Suometsät muodostavat tärkeän puuvarannon suomalaiselle metsäteollisuudelle, mutta samaan aikaan suoekosysteemit ovat tärkeitä metsien monimuotoisuuden, hiilensidonnan, vesiensuojelun ja virkistyskäytön kannalta. Suometsiä ojitettiin laaja-alaisesti kasvavan metsäteollisuuden tarpeisiin 1960–70 -luvuilla, mikä lisäsi merkittävästi puuston kasvua turvemailla. Ojitukset heikensivät kuitenkin suometsien monimuotoisuutta ja lisäsivät huomattavasti vesistöjen kiintoaine- ja ravinnekuormitusta, mikä on aiheuttanut järvien ja jokien rehevöitymistä, samentumista ja tummentumista.
Tämä väitöskirja esittelee käytännönläheisiä mahdollisuuksia, joiden avulla suometsien hoidossa voidaan kustannustehokkaasti huomioida erityisesti metsien monimuotoisuus ja vesiensuojelu. Suometsien hakkuita ja ojituksia kritisoidaan laajasti, joten suometsänhoidon yleisen hyväksyttävyyden lisääminen ympäristöasioiden paremmalla huomioimisella on tarpeen. Lentolaserkeilauksen tuottama 3D-pistepilvi tarjoaa erinomaisen aineiston muun muassa biomassan määrän ja laadun arviointiin, heikkotuottoisten alueiden tunnistamiseen ja rajaamiseen, pintavesien virtauksen mallintamiseen sekä kosteiden maastonkohtien kartoittamiseen. Laserkeilauksen vahvuus muihin kaukokartoitusmenetelmiin verrattuna on sen kyky tuottaa maanpinnasta erittäin tarkka korkeusmalli, sillä keilaimen lähettämät pulssit pystyvät läpäisemään metsän latvuskerroksen.
Korkeusmallista laskettujen, kohteen lähiympäristöä kuvaavien tekstuuripiirteiden käyttö maaston kantavuuden ennustamisesta on uusi idea, joka kannattaa huomioida jatkotutkimuksissa ja käytännössä, koska tekstuuripiirteet kuvasivat lupaavasti hyvin pienialaista, leimikon sisäistä kantavuuden vaihtelua. Toinen uusi idea tässä väitöskirjassa on vesiensuojelurakenteiden automaattiseen sijoitteluun tähtäävä laskentamenetelmä, jonka on tarkoitus helpottaa ojituksen suunnittelijan työtä, koska etenkin pintavalutuskentille on yleisesti ollut vaikea löytää sopivia sijoituspaikkoja. Ylipäätään laserkeilausaineistoista voidaan johtaa paljon sellaista tietoa, joka auttaa merkittävästi suometsänhoidon ja ojien kunnostuksen suunnittelua. Paikkatiedon avulla valtaosa suunnittelusta voidaan jatkossa tehdä toimistotyönä, jolloin suunnittelun maastotyöt pystytään etukäteen kohdistamaan tärkeimpiin maastonkohtiin.
Kaupungeissa kasvavat puut, yleisemmin kaupunkimetsät, tarjoavat erityyppisiä ekosysteemipalveluita. Näiden ekosysteemipalveluiden ylläpitäminen vaatii kuitenkin usein intensiivistä kaupunkipuiden hoitoa, jota voidaan tehostaa ajantasaisella puukohtaisella tiedolla. Viime vuosiin saakka, puukohtainen tieto on kerätty perinteisillä maastomittauksilla. Nykyään kasvillisuutta voidaan kartoittaa myös erilaisilla laserkeilausmenetelmillä, jotka mahdollistavat yksittäisten puiden tarkan kuvaamisen kolmiulotteisten pistepilvien avulla. Tämän väitöskirjan tarkoituksena oli kehittää laserkeilausta hyödyntäviä menetelmiä yksittäisten kaupunkipuiden kartoitukseen.
Ensimmäisessä osatutkimuksessa kehitettiin useita tietolähteitä hyödyntävä MS-STI (Multi Source-Single Tree Inventory) -menetelmä puutason tunnusten määrittämiseksi. Menetelmässä yhdistettiin lentolaserkeilauksen (ALS) ja maastomittausten avulla kerättyä tietoa sekä ennakkotieto puiden sijainneista. Maasto-otoksesta mitatut tunnukset yleistettiin koko puujoukolle ei-parametrista lähimmän naapurin menetelmää käyttäen. Kasvuympäristöstä riippuen, puille määritettyjen rinnankorkeusläpimittojen suhteellinen keskineliövirheen neliöjuuri (RMSE) vaihteli 18,8%:n ja 33,8%:n välillä.
Toisessa osatutkimuksessa arvioitiin MS-STI-menetelmän tarkkuutta soveltamalla sitä olemassa olevan puurekisterin tunnusten päivittämiseen. Puurekisterin puista pystyttiin automaattisesti päivittämään 88,8%. Yleisimpien läpimittaluokkien rinnankorkeusläpimittojen suhteellinen RMSE vaihteli 21,7%:n ja 24,3%:n välillä.
Kolmannessa osatutkimuksessa kartoitettiin kaatuneet puut Helsingin kaupungin virkistysmetsäalueelta. Tutkimusjakson aikana kaatuneet puut havaittiin latvustossa tapahtuneiden muutosten avulla. Kaatuneista puista löydettiin 97,7%. 10% kaatuneeksi luokitelluista puista eivät todellisuudessa olleet kaatuneet. Kaikille kaatuneiksi luokitelluille puille määritettiin ALS-piirteiden avulla puulajiryhmä ja olemassa olevien allometristen mallien avulla rinnankorkeusläpimitta ja tilavuus. Rinnankorkeusläpimitan suhteellinen RMSE oli havupuilla 20,8% ja lehtipuilla 34,1%.
Viimeisessä, neljännessä osatutkimuksessa kehitettiin maastolaserkeilaukseen (TLS) perustuva menetelmä, jossa puun rungon biomassa estimoitiin tilavuuden ja puuaineen tiheyden avulla. Menetelmällä estimoitujen runkobiomassojen suhteellinen RMSE vaihteli 8,4%:n ja 10,5%:n välillä.
Tämä väitöskirja osoittaa, että laserkeilauksella tuotettu tieto soveltuu monipuolisen puutason tiedon tuottamiseen kaupunkimetsistä. Väitöskirjassa kehitettyjen menetelmien avulla pystytään tuottamaan ajantasaista puutason tietoa kustannustehokkaasti kaupunkimetsien suunnittelun ja hoidon tarpeisiin.