VMI-koealatiedon ja laserkeilausaineiston yhdistäminen metsäsuunnittelua varten
|
|
- Irma Heino
- 7 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 VMI-koealatiedon ja laserkeilausaineiston yhdistäminen metsäsuunnittelua varten Kuortaneen metsäsuunnitteluseminaari Aki Suvanto, Joensuun yliopisto Petteri Packalén, Joensuun yliopisto Matti Maltamo, Joensuun yliopisto Kari T. Korhonen, Metla
2 Tutkimuksen taustaa Tätä ennen laserkeilausmenetelmän referenssikoealoina on Joensuun yliopiston tutkimuksissa käytetty kiinteäsäteisiä ympyräkoealoja Metla ja metsäkeskukset mittaavat vuosittain n koealaa VMI:n yhteydessä Tutkimuksen päätavoitteena oli selvittää voidaanko VMItyyppisiä, katkaistuja relaskooppikoealoja käyttää laserkeilauksen mallinnusaineistona Tämä toisi mahdollisesti selvää kustannushyötyä maastotöiden suunnitteluun ja maastomittauksiin Metlan, JoY:n ja Tapion yhteistutkimus
3 Tutkimuksen muita tavoitteita Olemassa olevien laserkeilausaineistojen ja maastoaineistojen yhdistäminen uusiin aineistoihin. Puulajitunnistuksen kehittäminen Toimenpidetarpeen määrittäminen käyttäen vanhaa inventointiaineistoa, toimenpidetietoa sekä kaukokartoitusperusteisesti estimoituja puustotunnuksia. Solmu-inventointimallin mukaisen metsikkökohtaisen tiedon tuottaminen estimoiduista puustotunnuksista. Tämä esitys käsittelee kuitenkin VMI-koealatiedon ja laserkeilausaineistojen yhdistämistä metsäsuunnittelua varten
4 Tutkimusalue Tutkimusalueeksi valittiin osa Kuortaneen kunnan alueesta Inventointialueen pinta-ala on noin hehtaaria Koko alueelta on olemassa kesällä 2006 hankittu laserja ilmakuva-aineisto Laserkeilausaineiston pulssitiheys on 0,5 pulssia/m 2 ja samalta alueelta on kuvattu digitaalinen ilmakuvaaineisto resoluutioltaan 0,5 metriä
5 Tutkimusalue
6 Tutkimuksessa käytetty koeala-aineisto Tätä tutkimusta varten Kuortaneen kunnan alueelta mitattiin referenssikoealoja käyttämällä tihennettyä VMI-otantaa Samasta koealan keskipisteestä mitattiin kiinteäsäteinen 9 metrin koeala ja VMI:ssä käytetty katkaistu relaskooppikoeala, jonka säde oli 12,52 metriä Kiinteäsäteisen koealan alueelta mitattiin kaikki puut joiden rinnankorkeusläpimitta ylittää 5 cm VMI-koealalta mitattiin vain relaskooppiin (kerroin 2) tulevat puut Molemmilta koealoilta mitattiin pituuskoepuiksi jokaisen puulajin pohjapinta-alamediaanipuu
7 Esimerkki koealoista
8 Tutkimuksessa käytetty koeala-aineisto Jokaisen koealan keskipisteen sijainti mitattiin differentiaalikorjaukseen perustuvalla GPS-laitteella Tosin jälkeenpäin kävi ilmi, että VMI-ryhmän mukana ollut GPS-mittalaite ei ollut riittävän tarkka joten tästä syystä Kuortaneen alueelta valitut mallinnuskoealat paikannettiin uudelleen tänä keväänä tarkemmalla GPS-mittalaitteella: keskimääräinen poikkeama tarkistuksessa oli 4 m Lopulliseksi mallinnuskoealojen määräksi tuli 335 koealaa ja ne sijaitsevat tasaisesti koko inventointialueella Yleisesti Kuortaneen inventointialue on erittäin haasteellinen, koska se on hyvin pirstoutunutta ja sisältää paljon vaihtelua
9
10
11
12 Puustotunnusten mallinnus laserkeilaus- ja ilmakuva-aineistosta Ensin laskettiin hehtaarikohtaiset puustotunnukset puulajeittain kaikille mallinnuksessa oleville koealoille Puulajit jaettiin seuraavanlaisesti: mänty, kuusi ja lehtipuut Niille laskettiin Dgm, Hgm, Rulu, PPA, V ja ikä Puiden pituudet laskettiin Veltheimin pituusmallilla käyttäen koealakohtaista, puulajeittaista suhteellista kalibrointia Puiden tilavuudet laskettiin Laasasenahon kahden selittäjän tilavuusmalleilla puulajeittain
13 Puustotunnusten mallinnus laserkeilaus- ja ilmakuva-aineistosta Puustotunnusten laskennan jälkeen laser- ja ilmakuvaaineistosta leikattiin ja laskettiin kullekin koealalle mallinnuksessa tarvittavat selittävät muuttujat Laserpisteaineiston korkeusjakaumasta laskettiin erilaisia tilastollisia tunnuslukuja jokaiselle koealalle, joita olivat mm.» kasvillisuus-osuus» laserin tiheys- ja korkeushavainnot» intensiteettiarvot Vastaavasti ilmakuva-aineistosta laskettiin kullekin koealalle sävyarvo- ja tekstuuritunnuksia Laserkeilausaineisto kuvaa puuston määrää sekä suuruutta ja ilmakuva-aineisto eri puulajien osuutta
14 Puustotunnusten mallinnus laserkeilaus- ja ilmakuva-aineistosta Itse mallinnuksessa ja muussa laskennassa käytettiin k- MSN mallinnustekniikkaa Se on ei-parametrinen lähimmän naapurin menetelmä, joka hyödyntää kanoonisia korrelaatioita Tässä tutkimuksessa käytettiin kuutta lähintä naapuria k-msn malliin tuli mukaan 10 selittävää muuttujaa» 6 lasermuuttujaa» 4 ilmakuvatunnusta Mallinnettavia muuttujia 21 kpl Summatunnukset, kuten puuston runkoluku pohjapintaala ja kokonaistilavuus on summattu puulajeittaisista tuloksista
15 Puustotunnusten mallinnus laserkeilaus- ja ilmakuva-aineistosta k-msn malli laadittiin käyttämällä molempien koealatyyppien referenssipuustotunnuksia» kiinteäsäteinen 9 metrin ympyräkoeala» VMI:n 12,52 metrin katkaistu relaskooppikoeala Selittävät muuttujat on laskettu kiinteäsäteisen koealan alueelta, koska VMI-koealan tapauksessakin suurin osa puustosta tulee mukaan kiinteäsäteisen koealan alueelta Ainoastaan suuria puita voi tulla mukaan koealan reunoilta Tämän tutkimuksen tulokset on validoitu laskemalla molemmilla malleilla puustotunnukset erilliselle kuvioittaisen arvioinnin tarkistusmittausaineistolle
16 Tulokset Tarkistusmittausaineisto sisältää 69 eri metsikkökuviota ja jokaisen kuvion sisällä on viiden säteeltään 9 metrisen koealan systemaattinen verkko Kuviokohtaiset referenssipuustotunnukset on laskettu ympyräkoealojen puustotunnusten keskiarvoina Laskettaessa tuloksia kuvioille on jokaisen puustotunnuksen osalla otettu huomioon tarkistusmittauksessa syntyvä otantavirhe Kuviokohtaisten tulosten validointiin pitäisi käytännössä mitata huomattavasti tiheämpi koealaverkosto
17 Tulokset Kaukokartoitusmenetelmän tuottamat tulokset laskettiin tietyn kokoiselle hilaruudulle, tässä 16x16m Kaukokartoituksen avulla tuotetut kuviokohtaiset tulokset laskettiin kuvion sisällä olevien hilaruutujen keskiarvoina
18 Tulokset Esimerkkinä tuloksista puuston tilavuuden tarkkuus tarkistusmitatuilla metsikkökuvioilla Referenssi Kiinteäsäteinen koeala VMI-koeala Tunnus Keskiarvo Keskihajonta RMSE_% Harha_% RMSE_% Harha_% mänty_v kuusi_v lehtipuu_v summa_v
19 Johtopäätöksiä Kuortaneella saadut inventointitulokset olivat suurin piirtein samanlaisia kuin mitä aikaisemmissa Joensuun yliopiston projekteissa» Juuka ja Matalansalo jotka sijaitsevat metsäyhtiön mailla Pääpuulajin suhteen tulokset olivat hyviä Puulajeittaisista tuloksista kuusen tarkkuudet olivat selvästi huonompia kuin mitä aikaisemmin Tämä aiheutui suurelta osin yksinkertaisesti siitä, ettei mallinnusaineistossa ollut tarpeeksi runsaspuustoisia kuusivaltaisia koealoja» Juuka ja Matalansalo n. 500 koealaa, nyt 335 kpl. Lisäksi Kuortaneen maankäytön rakenne ja puuston vaihtelu poikkeaa selvästi aikaisemmista inventointialueista
20 Johtopäätöksiä VMI-koealojen käyttö voisi olla perusteltua jos voidaan hyödyntää useamman vuoden aineistoja suurelta inventointi alueelta, esim ha? Onko laajalta alueelta saatavissa homogeenista kaukokartoitusaineistoa (ilmakuva- ja laserkeilausaineistot)? 1 2 vuotta vanhan aineiston hyödyntäminen edellyttäisi tietoa hakkuista ja kasvun päivitystä -> lisää epävarmuutta Relaskooppikoealan käyttö mallinnuksessa ei huonontanut tuloksia kovinkaan paljon, mutta Koealojen paikannus nykyistäkin tarkemmaksi -> työn hidastuminen
Laserkeilauspohjaiset laskentasovellukset
Laserkeilauspohjaiset laskentasovellukset Petteri Packalén Matti Maltamo Laseraineiston käsittely: Ohjelmistot, formaatit ja standardit Ei kovin monia ohjelmia laserpisteaineiston käsittelyyn» Terrasolid
LisätiedotTiheäpulssinen 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,
LisätiedotPuustotietojen 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,
LisätiedotSMK:n ja VMI:n inventointien yhteistyömahdollisuuksia: VMI:n näkökulma
SMK:n ja VMI:n inventointien yhteistyömahdollisuuksia: VMI:n näkökulma Kai Mäkisara Luonnonvarakeskus Muita Luke:sta projektissa mukana olevia/olleita: Erkki Tomppo, Helena Henttonen, Nea Kuusinen, Nina
LisätiedotMARV 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
LisätiedotKaukokartoitusperusteisen inventointimallin kokonaistestaus
Kaukokartoitusperusteisen inventointimallin kokonaistestaus Kuortaneen metsäsuunnitteluseminaari 10.9. 2007 Juho Heikkilä Metsätalouden kehittämiskeskus Tapio 19.9.2007 1 Esityksen sisältö 1. Strategiset
LisätiedotMetsävaratieto 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
LisätiedotKaukokartoituspohjainen metsien inventointi Suomessa - mitä tästä eteenpäin? Petteri Packalen
Laserkeilausseminaari 2017 MML 12.10.2017 Kaukokartoituspohjainen metsien inventointi Suomessa - mitä tästä eteenpäin? Petteri Packalen Metsien inventointi Suomessa Kaksi erityyppistä inventointia: Valtakunnan
LisätiedotLaserkeilaus yksityismetsien inventoinnissa
Kuvat Arbonaut Oy Laserkeilaus yksityismetsien inventoinnissa Laserkeilaus ja korkeusmallit Maanmittauslaitoksen seminaari 9.10.2009 Juho Heikkilä Metsätalouden kehittämiskeskus Tapio Sisältö Kuva Metla
LisätiedotSatelliittipaikannuksen 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
LisätiedotPuukarttajärjestelmä 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
LisätiedotMetKu Metsävaratiedon kustannushyötyanalyysi
MetKu Metsävaratiedon kustannushyötyanalyysi Annika Kangas, Arto Haara, Markus Holopainen, Ville Luoma, Petteri Packalen, Tuula Packalen, Roope Ruotsalainen ja Ninni Saarinen 1 Haara & Kangas METsävaratiedon
LisätiedotSuomen 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
LisätiedotLaserkeilauksen hyödyntäminen metsätaloudellisissa
Metsätieteen aikakauskirja 4/2008 Tieteen tori Matti Maltamo, Petteri Packalén, Janne Uuttera, Esa Ärölä ja Juho Heikkilä Laserkeilaustulkinnan hyödyntäminen metsäsuunnittelun tietolähteenä Johdanto Laserkeilauksen
LisätiedotPaikkatietoa 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
LisätiedotKuvioittaisen arvioinnin luotettavuus
Metsätieteen aikakauskirja t u t k i m u s a r t i k k e l i Arto Haara Kari T. Korhonen Arto Haara ja Kari T. Korhonen Kuvioittaisen arvioinnin luotettavuus Haara, A. & Korhonen, K.T. 2004. Kuvioittaisen
LisätiedotVaihtoehtoisia 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
LisätiedotViljelytaimikoiden kehitys VMI:n mukaan
Viljelytaimikoiden kehitys VMI:n mukaan Viljelymetsien kasvu ja tuotos SMS:n metsänhoito- ja taksaattoriklubit Antti Ihalainen ja Kari T. Korhonen Luke / Metsävarojen inventointi ja metsäsuunnittelu Metsäsuunnittelu
LisätiedotMETKA-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
LisätiedotMETSÄSUUNNITTELU. Metsäkurssi JKL yo 2014 syksy. Petri Kilpinen, Metsäkeskus, Keski-Suomi
METSÄSUUNNITTELU Metsäkurssi JKL yo 2014 syksy Petri Kilpinen, Metsäkeskus, Keski-Suomi 1 SISÄLTÖ metsäsuunnitelman sisältö metsävaratiedon keruu Muut tuotteet / palvelut Metsävaratiedon keruu tulevaisuudessa.
LisätiedotSuomen metsäkeskuksen metsävaratieto ja sen hyödyntäminen
Suomen metsäkeskuksen metsävaratieto ja sen hyödyntäminen 22.3.2017 Magnus Nilsson, metsätietopäällikkö metsätieto- ja tarkastuspalvelut Metsäkeskuksen metsävaratieto Laserinventointi aloitettiin 2010
LisätiedotKuviokohtaisten puustotunnusten ennustaminen laserkeilauksella
Metsätieteen aikakauskirja t u t k i m u s a r t i k k e l i Aki Suvanto, Matti Maltamo, Petteri Packalén ja Jyrki Kangas Aki Suvanto Matti Maltamo Petteri Packalén Kuviokohtaisten puustotunnusten ennustaminen
LisätiedotNUMEERISET ILMAKUVAT TAIMIKON PERKAUSTARPEEN MÄÄRITTÄMISESSÄ
NUMEERISET ILMAKUVAT TAIMIKON PERKAUSTARPEEN MÄÄRITTÄMISESSÄ Selvitettiin numeeristen ilmakuva-aineistojen hyödyntämismahdollisuuksia taimikon puustotunnusten ja perkaustarpeen määrittämisessä. Tuukka
LisätiedotLounais-Suomen metsäkeskuksen alueen metsävarat ja niiden kehitys
Lounais-Suomen metsäkeskuksen alueen metsävarat 2005 2006 ja niiden kehitys 1998-2006 Kari T. Korhonen Valtakunnan metsien inventointi/metla Kari.t.Korhonen@metla.fi VMI10/ 19.10.2007 1 VMI10 Maastotyöt
LisätiedotMetsävaratiedon saatavuus ja käytettävyys energiapuun hankinnassa
Metsävaratiedon saatavuus ja käytettävyys energiapuun hankinnassa Dos. Jari Vauhkonen Yliopistonlehtori, HY (-> 28.2.2014) Yliopistotutkija, ISY (1.3.2014 ->) Sisältöä 1. Kaukokartoituspohjainen metsävaratieto
LisätiedotJakaumamallit MELA2009:ssä. MELA käyttäjäpäivä Kari Härkönen
Jakaumamallit MELA29:ssä MELA käyttäjäpäivä 11.11.29 Kari Härkönen Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish Forest Research Institute www.metla.fi Aineistonmuodostuksessa useita vaihtoehtoisia
LisätiedotMetsien kaukokartoitus ja avoimet aineistot
Geoinformatiikan valtakunnallinen tutkimuspäivä 2013 Metsien kaukokartoitus ja avoimet aineistot Sakari Tuominen, MMT METLA Valtakunnan metsien inventointi Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet
LisätiedotMETSÄ 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
LisätiedotMetsätieto 2020 1 Tavoitetila
Metsätieto 2020-25.6.2015 Metsätieto 2020 1 SISÄLLYSLUETTELO TIIVISTELMÄ 3 1 JOHDANTO... 4 2 HANKKEEN TAVOITTEET... 4 3 AINEISTOT JA MENETELMÄT... 5 4 NYKYTILAN KUVAUS... 6 4.1 Valtakunnan metsien inventointi...
LisätiedotMetsätieteen aikakauskirja
Metsätieteen aikakauskirja t u t k i m u s a r t i k k e l i Janne Uuttera Janne Uuttera, Perttu Anttila, Aki Suvanto ja Matti Maltamo Yksityismetsien metsävaratiedon keruuseen soveltuvilla kaukokartoitusmenetelmillä
LisätiedotKainuun metsäkeskuksen alueen metsävarat ja niiden kehitys
Kainuun metsäkeskuksen alueen metsävarat 2004 2006 ja niiden kehitys 2001-2006 Kari T. Korhonen Valtakunnan metsien inventointi/metla Kari.t.Korhonen@metla.fi VMI10/ 9.8.2007 1 VMI10 Maastotyöt 2004 2008
LisätiedotPohjois-Karjalan metsäkeskuksen alueen metsävarat ja niiden kehitys
Pohjois-Karjalan metsäkeskuksen alueen metsävarat 2004 2006 ja niiden kehitys 2000-2006 Kari T. Korhonen Valtakunnan metsien inventointi/metla Kari.t.Korhonen@metla.fi VMI10/ 9.8.2007 1 VMI10 Maastotyöt
LisätiedotMetsään peruskurssi. Sisältö
Laserkuva Metla Metsään peruskurssi Metsäomaisuuden hoito 19.3.2013 Metsävaratieto ja sen hyödyntäminen Marko Mustonen Metsäneuvoja Suomen metsäkeskus, Julkiset palvelut / Keski-Suomi Sisältö 1. Yleistä
LisätiedotMETSÄTALOUDEN HIRVIVAHINGOT Uusi hirvivahinkojen korvausjärjestelmä
METSÄTALOUDEN HIRVIVAHINGOT Uusi hirvivahinkojen korvausjärjestelmä 20.3.2018 Heikki Kuoppala Hirvivahinkojen arviointiin muutoksia Valtioneuvoston asetus riistavahingoista annetun asetuksen muuttamisesta
LisätiedotLaserkeilaus (Lapin) metsävarojen hyödyntämisessä. Anssi Juujärvi Lapin metsätalouspäivät
metsävarojen hyödyntämisessä Anssi Juujärvi Lapin metsätalouspäivät 28.1.2016 -Metsävaratietojen tuottaminen -Metsävaratietojen hyödyntäminen -Mikä muuttuu 1.1.2016 alkaen 28.1.2016 Suomen metsäkeskus
LisätiedotSuomen metsäkeskuksen metsävaratiedon laatuseloste
Sisällys 1 Yleistä... 3 2 Metsävaratiedon keruu... 4 2.1 Kuvioittainen arviointi maastossa... 4 2.2 Kaukokartoitusperusteinen metsien inventointi... 5 3 Metsävaratiedon ajantasaistus... 9 3.1 Metsävaratiedon
LisätiedotPuusto poiminta- ja pienaukkohakkuun jälkeen
Puusto poiminta- ja pienaukkohakkuun jälkeen Metsälakiseminaari 22.10.2014 Lahti Johtava metsänhoidon asiantuntija Eljas Heikkinen Suomen metsäkeskus Eri-ikäisrakenteisen metsän rakennepiirteitä Sekaisin
LisätiedotKaukokartoitustiedon 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
LisätiedotHIRVI-INFO Uusi hirvivahinkojen korvausjärjestelmä. Heikki Kuoppala
HIRVI-INFO Uusi hirvivahinkojen korvausjärjestelmä Heikki Kuoppala Hirvivahinkojen arviointi muuttuu Valtioneuvoston asetus riistavahingoista annetun asetuksen muuttamisesta 268/2017 Tullut voimaan 15.5.2017
LisätiedotMetsäalueen kuviointi laserkeilausaineiston ja soluautomaatin avulla
Metsäalueen kuviointi laserkeilausaineiston ja soluautomaatin avulla Taksaattoriklubin vuosikokous 9.4.2019 Eero Viitanen Taustaa Metsikkökuvio Oliver & Larson: Spatiaalisesti jatkuva joukko puita ja muuta
LisätiedotPuiden 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
LisätiedotNikkarilan Laserkeilausprojekti
Tomi Miettinen Nikkarilan Laserkeilausprojekti Opinnäytetyö Metsätalouden koulutusohjelma Toukokuu 2009 Opinnäytetyön päivämäärä 6.5.2009 Tekijä Tomi Miettinen Koulutusohjelma ja suuntautuminen Metsätalouden
LisätiedotEtelä-Pohjanmaan metsäkeskuksen alueen metsävarat ja niiden kehitys
Etelä-Pohjanmaan metsäkeskuksen alueen metsävarat 24 26 ja niiden kehitys 1997-26 Kari T. Korhonen Valtakunnan metsien inventointi/metla Kari.t.Korhonen@metla.fi VMI1/ 9.8.27 1 VMI1 Maastotyöt 24 28 Otantamittauksia
LisätiedotMikä 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
LisätiedotKuvioittaisen arvioinnin harhan muodostuminen
Metsätieteen aikakauskirja t u t k i m u s a r t i k k e l i Antti Saari ja Annika Kangas Antti Saari Kuvioittaisen arvioinnin harhan muodostuminen Saari, A. & Kangas, A. 2005. Kuvioittaisen arvioinnin
LisätiedotSuomen metsien inventointi
Suomen metsien inventointi Metsäpäivä Kuhmo 26.3.2014 Kari T. Korhonen / Metla, VMI Sisältö 1. Mikä on valtakunnan metsien inventointi? 2. Metsävarat ja metsien tila Suomessa 3. Metsävarat t ja metsien
LisätiedotTiedonsiirtorajapinta ja hilatieto kuvioiden rinnalle Esko Välimäki ja Juha Inkilä
Tiedonsiirtorajapinta ja hilatieto kuvioiden rinnalle 15.4.2015 Esko Välimäki ja Juha Inkilä Tiedonsiirtorajapinta Metsäkeskuksella on tarjolla rajapinta, josta toimijat voivat hakea järjestelmäänsä metsävaratietoa
LisätiedotEarth Observation activities in University of Eastern Finland
Group on Earth Observations (GEO) yhteistyö ja sovellukset Suomessa SYKE 23-24.5.2018 Earth Observation activities in University of Eastern Finland Timo Kumpula Department of Geographical and Historical
LisätiedotMetsikön 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
LisätiedotSuomen metsävarat 2004-2005
Suomen metsävarat 24-2 Korhonen, K.T., Heikkinen, J., Henttonen, H., Ihalainen, A., Pitkänen, J. & Tuomainen, T. 26. Suomen metsävarat 24-2. Metsätieteen Aikakauskirja 1B/26 Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet
LisätiedotTrestima Oy Puuston mittauksia
Trestima Oy Puuston mittauksia Projektissa tutustutaan puuston mittaukseen sekä yritykseen Trestima Oy. Opettaja jakaa luokan 3 hengen ryhmiin. Projektista arvioidaan ryhmätyöskentely, projektiin osallistuminen
LisätiedotTaimikonhoidon ja ensiharvennuksen tilanne ja tarve
Taimikonhoidon ja ensiharvennuksen tilanne ja tarve Metsänhoitoklubin kevätseminaari 21.4.217 Kari T. Korhonen Luke/VMI Sisältö 1. VMI 2. Taimikoiden ja nuorten kasvatusmetsien tila 3. Rästit 4. Puulajit
LisätiedotPuuston runkolukusarjan ja laatutunnusten mittaus kaukokartoituksella
Metsätehon raportti 223 1.8.2013 Puuston runkolukusarjan ja laatutunnusten mittaus kaukokartoituksella Esiselvitys ja käytännön testi Jari Vauhkonen Ville Kankare Topi Tanhuanpää Markus Holopainen Mikko
LisätiedotPuuston määrän ja laadun inventointi sekä metsävarojen
Mikko Vastaranta, Markus Holopainen, Harri Kaartinen, Hannu Hyyppä ja Juha Hyyppä Uudistuneet metsien maastomittaustarpeet e e m t a Maastomittausten tarpeellisuus Puuston määrän ja laadun inventointi
LisätiedotPuulajitulkinta laserdatasta
Ilmakuvien tarve metsäsuunnittelussa? Taksaattoriklubin seminaari, Paikkatietomarkkinat 2009 Puulajitulkinta laserdatasta Jari Vauhkonen Esityksen sisältöä Millaista (puulaji-)tietoa laserkeilaindata sisältää?
LisätiedotVMI9 ja VMI10 maastotyövuodet
VMI ja VMI maastotyövuodet VMI: alueittain VMI: koko maa vuosittain Puuston kokonaistilavuus kaikki puulajit VMI: milj. m³ VMI: 8 milj. m³ Muutos: +8 milj. m³ (+%) 8 Lappi VMI VMI Lehtipuut Kuusi Mänty
LisätiedotMetsänuudistamisen laatu Valtakunnan Metsien Inventoinnin (VMI) tulosten mukaan
Metsänuudistamisen laatu Valtakunnan Metsien Inventoinnin (VMI) tulosten mukaan NordGen Metsä teemapäivä 3.10.2011 Kari T. Korhonen VMI/Metla Valokuvat: E.Oksanen/Metla / Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet
LisätiedotTARKKA METSÄVARATIETO LISÄÄ SUUNNITTELUN JA TOTEUTUKSEN TEHOKKUUTTA
: TARKKA METSÄVARATIETO LISÄÄ SUUNNITTELUN JA TOTEUTUKSEN TEHOKKUUTTA Sivu 2 LiDAR -aineistoa. Vasemmanpuolisessa ikkunassa näkymä laserkeilauspistepilveen ylhäältä ja oikeanpuoleisissa lisäikkunoissa
LisätiedotMetsätieteen aikakauskirja
Metsätieteen aikakauskirja t u t k i m u s a r t i k k e l i Arto Haara Arto Haara ja Kari T. Korhonen Toimenpide-ehdotusten simulointi laskennallisesti ajantasaistetusta kuvioaineistosta Haara, A. & Korhonen,
LisätiedotBiomassatulkinta LiDARilta
Biomassatulkinta LiDARilta 1 Biomassatulkinta LiDARilta Jarno Hämäläinen (MMM) Kestävän kehityksen metsävarapalveluiden yksikkö (REDD and Sustainable Forestry Services) 2 Sisältö Referenssit Johdanto Mikä
LisätiedotKasvatettavan puuston määritys koneellisessa harvennuksessa
Kasvatettavan puuston määritys koneellisessa harvennuksessa Pohjois-Suomi Ohje hakkuukoneen kuljettajalle HARVENNUKSEN TAVOITTEET Harvennuksen tavoitteena on keskittää metsikön puuntuotoskyky terveisiin,
LisätiedotTuuli- lumituhojen ennakointi. Suomen metsäkeskus, Pohjois-Pohjanmaa Julkiset palvelut K. Maaranto
Tuuli- lumituhojen ennakointi Suomen metsäkeskus, Pohjois-Pohjanmaa Julkiset palvelut K. Maaranto Tuuli- lumituhojen ennakointi 1. Ilmastonmuutos 2. Kaukokartoitusperusteinen metsien inventointi Laserkeilaus
LisätiedotKasvatettavan puuston määritys koneellisessa harvennuksessa
Kasvatettavan puuston määritys koneellisessa harvennuksessa Etelä-Suomi Ohje hakkuukoneen kuljettajalle HARVENNUKSEN TAVOITTEET Harvennuksen tavoitteena on keskittää metsikön puuntuotoskyky terveisiin,
LisätiedotTaimikonhoidon omavalvontaohje
Omavalvonnalla laatua ja tehoa metsänhoitotöihin Taimikonhoidon omavalvontaohje Taimikonhoidon merkitys Taimikonhoidolla säädellään kasvatettavan puuston puulajisuhteita ja tiheyttä. Taimikonhoidon tavoitteena
LisätiedotDrone-kuvausten käyttökelpoisuudesta metsäkeskuksen toiminnassa Maaseutu 2.0 loppuseminaari
Drone-kuvausten käyttökelpoisuudesta metsäkeskuksen toiminnassa Maaseutu 2.0 loppuseminaari 24.1.2018 Raito Paananen metsätietopäällikkö, Suomen metsäkeskus Dronet metsäkeskuksen toiminnassa SMK:n perustehtäviä
LisätiedotLaserkeilaus puustotunnusten arvioinnissa
Uusi Teknologia mullistaa puun mittauksen Metsäpäivät 7.11.2008 Laserkeilaus puustotunnusten arvioinnissa Markus Holopainen Helsingin yliopisto Metsävarojen käytön laitos markus.holopainen@helsinki.fi
LisätiedotPentti Roiko-Jokela KASVUINDEKSIPALVELUN ALUSTAVA SUUNNITELMA
METSÄNTUTKIMUSLAITOS 3.10.1979 Rovaniemen tutkimusasema Pentti Roiko-Jokela KASVUINDEKSIPALVELUN ALUSTAVA SUUNNITELMA Tutkimuksen tarkoitus Kasvuindeksipalvelun tarkoituksena on tutkia vuosittaista kasvutapahtumaa
LisätiedotTIHEÄPULSSISEN LASERAINEISTON VERTAILUTESTI
TIHEÄPULSSISEN LASERAINEISTON VERTAILUTESTI Pekka Savolainen Terratec Oy 07.12.2018 Luottamuksellisuus Tämän raportin kirjoittaja on allekirjoittanut salassapitosopimuksen, jossa on sitoutunut olemaan
LisätiedotKARELIA-AMMATTIKORKEAKOULU
KARELIA-AMMATTIKORKEAKOULU Metsätalouden koulutusohjelma Alain Minguet VANHAN KUVIOTIETOAINEISTON KÄYTTÖ LASERKEILAUS- PERUSTEISEN METSIEN INVENTOINNIN APUTIETOLÄHTEENÄ Opinnäytetyö Tammikuu 2013 OPINNÄYTETYÖ
LisätiedotKaukokartoitusmenetelmien 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
LisätiedotArtikkelin tässä osassa luodaan katsaus Metsämannut
Metsätieteen aikakauskirja t i e t e e n t o r i Kari T. Korhonen Metsäsuunnittelun tietohuollon käytäntö ja tutkimus Metsäsuunnittelun tietohuolto metsähallituksen ja metsäyhtiöiden metsissä Artikkelin
LisätiedotPUUSTOBIOMASSAN ENNUSTAMINEN HARVAPULSSISELLA LENTOLASERKEILAUSAINEISTOLLA
PUUSTOBIOMASSAN ENNUSTAMINEN HARVAPULSSISELLA LENTOLASERKEILAUSAINEISTOLLA Aapo Lindberg Maisterintutkielma Helsingin Yliopisto Metsätieteiden laitos Metsävaratiede- ja teknologia Toukokuu 2016 Tiedekunta/Osasto
LisätiedotTervasrosoon vaikuttavat tekijät - mallinnustarkastelu
Tervasrosoon vaikuttavat tekijät - mallinnustarkastelu Ville Hallikainen Kuva: Risto Jalkanen Tutkimuskysymykset Mitkä luonnossa vallitsevat ekologiset ja metsänhoidolliset ym. tekijät vaikuttavat tervasroson
LisätiedotALS-pohjaisten pohjapinta-alamallien ennustevirheen selittäminen maastoaineistosta saatavilla ennakkotiedoilla
Luonnontieteiden ja metsätieteiden tiedekunta Faculty of Science and Forestry ALS-pohjaisten pohjapinta-alamallien ennustevirheen selittäminen maastoaineistosta saatavilla ennakkotiedoilla Janne Aaltonen
LisätiedotSuomen metsävarat metsäkeskuksittain
Metsätieteen aikakauskirja m e t s ä v a r a t Kari T. Korhonen, Antti Ihalainen, Juha Heikkinen, Helena Henttonen ja Juho Pitkänen Suomen metsävarat metsäkeskuksittain 24 26 ja metsävarojen kehitys 1996
LisätiedotMiehittämättömän 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
LisätiedotMetsäsuunnittelun maastotöiden tarkkuus Lapin metsäkeskuksessa
Metsäsuunnittelun maastotöiden tarkkuus Lapin metsäkeskuksessa 2002-2006 Mikko Pantsar Opinnäytetyö Joulukuu 2015 Metsätalouden koulutusohjelma TIIVISTELMÄ Tampereen ammattikorkeakoulu Metsätalouden koulutusohjelma
LisätiedotTrestima Oy Puuston mittauksia
Koostanut Essi Rasimus ja Elina Viro Opettajalle Trestima Oy Puuston mittauksia Kohderyhmä: 9-luokka Esitiedot: ympyrä, ympyrän piiri, halkaisija ja pinta-ala, lieriön tilavuus, yhdenmuotoisuus, yksikkömuunnokset
LisätiedotTAIMIKON KÄSITTELYN AJOITUKSEN VAIKUTUS TYÖN AJANMENEKKIIN
TAIMIKON KÄSITTELYN AJOITUKSEN VAIKUTUS TYÖN AJANMENEKKIIN Projektiryhmä Simo Kaila, Reima Liikkanen Rahoittajat Metsähallitus, Metsäliitto Osuuskunta, Stora Enso Oyj, UPM-Kymmene Oyj ja Yksityismetsätalouden
LisätiedotLaserkeilaus ja metsäsovellukset Juho Heikkilä, metsätiedon johtava asiantuntija
Laserkeilaus ja metsäsovellukset 5.11.2018 Juho Heikkilä, metsätiedon johtava asiantuntija Metsäkeskuksen metsävaratieto Laserinventointi aloitettiin 2010. 1. kierros valmis 2020. Metsävaratietoa 12,4
LisätiedotVALTAKUNNALLISET LASERKEILAUSPOHJAISET PUUSTON PITUUS- JA TILAVUUSMALLIT. Eetu Kotivuori
University of Eastern Finland Luonnontieteiden ja metsätieteiden tiedekunta Faculty of Science and Forestry VALTAKUNNALLISET LASERKEILAUSPOHJAISET PUUSTON PITUUS- JA TILAVUUSMALLIT Eetu Kotivuori METSÄTIETEEN
LisätiedotTTY Mittausten koekenttä. Käyttö. Sijainti
TTY Mittausten koekenttä Käyttö Tampereen teknillisen yliopiston mittausten koekenttä sijaitsee Tampereen teknillisen yliopiston välittömässä läheisyydessä. Koekenttä koostuu kuudesta pilaripisteestä (
LisätiedotEnergiapuukorjuukohteiden tarkastustulokset ja Hyvän metsänhoidon suositusten näkökulma. Mikko Korhonen Pohjois-Karjalan metsäkeskus
Energiapuukorjuukohteiden tarkastustulokset ja Hyvän metsänhoidon suositusten näkökulma Mikko Korhonen Pohjois-Karjalan metsäkeskus Mitä on korjuujälki? Metsikön puuston ja maaperän tila puunkorjuun jälkeen.
LisätiedotKeski-Suomen metsien tila ja hakkuumahdollisuudet
Keski-Suomen metsien tila ja hakkuumahdollisuudet Olli Salminen Luke VMI11 tietojen julkistus Jyväskylä Luonnonvarakeskus, Metsäsuunnittelu ja metsävarannot Metsävarat : Kari T. Korhonen & Antti Ihalainen
LisätiedotTuulituhot ja metsänhoito
Tuulituhot ja metsänhoito Susanne Suvanto Metsänterveysseminaari 1 Susanne Suvanto, Metsänterveysseminaari Tuulituhot Suomessa Tuulituhot usein esiintyvät tuulennopeudet vs. myrskytuulet Myrskytuhot Syysmyrskyt
LisätiedotLASERKEILAUS METSÄVAROJEN HALLINNASSA. markus.holopainen@helsinki.fi, juha.hyyppa@fgi.fi, mikko.vastaranta@helsinki.fi, hannu.hyyppa@aalto.
The Photogrammetric Journal of Finland, Vol. 22, No. 3, 2011 LASERKEILAUS METSÄVAROJEN HALLINNASSA Markus Holopainen 1, Juha Hyyppä 2, Mikko Vastaranta 1 ja Hannu Hyyppä 3 1 Helsingin yliopisto, Metsätieteiden
LisätiedotHakkuukoneen paikannetulla hakkuulaitteella kerätyn puutiedon hyödyntäminen lentolaserkeilaukseen perustuvan puustotulkinnan aputietona
Hakkuukoneen paikannetulla hakkuulaitteella kerätyn puutiedon hyödyntäminen lentolaserkeilaukseen perustuvan puustotulkinnan aputietona Atte Saukkola Pro gradu tutkielma Helsingin yliopisto Metsätieteiden
LisätiedotTehtävä 1. Jatka loogisesti oheisia jonoja kahdella seuraavaksi tulevalla termillä. Perustele vastauksesi
Tehtävä. Jatka loogisesti oheisia jonoja kahdella seuraavaksi tulevalla termillä. Perustele vastauksesi lyhyesti. a) a, c, e, g, b),,, 7,, Ratkaisut: a) i ja k - oikea perustelu ja oikeat kirjaimet, annetaan
LisätiedotKumisaappaista koneoppimiseen
Kumisaappaista koneoppimiseen Taimikkotiedon tuottaminen tekoälyn avulla Esri-käyttäjäpäivät 30.1.2019 Suomen metsäkeskus, kehityspäällikkö Henna Etula Lähtökohta Näköpiirissä ei ole yksittäistä menetelmää,
LisätiedotTukki- ja kuitupuun hakkuumahdollisuudet sekä sivutuotteena korjattavissa oleva energiapuu Tietolähde: Metla VMI10 / MELA-ryhmä / 16.6.
Tukki- ja kuitupuun hakkuumahdollisuudet sekä sivutuotteena korjattavissa oleva energiapuu 2007 2036 Tietolähde: Metla VMI10 / MELA-ryhmä / 16.6.2008 http://www.metla.fi/metinfo/mela - Tulospalvelu METLA
LisätiedotToimenpiteet kuvioittain
Toimenpiteet kuvioittain Alaharvennus 24.0 (1 ha, mänty, ppa 26m 2 ) Toimenpide: Männikön alaharvennus - Minimi pohjapinta-ala 10m 2 - Poistetaan pienempiä puita alaharvennuksella, monimuotoisuuden kannalta
LisätiedotKuortaneen ajantasaistushanke
Kuortaneen ajantasaistushanke 2006-2008 Eri-ikäisen metsävaratiedon ajantasaistaminen yksityismetsissä eri toimijoiden tuottaman toteutustiedon hyödyntäminen suuralueella Kuortaneen seminaari 10.9.2007
LisätiedotKorjuun laadunseuranta eri-ikäishakkuissa
Korjuun laadunseuranta eri-ikäishakkuissa Suomen metsäkeskus 2014 Työryhmä Hyväksytty 1.7.2014 Koistinen Risto Vähätalo Heikki pj Vuorenmaa Jyrki Sirén Matti Metla Ari Eini, johtaja Hostikka Aki [1] Korjuun
LisätiedotKoneellisen harvennushakkuun työnjälki. Koneellisen harvennushakkuun tuottavuus -projektin osaraportti
Koneellisen harvennushakkuun työnjälki Koneellisen harvennushakkuun tuottavuus -projektin osaraportti Arto Kariniemi Teppo Oijala Juha Rajamäki Metsätehon raportti 12 18.12.1996 Osakkaiden yhteishanke
LisätiedotKorjuujäljen seuranta energiapuun korjuun laadun mittarina. Mikko Korhonen Suomen metsäkeskus 23.5.2014
Korjuujäljen seuranta energiapuun korjuun laadun mittarina Mikko Korhonen Suomen metsäkeskus 23.5.2014 Mitä on korjuujälki? Metsikön puuston ja maaperän tila puunkorjuun jälkeen. 2 23.5.2014 3 Korjuujäljen
Lisätiedotn.20,5 ha
476-406-0- n.20,5 476-406-0- n.20,5 Maununsuo kt. 476-406-0- Peruskartta Mittakaava :5000 Koordinaatisto Keskipiste Tulostettu ETRS-TM35FIN (508095, 6988752) Copyright Maanmittauslaitos 206/Copyright Lantmäteriverket
LisätiedotKuvioittaisten puustotunnusten estimointi ilmakuvilta puoliautomaattisella. segmentoinnilla. Metsätieteen aikakauskirja
Metsätieteen aikakauskirja t u t k i m u s a r t i k k e l i Perttu Anttila ja Mikko Lehikoinen Perttu Anttila Kuvioittaisten puustotunnusten estimointi ilmakuvilta puoliautomaattisella latvusten segmentoinnilla
LisätiedotAMMATTIKORKEAKOULUJEN LUONNONVARA- JA YMPÄRISTÖALAN VALINTAKOE
AMMATTIKORKEAKOULUJEN LUONNONVARA- JA YMPÄRISTÖALAN VALINTAKOE Matematiikan koe 1.6.2016 Nimi: Henkilötunnus: VASTAUSOHJEET 1. Koeaika on 2 tuntia (klo 12.00 14.00). Kokeesta saa poistua aikaisintaan klo
LisätiedotUusi metsälaki riistanhoidon kannalta
Uusi metsälaki riistanhoidon kannalta Lapua 26.11.2013 Antti Pajula Suomen metsäkeskus, julkiset palvelut Etelä- ja Keski-Pohjanmaa Tasaikäisrakenteinen metsätalous Tavoitteena tasarakenteisen ja -ikäisen
Lisätiedot