Kartlegging av stikkrenner på skogsbilvei ved hjelp av laserdata

Abstract

Sammendrag

Formålet med denne oppgaven er å se om det er mulig å detektere stikkrenner og kulverter på skogsbilvei ved hjelp av LiDAR data. Årsaken er at om det ikke er nok kunnskap om stikkrennenes plassering, kan det ikke gjøres korrekte analyser av vanntransporten i terrenget.

Dette påvirker blant annet flomanalyser, markfuktighetskart og dimensjonering av stikkrenner.

Feltarbeid i Ringebu var dels en kontroll av kommunens feltregistreringer av stikkrenner og befaring av Fields beregninger, samtidig som det var en nøyaktighetsstudie av egne feltregistreringer gjennomført med Ipad. Nøyaktighetsundersøkelsen var gjennomført for å kunne benyttes i Sør-Odal hvor det ikke var noen kommunale feltregistreringer.

Ringebu og Sør-Odal er de to kommunene hvor Fields hadde gjennomført beregninger. De er også gode representanter for henholdsvis bratt og flatt terreng.

Resultatene indikerer at det er mulig å detektere stikkrenner og kulverter ved hjelp av digitale analyser, hvis preprosesseringen av terrengmodellen er nøyaktig nok, samtidig som det blir brukt flere analyser til å bygge opp under hverandre.

Abstract

The purpose of this master thesis is to investigate whether it is possible to detect culverts on forest roads using LiDAR data. The reason is that without knowledge of the location of culverts, accurate analyses of water transport in the terrain cannot be performed. This affects flood analysis, depth-to-water, and correct sizing of the culvert.

Fieldwork in Ringebu partly involved checking the municipality’s field registrations and surveying Field’s calculations, as well as conducting an accuracy study of our own field registrations using an iPad. The accuracy study was conducted to be used in Sør-Odal where there were no municipal field registrations.

Ringebu and Sør-Odal are the two municipalities where Field had carried out calculations. They are also good representatives of steep and flat terrain.

Results indicate that it is possible to detect culverts using digital analyses, if the preprocessing of terrain model is accurate enough, while using several analyzes to build on top of each other or combining different analyzes.