Metsäkoneurakointi

Metsäkanta sisältää 8,5 miljardin puun tiedot – puukohtainen tieto voi auttaa hakkuiden suunnittelussa

Maanmittauslaitoksen kehittämä Metsäkanta kattaa 8,5 miljardin puun tiedot 29 miljoonan hehtaarin alueelta. Tutkimuksessa tuotettu puukohtainen metsävaratieto voi tulevaisuudessa tukea metsänhoidon ja hakkuiden suunnittelua sekä säästettävien puiden valintaa.

Ponssen hakkuukone mäntyvaltaisessa metsässä, etualalla katkottuja puunrunkoja.
Puukohtainen metsävaratieto voi tulevaisuudessa tukea hakkuukoneen päätöksentekoa ja auttaa tunnistamaan hakkuissa säästettäviä puita.

Maanmittauslaitoksen Paikkatietokeskus FGI:n kehittämä Metsäkanta on kasvanut pieneltä testialueelta suurimman osan Suomesta kattavaksi metsävaratietojärjestelmäksi. Kansallisen laserkeilausohjelman aineistoista tuotettu tietokanta sisältää nykyään 8,5 miljardin puun tiedot.

Maanmittauslaitoksen mukaan Metsäkanta on tiettävästi maailman laajin yksittäisiin puihin perustuva metsävaratietojärjestelmä. Tutkimuskokeiluna syntynyttä tietokantaa ei kuitenkaan enää aiota päivittää, vaan sen kehittämisestä saatuja oppeja hyödynnetään jatkossa muualla.

Mainos, juttu jatkuu alla Mainos päättyy

– Metsäkanta osoitti, että yksittäisiin puihin perustuvaa metsävaratietoa voidaan tuottaa valtakunnallisessa mittakaavassa. Saimme arvokasta käytännön tietoa siitä, mitä tällaisen tiedon tuottamisessa on otettava huomioon, millaisia teknisiä ja aineistollisia haasteita mittakaavan kasvaessa syntyy ja millaisia kehitystarpeita menetelmiin vielä liittyy, kertoo pääkehittäjä Matti Hyyppä Maanmittauslaitoksesta.

Metsäkannan kattavuus Suomen kartalla sekä puukohtainen karttanäkymä, jossa on avattuna yhden männyn ominaisuustiedot.
Metsäkanta kattaa suurimman osan Suomesta. Yksittäisestä puusta voi tarkastella esimerkiksi arviota sen pituudesta, läpimitasta, tilavuudesta ja biomassasta. Kuvan männyn pituudeksi on arvioitu 28,71 metriä ja läpimitaksi 32,9 senttimetriä. Kuva: Maanmittauslaitos.

Puukohtainen tieto voi tukea hakkuukoneen päätöksentekoa

Perinteisessä aluepohjaisessa metsävaratiedossa metsää kuvataan esimerkiksi hilaruutujen tai metsikkökuvioiden avulla. Tieto kertoo tällöin muun muassa puuston keskitunnuksista ja kokonaismääristä.

Puukohtaisissa menetelmissä tarkastellaan yksittäisiä puita ja niiden ominaisuuksia. Laserkeilausaineistosta voidaan tunnistaa puiden sijainti ja arvioida esimerkiksi niiden pituutta, läpimittaa, tilavuutta, biomassaa ja puulajia.

Mainos, juttu jatkuu alla Mainos päättyy

Yksityiskohtaisempi tieto voi tulevaisuudessa auttaa metsänhoidon ja hakkuiden suunnittelussa, metsissä tapahtuvien muutosten seurannassa sekä metsien rakenteen ja monimuotoisuuden kuvaamisessa. Hyyppä näkee mahdollisuuksia myös tiedon yhdistämisessä hakkuukoneen päätöksentekoon.

– Se on eräänlainen metsien digitaalinen kaksonen, joka voidaan yhdistää myös hakkuukoneen päätöksentekoon ja merkitä ne puut, jotka tulee säästää hakkuissa, Hyyppä kertoo.

Pienet puut jäävät suurten latvusten peittoon

Tutkimuksessa tunnistettiin myös menetelmän rajoituksia. Yksi suurimmista haasteista on pienten puiden havaitseminen ilmalaserkeilauksella, sillä suurempien puiden latvukset voivat peittää niiden alla kasvavia puita.

Maanmittauslaitoksen mukaan tukkipuista löydetään noin 90 prosenttia, mutta pienistä puista selvästi vähemmän. Metsäkannan puumäärä ei siten tarkoita, että kaikki sen kattamalla alueella kasvavat puut olisi tunnistettu.

Mainos, juttu jatkuu alla Mainos päättyy

Tunnistamisen odotetaan paranevan entistä tiheämmän laserkeilausaineiston myötä. Kansallisen laserkeilausohjelman uuden aineiston pistetiheys kasvaa pääosin noin viidestä pisteestä 20 pisteeseen neliömetrillä.

Tiheämpi aineisto kuvaa metsän rakennetta aiempaa yksityiskohtaisemmin. Kun siihen yhdistetään kehittyviä syväoppivia tekoälymenetelmiä, tavoitteena on tunnistaa nykyistä suurempi osa myös pienistä puista.

– Yksittäisten puiden tasolle ulottuvaa metsävaratietoa voidaan kehittää edelleen entistä tiheämmän laserkeilausaineiston ja uusien tekoälymenetelmien avulla, Hyyppä toteaa.

Tutkimus on osa Suomen Akatemian rahoittamaa UNITE-lippulaivaa, joka tutkii metsien, ihmisten ja koneiden vuorovaikutusta.

Tilaa metsäalan painavin uutiskirje!

* Pakollinen

Lähetä juttuvinkki