Kaja Kandare forsvarte sin doktorgradsavhandling, “Fusion of airborne laser scanning and hyperspectral data for predicting forest characteristics at different spatial scales”, den 25 august 2017. Les videre
I en nylig publisert studie så vi på muligheten for å kombinere multispektraleflybilder med data fra flybåren laserskanning (FLS) for å klassifisere treslag for enkelttrær. Studien er publisert i Canadian Journal of Remote Sensing. Multispektraleflybilder fra to ulike kamera ble testet. Det ene kameratet ble flydd samtidig med FLS sensoren og det andre ble flydd i en egen flyging, fra en større høyde. De to flyfotoopptakene representere kostnadseffektive metoder for datainnsamling av både tredimensjonal- og spektralinformasjon. Nøyaktigheten av treslagsklassifiseringen ble vurdert ved hjelp av 1520 segmenterte gran-, furu- og løvtrær i Aurskog-Høland kommune. Intensitet fra FLS ble også brukt i studien.Intensiteten ble normalisert, både med såkalt «range normalisering», men også med hensyn på en type variasjon i intensitet kalt «banding». Normaliserte intensitetverdier ga bedre nøyaktighet i treslagsklassifikasjon enn intensitetverdier som ikke var normalisert, men totalt sett økte ikke nøyaktigheten i forhold til bare å bruke høydeinformasjon fra FLS. Den beste nøyaktigheten ved bruk av bare FLS ga korrekt treslag for 74% – 77% av trærne. Kombinasjonen av FLS og multispektraleflybilder økte nøyaktigheten til 87% – 89% og 83% – 85%, avhenging av flygning.