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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:umu-99691 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Vallin, Simon |
| Publisher | Umeå universitet, Institutionen för matematik och matematisk statistik |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0015 seconds