top of page
andrey-kigay-BWpKTSsiBas-unsplash_edited

 Metsäni.fi 

 Metsäsuunnitelma helposti ja 

 nopeasti drone-kuvausta 
 
hyödyntäen 

Puittainen metsäinventointi – mahdollisuus täsmällisempään metsänhoitoon

Metsien käsittely on muuttumassa nopeasti monipuolisempien tavoitteiden vuoksi. Esimerkiksi metsien virkistyskäytön suunnittelu ja jatkuvan kasvatuksen menetelmät vaativat erilaista ja täsmällisempää puustotietoa kuin mitä perinteinen kuviottainen arviointi pystyy tuottamaan. Ilmastonmuutos aiheuttaa lisääntyviä myrsky- ja hyönteistuhoja, joiden tehokas ehkäisy ja vahinkojen minimointi edellyttävät yksityiskohtaista puittaista puustotietoa. Perinteisesti kuviolta on saatu vain keskimääräistä puustotietoa perustuen pieneen relaskooppiotantaan, kun taas puittaisessa inventoinnissa kuvion jokainen puu paikannetaan ja mitataan.

Drone-kuvaukset tuottavat tarkkaa ilmakuvaa

Suomessa on tähän asti käytetty metsäsuunnitelman tausta-aineistona julkisesti saatavissa olevaa noin 50 cm resoluution ilmakuvaa, jolta on määritetty ainoastaan kuvion rajat. Vuoteen 2019 asti julkinen laseraineisto on ollut hyvin karkeata, ja vaikka tilanne on parantunut vuodesta 2020 alkaen, on aineiston pistetiheys edelleen alhainen nuorten metsien puittaiseen inventointiin. Usein ilmakuvat ovat myös useita vuosia vanhoja, jolloin niitä ei voi hyödyntää esimerkiksi myrskytuhojen kartoittamiseen.

 

Metsäni.fi-palvelussa jokainen suunniteltava metsäalue kuvataan suunnitelman teon aluksi, jolloin metsätuhot on mahdollista paikantaa tuoreeltaan. Ilmakuvissa näkyvät 3 cm yksityiskohdat, ja kuvista saadaan myös prosessoitua tarkka pistepilvi, josta voidaan tuottaa havainnollistava 3D-analyysi. Nämä tarkkuudet mahdollistavat hyvin yksityiskohtaisen puittaisen inventoinnin. Droneen on asennettu tavallisen kameran lisäksi lähi-infrakamera, joka on edellytyksenä puittaiselle puulajin tunnistukselle ja terveydentilan arvioinnille.

Tekoäly ja tehokkaat tietokoneet mahdollistavat yksityiskohtaisen prosessoinnin

Nykyiset tehokkaat tietokoneet, joissa käytetään pelimaailmaan kehitettyä grafiikkakorttilaskentaa, mahdollistavat hyvin yksityiskohtaisen puuston mittaamisen. Vanhemmilla tietokoneilla tarkkojen drone-ilmakuvien prosessointi olisi ollut mahdotonta. Lisäksi puuston tulkinnassa apuna voidaan käyttää tekoälyalgoritmeja ja saavuttaa automaatio kaikkiin työvaiheisiin.

ilmakuva.png

Yksityiskohta ilmakuvalta.

Jokainen puu kartoitetaan ja mitataan

 

Metsäni.fi-menetelmässä jokainen puu paikannetaan ja jokaisesta puusta mitataan pituus ja latvuksen läpimitta. Rinnankorkeusläpimitta ja edelleen runkotilavuus lasketaan mallien avulla. Puiden pituuden mittauksessa drone-perusteinen menetelmä on kaikkein tarkin; esimerkiksi hypsometrillä ei voida mitata kaikkia pituuksia yhtä tarkasti kuin latvuksen yläpuolelta otetusta kuvasta.

Puulajin määrittämiseen ja terveydentilan kartoittamiseen käytetään näkyvän spektrialueen (sininen, vihreä, punainen) lisäksi lähi-infrakanavia. Käytetyt algoritmit toimivat eri sääolosuhteissa ja vuodenaikoina. Tuloksena kaikki kuolleet ja vakavasti sairastuneet puut saadaan tulkittua luotettavasti.

ilmakuva2.png

Multispektrikameran kuvalla näkyvät esim. lehtipuut punaisina ja kuolleet puut valkoisina.

Metsäni.fi-palvelussa tuotetaan puukartta, jossa puulaji ja kuolleet puut on esitetty eri värein. Kartta mahdollistaa esimerkiksi kaarnakuoriaistuhojen tai myrskytuhojen rajaamisen tuhoalueen korjaamiseksi. Haluttaessa jopa yksittäiset poistettavat puut voidaan paikantaa.

puut.png

Myrskytuhoaluetta. Pystyssä olevat puut merkitty puulajin mukaisella värikoodilla ja pituus numeroin.

Tuloksena tarkempi puustotieto

Puittainen drone-inventointi on kuviotasolla noin 50 % tarkempaa kuin perinteinen kuviottainen maastoinventointi. Drone-inventointi ei ole riippuvainen maastomittaajasta, menetelmä on automaattisena täysin objektiivinen. Kuvion sisäinen vaihtelu on puittaisessa inventoinnissa tarkasteltavissa, jolloin hoitotoimenpiteet voidaan haluttaessa kohdistaa vain osaan kuvion pinta-alasta. Puulajin määrittely on ollut perinteisessä metsänsuunnittelussa hyvin epävarmaa, koska kaikkia kuvion osia ei ole voitu tarkastaa. Uudessa menetelmässä jokaisen puun laji määritetään, jolloin puulajisuhteet ovat oikein.

Tarkemmat puustotiedot tuottavat tarkemman metsäsuunnitelman. Sekä kokonaistilavuudet että tulevat toimenpiteet voidaan määrittää tarkemmin verrattuna perinteiseen maastoinventointiin. Toki metsätilan erityisluontokohteet, kuten lähteet, tulee kartoittaa ennakkotietoon ja metsän omistajalta saatuun tietoon perustuen. Ennakkotietoa kerätään myös uudistuskohteista, joissa taimet ovat vielä liian pieniä näkyäkseen drone-kuvissa. Jos jostain syystä ennakkotietoa ei ole saatavissa, voidaan drone-lennätyksen yhteydessä käydä tarkastamassa ko. kohteet. Kokonaan ei siis ole tarkoitus – eikä ole tavoitekaan – korvata maastotyötä. Kuitenkaan maastotyötä ei kannata tehdä alueilla, joilta drone-aineistolla saadaan tieto kerättyä tarkemmin, vaan työ kannattaa kohdistaa erityisesti ongelmakohteisiin.

bottom of page