Predicting Forest Inventory Attributes Using Airborne Laser Scanning, Aerial Imagery, and Harvester Data

The aim of the study was to develop a new method to use tree stem information recorded by harvesters along operative logging in remote sensing-based prediction of forest inventory attributes in mature stands. The reference sample plots were formed from harvester data, using two different tree positions: harvester positions (XYH) in global satellite navigation system and computationally improved harvester head positions (XYHH). Study materials consisted of 158 mature Norway-spruce-dominated stands located in Southern Finland that were clear-cut during 2015–16. Tree attributes were derived from the stem dimensions recorded by the harvester. The forest inventory attributes were compiled for both stands and sample plots generated for stands for four different sample plot sizes (254, 509, 761, and 1018 m2). Prediction models between the harvester-based forest inventory attributes and remote sensing features of sample plots were developed. The stand-level predictions were obtained, and basal-area weighted mean diameter (Dg) and basal-area weighted mean height (Hg) were nearly constant for all model alternatives with relative root-mean-square errors (RMSE) roughly 10–11% and 6–8%, respectively, and minor biases. For basal area (G) and volume (V), using either of the position methods, resulted in roughly similar predictions at best, with approximately 25% relative RMSE and 15% bias. With XYHH positions, the predictions of G and V were nearly independent of the sample plot size within 254–761 m2. Therefore, the harvester-based data can be used as ground truth for remote sensing forest inventory methods. In predicting the forest inventory attributes, it is advisable to utilize harvester head positions (XYHH) and a smallest plot size of 254 m2. Instead, if only harvester positions (XYH) are available, expanding the sample plot size to 761 m2 reaches a similar accuracy to that obtained using XYHH positions, as the larger sample plot moderates the uncertainties when determining the individual tree position

Hakkuukoneen paikannetulla hakkuulaitteella kerätyn puutiedon hyödyntäminen lentolaserkeilaukseen perustuvan puustotulkinnan aputietona

Kuviotason metsävaratietoa tarvitaan Suomessa yksityismetsätalouden suunnittelua ja metsäteollisuuden puunkorjuun suunnittelua varten. Hakkuukoneet mittaavat ja tallentavat kaadetuista rungoista useita läpimittoja sekä käyttöosan pituuden. Lisäksi jokaiselle kaadetulle puulle määritetään puulaji ja sijainti. Hakkuukonemittausten hyödyntäminen voisi tehostaa metsävaratiedon tuottamista ja parantaa sen laatua. Tällä hetkellä hakkuukoneella kerätyn puutiedon hyödyntämistä rajoittaa aineistojen saatavuus ja heikko yksittäisen kaadetun puun sijaintitarkkuus. Hakkuulaitteen paikannuksen vaikutusta yksittäisen puun sijainnin määrittämisen tarkkuuteen tutkittiin vertaamalla puun todellista sijaintia estimaatteihin, jotka perustuivat hakkuukoneen ja hakkuulaitteen sijainteihin puun kaatohetkellä. Hakkuulaitteella kerätyn puutiedon käyttöä aluepohjaisen puustotulkintamenetelmän aputietona tutkittiin käyttämällä kaukokartoitusaineistoihin perustuvien puustotunnusten ennustemallien opetusaineistona Uudenmaan alueelta kerättyyn hakkuukoneaineistoon muodostettuja ympyräkoealoja sekä maastokoealoja. Yksittäisten puiden paikannustavan, koealakokoon sekä tavallisten maastokoealojen määrä vaikutuksen selvittämiseksi puustotunnusten ennustamalleja laadittiin erilaisilla opetusaineistoilla. Vertailtavina tunnuksina olivat puustotunnusten keskineliövirheen neliöjuuret (RMSE) ja harhat, jotka laskettin leimikkotason puustotunnusten ennusteiden ja vertailukohtana käytettyjen leimikkotason hakkuukonemittausten erotuksista. RMSE-arvot ja harhat laskettiin myös suhteutettuna vertailuaineiston puustotunnusten keskiarvoihin. Tulosten perusteella hakkuulaitteen paikannus parantaa yksittäisen puun sijaintitarkkuutta 2,93 metriä, päästen yksittäisen puun tasolla 7,86 metristä 4,93 metrin sijaintitarkkuuteen. Säteeltään yhdeksän metrin koealoille lasketun pohjapinta-alan poistuman RMSE tarkentui 35 prosentista 23 prosenttiin, kun koealalta hakatut puut paikannettiin hakkuukoneen sijasta hakkuulaitteen sijaintiin. Kun hakkuulaitteen paikannuksen avulla kerätyistä puutiedoista muodostettiin opetuskoealoja, niin aluepohjaisella menetelmällä ennustettujen leimikkokohtaisen pohjapinta-alan, runkoluvun, kokonaistilavuuden ja tukkitilavuuden RMSE tarkentui 4,1 – 18,1 prosenttiyksikköä kun koealojen pinta-ala oli 254 tai 509 neliömetriä ja verrattavana olivat ennusteet, jotka perustuivat koealoihin, joissa yksittäiset puut oli paikannettu hakkuukoneen sijaintiin. Koealakoon ollessa 763 neliömetriä tai enemmän ei paikannusmenetelmällä enää ollut vaikutusta puustotulkinnan tarkkuuteen. Hakkuukoneaineistoon muodostettujen koealojen käyttö yhdessä tavallisten maastokoealojen kanssa tuotti kaikilla puustotunnuksilla pienimmän RMSE:n, mutta ero pelkkien maastokoealojen avulla tuotettuun tarkimpaan ennusteeseen oli vähäinen. Tarkimmat pohjapinta-alan, runkoluvun, tilavuuden ja tukkitilavuuden ennusteet saatiin joko hakkuukoneen sijaintia ja yli 509 neliömetrin koealakokoa käyttämällä tai hakkuulaitteen sijaintia ja alle 763 neliömetrin koealakokoa käyttämällä. Keskipituuden ja keskiläpimitan tarkimmat ennusteet saatiin hakkuukoneen sijaintia käyttämällä, mutta koealakoon vaikutus oli vähäinen. Hakkuukonekoealojen käyttö aluepohjaisen puustotulkinnan opetusaineistona tuotti kuviotasolla yliarvioita pohjapinta-alan, runkoluvun, tilavuuden ja tukkitilavuuden ennusteisiin, mutta hakkuulaitteen paikannus pienensi ennusteiden yliarviota 254 ja 509 neliömetrin koealakoilla