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Forestry Studies
Édition 73 (2020): Edition 1 (December 2020)
Accès libre
Airborne laser scanning as a basis for forest mensuration
Tauri Arumäe
Tauri Arumäe
et
Mait Lang
Mait Lang
| 11 mars 2021
Forestry Studies
Édition 73 (2020): Edition 1 (December 2020)
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Article Category:
Short communication
Publié en ligne:
11 mars 2021
Pages:
136 - 144
Reçu:
14 déc. 2020
Accepté:
21 déc. 2020
DOI:
https://doi.org/10.2478/fsmu-2020-0020
Mots clés
airborne lidar
,
forest structure
,
practical forestry
,
sparse ALS point clouds
© 2020 Tauri Arumäe et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Joonis 1
ALS-põhine Eesti metsade kõrguskaart (ülemine) ja kasvava metsa tagavara kaart (alumine) koostatud Maa-ameti 2016–2019 lennuandmete põhjal.Figure 1. Forest height (upper) and standing wood volume (lower) map based on the Estonian Land Board ALS data from 2016–2019.
Joonis 2
ALS-i andmete aegrida aastast 2009 kuni 2018, millel kujutatud 10-meetrise piksliga metsa kõrgushinnangu muutus. Viimasel, muutuste kaardil vastavad tumepunased toonid suurele kõrguse kahanemisele (nt lageraie) ja tumedad rohelised toonid näitavad kõrguskasvu noorendikes.Figure 2. ALS data timeseries map from 2009 to 2018, including the forest height change on a 10 metre pixel. The bottom-right map shows a drastic decrease in height (clearcuts) in red and rapid growth with dark green (young stands).
Joonis 3
Punktipilve kirjeldavate meetrikute aegridade näited: a) kõrgusjaotuse 90-protsentiil, b) katvus. Suur kõrguse kahanemine viitab lageraiele. Mõõtmised on tehtud kevadel (k) või suvel (s). Lehepinnaindeksi erinevuste ja skannerite omaduste mõju tõttu ei ole aegread siledad.Figure 3. Examples of a) 90th height percentile and b) canopy cover change over the course of 9 years. Labels indicate spring (k) and summer (s) conditions. Large drops in values refer to clearcuts and the variation is related to differences in fenological state and scanner settings.