Artikkelit jotka sisältävät avainsanan 'Gini-kerroin'.

Syed Adnan. (2020). Improvements in forest structural type assessment using airborne laser scanning. https://doi.org/10.14214/df.306

Metsien rakennetyyppien (FST) arviointi tarjoaa työkaluja erilaisten metsiköiden erotteluun, kestävään metsäsuunnitteluun ja tehokkaaseen päätöksentekoon. Tässä työssä hyödynnettiin neljää aineistoa kolmelta kasvillisuusvyöhykkeeltä, jotka olivat pohjoinen havumetsävyöhyke, lauhkean vyöhykkeen metsä ja välimerellinen metsä. Rakennetyyppien arvioinnissa tarkasteltiin seuraavia menetelmiä. Puiden kokovaihteluun perustuvaa Gini-kerrointa (GC) hyödynnettiin metsän rakenteen määrittelyyn pohjoisen havumetsävyöhykkeen tutkimusaineistossa. Lisäksi tarkasteltiin koealakoon, puuston kasvatustiheyden ja lentolaserkeilauksen (ALS) pistetiheyden vaikutusta ALS pohjaiseen Gini-kertoimen estimointiin. Toisekseen neljää rakennetunnusta, jotka olivat neliökeskiläpimitta (QMD); GC, keskineliöläpimittaa suurempien puiden pohjapinta-ala (BALM) ja puuston runkoluku (N), hyödynnettiin kehitettäessä kasvillisuusvyöhykkeistä riippumatonta metsien rakennetyyppien arviointia. Lopuksi määritettiin maksimaalinen entropia-arvo, joka luokittelee erilaisia pohjoisen havumetsävyöhykkeen metsien rakennetyyppejä suoraan lentolaserkeilauksen korkeustunnusten perusteella. Sen jälkeen puuston biomassaa ennustettiin erikseen rakennetyypeittäin ja koko aineistossa.

Tulokset osoittivat, että koealan koolla on suurin vaikutus Gini-kertoimen estimointiin ja että 250–450 m2 (ympyräkoealan säde 9–12 m) on optimaalisin koko. Edelleen Gini-kerroin ja keskineliöläpimittaa suurempien puiden pohjapinta-ala ovat luotettavimpia tunnuksia erottelemaan läpimittajakaumaltaan laskevat sekä yksi- ja monihuippuiset metsiköt. Neliökeskiläpimittaa ja runkolukua voidaan puolestaan hyödyntää erotellessa nuoria ja vanhoja sekä tiheitä ja harvoja metsiköitä. Lentolaserkeilaustunnusten perusteella määritettävä maksimaalinen entropia-arvo on 0,33, kun taas hyödynnettäessä puuston pohjapinta-alaa päädytään arvoon 0,5. Jos lentolaserkeilaukseen perustuvaa arvoa hyödynnetään aineiston osittamisessa, johtaa se biomassan ennustamisen vähäiseen tarkentumiseen. Osittamisella päädytään myös erilaisten ALS-piirteiden valintaan eri ositteiden malleissa. Esimerkiksi suuria korkeuskvantiileja käytetään eri-ikäisrakenteisten ja nuorten metsien biomassan ennustamisessa, kun taas latvuspeittoon ja keskimääräisiin korkeuskvantiileihin perustuvia ALS-piirteitä hyödynnetään tasaikäisrakenteisten ja sulkeutuneiden metsiköiden biomassojen ennustamisessa. Tuloksia voidaan hyödyntää lentolaserkeilaukseen perustuvien piirteiden valinnassa erityisesti puustoltaan heterogeenisissä metsissä.

  • Adnan, University of Eastern Finland, Faculty of Science and Forestry, School of Forest Sciences ORCID ID:Sähköposti adnan.adnan@uef.fi (email)
Rubén Valbuena. (2015). Forest structure indicators based on tree size inequality and their relationships to airborne laser scanning. https://doi.org/10.14214/df.205

Tämä väitöskirja käsittelee ei-spatiaalisia metsän rakenteen indikaattoreita, erityisesti puiden kokojakaumat huomioon ottavia indeksejä. Yhteenvedossa keskitytään indikaattoreihin, kun taas osajulkaisuissa tarkastellaan indikaattoreiden estimointia laserkeilausaineistolla. Tutkimuksen viitekehyksenä on yleiseurooppalaisten indikaattoreiden kehittäminen, koska maanlaajuiset laserkeilausaineistot yleistyvät nopeasti.

Työssä testattiin erilaisia kirjallisuudessa esitettyjä indikaattoreita metsien rakenteen kuvaukseen. Informaatioteoriaan perustuvat indikaattorit osoittautuivat epäjohdonmukaisiksi ja riittämättömiksi kuvaamaan puiden kokovaihtelua. Tämän takia Shannonin tai vastaavien yleistettyyn entropiaan perustuvien indikaattoreiden käyttöä ei suositella, vaikka niitä onkin yleisesti hyödynnetty. Tässä tutkimuksessa majorisoinnin ja Lorenzen järjestyksen yhteys esitetään puiden kokojakaumien tapauksessa sekä tarkastellaan sen luotettavuutta puupopulaation kokovaihtelun kuvaamisessa.

Tämän tutkimuksen sovelluksessa Lorenzen käyrä yhdistää painottamattoman ja pohjapinta-alalla painotetun kokojakauman. Lorenzen käyrään perustuvia indikaattoreita ovat esimerkiksi Gini-kerroin (GC), käyrän asymmetria ja puuston neliökeskiläpimittaa (QMD) suuremman puuston suhteellinen pohjapinta-ala (BALM). Lorenzen käyrän käännepisteen avulla saadaan selville neliökeskiläpimitta ja siitä voidaan edelleen määrittää BALM. Neliökeskiläpimitan kulloisenkin sijainnin avulla voidaan määrittää myös jakauman maksimaalinen entropia verrattaessa sitä tasajakauman vastaavaan kohtaan. Lorenzen käyrän asymmetriaa puolestaan hyödynnettiin puuston alikasvoksen kuvauksessa.

Sovelluksia varten suositelluimmat indikaattorit ovat GC ja BALM, koska ne määrittävät puuston rakenteen kaksiulotteisesti, mitä voidaan hyödyntää puiden kokovaihtelun yksityiskohtaisessa kuvaamisessa. Parhaaksi menetelmäksi indikaattoreiden ennustamiseksi laserkeilauksella osoittautui epäparametrinen k lähimmän naapurin menetelmä.

  • Valbuena, University of Eastern Finland, School of Forest Sciences ORCID ID:Sähköposti rubenval@uef.fi (email)

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