Att hålla skogliga databaser uppdaterade med dataassimilering och fjärranalys

Genom sambearbetning av data från flygburen laserskanning och fältinventeringar kan skogliga variabler som exempelvis höjd och volym beräknas med en kvalitet som är användbar i det praktiska skogsbruket. Den nationella laserskanningen som utförs av Lantmäteriet har hittills uppdaterats med cirka 7 års intervall och resulterat i rasterdatabasen Skogliga grunddata. Men det finns andra mer frekventa fjärranlyskällor som kan bidra med att upprätthålla de skogliga databasernas kvalitet över tid, men som inte ensamma kan ge den noggrannhet som skogsbruket behöver.

I sin avhandling har Nils Lindgren kombinerat data från flygburen laserskanning med data från andra mer kostnadseffektiva fjärranalyskällor som digital fotogrammetri, optiska satellitbilder och satellitburen radar. Resultatet från forskningen har nu lagt grunden till ett helt nytt och arbetsbesparande sätt att hålla skogliga databaser uppdaterade över tid. 

Arbetsprocessen börjar med en initial beräkning av skogstillståndet med t.ex. flygregistrerade laserskanningsdata och fältinventering. Därefter framskrivs beräkningen till när en ny fjärranalysregistrering, t.ex. en satellitbild, finns tillgänglig. Med stöd av fältytor och satellitbilden görs då en ny beräkning av skogliga variabler. Resultatet från den nya beräkningen viktas ihop med den framskrivna modellen av skogstillståndet i proportion till respektive datakällas noggrannhet. Metoden för sammanviktning mellan framskrivna data och nya beräkningar görs med dataassimileringstekniken Kalman filtrering. En central del av forskningsarbetet har varit att anpassa dataassimileringstekniken för det skogliga fallet.

Modellen framskrivs igen till en ny fjärranalysregistrering finns tillgänglig och så fortsätter arbetsprocessen i loopar med att ta tillvara det bästa ur både befintliga och nya dataset. Metoden för sammanviktning mellan framskrivna data och nya beräkningar gör det möjligt att beskriva skogens tillstånd över tid med lägre medelfel än tidigare och upprätthåller kvalitén på skogliga databaser.