Pågående projekt

Kulturhänsyn med drönare

Det är vanligt att forn- och kulturlämningar skadas vid åtgärder i skogen, och stor samsyn råder om att åtgärder krävs. Med projektet vill forskarna använda laserdata insamlad med drönare för att kartera vanligen förekommande forn- och kulturlämningar i skogen.

Kulturstubbar. Foto: Skogenbild

Kulturstubbar är ett vanligt och effektivt sätt att märka ut kända forn- och kulturlämningar, men många lämningar saknar markering. Foto: Skogenbild

Den boreala skogen innehåller ett stort antal kulturmiljöer. Skadorna på kulturmiljöer i skogen har varit oacceptabelt höga och idag råder en stor samsyn om att det krävs insatser för att förbättra hänsynen genom en dialog mellan skogsbruket och myndigheter. Utöver de redan kända lämningarna så har flera studier pekat på att finns ett stort antal lämningar som idag inte är kända och registrerade.

Laserdata har visat sig vara en effektiv datakälla för att identifiera okända lämningar. En automatiserad metod för att analysera laserdata har stor potential till att bli ett effektivt hjälpmedel för kulturmiljövård i skogsmark.
Projektet syftar till att effektivisera den skogliga avverkningsplaneringen genom att automatisera karteringen av vanligen förekommande forn- och kulturlämningar i skogen med hjälp av laserdata insamlad med drönare. Målet är att utveckla och utvärdera en metod att kartera kulturhänsyn med detaljerade laserdata insamlat från drönare som flyger inne i beståndet. Projektet fokuserar på de vanligast förekommande lämningstyperna i skogsmiljö.

Den föreslagna metoden bygger på att träna artificiell intelligens för att kartera potentiella skogliga kulturminnen i digitala markmodeller tillsammans med andra geodata såsom närhet till vattendrag, topografi eller lutningsriktning. För ett urval av synliga lämningstyper kommer en serie av skuggade markmodeller med olika belysningar att konstrueras. Denna serie kommer att utgöra en uppsättning av tränings- och testdata för maskininlärning. Utvärdering av olika AI-modeller som genomförs genom att vi tränar algoritmerna på insamlade data och jämför resultaten via korsvalidering samt över studieområde som inte använts under träningen. Ett operationellt scenario avslutar projektet som visar hur resultaten kan skalas upp för användning inom den skogliga planeringsprocessen.

Ämne: Planering
Startår: 2022

Sima Mohtashami

Civilingenjör/Doktorand

Vi bidrar till utveckling

Skogssällskapet är en av Sveriges största privata finansiärer av forskning och kunskapsutveckling om skog och naturvård.

Vill du prenumerera...

...på vårt nyhetsbrev?

Fyll i din e-postadress här. Nyhetsbrevet innehåller tips och ny kunskap och skickas ut en gång i månaden.

...på Tidningen Skogsvärden?

Fyll i dina uppgifter här. Tidningen skickas därefter kostnadsfritt hem till dig fyra gånger per år.