Lennokilla ja kopterilla tuotetun LASdatan hyödyntäminen metsäalalla : Ongelmia, vertailua sekä ratkaisumahdollisuuksia LAS-datan käytöstä taimikon ja nuorenmetsän hoidossa

Abstract

Maaseutu 2.0 -projektissa pyritään parantamaan maaseudun, metsänhoidon ja palveluntarjoajien välistä viestintää sekä lisäämään tuottavuutta uudella teknologialla. Näihin uusiin teknologioihin kuuluu kaukokartoituksen käyttö metsänhoidossa. Uuden tekniikan avulla metsän inventointi dataa voidaan kerätä käyttäen kuvauksia tai keilauksia, jotka on suoritettu GPS-tekniikalla paikannetuista lennokeista, koptereista tai lentokoneista. Uusi tekniikka luo mahdollisuuden mitata metsäalueita huomattavasti nopeammin kuin perinteisillä menetelmillä. Tässä opinnäytetyössä keskitytään saadun datan vertailuun, hyödyntämiseen taimikkojen ja nuorten metsien hoidossa sekä löydettyihin ongelmiin datan jalostamisessa hyödylliseksi metsänhoidon kannalta. Lennokista ja kopterista suoritettiin mittauksia, joissa metsä valokuvattiin ja muunnettiin saman tyyppiseksi pistetiedoksi kuin lentokoneella tapahtuvassa laserkeilauksessa. Kuvat muutettiin 3D-koordinaation pisteiksi ja tallennettiin LAS-tiedostoon. Tällä tavoin saatiin tietoja maaston ja puuston korkeudesta tietyissä GPS-pisteissä. Pääasiallisesti opinnäytetyö keskittyy tarkastelemaan sekä vertailemaan eri menetelmillä saadusta sekä käsitellystä LAS-datasta löydettyjä taimikoita. Näiden LAS-datan tietueiden tarkastelu mahdollistaa metsän kehityksen arvioinnin sekä energiapuusaantojen ja työmäärien laskemisen kyseiselle alueelle. Opinnäytetyön aikana törmättiin erilaisiin ongelmiin kuten mittaustekniset ongelmat sekä metsän kehitysluokan ja hoitotöiden kiireellisyyden määritteleminen. Syitä sekä mahdollisia ratkaisuja näihin ongelmiin on eritelty opinnäytetyössä.

Maaseutu 2.0 project focuses on enhancing communication between agriculture and service providers by introducing recent technologies. These technologies include, e.g. remote sensing in forestry, which is the center of this study. In remote sensing, the inventory data of forestry is gathered by using laser scanning or photomapping from GPS located drones, copters or airplanes. New techniques make possible to measure forest much faster than with old techniques. This thesis focuses on comparing inventory data, studying how to use this data for forestry, especially with seedling and young stands, and solving problems with this technology. Drones and choppers are used for photomapping, and airplanes for laser scanning. The images from photomapping are transformed to LAS data, which is the same data type as the data from laser scanning. LAS data includes the specific height in a specific GPS coordinate, i.e. one point's x, y and z location in 3D coordinates. The LAS data can then be calculated to provide the development class for the forest, estimates of treatment needs locally and workhours. There were problems with the recent technologies, for example difficulties with defining the development class for the forest and a map of treatment needs for seedling and young stands. The thesis discussed the reasons for these problems and provides viable solutions for these problems.