Metsän kehitysluokkien tunnistus lento-konekeilausaineistojen perusteella Python-ohjelmointina

Abstract

Opinnäytetyön aiheena on suunnitella ja toteuttaa uusia ominaisuuksia, metsän kehitysluokkien tunnistukseen tehtyyn ohjelmistosovellukseen. Aihe on osa laajempaa ”Metsävaramittaus kunnos-tamattomissa metsissä” projektia.

Opinnäytetyö käsittelee lentokonekeilausaineistoissa käytettyä LAS-formaatin luku- ja kirjoituspro-sessin integrointia aiemmin tehtyyn ohjelmistosovellukseen, joka on tehty Python-ohjelmistokielellä. Työssä käsitellään myös luku- ja kirjoitusprosessien keskusmuistinhallintaa. Lisäksi työ esittelee sekä Matplotlib-moduulilla aineistorajojen graafista esittämistä xml-tiedostosta, että aineiston esittämisen periaatteita ArcGIS-työkalulla.

Tuloksena suunniteltiin LAS-tiedostolle lukija, joka pystyy lukemaan minkä tahansa kokoisen tiedos-ton. Toinen tulos oli xml-tiedostosta Matplotlib-moduulia apuna käyttävä kuviorajojen piirto-ohjelmakoodi. Kolmas tulos oli selvitys ASCII- ja LAS- koodien luku- ja kirjoitusnopeuden eroista. Lisäksi perehdyttiin aineiston siirtämiseen ArcGIS-työkaluun.

The subject of the thesis was the design and implementation of new features to a software the purpose of which is to identify categorized growth in forests. The thesis is part of a larger project called Forest reserve measurement in unmend forests.

The thesis includes design and implementation of a reader and writer software for files in LAS format, which originate from point data collected by scanning an area using an airplane equipped with special scanning instruments. The implementation of the identification software has been written in Python software language. The application handles the RAM consumption as part of the design.

The thesis illustrates a graphical presentation of specified areas using the Matplotlib module. The areas are stored in an XML file. The thesis compares read and write speeds in both ASCII and LAS standard. By handling the RAM consumption the design is able to load LAS file in all possible sizes. Additionally, the basics of presenting the categorized forest growth in ArcGIS software have been documented.