Epsilon Archive for Student Projects

Abstract

Skogen är viktig på många sätt, eftersom skog är en resurs både som råvara, energikälla och kolsänka. För kontroll av tillväxt, avgång och planering av skog och skogsskötsel har man historiskt genomfört inventering med manuella metoder genom fältpersonal, vilket både är kostsamt och endast ger en bedömning om skogens tillstånd just i de ögonblick skogen inventeras. De senaste tio åren har metoder baserade på fjärranalys implementerats på många sätt, för bättre och effektivare inventering. Skattningar av skogliga variabler med laserdata har uppvisat hög noggrannhet med god kvalité, men det är ett dilemma att skanningen är kostsam och att utförd skanning snabbt blir oanvändbar när skogen förändras. Satellitburna sensorer som genererar tredimensionella data över skogen har potentialen att ge tillräckligt bra skattningskvalitét, inte minst för att skriva fram befintliga skattningarna, dessa data kan även kombineras med andra skattningstekniker och metoder. Fördelen med satellitburna sensorer är att de kontinuerligt återkommer över samma område på kort tid. I denna studie har data från satellitkonstellationen TanDEM-X använts. Interferometrisk Synthetic Aperture Radar (InSAR) är en radarteknik som satelliterna i TanDEM-X möjliggör. Studier som använt sig av InSAR teknik uppvisar mycket goda skattningsresultat för både höjd och biomassa (Persson & Fransson, 2014a). I flera tidigare studier diskuteras det om säsongs- och vädervariationer eventuellt kan påverka kvalitén på InSAR data. Denna studies syfte har varit att analysera faktorer som kan tänkas påverka InSAR data för skogliga skattningar. Med belägg från andra studier (Solberg m.fl, 2015) kan det i denna studie konstateras att temperatur påverkar skattningar av skogliga variabler med InSAR.

The forest is important in many ways because it is a resource as raw material, energy and a carbon sink. For monitoring of growth, mortality and forest management activities, historically forest inventory has been done by field staff, which is costly and only provides an assessment of forest condition at the time of inventory. The last ten years, methods based on remote sensing have been implemented in many ways, for better and more efficient inventory. Estimates of forest variables with airborne laser scanning data have provided high accuracy with good quality, but it´s a problem that scanning is costly and that the data quickly become useless when the forest is changing. Studies show that satellite-borne sensor techniques can provide good quality forest estimations, or can be combined with other estimation techniques and methods. The advantage of satellite-borne sensors is that they return to the same area over short time periods. In this study, data from the satellite constellation TanDEM-X is used. Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) is a radar technique that is possible due to the configuration of the TanDEM-X satellites. Studies that use the InSAR technique exhibit very good estimation results of both height and biomass (Persson & Fransson, 2014a). In several previous studies it is discussed whether there are seasonal and weather variations that affect the quality of the InSAR data. The purpose of this study was to analyze the factors that may affect InSAR data for estimating forest variables. This study, together with evidence from previous studies (Solberg m.fl, 2015) provides support for the conclusion that temperature affects the estimates of forest variables when using InSAR.