Rit Mógilsár - 2022, Qupperneq 9

Rit Mógilsár 9
Endurkortlagning ræktaðra skóga á Íslandi
Feasibility of using UAV-based LiDAR
to estimate biomass in Icelandic forests
legum skógum sem hefur verið síðastliðin tíu ár 17%
og borðviðarhlutfall timburs 3%. Eina stærðin sem
breytt er frá fyrri árum er hlutfall trjátegunda en þar
er hlutfall birkis aukið úr 25% í 36% á kostnað lerkis
og stafafuru. Spáin er síðan byggð á framreikningum
á þeim skógum sem mældir hafa verið á 960
mæliflötum landsskóga úttektar og eru notaðir
vaxtar ferlar trjátegunda sem lýst er í Skógarkolefnis-
reikni Skóg ræktarinnar (https://reiknivel.skogur.is/).
Niðurstöður spárinnar sýna að ræktaðir skógar
munu rúmlega tvöfaldast að flatarmáli frá því sem
þeir voru 2020 eða fara úr 45.000 hekturum í 93.000
hektara. Náttúrulegir skógar munu bæta við sig
12.000 hekturum þannig að heildaraukning verður
um 60.000 hektarar. Flatarmál skóga og kjarrs á
Íslandi er áætlað um 260.000 hektarar árið 2040
(2,6% af flatarmáli Íslands).
Nettókolefnisbinding er áætluð 835.000 tonn CO2-
ígildi árið 2040 og mun því aukast um tæp 300.000
tonn frá árinu 2020. Til viðmiðunar er losun frá vega-
samgöngum áætluð 950.000 tonn árið 2020.
Elísabet Atladóttir og Björn Traustason
elisabet@skogur.is
Sydney Gunnarson1, Silvia García Martinez1, Tryggvi Stefánsson1, Lárus Heiðarsson2, Arnór
Snorrason2, Björn Traustason2, Bjarki Þór Kjartansson2, Amir Hamedpour1,3
1 Svarmi ehf., Árleynir 22, 112 Reykjavík, Iceland
2 Skógræktin, Mógilsá, 162 Reykjavík, Iceland
3 Landbúnaðarháskóli Íslands, Árleynir 22, 112 Reykjavík, Iceland
sydney@svarmi.com
Komin var þörf á því að endurnýja útmörk ræktaðra
skóga og því var farið í þá vinnu að endurkortleggja
skógræktarsvæði landsins og bæta við þeim skógum
sem vantaði í kortlagninguna.
Ýmsir starfsmenn Skógræktarinnar hafa tekið þátt
í verkefninu og lagt sitt af mörkunum. Nú liggur
fyrir nýtt flatarmál ræktaðra skóga á Íslandi og
er það kynnt í þessu erindi ásamt tölfræðilegum
niðurstöðum.
Measuring a forest is time-consuming and costly,
particularly in dense, difficult-to-access, or large for-
est areas. In this study, we provide results from a test
project using UAV-based LiDAR to estimate the num-
ber of trees and biomass in a Larch forest (Larix sibir­
ica; ís: rússalerki) in Fljótsdalur, east Iceland.
From three UAV LiDAR flights, an area of about 150
ha was mapped in high-resolution in about half a
day. A LiDAR pointcloud was created from the UAV
data, in which each point has a precise georefer-
enced location in x, y and z, giving a 3d snapshot
of the forest. This pointcloud was separated into
categories (or strata) based on the time of planting
(oldest 1971-1985, middle 1990-2000 and youngest
2001-2005). Next, filters were run on the pointcloud
to identify treetops (tree detection). Once trees were
identified, the biomass of each individual tree was
estimated using an exponential regression model
relating tree height to biomass from field data from
Larix sibirica in the area of Fljótsdalur. Results com-
paring test plots measured in the field to the UAV
LiDAR predicted biomass show an overall average
error of under 6% for the entire forest.