Identifiering av avvikelser och felaktigheter

Identifiering av avvikelser och felaktigheter i stora skogliga beståndsdatabaser med satellitdata

Bakgrund

Alla de stora skogsbolagen har sin egen skog beskriven i skogsbruksplaner: Dessa lagras i beståndsdatabaser i GIS-miljö. Informationen i dessa databaser har samlats in genom ett omfattande inventeringsarbete i fält under många år och representerar en stor ekonomisk investering för skogsägaren. Informationen kan omfatta flera hundratusen bestånd. En väl underhållen och aktuell skoglig beståndsdatabas är idag en av de viktigaste förutsättningarna för skogsbolagens skogliga planering. I princip all operativ planering av skogliga aktiviteter såsom avverkning, plantering, röjning, gallring etc. baseras på den information som finns samlad i beståndsdatabaserna. Ett omfattande arbete läggs därför ned på att kontinuerligt hålla de skogliga beståndsbeskrivningarna aktuella samt undan för undan förbättra såväl den skogliga informationen som beståndsavgränsningarna för varje individuellt bestånd. De absolut största kostnaderna för detta arbete utgörs av inventeringar i fält.

De skogliga variablerna uppdateras årligen med tillväxtfunktioner för de ingående trädslagen. I vissa fall bygger dock uppräkningarna på 25-30 år gamla fältdata, varför avvikelsen mellan de uppräknade beståndsbeskrivningarna och verkligheten ökar alltmer. När avvikelserna bedöms som alltför stora genomförs fältinventeringar för att uppdatera de skogliga variablerna. Denna bedömning sker normalt schablonmässigt utifrån tiden från inventering i kombination med lokal kännedom.
 

Syfte

 
Syftet med projektet är att introducera användningen av satellitdata som informationskälla för att peka ut felaktiga, avvikande och föråldrade skogliga data i stora beståndsdatabaser. Sambanden mellan satellitdata och skogliga parametrar utnyttjas för att peka ut avvikande bestånd för att sedan genom förbättrat underlag planering effektivisera fältinventeringar för uppdatering av skogliga beståndsdata.
 
 

Metod

 
Ett sätt att modellera sambandet mellan satellitdata och skogliga beståndsdata är att använda neurala nätverk som verktyg för att med ickelinjära metoder simulera spektralsignaturer utifrån beståndsdata. Avvikelsen mellan den simulerade och den verkliga signaturen i de olika spektralbanden väges samman för att rangordna de avvikande bestånden. Alternativa metoder som kan ge bättre förklaringsgrad till typen av avvikelser är metoder för multivariat dataanalys som också testas. 
 

Mål och förväntade resultat

 
Målet för projektet är att introducera och prova ut användningen av satellitdata som informationskälla för att peka ut avvikande skogliga data i stora beståndsdatabaser hos Holmen Skog AB. De förväntade projektresultaten är:

En metod som underlättar och förbättrar planeringen av fältinventeringar och styr inventeringsresurser till de områden där förbättrade inventeringsdata behövs kan sänka de löpande kostnaderna för ajourhållning och uppdatering av beståndsdatabaser.

En ökad informationskvalité hos databasen är en viktig förutsättning för en effektiviserad skoglig planering i GIS-miljö.

Behovet är att utveckla och introducera en robust metodik som kan kombinera dessa.

Tekniken förutsätter att en majoritet av bestånden har en tillräckligt bra skoglig beskrivning. Uppgiften består i att bland flera tusen bestånd inom en satellitscen sortera ut de få procent av bestånden för vilka avvikelsen mot modellen är störst. 
 
 

Kontaktpersoner

 
Kontaktpersoner i projektet är:

Mats Rosengren, Metria Miljöanalys, mats.rosengren@lm.se

Ingmar Östman, Holmen Skog AB, ingmar.ostman@holmenskog.com

Bo Ranneby, SLU Biostokastikum, bo.ranneby@sekon.slu.se.


 

Senast uppdaterad: 28 maj 2009