Artikkelit jotka sisältävät avainsanan 'metsän rakenne'.

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)
Markus Melin. (2015). Studying habitat use and behavior of moose (Alces alces) by integrating airborne laser scanning and GPS tracking. https://doi.org/10.14214/df.209

Hirven elinympäristökäytön tutkiminen yhdistämällä laserkeilausaineistoa GPS-panta-aineistoon

Laserkeilausperusteinen metsien inventointi ja -maanpinnan kartoitus ovat tänä päivänä yleisiä menetelmiä joka puolella maailmaa. Tätä aineistoa kerätään yleensä maanmittauksen ja metsätalouden tarpeisiin, mutta se sisältää paljon tietoa, josta voivat hyötyä muutkin toimijat. Eläinten ekologian kannalta metsien ja kasvillisuuden kolmiulotteisen rakenteen tunteminen on tärkeää, koska sen perusteella voidaan arvioida, kuinka hyvän elinympäristön tietty alue voi tietylle lajille tarjota. Laserkeilausaineisto antaa kolmiulotteisen, tarkan ja alueellisesti kattavan kuvauksen tästä rakenteesta.

Tässä väitöskirjatyössä olen yhdistänyt laserkeilausaineistoa GPS-pannoitettujen hirvien sijainteihin. Analysoimalla laseraineistoa näiden sijaintien ympäriltä olen voinut tutkia kuinka metsän rakenne hirvien ympärillä vaihtelee esimerkiksi vuodenaikojen mukaan ja millä tavalla lämpötila vaikuttaa hirven käyttäytymiseen. Lisäksi käytetty aineisto on mahdollistanut sukupuolten sekä mukana kulkevan vasan vaikutusten tutkimisen. Viimeisessä osatutkimuksessa laseraineistoa käytettiin tunnistamaan hirven aiheuttamia metsätuhoja nuorissa taimikoissa.

Saadut tulokset näyttävät selvästi, että laserkeilaus tuottaa tietoa, mistä voi olla suurta hyötyä ekologisessa tutkimuksessa. Tulokset todistivat, että metsän rakenne elinympäristöissä, joita hirvi käyttää vaihtelee merkittävästi eri vuodenaikojen mukaan. Tämä selittyy sillä mitä ravintoa hirvi eri vuodenaikoina käyttää ja millaisissa metsissä tämä ravinto kasvaa. Myös lämpötilan vaikutusta hirvien käyttäytymiseen tutkittiin, ja nämä tulokset näyttivät, että kuumina kesäpäivinä hirvi joutuu hakeutumaan sille epätyypillisiin metsiin saadakseen suojaa lämpöstressiä vastaan. Nämä alueet olivat metsiä, joissa latvusto oli huomattavan korkea ja tiheä. Tulokset antoivat myös uusia näkökulmia metsän rakenteen merkityksestä vasomisaikaan. Tutkitut hirvet synnyttivät avoimilla mailla (suot), mutta pian tämän jälkeen siirtyivät metsiin, joissa oli huomattavan tiheä ja runsas aluskasvillisuus mikä ilmeisesti tarjosi suojaa sekä ruokaa kasvavalle vasalle ja imettävälle emälle. Viimeisessä osatutkimuksessa vakavat hirvituhot pystyttiin onnistuneesti tunnistamaan laserkeilausaineistosta. Tämä väitöskirja antoi esimerkkejä kuinka laserkeilaus- ja GPS-panta-aineiston yhteiskäyttö voidaan toteuttaa ja millaisia tuloksia näin voidaan saavuttaa. Käytetyt menetelmät ovat helposti sovellettavissa myös muihin lajeihin.

  • Melin, University of Eastern Finland, School of Forest Sciences ORCID ID:Sähköposti markus.melin@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