsseparationen mellan den första och sista mätningen var ungefär min. Kontrollen gjordes i enlighet med Lantmäteriets kortmanual för mätning med SWEPOS Nätverks-RTK-tjänst (Norin, Engfeldt, Öberg & Jämtnäs, 2010). För de områden som mättes in med totalstation etablerades bakåtpunkter med NRTK- GNSS. Etableringen av dessa gjordes genom att varje punkt mättes tre gånger med en tidsseparation på minst 45 minuter i enlighet med Lantmäteriets manual för RTK-mätning (Odolinski, 2010). För att kontrollera att totalstationen ej rört sig under mätningarna, gjordes ytterligare en stationsetablering efter att provområdet mätts in och differensen mellan de båda kontrollerades. Vid mätning av profilerna användes Leica 360 -prisma på stång med totalstationen inställd på tracking och låsning Asfaltsyta Asfaltsytan är belägen i Avesta, i nära anslutning till riksväg 70, och består av en parkering vid ett köpcenter. Provytan är ca 3,7 ha stor och markslagstypen klassificeras enligt SIS-TS 21145:2007 som asfaltsyta med plan och jämn mark. Sex profiler inmättes med GNSS och i figur 3 visas provytans läge samt profilernas placering inom provytan. Profilnummer har markerats så att siffran visar från vilket håll profilen började mätas. Detta gäller för alla figurer med profilers placering. Figur 4 visar ett fotografi av provytan samt en punktmolnsprofil över området. För alla punktmolnsprofiler visas markklassade punkter med orange färg och övrigt klassade med vit färg. Alla kartor samt ortofoton är erhållna från Lantmäteriet. Figur 3. Terrängkarta som visar var provytan asfalt ligger (röd markering i kartan) samt ortofoto visande profilers placering. Medgivande: Lantmäteriet. 10

17 Figur 4. Fotografi av provytan asfalt, samt en punktmolnsprofil över den samma Grästuvor Området med grästuvor är beläget vid Sonnboviken, Avesta, ungefär 600 m NO om riksväg 70. Provytan består av 0,2 0,3 m höga grästuvor med en diameter på ungefär 0,1 0,2 m samt gammalt liggande gräs och är ca 2,0 ha stort. I botten av provytan fanns på vissa ställen vatten med ett djup på ca 0,02 0,03 m. Markslagstypen klassas som kärrmosse med liggande gräs och marken är plan med en ojämn yta. Sex profiler mättes med GNSS. Var provytan är belägen samt profilernas placering kan ses i figur 5 och i figur 6 visas ett fotografi av provytan samt en punktmolnsprofil över området. Figur 5. Terrängkarta som visar var provytan med grästuvor är belägen (röd markering) samt profilers placering inom provytan. Medgivande: Lantmäteriet. 11

18 Figur 6. Fotografi av provytan med grästuvor, samt en punktmolnsprofil över den samma Låga granar Provytan med lågväxande granar ligger ungefär 5 km söder om Garpenberg, ca 150 m väster om Garpenbergsvägen. Området består av gles björkskog med tätväxande låga granar i storlek 0,5 2 m där de flesta är runt 1 m höga. Provytan är ca 1,1 ha stor och sex profiler mättes med totalstation. Markslagstypen klassificeras som blandskog med lågväxande mossrik undervegetation och granarnas täthetsgrad klassas som tät. Markytan är plan och ojämn. I figur 7 visas var provytan är belägen samt profilernas placering inom provytan. Ett fotografi av provytan samt en punktmolnsprofil kan ses i figur 8. Figur 7. Terrängkarta som visar var provytan med lågväxande granar är belägen (röd markering) samt profilers placering inom provytan. Medgivande: Lantmäteriet. 12

19 Figur 8. Fotografi av provytan med granar, samt en punktmolnsprofil över den samma Snårigt buskage Området är beläget i nära anslutning till provytan med grästuvor, vid Sonnboviken i Avesta och består av snårigt buskage med enstaka större träd där markytan täcks av lågt gräs och mossa. Markslagstypen är skogsmark med buskage och skogsmarkens täthet klassas som gles och har en plan, jämn markyta. Storleken på provytan är ca 1,4 ha och fyra kontrollprofiler inmättes med totalstation. Hur profilerna är placerade inom provytan samt var provytan är belägen visas i figur 9. I figur 10 ses ett fotografi av provytan samt en punktmolnsprofil över området. Figur 9. Terrängkarta som visar var provytan med snårigt buskage är belägen (röd markering) samt profilers placering inom provytan. Medgivande: Lantmäteriet. 13

20 Figur 10. Fotografi av provytan med snårigt buskage, samt en punktmolnsprofil över denna Vass Vid Forsån cirka 10 km NO om Avesta, öster om riksväg 68, finns provytan bestående av tät vass. Vassen är ca 2 m hög och markytan täcks av ca 0,1 m gammal liggande vass. Markslagstypen klassas som strandlinje med tät strandnära vegetation och kuperingsgraden som plan med jämn markyta. Provytan är ca 2,2 ha stor och sex profiler mättes in med GNSS. Figur 11 visar var provytan är belägen samt profilernas placering inom provytan och figur 12 visar ett fotografi av provytan samt en punktmolnsprofil över området. Figur 11. Terrängkarta som visar var provytan med tät vass är belägen (röd markering) samt profilers placering inom provytan. Medgivande: Lantmäteriet. 14

21 Figur 12. Fotografi av provytan med tät vass, samt en punktmolnsprofil över denna Lutning 10 Ungefär 2 km söder om Garpenberg, vid Ryllshyttebacken, finns en pulkabacke med 10 graders lutning. Provytans storlek är ca 1,1 ha och markytan är något ojämn med nedtagna buskage där mindre stubbar finns kvar. Markslagstypen klassas som avverkad skogsmark med kvarstående stubbar och viss växtlighet och markytan som kuperad och jämn. Fem profiler mättes in med GNSS. Var provytan är belägen samt hur profilerna är placerade inom denna visas i figur 13. I figur 14 ses ett fotografi av provytan samt en punktmolnsprofil över området. Figur 13. Terrängkarta som visar var provytan med 10 graders lutning ligger (röd markering) samt profilers placering inom provytan. Medgivande: Lantmäteriet. 15

22 Figur 14. Fotografi av provytan med 10 graders lutning, samt en punktmolnsprofil över den samma Lutning 20 Provytan med 20 graders lutning är belägen vid Åsbobacken i Avesta, söder om riksväg 70. Området är ca 1,3 ha stort och sluttningen består av grus och lågt gräs. Hur marken ska klassificeras är oklart eftersom provytan inte passar in på någon av markslagstyperna i SIS-TS :2007. Provytan är mycket kuperad med en jämn markyta. Sex kontrollprofiler mättes in med GNSS och hur dessa är placerade samt var provytan är belägen visas i figur 15. Figur 16 visar ett fotografi av provytan samt en punktmolnsprofil över området. Vid tillfället för skanningen fanns även ett antal buskar på platsen, vilka ses på ortofotot i figur 15, dessa var vid tillfället för provningen borttagna. Figur 15. Terrängkarta som visar var provytan med 20 graders lutning ligger (röd markering) samt profilers placering inom provytan. Medgivande: Lantmäteriet. 16

23 Figur 16. Fotografi av provytan med 20 graders lutning, samt en punktmolnsbild över den samma Lutning 25 Strax söder om provytan med 20 graders lutning, i Åsbobacken, finns området med 25 graders lutning. Provytan ligger i en slalombacke och är ca 1,5 ha stor och markytan består av lågt, ca 0,01 0,02 m, gammalt liggande gräs. För denna provyta uppstod samma problem med klassificeringen som för provytan med 20 graders lutning. Provytan är mycket kuperad med en jämn markyta. Sex profiler mättes in med GNSS och placering av dessa samt karta visande var provytan är belägen visas i figur 17. Figur 18 visar ett fotografi av provytan samt en punktmolnsprofil över området. Figur 17. Terrängkarta som visar var provytan med 25 graders lutning ligger (röd markering) samt profilers placering inom provytan. Medgivande: Lantmäteriet. 17

24 Figur 18. Fotografi av provytan med 25 graders lutning, samt en punktmolnsprofil över den samma Lutning 40 Provytan med en lutning på 40 grader är ca 1,7 ha stor och ligger ungefär 3 km nordöst om Hedemora strax intill länsväg 270. Markytan täcks av ett 0,02 0,05 m tjockt lager av gammalt gräs och på vissa ställen fanns enstaka buskar. Även för denna provyta uppstod samma problem med klassificeringen som för provytorna med 20 och 25 graders lutning. Markytan är mycket kuperad och jämn med liggande gräs. Sex profiler mättes in med GNSS och i figur 19 visas var provytan är belägen samt profilernas placering. Figur 20 visar ett fotografi av provytan samt en punktmolnsprofil över området. Figur 19. Terrängkarta som visar var provytan med 40 graders lutning ligger (röd markering) samt profilers placering inom provytan. Medgivande: Lantmäteriet. 18

25 Figur 20. Fotografi av provytan med 40 graders lutning, samt en punktmolnsprofil över den samma. 2.6 Databearbetning och analys Vid databearbetning och analys användes följande programvaror: Geo Professional School version TerraScan version MicroStation V8i, version Microsoft office Gsi-filer från mätningarna importerades till Geo där de konverterades till geo-filer. I Geo redigerades data som därefter kopierades över till Excel där det anpassades för vidare analys. Två olika textfiler skapades, en med punktnummer och koordinater för bearbetning i TerraScan, och en med enbart koordinater för bearbetning i MicroStation. I TerraScan lästes LAS-filer innehållande laserdata över provområdena in. Funktionen output control report användes därefter för att jämföra tillfälligt triangulerat laserdata mot inmätta kontrollprofiler. I funktionen gjordes inställningar att jämförelsen skulle göras mot markklassade punkter, att maximal triangelstorlek skulle vara 4 m, maximal lutning 90 grader och Z-toleransen 0 m. Med maximal triangelstorlek menas hur stor radien är, vilken jämförelsen görs inom, och med maximal lutning menas hur stor lutningen får vara för att jämförelsen ska göras. Z-toleransen används för att säkerställa att trianglar inte har en större lutning än den maximala lutningen och har i detta fall ingen funktion eftersom lutningen sattes till 90 grader. Undantaget från inställningarna var provytan med snårigt buskage där 6 m krävdes för maximal triangelstorlek. Vilken textfil som skulle användas vid jämförelsen valdes och sedan utfördes analysen genom att 19

26 inmätt kontrolldata subtraherades från laserdata. En kontrollrapport för respektive profil i de olika provytorna erhölls innehållande höjd på laserdata, inmätt höjd, skillnaden mellan dessa samt plana koordinater för varje kontrollpunkt. I rapporten redovisades även medelavvikelse (Ahm) som visar ett medeltal för alla höjdavvikelser, vilken beräknas enligt ekvation (1) i enlighet med SIS-TS 21145:2007. (1) där Ah i är höjdavvikelse för enskild punkt i profil och n är antal punkter i profilen. Även standardavvikelsen (Sp) (som är ett mått på hur mycket höjdskillnaden avviker från medelvärdet) och RMS (vilken visar osäkerheten i laserdata) redovisades. Dessa beräknas enligt ekvation (2) och ekvation (3) där standardavvikelsen beräknats i enlighet med SIS- TS 21145:2007. Slutligen redovisades även maximal- och minimalavvikelse som är den högsta respektive lägsta höjdavvikelsen för punkter i profil. (2) (3) Samma funktion i TerraScan användes sedan med samma inställningar för att analysera hela provytor där medelavvikelsen för hel provyta (Mapt) beräknades enligt ekvation (4), standardavvikelse för hel provyta (Spt) genom ekvation (5) och RMS för hel provyta genom ekvation (6). Beräkningarna har gjorts i enlighet med SIS-TS 21145:2007 med undantag för RMS. (4) där m är antal profiler i provytan. (5) 20

27 (6) Efter analysen i TerraScan genomförts gjordes ytterligare en analys där punkter med avvikelser större än tre gånger standardavvikelsen (0,3 % konfidensnivå) för respektive provyta förkastades. Detta eftersom dessa punkter troligen innehåller någon form av grova fel och därmed kan bidra till att resultatet blir felaktigt. Alla provytor granskades även visuellt i MicroStation för att kontrollera eventuella felklassningar i punktmolnen och även se hur väl inmätta punkter stämde överens med laserdata. I Excel gjordes sedan sammanställningar i tabeller och diagram där även ett signifikanstest på 95 % konfidensnivå gjordes för att kontrollera om medelavvikelsen för respektive provyta var signifikant. Vilken standardavvikelse i höjd (Sd) som kan förväntas på en DHM framtagen genom FLS kan beräknas enligt ekvation (7) (Vosselman & Maas, 2010): 30 tan (7) där n är antal markträffar per m 2 och α är lutning i grader. Det ingående värdet 6 visar osäkerheten i höjd för plana hårda ytor och värdet 30 visar osäkerheten i plan, dessa värden är jämförbara med de för NNH. Beräkningar gjordes för de fyra provytorna där terrängens lutning förväntades påverka osäkerheten i höjd. 21

28 3 Resultat En sammanställning av resultaten för de olika provytorna redovisas i tabell 4 där medelavvikelse, min- och maxavvikelse, standardavvikelse, RMS samt signifikanstest redovisas. För signifikanstestet innebär värden över 1,96 att medelavvikelsen är signifikant. För provytorna med 10 samt 25 graders lutning redovisas även de analyser där kontrollpunkter med avvikelser större än tre gånger standardavvikelsen ej är borttagna, dessa rader är färgade. Figur 21 visar medelavvikelser för de olika provytorna och de orangefärgade staplarna representerar de provytor där punkter med avvikelser större än tre gånger standardavvikelsen ej är borttagna. Ett positivt värde på höjdavvikelsen visar att höjden på laserdata ligger över den verkliga markytans höjd. Detaljerat resultat för alla profiler i respektive provyta redovisas i bilaga Tabell 4. Sammanställning av resultat för de olika provytorna i meter, undantaget signifikanstestet Provyta Medel- Min- Max- Signifikanstest Spt RMS avvikelse avvikelse avvikelse 95 % nivå Asfalt 0,007-0,037 0,044 0,017 0,018 0,412 Grästuvor 0,132-0,052 0,288 0,068 0,148 1,941 Låga granar 0,153-0,036 0,489 0,106 0,186 1,443 Vass 0,593 0,301 0,714 0,105 0,602 5,648 Snårigt buskage 0,105 0,006 0,229 0,052 0,117 2,019 Lutning 10 0,047-0,045 0,204 0,054 0,071 0,870 Lutning 10 0,055-0,045 0,270 0,067 0,086 0,821 Lutning 20 0,024-0,107 0,113 0,037 0,044 0,649 Lutning 25 0,035-0,054 0,134 0,045 0,055 0,778 Lutning 25 0,070-0,054 0,494 0,110 0,129 0,636 Lutning 40 0,122 0,014 0,288 0,051 0,132 2,392 0,700 0,600 Medelavvikelse (m) 0,500 0,400 0,300 0,200 0,100 0,000 Figur 21: Medelavvikelser för de olika provytorna. 22

29 I tabeller 5 9 redovisas sammanställningar för de enskilda provytorna, där medelavvikelse, min- och maxavvikelse, standardavvikelse och profillängd för varje enskild profil visas. Figurer visar punktmolnsprofil över respektive provyta med en kontrollprofil utmärkt med vit heldragen linje. Tabell 5. Sammanställning av provyta asfalt, redovisas i meter Profil Medelavvikelse Minavvikelse Maxavvikelse Sp Profillängd 1 0,007-0,016 0,039 0,020 21,1 2 0,009-0,023 0,028 0,013 21,1 3 0,004-0,015 0,028 0,016 21,1 4 0,001-0,037 0,019 0,015 21,1 5 0,018 0,001 0,044 0,014 21,0 6 0,004-0,030 0,026 0,018 21,0 Medelvärde 0,007 Minvärde -0,037 Maxvärde 0,044 Spt 0,017 Summa 126,3 Figur 22. Punktmolnsprofil visande profil 2 för provytan asfalt. Tabell 6. Sammanställning av provyta grästuvor, redovisas i meter Profil Medelavvikelse Minavvikelse Maxavvikelse Sp Profillängd 1 0,107 0,051 0,183 0,043 21,1 2 0,096 0,049 0,173 0,036 21,1 3 0,050-0,052 0,100 0,047 21,0 4 0,174 0,056 0,288 0,072 21,1 5 0,187 0,126 0,219 0,028 21,1 6 0,175 0,122 0,267 0,047 21,1 Medelvärde 0,132 Minvärde -0,052 Maxvärde 0,288 Spt 0,068 Summa 126,5 23

30 Figur 23. Punktmolnsprofil visande profil 5 för provytan grästuvor. Tabell 7. Sammanställning av provyta låga granar, redovisas i meter Profil Medelavvikelse Minavvikelse Maxavvikelse Sp Profillängd 1 0,151 0,051 0,268 0,075 20,7 2 0,173-0,036 0,489 0,153 20,9 3 0,093 0,020 0,256 0,070 20,8 4 0,097 0,000 0,135 0,049 21,0 5 0,196 0,069 0,332 0,103 20,0 6 0,212 0,043 0,390 0,118 20,6 Medelvärde 0,154 Minvärde -0,036 Maxvärde 0,489 Spt 0,107 Summa 124,1 Figur 24. Punktmolnsprofil visande profil 1 för provytan låga granar. 24

31 Tabell 8. Sammanställning av provyta snårigt buskage, redovisas i meter Profil Medelavvikelse Minavvikelse Maxavvikelse Sp Profillängd 1 0,110 0,006 0,229 0,074 20,9 2 0,099 0,009 0,205 0,061 21,0 3 0,098 0,037 0,144 0,032 20,9 4 0,112 0,022 0,151 0,037 21,1 Medelvärde 0,105 Minvärde 0,006 Maxvärde 0,229 Spt 0,052 Summa 83,9 Figur 25. Punktmolnsprofil visande profil 4 för provytan snårigt buskage. Tabell 9. Sammanställning av provytan vass, redovisas i meter Profil Medelavvikelse Minavvikelse Maxavvikelse Sp Profillängd 1 0,609 0,535 0,694 0,055 21,0 2 0,675 0,594 0,714 0,034 21,0 3 0,392 0,301 0,498 0,065 21,0 4 0,649 0,600 0,683 0,024 20,9 5 0,646 0,587 0,685 0,030 21,1 6 0,584 0,496 0,667 0,056 20,9 Medelvärde 0,593 Minvärde 0,301 Maxvärde 0,714 Spt 0,105 Summa 125,9 25

32 Figur 26. Punktmolnsprofil visande profil 1 för provyta vass. I tabeller redovisas sammanställningar med medelavvikelse, min- och maxavvikelse, standardavvikelse och profillängd för varje enskild profil. För provytorna med 10 och 25 graders lutning redovisas analysen där punkter med avvikelser större än tre gånger standardavvikelsen förkastats. De analyser där dessa punkter ej är borttagna kan ses i bilaga 7, för 10 graders lutning, och bilaga 9 för 25 graders lutning. Figurer visar punktmolnsprofil över respektive provyta med en kontrollprofil utmärkt. Tabell 10. Sammanställning av provytan med 10 graders lutning, redovisas i meter Profil Medelavvikelse Minavvikelse Maxavvikelse Sp Profillängd 1 0,073 0,010 0,204 0,065 21,1 2 0,061-0,007 0,169 0,062 21,2 3 0,047-0,039 0,180 0,066 21,1 4 0,038-0,007 0,095 0,032 21,0 5 0,020-0,045 0,071 0,033 21,1 Medelvärde 0,047 Minvärde -0,045 Maxvärde 0,204 Spt 0,054 Summa 105,5 26

33 Figur 27. Punktmolnsprofil visande profil 3 för provytan med 10 graders lutning. Tabell 11. Sammanställning av provytan med 20 graders lutning, redovisas i meter Profil Medelavvikelse Minavvikelse Maxavvikelse Sp Profillängd 1 0,016-0,107 0,113 0,049 21,1 2 0,041-0,021 0,101 0,043 21,0 3 0,024-0,004 0,045 0,016 21,0 4 0,026-0,010 0,103 0,033 21,1 5 0,030-0,028 0,110 0,043 20,9 6 0,009-0,042 0,062 0,028 21,1 Medelvärde 0,024 Minvärde -0,107 Maxvärde 0,113 Spt 0,037 Summa 126,2 Figur 28. Punktmolnsprofil visande profil 6 för provytan med 20 graders lutning. 27

34 Tabell 12. Sammanställning av provytan med 25 graders lutning, redovisas i meter Profil Medelavvikelse Minavvikelse Maxavvikelse Sp Profillängd 1 0,058-0,049 0,107 0,061 16,6 2 0,054 0,001 0,116 0,040 21,2 3 0,022-0,029 0,111 0,045 21,1 4 0,048 0,004 0,109 0,034 21,1 5 0,008-0,054 0,047 0,036 21,2 6 0,031-0,041 0,134 0,049 16,5 Medelvärde 0,035 Minvärde -0,054 Maxvärde 0,134 Spt 0,045 Summa 117,7 Figur 29. Punktmolnsprofil visande profil 6 för området med 25 graders lutning. Tabell 13. Sammanställning av provytan med 40 graders lutning, redovisas i meter Profil Medelavvikelse Minavvikelse Maxavvikelse Sp Profillängd 1 0,114 0,060 0,152 0,032 21,2 2 0,116 0,037 0,148 0,033 21,2 3 0,115 0,044 0,169 0,043 21,2 4 0,181 0,093 0,288 0,062 21,1 5 0,098 0,043 0,150 0,032 21,1 6 0,111 0,014 0,217 0,055 21,2 Medelvärde 0,122 Minvärde 0,014 Maxvärde 0,288 Spt 0,051 Summa 126,9 28

35 Figur 30. Punktmolnsprofil visande profil 5 för provytan med 40 graders lutning. Resultatet av beräkning för lutningens inverkan på osäkerheten i höjd enligt ekvation (7) kan ses i tabell 14, där även resultatet från analysen i denna studie presenteras för jämförelse. Tabell 14. Resultat av beräkning för lutningens inverkan på osäkerheten i höjd, redovisas i meter Lutning i Beräknad Sd enligt grader ekvation (7) Spt enligt analys 10 0,138 0, ,194 0, ,225 0, ,337 0,051 29

36 4 Diskussion Resultatet av provningen för de olika vegetationstyperna visar att medelavvikelsen ökar med vegetationens täthetsgrad. Dock är skillnaden mellan grästuvorna, de låga granarna och det snåriga buskaget marginella. I standardavvikelsen kan däremot en större skillnad ses mellan dessa, där de låga granarna har en nästan dubbelt så stor standardavvikelse som de övriga två. Den överlägset största medelavvikelsen har området med vass, vilken även har högst täthetsgrad, där medelavvikelsen ligger på 0,593 m jämfört med till exempel området med låga granar som har en medelavvikelse på 0,153 m. Indikationen att vegetationens täthetsgrad påverkar osäkerheten är i likhet med vad Estornell et al. (2011), Schmid et al. (2011) och Spaete et al. (2011) kommit fram till i respektive studie. Provningen av asfaltsytan gav en medelavvikelse på 0,007 m, vilket visar att laserdata håller god kvalitet. Dock kan anmärkas att 0,007 m är något lågt i förhållande till utrustningens (GNSS) osäkerhet, vilken anses mäta på centimeter-nivå. Denna medelavvikelse är jämförbar med Lundgren och Owemyr (2010), där en medelavvikelse för asfaltsyta på 0,014 m redovisas. Ahokas et al. (2008) redovisar en betydligt högre medelavvikelse, 0,06 respektive 0,07 m, beroende på vilken skanner som använts. För provytorna där olika lutningsgraders påverkan på laserdata kontrollerades kan inget tydligt samband upptäckas i varken medelavvikelse, standardavvikelse eller RMS för provytorna med 10, 20 och 25 graders lutning. Däremot ses en tydlig ökning av medelavvikelsen vid 40 graders lutning, vilken är mer än dubbelt så stor som för de övriga lutningarna. Detta resultat indikerar att lutningsgraden inverkar på osäkerheten i höjd vid tillräckligt stora lutningar, vilket även Estornell et al. (2011) och Spaete et al. (2011) kommer fram till. I kontrast till detta redovisar Stal et al. (2011) ett resultat där inget signifikant samband ses mellan osäkerhet i höjd och lutningsgrad. Vad gäller signifikanstestet på 95 % konfidensnivå visar detta att signifikanta medelavvikelser finns i provområdena med vass, snårigt buskage och 40 graders lutning. Området med grästuvor kan även det anses ha en signifikant medelavvikelse eftersom signifikanstestet visar 1,941, vilket är precis på gränsen till 1,96. 30

37 4.1 Analys av osäkerhetskällor I fallet med provytan grästuvor finns en systematisk avvikelse vilken kan ses i figur 23. Medelavvikelsen ligger på 0,132 m, vilket är ungefär mittemellan verklig markyta och den övre delen av grästuvorna. Orsaken till denna avvikelse skulle kunna bero på att tuvornas diameter är mycket mindre än laserns träffyta på marken, vilket innebär att det i varje träff på marken ingår både markyta och tuvor. Detta medför att det höjdvärde som registreras är ett ungefärligt medelvärde av de olika höjderna inom träffytan. En annan felkälla kan även vara det liggande gräs som täcker markytan och kan göra det svårt för lasern att nå markytan. Provytan med låga granar har en medelavvikelse på 0,153 m, vilket kan jämföras med medelavvikelsen för provytan med grästuvor. I detta fall är det dock troligen andra orsaker som ligger bakom avvikelsen. Vid en visuell jämförelse mellan laserdata och kontrollprofiler ses att vegetation, på vissa ställen, felaktigt klassats som mark och att det på andra ställen helt saknas markklassade punkter (figur 24). Anledningen till att punkter klassats fel beror troligen på begränsningar i tekniken eftersom registrering av diskreta pulser sker med minst 1,5 2 m mellanrum i vertikalled. De flesta granar inom provytan är lägre än 1,5 m vilket innebär att registrering ej hinner ske för både vegetation och markyta. För att undvika detta problem skulle tekniken med full vågform kunna användas, där hela vågformen registreras. Problemet med att det saknas markklassade punkter på vissa ställen beror troligen dels på den tidigare nämnda tekniska begränsningen och dels på att vegetationen är så tät att lasern ej kan tränga igenom. Medelavvikelsen för det snåriga buskaget ligger på ungefär samma nivå som för grästuvorna och de låga granarna, 0,105 m. Att medelavvikelsen ser ut på detta sätt beror troligen på att vegetationens täthet varierar ganska mycket inom provytan. Vissa delar består av täta snår och andra av glesare partier. Detta avspeglas även i standardavvikelsen där denna är ungefär dubbelt så stor i profil 1 och 2 som i profil 3 och 4. Provytan med störst medelavvikelse är vassen där en systematisk avvikelse finns. Denna avvikelse kan tydligt ses i figur 26 där alla markklassade punkter ligger något under mitten av vegetationens höjd och hela provytan har en medelavvikelse på 0,593 m. Även någon enstaka retur från vassens topp kan ses. Varför punkter klassas som mark just där är något oklart men en orsak skulle kunna vara att vassens täthet är så låg i de övre partierna att få ekon registreras där och att dessa i större utsträckning registreras längre ner där vassen blir mycket tätare. Detta antagande stöds av Schmid et al. (2011) där ett 31

38 liknande systematiskt fel finns i ett provområde med växten Spartina alterniflora, vilken har en liknande höjd och täthet som vassen i denna studie. Andra orsaker till detta systematiska fel skulle kunna vara att vassen vid skanningstillfället låg ner till följd av ett tidigare tungt snötäcke alternativt att området var översvämmat när skanningen genomfördes. Profil 3 har en medelavvikelse på 0,392 m vilket avviker jämfört med övriga profiler. Detta skulle kunna bero på att vassen är något glesare just vid den profilen, men kan även ha andra orsaker. Fler undersökningar av områden med liknande täthetsgrad som vassen skulle vara intressanta eftersom resultatet för provytan är så avvikande. Vid analysen av provytorna med 10 och 25 graders lutning uteslöts kontrollpunkter med avvikelser högre än tre gånger standardavvikelsen. Detta gjordes eftersom dessa punkter troligen innehåller någon form av grova fel. För området med 25 graders lutning ligger de borttagna punkterna i nära anslutning till varandra och i den nedre delen av provytan. De påverkade profilerna är nummer 1 och 6 där punkterna är belägna i slutet av dessa. Orsaken till att dessa punkter fick en så hög avvikelse kan bero på att det vid skanningstillfället låg snö kvar i den nedre delen av provytan. När kontrollmätningarna gjordes var marken bar, men några meter nedanför provytans gräns låg lite snö kvar, vilket kan ses i figur 18. I punktmolnsbilden med profil 6 (figur 29) kan ses att profilen ligger under de markklassade punkterna i den nedre delen av profilen. Även detta kan tyda på att snö låg kvar vid skanningstillfället och att denna felaktigt klassats som mark. Dock kan det inte helt uteslutas att det finns andra orsaker till de höga avvikelserna på de borttagna punkterna och därför har valts att, i tabell 4 och figur 21, även redovisa analysen där punkterna ej är borttagna. Fullständig information om alla ingående punkter i profilerna redovisas i bilaga 9. För området med 10 graders lutning finns de punkter med avvikelser större än tre gånger standardavvikelsen i slutet av profil 1. Orsaken till dessa avvikelser kan även i detta fall bero på att snö låg kvar vid skanningstillfället. Trots att dessa punkter tagits bort är medelavvikelsen ändå högre än för både 20 och 25 graders lutning. Vad detta beror på är oklart men en eventuell orsak skulle kunna vara att de små stubbar som fanns i provytan vid kontrollen var större buskar när skanningen utfördes. Eftersom det inte är klarlagt vad som orsakat de höga medelavvikelserna för vissa punkter har valts att även i detta fall redovisa analys där punkter ej är borttagna i tabell 4 och figur 21. I bilaga 7 redovisas fullständig information om alla ingående punkter i profilerna. Vintern 2011 var mer snörik än vintern 2012 (SMHI, 2012), vilket innebär att snön troligen låg kvar längre den våren skanningen genomfördes jämfört med när kontrollen utfördes. Detta stärker teorin 32