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

Transkriptio

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

2 Sisältö 1. Julkisin varoin kerättävien metsävaratietojen keruun ja ajantasaistuksen periaatteet ja toteutus 2. Taimikohtaisen paikkatiedon hyödyntämismahdollisuuksia metsäkeskuksen metsävaratiedon hallinnassa

3 Metsävaratieto ja paikkatiedot metsätaloudessa V aloitettiin laserkeilauspohjaiset metsävarojen inventoinnit koko maassa, 1. kierros valmis Myös edeltävä kuvioittaisena arviointina kerättyä tietoa päivitetään (v ja uudempaa tietoa) Ajantasaista metsävaratietoa on nyt 66 % yksityismetsien pintaalasta eli 9,6 milj.ha (tilanne ). Tehokas metsävaratietojen keruu ja päivitys on keskeinen metsätalouden kilpailukykytekijä. Metsäsektorin tavoitteena on monipuolistaa paikkatietojen käyttöä merkittävästi ja muodostaa metsien korkeaa käyttöastetta tukeva tietokokonaisuus Seuraavan sukupolven metsätietojärjestelmää kehitellään jo Metsätehon vetämässä Forest big data hankkeessa Suomen metsäkeskus 3

4 Metsävaratietojen keruu ja ajantasaistus Metsävaratiedon ylläpito sisältää tiedonkeruun (inventointi) ja ajantasaistuksen. Inventointikierto on 10 vuotta. Välissä tehdään jatkuvaa toimenpiteiden ajantasaistusta. Mahdollisuuksien mukaan tarkennetaan myös kuviorajauksia. Lisäksi laskennallinen puuston kasvatus.

5 Yksityismetsiä inventoidaan väh. 1,5 milj.ha vuosittain (nettoala). laserkeilauksen ja ilmakuvauksen pinta-ala on noin kaksinkertainen. Yksittäisiä inventointialueita on kpl/vuosi, nettoalaltaan yleensä ha. Kullekin alueelle sijoitetaan noin maastokoealaa, jotka mitataan tarkasti Laserkeilausaineiston, ilmakuvien ja maastokoealojen avulla tuotetaan metsävaratiedot koko inventointialueelle. Osalle kuvioista (10-20%), ei saada riittävän luotettavaa tietoa kaukokartoituksella ja niille tehdään ns. kohdennettu maastoinventointi (komi). Nämä kohteet ovat pääosin taimikoita. Kuviotiedon sisältö on pääosin sama kuin ennenkin. Puulajeina mänty, kuusi ja lehtipuu. Sisältää myös metsänhoitosuositusten mukaiset kuviokohtaiset toimenpide-ehdotukset. Tietoja hyödynnetään ensisijaisesti Metsään.fi-palvelussa.

6 Aluevalinta sekä aineiston ja tulkinnan kilpailutus (SMK) Kaukokartoitus; laserkeilaus, ilmakuvaus ja datan prosessointi (ostopalvelu) Mikrokuviointiin perustuva toimenpidekuviointi (SMK) Maastokoealojen sijoittelu, mittaus ja laskenta (SMK) Kuviotietojen koostaminen ja tulosten vienti tietokantaan (SMK) Puustotulkinta ja mikrokuviointi (ostopalvelu) Kohdennettu maastotarkistus; kohteiden valinta ja maastotyöt (SMK) KÄYTTÖÖNOTTO (SMK) 1. vuonna maastokaudella hankitaan ilmakuvat ja laserkeilaus sekä mitataan maastokoealat. Talvikaudella tehdään puustotulkinta ja kuviointi. 2. vuonna tehdään komi sekä viimeistellään julkaistava aineisto.

7 Laseraineistoon perustuvassa puustotulkinnassa on kaksi pääsuuntausta: yksinpuin luku ja aluepohjaiset menetelmät. Aluepohjaisessa käytetään harvapulssista aineistoa (0,5-1 pist./m 2 ), ja yksinpuin tulkinta vaatii tiheäpulssinen aineiston (5-10 pist./m 2 ). Tällä hetkellä metsäkeskuksessa käytetään aluepohjaista menetelmää, joka soveltuu paremmin laajojen alueiden inventointiin. Puustotulkinnassa hyödynnetään laseraineiston lisäksi ilmakuvia erityisesti puulajitunnistuksessa sekä kuvioinnissa. Kuva Blom Kartta Oy

8 Tehdään ositettu ryväsotanta. Optimointiohjelma, jonka iteratiivinen laskentaprosessi hyödyntää olemassa olevaa kuviodataa. Valitaan koealajoukko, jonka jakaumat vastaavat mahdollisimman hyvin koko alueen kuviotiedoista laskettuja ositemuuttujien tavoitejakaumia.

9 Koealamittaus Käytetään kiinteäsäteistä ympyräkoealaa Koealan säde vaihtelee kehitysluokan mukaan 5,64 m - 9 m. Taimikoissa koeala muodostuu 4 säteeltään 2.82 m osakoealasta, jotka sijoitetaan 9 m ympyrän sisään. Koealan keskipiste paikannetaan GPS-laitteella (alle 1 m tarkkuus, tavoite 0.5 m). Yksittäisiä puita ei tällä hetkellä paikanneta Koealan puustotiedot kerätään puulajiositteittain (mänty-kuusilehtipuu). Koealalta mitataan/arvioidaan: 1) Kuviotunnukset ja toimenpidetarpeet 2) Lukupuutunnukset (läpimitta ja puulaji), kaikki yli 5 cm puut 3) Koepuutunnukset (pituus ja ikä) Koepuut valitaan jokaisesta puulajiositteesta läpimitan perusteella (1-3 koepuuta/osite, vähintään ppa mediaanipuu) 4) Taimikoissa mitataan/arvioidaan suoraan koealan keski- ja summatunnukset puulajeittain Runkoluku, pituus, läpimitta ja ikä

10 Maastossa paikannetuille ja mitatuille koealoille haetaan niiden sijaintia vastaavat laser- ja ilmakuvapiirteet. Koealamittausten sekä laser- ja ilmakuvapiirteiden perusteella tuotetaan laskentamallit koealan eri puustotunnuksille. Varsinaisessa aluetason puustotulkinnassa käytetään eiparametrisia menetelmiä kuten lähimmän naapurin menetelmä. Puustotulkinnan inventointiyksikkönä on 16 m x 16 m ruutu (vektori). Mallinnuksessa valittujen laser- ja ilmakuvapiirteiden avulla haetaan inventointialueen kullekin hilaruudulle sitä parhaiten vastaavat koealat ja estimoidaan niiden perusteella jokaiselle ruudulle omat puustotiedot. Ilmakuva, jonka päällä maastokoealaa vastaavat laserpisteet. Kuva Blom Kartta Oy Ilmakuva, jonka päällä puustotulkintahilaa. Kuva Arbonaut Oy

11 Kuviotason tiedot yleistetään kuviolle osuvien hilaruutujen summa- ja keskitunnuksina. Kuvat Arbonaut Oy

12 Kuvioinnin, kasvupaikan ja puustotietojen oikeellisuudelle on asetettu laatuvaatimukset. Toimenpide-ehdotusten tulee olla metsälain mukaisia ja noudattaa metsänhoitosuosituksia. Laserinventoinnin kokonaispuuston tavoitetasot (osumatarkkuus) kuvioille: Keskipituus (h): +/-2 m 80% tapauksista Keskiläpimitta (d 1.3 ): +/-3 cm 80% tapauksista Pohjapinta-ala (ppa): +/- 3 m 2 80% tapauksista Keskitilavuus (v): +/- 20% 80% tapauksista - Puulajikohtaiset tarkkuudet ovat heikommat ja puulajisuhteissa voi esiintyä virheitä. Minimitavoite on, että pääpuulaji on oikein määritetty, jos kuviolla on selkeästi yksi vallitseva puulaji. - Runkolukua (rulu) tarkastellaan vain taimikossa, tavoite: oikein 50% tarkkuudella. Taimikoiden osalta oleellisin oikea hoitotarve. - Laserinventoinnin tarkkuus kasvatus- ja uudistuskypsissä metsissä on vähintään kuvioittaisen maastoarvioinnin tasolla. Mitä pienempi puusto, sen haastavampaa on laserinventointi.

13 Metsävaratiedon ajantasaistus Metsävaratietoa pidetään inventointien välillä ajan tasalla niin hyvin kun se on mahdollista käyttäen kaikkia mahdollisia tietolähteitä Tehdään pääsääntöisesti sisätyönä, poikkeuksena metsäja Kemera-lakien maastotarkastuksista saatava päivitystieto Ajantasaistuksen tietolähteet tällä hetkellä Metsänkäyttöilmoitukset ja Kemera-rahoitushakemukset Metsään.fi-palvelun kautta saapuvat metsävaratiedon päivityspyynnöt metsänomistajilta ja toimijoilta Toimijoiden ja metsänomistajien muut vapaaehtoiset ilmoitukset Näitä on toistaiseksi aika vähän, esim. tietoa toteutetuista hakkuista ja hoitotöistä ei juurikaan saada Tiedonsiirrossa tavoitteena metsätietostandardiin perustuvat menettelyt Suomen metsäkeskus 13

14 Metsävaratiedon ajantasaistus Ajantasaistuksen toteutus: Poistetaan ne toimenpide-ehdotukset, jotka on ilmoitettu toteutetuiksi Mahdollinen kuviorajojen tarkennus, jos uusia ilmakuvia käytettävissä Laskennallinen puuston kasvatus vuosittain tai tarvittaessa Tehty toimenpide huomioidaan mallien mukaan Esim. taimikon perustaminen ohjetiheyteen tai harvennus mallien mukaan Laskenta tuottaa myös uudet toimenpide-ehdotukset (10 v. aikajänteellä) Suomen metsäkeskus 14

15 Taimikohtaisen paikkatiedon hyödyntämismahdollisuuksia Metsävaratiedon ajantasaistus ja uudistamisen valvonnassa: Uudistetun alueen rajauksen ja uudistamisajankohdan täsmentäminen Istutettu taimimäärä / ha saadaan tarkasti Uudistamisen tarkastukset helpottuvat Koneellisen istutuksen kohteet varmasti uudistettu Puiden sijainti metsän kehityksen seurannassa Kaukokartoitustiedon hyödyntämisen tukena (hilatason tiedon tarkentaminen ja täydentäminen puukohtaisella tiedolla) Ainakin taimikkovaiheen ohittaneissa puustoissa Ongelmana se, mikä osa istutetuista puista vaihtuu luontaisesti syntyneisiin puihin. Suomen metsäkeskus 15

16 Esimerkki perustamisilmoituksesta Perustamistieto vuodelta 2011, ilmakuvaus kesältä Suomen metsäkeskus 16

17 Taimikohtaisen paikkatiedon hyödyntämismahdollisuuksia Metsävarojen inventoinnissa: Taimikohtaisen paikkatiedon käyttö laserkeilausinventoinnin apuna taimikoissa ja varttuneissa puustoissa Taimikon hoitotarpeen määritys saattaa onnistua paremmin jos tiedetään missä taimet ovat Edellytykset todennäköisesti paremmat jos keilauksen pulssitiheys olisi suurempi Taimikkovaiheen ohittaneissa puustoissa yksittäisten puiden sijaintitieto apuna laseraineiston mallintamisessa ja hilatason tiedon tuottamisessa Allle 50 cm paikannustarkkuus on pääsääntöisesti riittävä? Apuna myös taimikoiden maastoinventoinnissa, kun istutettujentainten paikat tiedossa Etenkin pienissä taimikoissa kesäaikaan istutetut taimet ei näy Suomen metsäkeskus 17

18 Tulevaisuuden kehitysmahdollisuuksia Yksittäisen puun tilan ja kehityksen seuranta koko kiertoajan ajan käyttäen paikannus- ja kartoitustekniikkaa Kaukokartoitus, maalaser, mobiililaser Kuviokohtaisesta tiedosta hila- ja runkokohtaisiin tietoihin Metsäkoneet mahdollista saada nykyistä paremmin hyötykäyttöön metsävaratiedon keruussa ja päivityksessä Metsävaratietoa voitaisiin päivittämään nykyistä paremmin oikean toteutustiedon varassa Taimikohtainen paikkatieto hyvä lähtökohta Myös yksityiselle metsänomistajalle voidaan jakaa puukohtaista tietoa Maanomistajalle mahdollista toimittaa taimikartta tositteena tehdystä työstä Inventointitekniikka 2020-luvulla? Suomen metsäkeskus 18

19 Kiitos