Urvalsförfarandet och skattningar inom ÄBIN

Fjärranalys för att förbättra effektiviteten i urvalsförfarandet och skattningar inom ÄBIN

 

Älgar

Älgstammens storlek och älgens betning i främst tallungskogar utgör en återkommande källa för diskussioner mellan jägare, markägare, myndigheter och forskare. För att erhålla en objektiv uppskattning av mängden ny betning i ungskogar har Skogsstyrelsen tagit fram en inventeringsrutin kallad ”enkel ÄlgBetningsINventering” (ÄBIN). Arbetet gjordes i samverkan med Institutionen för skoglig resurshushållning och geomatik, SLU, Umeå och finns beskriven på Skogsstyrelsens webbplats. ÄBIN har utförts i stora delar av landet och det har visat sig tidsödande att hitta de ungskogar mellan 1 och 4 meter som ingår i inventeringen.  
 
 

I ett tillämpningsprojekt inom Rymdstyrelsens fjärranalysprogram undersöktes lämpliga fjärranalysmetoder för att förbättra effektiviteten i identifiering och arealavgränsning av ungskogarna. Såväl manuell tolkning av flygbilder och satellitbilder som automatiserad satellitbildsanalys undersöktes.

Fältdata för projektet insamlades sommaren 2001 av Skogsvårdsstyrelserna i Östra Götaland och Västerbotten. I utvalda ungskogsbestånd utförde fältpersonalen provyteinventering av älgbetningen och avgränsning av bestånden med hjälp av GPS.

Ett examensarbete utgjorde en viktig del av projektet. I detta undersöktes hur väl analoga flygbilder, digitala ortofoton, och digitala satellitbilder (Landsat ETM+ och SPOT HRVIR); var för sig och tillsammans med den bakgrundsinformation som finns på skogsvårdsstyrelserna, kan användas för att med visuell tolkning dels hitta ungskogsbestånd mellan 1 och 4 m, dels göra en korrekt arealavgränsning.

Med de olika tolkningsmetoderna gick det att med en rimlig säkerhet hitta ungskogarna. Det var däremot svårt att med fjärranalysdata från endast en tidpunkt göra en avgränsning av ungskogarna som var så bra att arealbestämning och provyteutläggning kan göras före inventeringen i fält. Bäst tolkningsresultat erhölls med ortofoto i kombination med bakgrundsinformation. Resultaten skiljde dock mera mellan olika tolkare än mellan olika typer av bildmaterial. Det var liten skillnad i tidsåtgång mellan olika metoder. Kvaliteten i bakgrundsinformationen var betydelsefull. Vid satellitbildstolkning var det viktigt att bilderna var optimalt sträckta liksom att det fanns tillgång till referensytor med kända skogliga egenskaper som tolkarna kunde jämföra med.

Den automatiska metod som provades var att översätta satellitbildernas pixelvärden till skogliga variabler (trädhöjd, trädslag mm) med hjälp av Riksskogstaxeringens provytor och den så kallade kNN algoritmen. De rasterdata som bildades på detta sätt analyserades som medianvärden för spektralt homogena, beståndslika områden som avgränsas med segmenteringsteknik. Det visade sig att den automatiska metoden med Landsat ETM+ data kunde användas för att hitta de flesta ungskogar mellan 0-5 m, men inte för att korrekt avgränsa dem.

Följande slutsatser kunde dras från den föreliggande studien:
Kombination av den automatiska metoden som identifierar ungskogar mellan 0-5 m med den manuella tolkningsmetoden som använder sig av ortofoto+bakgrundsinformation underlättar för en tolkare att manuellt hitta de flesta ungskogsbestånden i höjdintervallet 1-4 m. Resultat från den automatiska metoden bildar en ungskogsmask, vilket förenklar den manuella tolkningen.
Varken de manuella metoderna eller den automatiska metoden klarar i dagsläget att avgränsa ungskogsbestånd i höjdintervallet 1-4 m med tillräckligt noggrannhet.
Utbildning och träning i tolkning av optimalt sträckta satellitbilder krävs för att ersätta ortofoto med t.ex. Landsat ETM+ eller SPOT HRVIR bilder. En användning av dessa satellitbilder medför en kostnadsbesparning eftersom det krävs färre bilder. Noggrannheten blir också högre tack vare den årliga uppdateringen av bildmaterialet.

Senast uppdaterad: 28 maj 2009