Remote sensing for three-dimensional modelling of hydromorphology

Successful management of rivers requires an understanding of the fluvial processes that govern them. This, in turn cannot be achieved without a means of quantifying their geomorphology and hydrology and the spatio-temporal interactions between them, that is, their hydromorphology. For a long time, it has been laborious and time-consuming to measure river topography, especially in the submerged part of the channel. The measurement of the flow field has been challenging as well, and hence, such measurements have long been sparse in natural environments. Technological advancements in the field of remote sensing in the recent years have opened up new possibilities for capturing synoptic information on river environments. This thesis presents new developments in fluvial remote sensing of both topography and water flow. A set of close-range remote sensing methods is employed to eventually construct a high-resolution unified empirical hydromorphological model, that is, river channel and floodplain topography and three-dimensional areal flow field. Empirical as well as hydraulic theory-based optical remote sensing methods are tested and evaluated using normal colour aerial photographs and sonar calibration and reference measurements on a rocky-bed sub-Arctic river. The empirical optical bathymetry model is developed further by the introduction of a deep-water radiance parameter estimation algorithm that extends the field of application of the model to shallow streams. The effect of this parameter on the model is also assessed in a study of a sandy-bed sub-Arctic river using close-range high-resolution aerial photography, presenting one of the first examples of fluvial bathymetry modelling from unmanned aerial vehicles (UAV). Further close-range remote sensing methods are added to complete the topography integrating the river bed with the floodplain to create a seamless high-resolution topography. Boat- cart- and backpack-based mobile laser scanning (MLS) are used to measure the topography of the dry part of the channel at a high resolution and accuracy. Multitemporal MLS is evaluated along with UAV-based photogrammetry against terrestrial laser scanning reference data and merged with UAV-based bathymetry to create a two-year series of seamless digital terrain models. These allow the evaluation of the methodology for conducting high-resolution change analysis of the entire channel. The remote sensing based model of hydromorphology is completed by a new methodology for mapping the flow field in 3D. An acoustic Doppler current profiler (ADCP) is deployed on a remote-controlled boat with a survey-grade global navigation satellite system (GNSS) receiver, allowing the positioning of the areally sampled 3D flow vectors in 3D space as a point cloud and its interpolation into a 3D matrix allows a quantitative volumetric flow analysis. Multitemporal areal 3D flow field data show the evolution of the flow field during a snow-melt flood event. The combination of the underwater and dry topography with the flow field yields a compete model of river hydromorphology at the reach scale.Jokien onnistunut hallinta edellyttää virtavesien prosessien ymmärtämistä. Tämä ei ole mahdollista ilman jokien geomorfologian ja hydrologian kvantifiointia sekä niiden spatiotemporaalisten suhteiden tutkimista, eli jokien hydromorfologiaa. Joen topografian mittaaminen, varsinkin uoman vedenalaisen osalle on pitkään ollut työlästä ja aikaa vievää. Virtauskentän kattava mittaaminen on myös ollut haastavaa, sillä seurauksella, että niitä on tehty harvakseltaan luonnollisessa ympäristössä. Viimeaikainen teknologinen kehitys kaukokartoituksessa on mahdollistanut synoptisen tiedon mittaamisen jokiympäristöissä. Tässä väitöstutkimuksessa on kehitetty virtavesien kaukokartoitusta sekä jokien topografian että virtausmittauksen alalla. Useita eri lähikaukokartoitusmenetelmiä yhdistämällä on tehty korkean resoluution yhtenäinen empiirinen malli joen hydromorfologiasta, eli joen uoman ja tulvatasangon topografiasta ja kolmiulotteisesta virtaamakentästä. Empiriaan ja hydrauliseen teoriaan perustuvat optisen kaukokartoituksen menetelmiä testattiin ja arvioitiin käyttämällä normaaliväri-ilmakuvia, kaikuluotain kalibrointia ja referenssimittauksia kivipohjaisessa subarktisessa joessa. Empiiristä optista syvyysmallia kehitettiin edelleen lisäämällä syvän veden säteilyparametrin arviointialgoritmi, joka mahdollisti mallin käytön myös matalavetisissä jokiuomissa. Parametrin vaikutus malliin arvioitiin korkean resoluution matalailmakuvista hiekkapohjaisessa subarktisessa joessa yhdessä ensimmäisistä syvyysmalleista, joka on tehty käyttäen kauko-ohjattua minihelikopteria (eng.UAV, Unmanned Aerial Vehicle). Lähietäisyyden kaukokartoitusmenetelmiä käytettiin edelleen topografisen mallin täydentämiseen, integroimalla joen uoma ja tulvatasanko yhtenäiseksi korkean resoluution topografiaksi. Mobiilia laserkeilausta käytettiin vedenpinnan yläpuolisen osan topografian mittaamiseen korkealla resoluutiolla vene- kärry- ja reppupohjaisten kartoitusalustojen avulla. Monen ajankohdan mobiilin laserkeilauksen ja UAVfotogrammetrian tarkkuutta arvioitiin maalaserikeilausaineiston avulla. Laserkeilattu ja fotogrammetrinen aineisto yhdistettiin, jolloin saatiin kahden vuoden ajalta saumaton digitaalinen maastomalli. Mallin avulla oli mahdollista arvioida koko joen uoman korkean resoluution muutosanalyysin metodologiaa. Kaukokartoitukseen perustuvaa hydromorfologista mallia täydennettiin uniikilla virtauskentän kolmiulotteisella kartoitusaineistolla. Kauko-ohjattavaan veneeseen asennettu akustinen virtausmittauslaite yhdessä tarkan satelliittipaikannusjärjestelmän kanssa mahdollistivat alueellisesti valikoitujen kolmiulotteisten virtausvektoreiden sijainnin määrittämisen kolmiulotteisessa avaruudessa pistepilvenä. Tämän aineiston kolmiulotteinen interpolaatio matriisiksi mahdollisti edelleen volymetrisen virtausanalyysin. Monen ajankohdan alueellinen kolmiulotteinen virtauskenttä osoitti virtausolosuhteiden evoluution kevättulvassa. Vedenalaisen ja kuivan maan topografia yhdessä jokiuoman virtauskenttien kanssa muodosti kattavan mallin joen hydromorfologiasta.Siirretty Doriast

Tulvariskien hallinta uusilla teknologioilla

Tieteen tori: Luonnonvarariskien hallint

Kotimaisia pölyttäjiä kaupallisille puutarhaviljelmille : Tarhamehiläis- ja kimalaiskokeet Järvenkylä Oy:llä ja Luke Jokioisilla 2023

Kotimaisia pölyttäjiä kaupallisille puutarhaviljelmille (PölyFin) on EIP-hanke (European Innovation Partnership), jonka tavoitteena on lisätä kotimaisten pölyttäjien käyttöä kasvutunneleissa ja kasvihuoneissa sekä samalla ratkaista ulkomaisten pölyttäjien käyttöön liittyviä ongelmia (Suomen mehiläishoitajain liitto ry; Euroopan komissio). Kesällä 2023 testattiin tarhamehiläisen (Apis mellifera) soveltuvuutta mansikan pölyttäjänä kasvihuoneessa ja kasvutunnelissa sekä kotimaisten kasvatettujen kimalaisten toimintaa mansikan pölyttäjänä kasvihuoneessa. Kokeilla pyrittiin saamaan alustava käsitys tarhamehiläisen käytöstä kasvihuoneessa ja kasvutunnelissa sekä kotimaisten kimalaisten toiminnasta ja soveltuvuudesta pölytykseen. Mehiläiskokeet toteutettiin Järvenkylä Oy:n tilalla Sauvossa Lounais-Suomessa. Tulokset osoittavat tarhamehiläisen olevan lupaava kasvihuone- ja tunnelimansikan pölyttäjä. Mehiläisten pölyttämästä sadosta pienempi osuus sisälsi hyönteisten vioittamia marjoja kuin kimalaisten pölyttämässä sadossa. Mehiläisten ja puutarhatyöntekijöiden välillä ei ollut ongelmia eikä vaaratilanteita. Mehiläispesien hoidossa pitää kuitenkin ottaa huomioon erot mehiläisten kehityksessä kasvihuoneiden ja tunnelien suojissa verrattuna ulkona, kun kasvukausi Suomes-sa on lyhyempi. Kasvihuone- ja kasvutunneleissa kasvatettavien monokulttuurien takia mehiläisten ravinnonsaanti on rajoittunutta, ja siksi pesät täytyy vaihtaa kasvukauden aikana. Kimalaiskokeet toteutettiin Luken Jokioisten koekasvihuoneilla kimalaispesillä, jotka oli kasvatettu luonnosta keväällä 2023 kerätyistä kuningattarista. Kokeisiin valittiin neljä lajia, joiden verrokkina oli ulkomainen kontukimalainen (Bombus terrestris). Kotimaiset kimalaiset osoittautuivat hyviksi pölyttäjiksi. Kangaskimalainen (Bombus cryptarum) vaikutti muita kasvattikimalaisia hieman lupaavammalta lajilta, kun verrattiin marjojen laatua ja kokoa. Kotimaisten pesien toiminta-aika oli samanlainen tuontipesän kanssa. Tuontipesä ja kotimaiset pesät olivat todennäköisesti liian suuria pölytettävään kukkamäärään nähden, ja ne vahingoittivat kukkia ja siten heikensivät sadon laatua ja määrää. Tämä johti kaupallista marjantuotantoa pienempään laadukkaiden mansikoiden osuuteen sadosta. Kimalaisten kaupallista kasvattamista ajatellen olisi hyvä huomioida pölytyksen laadun lisäksi myös lajien muita ominaisuuksia, kuten esimerkiksi kasvatuksen ja käsiteltävyyden helppoutta sekä lajien stressinsietokykyä. Kokeet osoittivat kotimaisten pölyttäjien soveltuvan hyvin kasvihuoneisiin ja kasvutunneleihin. Kokeista saadut kokemukset toimivat pohjana mehiläisten tehokkaampien hoitomenetelmien kehittämiselle kasvihuone- ja tunnelikäytössä sekä kotimaisten kimalaisten kasvattamisen ja pölytyskäytön kehittämiselle. Kokeista saatujen tulosten ja kokemusten perusteella tehdään suunnitelmat hankkeen jatkokokeita varten

Nationwide Digital Terrain Models for Topographic Depression Modelling in Detection of Flood Detention Areas

Peer reviewe

Bridging the Gap between Field Experiments and Machine Learning: The EC H2020 B-GOOD Project as a Case Study towards Automated Predictive Health Monitoring of Honey Bee Colonies.

Honey bee colonies have great societal and economic importance. The main challenge that beekeepers face is keeping bee colonies healthy under ever-changing environmental conditions. In the past two decades, beekeepers that manage colonies of Western honey bees (Apis mellifera) have become increasingly concerned by the presence of parasites and pathogens affecting the bees, the reduction in pollen and nectar availability, and the colonies' exposure to pesticides, among others. Hence, beekeepers need to know the health condition of their colonies and how to keep them alive and thriving, which creates a need for a new holistic data collection method to harmonize the flow of information from various sources that can be linked at the colony level for different health determinants, such as bee colony, environmental, socioeconomic, and genetic statuses. For this purpose, we have developed and implemented the B-GOOD (Giving Beekeeping Guidance by computational-assisted Decision Making) project as a case study to categorize the colony's health condition and find a Health Status Index (HSI). Using a 3-tier setup guided by work plans and standardized protocols, we have collected data from inside the colonies (amount of brood, disease load, honey harvest, etc.) and from their environment (floral resource availability). Most of the project's data was automatically collected by the BEEP Base Sensor System. This continuous stream of data served as the basis to determine and validate an algorithm to calculate the HSI using machine learning. In this article, we share our insights on this holistic methodology and also highlight the importance of using a standardized data language to increase the compatibility between different current and future studies. We argue that the combined management of big data will be an essential building block in the development of targeted guidance for beekeepers and for the future of sustainable beekeeping

3D Modeling of Coarse Fluvial Sediments Based on Mobile Laser Scanning Data

High quality sedimentary measurements are required for studying fluvial geomorphology and hydrological processes e.g., flood and river dynamics. Mobile laser scanning (MLS) currently provides the opportunity to achieve high precision measurements of coarse fluvial sediments in a large survey area. Our study aims to investigate the capability of single-track MLS data for individual particle-based sediment modeling. Individual particles are firstly detected and delineated from a digital surface model (DSM) that is generated from the MLS data. 3D MLS points of each detected individual particle are then extracted from the point cloud. The grain size and the sphericity as well as the orientation of each individual particle are estimated based on the extracted MLS points. According to the evaluations conduced in the paper, it is possible to detect and to model sediment particles above 63 mm from a single-track MLS point cloud with a high reliability. The paper further discusses the strength and the challenges of individual particle-based approach for sedimentary measurement

Seamless Mapping of River Channels at High Resolution Using Mobile LiDAR and UAV-Photography

Accurate terrain models are a crucial component of studies of river channel evolution. In this paper we describe a new methodology for creating high-resolution seamless digital terrain models (DTM) of river channels and their floodplains. We combine mobile laser scanning and low-altitude unmanned aerial vehicle (UAV) photography-based methods for creating both a digital bathymetric model of the inundated river channel and a DTM of a point bar of a meandering sub-arctic river. We evaluate mobile laser scanning and UAV-based photogrammetry point clouds against terrestrial laser scanning and combine these data with an optical bathymetric model to create a seamless DTM of two different measurement periods. Using this multi-temporal seamless data, we calculate a DTM of difference that allows a change detection of the meander bend over a one-year period

Data Processing and Quality Evaluation of a Boat-Based Mobile Laser Scanning System

VK: T20508Mobile mapping systems (MMSs) are used for mapping topographic and urban features which are difficult and time consuming to measure with other instruments. The benefits of MMSs include efficient data collection and versatile usability. This paper investigates the data processing steps and quality of a boat-based mobile mapping system (BoMMS) data for generating terrain and vegetation points in a river environment. Our aim in data processing was to filter noise points, detect shorelines as well as points below water surface and conduct ground point classification. Previous studies of BoMMS have investigated elevation accuracies and usability in detection of fluvial erosion and deposition areas. The new findings concerning BoMMS data are that the improved data processing approach allows for identification of multipath reflections and shoreline delineation. We demonstrate the possibility to measure bathymetry data in shallow (0–1 m) and clear water. Furthermore, we evaluate for the first time the accuracy of theBoMMS ground points classification compared to manually classified data. We also demonstrate the spatial variations of the ground point density and assess elevation and vertical accuracies of the BoMMS data.Peer reviewe