Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused (0)

Eesti Lennuakadeemia - Metsandus - Metsatakseerimine

1 Hindamata

Eesti Maaülikool
Metsandus - ja maaehitusinstituut
Lembit Pent
Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused
Referaat
Juhendaja
Ahto Kangur
Tartu 2016

Sisukord

1.SISSEJUHATUS 3
2. LIDAR 4
3.AEROLASERSKANNERITE ANDMETE KASUTAMINE 6
3.1Puistu keskmise kõrguse määramine 6
3.2 Võra alguskõrguste määramine 7
3.3 Puistu tüvemahu tuletamine 8
3.4Katvuse ja lehepinnaindeksi hindamine 9
4KOKKUVÕTTE 10
Kasutatud kirjandus 11

SISSEJUHATUS

Eesti on üks väheseid riike kus metsamajandamine on reaalselt tulu sisse toov tegevus. Metsade majandamisega saab säilitada ja parandada puistute tootlikkust ja metsaökosüsteemide pakutavaid keskkonnateenuseid. Selleks peab metsakorraldus ja metsapoliitika põhinema ainult kvaliteetsele takseerandmestikuleja seirele (Lang ja Arumäe 2014).
Laserskannerite kasutuselevõtmise alguseks võib lugeda aastat 1958, kui kaks teadlast – Charles Townes ja Arthur Schawlow – avastasid potentsiaalse mõõtmisvõimaluse kitsa monokromaatilise kiire täpsel suunamisel pikkade vahemaade taha ( Heritage ja Large 2009).
Laserskannerite jaoks on kasutuses kaks eraldi akronüümi, milleks on LADAR ja LIDAR. Akronüüm LIDAR tuleb sõnadest Light Detection And Ranging ehk siis valguse eristamine ja kauguse mõõtmine. Akronüüm LADAR tuleb sõnadest Laser Detecion And Ranging ehk siis laseriga avastamine ja kauguse mõõtmine (Wehr ja Lohr 1999).
Laserskanneri andmed kogutakse enamasti lennukilt, mis liigub teatud kiirusel suunal x (joonis 1) ning andmeid kogutakse äärest-ääreni y teljel ridade/vaalude kaupa, z on siis vastavalt kõrgus või vahemaa lennuki ja skanneeritava pinna vahel. Kaugus sensori ja mõõdetava pinna vahel saadakse tulenevalt valgusekiirusest (~0,3 m/ns), kasutades selleks järgnevat valemit (Large ja Heritage 2009): hvk=(c*t)/2,
Joonis 1. LIDAR andmete kogumine lennukilt (Precise LIDAR Data... 2005)
Aerolaserskannerimisel kogutud andmeid on võimalik kasutada, et kirjeldada puistu erinevad omadusi nt: puistu keskmist kõrgust, võra alguskõrgust, puistu tüvemahu tuletamist, katvust ja lehepinnaindeksi hindamist.

LIDAR

LIDAR koosneb ise kolmest põhimõtteliselt osast: impulsi edastaja / saatja , salvesti /vastuvõtja ja opto-mehhaaniline seade. Välja saadetud impulss omakorda kas peegeldab tagasi, neeldub või hajub edasi, mis omakorda sõltub pinnast, milleni impulss jõuab. Näiteks klaas on nähtavas spektri piirkonnas läbipaistev, rohelised lehed on lähiinfrapunapiirkonnas väga head hajutajad, millelt tuleb peegeldus tagasi. Seetõttu kasutatakse taimkatte parameetrite hindamiseks just lähiinfrapunapiirkonna spektrit. Peegeldumisel on kokku kolm liiki: spekulaarne peegeldus, hajus peegeldus ja nende kahe kombineeritud peegeldus (Heritage ja Large 2009).
LIDARid kasutavad mõõtmiseks peamiselt spektri nähtavat ja infrapunast piirkonda. Taimestiku uurimisel kasutatakse enamasti infrapuna kiirguse lähedast lainepikkust. Lihtsamad laserskannerid suudavad eristada kahte peegeldust, näitena metsas oleks esimeseks lugemiks võrastiku peegeldus ja teine lugem tuleks maapinnalt (või tekkida ka võrastikust). Kuid on olemas ka skannereid, mis suudavad registreerida kokku 255 peegeldust (Heritage ja Large 2009).
LIDARi andmete eelistena on Hodgetts (2009) välja toonud selle tehnoloogia suure andmekogumise kiiruse, andmestiku laiaulatusliku kasutamisvõimaluse, tema täpsuse, võiamaluse hilisemaks andmete uurimiseks ja analüüsiks jm. Puudusena on välja toodud selle meetodi kulukus, peamiselt just esmane investeering, mis on hinnanguliselt kokku umbes 121 000 eurot. Selle kulutuse moodustab ainult skanneri ostukulu, mis eeldab juba lennuki või helikoptri kasutamisvõimalust.
Mõõtmiste horisontaalne ja vertikaalne täpsus sõltuvad mõlemad lennu kõrgusest. Horisontaalne täpsuse suhtearv on 1/2000 lennu kõrgusest, mis tähendab, et on võimalik saavutada 15 cm täpsus, kui lend toimub 1200 m kõrgusel. Standardlennu kõrgused LIDARi andmete kogumiseks varieeruvad, Large ja Heritage (2009) andmetel on see ca 3500 m, kuid näitena Eestis kasutab Maa-amet lendude standardkõrguseks 2400 m (Large ja Heritage 2009).
LIDARi andmed iseenesest koosnevad peamiselt kolmest koordinaadist – peegelduse tekkimiskoha x, y ja z koordinaadid – koordinaatidele lisanduvad veel signaali intensiivsus, skanneerimisnurk, peegelduste arv impulsil ja muu info. Tulemuseks saadava kolmemõõtmelise punktiparve jaoks kogutakse kokku andmeid kolmelt allikalt: LIDARi sensor , GPS ja lennuki güroskoop. Seejärel andmeid korrigeeritakse lennuki kõikumiste ja asukohast kõrvalekaldumiste suhtes (Large ja Heritage 2009).
Märkida tuleks ka seda, et välja saadetud laserimpulss on koonja kujuga, jõudes maapinnale ringikujulise jäljena (nadiiri korral). Kuid skanneerimisnurga suurenemisel muutub maapinnale jõudva impulsi kuju ellipsiks (joonis 4). Enamasti jääb jälje suurus 0,5..1 m2 piiresse sõltudes samal ajal siiski lennukõrgusest. Kõige täpsemaid andmeid saab nadiiri impulssidelt, mida suuremaks läheb nurk, seda rohkem tekkib segavaid peegeldusi, eriti kui hinnata võraalguse kõrgusi (Large ja Heritage 2009).

AEROLASERSKANNERITE ANDMETE KASUTAMINE

Puistu keskmise kõrguse määramine

Metsa kõrguse hindamiseks aerolidari mõõtmiste põhjal on olemas erinevaid mudeleid , mis on välja töötatud vastavalt konkreetsele metsatüübile. Laserimpulsi peegelduste järgi hinnatava puistu takseeritud kõrguse seoseid mõjutavad mitmed tegurid: metsa läbipaistvus, liigiline koosseis, skanneri seadistus ja muidugi ka skaneerimise tihedus, millest sõltub tekkivate peegelduste arv pinnaühiku kohta( Lang ja Arumäe 2014).
LIDARi on tendents kõrgusi alahinnata. Selle põhjused võib olla mitmeid: märkimisväärne osa võrastikust läbitungitud kiirgusest ei peegeldata tagasi maapinnalt vaid võra alumistelt osadel või alustaimestikust, laseri poolt välja saatetud infrapunavalgus peab emalt läbima võrastiku välisseina kihi, enne kui tekib skanneris peegeldus registreerimiseks piisavalt tugeva signaaliga peegeldus. Vea vähendamiseks on võimalik puistu jagada väiksemateks osadeks , ning nende kohta arvutada eraldi keskmised kõrgused.
Eestis on laserandmetest metsa kõrguse ennustamiseks osutunud kõige edukamaks protsentiilimeetod(joonis 2), kus kasutatakse kolmemõõtmelise peegelduste parve kõrgusjaotuse 80 protsentiili , mida saab lineaarse mudeli abil kõrguseks teisendada (Lang et al., 2012).
Joonis 2. Väljalõige lidarmõõtmiste andmestikust. Peegelduste parvele, kuhu jäävad mõned suured puud, on märgitud peegelduste kõrgusjaotuse 80-protsentiil H80, maksimumkõrgust tähistav HMax ja maapinna kõrgust tähistav HMaa.

3.2 Võra alguskõrguste määramine

Elusvõra alguse kõrguse ja puu kogu kõrguse suhte abil on hea saada ülevaadet metsa elujõulisuse ja puude konkurentsi kohta. Samuti on võimalik selle parameetri abil saada hinnangut puistu sortimentide kohta (näiteks erinevate oksatüüpidega palgi osakaal). Sellest tulenevalt on uuritud võimalusi elusvõra kõrguste määramiseks LIDARi andmetest.
Elusvõra kõrguse mõõtmisel LIDARi andmetelt on üks probleem - signaali peegeldumine alustaimestikult, mida hiljem võib ekslikult lugeda võrastiku peegeldusteks. Selle probleemi lahendamiseks töötasid Holmgren ja Persson (2004) välja meetodi, kus puu kõrgus jagatakse segmentidesse ja määratakse peegelduste arvu järgi neile väärtused 0,5..1 või 0. Väärtus 0 määratakse neile segmentidele, kus segmendi peegelduste arv jääb alla 1% kogu peegelduste arvust. Sellest tulenevalt loetakse võra alguse kõrguseks kõige kõrgemat 0 väärtusega segmenti (Holmgren ja Persson 2004).
Elusvõrastiku pikkusest omakorda saame vajalikku infot puistu elujõulisuse, biomassi ja näiteks ka harvendusraie vajaduse kohta(Lang ja Arumäe 2014).

3.3 Puistu tüvemahu tuletamine

Puistu tüvemahu ehk tagavara on üks olulisemaid tunnuseid mille abil puistu kirjeldatakse ja mille alusel metsi majandatakse. LIDARi andmetelt puistu tagavara saamiseks on vaja puistu keskmist kõrgus või üksik puude kõrgusi. Võimalik on tagavara saada ka kasutades võrastiku katvust mahu hindamisel (Nasset 1997b).
Tüvemahu hinnangu saamiseks võimalik kasutada kahte erinevat valemit. Esimene arvestab laseri andmetest tuletatud keskmist kõrgust ja hinnangut: , kus
Vf – tüvemaht , koos koorega , hektari kohta (m3/ha),
h15 –keskmine kõrgus (m),16
D – keskmine katvuse hinnang (%).
Teisel valemil võetakse puistu keskmise kõrguse kõrvale teiseks muutujaks kõikide impulsside keskmine kõrgus puistu kohta. Mille valem on järgnev:, kus
Vf – tüvemaht, koos koorega, hektari kohta (m3/ha),
h15 –keskmine kõrgus (m),
ha – kõikide impullsside keskmine kõrgus puistu kohta (m).

Katvuse ja lehepinnaindeksi hindamine

Võrastiku katvus , aukude osakaal võrastikus ja lehepinnaindeks(LAI) on laialt levinud ökoloogilised näitajad, kui mida tihtipeale metsa takseerimisel ei mõõdeta. Laserkaneerimisel on võimalik neid tunnuseid kiiresti ja üsnagi täpselt hinnata (Korhonen et al. 2011).
Mõlemad, nii katvus kui aukude osakaal võrastikus, on hinnatavad valguse hulgast, mis suudab võrastikku läbida ning jõuab maapinnale. Samas on tegemist siiski kahe erineva mõistega. Jennings et al. (1999) defineerisid katvuse, kui näitaja, mis hindab võrastiku vertikaalse projektsiooniga kaetud maapinna osakaalu kogu maapinnast . Aukude osakaalu all mõeldakse üldiselt taevalaotuse osakaalu võrastikus, vaadatuna mingis ruuminurgas. LIDARilt on võimalik üsnagi täpselt saada võrastiku liituse ehk katvuse hinnanguid, vea protsent antud juhul alla 5% (Korhonen et al. 2011).

KOKKUVÕTTE

Aerolaserskannerimisel kogutud andmeid on võimalik kasutada, et kirjeldada puistu erinevad omadusi nt: puistu keskmist kõrgust, võra alguskõrgust, puistu tüvemahu tuletamist, katvust ja lehepinnaindeksi hindamist.
Hoolimata tänapäevase kaugseire mitmesugustest võimalustest saada metsade takseerkirjeldusi nii tabelitena kui ka kaartidena, ei tähenda see, et vajadus metsataksaatorite järele kaob.
Pigem vastupidi: kuigi kosmosepilte või 3D-punktiparvi saab lihtsasti teisendada metsade
takseerkirjeldusteks, siis on alati vajalik protseduuri sisendis kasutada kvaliteetseid metsa
struktuuriandmeid mudelite koostamiseks või algoritmide õpetamiseks.

Kasutatud kirjandus

Heritage, G.L., Large, A.R.G. 2009. Principles of 3D Laser Scanning – Laser Scanning
for the Environmental Sciences , 21-34.
Holmgren, J., Persson, A. 2004. Identifying species of individual trees using airborne
laser scanner - Remote Sensing of the Environment 90, 415–423.
Korhonen, L., Korpela, I., Heiskanen, J., Maltamo, M. 2011. Airborne discrete- return
LIDAR data in the estimation of vertical canopy cover, angular canopy closure and leaf
area index - Remote Sensing of Environment, 115, 1065– 1080
Lang, M., Arumäe, T. 2014. Metsanduslikud uurimused - Kaugseire praktilistes metsanduslikes rakendustes Eestis. 129-135.
Nasset, E. 1997. Estimating Timber Volume of Forest Stands Using Airborne Laser
Scanner Data – Remote Sensing of Environment, 61, 246-253.
Jennings, S. B., Brown, N. D., Sheil, D. 1999. Assessing forest canopies and understorey
illumination: canopy closure, canopy cover and other measures - Forestry , 72, 59−74
Wehr, A., Lohr, U. Airborne laser scanning – an introduction and overview – ISPRS
Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 54, 68-82.

.DOCX Laadi alla originaalfail 11 lk · .docx · 5 allalaadimist

Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused #1

Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused #2

Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused #3

Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused #4

Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused #5

Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused #6

Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused #7

Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused #8

Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused #9

Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused #10

Aerolaserskaneerimine ja selle rakendused #11

50 punkti Autor soovib selle materjali allalaadimise eest saada 50 punkti.

~ 11 lehte Lehekülgede arv dokumendis

2016-11-28 Kuupäev, millal dokument üles laeti

5 laadimist Kokku alla laetud

0 arvamust Teiste kasutajate poolt lisatud kommentaarid

300705 Õppematerjali autor

võra laser puistu peegeldus katvus peegelduste arv infrapuna

Sarnased õppematerjalid

doc

Taimkatte kaugseire

suunatud-poolsfääriline 4) kahe-poolsfääriline langev kiirgus saabub poolsfäärist ja ka peegeldunud kiirgus mõõdetakse poolsfääris nt pilves ilmaga albeedo mõõtmine. Kiirgustemperatuur pikalainelise kiirguse piirkonnas püütakse tavaliselt mõõdetavaid heledusi taandada uuritava objekti temperatuuri hinnangutele nn kiirgustemperatuurile. Stefan-Boltzmani seadus musta keha poolt kiiratav kogu kiirgusenergia on võrdeline selle keha absoluutse temperatuuri neljanda asmtega. Wieni nihkeseadus annab ags lainepikkuse, mille juures on kiiratava energia maksimum. Päikeseenergia max on rohelises piirkonnas ja maapinna tavaline on 3-15 µm. keha kiiratav energia oleneb lisaks temperatuurile veel ka keha kiirgusvõimest (enamuse looduslike obj oma on vahemikus 0.9-0.98). Polarisatsioon - Stokesi 4 parameetrit. Peamised neeldumist põhjustavad ained: vesi, co2, CO, hapnik, osoon, metaan, dilämmastikoksiid. 2

Bioloogia

pdf

Metsaökoloogia ja majandamine 1. KT

marjade, seente, ravimtaimede, ning nende osade korjamine, metsa kasutamine mesilaste korjemaana jne. Metsa kõrvalkasutuse tähtsus võib teatud piirkondades olla olulisem, kui metsast saadav puit. See sunnib metsaomanikke rakendama sääraseid metsa majandamise võtteid, mis ei kahjusta kõrvalsaaduste varusid. Kõrvalkasutus võib kujuneda metsaomanikule oluliseks sissetulekuallikaks, sest teatud tingimustel võib ta selle eest tasu nõuda. 6. Puude diferentseerumine ja metsa isehõrenemine, kasvuklassid. Metsa võivad moodustavad puud, mis kuuluvad ühte liiki ja on ühevanuselised, kuid kasvavad erinevalt. Erinevused puude vahel ilmnevad nende kõrguses, tüve diameetris, võra suuruses, tüve kujus ja vormis, okste asetuses ja suuruses. Nii, nagu kunagi ei leia kahte absoluutselt sarnast

Eesti metsad

doc

Eksami kordamisküsimuste vastused

2. Puistu koostisosad, põhimõisted, puude diferenseerumise põhjused puistus ja G.Krafti klassifikatsioon. Taimevarre ehituses tuleb vahet teha esmase e. primaarse ehituse, nagu see esineb üheaastastel vartel ja teisese e. sekundaarse ehituse vahel, nagu see tekib mitmeaastastes vartes nende iga-aastase paksenemise tagajärjel. Vaatleme varre ehitust lihtsa taimevarre ristlõike abil. Väljast katab vart ühekihiline epidermis. Selle all paikneb parenhüümist ehk põhikoest koosnev esikoor. Esikoorele järgnevad juhtkimbud, millised moodustavad varre põhiosa ja annavad sellele mehhaanilise tugevuse. Enamikul taimedel võime juhtkimpude ehituses eristada kahte osa - säsipoolset e. puiduosa e. ksüleemi ja koorepoolset e. niineosa e. floeemi. Puiduosa koosneb põhiliselt vett juhtivast juhtkoest - trahheedest ja trahheiididest. Neis toimub vee ja lahustunud mineraalainete tõusev vool juurtest assimilatsiooniaparaati.

Eesti metsad

ÕHUSAASTE MÕJU UURIMINE PUUDE KASVULE KIRDE EESTI RABADES

130

pdf

ÕHUSAASTE MÕJU UURIMINE PUUDE KASVULE KIRDE EESTI RABADES

........................................ 65 4 SISSEJUHATUS Õhusaaste negatiivne mõju keskkonnaseisundile hakkas Lääne-Euroopa suuremates tööstuspiirkondades selgelt ilmnema juba 19. sajandil. Tänapäeval on tööstuspiirkondadest naaberaladele üle riigipiiride leviv atmosfäärisaaste kujunenud tõsiseks rahvusvaheliseks probleemiks, mis muudab ka antud teema aktuaalseks. Õhusaaste talumine ning selle puhverdamise võime on erinevates ökosüsteemides üsnagi erinev. Selle suhtes tundlike ökosüsteemide hulka kuuluvad ka Eestile iseloomulikud rabad, mis saavad toitaineid vaid atmosfäärist sadenemise teel. Raba on unikaalne vähemuutuv ökosüsteem, kus valitsevad sellised keskkonnaolud, mida suudavad taluda püsiva elupaigana vaid vähesed taimed ja loomad. Toitainete vaese mulla tõttu on raba liigivaene keskkond, kus levinuimaks puuliigiks on harilik mänd, mille radiaalset

Loodus

Kaitsealade külastuskoormuse hindamise juhend-seiremeetodite arendamine ja rakendamine

284

pdf

Kaitsealade külastuskoormuse hindamise juhend: seiremeetodite arendamine ja rakendamine

Uuringu koosseisus rajati ja kaardistati kaitsealustele objektidele üle Eesti 15 seirepunkti, kus testiti erinevaid tehnilisi lahendusi. Seiretulemuste põhjal valmis tehniliste lahenduste võrdlev kuluefektiivsuse analüüs ja ettepanekud metoodikate rakendmiseks vastavalt kaitstava objekti eripärale ning eesmärkidele. Süsteemne ja metoodiliselt välja arendatud külastusseire aitab kaasa kaitsekorraldusele, investeeringute planeerimisele, loodusharidustööle ning selle kõige juures võimaldab otstarbekamalt juhtida külastuskorralduse ja kaitsetegevuste ressursse – spetsialiste, vahendeid, raha. Suunates külastajad koormustaluvamatele ja külastusteks kohandatud kaitstavatele aladele vähendatakse külastuskahjustuste riske teistel, koormustundlikumatel aladel. Seirama! Kalev Sepp, prof EMÜ 4 Kaitsealade külastuskoormuse hindamise juhend: seiremeetodite arendamine ja rakendamine

Loodus

Eesti eluasemefondi puitkorterelamute ehitustehniline seisukord ning prognoositav eluiga

638

pdf

Eesti eluasemefondi puitkorterelamute ehitustehniline seisukord ning prognoositav eluiga

näol. Kokku lisandus 914 hektarit. See tõi kaasa aktiivse elamuehituse, lisandus enam kui 500 elamut, tänavatevõrk viiekordistus. Aktiivsem elamuehitus (ja ühtlasi ka puitarhitektuuri paremik) koondus Uueveskile ja Paalalinna. Kasvasid ka ambitsioonid suvituslinnaks – järve äärde rajati paadisadam, ujumisbassein ja rannakohvik. Maaliline järve suunas langev maastik ahvatles paljusid jõukal järjel linnakodanikke rajama Trepimäe kanti suurejoonelisi villasid. Selle kõrval leidus linnas ka arvukalt piirkondi lihtsamate üürielamutega. Viljandi miljööväärtuslikud piirkonnad, peamised suurimad puitasumid ja uurimisobjektide asukohad vt. Joonis 1.1. 1 Vaksali 2 Kantreküla 3 Tallinna mnt. Ridala

Ehitusfüüsika

pdf

Öko ja keskkonnakaitse konspekt

Inimese mõju tugevnemine loodusele Kauges minevikus reguleeris inimeste arvukust maa peal toit selle hankimine ja kättesaadavus. umbes 2 miljonit aastat tagasi kui inimesed toitusid metsikutest taimedest ja jahtisid metsloomi, suutis biosfäär st. loodus ära toita ca 10 miljonit inimest st. vähem, kui tänapäeval elab ühes suurlinnas. Põllumajanduse areng ja kariloomade kasvatamine suutsid tagada toidu juba palju suuremale hulgale inimestest. inimeste arvukuse suurenemisega suurenes ka surve loodusele, mida inimene üha rohkem oma äranägemise järgi ümber kujundas.

Ökoloogia ja keskkonnakaitse1

Keskkonnakaitse lõpueksami küsimused-vastused

528

doc

Keskkonnakaitse lõpueksami küsimused-vastused

kaitse, jäätmete taaskasutamise või ladustamise, kaitse müra, ioniseeriva kiirguse ja elektriväljade eest. Keskkonnakaitse on looduskaitse olulisim valdkond.  Looduskaitse : looduse kaitsmist (mitmekesisuse säilitamist, looduslike elupaikade ning loodusliku loomastiku, taimestiku ja seenestiku liikide soodsa seisundi tagamine), kultuurilooliselt ja esteetiliselt väärtusliku looduskeskkonna või selle elementide säilitamine, loodusvarade kasutamise säästlikkusele kaasaaitamine 2. loodus- ja keskkonnakaitse mõiste  Keskkonnakaitse- rahvusvahelised, riiklikud, poliitilis-administratiivsed, ühiskondlikud ja majanduslikud abinõud inimese elukeskkonna saastamise vähendamiseks ja vältimiseks ning loodusobjektide säilitamiseks.  Looduskaitse- rahvusvahelised, riiklikud ja ühiskondlikud meetmed, mis peavad

Keskkonnakaitse ja säästev areng

Rohkem sarnaseid