WP5: LiDAR and Forest Accessibility Evaluation LiDAR e valutazione dell accessibilità dei popolamenti forestali

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1 WP5: LiDAR and Forest Accessibility Evaluation LiDAR e valutazione dell accessibilità dei popolamenti forestali Marco Pellegrini Dipartimento TESAF Università degli Studi di Padova NEWFOR Final Conference Oulx - 26 September 2014

2 LiDAR e risorse forestali LAS DTM DSM CHM Analisi statistiche sulla distribuzione dei punti (areabased) Valutazione della struttura Valutazione dell accessibilità delle risorse (pendenze, accidentalità) TECNICHE DI ESBOSCO Localizzazione e caratterizzazione della viabilità Localizzazione singoli alberi Segmentazione delle chiome

3 LiDAR e accessibilità Potenzialità del LiDAR nella stima di parametri delle foreste 1. Localizzazione della biomassa Valutare le condizioni di mobilizzazione delle risorse legnose Potenzialità del dato LiDAR per: valutazione accurata della topografia del terreno valutazione del livello di accidentalità del terreno WP4 Strumento per la valutazione dei sistemi di esbosco applicabili Strumento di supporto alla realizzazione di linee di gru a cavo Strumento per la valutazione delle vie di esbosco terrestre Valutazioni sulla viabilità forestale

4 Valutazione delle tecniche di esbosco applicabili Rilievo e classificazione operativa della viabilità forestale Definizione dei limiti tecnici di impiego delle tecnologie di esbosco LiDAR: Creazione DTM ad alta risoluzione Valutazione dell accidentalità Identificazione dei singoli alberi GIS Tool per la valutazione delle tecniche di esbosco GIS Tool per la determinazione della via di esbosco ottimale nell esbosco terrestre Mappa delle tecniche di esbosco Via di esbosco ottimale OBBIETTIVO: fornire delle mappe a supporto dell esecuzione degli interventi e a supporto del miglioramento dell accessibilità.

5 Condizioni di impiego dei diversi sistemi di esbosco Tecnica di esbosco Pendenza (range di utilizzo) % Discesa % Salita Viabilità necessaria Distanza massima m Accidentalità Trattore e verricello Classe Bassa Forwarder Classe Bassa Gru a cavo di piccola taglia Gru a cavo di media taglia Classe Alta Classe Alta

6 Classificazione dei Ground points Importante scegliere dei valori adatti alla variabilità del terreno forestale Potenzialità DTM ad alta risoluzione Traditional (4 ) More conservative (24 )

7 Valutazione dell accidentalità LASTool software: LAS ground + LASHeight 1. Estrazione dei punti entro 1.5 m dal suolo 2. Creazione del DSM dal subset di punti 3. Riclassificazione del DSM

8 Riclassificazione del territorio in funzione di: Classe viabilità di accesso Distanza da viabilità Pendenza del versante Morfologia versante Accidentalità del terreno Strumenti GIS: For-SE, Sylvaccess

9 Valutazione di massima delle tecniche di esbosco

10 Valutazione di massima delle tecniche di esbosco Il confronto con 59 cantieri effettuati nell area ha messo in evidenza che il modello corrisponde alla realta nell 85% dei casi. Sistema di esbosco Reale Modello Terrestre Aereo Terrestre Aereo

11 Volume (m3) Classificazione delle provvigione % 46% % Cable crane (+) - Ground based (-) Cable crane (< 350 m) Obstacle high > 70 cm Cable crane (350 m m) Ground based (+) - Cable crane (-) Ground based (direct and indirect extraction) Not accessible area Obstacle high < 70 cm Orientamento degli investimenti futuri.

12 Analisi di dettaglio sull esbosco terrestre

13 Definizione delle vie di esbosco ottimali MTA α max = MTA / (cos(90 - HRMA)) HRMA rappresenta la differenza tra l angolo di movimento e la linea di massima pendenza HRMA = MovAng( ) - Aspect( )

14 Applicazione del modello 41 % 57 % LIMITE ECOLOGICO Slope: -30% - 20% Angle: 4 LIMITE REALE Slope: -40% - 30% Angle: 4

15 Confronto dei risultati Route 1 Reale Distanza lineare Via di esbosco Err Dist Precisione (Proximity) (m) (m) (%) 10m 20m 550 Route 1 LOW % 58% Route 1 HIGH % 86% Route 2 Real Route 2 LOW % 0% Route 2 HIGH % 97% Route 3 Real Route 3 LOW % 48% Route 3 HIGH % 78% Route 4 Real Route 4 LOW % 98% Route 4 HIGH % 98%

16 Supporto alla pianificazione di una linea di gru a cavo Courtesy of: Milan Kobal Slovenian Forest Institute

17 Supporto alla pianificazione di una linea di gru a cavo: WEB-GIS Lunghezza: 400 m 234 alberi 369 m 3 (conifere)

18 Esempio di applicazione: UAV

19 Esempio di applicazione: UAV

20 Esempio di applicazione: UAV

21 Esempio di applicazione: UAV

22 Esempio di applicazione: UAV

23 Esempio di applicazione: UAV

24 Esempio di applicazione: UAV Alberi identificati: m3

25 Identificazione viabilità forestale

26 Identificazione viabilità forestale

27 Identificazione viabilità forestale

28 Identificazione viabilità forestale

29 Identificazione viabilità forestale

30 Identificazione viabilità forestale

31 Identificazione viabilità forestale

32 Larghezza viabilità forestale Rilievo tradizionale Sezione LiDAR Marco Pellegrini LiDAR e stima di variabili forestali, Forestry Educational, Brescia 18 Settembre 2014

33 Conclusioni l integrazione delle informazioni sulla fattibilità dei sistemi di esbosco con quelle relative alla quantificazione della biomassa può fornire indicazioni sugli investimenti futuri nel parco macchine. l utilizzo del dato LiDAR per la valutazione dell accessibilità del materiale e dei sistemi di esbosco applicabili offre notevoli potenzialità in termini di supporto alla pianificazione degli interventi anche ad un livello di dettaglio elevato (stima dei costi) utile per identificare la presenza di viabilità forestale (censimenti), non sufficientemente preciso per valutarne le caratteristiche, utile a supporto della pianificazione di nuova viabilità in futuro è lecito aspettarsi lo sviluppo di strumenti di rilievo più economici e flessibili (UAV con sensoristica avanzata)

34 Test-Site Altopiano di Asiago Grazie dell attenzione Per maggiori informazioni:

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