Segmentoinnin vertailu harva- ja tiheäpulssisella laserkeilausaineistolla
Hämylä, Ossi (2015)
Hämylä, Ossi
Hämeen ammattikorkeakoulu
2015
All rights reserved
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-201502162270
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-201502162270
Tiivistelmä
Tämä opinnäytetyö on osa Evon opetusmetsälle tehtävää metsäsuunnitelmaa.Siinä opetusmetsän alueelle tehtiin Arbonaut Oy Ltd:n ArboLiDAR-kuviointityökaluilla laserkeilaus- ja ilmakuva-aineistojen pohjalta kuviointi. Kuvioinnissa käytettiin sekä harva- että tiheäpulssista laserkeilausaineistoa. Tavoitteena oli verrata aikaansaatuja kuvioita ja selvittää onko laserkeilausaineiston pulssitiheydellä vaikutusta tuotettuihin kuvioihin.
Automaattikuviointi tehtiin ArcMap:ssa ArboLiDAR- työkaluilla. Työssä käytettiin myös ArcMap:n omia työkaluja sekä LAStoolsia. Laserkeilaus-, ilmakuva- ja koeala-aineistot olivat peräisin opetusmetsän omista aineistoista. Loput aineistot hankittiin Maanmittauslaitoksen avoimien aineistojen tiedostopalvelusta.
Työn tuloksena selvisi, että tiheäpulssista laserkeilausaineistoa käyttämällä saadaan aikaan hieman parempi kuviointi kuin harvaa aineistoa käyttämällä. Molemmissa esiintyy kuitenkin virheitä, eivätkä ne sovi sellaisenaan lopullisiksi kuvioiksi. Tavallisen metsäsuunnittelun kannalta tiheällä aineistolla tuotettujen kuvioiden paremmalla laadulla ei todennäköisesti ole suurta merkitystä.
Automaattikuviointi tehtiin ArcMap:ssa ArboLiDAR- työkaluilla. Työssä käytettiin myös ArcMap:n omia työkaluja sekä LAStoolsia. Laserkeilaus-, ilmakuva- ja koeala-aineistot olivat peräisin opetusmetsän omista aineistoista. Loput aineistot hankittiin Maanmittauslaitoksen avoimien aineistojen tiedostopalvelusta.
Työn tuloksena selvisi, että tiheäpulssista laserkeilausaineistoa käyttämällä saadaan aikaan hieman parempi kuviointi kuin harvaa aineistoa käyttämällä. Molemmissa esiintyy kuitenkin virheitä, eivätkä ne sovi sellaisenaan lopullisiksi kuvioiksi. Tavallisen metsäsuunnittelun kannalta tiheällä aineistolla tuotettujen kuvioiden paremmalla laadulla ei todennäköisesti ole suurta merkitystä.