Feasibility of Terrestrial Laser Scanning for Plotwise Forest Inventories

Loading...
Thumbnail Image
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Engineering | Doctoral thesis (article-based) | Defence date: 2013-10-04
Checking the digitized thesis and permission for publishing
Instructions for the author
Date
2013
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Language
en
Pages
150
Series
Suomen Geodeettisen laitoksen julkaisuja, Veröffentlichungen des Finnischen Geodätischen Institutes, Publications of the Finnish Geodetic Institute, 149
Abstract
Detailed, up-to-date forest information is increasingly important in quantitative forest inventories. The accuracy of the information retrieval is highly dependent on the quality and quantity of the reference data collected on field sample plots. In practice, the plotwise forest data are used as a reference for the calibration of large-area inventory data measured by aerial and space-borne remote sensing techniques. Field reference data are conventionally collected at the sample plot level by manual measurements. Because of the high costs and labor intensity of manual measurements, the number of tree attributes collected is limited. Some of the most important tree attributes are not even measured or sampled. Terrestrial laser scanning (TLS) has been recently shown to be a promising technique for forest-related studies. Many tree attributes have been correlated with measurements from TLS data. Numerous TLS methods have been proposed. 6However, the feasibility of applying TLS in plotwise forest inventories is still unclear. The major missing factor is automation of data processing. Other factors hampering the acceptance of the technology include the relatively high cost of the TLS instrument, the low measurement accuracy achieved using the automated data processing currently available, and the shortage of experimental results related to the retrieval of advanced stem attributes (e.g., stem curve) and to different forest conditions. In this study, a series of methods to map sample plots were developed, and their applicability in plotwise forest inventories was analyzed. The accuracy of stem mapping, the efficiency of data collection, and the limitations of the techniques were discussed. The results indicate that TLS is capable of documenting a forest sample plot in detail and that automated mapping methods yield accurate measurements of the most important tree attributes, such as diameter at breast height and stem curve. The fully-automated TLS data processing that was developed in this study resulted in measurement accuracy similar to that of manual measurements using conventional tools or models and of manual measurements from point cloud data. The results of this study support the feasibility of TLS for practical forest field inventories. Further research is needed to explore new protocols for the application of TLS in field inventories. Three possible new directions are the integration of detailed tree attributes (e.g., stem curve, volume, and biomass) in large-area inventories, the utilization of TLS field plots in national forest inventories, and the mapping of large sample plots, e.g., in operational harvest planning. More studies need to be performed on sample plots under different forest conditions (development class, tree species, and amount of ground vegetation).

Tarkka ja ajantasainen metsävaratieto on yhä tärkeämpää metsätaloudessa. Laajojen metsäalueiden inventointi ja seuranta perustuu maastomittauksiin ja kaukokartoitustulkintaan. Maastossa mitattuja koealoja hyödynnetään kaukokartoituksen referenssi- tai kalibrointiaineistoina. Tällöin tulkinnassa käytettävien referenssi- tai kalibrointikoealojen mittaustarkkuus on ratkaisevan tärkeää. Perinteisesti maastoreferenssi on kerätty koealoilta manuaalisilla mittauksilla, mikä on työlästä. Korkeiden työvoimakustannusten vuoksi mitattavien puutunnusten määrä on rajallinen, ja joitakin tärkeitä puutunnuksia ei voida operatiivisesti edes mitata. Maastolaserkeilaus (Terrestrial Laser Scanning, TLS) on viime aikoina antanut lupauksia puiden mittaamiseen. Monet puutunnukset korreloivat hyvin TLS-piirteiden kanssa, ja useita menetelmiä puiden mittaukseen on esitetty. TLS:n soveltuvuus koealoihin perustuvaan metsävarojen inventointiin on kuitenkin edelleen epäselvää. Suurin ongelma on TLS-aineiston automaattinen käsittely ja tulkinta. Muita uuden tekniikan käyttöönottoa rajoittavia tekijöitä ovat TLS-laitteiston suhteellisen korkea hinta, tarjolla olevien automaattisten menetelmien huonot mittaustarkkuudet sekä käytännön testien puuttuminen (esim. runkokäyrän mittaus) erilaisissa puustoissa ja metsiköissä. Tutkimuksessa kehitettiin useita TLS-menetelmiä koealojen kartoitukseen ja mittaukseen. Lisäksi menetelmien soveltuvuutta koealoihin perustuvassa metsävarojen inventoinnissa analysoitiin ottaen huomioon runkojen paikannuksen tarkkuus, aineiston keruun tehokkuus sekä tekniikan rajoitukset. Tulosten mukaan TLS-mittaukset ovat soveltuvia metsikkökoealan tarkkaan kartoitukseen ja automaattiset menetelmät tuottivat tarkkoja mittaustuloksia tärkeimmistä puutunnuksista, kuten puiden rinnankorkeusläpimitasta ja runkokäyrästä. Täysin automaattinen TLS-aineiston käsittelymenetelmä, joka tutkimuksessa kehitettiin, tuotti samantasoista mittaustarkkuutta kuin perinteiset metsässä tehtävät mittausmenetelmät tai TLS-pistepilvestä suoritetut manuaaliset mittaukset. Tulokset osoittavat TLS-mittausten olevan potentiaalinen menetelmä operatiiviseen metsävarojen maastoinventointiin. Jatkotutkimuksia tarvitaan operatiivisen TLS-inventointimenetelmän kehittämiseen. Kolme mahdollista tutkimuslinjaa ovat TLS:llä mitattujen tarkkojen puutunnusten (esim. runkokäyrä, tilavuus ja biomassa) integrointi laajojen alueiden inventointeihin, TLS-koealojen hyödyntäminen operatiivisessa valtakunnan metsien inventoinnissa (VMI) sekä laajojen koealojen mittaaminen TLS:llä, esimerkiksi operatiivisen leimikkosuunnittelun yhteydessä. Lisäksi tarvitaan edelleen jatkotutkimuksia TLS-mittausten tarkkuudesta erilaisissa metsiköissä (kehitysluokka, puulaji, aluskasvillisuuden määrä).
Description
Supervising professor
Haggrén, Henrik, Prof., Aalto University, Department of Real Estate, Planning and Geoinformatics, Finland
Thesis advisor
Hyyppä, Juha, Prof., Finnish Geodetic Institute, Department of Remote Sensing and Photogrammetry, Finland
Holopainen, Markus, Prof., University of Helsinki, Department of Forest Sciences, Finland
Keywords
terrestrial laser scanning, forest inventories, stem curve, volume, biomass, change detection, maastolaserkeilaus, maalaserkeilaus, metsien inventointi, runkokäyrä, tilavuus, biomassa, muutostulkinta
Other note
Parts
  • [Publication 1]: Liang, X., Litkey, P., Hyyppä, J., Kaartinen, H., Vastaranta, M., Holopainen, M., 2012. Automatic stem mapping using single-scan terrestrial laser scanning. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 50(2): 661–670.
  • [Publication 2]: Liang, X., Litkey, P., Hyyppä, J., Kaartinen, H., Kukko, A., Holopainen, M., 2011. Automatic plot-wise tree location mapping using single-scan terrestrial laser scanning. The Photogrammetric Journal of Finland, 22(2): 37–48.
  • [Publication 3]: Liang, X., Hyyppä, J., 2013. Automatic stem mapping by merging several terrestrial laser scans at the feature and decision levels. Sensors, 13(2): 1614–1634.
  • [Publication 4]: Liang, X., Kankare, V., Yu, X., Hyyppä, J., Holopainen, M. Automated stem curve measurement using terrestrial laser scanning. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, DOI 10.1109/TGRS.2013.2253783.
  • [Publication 5]: Yu, X., Liang, X., Hyyppä, J., Kankare, V., Vastaranta, M., Holopainen, M., 2013. Stem biomass estimation based on stem reconstruction from terrestrial laser scanning point clouds. Remote Sensing Letters, 4(4): 344-353.
  • [Publication 6]: Liang, X., Hyyppä, J., Kaartinen, H., Holopainen, M., Melkas, T., 2012. Detecting changes in forest structure over time with bi-temporal terrestrial laser scanning data. ISPRS International Journal of Geo-Information, 1(3): 242-255.
Citation