Epsilon Archive for Student Projects

Abstract

Trädhöjd är en central parameter i skogliga inventeringar och används för att beräkna volym, biomassa, ålder och kollager. Vid SLU Skogsmästarskolan används traditionellt Suunto och Haglöf EC 2-D vid höjdmätning, men applikationen Arboreal Träd har introducerats som ett digitalt alternativ. Studenter har uttryckt osäkerhet kring applikationens precision, och Arboreal AB har ett intresse av att validera dess noggrannhet. Mot denna bakgrund finns ett intresse av att undersöka hur exakt Arboreal Träd mäter trädhöjd samt om mätresultaten påverkas av mätavstånd, trädslag och operativsystem. Detta relateras till principen om att samla in “tillräckligt bra data”, där datakvalitet måste balanseras mot kostnad och praktisk nytta.

Tidigare forskning visar att höjdmätning generellt är mer osäker än diameterbestämning och att precisionen påverkas av trädslag, topografi och val av instrument. Klinometrar kräver fri sikt till både rot och topp, vilket ofta begränsas av vegetation och terräng. Arboreal Träd använder AR-teknik och mobilens sensorer för att uppskatta avstånd och vinklar, vilket möjliggör snabbare datainsamling men också utgör något som kan vara känsligt för variationer i olika operativsystem. Tidigare studier har både visat hög precision men vissa systematiska underskattningar för Arboreal Träd, men resultaten varierar mellan operativsystem och mätförhållanden.

Mätningarna genomfördes i två bestånd av huggningsklass G1; ett tallbestånd i Jämtland och ett granbestånd i Värmland. Totalt valdes 120 träd ut subjektivt och markerades i brösthöjd. För varje träd genomfördes först en referensmätning med Haglöf EC 2-D för att fastställa mätavstånden för dels hela trädets höjd dels halva trädets höjd. Därefter utfördes fyra mätningar med Arboreal Träd på dessa två olika mätavstånd, hela trädets höjd och halva trädets höjd. Mätningarna gjordes med de två operativsystemen Android och iOS. Slutligen fälldes träden och kontrollmättes med måttband. Totalt genererades 480 mätningar med Arboreal Träd. Data bearbetades i Excel och signifikanstester utfördes för att jämföra applikationens värden med kontrollmätningen på de fällda träden.

Resultaten visar att Arboreal Träd systematiskt underskattar trädhöjden med i genomsnitt 0,14 m, vilket är statistiskt signifikant men för praktiskt bruk en liten avvikelse. Mätningar som gjordes från avståndet motsvarande hela trädets höjd hade högre precision än mätningar från avståndet motsvarande halva trädets höjd, även om medelavvikelsen var liknande. Trädslaget påverkade också resultaten. Mätningarna på tall var mer varierande men i genomsnitt mer träffsäkra, medan granmätningarna var mer precisa men systematiskt underskattade medelhöjden med 0,17 m. Operativsystemet visade sig vara en av de mest betydelsefulla faktorerna. Android underskattade höjden med endast 0,01 m och visade ingen signifikant avvikelse, medan iOS underskattade med 0,28 m och uppvisade större spridning. Den traditionella höjdmätaren Haglöf EC 2-D, som användes som referensvärde för de två olika mätavstånden, överskattade höjden för både tall och gran, vilket innebär att en del av Arboreal Träd underskattning kan bero på referensinstrumentets systematiska fel.

Slutsatsen visar att Arboreal Träd är ett tillförlitligt verktyg som uppfyller kraven för praktisk skoglig inventering, men att användare bör vara medvetna om hur mätavstånd, trädslag och operativsystem påverkar resultatet. Mätning från längre avstånd ger högre precision, tall ger mer träffsäkra resultat än gran, och Androidenheter presterar avsevärt bättre än iOS. Studien understryker även vikten av att använda flera referens metoder vid validering av digitala mätverktyg, eftersom traditionella instrument som Haglöf EC 2-D själva kan introducera systematiska fel.

Tree height is a central parameter in forest inventories and is used to calculate volume, biomass, age, and carbon storage. At SLU Skogsmästarskolan, Suunto and Haglöf EC 2-D have traditionally been used for height measurements, but the application Arboreal Träd has been introduced as a digital alternative. Students have expressed uncertainty regarding the application's precision, and Arboreal AB has an interest in validating its accuracy. Against this background, there is a need to investigate how accurately Arboreal Träd measures tree height and whether the results are influenced by measurement distance, tree species, and operating system. This relates to the principle of collecting “good enough data,” where data quality must be balanced against cost and practical usefulness.

Previous research shows that height measurement is generally more uncertain than diameter measurement and that precision is affected by tree species, topography, and instrument choice. Clinometers require clear sightlines to both the base and the top of the tree, which are often limited by vegetation and terrain. Arboreal Träd uses AR technology and the phone’s sensors to estimate distances and angles, enabling faster data collection but also introducing sensitivity to variation between operating systems. Earlier studies have shown both high precision and certain systematic underestimations for Arboreal Träd, but results vary depending on operating system and measurement conditions.

Measurements were conducted in two stands of thinning class G1: a Scots pine stand in Jämtland and a Norway spruce stand in Värmland. A total of 120 trees were subjectively selected and marked at breast height. For each tree, a reference measurement was first taken with the Haglöf EC 2-D to determine the measurement distances corresponding to the full tree height and half the tree height. Four measurements were then performed with Arboreal Träd at these two distances, using both Android and iOS. Finally, the trees were felled and measured with a tape measure. In total, 480 measurements were generated with Arboreal Träd. Data were processed in Excel, and significance tests were performed to compare the application’s values with the control measurements from the felled trees.

The results show that Arboreal Träd systematically underestimates tree height by an average of 0.14 m, which is statistically significant but a small deviation for practical use. Measurements taken from the distance corresponding to the full tree height had higher precision than those taken from half the tree height, although the mean deviation was similar. Tree species also influenced the results. Measurements on pine were more variable but more accurate on average, whereas measurements on spruce were more precise but systematically underestimated the true height by 0.17 m. The operating system proved to be one of the most influential factors. Android underestimated height by only 0.01 m and showed no significant deviation, while iOS underestimated by 0.28 m and exhibited greater variation. The traditional height meter Haglöf EC 2-D, used as the reference for the two measurement distances, overestimated height for both pine and spruce, meaning that part of Arboreal Träd’s underestimation may stem from systematic error in the reference instrument.

The conclusion is that Arboreal Träd is a reliable tool that meets the requirements for practical forest inventory, but users should be aware of how measurement distance, tree species, and operating system affect the results. Measuring from longer distances yields higher precision, pine provides more accurate results than spruce, and Android devices perform significantly better than iOS. The study also highlights the importance of using multiple reference methods when validating digital measurement tools, as traditional instruments such as the Haglöf EC 2-D may themselves introduce systematic errors.