En praktisk, teknisk gjennomgang

I skogbruket genereres hogstpolygoner fra mange ulike kilder: maskiner, felt-apper, GNSS-loggere, manuell digitalisering og ulike backend-systemer. Resultatet kan være geometrier som er:

• fragmenterte

• ujevne eller med små hull

• sammensatt av mange delpolygoner

• gyldige i ett GIS-system, men ikke i et annet

• for tunge til automatiske kontroller

Dette er vanlig — og fungerer stort sett fint i dagens nasjonale systemer.

Men i en EUDR-kontekst blir geometriene brukt på en annen måte:
de skal gjennom automatisk historikk-kontroll, satellitt-analyse og maskinelle verifiseringsrutiner. For slike prosesser er det en fordel at geometri:

• er gyldig,

• er deterministisk,

• har rimelig kompleksitet,

• og representerer arealet på en robust måte.

Denne bloggposten handler ikke om regelverk, men om den praktiske, tekniske delen:
Hvordan normaliserer man polygoner slik at de blir robuste, lette å arbeide videre med, og konsistente på tvers av systemer?

🌲 Vanlige utfordringer i hogstgeometri

Hogstflater kan inneholde:

• 1 flate → mange små fragmenter

• sliver-geometrier fra maskinbevegelser

• hull som ikke egentlig er hull

• lange, smale partier som forenkling ofte ødelegger

• store polygoner med tusenvis av punkter

• multipolygoner med høy intern variasjon

Dette er ikke feil — det er bare en konsekvens av måten data samles inn på.

Men for tekniske prosesser som del av EUDR-arbeid kan det være nyttig med en normalisering.

⚙️ Hva gjør en normaliseringspipeline?

En typisk teknisk pipeline består av:

1. Rydding og validering

• fjerne ikke-polygonal geometri

• gjøre geometri gyldig

• slå sammen fragmenter som henger naturlig sammen

2. Hullbehandling

• fjerne hull som skyldes GPS-støy eller maskinmønstre

• bevare hull som faktisk representerer åpne arealer

3. Kompleksitetskontroll

• reduksjon av antall punkter på en kontrollert måte

• fjerne mikroskopiske tagger og sliver

4. Deterministisk forenkling

• algoritmer som gir samme resultat hver gang

• bevarer hovedformen, men stabiliserer variasjon

5. Håndtering av ekstreme tilfeller

• lange, fragmenterte “powerline”-strukturer

• polygonmoln som minner mer om punktdata enn flater

🧩 En åpen og teknisk referanseimplementasjon

FeltGIS har publisert en komplett PostGIS-implementasjon av en slik pipeline, som et åpent teknisk eksempel.
Funksjonene dekker:

• opprydding

• hullfjerning

• metadata-analyse

• normalisering

• Effective Area-forenkling

• spesiallogikk for powerline-fragmentering

• fallback-håndtering for uvanlige eller ødelagte geometrier

Den komplette SQL-koden og dokumentasjonen finnes her:

👉 https://github.com/FeltGIS/eudr_polygon_simplification

Koden er lisensiert under CC0 (Public Domain Dedication) for maksimal åpenhet og gjenbruk.

🧭 Hva pipen konkret gjør

Pipelinens hovedsteg er:

1. Rydder polygoner
   – fjerner hull, gjør dem gyldige, slår sammen naturlige fragmenter

2. Analyserer strukturen
   – teller komponenter og punkter for å velge riktig metode

3. Velger modus
   – enkel normalisering
   – hullfjerning
   – Effective Area (EA) forenkling
   – powerline-simplifisering for svært fragmenterte flater
   – convex fallback for ekstreme tilfeller

4. Forenkler kontrollert
   – maksimum 1000 punkter totalt i sluttresultatet
   – bevarer yttergrenser og hovedformen
   – gir deterministisk output

5. Returnerer en robust geometri
   – egnet for videre behandling, analyse eller visualisering

📝 Avslutning

Normalisering handler ikke om regelverkstolkning, men om god datateknikk.
Robuste polygoner gjør det enklere å:

• analysere arealer

• kjøre automatiske prosesser

• integrere data i flere ledd

• sikre stabile resultater i systemer som bruker ulike GIS-motorer

Pipelinen som er publisert er ikke en standard – bare et åpent, praktisk teknisk eksempel
for alle som jobber med skogdata og EUDR-relaterte prosesser.

Innspill, forslag eller forbedringer tas gjerne imot via GitHub.