Artikkelin koko teksti on saatavilla vain PDF-formaatissa.

Tuula Kantola

Forest health monitoring in transition: Evaluating insect-induced disturbances in forested landscapes at varying spatial scales

Kantola T. (2019). Forest health monitoring in transition: Evaluating insect-induced disturbances in forested landscapes at varying spatial scales. https://doi.org/10.14214/df.278

Tiivistelmä

Hyönteisten aiheuttamat metsätuhot lisääntyvät ilmaston muuttuessa. Kotoperäisten hyönteislajien lisäksi vieraslajit uhkaavat metsien terveyttä. Saman aikaisesti tuhojen lisääntyessä, lisääntyy myös niiden ennustamiseen liittyvä epävarmuus. Tehokkaita menetelmiä metsien terveyden seurantaan tarvitaan kiireellisesti, jotta tuhoista aiheutuvia negatiivisia vaikutuksia voitaisiin ehkäistä tai vähentää. Tehokkaan metsien terveyden seurannan tueksi tarvitaan valtava määrä tarkkaa tietoa laajoilta alueilta. Tietoja on myös pystyttävä päivittämään usein. Tarvittavaa tietoa ei voida tuottaa ainoastaan perinteisiin menetelmiin tukeutuen. Viime aikojen nopea kehitys kaukokartoitus- ja paikkatietomenetelmissä, kuten myös spatiaalisten mallien ja algoritmien kehitys, on tuottanut uusia tehokkaita keinoja metsävarojen seurantaan. Näiden menetelmien mukauttaminen metsätuhojen kartoitukseen ja metsien terveyden seurantaan on vaativaa. Metsänterveyden seurantaan liittyvä epävarmuus vaikuttaa myös menetelmien soveltamiseen.

 Väitöskirja koostuu yhteenvedosta ja kuudesta osajulkaisusta, joissa tutkitaan hyönteistuhojen seurantaa ja arviointia monella eri mittakaavalla. Tutkimuksissa on hyödynnetty useita eri kaukokartoitus- ja mallinnusmenetelmiä. Tarkastelun mittakaava vaihtelee yksittäisen puun tasolta mannertason malleihin. Työssä vertaillaan myös hyönteistuhojen seurantaa erityyppisillä metsäalueilla Fennoskandiasta Pohjois-Amerikkaan. Tuhon laajuus, intensiteetti ja jakautuminen maastossa vaihtelevat huomattavasti, riippuen muun muassa hyönteislajista ja alueesta. Tästä vaihtelevuudesta johtuen kaukokartoitus ja mallinnusmenetelmät tulee tarkasti valita niin, että ne sopeutuvat kyseisen tuhon havaitsemiseen ja seurantaan. Myös käytettävä tieto ja aineistot vaikuttavat sopivien menetelmien ja mittakaavan valintaan. Spatiaalinen resoluutio, sekä mittakaava, jolla tuhoa tarkastellaan ovat tärkeässä asemassa seurannan onnistumisen kannalta. Seurannan ajoitus ja temporaalinen resoluutio vaikuttavat huomattavasti siihen, voidaanko kyseessä oleva tuho havaita ilmasta käsin. Oikea ajoitus vaikuttaa myös hyönteistuhojen negatiivisia seurauksia vähentävien toimenpiteiden oikea-aikaiseen toteutukseen.

 Metsien terveyden kattava seuranta olisi saatava osaksi metsäalueitten monitorointijärjestelmiä. Tämä seuranta sisältäisi parhaimmillaan yhdistelmän korkean ja matalan resoluution kaukokartoitusta ja spatiaalisia malleja, joita yhdistelemällä voitaisiin taata joustava ja kustannustehokas metsien terveyden monitorointijärjestelmä, joka toimisi erilaisissa ympäristöissä yli ilmasto- ja kasvillisuusgradienttien. Nopeasti kehittyvä satelliittiteknologia, sekä vapaasti käytettävät aineistot saattavat olla tärkeä osa järjestelmiä. Viime aikaisesta kehityksestä huolimatta, runsaasti uutta tutkimusta on vielä tehtävä, ennen kuin metsien terveyden tehokas seuranta voidaan mukauttaa käytännön tasolle.  

Avainsanat
kaukokartoitus; Ekologiset nissimallit; Metsätuhot; Metsien terveyden seuranta; Tuhohyönteiset; Vieraslajit

Tekijä
  • Kantola, University of Helsinki, Department of Forest Sciences Sähköposti tuula.kantola@helsinki.fi (sähköposti)

Julkaistu 17.5.2019

Katselukerrat 3011

Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.278 | Lataa PDF

Creative Commons License CC BY-NC-ND 4.0

Osajulkaisut

Kantola T., Vastaranta M., Lyytikäinen-Saarenmaa P., Holopainen M., Kankare V., Talvitie M., Hyyppä J. (2013). Classification of needle loss of individual Scots pine trees by means of airborne laser scanning. Forests 4(2): 386-403.

https://doi.org/10.3390/f4020386

Vastaranta M., Kantola T., Lyytikäinen-Saarenmaa P., Holopainen M., Kankare V., Wulder M., Hyyppä J., Hyyppä, H. (2013). Area-based mapping of defoliation of Scots pine stands using Airborne Scanning LiDAR. Remote Sensing 5(3): 1220-1234.

https://doi.org/10.3390/rs5031220

Kantola T., Lyytikäinen-Saarenmaa P., Coulson R.N., Strauch S., Tchakerian M.D., Holopainen M., Saarenmaa, H., Streett, D.A. (2014). Spatial Distribution and Pattern of Hemlock Woolly Adelgid Induced Hemlock Mortality in the Southern Appalachians. Open Journal of Forestry 4(5): 492-506.

https://doi.org/10.4236/ojf.2014.45053

Kantola T., Lyytikäinen-Saarenmaa P., Coulson R.N., Holopainen M., Tchakerian M.D., Streett D.A. (2016). Development of monitoring methods for Hemlock Woolly Adelgid induced tree mortality within a Southern Appalachian landscape with inhibited access. iForest – Biogeosciences and Forestry 9: 178-186.

https://doi.org/10.3832/ifor1712-008

Olsson P.-O., Kantola T., Lyytikäinen-Saarenmaa P., Jönsson A.M., Eklundh L. (2016). Monitoring Insect Induced Defoliation in Nordic Forest Landscapes with MODIS derived Vegetation Indices. Silva Fennica 50(2) article id 1495.

https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.03.040

Kantola T., Tracy J.L., Lyytikäinen-Saarenmaa P., Saarenmaa H., Coulson R.N., Trabucco A., Holopainen M. (2018). Potential Range of the Hemlock Woolly Adelgid in North America under Historical Climate and Climate Change Induced Shift of the Range. iForest - Biogeosciences and Forestry 12(2):149-159.

https://doi.org/10.3832/ifor2883-012


Rekisteröidy
Click this link to register to Dissertationes Forestales.
Kirjaudu sisään
Jos olet rekisteröitynyt käyttäjä, kirjaudu sisään tallentaaksesi valitsemasi artikkelit myöhempää käyttöä varten.
Ilmoitukset päivityksistä
Kirjautumalla saat tiedotteet uudesta julkaisusta
Valitsemasi artikkelit
Hakutulokset
Niemi M., (2022) Producing information from airborne LiDAR data f.. Dissertationes Forestales vol. 2022 no. 331 artikkeli 10786
Kotivuori E., (2022) Prediction of forest attributes using airborne l.. Dissertationes Forestales vol. 2022 no. 328 artikkeli 10778
Sanz B., (2022) Methods for supporting digital timber trade Dissertationes Forestales vol. 2022 no. 326 artikkeli 10720
Karjalainen T., (2020) Predicting commercial tree quality by means of a.. Dissertationes Forestales vol. 2020 no. 307 artikkeli 10472
Pyörälä J., (2020) Assessing wood properties in standing timber wit.. Dissertationes Forestales vol. 2020 no. 295 artikkeli 10368
Kantola T., (2019) Forest health monitoring in transition: Evaluati.. Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 278 artikkeli 10199
Junttila S., (2019) Utilizing multispectral lidar in the detection o.. Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 277 artikkeli 10201
White J. C., (2019) Improving capacity for large-area monitoring of .. Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 272 artikkeli 10166
Muinonen E., (2018) Optical data-driven multi-source forest inventor.. Dissertationes Forestales vol. 2018 no. 256 artikkeli 10029
Haakana H., (2017) Multi-source forest inventory data for forest pr.. Dissertationes Forestales vol. 2017 no. 243 artikkeli 7767
Saarinen N., (2016) Predicting vegetation characteristics in a chang.. Dissertationes Forestales vol. 2016 no. 216 artikkeli 1998
Hovi A., (2015) Towards an enhanced understanding of airborne Li.. Dissertationes Forestales vol. 2015 no. 200 artikkeli 1985
Kankare V., (2015) The prediction of single-tree biomass, logging r.. Dissertationes Forestales vol. 2015 no. 195 artikkeli 1977
Peuhkurinen J., (2011) Estimating tree size distributions and timber as.. Dissertationes Forestales vol. 2011 no. 126 artikkeli 1909
Mola-Yudego B., (2009) Wood biomass production potential on agricultura.. Dissertationes Forestales vol. 2009 no. 84 artikkeli 1867
Thessler S., (2008) Remote sensing of floristic patterns in the lowl.. Dissertationes Forestales vol. 2008 no. 59 artikkeli 1840
Rautiainen M., (2005) The spectral signature of coniferous forests: th.. Dissertationes Forestales vol. 2005 no. 6 artikkeli 1789