Virhelähteet yksittäisten puiden latvusten ilmakuvamittauksessa

Virhelähteet yksittäisten puiden latvusten ilmakuvamittauksessa

Antti Mäkinen

17.5.2005

Maatalous-metsätieteellinen tiedekunta / Metsävarojen käytön laitos

Taustaa

Kuvamittaukset perustuvat ns. fotogrammetriseen

monikuvamittaustekniikkaan (Korpela 2004) Yksittäisiltä puilta mitataan latvuksen läpimitta (dc, crown

diameter) ja pituus (h, height). Mittaus tehdään jokaiselle

puulle vähintään kahdelta ilmakuvalta.

Jokaiselle mitatulle puulle estimoidaan

rinnankorkeusläpimitta Kalliovirran ja Tokolan allometrisillä

malleilla

Kuvamittaus

Tutkimuksen taustaa

Monikuvamittaustekniikka mahdollistaa yksittäisten puiden

läpimitan ja pituuden mittaamisen. Tarkkuudesta ei tietoa.

Tavoitteena arvioida menetelmän tarkkuutta ja löytää

tarkkuuteen vaikuttavat tekijät.

Aineistona 715 maastossa mitattua koepuuta 24:ltä

koealalta. Kaikki maastokoepuut mitattiin useammalta

ilmakuvalta (max. 24 eri lmakuvaa / puu) yht. 13392

havaintoa.

Mittausvirhettä tarkasteltiin eri kuva-, metsikkö- ja puutason

tunnusten suhteen.

Kuva-aineistona 1:6000, 1:12 000 ja 1:16 000 väri ja

väärävärikuvat

Tutkittuja asioita

Erilaiset tekijät vaikuttavat mittauksissa esiintyvään

virheeseen

Kohde-kamera –geometria: Missä kohdalla kuvaa puu

sijaitsee? Mistä kulmasta puu on kuvautunut? Miten

auringonvalo vaikuttaa puun näkyvyyteen?

Metsikön rakenne: Tiheys, puulaji, metsikön tasaisuus...

Mitattavan puun ominaisuudet: Puun koko suhteessa

lähiympäristön puihin, puun latvuksen muoto ja

ominaisuudet (puulaji)...

Kuinka paljon ja miksi mittauksissa on virhettä?

Mittausvirheen analysointi

Latvusläpimitan mittausvirhe Δdc = dc image - dc field

Mittausvirhettä tarkasteltiin erilaisin tilastollisten menetelmien

avulla (korrelaatio, regressioanalyysi) erilaisten kuva-asetelmaa ja

metsikön ominaisuuksia kuvaavien tunnusten suhteen.

Normal observation 10863 -0.50 0.81 0.95Only other side of the crown visible 143 -0.70 0.65 0.95

Crown edges blurred 47 -1.33 0.99 1.66

Only the top of the crown visible 320 -1.32 0.84 1.56

Crown not visible, no record 299 - - -

Crown edges too blurred, no record 1616 - - -

Sample tree outside image area, no record 104 - - -

Unrecorded crown diameter observations 2019

All observations 13392

RMSE, m

0.97Recorded crown diameter observations 11373 -0.53 0.81

Observation type Number of observations, N

Measurement

error ∆dc, mStandard

deviation, m

Tuloksia

Puulaji tärkein yksittäinen mittausvirheeseen vaikuttava tekijä

Muita virhettä selittäviä muuttujia: valaistussuunta (aurinko),

latvuksen läpimitta, lähiympäristön puuston keskipituus ja

ppa, naapuripuiden varjostusta kuvaavat tunnukset.

Kuvamittausten kalibrointi malleilla, jotka hyödyntävät

edellisiä muuttujia (kuvakohtainen, yleinen monikuva, yleinen

monoskooppinen).

All species -0.50 0.81 0.95 26.2 10863

Pine -0.31 0.80 0.86 24.1 5397

Spruce -0.79 0.73 1.08 28.4 3397

Birch -0.51 0.83 0.98 26.4 2069

Number of observations, N

Tree speciesMeasurement error

∆dc, mStd. dev., m RMSE, m RMSE, %

Tuloksia

species model type Δdc, m Std. Dev., m RMSE, m RMSE, %

All species

image-spesific 0.12 0.68 0.69 17.6

stereoscopic 0.16 0.73 0.75 20.4

monoscopic 0.17 0.72 0.74 18.9

Pine

image-spesific 0.10 0.66 0.67 18.2

stereoscopic 0.18 0.71 0.73 20.7

monoscopic -0.23 0.68 0.72 19.4

Spruce

image-spesific -0.01 0.51 0.51 14.0stereoscopic 0.02 0.57 0.57 15.0monoscopic -0.21 0.70 0.73 19.9

Birchimage-spesific 0.00 0.51 0.51 12.6

stereoscopic 0.01 0.68 0.68 16.8monoscopic 0.12 0.76 0.77 18.8

• Kolme erilaista kalibrointimallia mittausvirheen vähentämiseksi. Kuvakohtainen kalibrointi toimivin, mutta käytännön kannalta epäsopiva.

Tutkimuksen ongelmakohtia

Maastodatan mahdollisesti suuri hajonta (ei tarkkaa tietoa

maastoaineiston tarkkuudesta) Kaikki mittaukset vain yhden henkilön suorittamia

Menetelmän ongelmakohtia

Menetelmä manuaalinen (työläs) Mittaus jonkin verran subjektiivista Latvusmittauksen virheen lisäksi allometristen mallien virheet tilavuuden

estimoinnissa Mittausten kalibroinnin toimivuus?

Mitä tiedämme nyt?

Mittausvirheen suuruus

Mittausvirheeseen vaikuttavat tekijät (ainakin osa niistä)

Monikuvamittaustekniikalla suoritetun puiden mittauksen

tarkkuuden yläraja (kuinka tarkasti voidaan mitata?)

Mitä seuraavaksi? Yleisen kalibrointimallin toimivuus erilaisilla testiaineistoilla

Lisätestaus eri operaattoreilla ja erilaisilla kuva-aineistoilla

(nyt testauksessa 1:30 000 kuvat väärävärikuvat)

Kohdennettujen maastomittausten käyttö mittausten

kalibroinnissa