Epsilon Archive for Student Projects

Abstract

The requirements for operative planning activities are increasing. The forest industry wants to gain better control over wood flow. A felling that is more market adjusted is desirable. However, this causes problems in the operative planning process because of the data collection methods used today. Data about timber assortments and data about the distribution of the tree diameter, etc., are often lacking.

Airborne laser scanning is used to a greater extent than before for estimation of forest variables and should perhaps be used to the same extent in operative planning activities as well. Also, the capacity of the harvester's computer systems has improved and should therefore be made more use of than it is today. In the future, the ability to combine laser data and measurement data from the harvester would make it possible to simulate adaptations across stands. This study shows that this type of data collection method is fully possible, provided that the problem with positioning the exact location of the felled trees is solved.

This master's thesis has examined the method of determining the GPS-position in field of all individual trees inside different plots. The harvester then has identified and registered the different trees inside the plots. A connection has been made between the GPS-positioned trees and the crown segment detected with the laser data.

The result of this study shows reasonable estimates of average stem volume (RMSE = 11 %), average height (RMSE = 5 %) and distribution of the tree diameter (Error index = 0.36) at stand level (~ 0.1 ha).

Det ställs allt högre krav på den operativa planeringen. Skogsindustrin vill ha bättre kontroll samt kunna styra virkesflödet bättre. En mer marknadsanpassad avverkning är önskvärd. Detta skapar dock problem för den operativa planeringen på grund av den datainsamlingsmetod som används. Information om diameterfördelning, stamform etc. saknas oftast.
I och med utvecklingen av utnyttjandet av flygburen laserskanning som en del vid skattning av skogliga variabler vore det aktuellt att i högre grad även använda denna nya teknik för den operativa planeringen. Även informationen och kapaciteten i skördarnas datorer har förbättrats och borde kunna utnyttjas mer i planeringsarbetet. Att i framtiden sammankoppla laserdata med mätdata från skördare skulle förbättra möjligheten att simulera apteringar över hela den utvalda traktbanken. Detta examensarbete visar på att den här typen av datainsamlingsmetod som underlag till den operativa planeringen är fullt möjlig. Det förutsätter dock att man löser problemet med att vid avverkning automatiskt positionera platsen för de avverkade träden.
Metoden som förutsätter att datakällorna automatiskt kan kopplas ihop på trädnivå har testats genom att i fält positionera varje enskilt träd inom ett antal olika provytor. Dessa träd har vid avverkning registrerats och senare kopplats ihop med laserdetekterade träd över området. En databas byggs upp med koppling mellan skördarmätningar och lasermätningar för de enskilda träden. För ett okänt träd inom ett område som ännu inte har avverkats söker man i databasen efter ett träd som redan har avverkats och som är så likt det okända trädet som möjligt enligt laserdata. Man tilldelar (imputerar) det liknande trädets skördarmätningar till det okända trädet.
Vid utvärderingen definierades ytan för ett bestånd som fyra ihopslagna provytor med 10 m radie, placerade med 50 m förband inom samma slutavverkningstrakt. Resultaten visar på rimliga skattningar av medelvolym (RMSE = 11 %), medelhöjd (RMSE = 5 %) och diameterfördelning (Error index = 0.36 ) på beståndsnivå (~ 0.1 ha). Metoden ger bäst skattning för medelhöjd men fångar även upp en vägvisande bild över diameterfördelningen och volymutfallen för de olika stocktyperna. Det finns en stor utvecklingspotential av metoden, främst kring trädkopplings- och imputeringsprocessen.