Maa- ja metsätalousministeriö Metsätieto ja sähköiset palvelut kärkihanke. Koealamittaus Suomen metsäkeskuksen projekti 21300/527 Loppuraportti

Transkriptio

1 Maa- ja metsätalousministeriö Metsätieto ja sähköiset palvelut kärkihanke Koealamittaus 2020 Suomen metsäkeskuksen projekti 21300/527 Loppuraportti Sisältö 1 Johdanto Tavoitteet Toteutus Tulokset ja johtopäätökset Esiselvitys Puun sijainti ja puukarttakoeala Koealalaskenta Jatkotoimenpiteet... 9 Liite Kouvolan testialueella käytetty puukarttakoealan mittausohje Liite 2. Testialueen puukarttakoealamuuttujat (tiivistelmä) Liite 3. Testialueen puukarttakoealojen mittaus, laskenta ja käsittely (tiivistelmä) Liite 4. Testialueen puukarttakoealojen koepuuvalinta- ja mallinnustesti (Luke) Liite 5. Projektin tuloksena määritelty puukarttakoealan luku- ja koepuumittaus (luonnos) Liite 6. Puukarttakoealan mittasaksi- ja puupaikanninlaitteen prototyyppi... 25

2 Suomen metsäkeskus Raportti 2 (25) 1 Johdanto Kaukokartoitusperusteista metsävaratiedon keruuta on kehitetty kohti 2020-luvun inventointikierrosta. Keskeistä on laserkeilauksen teknologiakehityksen hyödyntäminen ja puustotulkintamenetelmien kehittäminen, jotta saadaan tarkempaa puulaji- ja puutavaralajitietoa tehostamaan puuhuollon lisääntyviä tarpeita. Tulevaisuuden metsävaratiedon tulee olla riittävän tarkkaa myös puukaupan lähtöaineistoksi. Tämä on realistinen tavoite erityisesti varttuneemmissa metsissä, missä laserinventointi on parhaimmillaan. Nuorten metsien tai epätasaisten puustojen osalta kaukokartoitus on ja tulee olemaan epätarkempaa. Myös puunhankinnan lähtötietojen tarkkuusvaatimukset kasvavat entisestään puutavaralajien ja jopa niiden laatutunnusten osalta. Näin ollen maastotyötä tarvitaan tulevaisuudenkin leimikkosuunnittelussa, mutta kaukokartoituksen kehittämisen myötä merkittävästi vähemmän kuin nykyisin. Maastotyön vähentäminen on myös keskeinen puunhankintaorganisaatioiden tavoite. Metsävaratiedon tarkkuus koostuu ensisijaisesti kaukokartoitusaineiston ja maastokoealojen laadusta. Nykyinen koealamittaus palvelee riittävästi tämän hetkistä laserinventointia, mutta ei vastaa 2020-luvun vaatimuksia. Jotta jatkossa päästään aidosti tarkempiin puustotunnuksiin, keskiössä ovat yksittäiset puut. Tällöin mallinnukseen ja tulkintaan tarvitaan maastosta myös koealan puiden sijainnit ja laserilta pitää pystyä erottamaan vastaavien puiden latvusten piirteet. Näin ollen maastokoealoilta tarvitaan entistä tarkempi ja tehokkaampi koealapaikannus sekä koealan puiden mittaus mukaan lukien puukartan tuottaminen (puiden sijainti). Käytännön laajojen alueiden tiedonkeruun kehittämisessä kiinnitetään erityistä huomiota mittaamisen tehokkuuteen ja taloudellisuuteen. Eri tahoilla on suuret odotukset metsävaratiedon tarkkuuden parantamisesta ja toisaalta käytettävissä olevat resurssit ovat niukat. Lähtökohtana on se, että tarkemman tiedon kerääminen tehdään tehokkaimmalla mahdollisella mittaustavalla. Kyse on myös siitä, että metsävaratieto nähdään jatkossa entistä tärkeämpänä ja panostetaan kaikkein merkittävimpiin laatuun vaikuttaviin tekijöihin, eli koealat ja laserkeilaus. Maanmittauslaitoksen johdolla on suunniteltu tuleva kansallinen laserkeilausohjelma, jossa parannetaan keilauksen laatua ja pistetiheyttä. Metsäkeskus on ollut tiiviisti mukana keilausspesifikaatioiden määrittelyssä ja keilausalueiden suunnittelussa sekä on myös keskeinen tulevan ohjelman rahoittaja. Metsien laserinventoinnissa on mahdollista siirtyä puhtaasta aluepohjaisesta menetelmästä kohti yksittäisten puiden piirteiden hyödyntämistä. Kyse ei ole kuitenkaan yksinpuin tulkinnasta, joka on käytännössä edelleen harhainen. Tulevassa inventoinnissa sovelletaan hybridimenetelmää, joka perustuu nykyisen kaltaiseen aluepohjaiseen puustotulkintaan, mutta mallinnuskoealat ja inventointiyksiköt rajataan laserilta yksittäisten puiden latvusten mukaan, jolloin puiden rungot ja latvuspiirteet vastaavat toisiaan. Näin saadaan terävämpiä laserpiirteitä ja vähennetään merkittävästi mallinnuksen ja tulkinnan kohinaa nykyiseen kiinteärajaiseen ympyräkoealaan ja hilaruutuun verrattuna. Tähän projektiin sisältyi koealamittauksen ja paikannuksen menetelmäkehitys, maastotestaus sekä mittavälinekehitys. Tämän projektin jatkona Metsäkeskus pilotoi uutta koealamittausta koetuotantoalueilla ja käytössä on myös uuden mittavälineen prototyyppi. Lisäksi kärkihankkeen jatkokehitysprojektissa määritellään ja testataan koko koealaprosessia operatiiviseen tuotantoon. 2 Tavoitteet Projektin tavoitteet olivat: 1. Koealamittauksen kehittäminen. Selvitysten ja maastotestien perusteella kehitettiin tuleva mittausmenetelmä ja tietosisältö. Tähän liittyi uutena asiana puiden sijaintitieto eli ns. puukartta.

3 Suomen metsäkeskus Raportti 3 (25) 2. GNSS-paikannuslaitteiden määrittely (Global Navigation Satellite System). Puustotulkinnan kehittämisen myötä koealan sijaintitarkkuus korostuu entisestään. Koealan sijainnin on oltava niin tarkka, että siltä poimittavat laserpiirteet vastaavat täysin samoja koealalta mitattuja puita. 3. Mittaväline- ja sovelluskehitys. Metsäkeskus oli ja on edelleen mukana määrittelyissä ja testeissä. Uusittavan laserinventoinnin koetuotantopiloteissa käytetään uuden koealamittausvälineen prototyyppiä. 3 Toteutus Projekti toteutettiin onnistuneesti hyväksytyn suunnitelman mukaisella sisällöllä ja budjetilla. Projekti sisälsi menetelmävaihtoehtojen esiselvityksen (ks. kpl 4.1) sekä valitun menetelmän kehittämisen ja testaamisen. Yritysyhteistyö on toiminut hyvin sekä menetelmäkehittäjän (Terratec Oy) että mittalaitteen prototyypin (liite 6) valmistajan (Masser Oy) kanssa. Koealalaskennan kehittämisen osalta tehdään tiivistä yhteistyötä Luken kanssa (koealalaskentapalvelu). GNSS-laiteselvityksessä saatiin erinomaista tietoa Maanmittauslaitokselta, jolla on laaja käyttökokemus vastaavista tarkkuuspaikantimista. Kouvolan testialueella (kuva 1) tehtiin kesällä 2018 puukarttakoealamittauksia liitteiden 1-3 mukaisesti. Käytössä oli Terratec Oy:n testilaitteet (kuva 2). Lisäksi testialueelta hankittiin tulevaa keilausohjelmaa vastaava tiheäpulssilaser, jota tarvitaan myös koealojen prosessoinnissa. Lopullista keilausohjelman pistetiheyttä ei ollut vielä tiedossa, joten testialueen keilaus on tiheämpää, mutta kuitenkin samaa luokkaa keilausohjelman speksien kanssa (8 vs. 5 p/m 2 ). Kuva 1. Kouvolan testialueen karttalehdet sekä keilausspeksit.

4 Suomen metsäkeskus Raportti 4 (25) Kuva 2. Kouvolan testialueen puukarttakoealamittaustestejä. Oikealla tarkkuusgps-paikannusta, keskellä läpimitan mittausta ja puun sijaintipaikannusta, vasemmalla yksi tukiasema (pseudoliitti) teko-oksassa. Kouvolan testiaineisto sisälsi 40 puukarttakoealaa erityyppisistä metsistä ( m 2 /koeala), yhteispinta-alaltaan noin 6,5 ha ja noin mitattua puuta. Testikoealoilta mitattiin myös kaikkien lukupuiden pituudet, jotta voitiin kehittää ja testata paremmin koeala-aineiston käsittelyä ja laskentaa. Kokonaisuudessaan projektilla luotiin edellytykset uuden koealaprosessin käyttöönotolle sisältäen: koealojen sijoittelun (puukarttakoealat ja täydentävät ympyräkoealat), koealojen maastomittauksen (menetelmä, tietosisältö, välineet), koealamittausten seurannan (koealojen kattavuus, mittausten laatu), puukartan laskennan (GNSS-pisteet, puupaikantimen data, mittasaksien puutiedot), koeala-aineiston käsittelyn (puukartan sijainnit ja puiden täsmäytys laseriin, latvusrajaukset laserilta, vallitsevien puiden pituudet laserilta), koealalaskennan (lukupuiden pituus- ja ikämallinnus Luke-yhteistyönä), sekä puustotulkintakoealojen muodostamisen puukartoilta (ns. referenssikoealat). 4 Tulokset ja johtopäätökset 4.1 Esiselvitys Laserin ja puustotulkintamenetelmien kehittämisen myötä tarvitaan jatkossa koealan puukartta eli yksittäisten puiden sijainnit. Selvitettiin eri mittausmenetelmien käyttökelpoisuutta erityisesti laajamittaisen tuotannon näkökulmasta. Useimmat menetelmät toimivat hyvin harvassa metsässä ja kaikilla on ongelmia tiheässä metsässä, mutta erityisesti optisilla laitteilla. Tavoitteena on, että menetelmä toimii kaikissa metsissä tai ainakin useimmissa tyypeissä. Lisäksi kaikki menetelmät (paitsi suora satelliittipaikannus) tarvitsevat erillisiä GPS-mittauksia.

5 Suomen metsäkeskus Raportti 5 (25) Maanmittauksessa sijaintia mitataan myös takymetrillä, mutta se ei ole realistinen vaihtoehto tässä. Alla on esitetty tiivistelmä seitsemästä sijainnin mittauksen ratkaisuvaihtoehdosta, joista valittiin päämenetelmä jatkokehitykseen (ks. kpl 4.2). 1. Lidar-SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) - Päivitetään samanaikaisesti sijaintia ja tuotetaan karttaa kohteista. - Saadaan sekä sijainnit että läpimitat. - Toimii melko hyvin sisätiloissa, joissa suoria seinäpintoja. - Toimii kohtalaisesti harvassa metsässä, mutta ryömii (sijainti voi jäädä jälkeen ). - Tiheässä metsässä etualan esteet peittävät isosti kauempana olevia kohteita. - Paljon vaativaa ohjelmakehitystä. 2. Mobiilikeilaus - Selkäreppukeilaus tai ajoneuvokeilaus. - Samoja ongelmia kuin edellisessä kohdassa. - RTK-GNSS ei toimi riittävän hyvin, vaikka olisi INS (Inertial Navigation System). - Sijainnin ryömintä ei haittaa pelkästään sijainnin tarkkuutta, vaan sama puu nähdään eri puolilta eri kohdassa, jolloin ei saada kunnolla läpimittaa. - Julkaisu: Xinlian Liang et al In-situ measurements from mobile platforms: An emerging approach to address the old challenges associated with forest inventories. 3. TLS (Terrestrial Laser Scanning) - Kertakeilaus tai monen sijainnin keilaus. - Keilaukset sidotaan toisiinsa tukipalloilla. - Sidotaan koordinaatistoon GPS-mittauksilla, vähintään kaksi. - Läpimitan ja jopa runkokäyrän mittaus. - Painava ja kallis kalusto. - Etualan katveet häiritsevät jopa monen sijainnin keilauksessa. - Julkaisu: Xinlian Liang et al International benchmarking of terrestrial laser scanning approaches for forest inventories. 4. Fotogrammetria - Stereokuvaus tai Structure from Motion. - Kuvien pitää muodostaa jatkuva kuvablokki. - Kuvien orientointi autokorrelaatiolla. - Sitominen koordinaatistoon tukipisteillä. - Läpimitan mittaus, jos puu näkyy riittävän lähellä ja esteettä. - Etualan esteet peittävät tässäkin pahasti. 5. Runkojen suora mittaus UAV:llä (Unmanned Aerial Vehicle) - On jo kokeiltu (mm. Maanmittauslaitoksen Paikkatietokeskus FGI). - Toimii kohtalaisesti harvassa järeässä metsässä. - Ongelmana GPS/INS-ratkaisun tarkkuus parhaillakin laitteilla (10-15 cm). - Ehkä joskus tulevaisuudessa paremmalla sensorifuusiolla. - Tiheät metsät aika mahdottomia. 6. Masser Sonar ja Haglöf Postex (ultraäänimittaus) Masser - Etäisyys ultraäänellä. - Suunta sähkökompassilla. - Keskipisteen sijainti GPS:llä. - Vain ympyräkoealat, lyhyehkö kantavuus. - Magneettinen kompassimittaus on aina melko epätarkka ja virhealtis. Postex - Useita ultraäänitranspondereita telineessä keskipisteessä. - Sijainti suhteessa telineeseen mitatuista etäisyyksistä. - Tarvitaan vähintään 2 GPS-sijaintia koordinaatistoon sitomiseksi.

6 Suomen metsäkeskus Raportti 6 (25) - Ultraäänimittauksen ongelmat (kantavuus, tarkkuus). - Sopinee parhaiten ympyräkoealalle (voidaan ehkä testata käytännössä myöhemmin). 7. Pseudoliittipaikannus tukiasemaa, 2-4 GPS-mittausta. - Itseorganisoituva tukiasemaverkko. - Etäisyyksistä ratkaistaan sijainti (tasossa tai 3D). - Tasamaalla tasoratkaisu on luontevin ja riittävän tarkka. - Tarvitaan vähintään 3 etäisyyttä, mutta mielellään useampia (tarkkuusarvio). GNSS-paikannuksen tekniikaksi valittiin selvitysten (mm. MML) perusteella ns. RTK-laitteet (Real Time Kinematic), jotka ovat tehokkaampia (nopeampia) ja tarkempia, jos olosuhteet ovat kunnossa. Niiden hintataso on jo kilpailukykyinen verrattuna nykyisin käytössä oleviin ns. paikkatietolaitteisiin. RTK-laitteiden hankinnassa selvitetään myös yhteistyömahdollisuuksia Maanmittauslaitoksen kanssa, joka käyttää laajassa mitassa samanlaisia laitteita. Jos RTK-laite on ns. fixissä, eli vastaanottaa laadukasta signaalia riittävän monesta satelliitista, niin sijaintia ei tarvitse välttämättä jälkikorjata. Muutoin otetaan normaali staattinen mittaus ja tehdään jälkikorjaus (saadaan myös paikannuksen tarkkuusestimaatit). Näin ollen tähän sisältyi myös paikannuspalvelun selvitys. Sijaintikorjaukseen on useita eri verkkomenetelmiä ja palveluvaihtoehtoina ovat Maanmittauslaitoksen Paikkatietokeskuksen ylläpitämä paikannuspalvelu tai nykyisen kaltainen kaupallinen palvelu (esim. Trimnet, SmartNet). Tässä ei tehty päätöksiä, vaan jatketaan selvitystä käytännön ratkaisuvaihtoehdoista mm. MML:n kanssa. 4.2 Puun sijainti ja puukarttakoeala Miksi tarvitaan puiden sijainnit? Yksinpuintulkinnan tulokset ovat edelleen käytännössä harhaisia, joten puustotulkinta perustuu jatkossakin aluepohjaiseen mallinnukseen, mutta hyödynnetään puiden latvusrajauksia (samat rungot ja latvukset). Tähän tarvitaan myös koealapuiden sijainnit, jotta voidaan poistaa latvusten reunaefektien vaikutus mallinnuksesta ja saada laadukkaampaa puustotulkintaa. Lisäksi isommalla aluekoealalla saadaan lisätehoja mittaukseen ja se lisää myös vaihtelua koealoille. Reunavaikutusta ns. rajapuumenetelmän osalta on esitetty kuvassa 3 (ko. menetelmää testataan myös koetuotantopiloteissa). Kuva 3. Latvusten reunavaikutus rajapuumenetelmässä ympyräkoealalla. Packalen, P., Strunk, J., Pitkänen, J., Temesgen, H. and Maltamo, M Edge-tree Correction for Predicting Forest Inventory Attributes Using Area-based Approach With Airborne Laser Scanning. IEEE J-STARS 8(3):

7 Suomen metsäkeskus Raportti 7 (25) Maastolaser ei ole vielä käytännön koealamittauksiin soveltuvaa tekniikkaa. Puun sijainnin mittauksen päämenetelmäksi jatkokehitykseen valittiin pseudoliittipaikannukseen (kuva 4) perustuva menetelmä (kehittäjä Terratec Oy). Se on toimiva jo nyt ja riittävän tarkka (tavoite: puun sijainti cm tarkkuudella). Lisäksi siinä on käytäntöön hyvin soveltuva puun sijainnin mittaus normaalin läpimitan saksimittauksen yhteydessä. Kuva 4. Pseudoliittipaikannuksen havainnekuvia (Terratec Oy). Koeala-alueelle sijoitetaan tukiasemia (pseudoliitteja), jotka muodostavat itseorganisoituvan tukiasemaverkon. Läpimitan mittauksen yhteydessä mittalaite on yhteydessä tukiasemiin, jolloin puille saadaan sijainti paikallisessa koordinaatistossa. Paikannustarkkuus valitulla menetelmällä (TerraHärp): - Etäisyysmittauksen tarkkuus ~0,05 m. - Tukiasemaverkon keskivirhe (RMSE) 0,10 m. - Puiden sijaintivirhe 0,13 m (paikallinen, taso). - Yhteensä 99.5 % < 0,30 m (paikallinen koordinaatisto, tasotarkkuus). - GNSS:n tarkkuustavoite 0,05-0,20 m. - Absoluuttinen sijaintitarkkuus < 0,5 m on saavutettu. - 0,10-0,20 m abs. tarkkuus on jatkossa mahdollinen. Paikantava koealamittaus tiivistetysti (ks. liitteet 1-3): - Aluekoealoja ( m 2 ). - Saksimittaus normaaliin tapaan. - Joka puulle sijainti TerraHärpillä. - Mittaussuunnan korjaus (magnetometri+imu). - Puille mitataan pituus (kehittämisvaiheessa kaikille lukupuille, mutta valituille koepuille tuotannossa, ks. kpl 4.3). - Latvusmallit (CHM) laserilta. - Puustotulkinnan referenssikoealat rajataan latvusten mukaan. - Vallitseville puille pituus suoraan laserista. - Muille kuin vallitseville puille pituus mallinnuksella (ks. kpl 4.3). - Myös puustotulkinta latvusten rajausten mukaan (kuva 5).

8 Suomen metsäkeskus Raportti 8 (25) Kuva 5. Inventointiyksiköt ja tiheämpipulssisen laserin (5 p/m 2 ) latvusmalli (resoluutio 25 cm). Puustotulkinnan keskeiset hyötytavoitteet: - Koealatasolla mallinnuksen keskivirheen (RMSE) parannus 2-3 %-yksikköä. - Kuviotasolla puustotunnuksiin sen verran parannusta, että huomaa. - Reunapuut huomioon ja rajaukset latvusten välistä, jolloin terävämmät laserpiirteet ja vähemmän kohinaa mallinnukseen -> myös puulajit voivat hyötyä. - Puukartoilla merkittävästi lisää pienipiirteistäkin variaatioita puustotulkintakoealoille -> myös puustojakaumat (runkolukusarjat) voivat hyötyä. - Vähemmän reunahilaongelmaa kuviorajoilla (vakiohilalla reunaruutuja yllättävän paljon). - Kuvion sisäinen vaihtelu paremmin haltuun (erityinen hyötyjä epätasaiset metsät). - Myös ylispuut voidaan erottaa alemman jakson puustotulkinnasta. 4.3 Koealalaskenta Luonnonvarakeskuksen (Luke) kanssa on suunniteltu ja määritelty puukarttakoealalaskentaa. Tavoitteena on saada koealan kaikille lukupuille puulajin ja mitatun läpimitan lisäksi pituus ja ikä, jolloin voidaan laskea kaikki tarvittavat puuston summa- ja keskitunnukset sekä puukartan puille, että niiden perusteella muodostettaville puustotulkinnan referenssikoealoille. Kouvolan testialueella mitattiin kaikista puista myös pituus, mutta jatkossa mitataan riittävällä puusto-ositekohtaisella otannalla koepuita, joiden perusteella voidaan mallintaa koealapuiden pituudet käyttäen paikallisesti kalibroituja VMI-perusteisia pituusmalleja. Luke on testannut puukarttakoealojen koepuuvalintaa ja niihin perustuvaa lukupuiden pituusmallinnusta. Myös ikämallinnusta kehitetään. Lisäksi tarkasteltiin vaikutusta, kun vallitsevien puiden pituudet poimittiin suoraan laserilta ja muille puille ennustettiin pituus mallilla. Testituloksia on esitetty liitteessä 4. Rohkaisevaa oli se, että käytettäessä laserilta poimittuja vallitsevien puiden pituuksia, niin sekä yksittäisten puiden että koealojen keskivirheet (RMSE) olivat merkittävästi pienempiä kuin pelkillä malleilla ennustettaessa (ks. liite 4, tka.stat ja puu.stat, h est, h las, v est, v las, h=pituus, v=tilavuus, est=pelkillä malleilla, las=laserpituudet mukana).

9 Suomen metsäkeskus Raportti 9 (25) Yhteistyötä Luken koealalaskentapalvelun kehittämisessä jatketaan, jotta sillä pystytään jatkossa laskemaan perinteisten kiinteäsäteisten ympyräkoealojen lisäksi puukarttakoealojen puukohtaiset tulokset. Luke-yhteistyönä ja testitulosten perusteella tehtiin myös määrittely puukarttakoealojen mittaamiseen ja koepuuvalintaan, jonka luonnos on esitetty liitteessä 5. 5 Jatkotoimenpiteet Uusittavaa koealamittausta ja puustotulkintaa pilotoidaan kolmella koetuotantoalueella (kuva 6), joilla mitataan puukarttakoealoja noin 200 kpl/alue. Toukokuussa 2019 pidettiin Metsäkeskuksen puukarttakoealamittauskoulutus Evolla. Lopullinen puukarttakoealojen maastotyöohje sekä erillinen puukarttakoealojen paikannusohje, joka täydentää maastotyöohjetta, ovat työn alla. Kuva 6. Koetuotantopilottialueet Kärkihankkeessa kehitetyt menetelmät jalkautetaan käytäntöön koetuotantopiloteissa sekä jatkokehitysprojektissa , joka tukee pilotteja. Näiden yhteydessä tehdään tarvittavat testit, jotta saadaan perustellut ja riittävän yhdenmukaiset laserinventointituotannon määrittelyt. Koealaprosessin kehittämiseen liittyy eri työvaiheiden määrittely ja ohjeistus (sisätyövaiheet ja maastomittaus). Yksi päätettävä asia on, mitä tekee SMK ja mitä puustotulkitsija. Eli missä vaiheessa maastomittausten jälkeen koealojen jatkokäsittely siirtyy tulkitsijalle. Tässä pitää ottaa huomioon myös koealojen laskenta, joka tehdään Luken laskentapalvelussa. Puukartat toimitetaan tulkitsijalle viimeistään, kun isommille koealoille ( m 2 ) rajataan varsinaisia puustotulkintakoealoja, joiden koko ja muoto voi vaihdella latvusrajausten mukaan, mutta ne ovat edelleen nykykoealan kokoluokkaa (9 m säde, 254 m 2 ). Uudet puustotulkintakoealat muodostaa tulkitsija, mutta voisiko se tehdä jo aiempiakin vaiheita, selvitetään. Puukarttakoealoja mitataan lukumääräisesti huomattavasti vähemmän (tavoite 200 kpl) kuin perinteisiä ympyräkoealoja ( kpl), koska yhdelle puukartalle voidaan sen koosta riippuen rajata eri puilla useita, jopa luokkaa kymmenkunta varsinaista puustotulkintakoealaa. Puukartat ovat työläämpiä mitata (2-4 kpl/pv) ja vaativat parityöskentelyä, mutta kokonaisuudessaan koealamittauksen resurssitarve yhtä inventointialuetta kohden ei pitäisi ainakaan lisääntyä. Tulkitsijoiden kanssa tulee määritellä yhtenäinen koealojen kattavuustarkastelu. Tämä on oleellinen osa edustavaa koeala-aineistoa ja sitä kautta laadukasta puustotulkintaa. Lisäksi on kohteita, joille ei kannata mitata isompaa puukarttaa, vaan nykyisiä ympyräkoealoja. Näitä ovat

10 Suomen metsäkeskus Raportti 10 (25) esim. taimikot, tiheät nuoret metsät, harvinaisemmat kohteet tai muut täydennyskoealat. Optimaaliseen koealamäärään ei ole olemassa absoluuttista totuutta, mutta riittävä määrä täsmentyy menetelmien rutinoituessa operatiivisen tuotannon myötä. Vaakakupissa painaa koealamittausresurssit sekä puustotulkinnan laatu, joka riippuu keskeisesti koeala-aineiston laadusta ja edustavuudesta. Taimikkokoealoja ei mitata puukarttoina, vaan niiden osalta on kolme päävaihtoehtoa: 1. Mitataan nykyisen kaltaisia runkoluku- ja lukupuukoealoja. 2. Kärkihankkeessa on kehitetty myös dronella tehtävää taimikkokoealojen tiedonkeruuta. Tulosten perusteella tehdään johtopäätökset menetelmän tarkkuudesta ja kustannushyödyistä. Jos molemmat edellyttävät, niin tehdään käyttöönoton suunnittelu tuotantoon 2019 loppuun mennessä (palveluna drone-lennot ja koealojen tulkinta). Jos drone-tiedonkeruuta päätetään hyödyntää jatkossa, niin käytännössä se ei kuitenkaan ehdi valtakunnalliseen operatiiviseen tuotantoon 2020 keväälle, vaan korkeintaan pilotointimielessä joillekin alueille. 3. Jatkossa hankittavat RTK GPS-laitteet mahdollistavat tehokkaamman paikantamisen, jolloin taimikkokoealojen osalta olisi mahdollista paikantaa runsaasti koealoja ja tehdä kevyempi ja nopeampi taimikkotunnusten arviointi ml. hoitotarve. Tätäkin vaihtoehtoa tarkastellaan koetuotantopilottien yhteydessä. Vaikka lentokonelaserkeilauksen pistetiheys 10-kertaistuu, pienille taimikoille ei saada luotettavaa tulkintaa, eli tässä on kyse varttuneista taimikoista. Koealamittausten osalta vaihtoehdossa 1 saadaan tarkimmat puustotunnukset. Vastaavasti 2 ja 3 mahdollistavat tehokkaammin isomman ja sitä kautta pienipiirteistäkin vaihtelua sisältävän koeala-aineiston keruun, mutta ovatko tunnukset riittävän tarkat. Toisaalta taimikoiden osalta oleellista ei olekaan tarkka runkoluku, vaan hoitotarve, joko puustotunnuksista johdettuna tai ns. suoratulkintana. Riittävän luotettavat puustotunnuksetkin tarvitaan, jotta taimikkoa voidaan kasvattaa malleilla eteenpäin. Jotta voidaan tarkastella miten tietty asia vaikuttaa, pitäisi pyrkiä testaamaan eri asioiden vaikutuksia erikseen. Koealamittauksissa käytetään kaikilla koetuotantopilottialueilla suunnitellun mukaisia puukarttakoealoja, joita täydennetään ympyräkoealoilla. Näin kullakin pilottialueella voidaan tehdä omat puustotulkinnan menetelmävertailut. Kaikilla testattavilla menetelmillä (nykyinen hilatulkinta, rajapuumenetelmä, latvusrajattu tulkinta) ei ole kuitenkaan tarpeen tehdä koko pilottialueen tulkintaa. Nykyinen inventointiyksikön kokoluokka säilyy (hilaruutu 16 x16 m, 256 m 2 ), mutta latvusrajatulla yksiköllä koko voi vaihdella puustosta riippuen. Lähtökohta on kuitenkin se, että inventointiyksikön tulisi olla samaa suuruusluokkaa kuin koeala, jolloin aluepohjaisen mallinnuksen ja tulkinnan laserpiirteet vastaavat parhaiten toisiaan. Rajapuumenetelmällä korjataan ainoastaan reunapuuvaikutusta, joten tulokset lasketaan silläkin hilaruutukohtaisesti. Yhdelle pilottialueelle mitataan myös kaksi koealasettiä, eli nykyinen ympyräkoeala-aineisto ja uusi puukarttakoeala-aineisto ympyräkoealatäydennyksillä. Tämä mahdollistaa erillisen tarkastelun siitä, parantaako isompien puukarttojen mittaus puustotulkintaa verrattuna pelkkiin ympyräkoealoihin. Taimikoiden hoitotarpeen suoratulkintaa pyritään resurssien puitteissa testaamaan myös yhdellä pilottialueella, josta on tavoitteena mitata nopealla RTK GPSpaikannuksella taimikoiden lisäkoealasetti. Kokonaisuudessaan 2020-luvulle siirtymisessä haasteita tuo se, että pilottien tuloksia saadaan vasta 2020 keväällä, jolloin alkaa jo laserkeilausohjelman mukainen tuotanto. Lisäksi Metsäkeskuksen uusi paikkatietojärjestelmä rakennetaan vasta arviolta , joten siirtymävaihe tulee olemaan haastava, koska keilausohjelman mukaiset tuotantoalueet (ml. koealamittaukset) liki tuplaantuvat nykyiseen verrattuna (n. 22 aluetta/vuosi). Eteneminen vaatii väliaikaisratkaisuja ennen uutta tietojärjestelmää, kaikkein oleellisimpien työvaiheiden priorisointia ja resurssien kohdentamista sekä tiivistä yhteistyötä mm. puustotulkintaa tekevien yritysten kanssa, koska uusittava inventointi vaatii myös heiltä merkittävää kehittämispanosta.

11 Suomen metsäkeskus Raportti 11 (25) Liite Kouvolan testialueella käytetty puukarttakoealan mittausohje User guide, TTtreemap General information, (Lomake 1): Project; projektinumero. Max. 8-number. Individual number for each project. Date; päiväys. The date for each measurement day. Measure_gr; mittaryhmän numero. Individual number for each measurement group. Sample plot information (Erä): SampleP_ID; koealan ID numero. Max. 8-number. Individual number for each sample plot. Given by Terratec Oy. You can find it from shape or GPX, field=id. Soil_type, Kasvupaikka: Five number, viisi numeroa First number, Ensimmäinen numero Main group, Pääryhmä: 1 = Metsämaa, growth over 1 m 3 /ha/year 2 = Kitumaa, growth 0,1-1 m 3 /ha/year 3 = Joutomaa, below 0,1 m 3 /ha/year Second number, Toinen numero: Soil_type; kasvupaikkatyyppi. 1 = Kangas, mineral-soil sites 2 = Korpi, spruce mires; peat land, peat layer is more than 30cm; usually dominated by spruce 3 = Räme, pine mires; peat land, peat layer is more than 30cm; usually dominated by pine 4 = Neva, treeless mires; peat land, no trees 5 = Letto, Eutrophic; peat land, very rich soil and very rare. Three number, Kolmas numero Fertility; ravinteisuus. 1 =Lehto, Herb rich sites; the best available soil in Finland 2 =Lehtomainen, Herb rich heat sites; one level poorer than previous and quite common in Finland 3 =Tuore, Mesic forests; the most common fertility in Finland, Myrtillys type 4 =Kuivahko, Sub-xeric sites, Vaccinium type 5 =Kuiva, Xeric sites 6 =Karukko, Barren sites Fourth number, neljäs numero: Soil type extra qualifier; Kasvupaikan lisämääre 0 = Ei muutosta; No change 1 = Kivinen, Stony 2 = Kunttainen 3 = Soistunut, 4 = Talvikkityypin kangas

12 Suomen metsäkeskus Raportti 12 (25) Fifth number, viides numero: Kuivatustilanne; DrainageState: 1 = Ojittamaton kangas 2 = Soistunut kangas 3 = Ojitettu kangas 6 = Luonnontilainen suo 7 = Ojikko 8 = Muuttuma 9 = Turvekangas Age_Pine; Männyn ikä, vallitsevan puuston ikä. Pine dominating storey age. Age_Spruce; Kuusen ikä, vallitsevan puuston ikä. Spruce dominating storey age. Age_Decid; Lehtipuun ikä, vallitsevan puuston ikä. deciduous tree dominating storey age. Tree information, Puutiedot: Tree num; puun numero, number of the tree. 1,2,3 Puun numeron oltava sama kuin TerraHärpillä paikannettu puunnumero Tree spe; puulaji 30 = GPS-piste 0=Laatu muu kuin 1 normaali elävä puu, quality other than 1 1=Mänty, Pine 2=Kuusi, Spruce 3=Rauduskoivu, Birch, Betula pendula 4=Hieskoivu, Birch, Betula pubescens 5=Haapa, Aspen 6=Harmaa leppä, Grey alder 7=Tervaleppä, Black alder 8=Havupuu, Coniferous tree 9=Lehtipuu, Deciduous tree 10=Douglaskuusi, Douglas spruce 11=Kataja, Juniper 12=Kontortamänty, Pinus Contorta 13=Kynäjalava 14=Lehtikuusi, Larch 15=Metsälehmus, bass wood, Thilia Cordata 16=Mustakuusi 17=Paju, Willow 18=Pihlaja, Rowan 19=Pihtakuusi, Abies Siberica 20=Raita, Goat Willow 21=Saarni, Common Ash 22=Sembramänty, Pinus Sembra? 23=Serbiankuusi 24=Tammi, Oak 25=Tuomi, Bird Cherry 26=Vaahtera, Maple 27=Visakoivu 28=Vuorijalava Quality; puun laatu, quality of tree Kirjataan, jos puulajiksi on kirjattu 0. Recorded if 0 is marked as a tree species. (1 = normaali elävä puu, normal tree Ei käytetä, Do not use) 2 = elävä, latva poikki, living tree but the top of tree is missing 3 = kuollut puu, dead tree 4 = pystykanto, a high stumb. 5 = Kallellaan oleva puu, If the tree is tilted, the quality is 5. Kallellaan oleva puu mitataan siitä suunnasta, johon se on kallellaan. QTree_sp; Puulaji laatu, species quality Kirjataan, jos puulajiksi on kirjattu 0. Recorded if 0 is marked as a tree species. 1=Mänty, Pine 2=Kuusi, Spruce 3=Rauduskoivu, Birch, Betula pendula 4=Hieskoivu, Birch, Betula pubescens 5=Haapa, Aspen 6=Harmaa leppä, Grey alder 7=Tervaleppä, Black alder 8=Havupuu, Coniferous tree 9=Lehtipuu, Decidous tree 10=Douglaskuusi, Douglas spruce 11=Kataja, Juniper 12=Kontortamänty, Pinus Contorta 13=Kynäjalava 14=Lehtikuusi, Larch 15=Metsälehmus, bass wood, Thilia Cordata 16=Mustakuusi 17=Paju, Willow 18=Pihlaja, Rowan 19=Pihtakuusi, Abies Siberica 20=Raita, Goat Willow 21=Saarni, Common Ash 22=Sembramänty, Pinus Sembra? 23=Serbiankuusi 24=Tammi, Oak 25=Tuomi, Bird Cherry 26=Vaahtera, Maple 27=Visakoivu 28=Vuorijalava.

13 Suomen metsäkeskus Raportti 13 (25) D 1.3m; rinnankorkeusläpimitta Mittauskorkeus 1,3 m puun syntypisteestä. Mitatut puut merkitään liidulla. Mitattavat puut: Lukupuiksi mitataan kaikki 50 mm ja sitä paksummat puut. Läpimitaltaan mm puista luetaan ne, jotka ovat silmämääräisesti arvioiden yli puolet keskipituudesta. Height; puun korkeus, dm. Height for all trees. Korjaus Shift + 5. Erikoistapaukset, special cases: - kallellaan olevat rungot; arvioidaan todellinen pituus, ei latvan korkeutta maasta, koska motit lasketaan todellisesta pituudesta. Laaduksi merkitään 5 (kallellaan). Kallellaan oleva puu mitataan siitä suunnasta, johon se on kallellaan. If the tree is about to fall down, the right height is needed. Quality is marked with 5 (tilt). - jos puun haara alle 1.3m maastakaksi tai useampaa mitattavaa runkoa. If the tree has two trunks before d 1.3m two trunks or more is need to be measured. - kuvion rajalla oleva tms. siirretään yhtenäiselle alueelle. If the sample plot is not inside of the compartment, move it. - mittaukset seuraavissa tapauksissa koskien toimenpiteitä metsiköissä: o jos kohteella on tehty toimenpide juuri ennen laserkeilausta tai ilmakuvausta tai ne valmistuvat ennen kaukokartoitustoimenpiteitä, koeala mitataan normaalisti o jos kohteella on tehty toimenpide lentojen jälkeen, koeala hylätään. If there is made some treatments in the sample plot after laser flights, do not measure it. Maastomerkinnät, marks on the sample plot: - GPS pisteet paalu, paaluun koealan ID numero + GPS pistenumero. GPS point, ID number + GPS point number. - mitattujen runkojen yksiselitteiset merkinnät, marks for measured trunks. Sample plot position and area: Koealan sijaintia voidaan muuttaa ennakkoon sijoitellusta. - Koealan ulkoreunat pyritään sijoittamaan selkeisiin kohtiin esim. ajouraan. - Koealan koko n m 2. Koealasta voidaan tehdä tätäkin suurempi, jos puusto on harvaa. Tavoitteena on, että koealalla on vähintään puuta - Siirtäminen/hylkääminen o Kuolleet puut, katkenneita puita, epänormaaleja puita Name of the files: Masser files: H_Date_group.csv, for example H _710.csv GPS files: PlotID_GPSpointnro.ssf, for example 1755_3.ssf Delivering by to: etunimi.sukunimi@terratec.fi

14 Suomen metsäkeskus Raportti 14 (25) Liite 2. Testialueen puukarttakoealamuuttujat (tiivistelmä) ERÄTIEDOT Koealannumero Kasvupaikan numero, 5 numeroa yhteensä Pääryhmä: 1. metsämaa, 2. kitumaa, 3. joutomaa Kasvupaikkatyyppi: 1. kangas, 2. korpi, 3. räme, 4. neva, 5. letto Ravinteisuus: 1. lehto, 2. lehtomainen, 3. tuore, 4. kuivahko, 5. kuiva, 6. karukko Kasvupaikan lisämääre: 0. ei muutosta, 1. kivinen, 2. kunttainen, 3. soistunut, 4. talvikkityypin kangas Kuivatustilanne: 1. ojittamaton kangas, 2. soistunut kangas, 3. ojitettu kangas, 6. luonnontilainen suo, 7. ojikko, 8. muuttuma, 9. turvekangas GPS-PISTEEN MITTAUS 1. Puulajiksi mittasaksilla 30, 2. Läpimitta, 3. GPS-pisteen numero (0, 1, 2, 3) - Piste mitattava neljästä suunnasta 90 asteen kulmassa toisiinsa nähden. - Mitattu GPS-piste on merkittävä maastoon kuitunauhalla. PUUN LAATU Jos puulajiksi kirjataan 0 --> 2. Elävä, latva poikki, 3. Kuollut puu, 4. Pystykanto, 5. Kallellaan oleva puu (mitataan siitä suunnasta, johon puu on kallellaan), 6. Mittaamaton puu (ei käytetä mittauksen yhteydessä) PUULAJIT 1. Mänty, 2. Kuusi, 3. Rauduskoivu, 4. Hieskoivu, 5. Haapa, 6. Harmaaleppä, 7. Tervaleppä, 8. Havupuu, 9. Lehtipuu, 10. Douglaskuusi, 11. Kataja, 12. Kontortamänty, 13. Kynäjalava, 14. Lehtikuusi, 15. Metsälehmus, 16. Mustakuusi, 17. Paju, 18. Pihlaja, 19. Pihta, 20. Raita, 21. Saarni, 22. Sembramänty, 23. Serbiankuusi, 24. Tammi, 25. Tuomi, 26. Vaahtera, 27. Visakoivu, 28. Vuorijalava - Lukupuiksi kaikki 50 mm ja sitä paksummat puut. - Läpimitaltaan 30 mm - 49 mm paksut, vain jos ne ovat silmämääräisesti yli puolet keskipituudesta. - Kallellaan olevista arvioidaan todellinen pituus, ei latvan etäisyyttä maasta (laatu 5). - Kaksihaaraiset: jos puun haara alle 1,3 m maasta -> molemmat rungot mitataan. - Jos kohteella tehty toimenpide juuri ennen laserkeilausta tai ilmakuvausta tai ne valmistuvat ennen kaukokartoitustoimenpiteitä mitataan normaalisti. - Jos kohteella tehty toimenpide lentojen jälkeen koeala hylätään. KOEALAN SIJOITTELU Koealan ulkoreunat sijoitetaan selkeisiin kohtiin esim. ajouriin. Koealan koko n m 2. Koeala voi olla suurempi, mikäli puusto on harvaa. Tavoitteena on mitata vähintään puuta/koeala. Koeala voidaan siirtää tai hylätä, mikäli alalla on runsaasti kuolleita, katkenneita tai epänormaaleja puita.

15 Suomen metsäkeskus Raportti 15 (25) SAKSIEN PURKU 1. Avaa läppäriltä ohjelma Masser Developer Light Laita USB -liitin COM 9 -porttiin (merkitty läppäriin) 3. Laita ruksi TextFile (CSV) -kohtaan (toinen ylhäältä) 4. Valitse saksissa SIIRTO LOHKO 3 5. Klikkaa läppäriltä ohjelman RECEIVE -painiketta (voi joutua odottamaan hetken ennen tätä) 6. Sakset alkavat lähettää dataa 7. Tallenna tiedosto polkuun: C:/Puukartat ja nimeä tiedosto päivämäärän mukaan ( csv) 8. Avaa tiedosto Exceliin jos valittaa raahaa tiedosto Exceliin 9. Klikkaa A-sarake aktiiviseksi tiedot välilehti teksti sarakkeisiin seuraava seuraava valmis 10. Tarkista tiedosto ja tee tarvittavat korjaukset, jos niitä on 11. Tallenna tiedosto nimellä päivämäärä _muutettu (muotoa _muutettu) 12. Kopioi muutettu tiedosto V -asemalle polkuun GPS-TIETOJEN PURKU PANASONICILTA 1. Avaa Panasonicissa Data Transfer (alapalkissa) 2. Yhteys muodostuu (välillä todella hitaasti. Tässä vaiheessa voi suorittaa, vaikka saksien purun odotellessa) 3. Klikkaa ohjelmassa ADD -painiketta 4. Valitse Data File 5. Valitse listasta mitatut (siirtämättömät tiedostot valmiiksi valittuina) 6. Klikkaa Transfer All -painiketta 7. Avaa Panasonicin työpöydältä kansio, johon tiedot tallentuvat, ja kopioi tiedosto USB-tikulle 8. Siirrä tiedosto tikulta koneelle ja sieltä vielä V -asemalle polkuun MUUTA HUOMIOITAVAA

16 Suomen metsäkeskus Raportti 16 (25) Liite 3. Testialueen puukarttakoealojen mittaus, laskenta ja käsittely (tiivistelmä) Puukarttakoealan mittaus 1. Puukarttakoealojen ennakkosijoittelussa pyritään huomioimaan etukäteen: Tavoitejakauma, koealan GPS-pisteiden sijainti (riippuu mitä kaukokartoitusaineistoja on käytettävissä), koealan sisäinen vaihtelu (puulajin, pituuden tiheyden vaihtelu). Koeala ei saa sijaita jyrkässä paikassa. Koealan sisällä ei saa olla kumparetta, joka estäisi paikantimien signaalien kulun. 2. Maastossa ennakkoon sijoitellusta sijainnista tarkistetaan maastossa, onko koeala mittauskelpoinen Navigointi koealalle Garmin retkigps -laitteella. Puusto normaalia. Koealalla saa olla vain vähän muita puulajeja kuin 1, 2, 3, 4. Koealalla saa olla vain vähän kuolleita tai kallellaan olevia puita. Koeala pyritään rajaamaan selviin rajoihin (jos mahdollista) esim. ajouriin. 3. Koealan nurkista paikannetaan sijainnit GPS:llä Neljä pistettä n. 100 havaintoa / piste (tallennusväli 5 sekuntia), Trimble R2. GPS-pisteet sijoitetaan avoiminpiin kohtiin. Tarkkuustavoite < cm. GPS-pisteet sijoitetaan koealan nurkkiin: GPS 0: Lounaisin GPS-piste. GPS 1: 0-pisteestä itään (suunta noin). GPS 2: 0-pisteestä pohjoiseen. GPS 3: 2-pisteestä itään. GPS-pisteen paikannetaan myös puukarttapaikantimella. 4. Puukarttapaikantimen tukiasemat (tässä 16 kpl, kuva 1, sin. pisteet) Tukiasemat sijoitellaan tasaisesti koealan alueelle esim. neljään neljän tukiaseman jonoon. Tukiasemien sijaintien muodolla ei ole niin väliä, kunhan ne ovat suhteellisen tasaisesti ja jokainen tukiasema kuulee mahdollisimman monta muuta tukiasemaa. Tukiasemat kiinnitetään puiden oksiin, pienien puiden runkoihin tai teko-oksiin. Tukiasemat on numeroitu 0 16 Tukiasema 0: Lounaisin tukiasema, lähellä GPS 0-pistettä. Tukiasema 1: 0-tukiasemasta itään (suunta noin). Tukiasema 2: 0- tukiasemasta pohjoiseen. Tukiasema 3: 2- tukiasemasta itään. Tukiasemat 4 16 sijainnilla ei ole väliä. Tukiasemat eivät saa sijaita n. kahta metriä lähempänä GPS-pistettä. 5. Puiden/GPS-pisteiden mittaus ja paikannus (kuva 1, vihr. ympyrät) Puiden mittaukset: Masser Excaliber II, TTtreemap. Puiden paikannus: TerraHärp -puukarttapaikannin, TerraHärp app. (Android). GPS-antennin jalustan sijainnit paikannetaan vakiokorkeudelta 4 suunnasta 90 o toisiinsa nähden.

17 Suomen metsäkeskus Raportti 17 (25) Puiden mittaussuunalla ei ole väliä, paitsi kallellaan olevissa puissa. Kallellaan olevat puut mitataan siitä suunnasta mihin suuntaan puu on kallellaan. Koealamittaajan on huolehdittava, että mittasaksien ja puukarttapaikantimen puunumerot ovat jokaisella puulla samat. Koealan puukartan raakadatan lähetys heti koealanmittauksen valmistuttua spostilla eteenpäin (TerraHärp app). Mittasaksien ja korjaamattomien paikannustietojen lähetys spostilla joka ilta. Mittasaksille erillinen ohje: User guide, TTtreemap. Kuva 1. Tukiasemat (sin.) ja GPS-pisteet (vihr.) laserin latvusmallin (CHM) päällä. Puukarttakoealan laskenta ja käsittely (kuvat 2-4) 1. Lähtötiedot: GPS-pisteiden jälkikorjatut sijainnit. Puukarttapaikantimen raakadata. Mittasaksien puutiedot. 2. Lopputuloksena puukartta valtakunnan koordinaatistossa Puilla X/Y koordinaatit, puulaji, laatu, lpm, pituus, mittauksen suunta. 3. Tarkistus, onko asemointi latvuksiin oikein Tarvittaessa hienosäätö CHM:n avulla. 4. Latvusrajauksien tarkistus/korjaus Latvusrajauksia voidaan tehdä eri aineistoista eri parametreilla. Latvusrajauksien korjauksessa korjataan: selvät virheet, jaetaan latvuksia, yhdistetään latvuksia. 5. Latvusrajauksien pisimpien puiden pituuden tarkistus ja korjaus Latvusrajauksen sisältä haetaan CHM:n suurin arvo. Jos CHM on tehty tiheästä laserista, suurin CHM:n arvo on hyvin lähellä pisimmän puun pituutta (riippuu mihin kohtaa latvaa pulssi on osunut). Latvusrajauksien pisimpien puiden pituudet voidaan korjata CHM:n perusteella.

18 Suomen metsäkeskus Raportti 18 (25) Kuvat 2-4. Puukarttakoealan puut ja latvusrajaukset CHM:n päällä. GPS-nurkkapisteetpisteet (vaal.pun.), mänty (pun.), kuusi (sin.), lehtipuu (kelt.). Ympyrän koko kuvaa puun kokoa (läpimitta).

19 Suomen metsäkeskus Raportti 19 (25) Liite 4. Testialueen puukarttakoealojen koepuuvalinta- ja mallinnustesti (Luke) Puukarttakoealojen testiaineisto Alustavia tuloksia koepuiden valinnasta koepuiksi joka n:s elävä lukupuu (puuluokat 1 ja 5) lisäkoepuita jakauman osista puulajiryhmittäin, jos ko. osassa ei ole o 15 puuta, 5 osaa o 9 puuta, 3 osaa o alle 9 puuta, 1 osa myös muut puulajit kuin mänty, kuusi ja koivut mukana koepuuvalinnassa Eerikäisen pituusmalli, koealojen ryvästys käytössä tulokset laskettu o mallipituudella (*est) o puilla, joilla laserpituus, korvataan mallipituus laserpituudella (*las). Laserpituuksille on tehty korjaus keskimääräisellä erolla maastopituuksiin. Koepuuna joka 5:s Koepuiden määrät kp_maarat ## Joka_n Tyyppi N Pros_koepuut Pros_elav_lukupuut ## 1 5 Koepuita yht ## 2 5 joka n:s ## 3 5 jakaumista Tulosten tarkkuus tulkintakoealoilla tka.stat ## varnames rmse bias rmse.pct bias.pct r2 n ## 1 h vs. hest ## 2 h vs. hlas ## 3 h.1 vs. hest ## 4 h.1 vs. hlas ## 5 h.2 vs. hest ## 6 h.2 vs. hlas ## 7 h.3 vs. hest ## 8 h.3 vs. hlas ## 9 v vs. vest ## 10 v vs. vlas ## 11 v.1 vs. vest ## 12 v.1 vs. vlas ## 13 v.2 vs. vest ## 14 v.2 vs. vlas ## 15 v.3 vs. vest ## 16 v.3 vs. vlas

20 Suomen metsäkeskus Raportti 20 (25) Puiden tulosten tarkkuus puu.stat ## varnames plajiryh rmse bias rmse.pct bias.pct r2 n ## 1 h vs. hest ## 2 h vs. hlas ## 3 v vs. vest ## 4 v vs. vlas ## 5 h vs. hest ## 6 h vs. hlas ## 7 v vs. vest ## 8 v vs. vlas ## 9 h vs. hest ## 10 h vs. hlas ## 11 v vs. vest ## 12 v vs. vlas ## 13 h vs. hest ## 14 h vs. hlas ## 15 v vs. vest ## 16 v vs. vlas

21 Suomen metsäkeskus Raportti 21 (25) Liite 5. Projektin tuloksena määritelty puukarttakoealan luku- ja koepuumittaus (luonnos) Lukupuiden mittaus ja pituuskoepuut Puiden rinnankorkeusläpimitat luetaan kaikista pystyssä olevista elävistä ja kuolleista läpimitaltaan 50 mm ja paksummista puista. Läpimitaltaan mm puista luetaan ne, jotka ovat silmämääräisesti arvioiden yli puolet keskipituudesta. Läpimittojen luvun yhteydessä tallennetaan myös puulaji ja puuluokka. Katkenneet elävät puut mitataan. Puun pituudeksi tallennetaan pituus, jonka korkeudelta puu on katkennut. Katkenneet puut tallennetaan puuluokkaan 2 (Elävä, latva poikki). Kuolleet puut tallennetaan puuluokkaan 3 (Kuollut puu). Vallitsevan puuston alle selvästi jääneitä pieniä kuolleita puita ei tarvitse mitata. Pituus mitataan. Pystyssä olevat kannot tallennetaan puuluokkaan 4 (Pystykanto). Pituudeksi tallennetaan kannon korkeus. Puiden mittaussuunnalla ei ole väliä, paitsi kallellaan olevissa puissa. Kallellaan olevat puut mitataan siitä suunnasta mihin suuntaan puu on kallellaan. Kallellaan olevat puut tallennetaan puuluokkaan 5 (kallellaan oleva puu). Pituus mitataan. Jos mitattavalla puulla on muista koealan puista poikkeava pituus-läpimittasuhde, puu tulee tallentaa puuluokkaan 6 (Normaalista poikkeava läpimitta-pituussuhde) ja tallentaa puulle pituus. Tällöin puuta ei käytetä pituusmallinnuksessa, eikä pituutta tuoteta pituusmallilla. Männyn, kuusen ja koivun lukupuista, jotka kuuluvat puuluokkaan 1 (normaali elävä puu) joka viides puu on pituuskoepuu, joista mitataan läpimitan lisäksi pituus. Muiden puulajien puista kuin mänty, kuusi ja koivu mitataan aina pituudet. Lisäpituuskoepuut Kun kaikki lukupuut pituuskoepuineen on mitattu, tarkistetaan pituuskoepuiden riittävyys. Sovellus tarkistaa mitatut lukupuut (puuluokkaan 1 ja 7 kuuluvat) puulajeittain (mänty, kuusi ja koivu) ja jakaa ne viiteen läpimittaluokkaan. Jos jostakin läpimittaluokasta puuttuu pituuskoepuu, sovellus kertoo puulajit ja läpimittaluokat, josta on mitattava lisää pituuskoepuita. Pituuskoepuiden riittävyyden tarkistaminen Pituuskoepuiden riittävyyden tarkistamisen käynnistämiseen painike. Pituuskoepuiden riittävyys tarkistetaan puulajeittain mänty (1), kuusi (2) ja koivu. Tarkistuksessa raudus- (puulaji 3) ja hieskoivut (puulaji 4) yhdistetään. Puulajin lukupuut, joiden puuluokka on 1 tai 7 järjestetään läpimitan mukaiseen järjestykseen pienimmästä suurimpaan. Läpimittaluokkien prosenttirajat, jos lukupuita on 20 tai enemmän: 0-0.1, , , ja Läpimittaluokkien prosenttirajat, jos puulajiryhmittäin lukupuita alle 20: , ja Näillä luokkarajoilla kerrotaan puiden määrää (n): raja * (n-1) + 1, ja luokan alarajalle tehdään kokonaislukupyöristys ylöspäin ja luokan ylärajalle vastaavasti alaspäin. Esim. 48 puun tapauksessa puiden järjestysindeksin rajat olisivat: 1-5, 6-12, 20-29, ja

22 Suomen metsäkeskus Raportti 22 (25) Läpimittaluokkien läpimittarajat muodostuvat läpimittaluokan ohuimman ja paksuimman puun läpimitasta. Tämän jälkeen jokaisesta läpimittaluokan pituuskoepuista (puuluokat 1, 7, 9) tutkitaan, kuinka monta pituuskoepuuta kuhunkin läpimittaluokkaan kuuluu. Jos jostakin läpimittaluokasta puuttuu pituuskoepuita, sovelluksen pitäisi kertoa se käyttäjälle jollakin tavalla. Voisiko käyttöliittymää rakentaa tähän tyyliin? Mänty Kuusi Koivu Jos puulajissa käytetään vain kolmea läpimittaluokka, 2 ja 3 läpimittaluokan tiedot jätetään tyhjäksi. Tarkistamisen tieto tallennetaan logiin. $PITUUS,puulaji,lpmluokan1 min-max, lpmluokan1 pituuskoepuiden lukumäärä, Jos pituuskoepuita pitää mitata lisää, koealalta etsitään puu, jonka läpimitta vastaa läpimittaluokan rajoja joista puuttuu pituuskoepuita ja puu mitataan. Lisäpituuskoepuut tallennetaan puuluokkaan 9 (Lisäpituuskoepuu). Lisäpituuskoepuusta mitataan läpimitta ja pituus. Lisäpituuskoepuuta käytetään vain täydentämässä pituuskoepuita ja niitä ei hyödynnetä muuten koealan puustotietojen laskennassa. Kun lisäpituuskoepuut on mitattu, käyttäjä voi toistaa pituuskoepuiden tarkistamisen. Puuluokat: 1 = normaali elävä puu (oletus). 2 = elävä, latva poikki. Pituus mitataan aina. 3 = kuollut puu. Pituus mitataan aina. 4 = pystykanto. Pituus mitataan aina. 5 = Kallellaan oleva puu. Pituus mitataan aina. Puu mitataan siitä suunnasta, mihin se on kallellaan. 6 = Normaalista poikkeava läpimitta-pituussuhde (halutaan, että pituus tulee mitattuna, eikä pituusmallinnuksesta). Pituus mitataan aina. 7 = Normaali elävä puu, pituus mitattu. 9 = Lisäpituuskoepuu. Lisäpituuskoepuu on puu, joka on mitattu jo lukupuuna, mutta puulla halutaan täydentää pituuskoepuita.

23 Suomen metsäkeskus Raportti 23 (25) Ikä Ikä määritetään puulajiryhmittäin (mänty, kuusi, koivu ja muu lehtipuu). Ikien tallentaminen Iän määritystä varten puulajiryhmät poikkeat pituuskoepuiden puulajiryhmistä (puulajiryhmät erillisessä taulukossa). Ikien tallentamista varten muodostetaan puulajiryhmittäiset läpimittaluokat pituuskoepuiden tapaan, sillä eroavaisuudella, että läpimittaluokkien laskentaan otetaan seuraavat puuluokat: 1, 2, 5, 6, 7. Iät tallennetaan puulajiryhmän ohuimpaan, keskimmäiseen ja paksuimpaan läpimittaluokkaan riippumatta, onko läpimittaluokkia 3 vai 5 kappaletta. Jos puulajiryhmässä on lukupuita alle 3 kpl ikä talletetaan keskimmäiseen läpimittaluokkaan Mänty Kuusi Koivu Muu lehtipuu Ikätiedot tallennetaan logiin. $PITUUS,puulajiryhma,lpmluokan1 min-max, lpmluokan1 ika, Läpimittaluokan ikä mitataan joko laskemalla kairanlastusta tai oksakiehkuroista. Ikään lasketaan mukaan inventointivuosi. Jos ikälastu kairataan rinnankorkeudelta, siitä laskettuun ikään on lisättävä liitteen 2 mukainen ikälisäys. Vaihtoehtoisesti ikä voidaan kairata kannonkorkeudelta, jolloin lisäystä ei tarvita. Jos ikä pystytään määrittämään esim. olemassa olevan tiedon perusteella, kairausta ei tehdä. Samoin jos muiden puulajiositteiden ikä voidaan arvioida pääpuulajiositteen kairauksen perusteella, muiden ositteiden koepuita ei ole tarpeen kairata.

24 Suomen metsäkeskus Raportti 24 (25) Perustiedot Perustiedot tallennetaan nykyisen käytännön mukaisesti: Pääryhmä: (Oletustieto tyhjä, käyttäjän annettava arvot 1-3) 1 = Metsämaa 2 = Kitumaa 3 = Joutomaa Alaryhmä: (Oletustieto tyhjä, käyttäjän annettava arvot 1-5) 1 = Kangas 2 = Korpi 3 = Räme 4 = Neva 5 = Letto Kasvupaikkaluokka: (Oletustieto tyhjä, käyttäjän annettava arvot 1-5) 1 =Lehto, letto tai lehtomainen suo 2 =Lehtomainen kangas tai vastaava suo 3 =Tuore kangas tai vastaava suo 4 =Kuivahko kangas tai vastaava suo 5 =Kuiva kangas tai vastaava suo 6 =Karukkokangas tai vastaava suo Kasvupaikan lisämääre: (Oletustieto tyhjä, käyttäjän annettava arvot 1-4) 0 = Ei muutosta 1 = Kivinen 2 = Kunttainen (sallittu alaryhmässä 1) 3 = Soistunut (sallittu alaryhmässä 1) 4 = Talvikkityypin kangas (sallittu alaryhmässä 1) Kuivatustilanne: (Oletustieto tyhjä, käyttäjän annettava arvot 1-9) 1 = Ojittamaton kangas (sallittu alaryhmässä 1) 2 = Soistunut kangas (sallittu alaryhmässä 1) 3 = Ojitettu kangas (sallittu alaryhmässä 1) 6 = Luonnontilainen suo (sallittu alaryhmissä 2-5) 7 = Ojikko (sallittu alaryhmissä 2-5) 8 = Muuttuma (sallittu alaryhmissä 2-5) 9 = Turvekangas (sallittu alaryhmissä 2-5)

25 Suomen metsäkeskus Raportti 25 (25) Liite 6. Puukarttakoealan mittasaksi- ja puupaikanninlaitteen prototyyppi Mittalaite kehitettiin yritysyhteistyönä. Terratec Oy on menetelmän kehittäjä ja Masser Oy toimii laitevalmistajana. Projektilla oli tärkeä rooli Terratecin kehittämän menetelmän käytännön testaamisessa ja määrittelyssä, mutta varsinaiset tuotekehityskustannukset eivät kuuluneet tälle projektille. Vasemmalla on tukiasema (pseudoliitti), joita ripustetaan koeala-alueella oleviin puihin ja jotka muodostavat paikallisen koordinaatiston sekä ovat yhteydessä oikealla olevaan mittasaksi- ja puupaikanninlaitteeseen.