MARV1 2010  | Metsikkökoealojen Kartoitus ja Mittaus
Muutettu 2.7.2010, klo 09:56
Pages: [Index, Research, Teaching, Recent
]

Taustaa

MARV1-metsikkökoealaharjoituksen yhteydessä kerätään tutkimusaineistoja kaukokartoitushankkeisiin (2007 lähtien). Aineistoja on käytetty lukuisiin opinnäytetöihin ja tutkimusprojekteihin. Lue lisää...

Harjoituksen jälkeen, osaat (oppimistavoitteet)

Mitata ja määrittää keskeiset puu - ja kasvupaikkatunnukset.
Lue lisää...

Harjoituksessa on seuraavat vaiheet:
1. Koealojen puiden mittaukset ilmakuvia ja laserkeilausaineistoa käyttäen. Toukokuu 2010.
2. Harjoitus pihapiirissä: Puuluokitus, perusmittaukset ja puiden kartoitus trilateroimalla / kolmioimalla. MA ap-ip. Lue Lisää...

Koealat

Ryhmät jaetaan 7 alueelle, joille on rajattu yhteensä 14 suorakaidekoealaa: 1A, 1B2A, 2B3A, 3B, 3C4A, 4B5A, 5B6A, 6B7APiha.

Ilmakuvakartta
Lue Lisää...

RESECTION - Ohjelma omissiopuiden ja kulmapaalujen paikantamiseen


Lue lisää..
Aineistojen luovutus

- Kooste html
- DataKansio
(Aineisto ja laskennat tiedostossa all_2010.xls)
- Valokuvakansio



Muita asiakirjoja


- Hikihelmen sivut koskien Metsikkökoealaharjoitusta pdf
- Aloitusluento - Korpela ppt
- Pihapiirin harjoitus, Pruju pdf
- Pikaohje puukartan valmistukseen ennen puidenlukua pdf
- Haastattelulomake pdf, printtaa ja täytä, kun luovutat mittausaineistot
- Luokitusten vaihto -xls. kopioi kaavat, puulajiluokitus, puuluokitus. xls
 
BUSSOLIKORJAUS Suuntia KKJ:ssa - Hyytiälän pihapiiri

- Kuinka ilmakuvapuut on mitattu? html
- Kuinka LiDARista saatiin maaston korkeusmallit koeloille? html
- MARV4/2 -kurssin v. 2007 tekemä tutkimus puutason fotogrammetrisesta metsäninventoinnista. Ensimmäinen "vakava kokeilu" yhdistää opetus ja tutkimus: ISPRS Laserscanning Espoo 2007 pdf
- Tutkimusjulkaisu, jossa on kuvattu MARV1-kurssilla käytetty puiden trilaterointi-kolmiointi -paikannus (RESECTION): Silva Fennica 3/2007 pdf

ALUEPOHJAINEN estimointi


Vaihtoehtoinen ja itse asiassa yleisempi ja tehokkaampi tapa käyttää LiDARia puuston määrän ja rakenteen estimointiin on, ei puutason estimointi kuten MARV1-harjoituksessa, vaan estimointi koeala/segmentti/aluetasolla.
Lue lisää...