Sel suvel lõppes Tartu Ülikooli matemaatika ja statistika instituudi ning Tõravere observatooriumi teadlaste pea kaks aastat kestnud uuring, mille eesmärk oli arendada statistilisi meetodeid metsavaru hindamiseks kaugseireandmete alusel.
Uuring oli osa Keskkonnaministeeriumi algatatud riigihankeprojektist „Kaugseire meetoditega metsaressursi arvestamine“, mida viisid ellu AS Reach-U ja Tartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituudi dotsendid Raul Kangro ja Märt Möls ning emeriitprofessor Kalev Pärna tegid projekti käigus koostööd Tõravere observatooriumi metsade kaugseire vanemteaduri Mait Langiga, et arendada ühiselt välja statistiline metoodika lidari ehk laserlokaatoriga saadud andmete ja satelliidipiltide kasutamiseks Eesti metsa hindamisel.
„Selle valdkonna uurimine on oluline, sest kaugseirega saab andmeid odavamalt ja kiiremini kui maapealsete mõõtmistega,“ sõnas projektijuht Kalev Pärna. „Samas on kaugmõõtmiste tulemused suhteliselt vearohked, mis teeb nende kasutamise metsaressursside hindamisel keeruliseks.“
Statistilist metoodikat arendati raster- ehk pikslitest koosnevate kaartide jaoks, mis kajastavad puuliike ning metsa kõrgust ja tagavara. Iga kaardi korral selgitati välja kaugseireandmetest saadavad informatiivsed mõõdikud ja nende põhjal tehti masinõppemeetodite abil vajalikud prognoosid. Projekti tulemusel töötati välja uudne prognoosivea arvutamise viis, mis põhineb nii statistika- kui ka andmekaevemeetoditel. Tartu Ülikooli statistikud pakkusid ka ideid projekti edasiarendamiseks, näidates ära võimalused, kuidas saab aasta-aastalt täienevaid kaugseireandmeid kasutada juba olemasolevate hinnangute täpsustamiseks.
Lisateave: Kalev Pärna, Tartu Ülikooli tõenäosusteooria emeriitprofessor, 737 5452, kalev.parna [ät] ut.ee