Metsävarojen inventointiin tarvittaisiin ympäri maailman entistä tarkempaa ja edullisempaa kaukokartoitusmenetelmää, jonka avulla metsävaratiedot voitaisiin myös päivittää nopeasti. Optisiin satelliittikuviin perustuva puustotulkinta on epätarkkaa ja nopeasti saturoituvaa. Lentolaserkeilaus olisi tarkka kartoitusmenetelmä, mutta sen kustannukset ovat suuret ja inventointiprosessi on hidas. Uudet, korkearesoluutioisia tutkakuvia ottavat satelliitit ovat viime vuosina lisänneet tutkijoiden kiinnostusta SAR-kuvien (Synthetic Aperture Radar) hyödyntämiseen luonnonvarojen kartoituksessa.
Maisterin tutkielmassa tarkasteltiin stereokuvamittauksella TerraSAR-X -kuvista tuotettua 3D-tietoa (eng. SAR radargrammetry) metsävarojen inventoinnissa. Radargrammetriassa tutkasatelliitin ottamasta stereokuvaparista etsitään vastinpisteitä, joiden sijainti paikanne-taan. Havaintojen korkeus maanpinnasta saatiin erotuksena laserkeilattuun maastomalliin. Stereokuvamitattua 3D-pistepilveä käytettiin opinnäytetyössä puustotunnusten estimointiin aluepohjaisen laserkeilausinventoinnin menetelmillä.
Koealatasolla radargrammetria tuotti puuston kokonaistilavuuden, biomassan, pohjapinta-alan ja keskipituuden estimointitarkkuuksiksi (suhteellinen RMSE) 40,3 %, 39,9 %, 34,0 % ja 15,9 %. Yli 2 hehtaarin metsikkökuvioilla vastaavat tarkkuudet olivat 20,2 %, 20,4 %, 36,1 % ja 6,9 %. Ainoastaan pohjapinta-alan arviointi ei tarkentunut kuviokoon kasvaessa.
Yhteenvetona voidaan todeta, että radargrammetrian perusteella puiden latvusten korkeus pystytään määrittämään erittäin tarkasti, mutta puuston pohjapinta-alan kanssa pistepilvestä lasketut puuston tiheyttä kuvaavat piirteet korreloivat huonosti. Siitä huolimatta gradun tulokset puuston kokonaistilavuuden ja biomassan estimointitarkkuudesta olivat selvästi optisiin satelliittikuviin perustuvaa puustotulkintaa tarkempia.Accurate and economical remote sensing method with good temporal resolution is required for mapping up-to-date information about the forest resources. Detecting forests by optical satellite images is an inaccurate procedure with the saturation problem. Airborne laser scanning (ALS) is a precise application, but the inventory process is slow and expensive. Recently the new synthetic aperture radar (SAR) satellites with a high spatial resolution have caused a renaissance of radar-based remote sensing.
The purpose of the master’s thesis was to investigate the accuracy of forest mapping by radargrammetric processing of TerraSAR-X satellite images. The radargrammetry is based on stereoscopic measurement, which calculates 3D coordinates for corresponding points of the SAR image pair. In the research an area-based approach (ABA) was utilized to estimate forest attributes from the 3D points, and digital terrain model (DTM) produced by ALS was used to calculate height of the corresponding points.
In plot-level the relative RMSEs for stem volume, biomass, basal area and mean height were 40.3 %, 39.9 %, 34.0 % and 15.9 %. In stands larger than 2 hectares the corresponding RMSEs were 20.2 %, 20.4 %, 36.1 % and 6.9 %. It’s notable that the estimation of basal area didn’t improve in stand-level at all.
According to the research SAR radargrammetry is a precise technology to estimate forest canopy height, but the mapping of forest density is very unclear. Nevertheless the results about the estimation accuracy of forest stem volume and biomass by SAR radargrammetry were clearly better than the comparable estimation accuracy of optical satellite images
