Effekten av prøvetreutvalg og beregningsmetoder på nøyaktighet og presisjon til volum, middelhøyde og overhøyde på prøveflatenivå

Abstract

Rasjonell forvaltning av skogressursene bygger på at vi har god og oppdatert informasjon om skogen. På eiendomsnivå blir slik informasjon anskaffet gjennom skogbruksplantakster. Skogbruksplantakster blir i dag basert på den arealbaserte metoden som kombinerer fjernmålte data og feltdata for å lage prediksjonsmodeller som beskriver de ulike biofysiske egenskapene til skogen. Feil i feltobserverte verdier for ulike skoglige parametere på prøveflatenivå vil være bestemmende for kvaliteten til prediksjonsmodellene som utvikles og anvendes i taksten. Det kan være vanskelig å avgjøre hvilke feltprosedyrer og beregningsmetoder som vil gi best resultat uten at man utfører tester på et materiale hvor fasiten er kjent. En unik kilde til slike data er hogstmaskindata sammen med enkelttreposisjoner, da slike data åpner for analyser der man kan simulere ulike prøveflateutvalg, felt- og seleksjonsprosedyrer. Formålet med denne studien var med utgangspunkt i hogstmaskindata med presise enkelttreposisjoner å simulere ulike strategier for prøvetreutvalg og antall prøvetrær for så å etablere en metodikk som gir mest nøyaktig og presise estimater for overhøyde, middelhøyde og volum på prøveflatenivå. Predikering av høyder på trær uten høydemålinger ble basert på tariffkubering og høyder fra volumfunksjon og utvikling av lokale høyde-diameter modeller (H-D) basert på Näslund funksjonen. Datamaterialet ble samlet inn i Hurdal og Etnedal kommune og besto av 183 701 trær, hovedsakelig gran med innslag av furu og lauvtreslag. Prøvetreutvalg med relaskop var etter resultatene fra denne studien den seleksjonsprosedyren som ga mest presise og nøyaktige prediksjoner. For middelhøyde ble det oppnådd en nøyaktighet og presisjon på 3.7 cm (MD) og 2.2 cm (SE). For overhøyde ble det tilsvarende oppnådd en nøyaktighet på 19.2 cm (MD) og presisjon på 6.0 cm (SE). For volum ble det oppnådd en nøyaktighet og presisjon på 0.004 m3 og 0.012 m3 . Tilfeldige og systematiske feil ble i stor grad påvirket av antall prøvetrær, hvor effekten av økt antall prøvetrær var mest tydelig for høydeprediksjoner fra H-D modellene. For tariffkubering og bruk av såkalte «baklengshøyder» fra volumfunksjon var det mindre effekt av økt antall prøvetrær.

In forest management, we require reliable and updated information that describes the forest resources to make rational management decisions. Operational forest inventories are carried out to make such information available, whereastoday these are usually conducted according to an area-based approach that utilizes remotely sensed data combined with field data. Prediction models derived from the relationship between the remotely sensed data and field data are then used to predict various biophysical properties of the forest. Errors in fieldobserved values for various forest parameters will therefore determine the quality of the prediction models used in the inventory. It can be difficult to determine which field procedure and calculation methods yields the best results without performing tests on a material where the results are known. Harvester data with accurate single-tree positions is a unique source of such data, as it makes analyses where one can simulate different field procedures possible. The purpose of this study was by using harvester data with accurate singletree positions to simulate different selection strategies and number of sample trees, and then to establish which methodology provides the most precise and accurate estimates for dominant height, Lorey’s mean height, and volume at the sample plot level. Prediction of heights for trees without height measurements was based on tariffkubering and heights derived from reversing the volume function and development of local height-diameter models (H-D) based on the Näslund function. The data used in this study consisted of 183 701 trees collected in Hurdal and Etnedal municipality and mainly comprised of Norway spruce, with some pine and deciduous trees. The results from this study suggest that sample trees should be selected with relaskop, where the inclusion probability of a tree is proportional to its size. For Lorey’s mean height an accuracy and precision of 3.7 cm (MD) and 2.2 cm (SE) were achieved at the plot level. For dominant height, accuracy and precision of 19.2 cm and 6.0 cm were achieved. For volume at the plot level, accuracy and precision of 0.004 m3 and 0.012 m3 were achieved. Random and systematic errors were affected by the number of sample trees, where the effect of an increased number of sample trees was most evident for height predictions from the H-D models. There was less effect of an increased number of sample trees for tariffkubering and the use of so-called «backward heights» from volume functions.