Slide 1

”Senaste” inom 3D fjärranalys
Redovisning om skoglig flygburen laserskanning och
fotogrammetri för skogsinventering
14.9.2012 Ilkka Korpela, Akademieforskare
Institutionen för skogvetenskaper, HU
”... den tvärvetenskapliga verksamheten är att främja ekologiskt, ekonomiskt och
socialt hållbar användning av skogarna samt skogs- och myrmiljöerna”
(http://www.helsinki.fi/skogsvetenskaper/)
Namn på två låtar & ett område i Stockholm finns gömmt i ppt-bilder, kan du hitta dom?
Syftet
Larä känna till
• Väsentliga ord och begrepp
• Den denaste utveckling inom optisk fjäranalysbaserad
skogsmätning (uppskattiningen, kartlägning, värdering, )
• Powerpoint bilder
•Vokabulären i 4 sidor, MS-Word filet
http://www.helsinki.fi/~korpela/jako/Vokabularen.docx
• Ett 45 minuters tal + Paus + Funderingsstund + Meningsbyte
Innehållet av föreläsningen
• Fjärranalys och skogen – Bakgrundsinformation
• Historien, förr och i digitaliserade nutider
• Att surfa på teknikens framgångsrika vågor
• 3D med bilder – Digital fotogrammetri
• Den lättare vägen – Laserskanning
• Vad forskar man just nu?
• Vad har jag syslat med – ”bästa bitar”
Bakgrunden: Syftet med fjärranalystekniker inom
skogsuppskattningen
• Datainsamling för ett bättre beslutsfattande
(temporal/spatial) (efterfrågan för data)
• En del av skogsbruksplanering, men också
(natur-, miljö-, landskaps-, stadsplanering)
• En näring  kostnadseffektivitet
(nytta kontra kostnader)
• Någon betalar alltid aktiviteten. Faktumet som ofta faller
i glömskan.
Beslutsfattandet inom skogsbruk
Ekologiska & ekonomiska
Skogen, infrastruktur för
modeller, prognoser osv.
skogsbruk, typ av
skogsbruken
Olika fjäranalystekniker utgör
Skogsägare, myndigheter,
alternativ (komplettera) här
politiker, enstaka träd… hela
med påföljder senare i kedjan.
landet, nu..om 20 år
Mitt gammalt skogsinventeringsnomogram
Syftet med fjärranalystekniker... (ingen självklarhet)
Alla patienter kan inte hjälpas från rymden och inte med
stövelvandring heller 
Kombination av (Sampling + fältobservationer + expert
kunskap (inkl. modeller) + fjäranalysobservationer).
Optimering av detta system i det varierande skogsbruket
(virkesefterfrågan, priser, kostnader, lönsamhet) och dess
infrastruktur (lagstiftning, (stöd)politik, skattepolitik, osv.)
Se upp för teknikfanatiker
Målet?
Inom skogsbruksplanering (oberoende av ägoslag) i
Finland:
Ministeriet vill något. Förr ville (statliga beslutfattarna) att
skogar används. De vill också att skogar bevaras.
Skogbruksplanering utgör ett medel.
Privata skogsägare vill (bl.a.) veta om avverkningsmöjligheter och optimering av huggningsaktiviteter. Så
noggrant som möjligt med ringa pengar. Firmor vill detsamma och t.o.m. vara medvetna om andras resurser.
Databehov för att kunna svara på frågor gällande
nutida situationen (eller bak-) och framåt i tiden.
Målet – mera allmänt
Frågor med tidsmässig och spatial täckning
Internationella  Klimat, markanvädning,...
Nationella  Skogs-, energi-, miljöpolitiken
Regionala  industri-investeringsfrågor, stadsplanering
Fastighetsnivå  värde, avverkningsmöjligheterna
Beståndsnivå  skogsvården, optimaliska åtgärder
Trädnivå  korkekar i Spanien, möbelvirke i Tyskland,
 Olika krav på
- noggrannhet,
- variabler,
- hållbara kostnader
Målet
Fastighets – Beståndsnivå:
Olika frågor och variabler enligt
åldern / utvecklingsklass
(växtplats, volym, tillväxt,
distributionsvariabler av höjd- eller
diameterdistributionen, LAI? osv.)
Bakgrund: Så har enkelt är skogsmätning
Att mäta skog innebär, alltid (”gyllene triangeln”):
• Mätningar och observationer (direkta eller indirekta)
• Användandet av modeller (beroendet mellan fenomen)
• Sampling / urval (några får representera Dom Andra)
t.ex.
• Höjd-, relaskåpmätningar, bestämningen av
växtplatstypen, pixelvärden, laserpunkter,
• Volymfunktioner, allometrisk samverkan mellan
variabler (krondiametern – stamdiametern),
klassificeringsfunktioner
• Provträd, provytor, -linjer, kluster, gles data,
Fjärranalys (FA) av skogar
• Indirekta mätningar från luften / rymden och
i skogen (referens-, undervisnings-, kontroll-)
Aktiva eller passiva. Elektomagnetisk strålning.
• Modeller beskriver sambandet mellan variabler av intresse och
signaler. Två huvudansatser finns här.
Teoretisk FA och Datastyrd FA.
Imputering (tilldelning) av det kända beroendet till det okända
området/populationen, med statistiska modeller.
• Urval / Sampling har en mindre (varierande) betydelse, men
behövs (t.ex. kontrolldata)
Dom två alternativen: empirisk eller teoretisk approach
Objekten  Sensorsystemet  Fältobservationer + FAobservationer+tolkning  Statistisk modell  imputering 
uppskattning av hela området
Objekten+Teorin+FA-observationer+fältdata  Fysisk modell
 Inverterad modell + FA-observationer  Objekten
(kvaliteter) av hela området
- Aktiva mot passiva observationer
- Spatiala upplösningen, samplingstäthet
- Spektrala upplösningen (antalet våglängsbanden)
- Radiometriska upplösningen (~Bitdjupet, Signal-brusförhållandet)
- Tidsmässiga upplösningen
- Mediets inverkan (submarin-, när-, luft-, rymdfjärranalys)
- Dimensionen: 2D, 2.5D, 3D
Några exempel – Skalan är väsentlig
Några till
Terrester mot
rymd FA
Mediet (luft)
om Historien
•Teknikens utveckling i fjärranalys, inom civila applikationer har följt
denna inom?
• Försvarsmakten’s första flygbildskameror på 30-talet
• Finska skogsforskare (R. Sarvas) rapporterade om flygfotokraferingens
möjligheter på 30-talet
• Lantmäteriverket i Finland, efter kriget, grundkartläggning
• Infrarödfilmen nådde Finland på 1970-talet
• Stereotolkning av analoga bilder, svaga steg på 1980-talet
• Ortokorrigerade digitala bilder i slutet av 90-talet (scanning av film)
• Satellitbilder för rikskogstaxering (Simo Poso, Erkki Tomppo) har
existerat i över 25 år.
• Första tester med laserskanning ~2000 (Juha Hyyppä TKK), första
kommersiella flyg sommaren 2004
• Digitala ramkameror, f.o.m. 2006
Militärteknikens sista
landvinningar
- GPS/INS- baserat navigeringssystem, direkt och exakt orientering
av sensorerna (rotationer/vridning och positionen i XYZ på en frekvens bättre än
200Hz)
- Flygburen laserskanning, Snabba sändare/mottagare av korta laserpulser,
Up till 500 kHz ”PUF”, Exakt orientering av smala “pulsstrålar”, noggran bestäming
av flere distanser, kartlägger kronskikten och jordytans geometri samtidigt.
Mäter återspridning av ljus. Tidstämplade fotoner.
Vågformlasern lagrar provtagna amplituder (tidserie av amplitudsvärden), Ekolasrar
lagrar distansobservationer
- Digitala flygfotograferingskameror, CCD-sensorer som mäter radians.
Förbätringar i radiometrin i jamförelse med filmkameror.
- Databehandlingens utveckling, rörlighet, lagringsmediernas kapasitet, hastighet
av dataöverförning, nya algoritmer inom datavetenskap, automatiska
- Satellitbilder med en upplösning på sub-meternivå, hyperspektrala skannrar.
om Historien – Vad har teknikens framgång gett oss?
Fina grejer, men …
- Att flyga kostar ännu 50+ €/min i atmosfär, Ute i rymden?
- Ostadigt väder / molntäcket vs. molnfri med en
solelevation på 30 grader
- Sommaren är kort
- Olika (strukturer) skogar visar lindriga skillnader i
mätningar som är tagna på en distans av 110 km
eller 600900 km. Inversionen?
3D mätningar och bildbehandling - Digital fotogrammetri
“Skogen är ett kompliserad 3D system”
Idéen:
Rekonstruktion av tredimensionella
objekt från mer än en bild.
Behövs:
En operatör eller algoritm som löser
bildmatchningsproblemet.
Utmaning:
Problemet kan ej lösas entydigt i de
flesta fallen (skuggning,
perspektiv/ockludering) i skogar.
Lösningar leder till “en kombinatorisk
explosion”.
CHM~krontaksmodell (yta)
DEM~terrängsmodell (höjdyta)
3D mätningar och bildbehandling - Digital fotogrammetri
Andel fotosynliga träden
enligt relativa höjden (0-1).
Manuell lösning till bildmatchingproblemet “Skogen är ett kompliserad 3D system”
för trädtoppar.
3D mätningar och bildbehandling - Digital fotogrammetri
Lösning till bildmatchingsproblemet genom att begränsa volymen av möjliga
lösningar – geometrisk
begränsning.
3D mätningar och bildbehandling - Digital fotogrammetri
3D mätningar och bildbehandling - Digital fotogrammetri
För- och nackdelar med BILDER
(altså med passiv optisk fjärranalys)
- vädret
- skuggor och blockering/ockludering
-/+ “Att åstadskomma något i 3D är lite komplicerad”
(Analytisk geometri + databehandling)
+ Att nå “tät urval/samplig” är billigare än med
LiDAR/radar
+ Multispektrala bilder, tidssekvensser möjliga
“Skogen är ett kompliserad 3D system”
Den okomplicerade 3D vägen - Flygburen laserskanning
Om tekniken “som detonerade banken“:
Apparatens delar och funktion:
- Snabb laser pulssändare (pulser av nanosekunders längd)
- Pulsenergin sprider sig Gaussiskt, mycket smalt ’fotspåret’
- Laserljusets våglängd t.ex.532, 1064, 1550 nm. IR-sensorer dominerar,
- Mottagere med en snabb fotonräknare (fotodiod), ut far spänningen,
snab analys för ekon (tidsinterval, distans, spridningsintensitet) och/eller
sampling (provtagning) av amplitudvärden, på en GHz hastighet
- En exakt klocka, mäter ljusets gångstid, distansen = 1/2tc.
- Uppmätningar: ekon eller vågformen, eller båda
- Datorn + GPS/INS systemet, apparatens orientering (vridning) och
position, kontinuerligt. Skanner-objekt vektorn .
- Leveranspriset 1-1.5 miljoner €
- Avsedda för topografisk kartläggning (träd utgör problem)
Om laserskanninginformation
‘Fotogrammetri använder ljus för at nå koordinater’
Modern fotogrammetri har med radiometrin och göra, också
Cam #1
Cam #2
Cam #3
LiDAR
Z
Y
X
Om laserskanninginformation
Laserskanner
(LiDAR)
Flygbana / orientering
GPS + accelerationer
tx (X0, Y0, Z0, , , )
Positionen och läget i stund tx,
F = 100200 kHz
Skanningsvinkel
 ( 20°) + 
Distans
Utgående
vågform och
den som
återvänder
(återspridning)
.
Laserpulssens riktning
(i,j,k) = f(, , , )
Objekts position:
(Xa,Ya,Za) = (X0,Y0,Z0)(laser) +
distans  (i,j,k)
Objekt (Xa, Ya, Za)
Belyst område
(fotspåret, footprint)
Flygburen laserskanning
Laserskanning ger
observationer om
växlighetens geometri
och radiometri
(volymetrisk
återspridning).
Bladyta, bladställning,
täthet, osv. påverkar
signalen.
Pulsen når ofta
terrängen genom
öppningar (mått på
dem)
Laserskanning – För- och nackdelar
+ Väldigt lätt att utföra 3D rekonstruering. Direkt mätning av XYZ-koordinater
(Jämför med bildmatching)
+ Aktivt system. Vädret är en mindre kritisk komponent. Solljus filtras bort.
Nedanför molntäcket, 48bättre chanser vädervis under växtperioden
i jämförelse med rymd- eller flygburen fotografering (passiv FA).
+ Inga skuggor i landskapet, minskad blockeríng/ockludering p.g.a små vinklar
Skanning +/- 15 grader längs lodet, nedåt.
 Återspridning endast på en våglängd. Ringa BRDF-effekter (bidirektionel
ljusspridningsfunktion). Konstiga effekter p.g.a distansvariationen
eftersom fotspåret täcks ej helt av löv och barr. Systembundna justeringar.
 Sensor orientering är känslig för GPS-fel. Vinklar (vridning av
laserkanonem) har ett medelfel på 40-100 mikroradianer, ju högre man flyger, desto
värre noggranhet för punkter i terrängen.
- Icke-systematisk sampling (punktkonfigurationen beror på många faktorer)
Höga samplinggrader blir dyra pga låga flyghöjder.
Laserkanning i skogen
Pulser som nått terrängen – digital
höjdmodel
Ekon i trädkronor  trädhöjder,
positioner, krondiametrar, trädslag,
inventering av virkesförråd med
“enstaka träd –metoden”.
(Yksinpuintulkinta)
Ekon i trädkronor inom ett bestämd
område : kalkylering av statistiska
fördelningsvariabler (medelvärde,
standardavvikelse, kvantiler,..) av
höjd- och intensitetdistributioner.
(Aluepohjainen)
Laserkanning i skogen – empiriska FA
Uppskattning av medelhöjden på
provytenivå.
Precisionen av stamvolym på provytenivå.
Förklarande variabler: höjdkvartiler, Kvot av terrängsträffar, osv.
Laserkanning i skogen – empiriska FA
Laserskanning används redan för uppskattning av virkesresursser
för skogsbruksplanering
- Laserskanning, 1 €/ha
- Flygbilder, 0.5 €/ha
- Provytor, 24 €/ha
- Statistisk imputering, 0.5 €/ha
Resultater är
- i rasterformat eller enligt beståndsindelning
- indelning i bestånd sker genom tolkning av laserdata (segmentering)
- stamvolym, medelhöjd, grundyta, stamantal per trädslag
- I bestånd där H> 6-8 meter
Första erfarenheter i Nordamerika och i Ryssland på 1980-talet.
I Norden, praktisk använding började i Norge
Vad forskar man nu?
• Starka empiriska sambanden har man redan hittat och utnyttjat (där
pengar har varit med i spelet)
• Lätt automatiserade funktioner har redan blivit autom.
(punktmolnalgoritmer, bildmatchningsalgoritmer)
• Nya applikationsområden kommer, söks.
(det finns annat också iskogen, tidserier, uppföljningsmetoder)
• Teoretisk arbete siktar på en bättre förståelseav ljusets beteende i
växligheten, och i atmosfären. Syntetiska provytor i framtiden som
målet, t.ex. Byggandet av simulatorer som samlar kunnandet.
• Fotografering (hyperspektral scanning) från flera riktningar för en bättre
beskriving av växligheten, med flera våglängder. Hur signaler varierar med
synvinkeln beror delvis på växligheten.
• Koppling av inventeringar och tillväxtprognoser, i stil ’Kalman-filtering’
• Kloka och komplexa klassificeringsalgoritmer (maskininlärning)
Vad forskar man – exemplar på mina äventyr?
“Enstaka träd” –metoden med bilder+LiDAR kombinerad
“Enstaka träd” –metoden med bilder: trädpositioner, höjder
Kronform med laserpunkter
Krondiametern med
flygfoton
Höjdmodeller med hjälp av
gamla foton i arkivet.
Försumpningen av träsk och gölar I
fototidsekvenser
Kartläggning av renlavar med lasersignalen
Uppskattning av plantbestånd i flygfoton och laser.
Mätning och kartläggning av objekt med laserpulser
som ej har tangerat dom.
Öppningar I pseudodatan
motsvarar trädkronor
Jämförelser av kameror och laserskannrar i fält / simulering.
ADS40 radkamerabild.
Vägen ej går i sicksack.
Samtidig mätningen av belysning och
reflektans-spektrum av objekt.
Utveckling av metoder för att bestämma positionen under
krontaket på dm-nivå.
Identifiering av
torvmarkstyper I
laserskanning
articifiell intelligens
används med över
60 förklarande
variabler.
Klassificering av trädslag med
laserskanningsdata
Trädkronor och tak i Hyytiälä
Klassificering av trädslag i reflektansflygfoton, med
riktningsbereonde signaler
Bestämning av skuggor och
kamerasynlighet
Bi-direktionel ljusspridning hos tall, gran och björk.
Blå, grön, röd, och när-infraröd våglängder
Resultat visar att
- Riktningsberoende signaturer gav en lindrig (oansenlig) hjälp
- Enstaka träd syns likadant mörka eller bleka åt alla riktningar, på alla våglängder
- Det är orsaken bakom den höga reflektansvarianssen inom trädslag
- Trädslagsidentifiering håller sig som oavgjort problem
Skogsuppskattning med en mobiltelefonkamera.
Skogägaren går omkring
och tar foton, enstaka och
systematiskt placerade.
Dataöverföring.
Tolkning.
Identifiering av förändringar, och skador i laser tidserier
Snöskador.
Röjning av underväxten.
- Uppskattningen av underväxten, ungskogväxligheten i vågform- och ekolaser
- Trädslagsklassificering i vågformlaser
- Terrester fotogrammetri för en bättre förståelse om lasersignalen
Första ekon ytor
med jämna
reflekstans
Asfalt,
amplitudvärden varierar
Simulering av laserskanning och återspridning i skogsvegetation
Björk,
Bergrör
Mjölke
Vi har kontroll över skannern och kan ha
den såsom vi vill (testa parametrar).
Återspridning är enklare att behärska.
En våglängd endast, en riktning endast.
Byggandet av växter == flaskhalsen
Tackar!