Ilmalaserkeilauksella ”airborne LiDAR” (Light Detection and Ranging) tuotetaan korkearesoluutioista 3D-tietoa
erittäin kustannustehokkaasti. Tämänhetkiset metsien inventointimenetelmät yhdistävät sekä LiDARin että
passiivisen ilmakuvauksen. Mahdollisuus pelkän LiDARin käyttöön on erittäin houkutteleva, koska se johtaisi
ainakin osittain kustannusten alenemiseen. Tässä tutkimuksessa keskitytään ns. täyden aaltomuodon havaintoihin,
mitkä sisältävät enemmän tietoa lähetetystä ja vastaanotetusta signaalista kuin ’tavanomaiset’ pistepilvet. Tässä
tutkimuksessa tarkastellaan metsän latvuston rakenteellisten ominaisuuksien ja LiDAR-signaalien välisiä
riippuvuuksia ja pyritään lisäämään ymmärrystämme LiDARin ja kasvillisuuden välisistä vuorovaikutuksista ja
tekijöistä, jotka rajoittavat nykyistä kykyä käyttää LiDAR-dataa mm. puulajitulkintaan, ja sitä, kuinka erilaisin
prosessointi ja laskentamenetelmin voimme parantaa LiDARin tulkintaa metsässä.
Tämän tutkimuksen tarkoituksena on ymmärtää, kuinka erilaisia aaltomuotopiirteitä voidaan tulkita ja kuinka piirteet
käyttäytyvät muuttuvan fenologian mukaan. Tutkimusaineisto koostuu kolmesta peräkkäisestä LiDAR- ja ilmakuva
kampanjasta, jotka on tehty alueella 38 kuukauden aikana sekä tämän ajanjakson aikana mitatuista
maastoreferenssipuista. Käytössä on monen ajankohdan dataa, mikä koostuu kolmesta toistetusta laserkeilauksesta,
jotka kaikki käyttivät samaa sensoria, lentoratoja ja keilausasetuksia. Koska LiDAR-havainnot ovat vertailukelpoisia
ja samoista puista, voidaan ns. "puutekijää" tutkia ja vaihtelua aaltomuodon ominaisuuksien välillä toistuvissa
keilauksissa seurata. Fenologiset muutokset ovat havaittavissa, koska aineistot sisältävät talven (lehdetön aika),
alkukesän (alhainen lehtialaindeksi (LAI) havupuilla) ja loppukesän (täyslehti, korkea LAI). Myös
skannauszeniittikulman (SZA) vaikutus aaltomuodon ominaisuuksiin ja piirteisiin otettiin huomioon, koska sama
puu voitiin nähdä usealta lentolinjalta.
Tulokset osoittavat, että huolellisella koeasettelulla on mahdollista havaita lajien sisäisiä ja lajien välisiä fenologisia
eroja ja muutoksia moniajallisista aaltomuotopiirteistä. SZA:lla ei ollut merkittävää vaikutusta tuloksiin.
Puulajiluokitus onnistui hyvin vaihtelevissa fenologisissa olosuhteissa ja erirakenteellisissa metsiköissä. Fenologiset
muutokset olivat hyvin ilmeisiä kausivihannoilla puilla, mutta melko pieniä ainavihannilla havupuilla.
Kokonaistarkkuudet puulajiluokituksessa olivat talvella 92 %, alkukesällä 88 % ja loppukesällä 84 %
kasvatusmetsässä ja talvella 84 %, alkukesällä 81 % ja loppukesällä 83 % vanhassa puustossa. "puutekijän"
osoitettiin olevan merkittävä. Lajien sisäinen varianssi johtuu pääasiassa puutekijästä eli lajinsisäinen
ominaisuusvarianssi edustaa luonnollista vaihtelua saman lajin puiden välillä.Airborne LiDAR (Light Detection And Ranging) produces high-resolution and cost-efficient 3D data. Currently,
forest inventories combine the use of both LiDAR and passive imaging by cameras, and the possibility of using
LiDAR only is very tempting as it would lead to cost reduction. Focus of this study is on the full-waveform
observations that extent the information content compared to conventional point clouds and are somewhat rarer to
have access to. This study explores basic dependencies between structural canopy features and LiDAR signals over
time and aims at augmenting our understanding of LiDAR-vegetation interactions and factors limiting our current
ability to use pulsed LiDAR data for species detection, and how possibilities to overcome those limitations.
Motivation is to understand how different waveform features can be interpreted and how the features behave over
time with changing vegetation phenology. The study material consists of three consecutive LiDAR campaigns and
aerial imaging surveys done in the area during a 38-month period and field reference trees that have been measured
during this period. I use multi-temporal data that comprise three repeated acquisitions, which all applied same
sensor, trajectories, as well as sensor and acquisition settings. As I had repeated LiDAR observations of the same
trees where the acquisition settings are comparable, I could study the so-called ‘tree effect’ and overall co-variation
between waveform features in the repeated acquisitions. Phenological changes are available as the data comprises
winter (leaf-off), early summer (low LAI in conifers) and late summer data (full leaf, high LAI). The influence of
scan zenith angle (SZA) on waveform features and attributes is also considered, as the same tree can be seen from
multiple strips.
The results showed that by using careful experimentation it is possible to detect intra- and interspecies phenological
changes from multitemporal full-waveform data, while SZA did not have markable effect on the WF features. I was
also able to perform well with the tree species classification task in varying phenological conditions. The
phenological changes were very apparent on deciduous trees, but rather small on evergreen conifers. In a 45-year-old
stand, the overall accuracies in tree species classification were 92, 87 and 88 % for winter, early summer, and late
summer, respectively. These figures were 84, 81, and 83 % for in an old growth forest. The ‘tree effect’ was shown
to be significant, i.e., many of the WF features of trees were correlated over time. The intra-species feature variance
that is due to the tree effect represents natural variation between trees of the same species
