Determining species of individual trees is important for forest management. In this thesis we investigate if it is possible to discriminate between Norway spruce, Scots pine and deciduous trees from airborne laser scanning data by using unique probability density functions estimated for each specie. We estimate the probability density functions in three different ways: by fitting a beta distribution, histogram density estimation and kernel density estimation. All these methods classifies single laser returns (and not segments of laser returns). The resulting classification is compared with a reference method based on features extracted from airborne laser scanning data.We measure how well a method performs by using the overall accuracy, that is the proportion of correctly predicted trees. The highest overall accuracy obtained by the methods we developed in this thesis is obtained by using histogram-density estimation where an overall accuracy of 83.4 percent is achieved. This result can be compared with the best result from the reference method that produced an overall accuracy of 84.1 percent. The fact that we achieve a high level of correctly classified trees indicates that it is possible to use these types of methods for identification of tree species. / Att kunna artbestämma enskilda träd är viktigt inom skogsbruket. I denna uppsats undersöker vi om det är möjligt att skilja mellan gran, tall och lövträd med data från en flygburen laserskanner genom att skatta en unik täthetsfunktion för varje trädslag. Täthetsfunktionerna skattas på tre olika sätt: genom att anpassa en beta-fördelning, skatta täthetsfunktionen med histogram samt skatta täthetsfunktionen med en kernel täthetsskattning. Alla dessa metoder klassificerar varje enskild laserretur (och inte segment av laserreturer). Resultaten från vår klassificering jämförs sedan med en referensmetod som bygger på särdrag från laserskanner data. Vi mäter hur väl metoderna presterar genom att jämföra den totala precisionen, vilket är andelen korrektklassificerade träd. Den högsta totala precisionen för de framtagna metoderna i denna uppsats erhölls med metoden som bygger på täthetsskattning med histogram. Precisionen för denna metod var 83,4 procent rättklassicerade träd. Detta kan jämföras med en rättklassificering på 84,1 procent vilket är det bästa resultatet för referensmetoderna. Att vi erhåller en så pass hög grad av rättklassificerade träd tyder på att de metoder som vi använder oss av är användbara för trädslagsklassificering.

I april 2022 presenterade Riksskogstaxeringen (RT) preliminära digitaliserade data om provträd, inklusive åldersbestämningar, från den första Riksskogstaxeringen 1923–1929. Motsvarande data har tidigare funnits tillgängliga digitalt för provträd från inventeringarna efter 1983. Tillsammans med de nya preliminära uppgifterna finns därför nu möjlighet att studera trädpopulationens utveckling i Sverige under de senaste 90 åren. Syftet med denna studie var att analysera hur den svenska trädpopulationen har utvecklats baserat på de tre mätperioderna 1926, 1985 och 2018. Det gjordes genom en kvantitativ analys av RT:s data med fokus på variablerna trädslag, brösthöjdsålder och diameter. Resultaten visar att störst förändringar skedde mellan 1985 och 2018. 2018 var tall för första gången det vanligaste trädslaget. Mellan 1926 och 2018 ökar antalet barrträd i varje diameterklass. De gamla och grova träden blir fler både i avseende på barr och löv. För lövträden ses en markant ökning av bok och ek mellan 1985 och 2018.