Background: This research explores the integration of satellite imagery and imageprocessing techniques to innovate forest monitoring methods. Traditional approachesoften fall short in scale and efficiency, necessitating enhanced techniques for accurateforest structure analysis. Objectives: The main goal is to develop a software prototype capable of automat-ing the measurement of tree row spacing and detecting clearing areas within forests,thereby facilitating more informed and efficient forest management and conservationefforts. Methods: The study employed computer vision techniques and image processingalgorithms using OpenCV to process high-resolution satellite images. The develop-ment and testing of the prototype involved iterative enhancements to refine accuracyand functionality. Results: The findings demonstrate that the prototype successfully identifies andmeasures forest structural features with high accuracy, confirming the effectivenessof integrating computational techniques with ecological monitoring practices. Conclusions: The successful application of satellite imagery and image processingsignificantly enhances forest monitoring capabilities, promoting sustainable forestmanagement. This research underscores the potential of technology to transformenvironmental conservation efforts by providing detailed, reliable data that supportsproactive management strategies. / Bakgrund: Denna forskning utforskar integrationen av satellitbilder och avanceradebildbehandlingstekniker för att innovera metoder för skogsövervakning. Traditionellatillvägagångssätt är ofta bristfälliga i skala och effektivitet, vilket kräver förbättradetekniker för noggrann analys av skogsstrukturer. Syften: Huvudmålet är att utveckla en programvaruprototyp som kan automatiseramätningen av trädradsavstånd och upptäcka kalhyggen inom skogar, vilket underlät-tar mer informerad och effektiv skogsförvaltning och bevarandeinsatser.Metoder: Studien använde datorsynstekniker och bildbehandlingsalgoritmer medOpenCV för att bearbeta högupplösta satellitbilder. Utvecklingen och testningen avprototypen involverade iterativa förbättringar för att förfina noggrannhet och funktionalitet. Resultat: Resultaten visar att prototypen framgångsrikt identifierar och mäterskogsstrukturella egenskaper med hög noggrannhet, vilket bekräftar effektivitetenav att integrera avancerade datatekniker med ekologiska övervakningsmetoder. Slutsatser: Den framgångsrika tillämpningen av satellitbilder och bildbehandlingförbättrar avsevärt möjligheterna till skogsövervakning och främjar hållbar skogsför-valtning. Denna forskning understryker teknikens potential att transformera miljöbe-varande insatser genom att tillhandahålla detaljerade, tillförlitliga data som stöderproaktiva förvaltningsstrategie