"Eesti Teadusfondi uurimistoetus" projekt ETF8290
ETF8290 "Kaugseire, metsanduslike andmebaaside ning metsakasvu ja -heleduse mudeli lõimimine pideva metsakorralduse süsteemi poolboreaalsete metsade jaoks (1.01.2010−31.12.2013)", Mait Lang, Tartu Observatoorium.
ETF8290
Kaugseire, metsanduslike andmebaaside ning metsakasvu ja -heleduse mudeli lõimimine pideva metsakorralduse süsteemi poolboreaalsete metsade jaoks
Integration of remote sensing, forest growth and reflectance models with existing databases into continous inventory systems of hemi-boreal forests
1.01.2010
31.12.2013
Teadus- ja arendusprojekt
Eesti Teadusfondi uurimistoetus
ETIS klassifikaatorAlamvaldkondCERCS klassifikaatorFrascati Manual’i klassifikaatorProtsent
1. Bio- ja keskkonnateadused1.5. MetsandusteadusB430 Metsakasvatus, metsandus, metsandustehnoloogia4.1. Põllumajandus, metsandus, kalandus ja nendega seonduvad teadused (agronoomia, loomakasvatus, kalakasvatus, metsakasvatus, aiandus jne.)50,0
1. Bio- ja keskkonnateadused1.8. Keskkonnaseisundit ja keskkonnakaitset hõlmavad uuringudT270 Keskkonnatehnoloogia, reostuskontroll1.4. Maateadused ja sellega seotud keskkonnateadused (geoloogia, geofüüsika, mineroloogia, füüsiline geograafia ning teised geoteadused, meteoroloogia ja ning teised atmosfääriteadused, klimatoloogia, okeanograafia, vulkanoloogia, paleoökoloogia50,0
AsutusRollPeriood
Tartu Observatooriumkoordinaator01.01.2010−31.12.2013
PerioodSumma
01.01.2010−31.12.2010192 000,00 EEK (12 271,04 EUR)
01.01.2011−31.12.201112 271,20 EUR
01.01.2012−31.12.201212 271,20 EUR
01.01.2013−31.12.201312 271,20 EUR
49 084,64 EUR

Tänapäeva metsakorralduselt eeldatakse paindlikkust ning inventeerimissüsteemidelt pidevat niiöelda viimase hetke ülevaadet nii puistu tasemel kui ka riigi jaoks. Kaua aega kasutusel olnud 10 aastase intervalliga inventeerimis- ja planeerimissüsteem tuleb seetõttu asendada metoodikaga andmete pidevaks uuendamiseks kombineerides geoinfosüsteemide võimalused, metsa kasvu mudelid ning kaugseire ja välitööd. Kirjeldused peab saama tuletada ka neile aladele, kus varasemad inventeerimisandmed puuduvad. Seega peab kaugseirega integreeritud pideva metsakorralduse süsteemis olema metoodika satelliidipiltide heleduste normeerimiseks (atmosfäärikorrektsiooniks), andmebaaside ja satelliidipiltide sidumise võimalused metsa heleduse mudeli abil, k- lähima naabri tehnikal (kNN) põhinevad kaardistusvõtted, metsa kasvu mudel ning erinevatest allikast saadavate hinnangute kaalutud keskmise leidmise eeskiri. Tuleb arvestada ka sellega, et metsa spektraalset signatuuri passiivses kaugseires kujundavad näiteks lehtede optilised omadused, lehepinnaindeks (LAI), võrastiku katvus ja alustaimestiku optilised omadused märksa rohkem kui näiteks puude kõrgus või tüve läbimõõt rinnakõrguselt, mis on metsakorralduses ühed oluliseimad tunnused. Projekti eesmärgiks on töötada välja meetoodika pidava metsakorraldussüsteemi jaoks multispektraalsete satelliidipiltide atmosfäärikorrektsiooniks, selgitada välja vegetatsiooniperioodi mõjust tingitud puistu spektraalse signatuuri muutuste kasutamise võimalused kNN meetodis, koostada LAI hindamise ja takseertunnustega seostamise metoodika, testida metsa heleduse mudeli pöördülesande abil puistu takseertunnuste hindamise võimalusi ning töötada välja eeskiri erinevate hinnangute kaalutud keskmise leidmiseks. Metoodikat testitakse Järvselja Õppe- ja Katsemetskonna aladel ja FAO globaalse metsainventuuri (Global Forest Resource Assessment, FRA 2010) 10x10km testaladel Eestis.
Modern forest inventory and management planning systems have to be flexible and capable to provide estimates and recommendations almost on-line for a forest stand or at country level. Classical 10 year planning and inventory forest system must therefore be replaced with the methodology that combines the possibilities of geographical information systems, forest growth models, remote sensing and field inspection. The methodology must be capable to handle the areas that have no prior forest inventory records. Thus, the basic components of a remote sensing supported continuous forest inventory system are: methods for atmospheric correction (normalization) of satellite images, using reflectance model as an interface between satellite images and forest inventory database, k-nearest neighbours (kNN) based mapping methods, forest growth model for updating existing old inventory data and the methodology for calculating weighted average estimates of forest parameters from independent multi source estimates. Attention must be paid to the aspect that the spectral signature of a forest stand is influenced mainly by the forest canopy structural parameters like leaf area index (LAI), canopy cover and optical properties of foliage and forest ground vegetation. The common variables used in forest management planning (tree height and trunk diameter at breast height) do not have directly significant influence on the spectral signature in passive remote sensing. The goal of the project is to elaborate the methodological framework for multi source continuous forest inventory system. Main topics covered will be the atmospheric correction of satellite images, study of utilization of the phenological effects on the forest spectral signature as an information source in kNN procedure, analysing the possible options of estimating LAI and other canopy variables from forest inventory data, test the inversion of forest reflectance model for estimating forest inventory variables and elaborating the weighting schema for averaging independent estimates obtained from different methods. The methodological framework will be tested on the databases of Järvselja Training and Experimental district and on the 10x10 km Global Forest Resource Assessment (FRA 2010) test sites of FAO in Estonia.