Testing and Futher Development of a GIS-Based Toolbox for Terrain Transportation Planning

Det norske skogbruket har hatt en rivende utvikling siden 50-tallet med tanke på utstyr til hogst og tømmertransport. Etter dette har det blitt forsøkt og forenkle planleggingsprosessen av hogster og tiltak med tanke på å redusere tidsbruk og kostnader knyttet til planleggingen. Retningslinjer som PEFC- og FSC-standarden legger føringer på hvordan tiltak i skogen skal gjennomføres for å ta vare på ulike interessegrupper og miljø. I den sammenheng har Geodata på bestilling fra Statskog utviklet en tilgjengelighetsanalyse som kan lokalisere terrengtransporttraseen mellom vei og bestand basert på fremkommelig areal og barrierer. Studiet går i hovedsak ut på å kjøre flere GIS-analyser med forskjellig datagrunnlag. Det ble i denne sammenheng gjennomført 7 ulike scenarioer der nøyaktighet på grunnlagsdata (DTM10 mot LIDAR) og endring av bratthetsklasser ble endret mellom scenarioene. Det ble også inkludert fuktighetsinformasjon for å se hvilke virkninger det hadde på resultatet. Målet var å finne hvilke faktorer som fungerer og hvilke faktorer som kan legges til for å videreutvikle verktøyet. Det var ingen klare forbedringer ved å bytte ut de ordinære grunnlagsdataene med laserdata. Vi fant heller ingen tydelige forbedringer ved å bruke de nye bratthetsklassene, som heller førte til store utfordringer knyttet til sidehelling. Ved å inkludere fuktighetsinformasjon registrerte vi en betydelig reduksjon i driftskostnad. Ved å sammenligne to ulike scenario ble den gjennomsnittlige kostnaden redusert med ca. 25 %. Etter befaringen så vi at fuktige områder var en viktig faktor for hvor entreprenørene valgte å kjøre. Dette var også det elementet som original verktøyet bommet mest på. Resultatene etter fuktighetsanalysen virket å stemme overens med det vi observerte i praksis. Det som var noe overaskende var den manglende effekten ved bruk av laserdata. Flere elementer ble belyst og beskrevet som forslag og tanker rundt videreutvikling av verktøyet. Det som kom tydeligst frem var inkludering av fuktighetsinformasjon, sidehellingsproblematikk og kartgrunnlag basert på laserdata. Inkludering av en forgreiningsalgoritme for å samle driftsvegene til ulike bestand i samme område til en og samme veg ville også vært fordelaktig med tanke på en mer praktisk tilnærming.The Norwegian forestry has since the 50s had a rapid development in terms of harvest equipment and timber transportation. Today we are focusing on the planning procedure in order to make the process simpler and less expensive. Guidelines as the PEFC- and FSC standards provide constraints on how to conduct logging to maintain the environment and different interests. In this context, Statskog have ordered an availability analysis, developed by Geodata. The availability analysis can locate terrain transport paths between roads and forest stands based on drivable areas and barriers. The study was carried out by running multiple GIS analyzes with different input data. In this context, there were conducted seven different scenarios, where accuracy of basic data and changes in the slope classification were tested between the scenarios. Information about moist ground was also included to see what impact this had on the result. The main goal of this study was to find the factors that worked, and what factors that could be improved to further development. The results indicated that there were no significant improvements by replacing the ordinary basic data with LiDAR. The same applies to the results of the new slope classification, which also gave major side slope challenges. By including moisture information, we registered a significant reduction in operating costs. By comparing two scenarios the average operating costs were reduced with approximately 25%. During the field survey, we observed that wet areas had an important impact on where the contractor decided to drive. We registered that the original toolbox had big problems locating the wet areas because of the lack of information. The information about wet areas provided in this study seemed to correspond with our observations. The biggest surprise was that LiDAR had no significant impact on the result. We have described several suggestions and thoughts on further development. The most evident was the inclusion of moisture information, side slope issues, and the use of LiDAR. Including an algorithm for designing a network of transportation routes would also be advantageous in terms of a more practical approach.M-S