Juha Hyyppä, Markus Holopainen, Mikko Vastaranta ja Eetu Puttonen Yksittäisten puiden ittaus ja uutosten seuranta laserkeilauksella e e t a Johdanto Puuston tilavuus ja kasvu ovat etsien inventoinnin perustietoja. Näiden keskiääräistä kehitystä on seurattu esierkiksi valtakunnan etsien inventoinneissa 1920-luvulta lähtien. Etenkin operatiivisessa etsäsuunnittelussa ollaan kuitenkin yhä kiinnostuneepia yksityiskohtaisesta, jopa yksittäisiä puita koskevasta tiedosta. Metsäsuunnittelulaskenta perustuu puulajikohtaisiin runkolukusarjoihin, jotka joudutaan tällä hetkellä johtaaan inventoinnin tuottaista etsikön keskitunnuksista. Laserkeilaukseen (Airborne Laser Scanning, ALS) perustuva ittaus tarjoaa ahdollisuuden uodostaa runkolukusarja ainakin suurialta osalta suoraan laserkeilausaineiston avulla. Tarve tehostaa etsien ittaaista ja vähentää työvoiaa synnytti 1970-luvulta alkaen etsien inventoinnin kaukokartoitustutkiuksen. Laserittauksia, jotka tuottivat etsästä poikkileikkauksia, on käytetty kaukokartoitukseen perustuvassa etsänarvioinnissa aina 1980-luvulta lähtien esierkiksi puun pituuden, rungon paksuuden ja bioassan arvioinnissa. Laserkeilauksen avulla saatiin etsistä uodostettua erilaisia kattavia koliulotteisia alleja, joiden avulla on tutkittu. aaston korkeusallin äärittäistä, puuston keskipituuden ja tilavuuden arviointia, yksittäisen puun pituuden ja tilavuuden arviointia, puulajien luokittelua, etsän kasvun ittaaista ja harvennettujen puiden havaitseista. Yhteenvetoja laserkeilauksen etsäsovelluksista ovat esittäneet. Næsset y. (2004) ja Hyyppä y. (2009). Tässä kirjoituksessa esitetään lyhyt yhteenveto laserkeilaukseen perustuvasta yksinpuintulkinnasta ja sen käyttökohteista. Laserpulssin ja puuston vuorovaikutus Laserpulssin osua puustoon tuottaa yhden tai useaan paluukaiun. Yksittäisen paluukaiun tapauksessa laserpulssi osuu esierkiksi tiheän lehvästön pintaan ja aiheuttaa yhden paluukaiun. Koska käytännössä etsän latvus ei ole yhtenäinen pinta, ja koska puustossa on erisuuruisia aukkoja, tilanne on oniutkaisepi: laserpulssi osuu lehvästöön, läpäisee latvuksen yliän osan ja läpäisee osittain puuston eri osia, kuten puun runkoa, oksia ja lehtiä osuen lopulta aahan. Tapahtuasarja aiheuttaa useita paluukaikuja. Yleensä saadaan kuitenkin vain yksi kaiku. On perusteltua olettaa, että ensiäiset kaiut tulevat latvuston huipulta ja viieiset suureksi osaksi aanpinnasta, ikä ahdollistaa aanpinnan tason arvioiisen. Usean paluukaiun avulla saadaan siis hyödyllistä tietoa etsän rakenteesta. Tilannetta on havainnollistettu kuvassa 1. 361
Metsätieteen aikakauskirja 4/2009 Tieteen tori Laserkeilaien rekisteröiä kaikusignaali Ensiäinen kaiku esi. puun latvasta Puuston pituusalli saadaan laskettua yliistä paluukaiuista uodostetun pinta- eli latvaallin ja aan korkeusallin erotuksesta. Puuston pituusalli tuotetaan joko pistepilvenä tai ruutuallina. Maan korkeusallin laskeiseen on kehitetty useita eneteliä, jotka yleensä perustuvat ensin aapinnan tason alapuolelta tulevien satunnaisten kaikujen poistaiseen, sen jälkeen alialta tasolta tulevien kaikujen luokitteluun isolla pikselikoolla (esi. 80 ) ja lopulta aanpintapisteistön tihentäiseen käyttäen apuna. sääntöpohjaista luokittelua. Esierkkejä kaupallisista ohjelistoista, joissa on aan korkeusallin laskenta-algoriti, ovat suoalainen TerraScan ja SCOP++. Puun pituus pystytään äärittäään laserkeilauksella tarkein kuin perinteisillä etsänittausenetelillä. Pituus kuitenkin yleensä aliarvioituu, koska laserkeilaus tunkeutuu puun latvukseen eikä sen latvasta välttäättä havaita kaikuja. Latvuksen korkeian kohdan aliarvio lisääntyy pulssitiheyden harventuessa. Toisaalta aliarviota puuston pituuteen aiheuttaa yös se, että aastoalli yliarvioi aanpinnan tasoa aluskasvillisuuden vuoksi. Pituuden aliarvio, eli harha, joka on tyypillisesti 0,5 1, voidaan kuitenkin lähes kokonaan poistaa tarkkojen aastoittausten avulla. Yksittäisen puun tulkinta laserkeilauksella Puuston pituusallin laskeinen Toinen kaiku esi. oksasta Kolas kaiku esi. aasta Kuva 1. Laserpulssin ja puuston vuorovaikutus. Laserkeilaien rekisteröiä kaikusignaali kuvaa vastaanotetun kaiun voiakkuutta ajan funktiona. Yksittäisen puun tulkintaenetelässä etsitään ensin puun sijainti, jonka jälkeen ääritetään latvuksen koko sekä puulaji latvusinforaation ja ahdollisesti laseraineiston kanssa rekisteröidyn ilakuva-aineiston avulla. Tään jälkeen kiinnostuksen kohteena olevat puutunnukset, kuten rinnankorkeusläpiitta, tilavuus ja bioassa, voidaan äärittää allintaalla. Laserkeilaukseen perustuvassa yksinpuintulkinnassa on useissa tutkiuksissa hyödynnetty puiden latvuksen koon, pituuden ja rinnankorkeusläpiitan välisiä alleja. Kyseiset allit ovat kuitenkin herkkiä lähtötietojen virheille: etenkin latvuksen kokoa on vaikea itata tarkasti autoaattisella tulkinnalla ja laserkeilaus useiiten aliarvioi latvuksen koon, joten rinnankorkeusläpiitan arviointi puiden pituuden ja latvuksen läpiitan avulla sisältää suurta epävaruutta. Yksittäisten puiden laserkeilaukseen perustuvaan tulkintaan on kehitetty lukuisia eneteliä. Geodeettinen laitos koordinoi vuosina 2005 2008 kansainvälistä tutkiusta, jossa verrattiin eri enetelien toiivuutta puiden sijainnin, pituuden ja uiden tunnusten äärittäisessä. Kuvassa 2 on esitetty eri enetelien tarkkuus puiden pituuden ittauksessa, kun laseraineiston pulssitiheys oli 2 8 pulssia/ 2. Meneteliä testattiin sekä kaikkiin että vain yli 15-etrisiin puihin. Tulokset osoittavat, että puiden pituuden aliarvio on yleensä noin 0,5 ja että pituusittauksen tarkkuus on parhaiillaan 0,5 1. Menetelien väliset keskinäiset vaihtelut ovat paljon suureat kuin pulssitiheydestä syntyvät erot. Parhaat tulokset saavutettiin enetelillä, jotka oli kehitetty pohjoisella havuetsävyöhykkeellä. Tää johtui ileisesti siitä, että yös yksittäisen puun enetelät tarvitsevat suuraluetason opetusaineistoa puiden lukuäärän, latvusleveyden ja läpiitan kalibrointiin. Merkittävä tulos oli yös se, että pulssitiheydellä 2 pulssia/ 2 saavutettiin hyviä tuloksia sekä puiden löytyiselle että puun pi- 362
3,0 2,0 Puiden pituuden ittaustarkkuus, kaikki puut Keskiarvo Keskihajonta Keskivirhe 1,0 0,0-1,0-2,0 Definiens FOI_2 FOI_4 FOI_8 PFC_aerial PFC_laser Joanneu_hybrid Metla_2 Metla_4 Metla_8 Norway_2 Norway_4 Norway_8 Ilian_2 Ilian_4 Ilian_8 Texas_2_100 Texas_2_50 Texas_4_50 Texas_8_50 Texas_8_25 Udine_2 Udine_4 Udine_8 Zurich_2 Zurich_4 Zurich_8 Manual 3,0 2,0 Puiden pituuden ittaustarkkuus, yli 15 puut Keskiarvo Keskihajonta Keskivirhe 1,0 0,0-1,0-2,0 Definiens FOI_2 FOI_4 FOI_8 PFC_aerial PFC_laser Joanneu_hybrid Metla_2 Metla_4 Metla_8 Norway_2 Norway_4 Norway_8 Ilian_2 Ilian_4 Ilian_8 Texas_2_100 Texas_2_50 Texas_4_50 Texas_8_50 Texas_8_25 Udine_2 Udine_4 Udine_8 Zurich_2 Zurich_4 Zurich_8 Manual Kuva 2. Eri enetelillä ja eri pistetiheyksillä analysoitu puuston pituuden ittaustarkkuus ukaan lukien se, löysikö algoriti puun. Kuvassa esitetään laserittauksen ittausvirheen keskiarvo, keskihajonta ja keskivirhe. Referenssinä nollatasona on aastossa itattu pituuden keskiarvo. Lyhenteet x-akselilla ovat erilaisia yksinpuintulkinnan eneteliä eri toiijoiden toteuttaana ainituilla pulssitiheyksillä, 2, 4 tai 8 pulssia/ 2. tuudelle. Parhaiillaan enetelät löysivät 90 % referenssiaineiston puista. Tutkiustulokset yös osoittivat, että yksittäisten puiden tilavuus voidaan arvioida noin 30 35 % keskivirheellä. Koeala- ja kuviotasolla voidaan päästä alle 10 % keskivirheeseen. Laserkeilaukseen perustuvien yksittäisten puiden tulkintaenetelien vahvuutena verrattuna ilakuvaeneteliin on puiden pituustiedon yksinkertainen ja autoaattinen tuottainen. Pituustieto voidaan saada yös ilakuvista digitaalisen fotograetrian enetelillä, utta epätarkein. 363
Metsätieteen aikakauskirja 4/2009 Tieteen tori Kuva 3. Laserkeilauksella tuotetusta pistepilvestä rajattu profiili 150 pituiselta ja 6 leveältä alueelta. Valkoiset pisteet kuvaavat laserkeilausta vuodelta 2003 ja tuan haraat pisteet laserkeilausta vuodelta 1998. Kaadetut puut näkyvät vuoden 1998 aineistossa, utta eivät vuoden 2003 aineistossa. Nuorten puiden kasvu on hyvin esillä profiilin vaseassa osassa latvuksesta tulevien kaikujen korkeuserona. Lähde: Hyyppä y. 2009. Puulajitulkinta Puulajitietoa tarvitaan etsikön etsänhoidollisten toienpiteiden, kehityksen ja puutavaralajikertyän äärityksessä. Puulajitulkinta voi perustua laserkeilausaineiston avulla laskettuun latvuksen kokoon ja uotoon tai pistepilvestä irrotettuihin piirteisiin. Tulkinnassa voidaan käyttää apuna ilakuvilta laskettuja sävyja tekstuuripiirteitä. Koska laserkeilaus tuottaa puun latvan geoetrian, voidaan ilakuvan ja laserkeilauksen yhdisteläalleissa erottaa yös latvuksen valaistu ja varjossa oleva osa ja käyttää sitä apuna tulkinnassa: esierkiksi kapealatvaisilla kuusilla on usein erilainen vaste kuin leveälatvuksisilla ännyillä. Viie aikoina uutena tutkiuskohteena on ollut laserintensiteettitiedon hyödyntäinen, jolla voidaan korvata ilakuvat puulajitulkinnassa. Laserkeilaukseen perustuvaa puulajitulkintaa on viie aikoina tutkittu paljon. Havuetsäalueella puulajitulkinnassa on parhaiillaan päästy kolella puulajilla (änty, kuusi, lehtipuu) 90 95 % tarkkuuteen. Tällöin aineistona on ollut erittäin korkeapulssinen (yli 10 pulssia/ 2 ) laserkeilausaineisto. Käytännön pulssitiheyksillä onijaksoisissa etsissä saavutetut tulokset ovat parhaiillaan kuitenkin luokkaa 75 85 %. Puulajitulkintaenetelien kehittäinen onkin yksi tärkeiistä jatkotutkiuskohteista laserpohjaisessa etsien ittaaisessa. Metsän uutos Laserkeilausaineistossa näkyvät etsän uutokset pitävät sisällään puun latvuksen pituus- ja leveysuutokset, neulasten ja lehtiassan vuodenaikavaihtelun, aluskasvillisuuden tilan sekä tuulen aiheuttaat latvuston uutokset. Metsävaratiedon päivityksen kannalta kiinnostavia etsän uutoksia ovat hakkuut, kasvu ja tuhot. Hakkuiden osalta kiinnostuksen kohteena on harvennusleiikoille jäljelle jäävän puuston äärä, jota ei ainakaan toistaiseksi saada suoraan hakkuukoneittauksen yhteydessä. Useaan ajankohdan laserkeilauksella voidaan nähdä ahdollisuuksia yksittäisten puiden ja etsiköiden kasvun ittauksessa sekä kasvupaikan puuntuotoskyvyn äärittäisessä. Toistaiseksi näistä aiheista on elko vähän tutkiustuloksia johtuen usepiaikaisten laserkeilausaineistojen puutteesta. Metsän kasvun ittaainen laserkeilauksella on periaatteessa suhteellisen yksinkertaista (kuva 3). Pituuskasvu voidaan äärittää useilla enetelillä: yksittäisen puun pituuseroina ittaussarjojen välillä, kahden eriaikaisen pintaallin erotuksena, käyttäällä pituushistograien eroja tai yksinpuintulkittujen puiden tilavuuseroja. Yu y. (2004) tekivät laseraineistopohjaisen sovelluksen etsän kasvun ittaaiseen koeala- ja etsikkötasoilla käyttäällä puittaista sovitusenetelää kahden eri ajankohdan laserittausten välille. Menetelän avulla 86:sta harvennetusta puusta tunnistettiin 63 autoaattisesti oikein. Vallitsevasta latvuskerroksesta harvennetut puut tunnistettiin kaikki oikein, utta pieniä puita jäi tunnistaatta autoaattisin enetelin. Yksittäisen puun pituuskasvu voitiin äärittää noin 40 c tarkkuudella. 364
Lopuksi Aieissa tutkiuksissa on yleensä eroteltu jyrkästi yksinpuintulkintaenetelät ja aluepohjaiset laserkeilausenetelät. Yksinpuinenetelän suuriat edut ovat runkolukusarjan tarkepi tulkinta sekä vähäisepi aastoittausten tarve (kts esi. Hyyppä y. 2009). Aluepohjaisen inventoinnin etuna puolestaan on se, että siinä voidaan hyödyntää halvepaa, atalapulssista laserkeilausaineistoa. Lisäksi aluepohjainen inventointi on helpopi yhdistää operatiiviseen etsäsuunnittelulaskentaan, koska yksinpuintulkintaan tarkoitetut operatiiviset ohjelistot puuttuvat. Tulevaisuudessa korkeapulssista laserkeilausaineistoa on saatavissa entistä halvealla. Toisaalta on saatu ensiäisiä tuloksia, joiden ukaan yksinpuintulkintaan perustuva laserkeilausinventointi toiii kohtuullisella tarkkuudella yös harvapulssisella aineistolla. Jatkossa kysyys kuuluukin, issä inventointitehtävissä yksinpuintulkinnasta on hyötyä aluepohjaiseen enetelään verrattuna. Kysyys kulinoituu etsäsuunnittelulaskennassa käytettävien runkolukusarjojen tuottaiseen: yksinpuintulkinnalla päästään tarkepaan tulokseen tehtävissä, joissa tarvitaan tarkkaa, itattuihin puihin perustuvaa runkolukusarjaa. Tällainen inventointitehtävä on esierkiksi puutavaralajien arviointi. Sen sijaan keskitunnusten arvioinnissa aluepohjainen enetelä voi tuottaa lähes yhtä tarkan tuloksen kuin yksinpuintulkinta. Lisäksi yksinpuintulkinnalla voidaan tuottaa tehokkaasti laajoilta alueilta puukarttoja, jotka voisivat olla yhdistettävissä esierkiksi aastolaser- ja hakkuukoneittauksiin. Näin olisi ahdollista kerätä runkopankki, jota voitaisiin hyödyntää laajojen etsäalueiden yksinpuintulkinnassa tai esierkiksi puiden laatutunnusten äärittäisessä. Koska laskennallisesti enetelät poikkeavat täysin toisistaan, yksinpuintulkinnalla voidaan yös arvioida aluepohjaisen tulkinnan onnistuista ja yös päinvastoin. Kirjallisuutta Hyyppä, J. & Inkinen, M. 1999. Detecting and estiating attributes for single trees using laser scanner. The Photograetric Journal of Finland 16: 27 42. Hyyppä, J., Hyyppä, H., Yu, X., Kaartinen, H., Kukko, A. & Holopainen, M. 2009. Forest inventory using sallfootprint airborne lidar. Teoksessa: Shan, J. & Toth C. (toi.). Topographic Laser Ranging and Scanning: principles and processing. CRC Press, Taylor & Fracis, London, s. 335 370. Næsset, E., Gobakken, T., Holgren, J., Hyyppä, H., Hyyppä, J., Maltao, M., Nilsson, M., Olsson, H., Persson, Å. & Söderan, U. 2004. Laser scanning of forest resources: the Nordic experience. Scandinavian Journal of Forest Research, 19(6): 482 499. Vastaranta, M, Holopainen, M., Haapanen R., Yu, X., Melkas, T., Hyyppä, J. & Hyyppä, H. 2009. Coparison between an area-based and individual tree detection ethod for low-pulse density als-based forest inventory. Teoksessa: Bretar, F., Pierrot-Deseilligny, M., Vosselan, G. (toi.). Laser scanning 2009, IAPRS, Vol. XXXVIII, Part 3/W8 Paris, France, Septeber 1 2, 2009. s.147 151. Yu, X., Hyyppä, J., Kaartinen, H. & Maltao, M. 2004. Autoatic detection of harvested trees and deterination of forest growth using airborne laser scanning. Reote Sensing of Environent 90: 451 462. n Prof. Juha Hyyppä ja FM Eetu Puttonen, Geodeettinen laitos; dos. Markus Holopainen, MMM Mikko Vastaranta, Helsingin yliopisto, Metsävarojen käytön laitos. Sähköposti juha.hyyppa@fgi.fi 365