| dc.description.abstract | Målet med denne studien var å undersøke mulighetene for å bruke droner som et verktøy for skogtaksering av ungskogbestand. Dette fordi informasjon om skoglige egenskaper i slike bestand er viktige for å vurdere behovet for ungskogspleie. I Ringsaker kommune i Hedmark fylke ble to områder utprøvet, hver av områdene var på om lag 400 daa. Der ble det etablert 30 prøveflater (á 250 m2) i hvert område i hogstklasse II. Det ble fløyet på 80, 100 og 120 meters høyde over bakkenivå. Ulike kameratyper ble benyttet; «Red green blue», «Near infrared» and «Rededge». Kvaliteten ble sikret av passpunkter og innmåling av disse. I forsøket ble det prøvd å finne gode modeller for å kartlegge trehøyde og treantall.
For trehøydemodell ble det ved en lineær regresjonsanalyse med bruk av Bayesian informasjon kriterium ble det funnet en tilfeldig feil på 15,6 % ved bruk av «Rededge» kamera på 80m flyhøyde. Det ble funnet en signifikant interaksjon mellom kameraene, der «Rededge» kamera hadde de beste modellene for trehøyde. Det ble ikke funnet noen gode modeller for å kartlegge treantall.
Denne studien er det vanskelig å konkludere, på grunn av inntrufne problemer. Det største problemet var for lite datagrunnlag, fordi innsamlingen av dronedata feilet. Til tross for liten datamengde og inntrufne problemer underveis har droneprosjektet vært interessant. Metoden som ble brukt for trehøydemodellene ser ut til å ha et potensiale for å forklare høyden korrekt i ungskog. For treantallmodellene er det behov for mer testing for å finne en god metode.
Abstract
The objective of this study was to investigate the possibilities to use UAVs for forest inventory of young forest stands, because information on biophysical properties in such stands are important to assess the need for and plan precommercial thinning In Ringsaker municipality in Hedmark county, two areas were mapped, each about 400 daa.
Mapping where done at three different altitudes, 80, 100 and 120 meters. Different types of cameras were tried, «Red green blue», «Near infrared» and «Rededge». The quality was ensured by ground control points and surveying of these. The study tried to find good models for mapping the tree heights and stem numbers.
For tree height, a linear regression analysis, using Bayesian information criterion as model selection, it was found a random error on 15,6 % with «Rededge» camera at 80m flight height. It was a significant interaction between cameras, where «Rededge» camera had the best models for tree heights. No good models were found for surveying number of stems.
It is difficult to conclude which models is best from this study, because of inconvenience issues. The biggest problem was lack of data because of problems in the collection of data using the UAV. It seems to be a potential in the models for tree height in young forest, however the models for the number of stems need more testing. | nb_NO |
