Customise Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorised as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyse the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customised advertisements based on the pages you visited previously and to analyse the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

Kartlegging av viltskader i Sveaskog

TerraNor har i samarbeid med svenske Sveaskog utviklet en analyse for kartlegging av viltskader i ungskog med bruk av laserdata. Vi vil her beskrive hvordan analysen foregår og si litt om kvaliteten på den.

 

TEKST OG ILLUSTRASJONER: Nils Erik Jørgensen

Nils Erik Jørgensen er CTO i TerraNor. Han har arbeidet med GIS nasjonalt og internasjonalt siden 1985, blant annet som førstelektor i GIS og datafag ved HiG, skogbruks studiet på Brandbu. Senere med GIS og digital veiplanlegging i Skogdata. I en serie i Norsk Skogbruk deler han erfaringer med digitale løsninger i skogbruket.

Sveaskog er en av Europas største skogeiere, har rundt 3 millioner ha skog og avvirker 10 millioner m³ pr år i tynning og sluttavvirkning. Dette tilsvarer omtrent hele det norske skogbruket. I nord­-Sverige har Sveaskog mye beite­skader fra hjortedyr. Siden det dreier seg om store områder, har Sveaskog valgt å bruke lidar/laser for en effektiv analyse.

Først en liten repetisjon om laser. Når flyet flyr fremover, sveiper laseren fra side til side og måler avstanden til alle punkt på bakken ved å sende ut laserlys og måle tiden for returen. Lysstrålen dekker fra 20 til 60 cm på bakken avhengig av flyhøyde. Ved å måle flere returer på laseren kan vi måle både bakken og kronetaket. Med 2–5 punkt pr m² kan vi måle høyden selv på små planter. Normalt flyr man om våren før løvet og gresset dekker plantene. I dag finnes det laser i satellitt, fly, droner og bakkestasjoner.

 

BEITESKADER IDENTIFISERES VED AVVIKENDE HØYDE

Sveaskog ønsker å se hvilke områder som er beitet ned av hjortedyr. Til det trenger vi å kartlegge alle planter med posisjon og høyde over store områder. De skadete områdene ble plantet for 30 år siden og skulle ha god høyde nå. Målet er å finne hvor mange trær vi har i ulike størrelser i området og finne hvor det er beiteskader som avviker fra forventet høyde.

Første steg er å lage to raster på 50 cm over området for Digital Terreng Modell (DTM) og Digital Surface Model (DSM) eller kronetaket. DTM finner vi ved å tilordne laveste lidarpunkt i hver rute til DTM rasteret. Tilsvarende finner vi DSM rasteret ved å finne høyeste lidarpunkt i hver rute. Ved å trekke DTM fra DSM får vi normalisert DSM (nDSM) eller på godt norsk, trehøyde, i alle rutene. Skal vi se etter veldig små planter må vi gå ned i 20 cm ruter, litt avhengig av hvor tett med punkter vi har.

Med nDSM kan vi dele skogen inn i plantefelt i turkis og ungskog i grønt. Eldre skog er det ikke i dette området. De hvite figurene markerer områder som skal undersøkes for beiteskader.

ULIKE TREHØYDER: Normalt fargelegger man laserdata etter høydeverdi fra lave verdier i blått til høye verdier i rødt.
ULIK ALDER: Øverst viser raster med lysere verdi for større trehøyder. Nederst er området delt i ungskog i grønt og plantefelt i turkis basert på ndsm.

 

SKILLER MELLOM ULIKE UTVIKLINGSTRINN

Programmet har en automatisk funksjon for å finne tre­topper ved å analysere nDSM rasteret. Hvis to topper står tett ved siden av hverandre, vil den høyeste toppen bli registrert. Hver tre blir registrert med punkt og høyde. Trærne klassifiseres i høydeklasser etter utviklingsstadium som utvokst, tynningshøyde, ryddehøye og ungt tre. Nå kunne vi telt opp antall i hver klasse for hvert bestand, men det blir for grovt. I stedet legger vi på et raster på 20 x 20 m og beregner tetthet i hver klasse i hver rute. Det gir en god over­sikt over hvor stor del av bestandet som har tilfredsstillende tetthet og hvilke deler som ikke har det. Når man kjenner bonitet og alder for bestandet, vet man hvor høye trærne bør være. Store avvik fra høyde tilsier beiteskade. Dermed har vi en oversikt over hvilke deler av bestandet som er beite ­skadet. Det er fullt mulig å kartlegge treslag i tillegg til høyder, men det var ikke problemstillingen i dette prosjektet.

RETURLYS: Flyet med laser sender ut lyssignal og måler returen på alle retursignaler slik at man kan beregne bakken, trekronen og trehøyden.

FLYVNINGEN KOSTER MEST

Primærkostnadene ved en slik analyse ligger i laserflyvningen. Feltarbeid behøves egentlig ikke til analysen av beiteskader siden det blir målt detaljert ned til selv små planter. Det som behøves av feltarbeid er etterkontroll for å vurdere tiltak. Det er greit å sjekke om problemet skyldes elg, rådyr, jord rotter eller andre dyr. Og analysekostnadene er ikke store. Det dreier seg om maskintid og vurdering av resultat. Alt maskinarbeid er helautomatisk.