| Popis: |
Magistritöö Metsamajanduse ja metsaökoloogia õppekaval Metsainventeerimise põhieesmärk on tuvastada muutused metsas ja hinnata takseertunnuste väärtuseid metsakorralduse jaoks. Selline muutuste tuvastamine toimub tavaliselt välimõõtmistel. Lisaks välimõõtmistele on võimalik tuvastada muutuseid puittaimestikus aerolidari andmete põhjal, mida uuritaksegi selles magistritöös. Töö vaatlusvõrk asub Loode-Eestis. Vaatlusalune ala on 10×10 km, millel on 100 proovitükki. Vaatlusalusete proovitükkide kohta uuriti kogu saadavat aerolaserskaneerimise aegrida. Aerolidari punktipilvedest arvutati meetrikud programmi FUSION mooduliga CloudMetrics. Järgnevalt tehti pilootuuring 3D andmete kasutamisvõimaluste kohta maakatte ja kasutuse seireks. Töö hüpoteesid olid (1) metsamaastikul domineerivad taimkatte kõrguse ja teiseks tiheduse muutused ja (2) mitme aasta aerolidarmõõtmise koos kasutamisel saame täpsema hinnagu metsas toimunud muutuste kohta. ALS andmete analüüsi põhjal oli võimalik vaadeldud proovitükkidel eristada tüüpjuhtumeid, mis kirjeldasid enamikke proovitükke. Andmed klasterdati esimestel peegeldustel põhineva katvuse ja kõrguse protsentiili Hp80 järgi nelja klastrisse. The main objective of forest inventory is to detect changes in forests. That kind of changes are usually detected by field measurements. In addition to field work, it is possible to detect changes in forest cover based on aerolidari data, which is also explored in this master's thesis. The observation network is located in North-West Estonia. The area is 10 x 10 km with 100 sample plots. Total available timeline of ALS data were examined. Metrics were calculated from ALS point clouds with Fusion module CloudMetrics. On the basis of the data collected, the main goal of the thesis was to conduct a pilot study on the use of 3D data to monitor land use and cover. The hypotheses are (1) that the forest landscape is dominated by changes in forest cover height and density and (2) usage of multi-year ALS measurements together can get more accurate estimate of changes in forest cover. On the basis of ALS data analysis it is possible to isolate standard cases which describe most of the sample plots. The data was clustered by ALS metrics Hp80 and K1 into 4 clusters. |
