Remote sensing technology applications in forestry and REDD+

Advances in close-range and remote sensing technologies drive innovations in forest resource assessments and monitoring at varying scales. Data acquired with airborne and spaceborne platforms provide us with higher spatial resolution, more frequent coverage and increased spectral information. Recent developments in ground-based sensors have advanced three dimensional (3D) measurements, low-cost permanent systems and community-based monitoring of forests. The REDD+ mechanism has moved the remote sensing community in advancing and developing forest geospatial products which can be used by countries for the international reporting and national forest monitoring. However, there still is an urgent need to better understand the options and limitations of remote and close-range sensing techniques in the field of degradation and forest change assessment. This Special Issue contains 12 studies that provided insight into new advances in the field of remote sensing for forest management and REDD+. This includes developments into algorithm development using satellite data; synthetic aperture radar (SAR); airborne and terrestrial LiDAR; as well as forest reference emissions level (FREL) frameworks

Heikkotuottoisten ojitettujen soiden puustoinventointi Maanmittauslaitoksen laserkeilausaineistoa hyödyntäen

TutkimusselosteSeloste artikkelista: Niemi, M., Vastaranta, M., Peuhkurinen, J. & Holopainen, M. 2015. Forest inventory attribute prediction using airborne laser scanning in low-productive forestry-drained boreal peatlands. Silva Fennica 49(2), article id 121

Yksityiskohtaisen metsävaratiedon tuottaminen – kohti täsmämetsätaloutta?

Tieteen tori: Yksityiskohtainen metsävaratiet

Puustobiomassan kartoituksen ja seurannan kehittäminen

Tieteen tori: Luonnonvarariskien hallint

Comparison of area-based and individual tree-based methods for predicting plot-level forest attributes

Peer reviewe

Lentolaserkeilaukseen ja Trestima-menetelmään perustuvien puustotunnusten hyödyntäminen puutavaralaji- ja rungonosahinnoittelumenetelmien vertailussa

Rungonosahinnoittelu on uusi vaihtoehto puukauppamenetelmäksi perinteisen puutavaralajimenetelmän rinnalle. Rungonosahinnoittelussa puu jaetaan rungon läpimitan mukaan osiin, ja jokaiselle osalle on määritelty kuutiometriperusteinen yksikköhinta. Merkittävin ero puutavaralajimenetelmään on, että puun ostaja saa katkoa rungon vapaasti haluamiinsa pituuksiin, koska puun myyjä saa kantorahan rungonosien tilavuuksien ja yksikköhintojen tulon perusteella, eikä katkotun puutavaran mukaan. Puukauppaan liittyvä päätöksenteko perustuu nykyisin suurilta osin kaukokartoituksen avulla tuotettuun metsävaratietoon tai leimikolta tehtyihin ennakkomittauksiin. Tässä tutkimuksessa selvitettiin lentolaserkeilaukseen (Airborne laser scanning, ALS), sekä Trestima sovelluksen käyttökelpoisuutta puukauppatilanteen hakkuukertymien arviointiin puutavaralaji- ja rungonosahinnoittelumenetelmillä. Tutkimuksessa laskettiin kokonaiskantorahatulot seitsemälle leimikolle käyttäen ennakkomittaustietoina sekä ALS- että Trestima-aineistoihin perustuvia puustotulkintoja ja kauppamenetelminä rungonosahinnoittelua ja puutavaralajimenetelemää. Rungonosahinnoittelun yksikköhinnat pyrittiin määrittelemään siten, että leimikoiden keskimääräiset hinnat olisivat mahdollisimman lähellä puutavaralajihinnoittelua. Kaukokartoitus- ja ennakkomittausten epätarkkuudet erityisesti runsaspuustoisissa sekametsissä aiheuttivat virhearvioita kantorahatuloennusteisiin sekä ALS- että Trestima-aineistoihin perustuvia puustotulkintatietoja käytettäessä. Tässä tutkimuksessa käytettyjen rungonosa -ja puutavaralajihinnoittelumenetelmien ja niissä käytettyjen hintojen perusteella, ero kahden hinnoittelumenetelmien välillä oli noin kaksi prosenttia koko leimikkoaineistossa. Tulosten perusteella rungonosaluokkien hintojen onnistunut asettaminen onkin tärkeää, jotta teollisuuden puustamaksukyvyssä ei tapahdu vinoutumia, joissa jokin puunjalostuslaitos joutuu maksamaan puun käyttöarvoon nähden liian suurta hintaa. Puusta maksetaan toteutuneen hakkuun mukaan, joten ennakkomittausten virheet aiheuttavat enemmän ongelmia puun ostajalle, mikäli ennakkotiedon perusteella halutaan suunnitella tuotantoa. Tämän tutkimuksen tulosten perusteella suurin osa rungonosahinnoittelun riskeistä on metsäteollisuudella. Toisaalta puuta jalostavien yritysten elinvoimaisuuden kannalta olisi tärkeää, että puukauppa on jatkuvaa ja sekä myyjä että ostaja kokevat kantohinnat tasapuolisina, mikä tämän tutkimuksen tulosten perusteella on täysin mahdollista. Menetelmän läpinäkyvyys ja informaation jakaminen ovat avainasioita, mikäli rungonosahinnoittelua aiotaan käyttää laajemmin puukaupassa.201

Metsien kartoitus ja seuranta aktiivisella 3D-kaukokartoituksella

The main aim in forest mapping and monitoring is to produce accurate information for forest managers with the use of efficient methodologies. For example, it is important to locate harvesting sites and stands where forest operations should be carried out as well as to provide updates regarding forest growth, among other changes in forest structure. In recent years, remote sensing (RS) has taken a significant technological leap forward. It has become possible to acquire three-dimensional (3D), spatially accurate information from forest resources using active RS methods. In practical applications, mainly 3D information produced by airborne laser scanning (ALS) has opened up groundbreaking potential in natural resource mapping and monitoring. In addition to ALS, new satellite radars are also capable of acquiring spatially accurate 3D information. The main objectives of the present study were to develop 3D RS methodologies for large-area forest mapping and monitoring applications. In substudy I, we aim to map harvesting sites, while in substudy II, we monitor changes in the forest canopy structure. In studies III-V, efficient mapping and monitoring applications were developed and tested. In substudy I, we predicted plot-level thinning maturity within the next 10-year planning period. Stands requiring immediate thinning were located with an overall accuracy of 83%-86% depending on the prediction method applied. The respective prediction accuracy for stands reaching thinning maturity within the next 10 years was 70%-79%. Substudy II addressed natural disturbance monitoring that could be linked to forest management planning when an ALS time series is available. The accuracy of the damaged canopy cover area estimate varied between -16.4% to 5.4%. Substudy II showed that changes in the forest canopy structure can be monitored with a rather straightforward method by contrasting bi-temporal canopy height models. In substudy III, we developed a RS-based forest inventory method where single-tree RS is used to acquire modelling data needed in area-based predictions. The method uses ALS data and is capable of producing accurate stand variable estimates even at the sub-compartment level. The developed method could be applied in areas with sparse road networks or when the costs of fieldwork must be minimized. The method is especially suitable for large-area biomass or stem volume mapping. Based on substudy IV, the use of stereo synthetic aperture radar (SAR) satellite data in the prediction of plot-level forest variables appears to be promising for large-area applications. In the best case, the plot-level stem volume (VOL) was predicted with a relative error (RMSE%) of 34.9%. Typically, such a high level of prediction accuracy cannot be obtained using spaceborne RS data. Then, in substudy V, we compared the aboveground biomass and VOL estimates derived by radargrammetry to the ALS estimates. The difference between the estimation accuracy of ALS based and TerraSAR X based features was smaller than in any previous study in which ALS and different kinds of SAR materials have been compared. In this thesis, forest mapping and monitoring applications using active 3D RS were developed. Spatially accurate 3D RS enables the mapping of harvesting sites, the monitoring of changes in the canopy structure and even the making of a fully RS-based forest inventory. ALS is carried out at relatively low altitudes, which makes it relatively expensive per area unit, and other RS materials are still needed. Spaceborne stereo radargrammetry proved to be a promising technique to acquire additional 3D RS data efficiently as long as an accurate digital terrain model is available as a ground-surface reference.Metsien kartoitus ja seuranta aktiivisella 3D-kaukokartoituksella. Metsävaroista kerätään mahdollisimman tarkkaa tietoa metsänomistajan päätöksenteon tueksi. Tietoa kerätään puustotunnusten lisäksi toimenpidekohteista ja metsässä tapahtuvista muutoksista, kuten kasvusta ja luonnontuhoista. Laajojen metsäalueiden kartoituksessa käytetään apuna lentokoneesta tai satelliiteista tehtävää kaukokartoitusta. Metsien kaukokartoitus on viime vuosina ottanut merkittävän kehitysaskeleen, kun aktiiviset 3D-kaukokartoitusmenetelmät ovat yleistyneet. Aktiivisessa kaukokartoituksessa, kuten laserkeilauksessa ja tutkakuvauksessa instrumentti vastaanottaa lähettämäänsä säteilyä. Laserkeilaus tuottaa kohteesta 3D-havaintoja, jotka metsäalueilla kuvaavat suoraan puuston pituutta ja metsän tiheyttä. Laserkeilauksella kohteesta saadaan tällä hetkellä tyypillisesti 0,5−20 havaintoa/m2. Laserkeilaus tehdään lentokoneesta 500−3000 m korkeudesta, jolloin aineiston hankinta laajoilta alueilta on kallista verrattuna satelliittikuviin. Myös satelliittitutkakuvilta voidaan tuottaa spatiaalisesti tarkkaa 3D-tietoa, jonka pistetiheys on tosin huomattavasti harvempaa kuin laserkeilauksella. Tutkimuksessa kehitettiin sovelluksia metsien kartoitukseen ja seurantaan hyödyntäen aktiivisia 3D-kaukokartoitusmenetelmiä. Metsiköiden toimenpidetarvetta ennustettiin onnistuneesti laserkeilausaineiston avulla. Harvennettaviksi luokitellut metsiköt pystyttiin kartoittamaan 70%−86% tarkkuudella. Kahden ajankohdan laserkeilausaineistoja käytettiin lumituhojen vuoksi vaurioituneiden puiden kartoittamiseen. Tuhoutuneen latvuspinta-alan kartoitus perustui laserkeilausaineistosta tuotettujen latvusmallien erotuskuviin. Kehitetty menetelmä soveltuu latvusrakenteessa tapahtuneiden muutosten, kuten lumi- ja tuulituhojen, kartoittamiseen ja seurantaan. Laajojen metsäalueiden kartoitus perustuu yleensä kaksivaiheeseen inventointimenetelmään, jossa käytetään maastomittauksia ja tiedon yleistyksessä kaukokartoitusaineistoa. Kartoitusta voidaan tehostaa joko maastomittauksia vähentämällä tai hyödyntämällä mahdollisimman halpaa kaukokartoitusaineistoa. Tutkimuksessa kehitettiin täysin kaukokartoitukseen perustuva kaksivaiheinen metsien inventointimenetelmä. Tarvittava maastotieto mitattiin suoraan laserkeilausaineistosta. Menetelmä soveltuu puuston tilavuuden tai biomassan kartoitukseen erityisesti alueille, joilla maastomittausten kustannukset ovat merkittävät. Satelliittitutkakuvat ovat potentiaalinen aineisto etenkin laajojen alueiden metsävarojen seurannassa. Synteettisen apertuurin tutka (SAR)-stereokuvilta mitattiin automaattisesti 3D-pisteitä, joita käytettiin puustotunnusten ennustamisessa. Keskitilavuus ennustettiin parhaimmillaan lähes samalla tarkkuudella kuin laserkeilauksella. Tutkimus osoitti aktiivisen 3D-kaukokartoitustiedon mahdollistavan entistä yksityiskohtaisemman metsien kartoituksen ja seurannan

Tuuli- ja lumituhojen kartoitus ja mallinnus useampiaikaisten kaukokartoituspintamallien avulla

Tieteen tori: Luonnonvarariskien hallint

Päätehakkuukuvioille arvioidun puuston rakenteen luotettavuus laserkeilaustulkinnalla, Trestima-mobiilisovelluksella ja EMO-ennakkomittausohjelmistolla

201

Remote sensing technology applications in forestry and REDD+

Advances in close-range and remote sensing technologies are driving innovations in forest resource assessments and monitoring on varying scales. Data acquired with airborne and spaceborne platforms provide high(er) spatial resolution, more frequent coverage, and more spectral information. Recent developments in ground-based sensors have advanced 3D measurements, low-cost permanent systems, and community-based monitoring of forests. The UNFCCC REDD+ mechanism has advanced the remote sensing community and the development of forest geospatial products that can be used by countries for the international reporting and national forest monitoring. However, an urgent need remains to better understand the options and limitations of remote and close-range sensing techniques in the field of forest degradation and forest change. Therefore, we invite scientists working on remote sensing technologies, close-range sensing, and field data to contribute to this Special Issue. Topics of interest include: (1) novel remote sensing applications that can meet the needs of forest resource information and REDD+ MRV, (2) case studies of applying remote sensing data for REDD+ MRV, (3) timeseries algorithms and methodologies for forest resource assessment on different spatial scales varying from the tree to the national level, and (4) novel close-range sensing applications that can support sustainable forestry and REDD+ MRV. We particularly welcome submissions on data fusion