REMBIOFOR Teledetekcja w leśnictwie precyzyjnym

Transkrypt

1 REMBIOFOR Teledetekcja w leśnictwie precyzyjnym K. Stereńczak, G. Krok, K. Materek, P. Mroczek, K. Mitelsztedt, M. Lisańczuk, D. Balicki, P. Lenarczyk, M. Laszkowski, M. Wietecha, S. Miścicki*, A. Markiewicz Instytut Badawczy Leśnictwa, *Wydział Leśny SGGW w Warszawie Projekt REMBIOFOR Teledetekcyjne określanie biomasy drzewnej i zasobów węgla w lasach, współfinansowany ze środków Narodowe go Centrum 1Badań i Rozwoju, w ramach programu Środowisko naturalne, rolnictwo i leśnictwo BIOSTRATEG, na podstawie umowy nr BIOSTRATEG1/267755/4/NCBR/2015.

2 Plan prezentacji 1. Wprowadzenie 2. Cele projektu i technologie zastosowane 3. Wyniki 4. Podsumowanie 2

3 Wprowadzenie 3

4 Leśnictwo precyzyjne Użycie różnego rodzaju urządzeń pomiaru zdalnego i narzędzi analitycznych w celu wsparcia podejmowania decyzji (uwzględniających specyfikę lokalną) w zakresie zrównoważonego rozwoju (przyrodniczego i ekonomicznego) sektora leśnego. 4

5 Leśnictwo precyzyjne Teledetekcja narzędzie pomiaru Drzewo i drzewostan obiekt(y) pomiaru REMBIOFOR projekt, w efekcie którego wykorzystując teledetekcję będziemy mogli wykonywać precyzyjniejszy pomiar drzew i drzewostanów. 5

6 Projekt REMBIOFOR struktura projektu 1 A ALS Zobrazowania hiperspektralne Pozyskanie danych Zobrazowania wielospektralne Radar TLS Powierzchnie próbne Ścięte drzewa 2 Analiza danych radarowych analizy wstępne 3 Metoda inwentaryzacji oraz zdalne określanie wielkości biomasy 4 Korekta wzorów dendrometrycznych z wykorzystaniem TLS 5 Wzory allometryczne do przeliczania grubizny na biomasę i węgiel B 6 Przygotowanie do wdrożenia 6

7 Projekt REMBIOFOR - konsorcjum Biuro Urządzania Lasu i Geodezji Leśnej, TAXUS IT 7

8 Cele projektu i technologie zastosowane 8

9 Pomiar/szacowanie cech drzew/drzewostanów Skład gatunkowy, Budowa pionowa, Zwarcie, Zmieszanie, Wysokość, Pnsw, Rozkład pierśnic, Biomasa, Miąższość. Pomiar bezpośredni Pomiar pośredni

10 Lotnicze skanowanie laserowe Hmax 16, P 16 Hmax 1, P 1 Hmax 15, P 15 Hmax 14, P 14 Hmax 2, P 2 Hmax 13, P 13 Hmax 12, P 12 Hmax 3, P 3 Hmax 4, P 4 Hmax 10, P 10 Hmax 11, P 11 Hmax 9, P 9 Hmax 5, P 5 Hmax 7, P 7

11 Pomiar/szacowanie/ALS Skład gatunkowy, Zmieszanie, Pomiar bezpośredni Pomiar pośredni

12 Naziemne skanowanie laserowe Hmax 16, P 16 Hmax 1, P 1 Hmax 15, P 15 Hmax 14, P 14 Hmax 2, P 2 Hmax 13, P 13 Hmax 12, P 12 Hmax 3, P 3 Hmax 4, P 4 Hmax 10, P 10 Hmax 11, P 11 Hmax 9, P 9 Hmax 5, P 5 Hmax 7, P 7

13 Pomiar/szacowanie/TLS Skład gatunkowy, Hmax 1, P Hmax 1 16, P 16 Hmax 2, P 2 Zmieszanie, Hmax 15, P 15 Hmax 14, P 14 Hmax 3, P Wysokość, 3 Hmax 12, P 12 Hmax 4, P Hmax 4 13, P 13 Pnsw, Hmax 10, P 10 Pomiar bezpośredni Hmax 11, P 11 Hmax 9, P 9 Hmax 5, P 5 Pomiar pośredni Hmax 7, P 7

14 Obrazy cyfrowe Hmax 16, P 16 Hmax 1, P 1 Hmax 2, P 2 Hmax 15, P 15 Hmax 14, P 14 Różne kompozycje barwne zobrazowań Hmax 12, P hiperspektralnych. 12 Hmax 13, P 13 Hmax 3, P 3 Hmax 4, P 4 Hmax 10, P 10 Hmax 11, P 11 Hmax 9, P 9 Hmax 5, P 5 Hmax 7, P 7 Ortofotomapa lotnicza w barwach RGB, przedstawiająca obszar Nadleśnictwa Milicz, (obręb Milicz)

15 Pomiar/szacowanie/informacja spektralna Budowa pionowa, Hmax 15, P 15 Hmax 14, P 14 Hmax 16, P 16 Wysokość, Hmax 1, P 1 Hmax 2, P 2 Hmax 3, P 3 Hmax 12, P 12 Hmax 4, P Hmax 4 13, P 13 Pnsw, Hmax 10, P 10 Hmax 9, P Rozkład 9 Hmax 11, P 11 pierśnic, Hmax 5, P 5 Pomiar bezpośredni Pomiar pośredni Hmax 7, P 7

16 Dane terenowe referencja? Powierzchnie kołowe: Liczba: 903 Wielkość: 5 ar (r = 12,62 m) Pomierzone cechy drzew: gatunek, pierśnica, wysokość, warstwa, widoczność. Dla każdej powierzchni policzona została miąższość wszystkich drzew. Ortofotomapa obrębu Milicz z naniesionymi lokacjami powierzchni próbnych 16

17 Lotnicze skanowanie laserowe przetworzenia i wstępne wyniki 17

18 Cel zadania Określenie zasobności pojedynczych wydzieleń z wykorzystaniem danych lotniczego skanowania laserowego. Obszar badawczy: N-ctwo Milicz Wykorzystane dane: Lotnicze skanowanie laserowe Referencyjne pomiary na powierzchniach próbnych 18

19 Lotnicze skanowanie laserowe Przetworzenia danych: NMT, NMPT, WMK, normalizacja ALS a. c. b. e. d.

20 Segmentacja Segmentacja całego Obrębu Milicz Hmax16, P16 Hmax1, P1 Hmax2, P2 Hmax15, P15 Hmax14, P14 Hmax3, P3 Hmax12, P12 Hmax4, P4 Hmax13, P13 Hmax10, P10 Hmax9, P9 Hmax11, P11 Hmax5, P5 Cały obręb = segmentów (drzew) Hmax7, P7

21 ABA Area-based Approach (ABA) - metody powierzchniowe oparte bezpośrednio na danych punktowych (chmura ALS) lub WMK (ndsm) ALS - chmura (1) ALS Point Cloud (2) Crown Height Model ALS - WMK Schemat metodyki ABA (Źródło: White J. C. i in., 2013 z modyfikacją) 21

22 ITD Individual Tree Detection (ITD) metody wykorzystująca dane (statystyki) dla segmentów, tj. koron pojedynczych drzew 22

23 Wybór rozwiązania metoda 1 Area-based Approach: 1. Percentyl 70% wysokości drzewostanu 2. Relacja wszystkich punktów chmury powyżej 2 m nad poziomem gruntu do wszystkich punktów stanowiących pierwsze odbicia 3. Zwarcie drzewostanu Zwarcie drzewostanu Percentyl 70% 23

24 Wybór rozwiązań metoda ITD Metoda wykorzystująca wyniki detekcji pojedynczych drzew (ITD). Powierzchnia korony drzewa (segmentu) Rys. x Wysokość drzewa

25 Wartości obserwowane (terenowe) [m 3 /ha] Chmura punktów (ALS) 1200 Metoda R 2 = 0,75 RMSE = 20,2% Wartości przewidywane (modelowane) [m 3 /ha] Wykresy zasobności obserwowanej (terenowej) do oszacowanej na podstawie modelu metoda 1 25

26 Metoda ITD - wyniki Wartości obserwowane (terenowe) [m 3 ] 3,5 Sosna 12 Buk 7 Dąb 3 R 2 = 0,87 RMSE = 26,4% 10 R 2 = 0,81 RMSE = 46,0% 6 R 2 = 0,65 RMSE = 49,4% 2, , , Wartości przewidywane [m 3 ] Wartości przewidywane [m 3 ] Wartości przewidywane [m 3 ] 26

27 Porównanie wyników - metody 27

28 Porównanie wyników - metody Wizualizacja zasobności wydzieleń obliczonej na podstawie 3 metod dla obiektu Milicz 28

29 Średni błąd procentowy Porównanie wyników - metody 15% 13,14% Błąd oszacowania zasobności wydzieleń Średni błąd % (metoda: 1-2) 1,70 % Średni błąd % (metoda: 1-3) 3,14 % Średni błąd % (metoda: 2-3) 1,40 % 10% 7,29% 5,90% 5% 1,07% 1,42% 1,04% 0,92% 0,90% 0,03% 0% 7,42% 6,95% 6,03% 4,98% 2,87% 1,11% 5,57% -5% -0,09% -0,37% -0,76% -0,78% -1,36% -1,52% -1,04% -2,82% -1,01% -2,76% -10% Liczba wydzieleń -8,81% II III IV V VI VII VIII IX X Klasy wieku 29

30 Buomasa Rozkład wielkości biomasy [t/ha] zakumulowanej w obrębie wydzieleń, obliczonej na podstawie szacunku miąższości wydzieleń z danych z lotniczego skanowania laserowego Wizualizacja rozkładu wielkości biomasy obliczonej na podstawie danych ALS obręb Milicz 30

31 Naziemne skanowanie laserowe przetworzenia i wstępne wyniki 31

32 Drzewa modelowe buk brzoza sosna świerk 32

33 Porównywane istniejących metod Metody pomiarów grubości: a) wpisanie wielokąta w fragment drzewa b) opisanie wielokąta c) dopasowanie okręgu na wpisanym wielokącie d) dopasowanie okręgu algorytmem RANSAC e) dopasowanie elipsy f) dopasowanie okręgu transformatą Hougha dąb, 53 lata nadleśnictwo Białowieża świerk, 44 lata nadleśnictwo Olsztyn 33

34 Wyniki wstępne 34

35 Obrazy cyfrowe przetworzenia i wstępne wyniki dotyczące określania składu gatunkowego 35

36 Wyniki wstępne - ortofoto Piksel 0,2 m Piksel 5 m Piksel 1,5 m iglaste liściaste korony drzew 36

37 Wyniki wstępne - ortofoto 37

38 Wyniki wstępne obrazy hiperspektralne Rodzaj skanera Zakres spektralny Liczba pikseli w linii Liczba kanałów spektralnych Rozdzielczość przestrzenna HySpex VNIR nm ,5 m HySpex SWIR nm m Wyniki klasyfikacji na 7 klas, OA - 70% gatunków Wyniki klasyfikacji na 4 klasy gatunków liściastych i klasę gatunków iglastych - OA - 83% 38

39 Podsumowanie 39

40 Pierwsze wyniki potwierdzają założenie iż możliwe jest bardzo precyzyjne i wysoce zautomatyzowane określanie wybranych cech taksacyjnych drzew i drzewostanów, W najbliższej przyszłości prowadzone będą analizy ilości wykorzystywanych danych naziemnych i teledetekcyjnych by zoptymalizować opracowywane metody pod kątem metodycznym i ekonomiczny co umożliwi ich wdrożenie. 40

41 NCBR BioStereteg, REMBIOFOR LIFE+ FORBIOSENSING 41

42 Dziękuję za uwagę. 42