Artikkelit jotka sisältää sanan 'puutavaralajit'

Tässä väitöskirjassa arvioidaan lentolaserkeilauksen (ALS) perusteella tehtävän metsänarvioinnin, mobiilipohjaisten konenäkömenetelmien ja operatiivisten hakkuukonetiedon sovellettavuutta metsän inventointien ja käytön kehittämiseen. Tutkimuksessa keskitytään arvioimaan kaukokartoituksen ja mobiilipohjaisen konenäön avulla saatujen tilavuuksien tarkkuutta verrattuna operatiivisiin hakkuukoneiden mittauksiin, sekä parantamaan kaukokartoitukseen pohjautuvia arvioita tilavuudesta soveltamalla hakkuukoneiden mittauksia ja muita laaja-alaisia paikkatietoaineistoja.

Ensimmäisessä tutkimuksessani tarkastelin ALS:stä johdettujen Metsään.fi-kuviotietojen tarkkuutta vertaamalla niitä hakkuukoneiden mittaamiin operatiivisiin tietoihin. Tulokset osoittivat Metsään.fi-tiedon yliarvioivan tukkikertymää, erityisesti kuusen (Picea abies (L.) Karst.) osalta, vaikka pääpuulajin määritys sinällään oli onnistunut hyvin.

Toisessa tutkimuksessani arvioin Trestima-älypuhelinsovelluksen tarkkuutta leimikon ennakkomittauksessa, ja tulokseni osoittivat, että riittämätön valokuvien määrä metsikössä johti heikkoon mittaustarkkuuteen. Kun sovellusta käytettiin ohjeiden mukaisesti ottamalla riittävä määrä kuvia, suorituskyky parani. Arviot kuusen osalta olivat tarkempia, kun taas sovellus aliarvioi hieman mäntyjen (Pinus sylvestris L.) tilavuutta.

Kolmannessa tutkimuksessani tarkastelin Metsään.fi-tietojen ja muiden laaja-alaisten paikkatietoaineistojen avulla tukkipuun tilavuuden ennustamista operatiivisten hakkuukonetietojen avulla. Satunnaismetsä -malli toimi parhaiten tukkipuun todellisten määrien ennustamisessa. Mallipohjainen lähestymistapa paransi huomattavasti tukkipuun tilavuusennusteita männylle verrattuna alkuperäisiin Metsään.fi-arvioihin.

Tämän väitöskirjan tulokset osoittavat, että kaukokartoitus- ja konenäköpohjaiset menetelmät ovat toimivia eri puutavaralajien ja tukkiprosenttien ennustamisessa, mutta niitä voitaisiin edelleen kehittää käyttämällä avoimesti saatavilla olevia paikkatietoaineistoja. Vaikka tähän liittyy tiettyjä rajoituksia, parantuneet tiedonkeruumenetelmät ja edistyneet mallinnustekniikat voivat parantaa metsäninventoinnin tarkkuutta ja käytettävyyttä operatiivisessa metsätaloudessa. Tämän väitöskirjan tulokset edistävät tehokkaampien ja aineistopohjaisten metsäninventointikäytäntöjen kehittämistä, jotka voivat helpottaa resurssien parempaa kohdentamista ja kestävyyttä pohjoismaisessa metsätaloudessa.

• Vähä-Konka, University of Eastern Finland, Faculty of Science, Forestry and Technology, School of Forest Sciences Sähköposti: ville.vaha-konka@uef.fi

Lentolaserkeilausta (Airborne laser scanning, ALS) käytetään monissa maissa metsikkökuvioiden puuston kokonaistilavuuden ennustamiseksi. ALS-aineistosta tuotetut ennusteet ovat usein tarkempia kuin muilla tavoin tuotetut ennusteet. Operatiivisessa metsätaloudessa pelkän kokonaistilavuuden huomioiminen ei kuitenkaan riitä, sillä hakkuiden yhteydessä kokonaistilavuus jakautuu puutavaralajikohtaisiin tilavuuksiin. Puuston laatu vaikuttaa suuresti puutavaralajijakaumaan, joten tarkempi ennakkotieto puuston laadusta helpottaisi muun muassa hakkuiden suunnittelua. Tämän väitöskirjatyön päätavoite oli testata eri metodeja puuston laadun, erityisesti tukkitilavuuden, ennustamiseksi ALS-aineistoa käyttäen.

Kolmessa osatutkimuksessa käytettiin aineistoja Itä-Suomesta (3 aluetta) ja Kaakkois-Norjasta (1 alue). Kaikki tutkimusmetsät olivat joko mänty- (Pinus sylvestris L.) tai kuusivaltaisia (Picea abies (L.) Karst.). Ensimmäinen osatutkimus keskittyi puutason mallien siirrettävyyteen eri ALS-inventointialueiden välillä. Toisessa osatutkimuksessa testattiin lukuisia vaihtoehtoja ennustaa tukkitilavuutta koealatasolla (30 m × 30 m). Kolmannessa tutkimuksessa puolestaan testattiin kuviotason ainespuu- ja tukkitilavuuksien maastokalibrointia pohjapinta-alamittauksiin perustuen. Osatutkimuksissa kaikki ALS-pohjaiset ennusteet tehtiin käyttäen joko lineaarisia sekamalleja tai k:n lähimmän naapurin menetelmää joko puu- tai koealatasolla (15 m × 15 m).

Tulokset osoittivat, että laserkeilausaineiston ja puuston laadun välillä on vain heikkoa korrelaatiota. Siitä huolimatta tukkitilavuusennusteiden suhteellinen keskineliövirheen neliöjuuri (RMSE%) oli 20–30 %, sen jälkeen, kun koealatason ennusteet oli yleistetty 30 m × 30 m tai kuviotasolle. Lisäksi osatutkimuskohtaiset tulokset osoittivat, että puutason mallien ennustustarkkuuden voi odottaa heikentyvän huomattavasti, kun malleja siirretään inventointialueiden välillä, ja että pohjapinta-alainformaatio ei ole yleisesti ottaen hyödyllistä, jos tarkoituksena on kalibroida tukkitilavuusennusteita kuusivaltaisilla metsikkökuvioilla.

• Karjalainen, University of Eastern Finland, Faculty of Science and Forestry, School of Forest Sciences Sähköposti: tomi.karjalainen@uef.fi