Estimation of boreal forest attributes using hyperspectral remote sensing data
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Engineering |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2025-02-04
Department
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Master's Programme in Geoinformatics
Language
en
Pages
65
Series
Abstract
Multispectral and hyperspectral satellite remote sensing can be applied to observe the Earth and detect changes caused by human actions or the climate. Currently there are global multispectral satellite missions that can observe a large variety of different targets on the Earth’s surface and atmosphere by measuring their reflectance spectra with a few selected spectral bands. By 2030, satellite mission providers such as NASA and ESA plan to offer enhanced observation of different targets by measuring their reflectance spectra in hundreds of narrow spectral bands with global hyperspectral satellite missions. In this work, hyperspectral satellite images collected by EnMAP (The Environmental Mapping and Analysis Program) mission were applied to estimate stem volumes and tree species proportions in five different boreal forest locations of Finland. Estimations were performed with two machine learning regression methods, and the estimation accuracies were assessed based on available field data collected by the Finnish Forest Centre. In general, the best estimation accuracies were reached for total stem volumes with RRMSE values between 52–93 %. Estimation accuracies of total stem volumes were also the most consistent between the study locations. Estimation accuracies of stem volumes and proportions related to single species were more dependent on the species distribution of the study locations, and the best accuracies were reached for the most dominant species of each location with RRMSE values between 44–143 %. Higher mean species volumes and proportions in the field data were related to better estimation accuracy also between the study locations. This study gave information on the applicability of hyperspectral satellite data to estimate selected boreal forest attributes in a few targeted locations. More reliable conclusions on the applicability of the estimations, for example, to monitor forest biodiversity can be made once the availability of hyperspectral satellite data increases.Multispektrisillä ja hyperspektrisillä satelliittisensoreilla voidaan kerätä tietoa maapallosta sekä ihmisen ja ilmaston maapallolle aiheuttamista muutoksista. Tällä hetkellä globaalien multispektristen satelliittihankkeiden avulla voidaan tarkkailla erilaisia kohteita maapallon pinnalla ja ilmakehässä mittaamalla niiden heijastamaa auringon säteilyä muutamalla valitulla aallonpituusalueella. Vuoteen 2030 mennessä muun muassa NASA ja ESA aikovat tarjota globaalisti myös hyperspektristä satelliittidataa, mikä mahdollistaa eri kohteiden yksityiskohtaisemman tarkkailun mittaamalla niiden heijastamaa säteilyä sadoilla kapeilla aallonpituusalueilla. Tässä työssä estimoitiin boreaalisten metsien puuston runkotilavuutta ja puulajiosuuksia viidestä EnMAP-satelliitin tuottamasta hyperspektrisestä kuvasta Suomesta. Estimointi tehtiin kahdella eri koneoppimismenetelmällä ja estimointitarkkuutta arvioitiin saatavilla olevan Metsäkeskuksen koeala-aineiston perusteella. Yleisesti ottaen paras estimointitarkkuus saavutettiin puuston kokonaisrunkotilavuudelle RRMSE vaihteluvälillä 52–93 %. Puuston kokonaisrunkotilavuuden estimointitarkkuus oli myös yhtenäisin eri tutkimusalueiden välillä. Lajikohtaisen runkotilavuuden ja lajiosuuden estimointitarkkuus oli riippuvainen alueiden lajijakaumasta, sillä paras estimointitarkkuus saavutettiin kunkin tutkimusalueen yleisimmälle puulajille RRMSE vaihteluvälillä 44–143 %. Puulajin suurempi keskiarvorunkotilavuus ja -osuus koeala-aineistossa paransi estimointitarkkuutta myös eri tutkimusalueiden välisessä vertailussa. Tämä tutkimus antoi tietoa hyperspektrisen satelliittidatan soveltuvuudesta boreaalisten puustotunnusten estimointiin muutamalla valitulla tutkimusalueella. Puustotunnusten estimoinnin soveltuvuudesta muun muassa boreaalisten metsien biodiversiteetin kartoittamiseen voidaan tehdä luotettavampia johtopäätöksiä, kun hyperspektrisen satelliittidatan saatavuus paranee.Description
Supervisor
Rautiainen, MiinaThesis advisor
Juola, JussiHovi, Aarne
Keywords
Passive optical remote sensing, Hyperspectral satellite remote sensing, Machine learning, Estimation of biophysical variables, Boreal forest attributes, Biodiversity indicators