Loopealsete rohtse biomassi hindamine kaugseire- ja masinõppemeetoditega

Abstract

Magistritöö eesmärk oli hinnata kaugseire- ja masinõppemeetodite rakendatavust loopealsete rohtse biomassi modelleerimisel. Selleks treeniti neli erinevat otsustusmetsa mudelit, kasutades 97 uurimisalalt kogutud biomassi mõõtmisi ning Sentinel-1 ja Sentinel-2 satelliidiandmeid. Parima ennustustäpsuse saavutas Sentinel-1 ja Sentinel-2 andmeid kombineeriv mudel. Seejuures osutusid biomassi ennustamisel kõige olulisemateks tunnusteks taimkatteindeksid SAVI ja NDVI ning lähiinfrapuna ja punase serva spektraalkanalid, samas kui Sentinel-1 radariandmete panus mudeli ennustustäpsusesse jäi tagasihoidlikuks. Parimat mudelit rakendati heas seisus Lääne-Eesti loopealsetele, mille tulemusel valmis lauspinnaline rohtse biomassi hinnang. Tulemused viitavad, et loopealsete biomassi kaugseirepõhist hindamist mõjutavad nii treeningandmete arv ja nende paiknemine kui ka satelliidiandmete ruumilisest lahutusest tulenevad piirangud. Magistritöö näitab, et kaugseirel ja masinõppel on potentsiaal toetada poollooduslike koosluste seiret, täiendades traditsioonilisi välitöödel põhinevaid hindamismeetodeid.