| Popis: |
Bakalaureusetöö Metsanduse õppekaval Aerolaserskaneerimist on Eestis teostatud alates 2008. aastast ja piisava tihedusega (>10 p/ m2 ) aerolidari andmete abil on võimalik hinnata väga hea täpsusega üksikpuude kõrguseid. Töö tehti hõredate andmete põhjal punktitihedusega 0.18 p/m2 . Töö eesmärgiks oli uurida, kuidas on võimalik kasutada lidari andmeid kõrgeimate puude otsimiseks üle Eesti Järvselja Õppe- ja Katsemetskonna näitel. Töös kasutati Eesti põhikaarti ja Maa-ameti lidari kõrgusandmeid 2012-2015 aastatel tehtud lendudest. Punktipilvede töötlemise tulemusena tekitati Järvselja taimkatte kõrguskaart, mille abil otsiti välja potentsiaalsete kõrgete puude asukohad ja välitööde käigus mõõdeti üle asukohas asuvad puud. Lidari andmetöötluseks kasutati FUSIONi erinevaid mooduleid. Töös selgus, et kõrgusandmed olid poolte puude puhul sarnased (±2 m), ülejäänud kordadel oli erinevus küllaltki suur võrreldes lidari andmetel põhineva kõrgusega ja metsas mõõdetud kõrgusega. Tihtipeale on raskendatud metsas puu mõõtmine, see sõltub puistu tihedusest ja sealt võib omakorda viga tekkida. Lidari kõrgusandmete täpsus sõltub suuresti alustaimestiku kasvufaasist. Problemaatiliseks võib kujuneda ka õige asukoha leidmine, sest kasutatud GPS (Global Positioning System) vastuvõtja täpsus ei pruugi olla alati piisav ja asukohavead metsa all võivad olla kuni 10 meetrit. Airborne laser scanning has been carried out in Estonia since 2008. Laser scanning data with sufficient point density (>10 p/ m2 ), has the potential to estimate the height of single trees with very good accuracy. This study was done with sparse data at point density of 0.18 p/m2 . The purpose of this study is to analyse and develop methods for using lidar data to find tall single trees in Järvselja and potentially develop a method for whole Estonia. The data used in this study was measured by Estonian Land Board during 2012-2015. First a vegetation height map with 10×10 m pixel was created for Järvselja area. The vegetation height map was used to find locations of possible tall trees and these locations were checked and measured during fieldwork. Lidar data processing was carried out using FUSION and its different modules. The work revealed that height data was in good correlations with field measured tree height data for half of the trees (±2 m), but differences for the other plots were rather big compared with lidar based height estimations. A significant reason for such differences is often caused by the difficulties on measuring tree height in the forest, because it depends largely on the density of the stand and it might cause some errors. The accuracy of lidar-based estimations depends largely from forest undergrowth. Finding the right location can also be problematic, because GPS (Global Positioning System) receiver might not be always accurate and positioning errors in forest may be up to 10 meters. |
