Pāriet uz galveno saturu
  • LAT
  • ENG
  • Sākums
  • Jaunumi
  • Projekti
    • EO-BALP
    • TWINNOVATION
    • ML4HealthyForest
  • Pakalpojumi
  • Par mums
  • Kontakti

Woodstock projekta gala posma rezultāti pieejami testēšanai jau 2022. gada sākumā

29. decembris, 2021 pl. 23:34, Nav komentāru

Projekta beigu posmā rezultāti, ar kuriem mēs plānojam dalīties, ir par satelītdatiem balstītu krājas apjoma novērtēšanas tehnoloģiju (WoodStock). Mēs esam izstrādājuši prototipu tehnoloģiju krājas apjoma noteikšanai no augstas izšķirtspējas satelītu datiem, izveidojot trīs dažādas metodes koku sugu, koku augstuma un meža blīvuma noteikšanai. Veicot visaptverošus pētījumus, izmantojot dažādus datu avotus, piemēram, LiDAR, harvesteru, inventarizācijas, lauka datu, satelītattēlu, ortofoto u.c., kā arī neironu tīklu modeļus, tika veikta dažādu modeļu un parametru testēšana, izvēloties modeli, kas sniedz precīzākos un ticamākos datus. Gala meža krājas novērtēšanas modelī ir iekļauti koku sugu, koku augstuma un meža blīvuma rādītāji, un izstrādātais modelis būs pieejams testēšanai 2022. gada sākumā.

Mūsu rezultāti liecina, ka šķērslaukuma platības parametra noteikšana, izmantojot tikai attālās izpētes datus, ir praktiski iespējama. Izmantojot DSM, kas iegūts no augstākās izšķirtspējas (VHR) satelītu attēliem un Sentinel-1 datiem, kā avota datus, mēs esam apmācījuši ML modeli, kas ieguva attiecīgi līdz 25% un 40% relatīvo kļūdu priedes un citu koku sugu gadījumā. Lai noteiktu krāju plašām meža teritorijām, šī metode var būt piemērota izvēle šķerslaukuma noteikšanai un kokmateriālu apjoma aprēķināšanai.


The results of the final phase of the Woodstock project will be available for testing in early 2022

During the final period of the project we are intended to share results are about satellite data-based timber volume estimation technology (WoodStock). We have developed prototype technology for estimation of forest stock volume from high resolution satellite data, including methods for identification of tree species, estimation of tree height, and forest density. Comprehensive research using different data sources including LiDAR, harvester, inventory, field data, satellite imagery, orthophoto etc. and application of neural networks was conducted, and various testing realised. The final forest stock assessment model includes parameters regarding tree species, tree height and forest density (basal area) and will be available for the testing early 2022.


Our results show that estimation of forest basal area parameter using only remote sensing data is practically possible. Using DSM obtained from VHR satellite imagery and Sentinel-1 data as source data we have trained an ML model which obtained up to 25% and 40% relative error for 90th percentile of cases for pine and other tree species respectively. For covering large areas of interest this technique can be the only choice of estimating the basal area and calculating timber volume from it.



Nav komentāru

Komentēt







Jaunākie ieraksti

  • Latvijas Investīciju un attīstības aģentūras atbalsts uzņēmuma attīstībai
    31. okt. 2024
  • ForestRisk projekta noslēguma seminārs 22.11.2023 pl.10:00
    15. nov. 2023
  • Development of the common earth observation data Baltic platform for national governmental organizations (EO-BALP)
    6. nov. 2023
  • ForestRisk projektā izstrādāts algoritms mitro teritoriju noteikšanai mežā
    18. okt. 2023
  • Projekta ForestRisk attīstība
    6. sep. 2023
  • ForestRisk projekta ietvaros izstrādātas metodes ūdenī stāvošu mežaudžu noteikšanai
    6. jūn. 2023
  • ForestRisk projekta seminārs
    15. mar. 2023



Ja Jums rodas jautājumi, lūdzu sazinieties informācijai pa tālr. 29284989 vai e-pastu: [email protected]