Artikkelit jotka sisältää sanan 'drone'

Taimikoiksi kutsutaan metsäalueita, joilla kasvaa nuoria, tyypillisesti muutamia vuosia sitten istutettuja tai luontaisen uudistumisen seurauksena syntyneitä puun taimia. Taimikot edustavat metsän kehityksessä tärkeää alkuvaihetta ja niille suunnitelluilla sekä toteutetuilla toimenpiteillä onkin keskeinen merkitys metsien uudistumisen, kasvun ja metsän käytölle asetettujen tavoitteiden toteutumisen kannalta.

Metsien käytön ja hoidon suunnittelua varten tarvittavan metsävaratiedon tuottaminen taimikoista on tyypillisesti perustunut maastotöihin, jotka ovat ajankäytöllisesti työläitä, vaativat runsaasti työvoimaa ja ovat siten kustannuksiltaan korkeita. Koska taimikoiden puut ovat vielä kooltaan pieniä, ja ne kasvavat yleensä tiheästi lähellä toisiaan, yksittäisten taimien havaitseminen ja mittaaminen on haastavaa kaukokartoitusperusteisessa metsävarojen inventoinnissa. Kaukokartoitusmenetelmien kehitys, erityisesti laserkeilaus sekä lennokkien käyttö, voivat mahdollistaa uusien menetelmien kehittämisen taimikoiden oikea-aikaiseen ja spatiaalisesti tarkkaan inventointiin. Uudet menetelmät voisivat korvata maastomittaukset osittain tai jopa täysin.

Väitöskirjan tavoitteena oli kehittää taimikoiden tiheyden, keskipituuden sekä puulajien määrittämiseen käytettäviä kaukokartoitusmenetelmiä suomalaisissa boreaalisissa metsissä. Väitöskirjan osatutkimuksissa hyödynnettiin uusia kaukokartoitustekniikoita kolmella eri tutkimusalueella. Osatutkimuksissa I ja IV käytettiin lennokilla kerättyjä fotogrammetrisia pistepilviä sekä multi- ja hyperspektrikuvia, lisäksi osatutkimuksissa II ja III aineistona hyödynnettiin monikanava- ja yksittäisen fotonin mittaustekniikalla tuotettua lentolaserkeilausaineistoa. Osatutkimuksissa I ja II analysoitiin lehdettömään ja lehdelliseen aikaan lennokista kerätyn hyperspektrikuva-aineiston sekä monikanavatekniikalla tuotetun lentolaserkeilausaineiston soveltuvuutta taimikoista tehtäviin mittauksiin. Osatutkimuksessa II aluskasvillisuuden luokittelun raja-arvoa (C_th) optimoitiin, jotta voitiin minimoida aluskasvillisuuden vaikutus puiden tunnistamiseen sekä niiden pituus- ja puulajiestimointiin. Osatutkimuksessa III arvioitiin yksittäisen fotonin mittaustekniikkaan perustuvan lentolaserkeilausaineiston soveltuvuutta taimikoiden tiheyden ja puiden pituuden ennustamiseen. Tässä tutkimuksessa kehitettiin myös uusi menetelmä (ABA_EdgeITD) taimikoiden tiheyden ja puiden pituuden ennustamiseen yhdistämällä yksinpuintulkinnasta saadut ominaisuustiedot ja reunapuiden vaikutuksen korjauksen sisältävä aluepohjainen menetelmä. Osatutkimuksessa IV esitettiin ja arvioitiin uutta menetelmää, jossa konvoluutioneuroverkkojen syötteenä taimikoiden puulajitunnistukseen käytettiin esikäsiteltyjä lennokilla otettuja multispektrikuvia.

Tutkimuksen tulokset osoittavat, että lennokeilla otettujen kuva-aineistojen käyttö johti tarkempiin tuloksiin puuston tiheysennusteissa. Tiheäpulssisen monikanavaisen lentolaserkeilausaineiston käyttäminen tuotti parhaat tulokset taimikoiden puiden pituusennusteissa sekä lehdettömään että lehdelliseen aikaan. Yksinpuintulkinnasta saadut ominaisuustiedot ja reunapuiden vaikutuksen korjaaminen paransivat puuston tiheys- ja pituusennusteiden tarkkuutta verrattuna perinteiseen aluepohjaiseen menetelmään, mutta menetelmä oli silti epätarkempi kuin osatutkimuksissa I ja II käytetyt yksinpuintulkintamenetelmät. Varttuneiden taimikoiden ominaisuuksien ennustaminen onnistui tutkimuksissa paremmin kuin alle 1.3 m keskipituudeltaan olevien nuorten taimikoiden ominaisuuksien. Osatutkimuksessa IV käytetty kaukokartoituskuvien esikäsittely yhdistettynä konvoluutioneuroverkkojen käyttöön paransi taimien puulajitulkinnan tarkkuutta. Tutkimus osoittaa, että kaukokartoitusmenetelmiä voidaan hyödyntää operationaalisessa metsävarojen inventoinnissa täydentämään tai korvaamaan maastotöitä. Uudet tekniikat ovatkin tärke osa metsien käytön suunnittelun tehokkuuden lisäämistä.

• Imangholiloo, University of Helsinki, Faculty of Agriculture and Forestry, Department of Forest Sciences https://orcid.org/0000-0001-6240-077X Sähköposti: mohammad.imangholiloo@helsinki.fi

Laserkeilauksen aikakausi ja uusien inventointimenetelmien kehitys on vähentänyt maastomittausten tarvetta ja inventointien kokonaiskustannuksia viimeisen kahden vuosikymmenen aikana. Vaikka menetelmäkehitys onkin ollut merkittävää, systemaattisia maastomittauksia tarvitaan käytännössä yhä edelleen. Esimerkiksi yleisesti käytössä oleva aluepohjainen inventointimenetelmä tukeutuu maastossa tehtäviin koealamittauksiin. Laserkeilausperusteisten inventointien lisäksi aluepohjaista menetelmää voidaan käyttää myös lennokeilla tehtävissä inventoinneissa ilmakuvapistepilviä hyödyntäen. Maastossa tehtävät koealamittaukset eivät ole yleensä lennokki-ilmakuvapistepilviä käytettäessä kannattavia lennokkien pienen toiminta-alueen takia. Tämän väitöskirjan tavoitteena oli tutkia laserkeilauspohjaisten mallien toimivuutta laserkeilaukseen ja lennokki-ilmakuvapistepilviin perustuvissa inventoinneissa ilman uusia paikallisia maastomittauksia.

Tässä tutkimuksessa valtakunnalliset laserkeilauspohjaiset mallit sovitettiin koko Suomen alueelle kolmelle puustotunnukselle (runkotilavuus, maan yläpuolinen biomassa ja valtapituus) ja niiden virheitä tarkasteltiin aluetasolla. Valtakunnallisten mallien aluetason ennusteet olivat usein systemaattisia yli- tai aliarvioita, minkä takia tutkittiin erilaisia kalibrointimenetelmiä. Ensimmäisenä testattiin valtakunnallisten mallien kalibrointia pienellä määrällä uusia maastomittauksia. Tämän jälkeen valtakunnallinen tilavuusmalli tai sen ennusteet kalibroitiin ilman uusia paikallisia maastomittauksia kolmen skenaarion avulla: a) käyttämällä malleissa ympäristöä ja maantieteellisiä olosuhteita kuvaavia lisäselittäjiä, b) uudelleen sovittamalla mallit käyttäen opetuskoealoja lähimmiltä inventointialueilta ja c) sovittamalla ennusteet alueittain valtakunnan metsien inventoinnin tietoihin. Lennokki-inventointia ilman uusia paikallisia maastomittauksia tutkittiin korvaamalla laserkeilauspohjaisten mallien selittäjät ilmakuvapistepilvistä johdetuilla tunnuksilla malleja käytettäessä. Laserkeilauspohjaisten mallien selittäjinä käytettiin niitä tunnuksia, jotka olivat mahdollisimman samankaltaisia laserkeilaus- ja lennokkiaineistojen välillä.

Tulokset osoittivat, että puustotunnusten ennustaminen ilman uusia paikallisia maastomittauksia on mahdollista kohtalaisella tarkkuudella laserkeilauspohjaisten mallien avulla. Systemaattiset virheet minimoituivat, kun yleiset mallit kalibroitiin lisäselittäjien, kuten lämpösumma-, sadanta- ja puulajisuhdetietojen avulla. Huolellisesti valittujen lisäkoealojen käyttö valtakunnallisten mallien kalibrointiin on kuitenkin suositeltavaa, jos uusien koealojen hankinta on taloudellisesti mahdollista. Laserkeilauspohjaisia malleja on mahdollista käyttää puustotunnusten ennustamiseen lennokki-ilmakuvapistepilvistä johdettujen selittäjien avulla erityisesti silloin, kun mallien selittäjät kuvaavat ylintä latvuskerrosta. Pienimmät virheet lennokki-inventoinnissa saavutettiin käyttämällä laserkeilausperusteista mallia lähimmältä samankaltaiselta alueelta luokittelemalla ennustusyksiköt havu- ja lehtipuuvaltaisuuden mukaan ennen ennustamista.

• Kotivuori, University of Eastern Finland, Faculty of Science and Forestry, School of Forest Sciences Sähköposti Sähköposti: eetu.kotivuori@uef.fi