Yksittäisen puun mittaus ja tulkinta ilmakuvilta

MINV12 Pe 14:15-16:00

Tällä luennolla (4)

- tavoitteista - referenssiaineiston keruu maastosta- YPNIT/STRS:n mahdollisuuksista- menetelmiä 2D- menetelmiä 3D

MINV12 Pe 14:15-16:00

Metsällinen data ja inventointiasetelmat

• aika-paikka –luonne, mittakaava vaihtelee → spat. yksiköt (mittauksen kohde) vaihtelevat

• Eri tarpeet monipuolista dataa pitäisi pystyä keräämään

Metsätalous/puuntuotanto Nykyisten ja tulevien hyödynnettävissä olevien puuvarojen kuvaus

MINV12 Pe 14:15-16:00

Metsä “metsämiehen” silmin

• Joukko puita. Pinta-alaa, jota ositetaan (halutaan olevan) homogeenisiksi osa-aloiksi.

• Taloudellisia mahdollisuuksia, nyt ja tulevaisuudessa; mitkä ovat mahdolliset rajoitteet

MINV12 Pe 14:15-16:00

Metsätiedon keruu nykyisin

Yleistä (järkeistä): harjoita otantaa; mittaa epäsuorasti, käytä lainalaisuuksia ja johda malleilla, unohda turhat yksityiskohdat ja esitä tulokset isoille spat. yksiköille.

Osataan, perinteiset menetelmät; Metsätalouden harjoittamisen ympäristö muuttuu jatkuvasti jännitteitä

Kaukokartoitus? Toiveajattelua sitten 1970-luvun alun? Well, ilma- ja satelliittikuvia käytetään osittamiseen ja maastotiedon yleistämiseen.

Mikä olisi mahdollista, mihin olisi rahkeita?Mitä viime aikojen tekninen kehitys on tuonut?

MINV12 Pe 14:15-16:00

Miksi käyttää korkean spat. resoluution kaukokartoitusdataa puiden kartoitukseen ja mittaukseen?

Jos lisäämme mittausten määrää ja kartoitamme + mittaamme kaikki puut, tarkoittaako se tarkkuuden paranemista? Voidaanko ko. datalla saavuttaa jotain uutta ja parempaa ?

Niin,...,mitä ilmasta voidaankaan havaita? Asia ei ole uusi, 1960-1980 harrastettiin fotogrammetriaa. Sieltä rajat? Kokemukset visuaalisesta tulkinnasta? Jos näyttää järkevältä, ryhdy toimeen ja korvaa operaattori väsymättömillä algoritmeilla.

→ Kun homma pelaa, aloita markkinointi. Etsi kuitenkin ensin “innovaatioille valppaat” tyypit

MINV12 Pe 14:15-16:00

Single Tree Remote Sensing (STRS) YPNIT

→ Cost-efficiency & data needs → Advances in RS-technology

“Single tree measurements from the air”; for indivudual trees: { [X,Y,(Z)], sp, height, crown} [dbh, volume,..] Usable data for many applications.

Direct measurements + allometric, indirect estimation with models, e.g. dbh = f (sp,crown width)

MINV12 Pe 14:15-16:00

STRS will be a part of a Hybrid forest information system?

MINV12 Pe 14:15-16:00

3D maastodatan keruu metsästä

Edustavuus

- Maastodatan tulisi laittaa kaukokartoitusmenetelmät todelliseen testiin olosuhteissa, joihin se on tarkoitettu.

- Toisaalta; välttämättä ei kannata aloittaa menetelmän kehittämistä pahimmalla skenaariolla (yleinen tutkimusongelmien ratkeavuus).

- Deduktiivinen hypoteesinmuodostus testiaineisto VAI Induktiivinen lähestymistapa: Aineistoa Kokeiluja hypoteeseja lisäaineistoa (DFJL / TEPM)

MINV12 Pe 14:15-16:00

3D maastodatan keruu STRS menetelmän kehitt. Tavoite

Maastosta estimaatteja, joilla tarkkuus (x), joka tunnetaan, jotta se voidaan eliminoida eroista )ˆ( xx

Mitä parempi tarkkuus ja paremmin tarkkuus tunnetaan sitä helpompi on testata kaukokartoitus-estimaatteja koskevia hypoteeseja.

3D maastodatan keruu metsästä - tekniikoita

Puiden paikantaminen 3D koordinaatistoon

MINV12 Pe 14:15-16:00

Puiden paikantaminen 3D koordinaatistoon

1) Koealan sisäinen XYZ koordinaatisto

XY-taso “kuplattu” Zulk ja Zsis

yhdensuunt.

Origon XYZulk

tuntematon

XY-kierto tuntematon

Useita ratkaisuvaihtoehtoja

MINV12 Pe 14:15-16:00

Puiden paikantaminen 3D koordinaatistoon

1) Koealan sisäinen XYZ koordinaatisto

Origo sijoitetaan paikkaan, josta on paras takymetrinäkyvyys liitospisteiden mittausta ajatellen.

K1-K4 kulmapaaluja 50x50 metrin koealalla (Lapinkangas 1).Vanhat kulmapaalut virittävät usein koordinaatiston, joka on affiininen, koska ne on sijoitettu mittanauhalla ja bussolilla.

MINV12 Pe 14:15-16:00

Puiden paikantaminen 3D koordinaatistoon

Koeala ja sen puut ulkoiseen XYZ kohdekoordinaatistoon

Vaihtoehtoja (pieni < 1 ha alue)

1) Mitataan tarkkoja pisteitä takymetrillä paikkoihin, joissa VRS-GPS toimii. Ratkaistaan 7-parametrinen muunnos koordinaatistojen välille, jossa kolme parametria voidaan tarvittaessa kiinnittää (mittakaava ja XY-kallistukset).

2) Signaloidaan takymetrillä mitattuja tarkkoja pisteitä ja havaitaan niille GPS:n sijasta ilmakuvilta XYZ-koordinaatit ja ratkaistaan 7- parametrinen yhdenmuotoisuusmuunnos kuten edellä.

3) Vaaitetaan Z origolle tunnetulta pisteeltä. Ratkaistaan XY-tason kierto Z-akselin ympäri mittaamalla puiden latvojejn XY-koordinaatteja, samalla ratkeaa origon XY-sijainti. Huono menetelmä, jos halutaan tutkia esim. latvojen ilmakuvapaikannuksen systemaattisia virheitä

MINV12 Pe 14:15-16:00

Uusi koeala

1) Puidenluku (n:o, sp, d, ..)2) Sisäisen koordinaatiston perustaminen 3) Puiden paikannus (20-50 / h)4) Puiden lisämittaukset

Puiden paikantaminen 3D koordinaatistoon

Katvemittaus vektorilla A-B siirtämättä kojetta

Huom! Prismaa ei saadapuun sisään! Saatua ratkaisua tulee siirtää tähtäyssuunnassa d/2 verran.

MINV12 Pe 14:15-16:00

Vanha koeala

1) Puidenluku (n:o, sp, d, ..) valmiita puukarttoja hyödyntäen (kts. kuva)2) Puiden lisämittaukset

Esimerkki puuhun kiinnitettävästi kartongille tulostetusta numerolapusta, jossa näkyy puun sijainti koealalla sekä lokaali naapurusto. Koeala on jaettu 10 metriä (Xsis-suunnassa) leveisiin kaistoihin.

MINV12 Pe 14:15-16:00

Koealan muoto

Ympyrä on optimaalinen ajatellen “puskuriefektiä”

- Esim. testattaessa puiden löytymistä kaukokartoitusmenetelmällä on rajattava XY-alue. Sen reunalla on puita, joiden kaukokartoitusestimaatti voi mennä reunan ulkopuolelle puskurivyöhykkeeseen.

Koealan nettoalue

Esim. 0.8 metrin puskurivyöhyke 50 x 50 m koealalla menetetään 2 m2. Jos koealan sisään sijoitetaan esim. r = 5 m koealoja puustotunusuten laskemiseksi, menetetään 78.5 m2

Lisäksi “kuuluu alueeseen” –testauksen helppous ja alhaisempi laskennallinen vaativuus ympyrän tapauksessa verrattuna monikulmioiden PointInPolygon -algoritmeihin liukulukukoordinaateilla laskettaessa.

MINV12 Pe 14:15-16:00

Puumittaukset

Virheiden jakauman selvittämiseksi tarvitaan toistomittauksia.

Toistojen satunnaistus

Takymetrillä samoja puita eri kojepisteiltäPuutunnuksia eri mittareilla ja mittaajat arpoen (mittaaja- ja kojeharhat)

Yhteisjakaumien avulla outlier-havaintojen lisätarkastukset

Puumittausten ja kaukokartoitushavaintojen välinen aikaero (vältä kasvukautta?)

MINV12 Pe 14:15-16:00

MINV12 Pe 14:15-16:00

Huonot mittaukset hyödyttömiä

MINV12 Pe 14:15-16:00

Yhteisjakaumien loogisuus

Puumittaukset

Maastossa mitatun latvapisteen Zulk-koordinaattien tarkkuus?

Tyvi havaittu takymetrillä XYZsis, (Z)taky ~ 0.1 cmPuulle mitattu pituus elektr. hypsometrillä, (Z)hypso ~ 0.3 – 0.7 mKoealan origon korkeus tuotu vaaitsemalla (Z)level ~ 0.05 mOletetaan, että puut olivat mitattaessa ja kuvattaessa pystysuorassa.

(Z)latva = 0.32 m – 0.71 m

Entä jos koealaa perustettaessa takymetrin ”kuplaus” epäonnistui ja se oli kiertynyt 0.2 astetta yli Xsis-akselin. 50 metrin päässä Ysis-akselin suunnassa (Xsis,Ysis) = (0, 50) korkeus Zsis on 17 cm väärin - systemaatisesti.

Koealaa perustettaessa liitospisteiden korkeuserot kannattaa tarkistaa ylimääräisellä, riippumattomalla vaaitusverkolla.

23

22

21

MINV12 Pe 14:15-16:00

Puumittausvirheiden eliminointi RMSE-arvoista

Esimerkki: Lidarilla on mitattu puiden latvojen XYZ-koordinaatteja ja erotusten (maasto-lidar) RMSE-arvot ovat

RMSE(X) = RMSE(Y) = 0.5 mRMSE(Z) = 0.8 m

Maastodataa kerättäessä saatiin harhattomien maastomittausvirheiden suuruudeksi (X)=(Y) = 0.3 m ja (Z) = 0.4 m.

Oletetaan, että lidar-virheet ja maastomittausten virheet ovat riippumattomia eivätkä korreloi. Todellinen lidarin RMS-tarkkuus on silloin 0.4 m X ja Y sekä 0.69 m Z:lle.

22

21 Entä jos virheet korreloivat positiivisesti ?

RMS(Z) lidar voi olla 0.8 m suurempi!Negatiivisesti 0.69 m pienempi!

MINV12 Pe 14:15-16:00

MINV12 Pe 14:15-16:00

STRS / YPNIT :n mahdollisuuksista

MINV12 Pe 14:15-16:00

Mittauksia (sp,CW,h) ja epäsuoraa estimointia malleilla (dbh, v)

)),,,(,(

),,(

2

),,(

hhCspfspgv

hdbhspgv

Cahaadbh

hCspfdbh

W

W210

W

Mittausvirheet MallivirheetOtantavirheet

Mittausvirheet

XYZ(latva): Latvan muoto, kontrasti, kuvien mittakaava, lkm, geometria, orientointi Systemaattisia virheitä: aliarvio jos latvapiste ei erotu, jos kuvat orientoitu väärin Omissio- ja komissiovirheet! p(hrel)

Z(tyvi): DTM-virheet, systemaattiset, satunnaiset

CW: Aliarvio, jos CWmax ei näy kuvalla, latvusten epäsymmetria, määrittelyongelmat, yhteensulautuneet latvat,

Puulaji: Väärinluokitus aiheuttaa ositteiden keskiarvoistumisen Tulos “Metsikössä mäntyä 100%” mahdollinen, mutta hyvin epätodennäköinen, jos oikeinluokitus-tn esim. 85%

Malliketjun epälineaarisuus voi aih. harhaa, vaikka mittausvirheet olisivatkin puhtaasti satunnaisia. Puulajivirheet erityisesti.

MINV12 Pe 14:15-16:00

Esimerkki: OMT-kuusikko

Latvapiste

Z DEM(X,Y)=157.52 m

Pituus = 29.3 m

CW-mittaus => 4.24 m

> D_spruce:=(a0_S+a1_S*(height^.5)+ a2_S*(cw^.5))^2;> a0_S:=-3.224;a1_S:=0.819;a2_S:=1.092;> subs(cw=42.4,height=293,D_spruce);

=> 320.6 mm

Maastotiedot: puu 26: kuusi, dbh 353 mm, h = 29.4m

Mittausvirheet

MINV12 Pe 14:15-16:00

Simulaatio puu 26; CW+virhe~N(0,SE2)h+virhe~N(0,SE2); 1000 toistoa tilavuusvirhe

Estimaatit puutasolla varsin epätäsmällistä. Esim. kun SE(h)~0.75 m ja SE(CW) 0.5 m CV(v) = 10%. Puulaji- ja mallivirheet jätetty huomioimatta. Kalliovirta-Tokola mallien SE(d1.3) 8-15% mallista ja puulajista riippuen (+ tilavuusyhtälöiden virheet) CV(v) nousee puutasolla 25-30%:iin (Forest Science 1/2006)

(CV(v), %)

Puu26_virhe_tarkastelu.xls

Mittausvirheet

MINV12 Pe 14:15-16:00

Mittaus- ja mallivirheet

MINV12 Pe 14:15-16:00

CV(v)

CV(vsaw)

Mittaus- ja mallivirheetCV(vpulp)

Mittaus ja mallivirheet (metsikkötaso)

Puulajivirheet

CW –virheet, -%

MINV12 Pe 14:15-16:00

h –virheet, -%

sp + CW +h –virheet

Mittaus ja mallivirheet (metsikkötaso)

Mallivirheet

Allometriset mallit (Kalliovirta ja Tokola 2005, Laasasenaho 1982)

d1.3 / ikä = f (sp, CW, h) + jako maantieteellisesti d1.3 / ikä = f (sp, CW) “

dx/d.2h = f (sp, d1.3, d6, h)v = f (sp, d1.3, d6, h)

Mallien jäännösvirhettä #% ei voi tulkita puhtaasti puiden väliseksi vaihteluksi. Metsikkötekijän merkitys voi olla suuri ja aiheuttaa metsikkökohtaista harhaa (vrt. motomittaus ja leimikkokohtainen runkokäyrien kalibrointi) Korhonen Folia For (774): v = f(d,h) –mallien jäännösvaihtelusta 40% metsiköiden välistä)

Puiden välinen vaihteluMetsikkötekijät (kalibrointi)Maantieteelliset tekijät

MINV12 Pe 14:15-16:00

Mallivirheet

Kalliovirran ja Tokolan (2003) mallien testausHyytiälän 800 puun aineistolla. Mallit aliarvioivat d1.3 pahimmillaan 10 % joissakin metsiköissä.

MINV12 Pe 14:15-16:00

Otantasuhteen kasvaessa satunnaisvirheet kumoutuvat ja jakaumatunnukset tarkentuvat, esim. metsikkötasolla.

Sx=(S/N)

Koealapohjainen mittausKoealojen koko, muoto, määrä ja sijoittelu.

Otantavirheet

Kaikki puut eivät näy; mittaus- vai otantavirhettä?

Ilmakuvamittaus ~ relaskooppimittausta; paino suurilla puilla

Yhteenveto STRS:n potentiaalista

Yksittäisen metsikön osalta lienee mahdollista päästä seuraaviin metsikkötason RMSE-tarkkuuksiin, jos mittausvirheiden osalta onnistutaan saamaan puulajitunnistus >95 %, pituusmittaustarkkuus 4-6 % ja latvuksen koon mittaustarkkuus 10 % tasolle ja mittaukset saadaan lähes harhattomiksi:

- Kokonaistilavuus 10%, jossa mukana syst.aliarvio, keskimäärin 3-6 %- Puutavaralajiosuudet 5-10 %-yks. luokille joiden osuus on 20-80%

Yksittäisen puun osalta d1.3 10%, (maastossa 1-2%)v 25-30 % (maastomittaukset + mallit 10 %) puutavaralajitil. 45 % (maastomittaukset + mallit 20%)

MINV12 Pe 14:15-16:00

STRS menetelmiä 2D ja 3D

Historiaa

Jo 1930-luvulla tiedostettiin mahdollisuus mitata yksittäisiä puita ilmakuvilta

1960-luku Kanada1970-luku Ruotsi (Talts 1977), Norja1980-luku Suomessa → VÄI kuvat metsätalouteen

(KUNNALLISTEKNIIKKA OY, Finnmap Oy)

Manuaaliset fotogrammetriset mittaukset kalliita- kuvien hidas orientointi – stereokartoituskojeet kalliita- maanpinnan korkeus ongelma

1990-luvulla “Digital revolution” YPNIT –tutkimus heräsi eloon

MINV12 Pe 14:15-16:00

STRS menetelmiä 2D ja 3D

Optisen STRS:n pioneereja (2D YPNIT)

1989-1991 Axel Pinz (AT)1990- Pasi Kiema, Risto Suvanto & Hannu Salmenperä (FIN)1990- Donald Leckie, Francois Gougeon, Richard Pollock (CAN)1995- Kim Dralle, Morten Larsen, Mats Rudemo (DK)

Kenneth Olofsson (SWE), Thomas Brandtberg (SWE) Nicholas Coops (AUS), Pouliot, King, Juho Pitkänen (FIN), Mike

Wulder (CAN),

3D YPNIT1999- Mads-Jeppe Tarp-Johanssen (DK), Ilkka Korpela (FIN)2000- Peng Gong & Greg Biging (USA)

3D Canopy modelling (photogrammetric DSMs / CHMs)1995- Carson, Miller & Walker (1996), Adler & Koch (1999), Halbritter

(2000)

MINV12 Pe 14:15-16:00

STRS menetelmiä 2D ja 3D

2D menetelmistä

1) Crown/tree top detection (paikantaminen)2) Crown delieation (latvuksen rajaaminen)

Lokaalin sävyarvomaksimiin perustuvat menetelmätJa/tai segmentointiin perustuvat menetelmätMaskin yhteensovitukseen perustuvat (template matching)

Yleensä hyödynnetään vain yksi kuva per kohde

Implementoitu kaupallisesti:- FACT- Ecognition

Ilman pituustietoa ovat puuestimaatit melko epätäsmällisiä ja herkempiä allometriselle harhalle. Plantaasit?

Linkki Gougeon ITC Linkki FACTLinkki Definiens

Multiple image matching of aerial images for 3D mapping and measurements of individual trees

3D STRS with following non-trivial image-based tasks

1) Tree top positioning (height estimation)2) Measurement of crown dimensions3) Species recognition

STRS menetelmiä 3D

Manually….

DEMO 9

Manually….

Use Allometric models> D_spruce:=(a0_S+a1_S*(height^.5)+ a2_S*(cw^.5))^2;> a0_S:=-3.224;a1_S:=0.819;a2_S:=1.092;> subs(cw=42.4,height=293,D_spruce);

=> PHOTO DBH-estimate: 244 mm; ground truth (reference) dbh = 234 mm, reference height 25.0 m (photo 24.4 m)

Manually….

Measurement errors Model errors (allometric bias)

Manual … automatic challences

Radiometric Calibration?

Trees are 'sharp peaks' 'susceptible' to perspective distortion. (c.f. LS-matching)

Manual … automatic challences

Scene complexity (constancy) Variation in objects of interest

Manual … automatic challences

Manual … semi-automatic

Start from - semi-automatic 3D tree top positioning

Accurate tree top positions will help in

semi-automatic

- measurement of crown dimensions- and species recognition

“This problem of full system autonomy will never be solved” Manos Baltsavias, Wien 13.2.2006

Manual … semi-automatic

Data acquisition costs cannot exceed 2-3 € per ha

→ limits scale and number of images or density of airborne lidar data

Aim at a high degree of automation with some of the trees to be completed by manual measurements.

Assume availability of an accurate terrain model and some form of field data for calibration and validation. Some field work is inevitable.

3D search space

Terrain model

2 aerial images with accurate sensor orientation

Apply template matching (TM) for tree top image positions

Aggregate TM matching energy to discrete points in the search space; find clusters (hot spots)

Semi-automatic

“Applying in 3D” proposed in Larsen and Rudemo (1998)Realized by Korpela (2000), Tarp-Johanssen (2001).

Z-errors f(height)Z-errors (map)

Found, missed, extra

XY-error vecs (map)

Semi-automatic

Experience gained so far

• Method works relatively well in regular stands Not invariant to scale or species; how to obtain?

• Depth of the 3D search space is crucial How to acquire? (erikoisharjoitus)

• SP-recognition still a bottleneck; we need >95% accuracy (correct recognition); how to deal?

• Need for calibration: photo-measured crown widths are underestimated; between stand variation in allometry; needs to be minimal!