Publikasjoner
NIBIOs ansatte publiserer flere hundre vitenskapelige artikler og forskningsrapporter hvert år. Her finner du referanser og lenker til publikasjoner og andre forsknings- og formidlingsaktiviteter. Samlingen oppdateres løpende med både nytt og historisk materiale. For mer informasjon om NIBIOs publikasjoner, besøk NIBIOs bibliotek.
2019
Forfattere
O. Janne Kjønaas Teresa Gómez de la Bárcena Ryan Bright Mette Hansen Gro Hylen Håvard Kauserud Sunil Mundra Jørn-Frode Nordbakken Tonje Økland Carlo AallSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
O. Janne Kjønaas Teresa Gómez de la Bárcena Ryan Bright Mette Hanssen Gro Hylen Håvard Kauserud Tonje Økland Mundra Sunil Jørn-Frode Nordbakken Carlo AallSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Multi-temporal Sentinel 2 optical images and 3D photogrammetric point clouds can be combined to enhance the accuracy of timber volume models on large spatial scale. Information on the proportion of broadleaf and conifer trees improves timber volume models obtained from 3D photogrammetric point clouds. However, the broadleaf-conifer information cannot be obtained from photogrammetric point clouds alone. Furthermore, spectral information of aerial images is too inconsistent to be used for automatic broadleaf-conifer classification over larger areas. In this study we combined multi-temporal Sentinel 2 optical satellite images, 3D photogrammetric point clouds from digital aerial stereo photographs, and forest inventory plots representing an area of 35,751 km2 in south-west Germany for (1) modelling the percentage of broadleaf tree volume (BL%) using Sentinel 2 time series and (2) modelling timber volume per hectare using 3D photogrammetric point clouds. Forest inventory plots were surveyed in the same years and regions as stereo photographs were acquired (2013–2017), resulting in 11,554 plots. Sentinel 2 images from 2016 and 2017 were corrected for topographic and atmospheric influences and combined with the same forest inventory plots. Spectral variables from corrected multi-temporal Sentinel 2 images were calculated, and Support VectorMachine (SVM) regressions were fitted for each Sentinel 2 scene estimating the BL% for corresponding inventory plots. Variables from the photogrammetric point clouds were calculated for each inventory plot and a non-linear regression model predicting timber volume per hectare was fitted. Each SVMregression and the timber volume model were evaluated using ten-fold cross-validation (CV). The SVMregression models estimating the BL% per Sentinel 2 scene achieved overall accuracies of 68%–75% and a Root Mean Squared Error (RMSE) of 21.5–26.1. The timber volumemodel showed a RMSE% of 31.7%, amean bias of 0.2%, and a pseudo-R2 of 0.64. Application of the SVMregressions on Sentinel 2 scenes covering the state of Baden-Württemberg resulted in predictions of broadleaf tree percentages for the entire state. These predicted values were used as additional predictor in the timber volume model, allowing for predictions of timber volume for the same area. Spatially high-resolution information about growing stock is of great practical relevance for forest management planning, especially when the timber volume of a smaller unit is of interest, for example of a forest stand or a forest districtwhere not enough terrestrial inventory plots are available to make reliable estimations. Here, predictions from remote-sensing based models can be used. Furthermore, information about broadleaf and conifer trees improves timber volume models and reduces model errors and, thereby, prediction uncertainties.
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Inger Hansen Svein Eilertsen Ole Jakob Sørensen Torill Mørk Kari Anne Bråthen Bernt Johansen Pål Fossland Moa Camilla Risvoll Camilla Sandström Erlend WinjeSammendrag
Tap av dyr er en utfordring og et sentralt tema i norsk tamreindrift. Dette kunnskapsgrunnlaget beskriver status for hva vi vet om tapsomfang, tapsårsaker og tapsammenhenger innen områdene tap av rein til rovvilt, sykdom, klimarelatert tap, påkjørsler og grunnet kumulative effekter. Videre setter den fokus på forebyggende tiltak og hvilke felt man trenger ytterligere kunnskapsbygging på. Gjennomgående mangler kunnskap om sammenhengene mellom de ulike årsaksfaktorene samt bedre dokumentasjon av det tidlige kalvetapet.
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Påkjørsel av tamrein og andre beitedyr er et stadig økende problem både i nordiske land og i Europa for øvrig. I Norge har mer enn 3000 tamrein blitt påkjørt av tog de siste 10 år og dette medfører store dyrelidelser og samfunnsøkonomiske kostnader. Formålet med vårt prosjekt var å teste driftssikkerhet og virkning av et nytt elektronisk reinvarslingssystem langs vei vinterstid. Et viktig delmål i prosjektet var å redusere antall kollisjoner mellom kjøretøyer og tamrein. Varslingssystemet er basert på radiobølger (805.15.4 866MHz). Reinsenderen er på størrelse med en tjuekroning og har en estimert batterikapasitet på 5 år. Støpt inn i en halsklave sender den radiosignaler med rekkevidde på ca. 100 meter. Det ble satt opp 41 mottakere i 2018 og 39 mottakere i 2019 på stikker langs en 4,5 km teststrekning på E6 over Saltfjellet. Disse mottakerne er utstyrt med røde lysdioder som begynner å blinke når reinen nærmer seg. Over 500 voksne reinsimler ble instrumentert med halsklaver og radiosendere i løpet av de to årene som utprøvingen foregikk. Funksjonaliteten av varslingssystemet ble kontrollert og loggført fire ganger i 2018 og ukentlig i 2019 (18 ganger) i løpet av testperiodene. Det ble samtidig lagret datalogg over sendere som hadde aktivert mottakere med SIM kort. En fartsmåler ble i tillegg satt opp i nærheten av teststrekningen i 2019......