Mapping forest age using National Forest Inventory, airborne laser scanning, and Sentinel-2 data

The age of forest stands is critical information for many aspects of forest management and conservation but area-wide information about forest stand age often does not exist. In this study, we developed regression models for large-scale area-wide prediction of age in Norwegian forests. For model development we used more than 4800 plots of the Norwegian National Forest Inventory (NFI) distributed over Norway between 58{\deg} and 65{\deg} northern latitude in a 181,773 km2 study area. Predictor variables were based on airborne laser scanning (ALS), Sentinel-2, and existing public map data. We performed model validation on an independent data set consisting of 63 spruce stands with known age. The best modelling strategy was to fit independent linear regression models to each observed site index (SI) level and using a SI prediction map in the application of the models. The most important predictor variable was an upper percentile of the ALS heights, and root-mean-squared-errors (RMSE) ranged between 3 and 31 years (6% to 26%) for SI-specific models, and 21 years (25%) on average. Mean deviance (MD) ranged between -1 and 3 years. The models improved with increasing SI and the RMSE were largest for low SI stands older than 100 years. Using a mapped SI, which is required for practical applications, RMSE and MD on plot-level ranged from 19 to 56 years (29% to 53%), and 5 to 37 years (5% to 31%), respectively. For the validation stands, the RMSE and MD were 12 (22%) and 2 years (3%). Tree height estimated from airborne laser scanning and predicted site index were the most important variables in the models describing age. Overall, we obtained good results, especially for stands with high SI, that could be considered for practical applications but see considerable potential for improvements, if better SI maps were available

Building a high-resolution site index map using boosted regression trees: The Norwegian case

Accurate estimation of site productivity is essential for forest projections and scenario modelling. We present and evaluate models to predict site index (SI) and whether a site is productive (potential total stem volume production ≥ 1 m3·ha−1·year−1) in a wall-to-wall high-resolution (16 m × 16 m) SI map for Norway. We investigate whether remotely sensed data improve predictions. We also study the advantages and disadvantages of using boosted regression trees (BRT), a machine-learning algorithm, to create high-accuracy SI maps. We use climatic and topographical data, soil parent material, a land resource map, and depth to water, together with Sentinel-2 satellite images and airborne laser scanning metrics, as predictor variables. We use the SI observed at more than 10 000 National Forest Inventory (NFI) sample plots throughout Norway to fit BRT models and validate the models using 5822 independent temporary plots from the NFI. We benchmark our results against SI estimates from forest monitoring inventories. We find that the SI from BRT has root mean squared error (RMSE) ranging from 2.3 m (hardwoods) to 3.6 m (spruce) when tested against independent validation data from the NFI temporary plots. These RMSEs are similar or marginally better than an evaluation of SI estimates from operational forest management plans where SI normally stems from manual photo interpretation.publishedVersio

Anvendelse av aldersfri bonitet for skog i Norge

Aldersfri bonitering er en metode for estimering av bonitet uten bruk av alder på skogen. Metoden er utviklet ved NIBIO i seinere år, og omtalt i tidligere publikasjoner. Vi går her videre i arbeidet med å kvalitetssikre metoden, og vurderer hvilken potensiell anvendelse den kan ha i skogbruket. Samlet sett viser resultatene at aldersfri bonitet har et potensial for å brukes i skogbruk i Norge. Det kan brukes for det første som et alternativ til konvensjonell bonitering i skogbruksplanlegging og på det landsdekkende skogressurskartet SR16, og for det andre som et supplement til konvensjonell bonitet på Landsskogtakseringens felt for å overvåke endringer forårsaket av klimaendringer. I det første tilfellet er fordelen at metoden ikke krever alder som input. En generell fordel er at metoden kan fange opp endringer i bonitet som skyldes endringer i vekstvilkår grunnet for eksempel klimaendringer, og dermed i større grad enn konvensjonell bonitet representere dagens bonitet. Metoden har også den fordelen at den er velegnet for bruk med fjernmåling, og resultatene viser at både enkelttre- og areal-baserte metoder fungerer, og at både laserskanning og stereo flybilder kan brukes.publishedVersio

Ressursoversikt og prognoser for framtidig virkestilgang fra SR16

SR16 er et skogressurskart utviklet og publisert av NIBIO. Det er tenkt som et supplement til allerede eksisterende ressurskart i skogbruket med kvalitet og romlig oppløsning mellom tradisjonelle takster og regionale oversikter fra Landskogtakseringen. SR16 byr på noen interessante muligheter for aktører i skogbruket. Formålet med denne rapporten er å vurdere SR16s kvalitet og innhold opp mot skogbrukets ønskede bruk av SR16. Alle aktørene som har uttalt seg om SR16 fremhever behovet for å «fylle hull» der det mangler informasjon om skogtilstanden. Videre er det sterke ønsker om ressursanalyser med tanke på tilgjengelighet, for eksempel skogressurs sett opp mot veinett, både nå og fremover (prognoser). Private aktører er i tillegg opptatt av om SR16 kan utnyttes i forbindelse med forenklet registrering av miljøelementer (MiS), mens det offentlige ønsker å koble ressurskart med kartlegging og stedfesting av (alle) tiltak som gjennomføres i skogbruket. Det er ønskelig at kvaliteten på SR16 er på høyde med dagens skogbruksplaner.....publishedVersio

Use of remote sensing for mapping of non-native conifer species

Serien het tidligere INA fagrapportNon-native species are by many considered a threat to local biodiversity. In Norway, conifer species have been introduced in order to find species with better timber production than the native species. Several of these introduced species have been considered to be invasive, and put on an official “blacklist”. Thus, from a management perspective, more information about the extent, occurrences and potential dispersal are important information. To gather such information solely based on field surveys are time-consuming and costly, and it has therefore been suggested to develop methods based on remote sensing. In this report we review different types of remote sensing data and how these can be used to map and monitor non-native species. Natural species distributions of Norway spruce and Scots pine were created based on available literature and existing remote sensing-based forest maps. The same maps were used to create a non-native species map, i.e. a map of areas where spruce occur outside its natural distribution. We evaluated the accuracy of the map by photo-interpretation, and assessed the consistency with other occurrence data. We further estimated the area of non-native species on a county and national level in Norway. The area covered by non-native species outside the natural distribution of spruce was estimated to be 1200 km2, with a standard error of 275 km2. A specific challenge when using remote sensing for mapping of non-native species in Norway is to separate species of the same genera. We therefore conducted a study in Fusa and Tysnes municipalities where we evaluated the ability to discriminate between Norway spruce and Sitka spruce using different types of remote sensing data. Data from Landsat 8 satellite images, aerial imagery and airborne laser scanning were tested. Slight to moderate ability to separate between the two species were found, with a best overall accuracy of 78%. The results suggest that Landsat 8 imagery can be used to discriminate between stands dominated by Norway spruce and Sitka spruce. Additional data from airborne sensors contributed not substantially in this case. Based on our own analyses and a review of relevant literature we discuss a possible establishment of a national mapping and monitoring programme for non-native tree species.Fremmede arter blir av mange betraktet som en trussel mot det biologiske mangfoldet. I Norge har flere bartrearter blitt innført med tanke på å bedre produksjonspotensialet i skogen, og flere av disse artene finnes nå på den offisielle «svartelista». For forvaltningen er det derfor et økende behov for kunnskap om utbredelse og potensiell spredning av disse artene. Det er både tidkrevende og kostbart å samle denne informasjonen utelukkende basert på feltundersøkelser, og det er derfor foreslått å utvikle metoder basert på fjernmåling for kartlegging og overvåkning. I denne rapporten har vi gjennomgått ulike typer fjernmålingsdata med hensyn på potensiale for kartlegging og overvåking av fremmede bartrær. Vi har videre etablert utbredelsekart for vanlig gran og furu basert på gjennomgang av eksisterende litteratur samt nasjonale skogkart fra fjernmålingsdata. De eksisterende skogkartene ble også bruk til å etablere et kart over fremmede bartrær, dvs. grantrær utenfor sin naturlige utbredelse. Nøyaktigheten av utbredelseskartet ble evaluert ved hjelp av fototolkning. Videre undersøkte vi hvordan kartet stemte overens med andre tilgjengelige kilder om lokaliteter av fremmede treslag, og estimerte arealet med fremmede bartrær på fylkes- og landsnivå. Arealet av fremmede bartrær utenfor den naturlige utbredelsen til gran i Norge ble estimert til 1200 km2, med en standardfeil på 275 km2. En spesifikk utfordring i fjernmåling av fremmede bartrær er å skille mellom arter av samme slekt. Vi etablerte en test i Fusa og Tysnes dere vi vurderte potensialet for å skille mellom vanlig gran og sitkagran med ulike typer fjernmålingdata. Fjernmålingsdata som ble testet var satellittbilder fra Landsat 8, flyfoto fra omløpsfotograferingen og flybåren laserskanning. Vi fant en svak til moderat evne til skille mellom de to artene. Den beste totale nøyaktigheten var på 78%, dvs. at 78% av lokalitetene var riktig bestemt. Testen indikerer at Landsat 8 bilder kan brukes til å skille mellom bestand med vanlig gran og sitkagran og at resultatene ikke bedres vesentlig ved bruk av flybårne sensorer. Basert på en litteraturgjennomgangen og våre analyser diskuterer vi en mulig etablering av et kartleggings- og overvåkingopplegg for fremmede treslag

Discriminating between Native Norway Spruce and Invasive Sitka Spruce—A Comparison of Multitemporal Landsat 8 Imagery, Aerial Images and Airborne Laser Scanner Data

Invasive species can be considered a threat to biodiversity, and remote sensing has been proposed as a tool for detection and monitoring of invasive species. In this study, we test the ability to discriminate between two tree species of the same genera, using data from Landsat 8 satellite imagery, aerial images, and airborne laser scanning. Ground observations from forest stands dominated by either Norway spruce (Picea abies) or Sitka spruce (Picea sitchensis) were coupled with variables derived from each of the three sets of remote sensing data. Random forest, support vector machine, and logistic regression classification models were fit to the data, and the classification accuracy tested by performing a cross-validation. Classification accuracies were compared for different combinations of remote sensing data and classification methods. The overall classification accuracy varied from 0.53 to 0.79, with the highest accuracy obtained using logistic regression with a combination of data derived from Landsat imagery and aerial images. The corresponding kappa value was 0.58. The contribution to the classification accuracy from using airborne data in addition to Landsat imagery was not substantial in this study. The classification accuracy varied between models using data from individual Landsat images