Kehittyvien satelliittiaineistojen mahdollisuudet

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Kehittyvien satelliittiaineistojen mahdollisuudet"

Transkriptio

1 VTT TECHNICAL RESEARCH CENTRE OF FINLAND LTD Kehittyvien satelliittiaineistojen mahdollisuudet Forest Big Data loppuseminaari, Heureka Tuomas Häme, Laura Sirro, Yrjö Rauste VTT

2 VTT:n satelliittikuvatutkimusaiheet FBD-hankkeessa Perinteiset metsämuuttujat Landsat-kuvista ja korkean tarkkuuden optisista kuvista Puuston pituus Tandem-X tutkakuvapareista -> runkotilavuus Muutosten tulkinta optisista kuvista Roudan sulamisen näkyvyys tutkakuvissa (korjuukelpoisuus) Hakkuukoneaineiston käyttö tulkinnassa (jatkuu vielä maaliskuun 2016) 07/03/2016 2

3 Metsämuuttujien ennustaminen Landsataineistosta NF Mänty Kuusi Lehti Vesi 0 <100 <160 < Vesi Landsat Pääpuulaji 0 <10 <13 < Vesi Runkotilavuus (m 3 /ha) 0 <12 <18 < Vesi 07/03/ orldview-2 Jul Keskipituus (m) heinäkuu 2015, erotuskyky 30 m Keskiläpimitta (cm)

4 Puulajiennuste Landsat aineistosta ja vertailu hakkuukoneaineistoon heinäkuu 2015, erotuskyky 30 m 07/03/2016 4

5 Kokeellinen tilavuuden tukkipuuosuuden ennuste Landsat -aineistosta NF <63% <72% <78% <84% >84% Vesi Worldview Opetusaineisto: 1600 m2 koealat hakkuukoneaineistosta (Arbonaut) 07/03/2016 5

6 Ennusteiden tarkkuuden laskenta Metsäkeskuksen koeala-aineistoa käyttäen N=93 Keskipituus (m) Keskiläpimitta (cm) Runkoluku (/ha) Keskitilavuus (m 3 /ha) Pohjapinta-ala (m 2 /ha) Ennusteen keskiarvo Bias Bias% RMSE RMSE % riippumatonta testikoealaa, Landsat 8, heinäkuu /03/2016 6

7 Ennusteiden tarkkuuden laskenta hakkuukoneaineistoa käyttäen (kuviot 1 ha) N=108 Ennusteen keskiarvo Keskipituus (m) Keskiläpimitta (cm) Runkoluku (/ha) Keskitilavuus (m 3 /ha) Pohjapintaala (m 2 /ha) Bias Bias% RMSE RMSE % /03/2016 7

8 Suhteellinen keskineliövirhe ja kuvion koko (1: kaikki, 2 : 1 ha, 3 : 2 ha, 4 : 3 ha) 07/03/2016 8

9 Keskirunkotilavuus ja kuvion koko hakkuukoneaineistossa 50 m 3 /ha 250 m 3 /ha 500 m 3 /ha 50 m 3 /ha 250 m 3 /ha 500 m 3 /ha Kuviot 1 ha Kuviot 3 ha 07/03/2016 9

10 Hakkuukoneaineiston rooli satelliittikuvaaineiston tulkinnassa - metsämuuttujien ennustaminen Ennusteiden tarkkuuden arviointi Mallien opetus muun aineiston ohella Lähinnä voidaan hyödyntää päätehakkuiden aineistoa 07/03/

11 Tarkat (VHR) satelliittikuvat: Pohjapinta-ala 32 m 2 /ha 0 m 2 /ha Total stem basal area m 2 /ha 7 km by 8 km 07/03/

12 Männyn osuus 100 % 0 % Pine proportion % 7 km by 8 km 07/03/

13 Keskipituus 27 m 0 m Height, m 7 km by 8 km 07/03/

14

15 Puuston pituus Tandem-X tutkakuvasta RMSE=3.2 m, R2=0.61 RMSE=3.0 m, R2=0.65 Estimaatti kalibroitu maastokoealoilla 07/03/

16 Puulajien tunnistaminen tarkoista satelliittikuvista Optical VHR (Very High Resolution) image used (GeoEye) Crowns identified in panchromatic band (resolution 0.5 m) also characteristics of density function Spectral data from multispectral bands (resolution 2 m) Kuusi Mänty Astola et al. manuscript under preparation 07/03/

17 Puulajikartta Hyytiälästä Red = birch, green = spruce, blue = pine 07/03/2016 Image GeoEye

18 Hakkuukoneaineiston rooli satelliittikuvaaineiston tulkinnassa - puiden paikantaminen ja puulajin ennustaminen VHR -aineistosta Runkolukutietoa voidaan käyttää menetelmien parametrien arvojen valinnassa. Pienimmät puut jäävät havaitsematta. Hyvää opetus- ja testiaineistoa puulajin ennustamiseen jos runkojen paikkatieto riittävän tarkkaa 07/03/

19 Roudan sulaminen näkyy tutkakuvissa harvassa puustossa ja soilla 1600 Spring 2009 / Dense Forest (TCD > 50%) SarMean DOY Spring 2009 / Sparse Forest (0 < TCD < 50%) 2000 SarMean SarMean DOY Spring 2009 / Bog average of pixel group o = 5 point median filtered time series DOY 07/03/ DOY = Day Of Year; DOY 100 = April 10th

20 Hakkuut heinäkuu elokuu 2015 Landsat - aineistosta GeoEye-1 -kuva 10/09/2015 Landsat8 - kuvat ja AutoChange Alue ~ 5.5km x 5.5km 07/03/

21 07/03/

22 Hakkuiden havaitseminen korkean resoluution satelliittikuva-aineistosta Worldview-2 Jul GeoEye-1 Sep Muutoksen voimakkuus AutoChange -menetelmällä Alueen koko ~ 3 km x 5 km 07/03/

23 Hakkuut heinäkuu 2013 syyskuu /03/

24 Hakkuukoneaineiston rooli satelliittikuvaaineiston tulkinnassa - muutostulkinta Tulosten tarkkuuden arviointi Hakkuutapatieto mahdollisesti hyödyllinen kun kehitetään menetelmiä muutostyypin erottamista varten Metsän biomassan väheneminen tarkasti tiedossa soveltuu myös menetelmien kehittämiseen metsiin liittyvien kansainvälisten sopimusten valvonnassa (REDD+) 07/03/

25 Sentinel-1 tutkakuvamosaiikki joulukuulta Prosessointi VTT 07/03/

26 Sentinel-2 -kuva Italiasta 3 km x 4,3 km erotuskyky 10 m 07/03/

27 Sentinel-2 peitto Suomesta elokuulta 2015 Käyttöönottovaiheessa otetut kuvat tulevat jakoon toukokuuhun 2016 mennessä 07/03/

28 Satelliittikuvien potentiaali metsätaloudessa Aineistolähde Avoh. Harv.h. Vesakko Maapeiteluokka Tilavuus ym. Puulaji Metsätyyppi Ilmak. tilalla Sentinel-2 (10 m) *** **? *** *** ** ** ** * Landsat (30 m) *** *? ** ** ** ** ** * Sentinel-1 tutka (~20 m) * - - * * - - (*) ALOS-2 tutka (~20 m) **? - * ** - - (*) 0,5 m erotuskyky optinen *** ***? *** *** ** *** ** *** 1 m erotuskyky tutka * -? - * *(*) - - (*) Laskettujen tuotteiden kustannusten kertaluokka: Sentinel, Landsat 0,01/ha (kuvat ilmaisia) 0,5 2 m optinen 0,2 /ha (pienellä kohdealueella kalliimpi kuvien hinnan takia) 07/03/

29 Forest resources management system* Growth model Yes Match? No Airborne, UAV & terrestrial lidar Principal data Site & soil type map Updating *special viewpoint use of satellite imagery Updated data 07/03/

30 Contact forestry-tep.eo.esa.int Tuomas Häme Renne Tergujeff Forestry Thematic Exploitation Platform Metsäalan satelliittipalvelut samasta paikasta Kauppa- ja kohtaamispaikka palvelujen tarjoajille ja tarvitsijoille Alkaen keväällä 2017 Seuraa sivujamme

31 Johtopäätökset: Satelliittikuvien potentiaali suurin Muutosten havainnoinnissa tiedon ajantasaistamiseksi Hakkuut Vesakko Kun kustannusten säästäminen tärkeää Tuotteiden hinta sentin luokkaa /hehtaari Runkotilavuuden suhteellinen keskivirhe 30% (tarkat kuvat) % (Landsat) keskiarvosta Kun lentokone- tai helikopteriaineistoa ei helposti saatavilla Tarkat kuvat (erotuskyky 0,5 m) Puulajit Ilmakuvien korvaajina 07/03/

Vaihtoehtoisia malleja puuston kokojakauman muodostamiseen

Vaihtoehtoisia malleja puuston kokojakauman muodostamiseen Vaihtoehtoisia malleja puuston kokojakauman muodostamiseen Jouni Siipilehto, Harri Lindeman, Jori Uusitalo, Xiaowei Yu, Mikko Vastaranta Luonnonvarakeskus Geodeettinen laitos Helsingin yliopisto Vertailtavat

Lisätiedot

Biomassatulkinta LiDARilta

Biomassatulkinta LiDARilta Biomassatulkinta LiDARilta 1 Biomassatulkinta LiDARilta Jarno Hämäläinen (MMM) Kestävän kehityksen metsävarapalveluiden yksikkö (REDD and Sustainable Forestry Services) 2 Sisältö Referenssit Johdanto Mikä

Lisätiedot

Tree map system in harvester

Tree map system in harvester Tree map system in harvester Fibic seminar 12.6.2013 Lahti Timo Melkas, Metsäteho Oy Mikko Miettinen, Argone Oy Kalle Einola, Ponsse Oyj Project goals EffFibre project 2011-2013 (WP3) To evaluate the accuracy

Lisätiedot

MARV Metsikkökoealaharjoitus Aluepohjaiset laserpiirteet puustotunnusten selittäjinä. Ruuduille lasketut puustotunnukset:

MARV Metsikkökoealaharjoitus Aluepohjaiset laserpiirteet puustotunnusten selittäjinä. Ruuduille lasketut puustotunnukset: MARV1-11 Metsikkökoealaharjoitus Aluepohjaiset laserpiirteet puustotunnusten selittäjinä Metsikkökoealojen puuston mittaukseen käytetty menetelmä, jossa puut etsitään laseraineistosta/ilmakuvilta ja mitataan

Lisätiedot

Metsikön rakenteen ennustaminen 3D-kaukokartoituksella

Metsikön rakenteen ennustaminen 3D-kaukokartoituksella 8.10.2017 1 Metsikön rakenteen ennustaminen 3D-kaukokartoituksella Dosentti (MMT) Mikko Vastaranta Metsätieteiden laitos, Helsingin yliopisto Laserkeilaustutkimuksen huippuyksikkö mikko.vastaranta@helsinki.fi

Lisätiedot

Ilmastoon reagoivat metsän kasvun mallit: Esimerkkejä Suomesta ja Euroopasta

Ilmastoon reagoivat metsän kasvun mallit: Esimerkkejä Suomesta ja Euroopasta Ilmastoon reagoivat metsän kasvun mallit: Esimerkkejä Suomesta ja Euroopasta MMT Sanna Härkönen Metsäasiantuntija sanna.harkonen@bitcomp.fi Sisältö SISÄLTÖ Metsän kasvun ennustaminen: tulevaisuuden haasteita

Lisätiedot

METSÄ SUUNNITELMÄ 2013 2027

METSÄ SUUNNITELMÄ 2013 2027 METSÄ SUUNNITELMÄ 2013 2027 Omistaja: Itä-Suomen yliopisto Osoite: Yliopistokatu 2, 80101 Joensuu Tila: Suotalo 30:14 Kunta: Ilomantsi 2 SISÄLTÖ 1 JOHDANTO... 3 2 METSÄN NYKYTILA... 4 2.1 Kasvupaikkojen

Lisätiedot

Matti Mõttus, Tuomas Häme. Land Remote Sensing senior scientist akatemiatutkija. Suomen GEO -tapaaminen 23.5.

Matti Mõttus, Tuomas Häme. Land Remote Sensing senior scientist akatemiatutkija. Suomen GEO -tapaaminen 23.5. Kaukokartoitus @VTT Matti Mõttus, Tuomas Häme Land Remote Sensing senior scientist akatemiatutkija Suomen GEO -tapaaminen 23.5.2018 VTT 2018 1 Kaukokartoitustoiminta VTT:llä Teknologian tutkimuskeskus

Lisätiedot

PURO Osahanke 3 Annikki Mäkelä, HY Anu Kantola Harri Mäkinen Edistyminen -mallin adaptointi kuuselle mittaukset kuusen yleisestä rakenteesta, kilpailun vaikutus siihen Anu Kantola kuusen oksamittaukset

Lisätiedot

Metsien kaukokartoitus ja avoimet aineistot

Metsien kaukokartoitus ja avoimet aineistot Geoinformatiikan valtakunnallinen tutkimuspäivä 2013 Metsien kaukokartoitus ja avoimet aineistot Sakari Tuominen, MMT METLA Valtakunnan metsien inventointi Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet

Lisätiedot

Laserkeilaus yksityismetsien inventoinnissa

Laserkeilaus yksityismetsien inventoinnissa Kuvat Arbonaut Oy Laserkeilaus yksityismetsien inventoinnissa Laserkeilaus ja korkeusmallit Maanmittauslaitoksen seminaari 9.10.2009 Juho Heikkilä Metsätalouden kehittämiskeskus Tapio Sisältö Kuva Metla

Lisätiedot

Kuusen kasvun ja puutavaran laadun ennustaminen

Kuusen kasvun ja puutavaran laadun ennustaminen Kuusen kasvun ja puutavaran laadun ennustaminen Anu Kantola Työ on aloitettu omana hankkeenaan 1.1.2001 Suomen Luonnonvarain Tutkimussäätiön rahoittamana, siirtyi Puro -hankkeen rahoittamaksi 1.1.2004

Lisätiedot

Puiden biomassan, puutavaralajien ja laadun ennustaminen laserkeilausaineistoista

Puiden biomassan, puutavaralajien ja laadun ennustaminen laserkeilausaineistoista Puiden biomassan, puutavaralajien ja laadun ennustaminen laserkeilausaineistoista MMT Ville Kankare Metsätieteiden laitos, Helsingin yliopisto Laserkeilauksen huippuyksikkö 8.3.2016 1 Sisältö I. Biomassaositteet

Lisätiedot

ENERGIAPUUKOHTEEN TUNNISTAMINEN JA OHJAAMINEN MARKKINOILLE

ENERGIAPUUKOHTEEN TUNNISTAMINEN JA OHJAAMINEN MARKKINOILLE ENERGIAPUUKOHTEEN TUNNISTAMINEN JA OHJAAMINEN MARKKINOILLE METSÄ metsänomistajat PROMOOTTORI metsäsuunnittelu ja -neuvonta MARKKINAT polttopuu- ja lämpöyrittäjät metsäpalveluyrittäjät energiayhtiöt metsänhoitoyhdistykset

Lisätiedot

Satelliitit, alus tat ja tekoäly mets ätaloudes s a

Satelliitit, alus tat ja tekoäly mets ätaloudes s a Satelliitit, alus tat ja tekoäly mets ätaloudes s a Laura S irro VTT Location Business Forum 2018, 6.11.2018 Satelliittikuvien s ovellus kohteita mets ätaloudes s a Metsäpinta-alan arviointi Kustannustehokas

Lisätiedot

Paikkatietoa metsäbiomassan määrästä tarvitaan

Paikkatietoa metsäbiomassan määrästä tarvitaan Biomassan estimointi laseraineiston, ilmakuvien ja maastomittausten perusteella Esitys Metsätieteen Päivän Taksaattorisessiossa 26.10.2011 Reija Haapanen, Sakari Tuominen ja Risto Viitala Paikkatietoa

Lisätiedot

Liito-oravan elinympäristöjen mallittaminen Tampereen seudulla

Liito-oravan elinympäristöjen mallittaminen Tampereen seudulla Liito-oravan elinympäristöjen mallittaminen Tampereen seudulla Ari Nikula Metsäntutkimuslaitos Rovaniemen toimintayksikkö Ari.Nikula@metla.fi / Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish Forest

Lisätiedot

Kymmenen vuotta maastolaserkeilaustutkimusta käytännön kokemuksia

Kymmenen vuotta maastolaserkeilaustutkimusta käytännön kokemuksia Kymmenen vuotta maastolaserkeilaustutkimusta käytännön kokemuksia MMT Ville, Kankare Laserkeilaustutkimuksen huippuyksikkö Metsätieteiden laitos, Helsingin yliopisto Kymmenen vuotta maastolaserkeilaustutkimusta

Lisätiedot

METKA-maastolaskurin käyttäjäkoulutus 9.12.2010 Tammela Matti Kymäläinen METKA-hanke 27.3.2014 1

METKA-maastolaskurin käyttäjäkoulutus 9.12.2010 Tammela Matti Kymäläinen METKA-hanke 27.3.2014 1 METKA-maastolaskurin käyttäjäkoulutus 9.12.2010 Tammela Matti Kymäläinen METKA-hanke 27.3.2014 1 METKA-maastolaskuri: Harvennusmetsien energiapuun kertymien & keskitilavuuksien laskentaohjelma Lask ent

Lisätiedot

Metsien vertailutason määrittäminen taustat ja tilanne

Metsien vertailutason määrittäminen taustat ja tilanne Asia: U 5/2017 vp Valtioneuvoston kirjelmä eduskunnalle Euroopan komission ehdotuksesta Euroopan parlamentin ja neuvoston direktiiviksi uusiutuvista lähteistä peräisin olevan energian käytön edistämisestä

Lisätiedot

Tiheäpulssinen ja monikanavainen laserkeilausaineisto puulajeittaisessa inventoinnissa

Tiheäpulssinen ja monikanavainen laserkeilausaineisto puulajeittaisessa inventoinnissa Metsätieto ja sähköiset palvelut -hankkeen lopputulosseminaari Helsinki, 22.1.2019 Tiheäpulssinen ja monikanavainen laserkeilausaineisto puulajeittaisessa inventoinnissa Petteri Packalen, Eetu Kotivuori,

Lisätiedot

Hakkuukonemittaus puustotietojen tuotannossa aineiston esikäsittely ja kuviorajan muodostaminen

Hakkuukonemittaus puustotietojen tuotannossa aineiston esikäsittely ja kuviorajan muodostaminen Hakkuukonemittaus puustotietojen tuotannossa aineiston esikäsittely ja kuviorajan muodostaminen Timo Melkas Metsäteho Oy Forest Big Data -hankkeen tulosseminaari 8.3.2016 CHM Arbonaut Oy Melkas, T., Poikela,

Lisätiedot

( ,5 1 1,5 2 km

( ,5 1 1,5 2 km Tuulivoimala Rakennukset Asuinrakennus Liikerak. tai Julkinen rak. Lomarakennus Teollinen rakennus Kirkollinen rakennus Varjostus "real case" h/a 1 h/a 8 h/a 20 h/a 4 5 3 1 2 6 7 8 9 10 0 0,5 1 1,5 2 km

Lisätiedot

Metsälamminkankaan tuulivoimapuiston osayleiskaava

Metsälamminkankaan tuulivoimapuiston osayleiskaava VAALAN KUNTA TUULISAIMAA OY Metsälamminkankaan tuulivoimapuiston osayleiskaava Liite 3. Varjostusmallinnus FCG SUUNNITTELU JA TEKNIIKKA OY 12.5.2015 P25370 SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations

Lisätiedot

Taimikonhoidon ajoitus ja sen merkitys kuusen uudistamisketjussa. Karri Uotila Kustannustehokas metsänhoito seminaarisarja 2011 15.11.

Taimikonhoidon ajoitus ja sen merkitys kuusen uudistamisketjussa. Karri Uotila Kustannustehokas metsänhoito seminaarisarja 2011 15.11. Taimikonhoidon ajoitus ja sen merkitys kuusen uudistamisketjussa Karri Uotila Kustannustehokas metsänhoito seminaarisarja 2011 15.11.2011 Huittinen Esityksen sisältö 1. Taimikonhoidon merkitys kuusen uudistamisketjussa

Lisätiedot

Envibase-hanke. www.ymparisto.fi/envibase. Esittely KTKlle SYKE 3.3.2016 Saku Anttila Yrjö Sucksdorff

Envibase-hanke. www.ymparisto.fi/envibase. Esittely KTKlle SYKE 3.3.2016 Saku Anttila Yrjö Sucksdorff Envibase-hanke www.ymparisto.fi/envibase Esittely KTKlle SYKE 3.3.2016 Saku Anttila Yrjö Sucksdorff Envibase kehittää ympäristötiedon keräämisen, hallinnan ja julkaisun infrastruktuuria Tutkmustiedon hallinta

Lisätiedot

Männyn laatukasvatus Jari Hynynen. Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish Forest Research Institute www.metla.fi

Männyn laatukasvatus Jari Hynynen. Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish Forest Research Institute www.metla.fi Männyn laatukasvatus Jari Hynynen Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish Forest Research Institute www.metla.fi Johdanto Suomen metsien luontaiset edellytykset soveltuvat hyvin laatupuun

Lisätiedot

Climforisk - Climate change induced drought effects on forest growth and vulnerability

Climforisk - Climate change induced drought effects on forest growth and vulnerability Climforisk - Climate change induced drought effects on forest growth and vulnerability Aleksi Lehtonen METLA ja HY www.metla.fi/life/climforisk 1 Kick-off kokous - aikataulu 9.00 Tilaisuuden avaus (Mikko)

Lisätiedot

YKJ ETRS (usein joutuu säätämään itse)

YKJ ETRS (usein joutuu säätämään itse) GPS-järjestelmästä ja kaukokartoituksesta Kertausta GPS-järjestelmästä GPS:n käyttämät koordinaatistot Sisäisesti GPS-järjestelmä käyttää WGS84-pallokoordinaatistoa Koordinaatit voidaan projisoida lennossa

Lisätiedot

Olosuhdetieto. Metsäntutkimuksen ja päätöksenteon apuna. Metsäteho Timo Tokola. UEF // University of Eastern Finland

Olosuhdetieto. Metsäntutkimuksen ja päätöksenteon apuna. Metsäteho Timo Tokola. UEF // University of Eastern Finland Olosuhdetieto Metsäntutkimuksen ja päätöksenteon apuna Metsäteho 22.6.2016 Timo Tokola Metsätiedon kehittämisen kokonaisuus Tokola 21.11.2016 2 Tausta ja sisältö Olosuhdetieto puunkorjuussa Suvinen et

Lisätiedot

Metsäojitettu suo: KHK-lähde vai -nielu?

Metsäojitettu suo: KHK-lähde vai -nielu? Kuva: Kari Minkkinen, Kalevansuo 2011 Metsäojitettu suo: KHK-lähde vai -nielu? Paavo Ojanen, Suoseura 26.3.2012 (sekä Kari Minkkinen [HY] ja Timo Penttilä [Metla]) Metsäojitettu suo ja kasvihuonekaasut

Lisätiedot

( ( OX2 Perkkiö. Rakennuskanta. Varjostus. 9 x N131 x HH145

( ( OX2 Perkkiö. Rakennuskanta. Varjostus. 9 x N131 x HH145 OX2 9 x N131 x HH145 Rakennuskanta Asuinrakennus Lomarakennus Liike- tai julkinen rakennus Teollinen rakennus Kirkko tai kirkollinen rak. Muu rakennus Allas Varjostus 1 h/a 8 h/a 20 h/a 0 0,5 1 1,5 2 km

Lisätiedot

Tynnyrivaara, OX2 Tuulivoimahanke. ( Layout 9 x N131 x HH145. Rakennukset Asuinrakennus Lomarakennus 9 x N131 x HH145 Varjostus 1 h/a 8 h/a 20 h/a

Tynnyrivaara, OX2 Tuulivoimahanke. ( Layout 9 x N131 x HH145. Rakennukset Asuinrakennus Lomarakennus 9 x N131 x HH145 Varjostus 1 h/a 8 h/a 20 h/a , Tuulivoimahanke Layout 9 x N131 x HH145 Rakennukset Asuinrakennus Lomarakennus 9 x N131 x HH145 Varjostus 1 h/a 8 h/a 20 h/a 0 0,5 1 1,5 km 2 SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations

Lisätiedot

Miehittämättömän lennokin ottamien ilmakuvien käyttö energiakäyttöön soveltuvien biomassojen määrän nopeassa arvioinnissa

Miehittämättömän lennokin ottamien ilmakuvien käyttö energiakäyttöön soveltuvien biomassojen määrän nopeassa arvioinnissa Miehittämättömän lennokin ottamien ilmakuvien käyttö energiakäyttöön soveltuvien biomassojen määrän nopeassa arvioinnissa Anna Lopatina, Itä-Suomen yliopisto, Metsätieteiden osasto, Anna.lopatina@uef.fi

Lisätiedot

PURO Osahanke 3. Elintoimintoihin perustuvat mallit: Tavoitteet. PipeQual-mallin kehittäminen. PipeQual-mallin soveltaminen

PURO Osahanke 3. Elintoimintoihin perustuvat mallit: Tavoitteet. PipeQual-mallin kehittäminen. PipeQual-mallin soveltaminen PURO Osahanke 3 Annikki Mäkelä, HY Anu Kantola Harri Mäkinen Elintoimintoihin perustuvat mallit: Tavoitteet PipeQual-mallin kehittäminen mänty: puuaineen ominaisuudet mallit männyn kasvumalliin mallin

Lisätiedot

Energiapuun korjuun taloudellisuus nuorissa kasvatusmetsissä

Energiapuun korjuun taloudellisuus nuorissa kasvatusmetsissä Energiapuun korjuun taloudellisuus nuorissa kasvatusmetsissä Kehittyvä metsäenergiaseminaari Anssi Ahtikoski, Metsäntutkimuslaitos Seinäjoki 18.11.2009 Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish

Lisätiedot

Kantobiomassan määrän mallintaminen leimikoissa hakkuukonemittausten avulla

Kantobiomassan määrän mallintaminen leimikoissa hakkuukonemittausten avulla Metsätietee päivä, 6.0.0 Katobiomassa määrä mallitamie leimikoissa hakkuukoemittauste avulla Heikki Ovaskaie, Itä Suome yliopisto Pirkko Pihlaja, UPM Kymmee Teijo Palader, Itä Suome yliopisto Johdato Suomessa

Lisätiedot

Jani Heikkilä, Myyntijohtaja, Bitcomp Oy. Kantoon -sovellus ja muut metsänomistajan palvelut

Jani Heikkilä, Myyntijohtaja, Bitcomp Oy. Kantoon -sovellus ja muut metsänomistajan palvelut Jani Heikkilä, Myyntijohtaja, Bitcomp Oy Kantoon -sovellus ja muut metsänomistajan palvelut Missio: Tietojärjestelmämme tuottavat asiakkaillemme aitoa arvoa ja rahassa mitattavia hyötyjä. Bitcomp Oy osaamista

Lisätiedot

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered by the blade Please look in WTG table 22.12.2014 11:33 / 1 Minimum

Lisätiedot

Säilörehunurmen sadon määrän kaukokartoitus

Säilörehunurmen sadon määrän kaukokartoitus Säilörehunurmen sadon määrän kaukokartoitus Jere Kaivosoja, LUKE LYHYESTI Kaukokartoitusta droneilla ja satelliiteilla Dronet: +Tarkka resoluutio +Absoluuttiset arvot mahdollisia +Tarkemmat laatutiedot

Lisätiedot

Puustotietojen keruun tekniset vaihtoehdot, kustannustehokkuus ja tarkkuus

Puustotietojen keruun tekniset vaihtoehdot, kustannustehokkuus ja tarkkuus Puustotietojen keruun tekniset vaihtoehdot, kustannustehokkuus ja tarkkuus Janne Uuttera Metsätehon seminaari 8.5.2007 Metsävaratietojärjestelmien tulevaisuus Tausta Tietojohtamisen välineissä, kuten metsävaratietojärjestelmissä,

Lisätiedot

TERRAMONITOR HAKKUIDEN MUUTOSTULKINTA JA RAJAUS PERUSTUEN SENTINEL-2 SATELLIITTIKUVA-AINEISTOON SUOMEN METSÄKESKUKSELLE RAPORTTI 13.2.

TERRAMONITOR HAKKUIDEN MUUTOSTULKINTA JA RAJAUS PERUSTUEN SENTINEL-2 SATELLIITTIKUVA-AINEISTOON SUOMEN METSÄKESKUKSELLE RAPORTTI 13.2. TERRAMONITOR HAKKUIDEN MUUTOSTULKINTA JA RAJAUS PERUSTUEN SENTINEL-2 SATELLIITTIKUVA-AINEISTOON SUOMEN METSÄKESKUKSELLE RAPORTTI 13.2.2019 Terramonitor 00240 Helsinki FINLAND contact@terramonitor.com 1

Lisätiedot

Metsien hoito jatkuvapeitteisenä: taloudellien optimointi ja kannattavuus Vesa-Pekka Parkatti, Helsingin yliopisto, Metsätieteiden osasto

Metsien hoito jatkuvapeitteisenä: taloudellien optimointi ja kannattavuus Vesa-Pekka Parkatti, Helsingin yliopisto, Metsätieteiden osasto Metsien hoito jatkuvapeitteisenä: taloudellien optimointi ja kannattavuus Vesa-Pekka Parkatti, Helsingin yliopisto, Metsätieteiden osasto Taloudellis-ekologinen optimointi -tutkimusryhmä Aino Assmuth,

Lisätiedot

Suomen metsäkeskus. SMK:n ja VMI:n inventointien yhteistyömahdollisuuksia. Taksaattoriklubin kevätseminaari Helsinki, 20.3.

Suomen metsäkeskus. SMK:n ja VMI:n inventointien yhteistyömahdollisuuksia. Taksaattoriklubin kevätseminaari Helsinki, 20.3. Suomen metsäkeskus SMK:n ja VMI:n inventointien yhteistyömahdollisuuksia Taksaattoriklubin kevätseminaari Helsinki, 20.3.2015 Juho Heikkilä Sisältöä 1. SMK:n metsävaratiedosta lyhyesti 2. VMI-SMK yhteistyön

Lisätiedot

WindPRO version joulu 2012 Printed/Page :42 / 1. SHADOW - Main Result

WindPRO version joulu 2012 Printed/Page :42 / 1. SHADOW - Main Result SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered by the blade Please look in WTG table 13.6.2013 19:42 / 1 Minimum

Lisätiedot

Kuusen kasvun ja puutavaran laadun ennustaminen

Kuusen kasvun ja puutavaran laadun ennustaminen 1/13 Kuusen kasvun ja puutavaran laadun ennustaminen Anu Kantola Työ on aloitettu omana hankkeenaan 1.1.21 Suomen Luonnonvarain Tutkimussäätiön rahoittamana, siirtyi Puro-hankkeen rahoittamaksi 1.1.24

Lisätiedot

LUONTAISEN UUDISTAMISEN ONGELMAT POHJOIS-SUOMESSA SIEMENSADON NÄKÖKULMASTA. Anu Hilli Tutkija Oamk / Luonnonvara-alan yksikkö

LUONTAISEN UUDISTAMISEN ONGELMAT POHJOIS-SUOMESSA SIEMENSADON NÄKÖKULMASTA. Anu Hilli Tutkija Oamk / Luonnonvara-alan yksikkö LUONTAISEN UUDISTAMISEN ONGELMAT POHJOIS-SUOMESSA SIEMENSADON NÄKÖKULMASTA Anu Hilli Tutkija Oamk / Luonnonvara-alan yksikkö LUONTAINEN UUDISTAMINEN Viimeisen kymmenen vuoden aikana metsiä on uudistettu

Lisätiedot

,0 Yes ,0 120, ,8

,0 Yes ,0 120, ,8 SHADOW - Main Result Calculation: Alue 2 ( x 9 x HH120) TuuliSaimaa kaavaluonnos Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered

Lisätiedot

ARVOMETSÄ METSÄN ARVO 15.3.2016

ARVOMETSÄ METSÄN ARVO 15.3.2016 SISÄLTÖ MAA JA PUUSTO NETTONYKYARVO NETTOTULOT JA HAKKUUKERTYMÄT ARVOMETSÄ METSÄN ARVO 15.3.2016 KUNTA TILA REK.NRO 1234567892 LAATIJA: Antti Ahokas, Metsäasiantuntija 2 KASVUPAIKKOJEN PINTAALA JA PUUSTO

Lisätiedot

Taimikonhoidon ajoituksen kustannus ja kannattavuusvaikutukset

Taimikonhoidon ajoituksen kustannus ja kannattavuusvaikutukset Taimikonhoidon ajoituksen kustannus ja kannattavuusvaikutukset Juho Rantala Kustannustehokas metsänhoito seminaarisarja Joensuu 29.11.2011 Kilpailevan kasvillisuuden vaikutus Jo vähäinen kilpailu vaikuttaa

Lisätiedot

Kangasmaiden lannoitus

Kangasmaiden lannoitus Kangasmaiden lannoitus Metsäntutkimuspäivä Muhoksella 26.3. 29 Mikko Kukkola Metla / Vantaa Metla / Erkki Oksanen / Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish Forest Research Institute www.metla.fi

Lisätiedot

Maaston ja tiestön kantavuuden ennustaminen. Jori Uusitalo Jari Ala-ilomäki Harri Lindeman Tomi Kaakkurivaara Nuutti Vuorimies Pauli Kolisoja

Maaston ja tiestön kantavuuden ennustaminen. Jori Uusitalo Jari Ala-ilomäki Harri Lindeman Tomi Kaakkurivaara Nuutti Vuorimies Pauli Kolisoja Maaston ja tiestön kantavuuden ennustaminen Jori Uusitalo Jari Ala-ilomäki Harri Lindeman Tomi Kaakkurivaara Nuutti Vuorimies Pauli Kolisoja Metsätien kantavuuden mittaus Pudotuspainolaitteet Loadman ja

Lisätiedot

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered by the blade Please look in WTG table WindPRO version 2.8.579

Lisätiedot

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered by the blade Please look in WTG table WindPRO version 2.8.579

Lisätiedot

Rakennukset Varjostus "real case" h/a 0,5 1,5

Rakennukset Varjostus real case h/a 0,5 1,5 Tuulivoimala Rakennukset Asuinrakennus Liikerak. tai Julkinen rak. Lomarakennus Teollinen rakennus Kirkollinen rakennus Varjostus "real case" h/a 1 h/a 8 h/a 20 h/a 1 2 3 5 8 4 6 7 9 10 0 0,5 1 1,5 2 km

Lisätiedot

Taimikonhoidon ajoitus ja sen merkitys kuusen uudistamisketjussa. Karri Uotila Kustannustehokas metsänhoito seminaarisarja 2011 17.11.

Taimikonhoidon ajoitus ja sen merkitys kuusen uudistamisketjussa. Karri Uotila Kustannustehokas metsänhoito seminaarisarja 2011 17.11. Taimikonhoidon ajoitus ja sen merkitys kuusen uudistamisketjussa Karri Uotila Kustannustehokas metsänhoito seminaarisarja 2011 17.11.2011 Mikkeli Karri Uotila Taimikonhoidon kustannukset Taimikonhoidon

Lisätiedot

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG SHADOW - Main Result Calculation: N117 x 9 x HH141 Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered by the blade Please look in WTG

Lisätiedot

Kaukokartoitusmenetelmien hyödyntämis- mahdollisuuksista maaainesten oton valvonnassa ja seurannassa

Kaukokartoitusmenetelmien hyödyntämis- mahdollisuuksista maaainesten oton valvonnassa ja seurannassa Kaukokartoitusmenetelmien hyödyntämis- mahdollisuuksista maaainesten oton valvonnassa ja seurannassa Riitta Teiniranta, Pekka Härmä, Markus Törmä, Jari Rintala ja Mikko Sane Suomen Ympäristökeskus Maa-aineispäivät

Lisätiedot

Laserkeilauspohjaiset laskentasovellukset

Laserkeilauspohjaiset laskentasovellukset Laserkeilauspohjaiset laskentasovellukset Petteri Packalén Matti Maltamo Laseraineiston käsittely: Ohjelmistot, formaatit ja standardit Ei kovin monia ohjelmia laserpisteaineiston käsittelyyn» Terrasolid

Lisätiedot

Eri-ikäisrakenteisen metsän kasvatus

Eri-ikäisrakenteisen metsän kasvatus Eri-ikäisrakenteisen metsän kasvatus Sauli Valkonen Metsäntutkimuslaitos (METLA) 24.5.2012 1 Eri-ikäismetsän kasvatus käytännössä: poiminta- ja pienaukkohakkuut peitteisenä kasvattamisen filosofia ts.

Lisätiedot

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered by the blade Please look in WTG table WindPRO version 2.9.269

Lisätiedot

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered by the blade Please look in WTG table WindPRO version 2.8.579

Lisätiedot

Kaukokartoitustiedon käyttö LUKE:ssa

Kaukokartoitustiedon käyttö LUKE:ssa Kaukokartoitustiedon käyttö LUKE:ssa Sakari Tuominen sakari.tuominen@luke.fi Metsien kartoitus: Valtakunnan metsien inventointi VMI VMI perustuu systemaattiseen ryvästettyyn koealaotantaan 5 vuoden inventointikierrolla

Lisätiedot

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered by the blade Please look in WTG table 5.11.2013 16:44 / 1 Minimum

Lisätiedot

Mikä on taimikonhoidon laadun taso?

Mikä on taimikonhoidon laadun taso? Mikä on taimikonhoidon laadun taso? MMT Timo Saksa Luonnonvarakeskus Suonenjoen toimipaikka Pienten taimikoiden laatu VMI:n mukaan Tyydyttävässä taimikossa kasvatettavien taimien määrä on metsänhoito-suositusta

Lisätiedot

Kaukokartoitusaineistot ja maanpeite

Kaukokartoitusaineistot ja maanpeite Kansallinen maastotietokanta hanke Maasto-työpaja 20.9.2016 Maanmittauslaitos Kaukokartoitusaineistot ja maanpeite Pekka Härmä Suomen Ympäristökeskus 1 Sisältö SYKE tietotarpeet / kokemukset maanpeiteseurannassa

Lisätiedot

ARVO ohjelmisto. Tausta

ARVO ohjelmisto. Tausta ARVO ohjelmisto Tausta Jukka Malinen, Metla Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish Forest Research Institute www.metla.fi Ennakkotiedon tarve - Metsänomistaja 11.2.2010 2 Ennakkotiedon

Lisätiedot

Forest Big Data (FBD) -tulosseminaari Helsingin yliopiston metsätieteiden laitos & Maanmittauslaitoksen paikkatietokeskus (FGI)

Forest Big Data (FBD) -tulosseminaari Helsingin yliopiston metsätieteiden laitos & Maanmittauslaitoksen paikkatietokeskus (FGI) Forest Big Data (FBD) -tulosseminaari 8.3.2016 Helsingin yliopiston metsätieteiden laitos & Maanmittauslaitoksen paikkatietokeskus (FGI) Markus Holopainen, Aluepohjaista inventointia vai yksinpuintulkintaa?

Lisätiedot

VESISEN Sentinel- ja Landsat-satelliittien aineistot Suomen rannikon ja järvien vedenlaadun seurannassa

VESISEN Sentinel- ja Landsat-satelliittien aineistot Suomen rannikon ja järvien vedenlaadun seurannassa VESISEN Sentinel- ja Landsat-satelliittien aineistot Suomen rannikon ja järvien vedenlaadun seurannassa Jenni Attila (SYKE) Sampsa Koponen, Kari Kallio, Vesa Keto, Hanna Alasalmi, Eeva Bruun, Mikko Kervinen

Lisätiedot

NUORTEN METSIEN RAKENNE JA KEHITYS

NUORTEN METSIEN RAKENNE JA KEHITYS NUORTEN METSIEN RAKENNE JA KEHITYS Saija Huuskonen Metsäntutkimuslaitos, Vantaa Tutkimuksen tavoitteet 1. Selvittää 198-luvulla onnistuneesti perustettujen havupuuvaltaisten taimikoiden metsänhoidollinen

Lisätiedot

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG VE1 SHADOW - Main Result Calculation: 8 x Nordex N131 x HH145m Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered by the blade Please

Lisätiedot

Laserkeilauksella kattavaa tietoa kaupunkimetsistä

Laserkeilauksella kattavaa tietoa kaupunkimetsistä Laserkeilauksella kattavaa tietoa kaupunkimetsistä Topi Tanhuanpää HY, Metsätieteiden osasto / UEF, Historia- ja maantieteiden osasto Kaupunkimetsät: Mitä ne ovat? Kaupungissa ja sen laitamilla kasvavien

Lisätiedot

Tuulituhot ja metsänhoito

Tuulituhot ja metsänhoito Tuulituhot ja metsänhoito Susanne Suvanto Metsänterveysseminaari 1 Susanne Suvanto, Metsänterveysseminaari Tuulituhot Suomessa Tuulituhot usein esiintyvät tuulennopeudet vs. myrskytuulet Myrskytuhot Syysmyrskyt

Lisätiedot

WindPRO version joulu 2012 Printed/Page :47 / 1. SHADOW - Main Result

WindPRO version joulu 2012 Printed/Page :47 / 1. SHADOW - Main Result SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered by the blade Please look in WTG table WindPRO version 2.8.579

Lisätiedot

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered by the blade Please look in WTG table WindPRO version 2.8.579

Lisätiedot

Työvoima Palvelussuhdelajeittain %-jakautumat

Työvoima Palvelussuhdelajeittain %-jakautumat Hallinto 2510 Hyvinvointitoimiala tammikuu 134,9 121,3-13,6 82,8 84,4 3,2 5,4 11,8 7,3 2,3 2,9 3,9 5,8 55,6 38,6 123,1 107,6 91,3 % 88,7 % helmikuu 133,9 118,8-15,1 82,3 83,4 3,9 5,5 11,1 7,6 2,6 3,6 8,1

Lisätiedot

Kaukokartoitusaineistot ja maanpeite

Kaukokartoitusaineistot ja maanpeite Kansallinen maastotietokanta hanke Maasto-työpaja 20.9.2016 Kaukokartoitusaineistot ja maanpeite Pekka Härmä Suomen Ympäristökeskus 1 Sisältö SYKE tietotarpeet Tietolähteet maanpeitetiedon tuottamisessa

Lisätiedot

Puukarttajärjestelmä hakkuun tehostamisessa. Timo Melkas Mikko Miettinen Jarmo Hämäläinen Kalle Einola

Puukarttajärjestelmä hakkuun tehostamisessa. Timo Melkas Mikko Miettinen Jarmo Hämäläinen Kalle Einola Puukarttajärjestelmä hakkuun tehostamisessa Timo Melkas Mikko Miettinen Jarmo Hämäläinen Kalle Einola Tavoite Tutkimuksessa selvitettiin hakkuukoneeseen kehitetyn puukarttajärjestelmän (Optical Tree Measurement

Lisätiedot

Taimikonhoidon omavalvontaohje

Taimikonhoidon omavalvontaohje Omavalvonnalla laatua ja tehoa metsänhoitotöihin Taimikonhoidon omavalvontaohje Taimikonhoidon merkitys Taimikonhoidolla säädellään kasvatettavan puuston puulajisuhteita ja tiheyttä. Taimikonhoidon tavoitteena

Lisätiedot

ARVO ohjelmisto. Tausta

ARVO ohjelmisto. Tausta ARVO ohjelmisto Tausta Jukka Malinen, Metla Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish Forest Research Institute www.metla.fi Ennakkotiedon tarve - Metsänomistaja 25.1.2010 2 Ennakkotiedon

Lisätiedot

Metsien hoidolla tuulituhojen torjuntaan

Metsien hoidolla tuulituhojen torjuntaan Metsien hoidolla tuulituhojen torjuntaan Heli Peltola, Itä-Suomen yliopisto Kuva: Heli Viiri Kuva: MOTIVE Merkittävimmät tuulituhot Suomessa Myrsky Tuho, Keskituuli (10 min) & Alue milj. m 3 puuskat, m

Lisätiedot

LAS- ja ilmakuva-aineistojen käsittely ArcGIS:ssä

LAS- ja ilmakuva-aineistojen käsittely ArcGIS:ssä Esri Finland LAS- ja ilmakuva-aineistojen käsittely ArcGIS:ssä November 2012 Janne Saarikko Agenda Lidar-aineistot ja ArcGIS 10.1 - Miten LAS-aineistoa voidaan hyödyntää? - Aineistojen hallinta LAS Dataset

Lisätiedot

Kasvatettavan puuston määritys koneellisessa harvennuksessa

Kasvatettavan puuston määritys koneellisessa harvennuksessa Kasvatettavan puuston määritys koneellisessa harvennuksessa Pohjois-Suomi Ohje hakkuukoneen kuljettajalle HARVENNUKSEN TAVOITTEET Harvennuksen tavoitteena on keskittää metsikön puuntuotoskyky terveisiin,

Lisätiedot

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG

TM ETRS-TM35FIN-ETRS89 WTG SHADOW - Main Result Assumptions for shadow calculations Maximum distance for influence Calculate only when more than 20 % of sun is covered by the blade Please look in WTG table WindPRO version 2.8.579

Lisätiedot

Metsävaratieto ja sen käytön mahdollisuudet. 4.12.2014 Raito Paananen Metsätietopäällikkö Suomen metsäkeskus Julkiset palvelut, Keski-Suomi

Metsävaratieto ja sen käytön mahdollisuudet. 4.12.2014 Raito Paananen Metsätietopäällikkö Suomen metsäkeskus Julkiset palvelut, Keski-Suomi Metsävaratieto ja sen käytön mahdollisuudet 4.12.2014 Raito Paananen Metsätietopäällikkö Suomen metsäkeskus Julkiset palvelut, Keski-Suomi Sisältö 1. Julkisin varoin kerättävien metsävaratietojen keruun

Lisätiedot

KEMERA - valmisteilla olevat muutokset Kemera-järjestelmään

KEMERA - valmisteilla olevat muutokset Kemera-järjestelmään KEMERA - valmisteilla olevat muutokset Kemera-järjestelmään Maa- ja metsätalousministeriö Helmikuu 2016 Sanna Paanukoski Marja Hilska-Aaltonen Kaisa Pirkola Kemera-laki Uusi kemera-laki tuli voimaan 1.6.2015.

Lisätiedot

Kuusen kasvun ja puutavaran laadun ennustaminen

Kuusen kasvun ja puutavaran laadun ennustaminen Kuusen kasvun ja puutavaran laadun ennustaminen Anu Kantola Työ on aloitettu omana hankkeenaan 1.1.21 Suomen Luonnonvarain Tutkimussäätiön rahoittamana, siirtyi Puro -hankkeen rahoittamaksi 1.1.24 Biomassa-aineiston

Lisätiedot

Avoin datapolitiikka ja avoimen lähdekoodin toimintamalli- Metsäva

Avoin datapolitiikka ja avoimen lähdekoodin toimintamalli- Metsäva Avoin datapolitiikka ja avoimen lähdekoodin toimintamalli Metsävarakartat Metsäntutkimuslaitos, Vantaa PL 18, 01301 VANTAA email: erkki.tomppo@metla.fi http://www.metla.fi/pp/etom/index-en.htm Metsävarakartat

Lisätiedot

Metsien hiilitaseet muuttuvassa ilmastossa Climforisk-hankkeen loppuseminaari,

Metsien hiilitaseet muuttuvassa ilmastossa Climforisk-hankkeen loppuseminaari, Metsien hiilitaseet muuttuvassa ilmastossa Climforisk-hankkeen loppuseminaari, 9.12.2014 Mikko Peltoniemi, Annikki Mäkelä, Tuomo Kalliokoski, Aleksi Lehtonen, Sanna Härkönen, ym. www.metla.fi/life/climforisk

Lisätiedot

Latuviitan Landsat-mosaiikki Itämeren alueelta

Latuviitan Landsat-mosaiikki Itämeren alueelta Latuviitan Landsat-mosaiikki Itämeren alueelta Summary: A public domain 7 band thematic Landsat mosaic which covers the whole Baltic Sea area. Combined from 159 full Landsat 7 ETM+ scenes from year 1999-2002.

Lisätiedot

Kasvava metsävaratiedon kysyntä. Metsässä puhaltavat uudet tuulet seminaari, 11.9.2012, Mikkeli Kari T. Korhonen, Metla/VMI

Kasvava metsävaratiedon kysyntä. Metsässä puhaltavat uudet tuulet seminaari, 11.9.2012, Mikkeli Kari T. Korhonen, Metla/VMI Kasvava metsävaratiedon kysyntä Metsässä puhaltavat uudet tuulet seminaari, 11.9.212, Mikkeli Kari T. Korhonen, Metla/VMI Maapinta-alasta 75 % on metsää 1. Suomen metsävaratiedot Puuston määrä 2,3 miljardia

Lisätiedot

Poistettavien puiden valinta laatuperustein harvennushakkuulla

Poistettavien puiden valinta laatuperustein harvennushakkuulla Poistettavien puiden valinta laatuperustein harvennushakkuulla Manne Viljamaa TAMK http://puuhuoltooppimispolku.projects.tamk.fi/path.p hp?show=31 1. Harvennushakkuun terminologiasta Käsitteet tuulee olla

Lisätiedot

Suomen Metsäosaamisen Vientiseminaari: Kokemuksia ja ajatuksia metsäosaamisen viennin haasteista

Suomen Metsäosaamisen Vientiseminaari: Kokemuksia ja ajatuksia metsäosaamisen viennin haasteista Suomen Metsäosaamisen Vientiseminaari: Kokemuksia ja ajatuksia metsäosaamisen viennin haasteista 17.06 2010 Tapani Oksanen, Indufor Oy Muutama sana Induforista Riippumaton metsäalan neuvonantajaorganisaatio,

Lisätiedot

Taimikonhoidon ajoituksen kustannus ja kannattavuusvaikutukset

Taimikonhoidon ajoituksen kustannus ja kannattavuusvaikutukset Taimikonhoidon ajoituksen kustannus ja kannattavuusvaikutukset Juho Rantala Kustannustehokas metsänhoito seminaarisarja Rovaniemi 27.10.2011 Taimikonhoidon kustannukset Taimikonhoidon kustannukset ovat

Lisätiedot

( N117 x HH141 ( Honkajoki N117 x 9 x HH120 tv-alueet ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( m. Honkajoki & Kankaanpää tuulivoimahankkeet

( N117 x HH141 ( Honkajoki N117 x 9 x HH120 tv-alueet ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( m. Honkajoki & Kankaanpää tuulivoimahankkeet Honkajoki & Kankaanpää tuulivoimahankkeet N117 x HH141 Honkajoki N117 x 9 x HH120 tv-alueet Alahonkajoki_kaava_alueen_raja_polyline Asuinrakennus Julkinen tai liiker rak. Lomarakennus Teollinen rak. Allas

Lisätiedot

Satelliittipaikannuksen tarkkuus hakkuukoneessa. Timo Melkas Mika Salmi Jarmo Hämäläinen

Satelliittipaikannuksen tarkkuus hakkuukoneessa. Timo Melkas Mika Salmi Jarmo Hämäläinen Satelliittipaikannuksen tarkkuus hakkuukoneessa Timo Melkas Mika Salmi Jarmo Hämäläinen Tavoite Tutkimuksen tavoite oli selvittää nykyisten hakkuukoneissa vakiovarusteena olevien satelliittivastaanottimien

Lisätiedot

Kuinka ilmasto vaikuttaa metsien hiilinieluihin ja metsätuhoihin? Climforisk

Kuinka ilmasto vaikuttaa metsien hiilinieluihin ja metsätuhoihin? Climforisk Kuinka ilmasto vaikuttaa metsien hiilinieluihin ja metsätuhoihin? Climforisk Mikko Peltoniemi Tieteiden talo 29.11.2011 www.metla.fi/life/climforisk LIFE09 ENV/FI/000571 Climate change induced drought

Lisätiedot

Systemaattisuus työmalleissa puunkorjuussa

Systemaattisuus työmalleissa puunkorjuussa Systemaattisuus työmalleissa puunkorjuussa METKA-koulutus Systemaattisen energiapuuharvennuksen teemapäivä Heikki Ovaskainen Erikoistutkija Sisältö Taustaa työmalleista Uusien joukkokäsittelyn työmallien

Lisätiedot

Rautatiekasvillisuudenhallinta laserkeilauksen avulla

Rautatiekasvillisuudenhallinta laserkeilauksen avulla Rautatiekasvillisuudenhallinta laserkeilauksen avulla LIVI/3222/02.01.02/2016 Tuomo Puumalainen Project Manager Oy Arbonaut Ltd. Katja Kapanen Global Virtual Platform GVP Oy 5.9.2018 Tavoitteita Testata

Lisätiedot