Demonstration av storskalig kartering av virkesförråd med radarinterferometri Maciej Soja, Lars Ulander Chalmers tekniska högskola, Göteborg Johan Fransson, Mats Nilsson, Henrik Persson Sveriges lantbruksuniversitet, Umeå Se även posterutställning & www.mjsoja.com
Översikt Behov av kartering Radarinterferometri Lidar-, radar- och skogsdata Resultat Slutsatser och framtidsplaner
Behov av kartering 23 Mha produktiv skogsmark totalt virkesförråd: ~3400 Mm3sk (2012) avverkat virkesförråd: ~85 Mm3sk (2013/14) gallring: 380 kha röjning: 260 kha slutavverkning: 198 kha Storskalig kartering behövs för: förbättrad koll på resurser förbättrad planering av åtgärder effektivare hantering av katastrofskador
Syntetisk aperturradar (SAR) aktiv mikrovågssensor, oberoende av sol, ser igenom molnen koherent processering ger hög upplösning och möjlighet till interferometri, polarimetri, tomografi för satellit-sar: bra täckning och frekventa bildtagningar Men: tolkning och informationsutvinning ur SAR-bilder är svårt
Radarinterferometri med SAR fasskillnad mellan två SAR-bilder + info om geometri position för spridningscentrum (DEM) DEM över skog påverkas av skogsegenskaper men också av radaregenskaper, tex: 𝐻 polarisation infallsvinkel frekvens interferometrisk geometri digital elevation model (DEM) Δ𝜙 𝐵 𝑅
Interferometriska skogshöjden Om markhöjden DTM (digital terrain model) tillgänglig: skogshöjd från radarinterferometri (H) = spridningshöjd från radarinterferometri (DEM) markhöjd från lidar (DTM) DEM H DTM
Nationella höjdmodellen Lantmäteriets markhöjdmodell från lidar Rikstäckande (f.n. utom fjällområden) skannad 2009-2015 upplösning: 2 m x 2 m noggrannhet: <0.5 m RH2000, SWEREF 99 TM
TanDEM-X (2010-?) TerraSAR-X Add-oN for Digital Elevation Measurements Två satelliter i formationsflygning, med bistatisk mod (en satellit sänder, båda tar emot) liten temporal dekorrelation över skog X-band (9.65 GHz, 3.1 cm) hög känslighet för små strukturer som grenar Hög bandbredd hög upplösning (~några meter) 11 dagars cykel, global täckning möjlig
TanDEM-X data över Sverige TanDEM-X mål: skapa första världs-dem (digital elevation model) Global täckning 2011 & 2012 data för hela Sverige tillgängliga (t.h.: täckning 2011 för Götaland) Ytterliggare täckning av Sverige 2015-16? (ansökan till DLR från Chalmers & SLU)
Fältdata För modellträning används Rikstaxerings permanenta provytor: cirkulära, 10 m radie utlagda inom sk. trakter, i ett systematiskt rutnät, exakta positioner hemliga uppenbart avvikande ytor filtreras bort, 238 provytor används här skattningsfel virkesförråd: ~20% För validering används provytor från Remningstorp: 32 stycken, cirkulära, 40 m radie skattningsfel virkesförråd: ~13%
Resultat: interferometriska skogshöjden Lidar 30 TanDEM-X 30 25 25 20 20 15 15 10 10 5 5 0 0
De 238 provytorna används till träning och ger den empiriska modellen: 𝑉 = 25 H + 2 HOA 80 𝑅 2 = 0.86 och RMSE = 97 m3sk/ha (HOA = höjdupplösning för interferometri [m]) 𝑉 [m3sk/ha] Resultat: empiriska modellen De 32 provytorna används till validering och ger skattningsstatistik: 𝑅 2 = 0.65 och RMSE = 66 m3sk/ha 𝑉 [m3sk/ha]
Karta över virkesförråd i Skaraborg 9 TanDEM-X bilder, VV-pol., 38-45 graders infallsvinkel upplösning: 25 m 25 m skattningsfel: ~66 m3sk/ha Se även posterutställning & www.mjsoja.com
Resultat: Remningstorp Referens (lidar + in situ-data) Radarinterferometri + in situ-data för kalibrering V [m3sk/ha] 600 0
Slutsatser & diskussion Globala TanDEM-X data + nationell höjdmodell från lidar spridningshöjd Spridningshöjd + regressionsanalys virkesförråd Generellt bra skattningsresultat för virkesfförråd Potentiellt: nationell täckning var 11:e dag. Några svårigheter: Vädereffekter (speciellt frost) biasering på grund av olika interferometriska geometrier modell-baserad inversion rekommenderad Se även posterutställning & www.mjsoja.com
Vidareutveckling: two-level model (TLM) Two-level model (TLM): skogen representeras av två nivåer, mark och vegetation (med gap) Två okända parametrar & två observabler direkt inversion möjlig på pixelnivå och utan referensdata Inversionen ger skattningar av höjd och krontäcke Virkesförråd kan skattas från höjd och krontäcke Förändring kan detekteras och estimeras från multi-temporala data