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



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

Suomen metsäkeskuksen metsävaratieto ja sen hyödyntäminen

Laserkeilaus yksityismetsien inventoinnissa

METSÄSUUNNITTELU. Metsäkurssi JKL yo 2014 syksy. Petri Kilpinen, Metsäkeskus, Keski-Suomi

Metsään peruskurssi. Sisältö

Metsävaratiedon hyödyntäminen yksityismetsätaloudessa. Päättäjien Metsäakatemian kurssi Ari Meriläinen Suomen metsäkeskus

METSÄVARATIETO KOHTI 2020-LUKUA. Tietotarvekyselyn yhteenveto ja metsävaratiedon kehittämisnäkymiä Juho Heikkilä, Vantaa, 15.4.

Laserkeilaus ja metsäsovellukset Juho Heikkilä, metsätiedon johtava asiantuntija

Drone-kuvausten käyttökelpoisuudesta metsäkeskuksen toiminnassa Maaseutu 2.0 loppuseminaari

Kaukokartoitusperusteisen inventointimallin kokonaistestaus

Digitaalisten palveluiden mahdollisuudet metsätaloudessa Case Metsään.fi-palvelu, Päättäjien metsäakatemia, Peurunka,

Kaukokartoituspohjainen metsien inventointi Suomessa - mitä tästä eteenpäin? Petteri Packalen

Puustotietojen keruun tekniset vaihtoehdot, kustannustehokkuus ja tarkkuus

Metsätieto ja sähköiset palvelut

Tiedonsiirtorajapinta ja hilatieto kuvioiden rinnalle Esko Välimäki ja Juha Inkilä

Metsävaratietojärjestelmän ja metsäsuunnittelun tutkimus- ja kehittämisohjelma (MSU, )

Metsävaratiedot metsänomistajan käytössä ja Metsään.fi-palvelu. Suvi Karjula, Metsätalouden kehittämiskeskus Tapio Metsäpäivät

Viljelytaimikoiden kehitys VMI:n mukaan

Suomen metsäkeskus vuonna 2012

Metsävaratietolähteet

VMI-koealatiedon ja laserkeilausaineiston yhdistäminen metsäsuunnittelua varten

Paikkatiedon hyödyntämisen mahdollisuudet ja haasteet

PUU LIIKKEELLE JA UUSIA TUOTTEITA METSÄSTÄ

Laserkeilaus (Lapin) metsävarojen hyödyntämisessä. Anssi Juujärvi Lapin metsätalouspäivät

Riittääkö puu VMI-tulokset

Metsävaratietojen ja digitalisaation hyödyntäminen biotalouden kasvussa Etelä- Savossa-hanke

Suomen kilpailukyky metsäalalla onko sitä?

Metsätieto Tavoitetila

Tiheäpulssinen ja monikanavainen laserkeilausaineisto puulajeittaisessa inventoinnissa

Metsävaratietojen jatkuva ajantasaistus metsäsuunnittelussa, MEJA. Pekka Hyvönen Kari T. Korhonen

Biomassatulkinta LiDARilta

Kesäseminaari Jani Heikkilä Metsä mukaasi Kantoon sovelluksella

METSÄTIEDOT KOHTI 2020-LUKUA Janne Uuttera UPM

Kaukokartoitustiedon käyttö LUKE:ssa

Kuortaneen ajantasaistushanke

SMK:n ja VMI:n inventointien yhteistyömahdollisuuksia: VMI:n näkökulma

Kaukokartoitusaineistot ja maanpeite

Tuuli- lumituhojen ennakointi. Suomen metsäkeskus, Pohjois-Pohjanmaa Julkiset palvelut K. Maaranto

Lounais-Suomen metsäkeskuksen alueen metsävarat ja niiden kehitys

Kainuun metsäkeskuksen alueen metsävarat ja niiden kehitys

Laserkeilauspohjaiset laskentasovellukset

MetKu Metsävaratiedon kustannushyötyanalyysi

Metsänomistajan sekä toimijan tieto- ja palvelutarpeet

Kaukokartoitusaineistot ja maanpeite

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

Kuortaneen metsäsuunnitteluseminaarin. Metsävaratiedon ajantasaistus

Jakaumamallit MELA2009:ssä. MELA käyttäjäpäivä Kari Härkönen

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

AJANTASAINEN METSÄVARATIETO NEUVONNAN JA OPERATIIVISEN SUUNNITTELUN VÄLINEEKSI

Puun kasvu ja runkomuodon muutokset

Paikkatiedon tulevaisuus

Mikä on taimikonhoidon laadun taso?

Metsäkoneiden sensoritekniikka kehittyy. Heikki Hyyti, Aalto-yliopisto

NUORTEN METSIEN RAKENNE JA KEHITYS

Kullaa Asiakkuusasiantuntija Jussi Somerpalo

Hakkuukonemittaus puustotietojen tuotannossa aineiston esikäsittely ja kuviorajan muodostaminen

Metsänuudistamisen laatu Valtakunnan Metsien Inventoinnin (VMI) tulosten mukaan

TRESTIMA. Digitaalisten tekniikoiden mahdollisuudet metsätaloudessa , Seinäjoki. Simo Kivimäki

Suomen metsävarat

Metsävaratiedon saatavuus ja käytettävyys energiapuun hankinnassa

Metsätieto, muutokset ja kehitysnäkymät

Vaihtoehtoisia malleja puuston kokojakauman muodostamiseen

Laserkeilauksen hyödyntäminen metsätaloudellisissa

Valtakunnan metsien inventointi VMI pitkäjänteinen tiedonkeruu muuntuu tietotarpeiden mukaan. Taneli Kolström

Huvista vai hyödystä mistä on metsänarvioimistieteen tutkimus tehty

Elinvoimaa metsistä -seminaari

Kaukokartoitusaineistojen hyödyntäminen toiminnanohjausjärjestelmässä

ERI-IKÄISRAKENTEISEN METSÄN KASVATUKSEN TALOUS

Valtakunnan metsien 10. inventointiin perustuvat hakkuumahdollisuusarviot Pirkanmaan metsäkeskuksen alueella

METSÄSUUNNITTELU YKSITYISMETSISSÄ

METSÄTALOUDEN HIRVIVAHINGOT Uusi hirvivahinkojen korvausjärjestelmä

Tulevaisuuden ratkaisu datan yhdistämiseen ja jakeluun. Forest Big Data Tulosseminaari, Miika Rajala, Risto Ritala TTY

Metsäkeilauksista suunnistuskarttoja?

Etelä-Pohjanmaan metsäkeskuksen alueen metsävarat ja niiden kehitys

MARV Metsikkökoealaharjoitus Aluepohjaiset laserpiirteet puustotunnusten selittäjinä. Ruuduille lasketut puustotunnukset:

METSÄVARATIETOJEN HANKINNAN JA METSÄSUUNNITTELUN TULEVAISUUDEN TOIMINTAMALLEJA

Metsäpalveluyrittäjän kasvuohjelma seminaari Hämeenlinna, Aulanko Mikko Nurmi

Suomen metsien kasvihuonekaasuinventaario

Maastotietokannan ylläpito

Palvelualusta metsätiedon jakeluun

Asioita Metsään.fi-palvelusta ja luomuasioiden huomioimisesta. Luomukeruun mahdollisuudet -seminaari Veikko Iittainen

Metsätiedon lähteitä ja soveltamismahdollisuuksia

Taimikonhoidon omavalvontaohje

Tervasrosoon vaikuttavat tekijät - mallinnustarkastelu

Taimikonhoidon ja ensiharvennuksen tilanne ja tarve

Ravintoresurssin, hirvikannan ja metsätuhojen kolmiyhteys

NUORTEN METSIEN RAKENNE JA KEHITYS

Mikä neljästä numeroidusta kuviosta jatkaa alkuperäistä kuviosarjaa? Perustele lyhyesti

Valtakunnan metsien 10. inventointiin perustuvat hakkuumahdollisuusarviot Kaakkois-Suomessa

Taimikonhoidon laatu ja laadun. Kouvola Kustannustehokas metsänhoito seminaarisarja 2011

Pohjois-Suomen metsävarat, hakkuumahdollisuudet ja metsäohjelmat

Pohjois-Karjalan metsäkeskuksen alueen metsävarat ja niiden kehitys

METSÄ SUUNNITELMÄ

Metsävaratietojen ajantasaistusseminaari. Seminaarin järjestäjät: Metsätalouden kehittämiskeskus Tapio

Taimikonhoidon laatu ja laadun. Mikkeli Kustannustehokas metsänhoito seminaarisarja 2011

HIRVI-INFO Uusi hirvivahinkojen korvausjärjestelmä. Heikki Kuoppala

Digitalisaation hyödyntäminen yhteismetsissä Oulun yhteismetsäpäivät

Metsien kaukokartoitus ja avoimet aineistot

KOEALAMITTAUSPERUSTEISET METSIEN INVENTOINTIMENE- TELMÄT

Transkriptio:

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 toimivia muotoja 3. VMI-SMK koealatutkimus 2013-15 ja käytännön yhteistyö jatkossa 4. Lopuksi hieman SMK:n kehittämisnäkymiä

Metsävaratieto ja paikkatiedot metsätaloudessa 2010 aloitettiin SMK:n laserinventoinnit koko maassa, 1. kierros on valmis 2020. Myös edeltävä kuvioittaisena arviointina kerätty tieto on päivitetty 2004 lähtien metsävaratiedoksi. Ajantasaista metsävaratietoa on n. 68% yksityismetsien pintaalasta eli 9,8 milj.ha (10 milj. rikki lähiaikoina). Saatavuudesta tietoa Metsäkartta.fi palvelussa. Metsänomistajien suostumus tietojen käyttöön 1,8 milj.ha, hyödyntämisaste n. 19%. Tiedonsiirtoon on kehitetty alan yhteistä xml-muotoista metsätietostandardia, joka mahdollistaa asioinnin suoraan järjestelmien välillä. Tehokas metsävaratietojen keruu ja ajantasaistus on keskeinen metsätalouden kilpailukykytekijä. Tavoitteena on monipuolistaa paikkatietojen käyttöä merkittävästi ja muodostaa metsien korkeaa käyttöastetta tukeva tietokokonaisuus Forest big data. 20.3.2015 Suomen metsäkeskus 3

Metsävaratiedon keruu ja ajantasaistus SMK:n metsävaratietojen ylläpito sisältää tiedonkeruun (laserinventointi) ja toimenpiteiden jatkuvan ajantasaistuksen. Lisäksi laskennallinen puuston kasvatus. Yksityismetsiä inventoidaan 1,5-2 milj.ha/vuosi. Tarvittava keilauksen ja kuvauksen pinta-ala on noin kaksinkertainen. Yksittäisiä inventointialueita on 10-12 kpl/vuosi. Kullekin alueelle sijoitetaan noin 700-800 maastokoealaa. Osalle kuvioista (10-15%), ei saada riittävän luotettavaa tietoa kaukokartoituksella tai muun tiedon perusteella ja niille tehdään kohdennettu maastoinventointi (komi). Kohteet pääosin taimikoita. Kuviotieto pääosin sama kuin ennen (maapohja/kasvupaikkatiedot, puusto, luontokohteet, toimenpide-ehdotukset). Puulajeina mänty, kuusi ja lehtipuu. Tietoja hyödynnetään ensisijaisesti Metsään.fipalvelussa, jossa on käyttäjinä valtaosa alan toimijoista ja tällä hetkellä yli 38 000 metsänomistajaa. Käyttäjämäärässä ja hyödyntämisasteessa on parannettavaa, mutta suunta on oikea.

VMI-SMK yhteistyötä Lukessa on SMK:n koealalaskentapalvelu, jossa lasketaan koealamittausten tulokset. Palvelussa hyödynnetään VMIlaskentarutiineja, mm. pituusmallien kalibrointi. Puut KoealaId;RyvasNro;KoealaNro;PuuId;PuuNro;Puulaji;Jakso;PuuLk;D;DE st;hest;vest Koealapuusto KoealaId;RyvasNro;KoealaNro;OsiteId;OsiteNro;Puulaji;Jakso;G;N;D;H; T;V;VTuk;VKui;IV Kuollut puusto (erotettu elävästä koealapuustosta) KoealaId;RyvasNro;KoealaNro;OsiteId;OsiteNro;Puulaji;Jakso;G;N;D;H; T;V;VTuk;VKui;IV Taimikko (kasvatettu) KoealaId;RyvasNro;KoealaNro;OsiteId;OsiteNro;Puulaji;Jakso;N;D;H;T

Lukessa on kehitetty koealojen sijoittelumenetelmä, joka on integroitu SMK:n Aarni-paikkatietojärjestelmään. Tehdään ositettu ryväsotanta. Optimointiohjelma, jonka iteratiivinen laskentaprosessi hyödyntää olemassa olevaa kuviodataa. Valitaan koealajoukko, jonka jakaumat vastaavat mahdollisimman hyvin koko alueen kuviotiedoista laskettuja ositemuuttujien tavoitejakaumia.

Lukessa on SMK:n laserinventoinnin kuviotason laadunvarmistuksen laskentapalvelu, jossa lasketaan maastomittausten tulokset ja verrataan niitä vastaavien kuvioiden puustotulkintaan.

VMI-SMK tutkimuskehitys 2013-15 Tavoitteena oli koealamittaus, jolla voidaan tuottaa metsätiedot nykyisellä tarkkuudella kuviolta valtakunnan tasolle (koeala, hila, kuvio, tila, kunta, SMK-alueet, koko maa). Tavoitteena oli myös, että koealaprosessin tulee vastata resurssien ja aikataulun osalta kokonaisuudessaan sekä kuviotason laserinventoinnin että suuralue-estimoinnin tarpeisiin. Koealajärjestelmän kehittämiseen Lukelle 250 t SMK:n tuottavuusrahaa, vajaa 100 t MMM yhteistutkimusrahaa sekä lisäksi käytetty merkittävä osuus molempien organisaatioiden omia resursseja. Tutkimuskehityksen keskeisin sisältö: 1) uusi koeala, 2) otantaasetelman kehittäminen, 3) päivitettyjen koealojen käyttömahdollisuudet. VMI:n reunaehto: riittävä valtakunnallinen koealaverkko ja tilastollinen harhattomuus. SMK:n reunaehto: vuotuisten inventointialueiden tulkintaan riittävä ja kunkin alueen metsiä hyvin edustava koeala-aineisto.

Tuloksia ja johtopäätöksiä Yhteinen molempien keskeiset reunaehdot täyttävä koealajärjestelmä ei ole mahdollinen. Systemaattinen otanta ei tuota edustavaa koeala-aineistoa lasertulkintaan. Laserkoealojen oma sijoittelu ja mittaus tarvitaan. VMI-otantaan ei pystytty tekemään muutoksia. VMI siirtyi kiinteäsäteiseen ja tarkkuuspaikannettuun koealaan. VMI:n valitsema kahden sisäkkäisen ympyrän koeala aiheuttaa kuitenkin epävarmuutta lasertulkintaan. alle 9,5 cm puut luetaan pienemmältä ympyrältä, virhemahdollisuus tulkinnassa, millaisia koealoja sattuukaan lähimmiksi naapureiksi. Epävarmuus kohdistuu erityisesti nuoriin metsiin, joissa vaikeutena on ollut juuri se, ettei ensiharvennuskohteita saada riittävän hyvin esille. Paikannustarkkuudesta valtakunnallisesti ei ole täyttä varmuutta, koska VMI-koealojen sijainnin jälkikorjauksessa on käytetty harvempaa GL:n paikannuspalveluverkkoa. Ei ole kuitenkaan todistettu sitäkään, etteivät olisi riittävän tarkkoja. Kasvatetut koealat aiheuttavat myös epävarmuutta puustotulkintaan (kasvumallit ja tarvitaan maastotarkistus onko puita kaatunut/hakattu mittauksen ja keilauksen välissä).

VMI-SMK koealayhteistyö jatkossa SMK:n tavoitteena on hyödyntää käyttökelpoiset VMI-koealat laserinventoinnissa (SMK-koealan hinta luokkaa 100 /kpl). Kyseeseen tulee inventointialueille osuvat, kokonaan samalla kuviolla olevat ja tarkkuuspaikannetut koealat. Ensisijaisena tavoitteena on, että VMI-koealat olisivat soveltuvin osin varsinaisina tulkintakoealoina, mutta niitä voidaan tarvittaessa käyttää myös esim. mallinnuksen riippumattomana laatukontrolliaineistona. SMK:n 2015 inventointien yhteydessä selvitetään 1) paljonko potentiaalisia VMI-koealoja saadaan, 2) millä aikataululla ne ovat käytettävissä ja 3) mitä kokemuksia saadaan SMK- ja VMIkoealojen yhteiskäytöstä mallinnuksessa ja tulkinnassa. VMI-koealoja on hankala ottaa suoraan mukaan nykyiseen koealasijoitteluun. Eli selvitetään ensin VMI-koealojen käyttöä käytännössä. Sen jälkeen on perusteet kehittää myös koealojen ennakkosijoittelua niin, että huomioitaisiin myös VMI-koealat.

Lopuksi - SMK:n kehittämisnäkymiä Prosessi Metsävaratiedon keruu kaikilta omistajaryhmiltä. Hilamuotoisen metsävaratiedon jakelu tiedonsiirtorajapinnassa. Empiiriset runkolukusarjat laserinventoinnissa, tietokannassa ja laskennassa. Toimenpidetiedon vastaanotto ja vienti ajantasaistusprosessiin (esim. mototieto, omavalvonta). Kaukoinventointi Laserinventointi kehittyy uusien keilainten myötä, jolloin pistetiheys ja pulssien laatu paranee. Kustannusten kannalta on oleellista lentämisen määrä, eli miltä korkeudelta keilataan. Puuston määrän (runkolukusarjat/puutavaralajit) lisäksi kehittämistä on edelleen puulajitunnistuksessa. Ilmakuvien kautta parannusta ei ole odotettavissa. Aaltomuotolaser (full waveform), uudet monikanavakeilaimet (multispectral lidar), hyperspektrikuvat (puulajit, metsätuhot).

Kiitos!