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.
2020
Forfattere
Trygve S. AamlidSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Forfattere
Gro HylenSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Populærvitenskapelig – MLSN-lannoitus golfkentillä
Trygve S. Aamlid, Karin Juul Hesselsøe, J. Leetho
Sammendrag
Det er ikke registrert sammendrag
Sammendrag
Kystlynghei er en truet naturtype men det finnes ingen presise arealtall for verken utbredelse eller gjengroing av kystlynghei som fremdeles finnes. I dette prosjektet har vi derfor modellert utbredelse og gjengroing av kystlynghei i Norge. Modellene vil gi et bedre datagrunnlaget for Åpent lavland i Naturindeks for Norge. Vår utbredelsesmodell bruker miljøvariabler hentet fra arealressurskart og en digital terrengmodell og registrerte forekomster av kystlynghei for å predikere utbredelsen i områder som ikke er kartlagt. Registrerte forekomster ble hentet fra Naturbase i 2018. Kartlagt kystlynghei fra NIBIO ble brukt som et uavhengig testdatasett for å vurdere prediksjonen til utbredelsesmodellen. Den samme prosedyren ble brukt for å predikere gjengroing, med de samme miljøvariablene og forekomstene. Vi fant at det er mulig å bruke tilgjengelig kartdata til å predikere utbredelse og gjengroing av kystlynghei utenfor de registrerte områdene. Det er imidlertid potensiale for å forbedre modellen, men det vil kreve registrering av flere kystlyngheiforekomster som representerer et større areal.
Forfattere
Stefano Puliti Marius Hauglin Johannes Breidenbach P. Montesano C.S.R. Neigh Johannes Rahlf Svein Solberg T. F. Klingenberg Rasmus AstrupSammendrag
Boreal forests constitute a large portion of the global forest area, yet they are undersampled through field surveys, and only a few remotely sensed data sources provide structural information wall-to-wall throughout the boreal domain. ArcticDEM is a collection of high-resolution (2 m) space-borne stereogrammetric digital surface models (DSM) covering the entire land area north of 60° of latitude. The free-availability of ArcticDEM data offers new possibilities for aboveground biomass mapping (AGB) across boreal forests, and thus it is necessary to evaluate the potential for these data to map AGB over alternative open-data sources (i.e., Sentinel-2). This study was performed over the entire land area of Norway north of 60° of latitude, and the Norwegian national forest inventory (NFI) was used as a source of field data composed of accurately geolocated field plots (n=7710) systematically distributed across the study area. Separate random forest models were fitted using NFI data, and corresponding remotely sensed data consisting of either: i) a canopy height model (ArcticCHM) obtained by subtracting a high-quality digital terrain model (DTM) from the ArcticDEM DSM height values, ii) Sentinel-2 (S2), or iii) a combination of the two (ArcticCHM+S2). Furthermore, we assessed the effect of the forest- and terrain-specific factors on the models’ predictive accuracy. The best model (,i.e., ArcticCHM+S2) explained nearly 60% of the variance of the training set, which translated in the largest accuracy in terms of root mean square error (RMSE=41.4 t ha−1 ). This result highlights the synergy between 3D and multispectral data in AGB modelling. Furthermore, this study showed that despite the importance of ArcticCHM variables, the S2 model performed slightly better than ArcticCHM model. This finding highlights some of the limitations of ArcticDEM, which, despite the unprecedented spatial resolution, is highly heterogeneous due to the blending of multiple acquisitions across different years and seasons. We found that both forest- and terrain-specific characteristics affected the uncertainty of the ArcticCHM+S2 model and concluded that the combined use of ArcticCHM and Sentinel-2 represents a viable solution for AGB mapping across boreal forests. The synergy between the two data sources allowed for a reduction of the saturation effects typical of multispectral data while ensuring the spatial consistency in the output predictions due to the removal of artifacts and data voids present in ArcticCHM data. While the main contribution of this study is to provide the first evidence of the best-case-scenario (i.e., availability of accurate terrain models) that ArcticDEM data can provide for large-scale AGB modelling, it remains critically important for other studies to investigate how ArcticDEM may be used in areas where no DTMs are available as is the case for large portions of the boreal zone.
Forfattere
Stefano Puliti Marius Hauglin Johannes Breidenbach Paul M. Montesano C.S.R. Neigh Johannes Rahlf Svein Solberg Torgeir Ferdinand Klingenberg Rasmus AstrupSammendrag
Det er ikke registrert sammendrag