MARV Metsikkökoealaharjoitus
|
|
- Elsa Jokinen
- 8 vuotta sitten
- Katselukertoja:
Transkriptio
1 MARV Metsikkökoealaharjoitus Ilkka Korpela, H89 Yliopistojen tehtävänä on edistää vapaata tutkimusta sekä tieteellistä ja taiteellista sivistystä, antaa tutkimukseen perustuvaa ylintä opetusta sekä kasvattaa opiskelijoita palvelemaan isänmaata ja ihmiskuntaa... (Yliopistolaki)
2 Hyytiälän kaukokartoitustutkimus ja -koekenttä Opetuksen, tutkimuksen, laitevalmistajien, operaattorien ja yritysten yhteystyötä, 1997-
3 1997- Surffausta Digitaalisen fotogrammetrian, laserkeilauksen, teoreettisen kaukokartoituksen ja huiman laskentatehon kehityksen aallolla. Yhteistyönä.
4 Hyytiälän kaukokartoitustutkimus ja -koekenttä Kytky marv-opetukseen (M. Holopainen). 4 väitöskirjaa (UEF), 1 valmistumassa (UH) 6+ kpl graduja (UH, ETH) 2 kpl TEKES-proj. (UH) 2 kpl Kv. sensoritestejä SMEAR, Metsäasema Laseria vdsta Ilmakuvat Satelliittikuvia Maastohavaintoja SMEAR infra Data tai Metadata kaikki verkossa!
5 Kytkentä MARV1-kurssille? Puuanalyysi biomassamallit, runkokäyrä, runkomuoto(t) Koealaharjoitus eri tyypin näytteet puustosta (koealat), pysyvät ja tilapäiset, koepuuotanta ja mallit. Pysyvät: Koealan rajojen tai puuston tarkka kartoitus Kokeilu 2006; opiskelijat kartoittivat puut ruutumenetelmällä + napakoordinaatistoon
6 Hyytiälän kaukokartoitustutkimus ja -koekenttä Vuonna 2007: Voisiko forstien mittauksia kuitenkin hyödyntää, marv4 / marv1 kursseilla? Uusi paikannusmenetelmä: latvat ilmakuvalta, muut puut kolmioimalla. Redundantit havainnot, tarkkuusarvio paikannustuloksen oheen. Entä muut havainnot (Sp, d13, h, d6 etc.)?
7 Hyytiälän kaukokartoitustutkimus ja -koekenttä Osaako fuksiforsti mitata, kirjata ja tallentaa? Esim mitattu tiheä männyn koeala # 133 mitattiin uudelleen d13 virheitä (karkeita) löytyi 2.5%, mikä vielä menee
8 Hyytiälän kaukokartoitustutkimus ja -koekenttä Vuonna 2011 jää MARV1 kurssina historiaan. ja metsikkökoealoilla tehdään 5. kerran historiaa? MARV1 opettajat
9 MARV1 vaatii hintansa.
10 MARV1 vaatii hintansa.
11 Forsteja 1993, 1994 ja 1998 kesken marvin kurssin.
12 Jos marvi on mukavaa
13 Timo Hokka ja Saija Huuskonen
14 marvikin on mukavaa tiesivät tohtorit Laiho & Vasander jo 1995 Jussi Rasinmäki, 1997
15 Marvi on mukavaa jo Hesassa: Marv1-tenttiinlukua stereona Metsätalolla 1999
16 Asiaan
17 Metsikkökoealaharjoituksen tavoitteet tärkeysjärjestyksessä Opitaan mittaamaan puujoukko tai metsikkö erilaisten koealojen avulla käyttäen otantaa, mittauksia ja malleja. Opitaan keskeiset käsitteet ja termit. Harjoituksen jälkeen kukin osaa määrittää keskeiset metsätalouden puusto- ja kasvupaikkatunnukset metsikölle (puuston määrä ja arvo painopisteenä). Opitaan mittavälineiden käyttö sekä silmävaraista puuston arviointia. Opitaan maanmittausta ja tutustutaan optisen lentokonekaukokartoituksen mahdollisuuksiin. Opitaan huolellista työskentelyä maastossa ja toimistolla. Sivutuotteena tutkimusaineisto,
18 (Metsikkö)-koealat (mittaukset) vastaavat kysymyksiimme Mittakaava: Aika: Puu Metsikkö Kuvio Metsäalue Tila Muutos Ennusteet Puuanalyysi Þ Puumallit - Runkokäyrä, Apteeraus/Pölkyttäjä, Mallit v, i d, i h, biomassaositteet (Allometria) Metsikkötason (metsätaloudelliset) kysymykset: - Taimikon tila ja tilan muutos? Kasvupaikka, tiheys, tilajärjestys, pituusjakauma,puulajivalikoima Þ hoitotarve - Varttuneemman puuston tila ja muutos? Kasvupaikka, kokojakauma, tilajärjestys, määrä, arvo Þ Toimenpidetarve/mahdollisuudet, Hakkuutulot, Uudistamisketju,.. - Mallinnus: kasvumallit, luonnonpoistumamallit, kokojakaumamallit, tilavuusmallit (relaskooppitaulukot tms.), harvennusmallit,.. - Muut kuin puhtaasti metsätaloudelliset kysymykset: Kuolleen puun laatu ja määrä, LAI, Flora ja Fauna,..
19 Forest inventory and monitoring in a nutshell Forest Measurements Models Sampling Forest in information systems Decisions Infinite indexing (relevant) y = (y 1,,y ) Biological and abiotic processes, y t,..,y t+a Options Indirect nature of measurements and models Forest(ry) models Finite storage & computational resources No aims or activity vs. Multitarget-oriented activity (max) Costs & benefits Spatial-temporal aspects INFRASTRUCTURE FOR FORESTRY (Local National)
20 Metsikön puuston määrä ja arvo? PUUANALYYSIN POHJALTA TÄYSMITTAUS Mitataan kaikista puista: Puulaji, d13, d6 ja h. Sovelletaan runkokäyriä, jotka antavat apteeraavat jokaisen puun ja antavat tukki-, kuitu-, ja hukkaosan tilavuuden. Näille yksikköhinnat /m3, tai hinta pölkyttäin. OTANTA MUKAAN OSUUS ALASTA Arvotaan alueelle ympyräkoealoja, jotka kattavat osuuden P metsikön kokonaispinta-alasta. Puista mitataan puulaji, d13, d6 ja h. Runkokäyrillä apteeraus ja yksikköhinnat. Kerrotaan jokainen puu suhteella 1/P ja summataan tilavuudet ja arvot. LISÄÄ OTANTAA JA MALLEJA - KOEPUITA Mitataan edelleen osuus P opinta-alasta ympyräkoealoilla. Ei kuitenkaan mitata kuin otoksesta koepuita d6 ja h. Ennustetaan puulajeittain ja puujaksoittain h = f(d13), d6 = f(d13). Käytetään ennusteita mittausten sijaan, muuten laskenta kuten edellä. KEVYT MITTAUS, ARVIOITA ja LUJA USKO MALLEIHIN Mitataan relaskoopilla G puulajeittain joistakin pisteistä. Otetaan G:n keskiarvo. Arvioidaan H puulajeittain. Relaskooppitaulukosta V = f(fgh). Tukkiosuus malleilla D:n funktiona. Kokonaisarvo tukkien keskihinnalla.
21 Koealoista.
22 PUUSTON MÄÄRÄ JA ARVO KAUKOKARTOITUKSELLA + Otantavirhe minimoituu + Kustannukset Malleja ja epäsuoraa mittausta Havaintoja vain ylhäältä, kaikkea ei havaita * YKSINPUIN TULKINTA Yritetään paikantaa ja mitata jokainen puu * ALUEPOHJAINEN TULKINTA Tulkitaan kuva-ikkunaa, koealan tai kuvion LiDAR-pisteitä tms. Maastomittaukset ja kaukokartoitusmenetelmät täydentävät toisiaan. Maastodataa opetukseen. 3-5 per tarkasti mitattu puu, /ha metsäsuunnittelumittaukset
23 KAUKOKARTOITUKSELLA MARV1 Metsikkökoealat ½-automaattinen menetelmä yksinpuinmittauksiin: Puukartta: - XYZ latva - Z tyvi - Puulaji -h -d 13 -d crm Datana ilmakuvia ja laserkeilaushavaintoja
24 KAUKOKARTOITUKSELLA MARV1 Metsikkökoealat Latvat paikannetaan Monoplotting - periaatteella Puun pituus latvan ja maanpinnan Z-erotuksena LiDAR prosessoitu korkeusmalliksi Z = DEM(X,Y)
25 KAUKOKARTOITUKSELLA MARV1 Metsikkökoealat LiDAR pistepilveen sovitetaan latvuspintamalli saadaan latvuksen leveys, d crm. Ilmakuvilta otetaan sävyarvonäyteitä latvusmallin pinnalta, valon ja vastavalonpuolelta latvusta. Latvuksen LiDAR-osumien intensiteetit tallennetaan ja niistä lasketaan piirteitä. Puulaji = f (ilmakuvan sävyarvot, LiDAR intensiteetit) + opetusaineisto Rungon läpimitta, d 13 ennustetaan allometrisilla yhtälöillä.
26 KAUKOKARTOITUKSELLA MARV1 Metsikkökoealat Hyöty kaukokartoituspuista? - Koealan kartoitus runkopisteverkko valmiina - Maanpinnan kartoitus saadaan valmiina - Opitaan tuntemaan kaukokartoituksen mahdollisuuksia, yksi vaihtoehto lisää Hyöty MARV1-mittauksista? - Paikannettu puu + perustunnukset maksaa 3-4 / kpl - Harjoitukseen satsattu valmistelutyönä n. 5k Aineiston arvo harjoituksen jälkeen joko 8k + ( 10k ) tai +15k. Opetukseen, Graduntekijöille, Tutkijoille ja Metsäasemalle.
27 Mitä tutkimuskuvio tuo lisää? Taustalla metsikkökoealaharjoitus ja sen tavoitteet. Huolellinen työskentely on ainoa lisävaatimus. Osin sisäänrakennettu kontrolli, pääosin ei. KULKU 1) Harjoitellaan perusasioita 2) Identifioidaan ja kartoitetaan oman koealan kaikki puut (kontrolloitu) 3) Mitataan kaikista puista perustunnukset 4) Mitataan koepuista lisätunnukset 5) Luovutetaan aineisto. Jatketaan harjoitusta "ilman paineita".
28 ENNEN toimia koealalla - Harjoitellaan perusjuttuja Jokaiselle ryhmälle oma ruutu = Metsikkökoeala Ilmakuvamittaukset prosessoitu kartaksi, numerolapuiksi, ja esitäyt. maastolomakkeiksi. Ilmakuvapuiden avulla kartoitetaan pienet puut, jotka puuttuvat kartalta (runkoverkko) kolmioimalla ja trilateroimalla. Puista mitataan tunnuksia ja niistä tehdään havaintoja. Tätä harjoitellaan ennen tositoimia, Muistokuusikossa ja ATK-luokassa.
29
30 Harjoitus Muistokuusikossa eli koealalla n:o 8 Ryhmissä jakautuneena 4 porukkaan, Rastikoulutus (4+1) Harjoitellaan metsikkökoeharjoituksen eri vaiheita RASTIT 1) Alkumittaukset ja valmistelut 2) Ilmakuvapuiden ja omissiopuiden paikantaminen 3) Puidenluku 4) Koepuumittaukset 5) Harjoitellaan RESECTION ohjelman käyttöä
31 Harjoitus Muistokuusikossa eli koealalla n:o 7 Henkilökohtainen varustus: - Hikihelmi+ Lisäpruju + muistiinpanovälineet Ryhmäkohtainen varustus: - 2 x bussoli
32
33 Koealat ovat alueintegraaleja Mitä? «Metsikkö on a) joukko puita b) äärellinen pinta-ala
34 Metsätalouden Metsikkömuuttujat Kasvupaikkamuuttujat (~tunnukset) Puustomuuttujat (~tunnukset) Toimenpidemuuttujat Vaihtelu metsikön sisällä; silti usein yksi (~keski) arvo. Puut ovat pisteprosesseja. Koealat ovat Alue(tilavuus)integraaleja. Arvo esitetään pisteelle, usein vuotunnuksena, esim. V = 100 m3/ha.
35 Koealat ovat alueintegraaleja Mitä?
36 Puuston määrän ja arvon muutos? Puulla on tilavuuskasvua vain kasvukauden aikana Puulla arvokasvua periaatteessa milloin vain (hinnat/kust. muuttuvat) Puuston määrän muutokset Kasvu, Syntyminen (kynnyskasvu),luonnonpoistuma, Hakkuupoistuma Puuston arvon muutokset Puulaji, Tilavuus, Runkomuoto, Viat, Hinnat (Puutavaralajivaatimukset, Kysyntä) Muutosten mittaaminen Pysyvät koealat ja erotusmenetelmä Kertakoealat, kasvumittaukset ja mallit
37
"Karuselli", 4 kohdetta, 4 ryhmää per kohde, min. Mukana kuljetettavat ryhmäkohtaiset varusteet ja kohteella annettavat välineet.
MARV1, 2009 KE-ip Metsikkökoeala - harjoittelu muistokoivikossa "Karuselli", 4 kohdetta, 4 ryhmää per kohde, 25 + 5 min. Mukana kuljetettavat ryhmäkohtaiset varusteet ja kohteella annettavat välineet.
1 = radiaania. MARV Metsikkökoeala Harjoitus pihapiirissä. Kulku bussolin ohjaamana: Tavoitteista
MARV1-2011 Metsikkökoeala Harjoitus pihapiirissä Tavoitteista Metsikkökoealaharjoituksen ensisijainen tavoite on oppia käyttämään erilaisia koealoja, puumittauksia, koepuuotantaa ja puumalleja puustotunnusten
Kulku bussolin ohjaamana: Metsikkökoeala Harjoitus pihapiirissä Ilkka Korpela. Tavoitteista
MARV1, 2010 1. MA Metsikkökoeala Harjoitus pihapiirissä Ilkka Korpela Tavoitteista Metsikkökoealaharjoituksen ensisijainen tavoite on oppia käyttämään erilaisia koealoja, puumittauksia, koepuuotantaa ja
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
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
Fotogrammetris geodeettinen menetelmä metsäalueen tarkkaan kartoittamiseen sekä syitä ja muita keinoja maastoaineiston tarkkaan paikantamiseen
Fotogrammetris geodeettinen menetelmä metsäalueen tarkkaan kartoittamiseen sekä syitä ja muita keinoja maastoaineiston tarkkaan paikantamiseen.. Fotogrammetrian perusteet.. LiDARin perusteet.. STRS menetelmät..
Puun kasvu ja runkomuodon muutokset
Puun kasvu ja runkomuodon muutokset Laserkeilaus metsätieteissä 6.10.2017 Ville Luoma Helsingin yliopisto Centre of Excellence in Laser Scanning Research Taustaa Päätöksentekijät tarvitsevat tarkkaa tietoa
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,
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
Kymmenen vuotta maastolaserkeilaustutkimusta käytännön kokemuksia
Kymmenen vuotta maastolaserkeilaustutkimusta käytännön kokemuksia MMT Ville, Kankare Laserkeilaustutkimuksen huippuyksikkö Metsätieteiden laitos, Helsingin yliopisto Kymmenen vuotta maastolaserkeilaustutkimusta
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
Lauri Korhonen. Kärkihankkeen latvusmittaukset
Lauri Korhonen Kärkihankkeen latvusmittaukset Latvuspeittävyys ( canopy cover ) Väljästi määriteltynä: prosenttiosuus jonka latvusto peittää maanpinnasta Tarkasti määritettynä*: se osuus määräalasta, jonka
Laserkeilauspohjaiset laskentasovellukset
Laserkeilauspohjaiset laskentasovellukset Petteri Packalén Matti Maltamo Laseraineiston käsittely: Ohjelmistot, formaatit ja standardit Ei kovin monia ohjelmia laserpisteaineiston käsittelyyn» Terrasolid
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
VMI-koealatiedon ja laserkeilausaineiston yhdistäminen metsäsuunnittelua varten
VMI-koealatiedon ja laserkeilausaineiston yhdistäminen metsäsuunnittelua varten Kuortaneen metsäsuunnitteluseminaari 10.09.2007 Aki Suvanto, Joensuun yliopisto Petteri Packalén, Joensuun yliopisto Matti
Biomassatulkinta LiDARilta
Biomassatulkinta LiDARilta 1 Biomassatulkinta LiDARilta Jarno Hämäläinen (MMM) Kestävän kehityksen metsävarapalveluiden yksikkö (REDD and Sustainable Forestry Services) 2 Sisältö Referenssit Johdanto Mikä
Metsätieteiden kenttäkurssi (FOR110) Hyytiälä 2016 Hyde-info
Metsätieteiden kenttäkurssi (FOR110) Hyytiälä 2016 Hyde-info 12.4.2016 Metsätieteiden yhteiset opinnot lähtökohdat Luovat perustan pääaineiden ja opintosuuntien syventäville opinnoille Metsätieteiden yhteiset
Trestima 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
Taimikonhoidon 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
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
Metsänmittausohjeita
Metsänmittausohjeita 1. PUUN LÄPIMITAN MITTAAMINEN Tilavuustaulukko perustuu siihen, että läpimitta mitataan 1,3 metriä ylintä juurenniskaa korkeammalta eli 1,3 metriä sen kohdan yläpuolelta, mistä metsuri
Kehittyvä puun mallinnus ja laskenta
Kehittyvä puun mallinnus ja laskenta Metsätieteen päivät 2011 Jouko Laasasenaho emeritusprof. Historiallinen tausta Vuonna 1969 Suomessa siirryttiin puun mittauksessa kuorelliseen kiintokuutiometrin käyttöön
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,
P 5 km K 7 km P 5 km 7 km K K K K P P 7 6 5 4 3 2 8 250 m 1500 9 10 11 12 13 Kertakoealarypäillä mitataan koealat 2-13 Pysyvillä rypäillä mitataan koealat 3-12 P 6 km 8 km K P 6 7 1200 8 9 10 6 km K K
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
Taitaja 2011 finaalitehtävät Metsäkoneenkäyttö
Taitaja 2011 finaalitehtävät Metsäkoneenkäyttö Tehtävä A: Koneellinen puutavaran valmistus (uudistushakkuu) (John Deere E-sarjan käyttösimulaattori) Tavoitteet Tehtävässä tavoitellaan ammattimaista koneenkäsittelyä
Trestima 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
Energiapuukorjuukohteiden 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.
Tervasrosoon vaikuttavat tekijät - mallinnustarkastelu
Tervasrosoon vaikuttavat tekijät - mallinnustarkastelu Ville Hallikainen Kuva: Risto Jalkanen Tutkimuskysymykset Mitkä luonnossa vallitsevat ekologiset ja metsänhoidolliset ym. tekijät vaikuttavat tervasroson
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
KTKP010 Tuntisuunnitelma, 8-luokka, 90min Sanni Erämies
KTKP010 Tuntisuunnitelma, 8-luokka, 90min Sanni Erämies Tunnin tavoitteena on tarkastella metsän rahallista arvoa itse mitattujen arvojen perusteella. Samalla vahvistetaan käsitystä metsäympäristön monimuotoisuudesta
Maanmittauslaitos 2015 Lupanumero 3069/MML/14 Karttakeskus 2015
RN:o 15:1/1 n. 2,5 ha RN:o 2:131 18,5 ha RN:o 2:87/0 37,1 ha Maanmittauslaitos 2015 Lupanumero 3069/MML/14 Karttakeskus 2015 n. 2,5 ha RN:o 15:1/1 RN:o 2:87/0 37,1 ha RN:o 2:131 18,5 ha Raimola 595-427-2-87/0
Korjuujäljen 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
NUMEERISET ILMAKUVAT TAIMIKON PERKAUSTARPEEN MÄÄRITTÄMISESSÄ
NUMEERISET ILMAKUVAT TAIMIKON PERKAUSTARPEEN MÄÄRITTÄMISESSÄ Selvitettiin numeeristen ilmakuva-aineistojen hyödyntämismahdollisuuksia taimikon puustotunnusten ja perkaustarpeen määrittämisessä. Tuukka
Tuloksia metsikön kasvatusvaihtoehtojen vertailulaskelmista. Jari Hynynen & Motti-ryhmä/Metla
Tuloksia metsikön kasvatusvaihtoehtojen vertailulaskelmista Jari Hynynen & Motti-ryhmä/Metla TutkijaMOTTI - metsikkötason analyysityökalu Käyttäjän antamat tiedot Puusto- ja kasvupaikkatieto Metsänkäsittelyn
MELA2012. Olli Salminen Metla MELA ryhmä.
MELA2012 Olli Salminen Metla MELA ryhmä http://www.metla.fi www.metla.fi/metinfo/mela MELA2012 julkistus 27.11.2012 MELA versiohistoria MELA2012 ohjelmiston uudet ominaisuudet http://mela2.metla.fi/mela/julkaisut/oppaat.htm
Laserkeilaus 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
Kehittyvien satelliittiaineistojen mahdollisuudet
VTT TECHNICAL RESEARCH CENTRE OF FINLAND LTD Kehittyvien satelliittiaineistojen mahdollisuudet Forest Big Data loppuseminaari, Heureka 8.3.2016 Tuomas Häme, Laura Sirro, Yrjö Rauste VTT VTT:n satelliittikuvatutkimusaiheet
Puulajitulkinta laserdatasta
Ilmakuvien tarve metsäsuunnittelussa? Taksaattoriklubin seminaari, Paikkatietomarkkinat 2009 Puulajitulkinta laserdatasta Jari Vauhkonen Esityksen sisältöä Millaista (puulaji-)tietoa laserkeilaindata sisältää?
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
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
Puusto 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
Laatua kuvaavien kasvumallien kehittäminen. Annikki Mäkelä, Anu Kantola, Harri Mäkinen HY Metsäekologian laitos, Metla
Laatua kuvaavien kasvumallien kehittäminen Annikki Mäkelä, Anu Kantola, Harri Mäkinen HY Metsäekologian laitos, Metla Taustaa» Kasvumallit antavat puustoennusteen kiertoaikana, kun tunnetaan» kasvupaikkatiedot»
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
Energiapuuharvennuskohteen valinta. METKA-hanke 2014
Energiapuuharvennuskohteen valinta METKA-hanke 2014 Ryhmätyö - ryhmätyö 10 min (kaikki ryhmät) - ryhmätyön purku 10 min Mitkä ovat energiapuuharvennuksen vaikeimmat kohdat? Kohteen rajaaminen? Hinnoittelu
RN:o 23:36. n.58,8 ha
?? RN:o 23:36 n.58,8 ha 0 metri Mittakaava: 1:10 000 400,0? Maanmittauslaitos 2014 Lupanumero 3069/MML/14 Karttakeskus 2014? Tammasuo 687-414-23-36 0 3 000 metri Mittakaava: 1:75 000 Maanmittauslaitos
Ympäristön aktiivinen kaukokartoitus laserkeilaimella: tutkittua ja tulevaisuutta
Ympäristön aktiivinen kaukokartoitus laserkeilaimella: tutkittua ja tulevaisuutta Sanna Kaasalainen Kaukokartoituksen ja Fotogrammetrian Osasto Ilmastonmuutos ja ääriarvot 13.9.2012 Ympäristön Aktiivinen
VMI kasvututkimuksen haasteita
VMI kasvututkimuksen haasteita Annika Kangas & Helena Henttonen 18.8.2016 1 Teppo Tutkija VMIn aikasarjat mahdollistavat kasvutrendien tutkimuksen 2 Korhonen & Kangas Missä määrin kasvu voidaan ennustaa?
2. Metsikön puuston arviointi
2. Metsikön puuston arviointi 2.1 Metsikkökoealaharjoituksen tavoitteet Harjoitellaan metsikön puustotunnusten määrittämistä puutunnuksiin perustuen erilaisten kiinteä- ja vaihtuvaalaisten koealojen avulla.
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
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
SIMO käytössä. UPM-Kymmene Oyj Janne Uuttera 23.3.2011
SIMO käytössä UPM-Kymmene Oyj Janne Uuttera 23.3.2011 1 Wednesday, March 30, 2011 Lähtökohtia UPM:n metsätalouden ja kiinteistöhallinnan järjestelmien uudistaminen oli käynnissä yhtäaikaa alkuperäisen
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
TRESTIMA. Digitaalisten tekniikoiden mahdollisuudet metsätaloudessa , Seinäjoki. Simo Kivimäki
TRESTIMA Digitaalisten tekniikoiden mahdollisuudet metsätaloudessa 22.3.2017, Seinäjoki Simo Kivimäki simo.kivimaki@trestima.com 050 3872891 Trestima Oy Vuonna 2012 perustettu metsäsektorille erikoistunut
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
- jl,, ' ',, I - '' I ----=-=--=--~ '.:i -
-~ "' ' ',, I - '' I ----=-=--=--~ - jl,, '.:i - Vedenpää Mittakaava 1 :10000 TAPIO. Koordinaatista ETRS-TM35FIN ~ Keskipiste (490822, 7065779) Tulostettu 23.6.2016?()6 26;3.:.i 10-71 1 / 0 A - TAPIO.
Jakaumamallit 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
Laskelma Jyväskylän kaupungin metsien kehityksestä
Laskelma Jyväskylän kaupungin metsien kehityksestä Metsävara-asiantuntija Mikko Lumperoinen Tapio Silva Oy Tammikuu 218 Jyväskylän kaupungin metsävarat tässä hakkuulaskelmassa Nykytilanne 27.11.217 Pinta-ala:
Metsäkeilauksista suunnistuskarttoja?
Metsäkeilauksista suunnistuskarttoja? Suunnistuskartoittajien talvipäivä 5.2.2011 Jussi Peuhkurinen 2 Arbonaut lyhyesti Perustettu 1994 Päätoimisto Joensuussa Sivutoimistot Helsingissä ja Vermontissa Konsultointi-,
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
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
Metsänuudistamisen 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
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
Tervasroso. Risto Jalkanen. Luonnonvarakeskus. Rovaniemi. Luonnonvarakeskus. Luonnonvarakeskus. Lapin metsätalouspäivät, Rovaniemi
Tervasroso Risto Jalkanen Luonnonvarakeskus Rovaniemi 1 Lapin metsätalouspäivät, Rovaniemi Perinteinen tervasroso Peridermium pini - männystä mäntyyn 2 Lapin metsätalouspäivät, Rovaniemi Aggressiivinen
Taimikonhoidon vaikutukset metsikön
Taimikonhoidon vaikutukset metsikön jatkokehitykseen ja tuotokseen Saija Huuskonen Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet Finnish Forest Research Institute www.metla.fi Sisältö 1. Taimikonhoidon
KAUPIN METSÄTAITORATA
KAUPIN METSÄTAITORATA Kaupin metsätaitorata -ohje 2 (8) Tervetuloa metsätaitoradalle Kaupin Kuntokolmoselle! Kaupin metsätaitorata on noin kolme kilometriä pitkä kiinteä rata, jolla pääset harjoittelemaan
Viljelytaimikoiden 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
n.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
Luento 6 Mittakuva. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 6 Mittakuva 1 Aiheita Mittakuva Muunnokset informaatiokanavassa. Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot. Stereokuva, konvergentti kuva. Koordinaatistot. Kuvien orientoinnit. Sisäinen orientointi. Ulkoinen
Luento 5 Mittakuva. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 5 Mittakuva 1 Aiheita Mittakuva Muunnokset informaatiokanavassa. Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot. Stereokuva, konvergentti kuva. Koordinaatistot. Kuvien orientoinnit. Sisäinen orientointi. Ulkoinen
Luento 5 Mittakuva. fotogrammetriaan ja kaukokartoitukseen
Luento 5 Mittakuva 1 Aiheita Mittakuva Muunnokset informaatiokanavassa. Geometrisen tulkinnan vaihtoehdot. Stereokuva, konvergentti kuva. Koordinaatistot. Kuvien orientoinnit. Sisäinen orientointi. Ulkoinen
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
Metsäkoneiden sensoritekniikka kehittyy. Heikki Hyyti, Aalto-yliopisto
Metsäkoneiden sensoritekniikka kehittyy, Metsäkoneiden sensoritekniikka kehittyy Miksi uutta sensoritekniikkaa? Tarkka paikkatieto metsässä Metsäkoneen ja puomin asennon mittaus Konenäkö Laserkeilaus Tietolähteiden
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
RN:o 2:95 2,5 ha. RN:o 2:87 n.19,3 ha
RN:o 2:95 2,5 ha RN:o 2:87 n.19,3 ha Maanmittauslaitos 2014 Lupanumero 3069/MML/14 Karttakeskus 2014 2,5 ha Palonen 595-427-2-95 Raimola 595-427-2-87 Maanmittauslaitos 2014 Lupanumero 3069/MML/14 Karttakeskus
Suunnitelma taimikon kasvu- ja rakennemallien kehittämiseksi
Suunnitelma taimikon kasvu- ja rakennemallien kehittämiseksi Annikki Mäkelä 10.10.2005 Maatalous-metsätieteellinen tiedekunta Taimikkosimulaattorin perusajatus Toimenpideohjelma Hoitotoimet Uudistamistapa
AMMATTIKORKEAKOULUJEN 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
METSÄ SUUNNITELMÄ 2013 2027
METSÄ SUUNNITELMÄ 2013 2027 Omistaja: Itä-Suomen yliopisto Osoite: Yliopistokatu 2, 80100 Joensuu Tila: Ahola 1:6 Kunta: Ilomantsi 2 SISÄLTÖ 1 JOHDANTO... 3 2 METSÄN NYKYTILA... 4 2.1 Kasvupaikkojen kokonaispuusto...
METSÄSUUNNITTELU. 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.
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
Laskelma metsäkiinteistön arvosta
Laskelma metsäkiinteistön arvosta Laskelman nimi: Ellola Arvioidut tilat Kunta Pinta-ala, ha Kok. ala, ha Ellola 260-409-1-8 KITEE 34,85 34,85 Yhteensä 34,85 34,85 Yhteenveto ha / m3, yht /ha 1. Metsämaan
Kiertoaika. Uudistaminen. Taimikonhoito. Ensiharvennus. Harvennushakkuu
Metsäomaisuuden hyvä hoito Kiertoaika Uudistaminen Taimikonhoito Ensiharvennus 1 Harvennushakkuu Metsän kiertoaika Tarkoittaa aikaa uudistamisesta päätehakkuuseen. Vaihtelee alueittain 60 120 vuotta Kierron
OULUN YLIOPISTO, BIOLOGIAN LAITOS Puututkimus
OULUN YLIOPISTO, BIOLOGIAN LAITOS Puututkimus Puu on yksilö, lajinsa edustaja, eliöyhteisönsä jäsen, esteettinen näky ja paljon muuta. Tässä harjoituksessa lähestytään puuta monipuolisesti ja harjoitellaan
KUITUPUUN KESKUSKIINTOMITTAUKSEN FUNKTIOINTI
KUITUPUUN KESKUSKIINTOMITTAUKSEN FUNKTIOINTI Asko Poikela Samuli Hujo TULOSKALVOSARJAN SISÄLTÖ I. Vanha mittauskäytäntö -s. 3-5 II. Keskusmuotolukujen funktiointi -s. 6-13 III.Uusi mittauskäytäntö -s.
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
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
KANSA: YLIOPISTOJEN TÄRKEIN TEHTÄVÄ ON EDISTÄÄ VAPAATA TUTKIMUSTA SEKÄ TIETEELLISTÄ JA TAITEELLISTA SIVISTYSTÄ
TIEDOTE KANSA: YLIOPISTOJEN TEHTÄVÄ ON EDISTÄÄ VAPAATA TUTKIMUSTA SEKÄ TIETEELLISTÄ JA TAITEELLISTA SIVISTYSTÄ 1 Yliopistojen tärkein tehtävä on vapaan tutkimuksen sekä tieteellisen ja taiteellisen sivistyksen
Tehtävä 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
Taimikonhoito. Jari Hynynen, Karri Uotila, Saija Huuskonen & Timo Saksa
Taimikonhoito Jari Hynynen, Karri Uotila, Saija Huuskonen & Timo Saksa Metsäteollisuus 20 mrd. Metsätalous 3 mrd. Metsänhoito 0,3 mrd. Lähde: Suomen virallinen tilasto (2013), Metsätilastollinen vuosikirja
Metsäalueen 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
Paikkatiedosta luonnonraaka-ainekartoiksi
Paikkatiedosta luonnonraaka-ainekartoiksi Kokkola 15.3.2018 Ron Store Paikkatieto Tieto on kiinnitetty paikkaan koordinaattien avulla Puuston tilavuus tietyssä metsikössä Metsikkökuvion rajat on määritetty
ERI-IKÄISRAKENTEISEN METSÄN KASVATUKSEN TALOUS
Suomen Metsätieteellinen Seura Eri-ikäisrakenteiset metsät metsätaloudessa -seminaari Säätytalo, 8.4.2010 ERI-IKÄISRAKENTEISEN METSÄN KASVATUKSEN TALOUS Kari Hyytiäinen Sisältö 1. Johdanto 2. Metsän nykyarvo
Taimettuminen ja taimikon hoito männyn luontaisessa uudistamisessa Eero Kubin ja Reijo Seppänen Metsäntutkimuslaitos Oulu
Taimettuminen ja taimikon hoito männyn luontaisessa uudistamisessa Eero Kubin ja Reijo Seppänen Metsäntutkimuslaitos Oulu Metsänuudistaminen pohjoisen erityisolosuhteissa Tutkimushankkeen loppuseminaari
hinnoitteluun ja puukauppaan
Työkaluja puutavaran hinnoitteluun ja puukauppaan PUU tutkimus ja kehittämisohjelman väliseminaari 6.9.2012 Sokos Hotel Vaakuna, Hämeenlinna Jukka Malinen Metla / Joensuu Metsäntutkimuslaitos Skogsforskningsinstitutet
Metsikkötason optimointimallit metsänkasvatuksen taloudellisessa tutkimuksessa ja metsänkäsittelypäätösten tukena
Tutkijoiden metsäpalaverin päätöskokous Kolilla, 16.-17.11. 200 Metsikkötason optimointimallit metsänkasvatuksen taloudellisessa tutkimuksessa ja metsänkäsittelypäätösten tukena Kari Hyytiäinen, Metsäntutkimuslaitos
ENERGIAPUUKOHTEEN TUNNISTAMINEN JA OHJAAMINEN MARKKINOILLE
ENERGIAPUUKOHTEEN TUNNISTAMINEN JA OHJAAMINEN MARKKINOILLE METSÄ metsänomistajat PROMOOTTORI metsäsuunnittelu ja -neuvonta MARKKINAT polttopuu- ja lämpöyrittäjät metsäpalveluyrittäjät energiayhtiöt metsänhoitoyhdistykset
MOBIDEC 1.1. Pikaohje 30.3.2011
MOBIDEC 1.1 Pikaohje 30.3.2011 SISÄLTÖ 1 ALOITUS... 1 1.1 Laitteet... 1 1.2 Datasiirtomaksut... 1 1.3 Soveltuvuus... 1 1.4 Aloitussivu... 1 2 REKISTERÖITYMINEN... 2 2.1 Yleistä... 2 2.2 Virhetilanteet...
Hakkuutyön tuottavuus kaivukonealustaisella hakkuukoneella ja Naarva EF28 hakkuulaitteella
Hakkuutyön tuottavuus kaivukonealustaisella hakkuukoneella ja Naarva EF28 hakkuulaitteella Ensimmäiset tuloskuvat Juha Laitila & Kari Väätäinen Metsäntutkimuslaitos, Itä-Suomen alueyksikkö, Joensuun toimipaikka
KUUSEN OMINAISUUSPOTENTIAALI
KUUSEN OMINAISUUSPOTENTIAALI Marketta Sipi ja Antti Rissanen Helsingin yliopisto Metsävarojen käytön laitos Taustaa» Puuaineen ja kuitujen ominaisuudet vaihtelevat» Runkojen sisällä» Runkojen välillä»
Puuston 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