Dissertationes Forestales vol. 2019 no. 268 | 2019

Metsän kasvu on tärkeimpiä tunnuksia metsävarojen suunnittelussa ja eri käyttötarpeisiin tehdyissä metsäympäristön kehitystä kuvaavissa simulointimalleissa. Perinteisesti puulajeittaiset kasvumallit on tehty laajojen alueiden koeala-aineistosta mallintamalla, jolloin paikallisten olosuhteiden vaihtelu ei tule kovin tarkkaan huomioiduksi. Paikallisen kartta- ja muun paikkatiedon avulla on mahdollista kalibroida ja tarkentaa kasvuennusteita.Tässä tutkimuksessa käytettiin paikkatietopohjaisia maaston pintamallista johdettuja kosteustunnuksia, lentokone gamma-säteilyn mittauksia ja latvuspeiton estimaatteja. Käytetyssä aineistossa oli yhteensä 9987 lukupuuta, 1118 koepuuta ja 197 koealaa. Tilastollisessa analyysissä käytettiin sekamallinnusta ja koneoppimisen menetelmiä. Näiden paikkatieto aineistojen avulla puulajeittaisia paikallisia ennusteita onnistuttiin parantamaan 6-18 % puun läpimitan kasvun ennusteita. Parannus oli suurinta karuilla mailla.

• Mohamedou, University of Eastern Finland, School of Forest Sciences Sähköposti: cheikh.mohamedou@uef.fi