NOWE KIERUNKI POMIARU LASU Z WYKORZYSTANIEM NARZÊDZI TELEDETEKCYJNYCH NEW DIRECTIONS IN FOREST INVENTORY WITH THE USE OF REMOTE SENSING

Nowe kierunki POLSKIE poiaru TOWARZYSTWO lasu z wykorzystanie INFORMACJI narzêdzi PRZESTRZENNEJ teledetekcyjnych ROCZNIKI GEOMATYKI 2006 TOM IV ZESZYT 4 155 NOWE KIERUNKI POMIARU LASU Z WYKORZYSTANIEM NARZÊDZI TELEDETEKCYJNYCH NEW DIRECTIONS IN FOREST INVENTORY WITH THE USE OF REMOTE SENSING Toasz Zawi³a-NiedŸwiecki 1, Stanis³aw Miœcicki 2, Micha³ Zasada 2, Agata Wencel 3 1 Wydzia³ Leœny, Uniwersytet Nauk Stosowanych, Eberswalde 2 Wydzia³ Leœny, Szko³a G³ówna Gospodarstwa Wiejskiego 3 Wydzia³ Leœny, Akadeia Rolnicza w Poznaniu S³owa kluczowe: inwentaryzacja lasu, geoatyka, lidar nazieny, lidar lotniczy, LAI, zdjêcia heisferyczne, syste kartowania obilnego Keywords: forest inventory, geoatics, terrestrial laser scanning, airborne laser scanning, LAI, heispherical photographs, Mobile Mapping Syste Wstêp Prowadzenie zrównowa onej gospodarki leœnej wyaga oparcia siê o pe³n¹ i wszechstronn¹ inforacjê o lesie. Dlatego te wspó³czesne urz¹dzanie lasu usi polegaæ na dok³adnych etodach poiaru lasu. Z jednej strony wyaga to doskonalenia statystycznych podstaw etod poiaru, z drugiej zaœ stosowania nowych, dok³adniejszych i wydajniejszych technik poiaru drzew i drzewostanów. Wychodz¹c z takiego za³o enia, w kwietniu 2006 roku Dyrekcja Generalna Lasów Pañstwowych zleci³a Wydzia³owi Leœneu Szko³y G³ównej Gospodarstwa Wiejskiego wykonanie pracy naukowo-badawczej Opracowanie etody inwentaryzacji lasu opartej na integracji danych pozyskiwanych ró nyi technikai geoatycznyi. Jej cele jest wyselekcjonowanie sposobów zdalnej rejestracji obrazu lasu u ytecznych w leœnictwie oraz opracowanie etody inwentaryzacji lasu opartej na wybranych technikach geoatycznych, takich jak: lidar (nazieny i lotniczy), zdjêcia heisferyczne, zdjêcia cyfrowe naziene i lotnicze, syste kartowania obilnego, wysokorozdzielcze zdjêcia satelitarne. Zaiare podjêtych badañ jest opracowanie obrêbowej etody poiaru lasu dla potrzeb planowania okresowego z wykorzystanie technik geoatycznych. Planowana etoda a na celu nie tylko okreœlenie aktualnego stanu lasu, ale powinna równie uwzglêdniaæ o liwoœæ prowadzenia prognozy rozwoju zasobów. Ten kopleksowy progra realizowany bêdzie przez wielodyscyplinarny

156 Toasz Zawi³a-Niedzwiecki, Stanis³aw Miœcicki, Micha³ Zasada, Agata Wencel zespó³, który podejie próbê opracowania etod inwentaryzacji lasu opartych na nowoczesnych danych geoatycznych. Analizy bêd¹ prowadzone w odniesieniu do cech inwentaryzacyjnych drzewostanów, okreœlonych etod¹ poiarów terenowych. Poszukiwane bêd¹ nowe kierunki inwentaryzacji z wykorzystanie wspó³czesnych narzêdzi teledetekcyjnych. Za³o enie pracy jest by nowa etoda wykorzystywa³a techniki geoatyczne w powi¹zaniu z SILP, leœn¹ ap¹ nueryczn¹ i odelai syulacyjnyi. Wykorzystywane bêd¹ wyniki prac badawczych dotycz¹cych geoatyki, finansowanych równolegle przez DGLP, Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wy szego i Uniê Europejsk¹. Planowany zakres prac badawczych Proponowane badania obej¹: konfrontacjê potrzeb dotycz¹cych inwentaryzacji lasu z aktualnyi o liwoœciai teledetekcji, selekcjê rozwi¹zañ technicznych i stosowanych typów zobrazowañ, organizacjê badañ epirycznych na wybranych poligonach badawczych, poiary terenowe, obrazowanie z poziou terenowego, lotniczego i satelitarnego, analizê pozyskanych danych w SIP, wnioskowanie dotycz¹ce u ytecznoœci poszczególnych typów zobrazowañ, ich dok³adnoœci i dostêpnoœci (o liwoœci stosowania operacyjnego, obilnoœæ sprzêtu, jego u ytecznoœæ w warunkach terenowych), opracowanie koncepcji etodyki zastosowañ praktycznych, analizê ekonoiczn¹, opracowanie scenariuszy aplikacji. Prace realizowane bêd¹ wykorzystuj¹c dane zbierane z nastêpuj¹cych pozioów: 1. Dane referencyjne inwentaryzacja terenowa, fotograetria naziena 2. Dane naziene lidar zdjêcia heisferyczne wskaÿnik powierzchni projekcyjnej liœci (Leaf Area Index-LAI) syste kartowania obilnego (Mobile Mapping Syste-MMS) 3. Dane lotnicze lidar wielospektralne zdjêcia cyfrowe 4. Dane satelitarne Jest to pierwsza w Polsce próba zintegrowanego wdra ania fragentarycznych dotychczas badañ nad wykorzystanie szczególnych technik geoatycznych. Zaiare wykonawców jest sprawdzenie o liwoœci kopleksowego ich wykorzystania. Wyniki tej pracy dadz¹ odpowiedÿ, czy jest to o liwe, celowe i korzystne ze wzglêdów ekonoicznych. Maj¹c na uwadze obszerny zakres prac zaproponowano podzielenie go na etapy.

Nowe kierunki poiaru lasu z wykorzystanie narzêdzi teledetekcyjnych 157 Etap I Pierwszy etap prac (2006 2008) projekt pilotowy proponuje siê poœwiêciæ na: I.1. Analizê potrzeb inwentaryzacji lasu w zestawieniu ze wspó³czesnyi narzêdziai teledetekcyjnyi. I.2. Przeprowadzenie prac pilotowych dotycz¹cych zastosowania danych optycznych (lidarowych, zdjêæ heisferycznych oraz zdjêæ wykonywanych kaerai cyfrowyi, a tak e rozpocz¹æ pracê nad wysokorozdzielczyi zdjêciai satelitarnyi) na poligonach badawczych. Etap ten zakoñczy³by siê: opracowanie propozycji zastosowania wyselekcjonowanych technik teledetekcyjnych w inwentaryzacji lasu, wstêpn¹ analiz¹ ekonoiczn¹ proponowanych rozwi¹zañ, wskazówkai dotycz¹cyi dalszych prac nad proponowanyi rozwi¹zaniai (ukierunkowanie II etapu prac nad stosowanie danych geoatycznych w praktyce leœnej, uwzglêdniaj¹cych nowoœci techniczne tej szybko rozwijaj¹cej siê dziedziny). Etap II Drugi etap (od 2008) poœwiêcony by by³ nastêpuj¹cy zagadnienio: II.1. Przetestowanie technik radarowych (zarówno lotniczych, jak i satelitarnych). II.2. Kontynuacja prac nad danyi optycznyi, bazuj¹c na wynikach etapu I.2. - uszczegó³owienie etod, przeprowadzenie analiz dla poligonów o innych warunkach przyrodniczych. II.3. Kontynuacja prac nad satelitarnyi zdjêciai optycznyi. II.4. Wytyczne dla praktyki leœnej. Projekt pilotowy (2006 2008) Obecne zlecenie DGLP obejuje zakres etapu I. Bêdzie on realizowany na poligonie badawczy zlokalizowany w Nadleœnictwie Milicz z wykorzystanie wyników innych badañ prowadzonych w Nadleœnictwie Chojna (IBL, finansowane przez Lasy Pañstwowe), Nadleœnictwie Rogów (SGGW, finansowane przez MNiSW) i Nadleœnictwie Œwieradów (inicjatywa Nadleœnictwa, finansowana przez fundusz Inicjatywy Wspólnotowej Interreg). Prace bêd¹ prowadzone dwutorowo. Z jednej strony uwzglêdnione zostan¹ o liwoœci zastosowania technik zdalnych do dok³adnego okreœlania cech drzewostanów na powierzchniach próbnych, z drugiej zaœ - o liwoœci u ycia technik geoatycznych do warstwowania drzewostanów (dostarczenie cechy pozwalaj¹cej na znaczne ograniczenie ziennoœci i¹ szoœci w obrêbie warstw tworzonych podczas inwentaryzacji zasobów) oraz do lepszego propagowania poierzonych paraetrów na pozosta³e drzewostany (rozdzia³ ca³kowitej i¹ szoœci obrêbu na poszczególne drzewostany, co obecnie prowadzi siê w oparciu o równania regresji). Prace odbywaæ siê bêd¹ wed³ug nastêpuj¹cych za³o eñ ogólnych:

158 Toasz Zawi³a-Niedzwiecki, Stanis³aw Miœcicki, Micha³ Zasada, Agata Wencel 1. Wykorzystane zostan¹ dane z 284 istniej¹cych powierzchni próbnych. 2. Planuje siê za³o enie 30 nowych referencyjnych powierzchni próbnych (zakres inwentaryzacji: gatunek drzewa, pierœnica, wysokoœæ, azyut i odleg³oœæ od œrodka powierzchni próbnej, wysokoœæ podstawy korony, szerokoœæ korony, rzut korony, gruboœæ na 5 etrach, zdjêcia stereoskopowe). 3. Analizy zobrazowañ lotniczych (lidar i zdjêcia wielospektralne) dokonywane bêd¹ w odniesieniu do 284 istniej¹cych powierzchni próbnych. 4. Analizy zobrazowañ terenowych (lidar, zdjêcia heisferyczne, LAI, MMS) dokonywane bêd¹ w odniesieniu do referencyjnych powierzchni próbnych. 5. Analizy wykonywane w relacji do LMN w pierwszej kolejnoœci bêd¹ siê odnosiæ do paraetrów ierzonych na powierzchniach próbnych podczas okresowych inwentaryzacji lasu, a w dalszych analizach powinny byæ rozszerzane o inne paraetry, z uwzglêdnienie: o liwoœci okreœlenia paraetrów drzew (gatunek, pierœnica, wysokoœæ, œrednice na ró nych wysokoœciach) i drzewostanów (stopieñ zagêszczenia, przeciêtna wysokoœæ, zwarcie, sk³ad gatunkowy, fora zieszania) na podstawie danych obrazowych, dok³adnoœci poiarów na danych obrazowych, opracowania algorytów przetwarzania i analizy danych obrazowych, dyskusji o liwoœci potencjalnego zastosowania technik zdalnych do poiaru lasu dla celów inwentaryzacji okresowej. W raach oawianego projektu wykonywane bêd¹ prace stanowi¹ce nawi¹zanie do wyników badañ innych oœrodków, z któryi utrzyywane s¹ œcis³e kontakty. Od kilku lat obserwuje siê wzrost zainteresowania skaningie laserowy. Laser (Light Aplification by Stiulated Eissions of Radiation wzocnienie œwiat³a przez wyuszon¹ eisjê proieniowania), nazywany te wzacniacze optyczny, to urz¹dzenie generuj¹ce lub wzacniaj¹ce spójne proieniowanie elektroagnetyczne w zakresie iêdzy ultrafiolete a podczerwieni¹. Laser jest podstaw¹ dzia³ania lidara (LIght Detection And Ranging), który jest aktywny systee zdalnego pozyskiwania inforacji, wykorzystuj¹cy skoncentrowan¹ wi¹zkê proieni œwietlnych (laserowych). Wi¹zka wys³ana w kierunku obiektu ulega od niego odbiciu (i rozproszeniu), a wi¹zka zwrotna jest rejestrowana i nastêpnie analizowana. Analiza w³asnoœci powracaj¹cej wi¹zki œwiat³a uo liwia charakteryzowanie obiektów, od których uleg³a ona odbiciu. Poiary czasu od wys³ania do powrotu proieniowania, jego natê enia i polaryzacji s³u ¹ okreœlaniu odleg³oœci od Ÿród³a proieniowania do obiektu oraz paraetrów obiektu. Analiza wyników œwiatowych badañ dotycz¹cych zastosowania technologii laserowej w leœnictwie Zobrazowania lidarowe o na pozyskiwaæ z pu³apu lotniczego, satelitarnego oraz terenowego (tzw. skaning lotniczy, satelitarny oraz terenowy). Wiêkszoœæ opublikowanych prac zwi¹zanych z technologi¹ laserow¹ w leœnictwie dotyczy zastosowañ skaningu lotniczego. Zwi¹zane jest to przede wszystki ze spodziewanyi korzyœciai wynikaj¹cyi z zastosowania tej techniki. Szczególnie obiecuj¹ce s¹ wyniki integracji danych zebranych lidare z inforacjai pochodz¹cyi z zastosowania innych technik teledetekcyjnych. Skaning lotniczy pozwala na uzyskanie doœæ dok³adnych inforacji dotycz¹cych obiektów leœnych na du ych obszarach.

Nowe kierunki poiaru lasu z wykorzystanie narzêdzi teledetekcyjnych 159 Nazieny skaning laserowy o e znaleÿæ zastosowanie przede wszystki przy okreœlaniu cech pojedynczych drzew na powierzchniach próbnych. Dotyczy to przede wszystki po³o enia drzewa w drzewostanie, gruboœci drzewa na ró nych wysokoœciach (w ty pierœnicy), wysokoœci, wysokoœci osadzenia korony, liczby ga³êzi i ich gruboœci, uszkodzeñ pnia, itd. Skaning nazieny pozwala rownie na okreœlenie cech dotycz¹cych drzewostanu, przede wszystki zagêszczenia drzew oraz cech zwi¹zanych z aparate asyilacyjny (np. powierzchni projekcyjnej liœci LAI). Dane pochodz¹ce z zastosowania lidara nazienego s³u yæ og¹ równie do okreœlenia cech pochodnych (np. pierœnicowego pola przekroju czy i¹ szoœci drzew i drzewostanów) oraz do budowy odeli pozwalaj¹cych na uzyskanie pe³niejszej inforacji o lesie (np. odeli kszta³tu pod³u nego). Potencjalny zestaw danych o liwych do pozyskania na powierzchni próbnej za pooc¹ skanera laserowego daje znacznie wiêksze o liwoœci okreœlania cech drzew i analizy struktury drzewostanu, ni tradycyjne poiary naziene. Analizy wyaga jednak nie tylko dok³adnoœæ uzyskiwanych wyników, ale przede wszystki koszt wykonania tych poiarów. Dostêpne na rynku skanery naziene posiadaj¹ ró ne, czêsto odienne specyfikacje i charakterystyki. Wed³ug ró nych autorów (Bienert i in., 2006), skaner laserowy odpowiedni do zastosowania w nazieny poiarze lasu powinien charakteryzowaæ siê nastepuj¹cyi cechai: o liwoœæ panoraicznej rejestracji obrazu (360 o horyzontalnie i aksyalizacja zasiêgu wertykalnego), zasiêg aksyalny 20 100 etrów, rejestracja co najniej 10 000 punktów na sekundê (czêstotliwoœæ pracy in. 10 khz), dok³adnoœæ poiaru nie niejsza ni 10. Obróbka danych zebranych przy poocy nazienego skanera laserowego o e odbywaæ siê autoatycznie lub przy udziale cz³owieka. Najwiêksze szanse na praktyczne zastosowanie aj¹ etody pozwalaj¹ce na autoatyczn¹ identyfikacjê drzew oraz na autoatyczne lub pó³autoatyczne wykonywanie poiarów i analiz. Uzyskane do tej pory wyniki badañ nad zastosowanie techniki laserowej do poiaru lasu wskazuj¹ ponadto na zdecydowan¹ przewagê dok³adnoœci wyników uzyskanych z analizy wielu Ÿróde³ danych: tak ró nych danych uzyskanych ze skaningu nazienego (np. jednoczesne wykorzystanie inforacji z obrazów odleg³oœci i intensywnoœci odbicia), jak i danych ze skaningu laserowego po³¹czonych ze zdjêciai nazienyi i lotniczyi, skaningie lotniczy i innyi technikai teledetekcyjnyi (Haala i in. 2004; Chaser i in., 2004). W wyniku zastosowania nazienego skanera laserowego uzyskuje siê dane o ró ny charakterze. S¹ to g³ównie (Aschoff i in., 2004): obraz intensywnoœci, obraz odleg³oœci, trójwyiarowy obraz powierzchni próbnej. Dane te zani stan¹ siê podstaw¹ do okreœlania poszczególnych cech drzew i drzewostanów podlegaj¹ wstêpnej obróbce aj¹cej na celu odfiltrowanie b³êdów. Kolejne kroki obróbki danych obejuj¹: utworzenie odelu trójwyiarowego, autoatyczne zidentyfikowanie poszczególnych drzew i ustalenie ich po³o enia, poiary wysokoœci i gruboœci.

160 Toasz Zawi³a-Niedzwiecki, Stanis³aw Miœcicki, Micha³ Zasada, Agata Wencel Podstawowe probley obróbki zebranych danych to: zas³anianie obiektów dalszych przez bli sze oraz ró nice we wspó³rzêdnych uzyskanych dla ró nych obrazów. Jako rozwi¹zanie tych probleów wskazuje siê wykonanie zobrazowañ z wiêcej ni jednego punktu oraz zastosowanie odpowiednich algorytów znajdowania œrodka pnia drzewa, synchronizacji poszczególnych obrazów oraz poiaru gruboœci wykonywanych na podstawie na³o onych na siebie fragentów drzew z ró nych obrazów (Henning i Radke, 2003). Autoatyczny proces identyfikacji drzew oparty jest zwykle na analizie pozioych wycinków danych pochodz¹cych ze skanera. W analizie danych stosuje siê transforacjê punktów (np. dwuwyiarow¹ transforacjê Hough-a) oraz wpasowanie ³uków lub okrêgów w grupy punktów. Grupê punktów przyjuje siê jako drzewo je eli proieñ ³uku lub wpisanego okrêgu jest wiêkszy, ni inialna wartoœæ graniczna oraz gdy odchylenie standardowe odleg³oœci punktów od ³uku lub okrêgu jest niejsze ni ustalona aksyalna wartoœæ ax. Œrodek okrêgu definiuje wspó³rzêdne zidentyfikowanego drzewa. Opisany powy ej sposób o e byæ zastosowany zarówno w przypadku skaningu przeprowadzonego z kilku punktów (kiedy dysponujey danyi definiuj¹cyi pe³en okr¹g), jak i do wyników pojedynczego skanu dostarczaj¹cego oko³o 160 przekroju poprzecznego drzewa (Sionse i in., 2003; Hopkinson i in., 2004; Bienert i in., 2006). Z kolei Pfeifer i Winterlander (2004) oraz Pfeifer i in. (2004) opisali etodê autoatycznego wyodrêbniania drzew z trójwyiarowej chury punktów za pooc¹ dopasowywania kolejnych walców do pnia. Dopasowanie oparte by³o na estyacji wykonanej nieliniow¹ etod¹ najniejszych kwadratów. Autoatyczna identyfikacja drzew na podstawie skanów laserowych pozwala iêdzy innyi na okreœlenie zagêszczenia drzew w drzewostanie (Hopkinson i in., 2004), a zate stanowiæ o e Ÿród³o inforacji do stosowania odeli wzrostu jako narzêdzi wspoagaj¹cych poiar lasu (Bruchwald, 2002; 2004). Dok³adnoœæ poszczególnych poiarów zale y od sk³adu gatunkowego i przestrzennej struktury lasu. Bienert i in. (2006) podaj¹, e wszystkie drzewa na powierzchniach próbnych za³o onych w lesie ieszany na terenie Saksonii zosta³y poprawnie zidentyfikowane na podstawie skaningu wykonanego z dwóch pozycji. Hopkinson i in. (2004) uzyskali dok³adnoœæ identyfikacji drzew na pozioie 95 97% oraz œrednio dwuetrowe przesuniecie lokalizacji drzew. Z kolei Thies i Spiecker (2004) raportuj¹ stosunkowo niewielki procent drzew zidentyfikowanych na podstawie skaningu laserowego: dla pojedynczych skanów wyniós³ on 22%, a dla wielokrotnego skaningu 52%, a jednoczeœnie wskazuj¹ na bardzo dok³adne okreœlenie wspó³rzêdnych poszczególnych drzew. Wyniki te uzyskane jednak zosta³y na powierzchni próbnej za³o onej w drzewostanie ieszany o z³o onej strukturze pionowej, po³o ony na stroy stoku. Autorzy twierdz¹, e w przypadku zastosowania skaningu laserowego w drzewostanach o prostszej strukturze, wyniki powinny byæ znacznie lepsze. Wysokoœæ drzewa na podstawie skaningu laserowego okreœla siê jako ró nicê iêdzy po³o enie najwy szego punktu nale ¹cego do chury punktów definiuj¹cych drzewo a odele terenu. Akceptuje siê przy ty fakt, e wysokoœæ ta o e byæ okreœlona z b³êde wynikaj¹cy z co najniej dwóch czynników: najwy szy punkt nie zawsze reprezentuje wierzcho³ek drzewa, teren otaczaj¹cy drzewo o e byæ lepiej zdefiniowany, zw³aszcza w przypadku terenu ocno pofalowanego. W gêstych drzewostanach wysokoœæ jest eleente trudny do bezpoœredniego zierzenia przy poocy skanera. W takiej sytuacji czêsto okreœla siê wysokoœæ drzew poœred-

Nowe kierunki poiaru lasu z wykorzystanie narzêdzi teledetekcyjnych 161 nio, wykorzystuj¹c odele zbie ystoœci dopasowane do serii poiarów gruboœci drzewa na ró nych wysokoœciach oraz etody nueryczne pozwalaj¹ce na znalezienie wysokoœci w sytuacji, gdy poszukiwana wysokoœæ jest jednoczeœnie inforacj¹ wejœciow¹ dla odelu zbie ystoœci (Thies i Spiecker, 2004; Aschoff i in., 2004). W badaniach Bienerta i in. (2006) ró nice w poiarach wysokoœci dwóch drzew wynios³y 0,22 i 1,47, zaœ œredni b³¹d (RMS) dla czterech drzew wyniós³ 80 c. Autorzy wyra aj¹ jednak w¹tpliwoœci zwi¹zane z dok³adnoœci¹ danych referencyjnych, st¹d na podstawie przytoczonych wyników nie o na wyci¹gn¹æ adnych wniosków. Thies i Spiecker (2004) okreœlali wysokosci drzew przy poocy dopasowania odeli zbie ystoœci. Œrednio wysokoœæ drzew by³a wiêksza o 7% od wysokoœci ierzonej wysokoœcioierze. Jednak odchylenie standardowe okreœlania wysokoœci równe 5,6 etra oraz poszczególne wysokoœci wahaj¹ce siê od 54,6 do 190,7% wartoœci rzeczywistej autorzy uznali za zbyt du e, by poiary te zastosowaæ w praktycznej inwentaryzacji lasu. Hopkinson i in. (2004) uzyskali wysokoœci drzew okreœlone na podstawie danych ze skanera laserowego zani one œrednio o 1,5, to jest ok. 7% œredniej wysokoœci. Autorzy t³uacz¹ ten b³¹d nisk¹ gêstoœci¹ próbkowania w górnej czêœci warstwy drzew spowodowan¹ zas³anianie obrazu wierzcho³ków przez ni sze warstwy drzewostanu oraz paraetrai zastosowanego skanera. Zalet¹ analiz skanów laserowych jest o liwoœæ okreœlania nie tylko pierœnicy, ale tak e gruboœci drzewa na ró nych wysokoœciach. Standardowe oprograowania dostarczane wraz ze skanere pozwalaj¹ na dokonywanie takich poiarów. ród³e danych s¹ w taki przypadku obrazy intensywnoœci odbicia. Proces autoatycznego okreœlania pierœnicy o e wykorzystywaæ te sae algoryty, jakie s¹ stosowane w procesie identyfikacji drzew przy poocy wpasowywania okrêgów (Sionse i in., 2003). Stosowane jest równie wpasowywanie walca w wycinek chury punktów wyodrêbniony iêdzy dwoa przekrojai pnia po³o onyi poni ej i powy ej pierœnicy (Hopkinson i in., 2004). Okreœlanie gruboœci drzewa na ró nych wysokoœciach jest prosty rozszerzenie okreœlania pierœnicy drzewa (Aschoff i Spiecker, 2004). Dysponowanie gruboœciai na ró nych wysokoœciach uo liwia precyzyjne okreœlanie i¹ szoœci drzewa oraz budowê odelu kszta³tu pod³u nego (taper odel). Bienert i in. (2006) podaj¹, e odchylenie standardowe pierœnic drzew na powierzchniach próbnych za³o onych w lesie ieszany na terenie Saksonii, uzyskanych za pooc¹ zastosowanej procedury wpasowania okrêgów, wynios³o 0,5 c, a odchylenie standardowe ró - nic poiêdzy gruboœciai uzyskanyi ze skanera i przy poocy œrednicoierza wynios³o œrednio 1,5 c. Uzyskane gruboœci okaza³y siê œrednio za du e, co t³uaczyæ o na œrednic¹ wi¹zki lasera. B³¹d ten o e zostaæ w przysz³oœci wyeliinowany przez zastosowanie wspó³czynnika korekcyjnego zale nego od odleg³oœci od drzewa i charakterystyki wi¹zki. Poza wyznaczenie pierœnicy autorzy okreœlili gruboœci pnia na ró nych wysokoœciach, jednak nie zosta³a wykonana adna analiza uzyskanych wyników. Henning i Radke (2003) przetestowali dok³adnoœæ okreœlania gruboœci na ró nych wysokoœciach pni drzew. Ró nice iêdzy gruboœciai uzyskanyi z poiaru œrednicoierze i na podstawie skaningu laserowego waha³y siê w zale noœci od wysokoœci poiaru od +1,32 do 2,76 c i wynosi³y œrednio (dla czterech drzew próbnych) od 1,56 do 0,36 c. Oznacza to, e wyniki uzyskane za pooc¹ skanera s¹ podobnie jak w badaniach Bienerta i in. (2006) œrednio zawy one. Hopkinson i in. (2004) uzyskali doœæ du ¹ dok³adnoœæ okreœlania pierœnicy drzew na powierzchniach próbnych, bez adnej tendencji do zawy ania lub zani ania wyników. Zauwa yli oni równie paradoksaln¹ sytuacjê: ziennoœæ poiarów wykaza³a, e na podstawie

162 Toasz Zawi³a-Niedzwiecki, Stanis³aw Miœcicki, Micha³ Zasada, Agata Wencel Rys. 1. Zdjêcie fotograficzne powierzchni próbnej w Nadleœnictwie Milicz (Ÿród³o: FARO) Rys. 2. Obraz tej saej powierzchni utworzony z chury punktów zarejestrowanych przez skaner laserowy (Ÿród³o: FARO)

Nowe kierunki poiaru lasu z wykorzystanie narzêdzi teledetekcyjnych 163 Rys. 3. Obraz utworzony z chury punktów zarejestrowanych przez skaner laserowy ( ród³o: FARO) Rys.4. Scheat poiarów drzew na podstawie danych lidarowych (zdjêcie: FARO)

164 Toasz Zawi³a-Niedzwiecki, Stanis³aw Miœcicki, Micha³ Zasada, Agata Wencel danych ze skanera laserowego trudniej by³o dok³adnie okreœliæ pierœnicê w jednorodny drzewostanie iglasty, ni w ocno zró nicowany ieszany drzewostanie liœciasty. Thies i Spiecker (2004) opisali wyniki poiaru pierœnic drzew na podstawie ró nych wariantów nazienego skaningu laserowego. Najwiêksze ró nice (od 82,3 do 109,5% œrednio 4,1%) zaobserwowali oni dla pierœnic uzyskanych na podstawie pojedynczego skanu. Nieco niejsze œrednie ró nice 3,5% (90 103,4%) otrzyali dla pierœnic okreœlanych rêcznie na podstawie obrazów intensywnoœci. Œrednio najlepsze wyniki (1,3%) uzyskano okreœlaj¹c pierœnice autoatycznie na podstawie piêciu skanów, jednak zakres ziennoœci uzyskiwanych wyników by³ w ty przypadku bardzo du y (84,0 111,6%). Autorzy t³uacz¹, podobnie, jak Watt i in. (2003), e zani anie pierœnicy okreœlanej na podstawie wyników z pojedynczego skanu oraz z obrazów intensywnoœci wynika z niedok³adnych poiarów odleg³oœci i intensywnoœci uzyskanych przez kierowanie wi¹zki lasera na zewnêtrzn¹ czêœæ pnia aj¹cego kolisty przekrój poprzeczny. Z powodu po³o enia skanera wzglêde obwodu pnia, tylko oko³o 30% obrazu pierœnicy charakteryzuje siê jednakow¹ intensywnoœci¹ odbicia, podczas gdy zewnêtrzna jego czêœæ jest niejednorodna. Z kolei dopasowanie okrêgu jest w wiêkszy stopniu zdeterinowane przez powierzchniê pnia po³o on¹ najbli ej skanera. Wyniki autoatycznego poiaru pierœnicy s¹ satysfakcjonuj¹ce i zbli one do wyników Hopkinsona i in. (2004) oraz Sionse i in. (2004). Jedny z g³ównych Ÿróde³ b³êdów okreœlania pierœnicy drzewa s¹ b³êdy NMT, wzglêde którego okreœla siê wysokoœæ po³o enia poiaru. W celu wyeliinowania tych b³êdów, w wielu przypadkach przed wykonanie zobrazowania powierzchni próbnej pierœnicê oznacza siê taœ¹, która jest dobrze widoczna na uzyskany obrazie (np. Thies i Spiecker, 2004). Poiary eksperyentalne Po przeanalizowaniu dostêpnej na rynku europejski aparatury, 26 28 kwietnia 2006 roku, na terenie Nadleœnictwa Milicz przeprowadzono eksperyentalne poiary wybranych powierzchni próbnych z wykorzystanie lidara terenowego firy FARO, kaery z obiektywe heisferyczny oraz MMS. Rysunki 1, 2 i 3 uo liwiaj¹ porównanie zdjêcia fotograficznego fragentu lasu z jego obraze utworzony na podstawie chury punktów zarejestrowanych przez skaner laserowy, a na rysunku 4 przedstawiono scheatycznie zasadê dokonywania poiarów na odpowiednio przetworzonych zdjêciach i odelach trójwyiarowych. Zakoñczenie Realizacjê teatu naukowo-badawczego Opracowanie etod inwentaryzacji lasu opartej na integracji danych pozyskiwanych ró nyi technikai geoatycznyi (etap I projekt pilotowy) zaplanowano na 2 lata. Prace rozpoczêto w arcu 2006 roku, ale ju w pierwszej po³owie 2007 roku oczekiwane s¹ wstêpne wyniki, dotycz¹ce wykorzystania skaningu terenowego i lotniczego.

Nowe kierunki poiaru lasu z wykorzystanie narzêdzi teledetekcyjnych 165 Literatura Aschoff T., Spiecker H., 2004: Algoriths for the Autoatic Detection of Trees in Laser-Scanner Data. International Archives of Photograetry, Reote Sensing and Spatial Inforation Sciences, Volue XXXVI, Part 8/W2. Aschoff T., Thies M., Spiecker H., 2004: Describing forest stands using terrestrial laser-scanning. International Archives of Photograetry, Reote Sensing and Spatial Inforation Sciences Vol. XXXV, Co. 5, pp. 237-241. Bienert A., Maas H.-G., Scheller St., 2006: Analysis of the inforation content of terrestrial laserscanner point clouds for the autoatic deterination of forest inventory paraeters. In: Koukal, T., Schneider, W. (eds.) Proceedings of the International Workshop 3D Reote Sensing in Forestry, Vienna, February 14-15, 2006: pp. 44-49. Bruchwald A., 2002: Modele wzrostu i SIP jako narzêdzie prognozowania decyzji gospodarczych na wszystkich szczeblach zarz¹dzania. Ekspertyza (aszynopis) wykonana w raach teatu DGLP Analizy przestrzenne, optyalizacja i syulacje przestrzenne w zarz¹dzaniu LP z uwzglêdnienie standardów LMN na pozioie nadleœnictwa, rdlp i DGLP. Bruchwald A., 2004: Metody odelowania ateatycznego przy sporz¹dzaniu planu urz¹dzania lasu. Urz¹dzanie lasu wielofunkcyjnego. Fundacja Rozwój SGGW. s. 171-180. Chaser L., Hopkinson C., Treitz P., 2004: Assessing the three-diensional frequency distribution of airborne and ground-based lidar data for red pine and ixed deciduous forest plots. Source unknown. Fröhlich C., Mettenleiter M., 2004: Terrestrial laser scanning new perspectives in 3D surveying. International Archives of Photograetry, Reote Sensing and Spatial Inforation Sciences, Volue XXXVI, Part 8/W2: pp. 7-13. Gorte B., Pfeifer N., 2004: Structuring laser-scanned trees using 3D atheatical orphology. International Archives of Photograetry and Reote Sensing, Vol. XXXV, B5, pp. 929-933 Gorte B., Winterhalder D., 2004: Reconstruction of Laser-Scanned Trees using Filter Operations in the 3D Raster Doain. International Archives of Photograetry, Reote Sensing and Spatial Inforation Sciences, Volue XXXVI, Part 8/W2. Haala N., Reulke R., Thies M., Aschoff T., 2004: Cobination of terrestrial laser scanning with high resolution panoraic iages for investigations in forest applications and tree species recognition. Source unknown. Henning J.G., Radtke P.J., 2003: Non-destructive ste taper easureents: Can you see the trees through the point-cloud? Proceedings of the NEMO-SOMA Joint Conference. Hopkinson C., Chaser L., Young-Pow C., Treitz P., 2004: Assessing forest etrics with a ground-based scanning lidar. Can. J. Forest Research, 34: pp. 573-583. Pfeifer N., Winterhalder D., 2004: Modelling of Tree Cross Sections fro Terrestrial Laser-Scanning Data with Free-For Curves. International Archives of Photograetry, Reote Sensing and Spatial Inforation Sciences, Volue XXXVI, Part 8/W2: pp. 76-81 Pfeifer N., Gorte B., Winterhalder D., 2004: Autoatic reconstruction of single trees fro terrestrial laser scanner data. International Archives of Photograetry, Reote Sensing and Spatial Inforation Sciences Vol. XXXV, Co. 5., Part B, pp. 114-119. Sionse M., Aschoff T., Spiecker H., Thies, M., 2003: Autoatic Deterination of Forest Inventory Paraeters Using Terrestrial Laserscanning. Proceedings of the ScandLaser Scientific Workshop on Airborne Laser Scanning of Forests, Ueå/Sweden, pp. 251-257. Thies M., Spiecker H., 2004: Evaluation and Future Prospects of Terrestrial Laser-Scanning for Standardized Forest Inventories. International Archives of Photograetry, Reote Sensing and Spatial Inforation Sciences, Volue XXXVI, Part 8/W2. Watt P.J., Donoghue D.N.M., Dunford R.W., 2003: Forest Paraeter Extraction Using Terrestrial Laser Scanning. Proc. ScandLaser Scientific Workshop on Airborne Laser Scanning of Forests, Ueå, Sweden, pp. 237-244.

166 Toasz Zawi³a-Niedzwiecki, Stanis³aw Miœcicki, Micha³ Zasada, Agata Wencel Suary The paper discusses ethodological aspects of a research project financed by the State Forests dealing with forest inventory with the use of odern geoatic technologies (terrestrial and airborne laser scanning, heispherical photographs, LAI, Mobile Mapping Syste, very high resolution satellite iages). prof. dr hab. Toasz Zawi³a-NiedŸwiecki tzawila@fh-eberswalde.de gr in. Stanis³aw Miœcicki Stanislaw.Miscicki@wl.sggw.pl gr in. Micha³ Zasada Michal.Zasada@wl.sggw.waw.pl gr in. Agata Wencel agatawe@poczta.onet.pl