Precision i automatisk gallringsuppföljning
För att utvärdera och kunna förbättra gallringsarbetet så görs det vanligtvis manuella uppföljningar av utförda gallringar. Dessa uppföljningar görs främst av maskinförarna i samband med gallringen, vilket orsakar avbrott i arbetet, fördyrar gallringen och drar ner takten på virkesproduktionen. För...
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Second cycle, A2E |
| Lenguaje: | Inglés sueco |
| Publicado: |
2017
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://stud.epsilon.slu.se/10284/ |
| _version_ | 1855571665952440320 |
|---|---|
| author | Larsson, Mattias |
| author_browse | Larsson, Mattias |
| author_facet | Larsson, Mattias |
| author_sort | Larsson, Mattias |
| collection | Epsilon Archive for Student Projects |
| description | För att utvärdera och kunna förbättra gallringsarbetet så görs det vanligtvis manuella uppföljningar av utförda gallringar. Dessa uppföljningar görs främst av maskinförarna i samband med gallringen, vilket orsakar avbrott i arbetet, fördyrar gallringen och drar ner takten på virkesproduktionen. För komma till bukt med de negativa sidorna av den manuella uppföljningen har Skogforsk utvecklat ett datorprogram som heter Automatisk gallringsuppföljning, men kallas oftast hprGallring. HprGallring använder information från gallringsuttaget tillsammans med statistik från företagsvisa gallringsuppföljningar för att räkna ut vad som står kvar efter gallring.
Syftet med denna studie var att undersöka precisionen i hprGallrings prognos av beståndsegenskaperna efter gallring, samt att undersöka om det finns skillnader i precisionsutfall mellan klena och grova gallringar respektive mellan södra och norra Sverige.
En manuell referensmätning av 41 bestånd genomfördes och jämfördes mot prognoserna från hprGallring. Resultaten visade på små skillnader mellan den manuella referensmätningen och hprGallrings prognos. Minst avvikelser hade grundytan och den grundytevägda medeldiametern, medan stamantalet hade störst avvikelse. Inga skillnader fanns mellan södra och norra Sverige. Däremot var avvikelsen större för stamantal och grundytevägd medeldiameter för klena än för grova gallringar i norra Sverige.
Slutsatserna av studien är att hprGallring har god precision i sina prognoser av beståndsegenskaper efter gallring men att stamantalet är den faktor som är svårast att skatta. Förutsättningar för att få en god prognos är gallringsuttaget ska vara representativt för utgångsbeståndet.
Utifrån denna studie så tror jag att hprGallring kommer att användas allt mer och kan i framtiden konkurrera undan de manuella uppföljningarna. |
| format | Second cycle, A2E |
| id | RepoSLU10284 |
| institution | Swedish University of Agricultural Sciences |
| language | Inglés swe |
| publishDate | 2017 |
| publishDateSort | 2017 |
| record_format | eprints |
| spelling | RepoSLU102842018-10-09T09:57:56Z https://stud.epsilon.slu.se/10284/ Precision i automatisk gallringsuppföljning Larsson, Mattias Forestry - General aspects Forest engineering För att utvärdera och kunna förbättra gallringsarbetet så görs det vanligtvis manuella uppföljningar av utförda gallringar. Dessa uppföljningar görs främst av maskinförarna i samband med gallringen, vilket orsakar avbrott i arbetet, fördyrar gallringen och drar ner takten på virkesproduktionen. För komma till bukt med de negativa sidorna av den manuella uppföljningen har Skogforsk utvecklat ett datorprogram som heter Automatisk gallringsuppföljning, men kallas oftast hprGallring. HprGallring använder information från gallringsuttaget tillsammans med statistik från företagsvisa gallringsuppföljningar för att räkna ut vad som står kvar efter gallring. Syftet med denna studie var att undersöka precisionen i hprGallrings prognos av beståndsegenskaperna efter gallring, samt att undersöka om det finns skillnader i precisionsutfall mellan klena och grova gallringar respektive mellan södra och norra Sverige. En manuell referensmätning av 41 bestånd genomfördes och jämfördes mot prognoserna från hprGallring. Resultaten visade på små skillnader mellan den manuella referensmätningen och hprGallrings prognos. Minst avvikelser hade grundytan och den grundytevägda medeldiametern, medan stamantalet hade störst avvikelse. Inga skillnader fanns mellan södra och norra Sverige. Däremot var avvikelsen större för stamantal och grundytevägd medeldiameter för klena än för grova gallringar i norra Sverige. Slutsatserna av studien är att hprGallring har god precision i sina prognoser av beståndsegenskaper efter gallring men att stamantalet är den faktor som är svårast att skatta. Förutsättningar för att få en god prognos är gallringsuttaget ska vara representativt för utgångsbeståndet. Utifrån denna studie så tror jag att hprGallring kommer att användas allt mer och kan i framtiden konkurrera undan de manuella uppföljningarna. In order to evaluate and improve the thinning work that is done, manual monitoring of the stand is done after thinning. Today the manual monitoring is done mainly by the harvester operator during thinning, which causes interruption in the thinning and make the thinning more expensive and decreases the harvesting productivity. In order to overcome the negative side of the manual monitoring, Skogforsk developed a software that automatically estimate what is left after thinning. This software is called Automatic thinning monitoring, but is often called hprGallring. HprGallring use information from the thinning together with statistic from companywide thinning follow ups to calculate what is left after thinning. The aim with this study was to investigate the precision of hprGallring’s forecast of stand variables after thinning, and to investigate whether there are differences in the precision outcome between smaller diameter and large diameter and between southern and northern Sweden. Manual reference measurements of 41 stands were carried out and compared to the forecasts from hprGallring. The results showed small differences between the manual reference measurements and the forecasts from hprGallring. Least deviation has the basal area and the basal area-weighted mean diameter, while the number of stems differed the most. No differences in deviations were found between northern and southern Sweden. On the other hand, the deviation was greater for the number of stems and for the basal area-weighted mean diameter in the smaller diameter classes than in the large diameters in northern Sweden. The conclusion from this study is that hprGallring has a generally good precision in the forecast of the stand variables after thinning, with the number of stems being the factor that is most difficult to estimate. Requirements for successful prognosis is that the thinning removal should be representative to the forest prior to the thinning. Based on this study, I think hprGallring will be used more and more, and may in the future replace the manual monitoring of thinning. 2017-06-22 Second cycle, A2E NonPeerReviewed application/pdf en https://stud.epsilon.slu.se/10284/1/Larsson_M_20170622.pdf Larsson, Mattias, 2017. Precision i automatisk gallringsuppföljning : en jämförande studie av effekter av beståndsfaktorer samt skillnader mellan nordliga och sydliga bestånd i Sverige. Second cycle, A2E. Umeå: (S) > Department of Forest Biomaterials and Technology (from 131204) <https://stud.epsilon.slu.se/view/divisions/OID-545.html> urn:nbn:se:slu:epsilon-s-6483 swe |
| spellingShingle | Forestry - General aspects Forest engineering Larsson, Mattias Precision i automatisk gallringsuppföljning |
| title | Precision i automatisk gallringsuppföljning |
| title_full | Precision i automatisk gallringsuppföljning |
| title_fullStr | Precision i automatisk gallringsuppföljning |
| title_full_unstemmed | Precision i automatisk gallringsuppföljning |
| title_short | Precision i automatisk gallringsuppföljning |
| title_sort | precision i automatisk gallringsuppföljning |
| topic | Forestry - General aspects Forest engineering |
| url | https://stud.epsilon.slu.se/10284/ https://stud.epsilon.slu.se/10284/ |