Till följd av den snabba teknikutvecklingen finns det nu möjlighet att med nya fjärranalysdata identifiera vilka trädslag som växer på en viss plats. Det visar Arvid Axelsson i sin doktorsavhandling om trädslagsklassning.
Skogens trädslagsblandning påverkar ekosystemet och den biologiska mångfalden. Vilka trädslag som finns i en skog påverkar dess förmåga att anpassa sig till klimatförändringar, och olika trädslag kan användas till olika slags trävaror. Nyttorna som följer av en kartläggning av skogens trädslag är många och i Arvid Axelssons avhandling studeras två olika sätt att utföra trädslagsklassning med fjärranalysdata.
Genom att kombinera täta tidsserier av Sentinel-2-satellitbilder med ett Bayesianskt tillvägagångssätt kan skillnaderna fångas när olika trädslags utseende förändras med årstidernas växling. En Bayesiansk uppdatering av trädslagsklasser föreslogs på 1980-talet och teknikutvecklingen har nu möjliggjort en implementerad version av metoden.
Ett annat sätt att utföra trädslagsklassning är att använda data från flygburen laserskanning som mäter skogen med hjälp av laserljus i flera våglängder, det vill säga multispektrala data. Om laserpunkterna är tillräckligt täta kan enskilda trädkronor avgränsas och multispektrala data gör det möjligt att särskilja olika trädslag eftersom de har olika färg. Just färgskillnader har länge använts för trädslagsklassning i flygbilder och denna nya laserskanningsteknik kan liknas vid att gå från svartvita bilder till färgbilder.
I en värld där teknikutvecklingen snabbt går framåt och med fjärranalyssensorer som mäter skogen både ofta och noggrant, förutspår Arvid Axelsson att automatiska metoder för trädslagsklassning kommer att kunna användas i praktiskt skogsbruk inom en snar framtid. Detta kan ge bättre trädslagskartor över skogen och dess förändringar och därmed bättre beslutsunderlag.
-----------------------------
Jägmästare Arvid Axelsson försvarar sin doktorsavhandling, "Tree Species Classification: Analyzing Multitemporal Satellite Imagery and Multispectral Airborne Laser Scanning Data", den 30 november 2023 vid SLU i Umeå.
Länk till avhandlingen: https://publications.slu.se/?file=publ/show&id=126516
Mer om disputationen: https://internt.slu.se/kalender-originalen/2023/11/disputation-arvid-axelsson/
Arvid Axelsson, doktorand
Institutionen för skoglig resurshushållning
Sveriges lantbruksuniversitet, Umeå
arvid.axelsson@slu.se, 090-786 83 72
I studierna med täta tidsserier av satellitbilder från Sentinel-2 användes ett Bayesisanskt tillvägagångssätt för att skapa en karta med 10x10 meters upplösning.
I studierna med tät multispektral laserskanning användes kanalerna NIR, SWIR och grönt med en upplösning på 10 m⁻² respektive kanalerna NIR och grönt med en upplösning på 26,5 m⁻².