Skogsägare, myndigheter och miljöorganisationer behöver skoglig information för planering av skogsskötsel, för värdering av skogsfastigheter och för miljöövervakning. Informationen samlas in med en kombination av flyg- och satellitfjärranalys samt stickprovsinventeringar av provytor i fält.
För att uppskatta träds volym mäts idag stamdiametern i brösthöjd med hjälp av klavar (en typ av skjutmått), vilket är tidskrävande. Om man istället använde markbaserade sensorer, såsom laserskannrar eller kameror, skulle inventeringarna kunna gå snabbare, och fler stickprov skulle hinnas med. Man skulle också kunna förse skördare med sensorer som levererar trädkartor som visar vad som är kvarlämnat efter en avverkning, eller som samlar in data till ett beslutstödssystem för förare.
Mona Forsman har i sitt doktorsarbete undersökt styrkor och svagheter hos olika typer av sensorteknik som kan utnyttjas i fält för mätning av träds stamdiameter och position i terrängen. Hon har dels undersökt en fotogrammetrisk metod där provytor fotograferades i tolv riktningar med en kamerarigg som var utrustad med fem digitala systemkameror, dels en metod där en linjelaserskanner var monterad på en bil.
I båda fallen handlar det om insamling av en stor mängd mätdata som tillsammans utgör ett s.k. punktmoln, som sedan kan bearbetas på olika sätt för att ge en så bra bild som möjligt av de träd som finns inom mätområdet.
Mona Forsman har i sitt arbete testat och vidareutvecklat olika metoder för bearbetning av punktmoln, bland annat genom att identifiera felkällor. Hennes slutsats är att punktmoln från de olika sensorerna är användbara för uppskattning av träddiametrar och positioner, men att de har sensorberoende egenskaper som kan införa fel.
– När man planerar en datainsamling och ska välja sensortyp är det viktigt att bestämma vilket precisionskrav man har och att känna till vilka egenskaper olika sensortyper har, säger Mona Forsman. Ljusförhållandena visade sig t.ex. ha stor betydelse när vi testade fotogrammetri.
