Artikkelin koko teksti on saatavilla vain PDF-formaatissa.
 

Blanca Sanz

Methods for supporting digital timber trade

Sanz B. (2022). Methods for supporting digital timber trade. https://doi.org/10.14214/df.326

Tiivistelmä

Tämän tutkimuksen tavoitteena on parantaa ymmärrystä digitaalisesta puukaupasta ja kehittää menetelmiä tukemaan puunkorjuun suunnittelua. Puutavaralajeittainen ennakkoinformaatio puun laadusta on erityisen tärkeää puunhankinnan suunnittelussa, sillä eri puulajeja, puun mittoja sekä laatuja hyödynnetään ja jalostetaan eri tehtaissa.

Tutkimus tehtiin kolmella alueella, joista kaksi (osajulkaisut I ja II) sijaitsivat Itä-Suomessa ja yksi (osajulkaisu III) Etelä-Suomessa. Tutkimusaineisto koostui 79, 99 ja 665 koealasta (osajulkaisut I, II ja III), 249 metsiköstä (osajulkaisu III), runkojen laatutietokannasta (osajulkaisut I ja III), ilmakuvista (osajulkaisut I ja III) ja lentolaserkeilauksesta (ALS) (osajulkaisut I, II ja III).

Osajulkaisuissa I ja III pyrittiin arvioimaan puutavaralajeja, niiden taloudellista arvoa ja puunmaksukykyä (WPC) koealoille (osajulkaisu I) tai leimikoille (osajulkaisu III), hyödyntänen erilaisia katkontavaihtoehtoja (apteerausvaihtoehdot). Vaihtoehtoiset puun apteeraukset olivat (1) käyttämällä sahan ja kuitupuun enimmäismääriä ilman laatukriteerejä (teoreettinen maksimi) ja (2) apteeraus maksimoimalla puun arvoa käyttämällä sahatukin pituuksia 30 cm:n välein., huomioiden puun laatuindikaattorit. Ensimmäinen lähestymistapa vastaa pääosin tällä hetkellä pohjoismaissa käytössä olevaa menetelmää. Metsiköiden taloudelliseen arvoon vaikuttaa oleellisesti pienten puiden määrä vallitussa latvuskerroksessa. Puunkorjuuta vaikeuttavan kasvillisuuden takia saatetaan tarvita hakkuuta edeltävä raivaus. Tutkimuksen osajulkaisussa II kehitimme menetelmän, jolla voidaan arvioida hakkuuta edeltävän raivauksen tarve suoraan laserkeilausaineistosta.

Tulokset osoittivat, että kehitettyjen menetelmien käyttö voisi tukea puunhankintaa (1) paikantamalla arvokkaita metsiköitä, joissa on haluttu puutavaralajijakauma (osajulkaisut I ja III), (2) tunnistamalla automaattisesti kohteet, joissa on tehtävä ennakkoraivaus ennen korjuuta. (osajulkaisu II) ja (3) vähentämällä puunkorjuun suunnittelussa tarvittavien maastokäyntien määrää (osajulkaisut I, II ja III).

Johtopäätelmänä voidaan todeta, että tutkimuksen tulokset voivat tehostaa puumarkkinoiden toimivuutta, koska kehitetyt menetelmät tarjoavat yksityiskohtaista ennakkotietoa puunhankintaa ja -korjuuta varten, jota puunostajat tai -myyjät voivat käyttää päätöksenteon tukivälineenä perinteisessä ja digitaalisessa markkinaympäristössä.

Avainsanat
puutavaralajien kertymä; puutavaralajimenetelmä (CTL); hakkuukone; ennakkoraivaus; puunhankinta; laserkeilaus (ALS); kaukokartoitus

Julkaistu 3.3.2022

Saatavilla https://doi.org/10.14214/df.326 | Lataa PDF

Creative Commons -lisenssi

Osajulkaisut

Sanz B, Malinen J, Leppänen V, Valbuena R, Kauranne T, Tokola T (2018) Valuation of growing stock using multisource GIS data, a stem quality database, and bucking simulation. Canadian Journal of Forest Research 48: 888–897.

https://doi.org/10.1139/cjfr-2017-0172

Sanz B, Malinen J, Heiskanen J, Tokola T (2020) Need for pre-harvest clearing of understory vegetation determined by airborne laser scanning. Forests 11, article id 294.

https://doi.org/10.3390/f11030294

Sanz B, Malinen J, Sirparanta S, Peuhkurinen J, Leppänen V, Melkas T, Riekki K, Kauranne T, Vastaranta M, Tokola T (2021) Integrating detailed timber assortments into airborne laser scanning (ALS)-based assessments of logging recoveries. Forests 12, article id 1221.

https://doi.org/10.3390/f12091221


Rekisteröidy käyttäjäksi
Paina tätä linkkiä Metsätieteen aikakauskirjan käsikirjoituksen tarjoamis- ja seurantajärjestelmään (OJS) kirjautumiseen.
Kirjaudu sisään
Jos olet kirjautunut käyttäjäksi, kirjaudu sisään tallentaaksesi valitsemasi artikkelit myöhempää käyttöä varten.
Ilmoitukset päivityksistä
Kirjautumalla saat tiedotteet uudesta julkaisusta.



Valitsemasi artikkelit
Hakutulokset