Uusi inventointiohjelma -webinaari toimijoille 14.2.2020, Suomen metsäkeskus. Metsävaratiedon keruun menetelmät - 14.2.2020 Juho Heikkilä Webinaarissa esiteltiin toimijoille uuden metsävarojen inventointiohjelman periaatteita ja toteutustapaa sekä kerättävän metsävaratietojen sisältöä ja laatua.

1. Metsävaratiedon keruun
menetelmät
Uusi inventointiohjelma -webinaari toimijoille
14.2.2020
Juho Heikkilä, metsätiedon johtava asiantuntija

2. • Maastokoealoille haetaan niiden sijaintia
vastaavat laser- ja ilmakuvapiirteet, joiden
perusteella laskentamallit eri puustotunnuksille.
• Inventointiyksikkönä on 16 x 16 m2 hilaruutu
(vastaa pinta-alaltaan 9 m säteistä koealaa).
• Mallinnuksessa valittujen laser- ja ilmakuva-
piirteiden avulla haetaan kullekin hilaruudulle
sitä parhaiten vastaavat koealat ja estimoidaan
niillä jokaiselle ruudulle omat puustotiedot.
Kuvat: Metsäkeskus, Blom Kartta Oy, Arbonaut Oy
Taustaksi nykyinen tiedonkeruu

3. Ilmakuva ja puuston laserpituusmalli, joita käytetään automatisoidussa
kuvioinnissa. Kuviointiin upotetaan kiinteistörajat, vedet, pellot, tiet/linjat
sekä luontokuviot. Kuviointia viimeistellään manuaalisesti.
Kuvat: Blom Kartta Oy

4. • Kuviotiedot yleistetään kuviolle osuvien
hilaruutujen summa- ja keskitunnuksina.
• Lopuksi lasketaan metsänhoitosuositusten
mukaiset toimenpide-ehdotukset.
Kuvat: Arbonaut Oy

5. 1. Jatkuva ajantasaistus
› Metsänkäyttöilmoitukset ja Kemera
› Päivityspyynnöt Metsään.fi-palvelusta
› Toimijoiden ja metsänomistajien muut ilmoitukset
2. Metsäsuunnittelutiedot
3. Kiinteistörajamuutokset
4. Ympäristötuki- ja luonnonsuojeluaineistot
Lisäksi vuotuinen kasvun laskenta koko aineistolle.
Tiedon ajantasaistuksen nykytila

6. • Kuten metsätaloudessa yleisesti, paitsi puulajeina mänty, kuusi, lehtipuu.
• Kuvio
› Maaperä- ja kasvupaikkatiedot
› Kehitysluokka, pääpuulaji
› Puusto-ositteet (puulaji/jakso): lpm, pituus, ppa, rulu, ikä, tilavuus,
tukki/kuitu, biomassa, kasvu
› Toimenpide-ehdotukset (hoitotyöt ja hakkuut)
› Luontokohteet (metsälain 10-pykälä, muut arvokkaat)
• Hila
› Maaperä- ja kasvupaikkatiedot
› Kehitysluokka, pääpuulaji
› Puusto (mä, ku, lepu): lpm, pituus, ppa, rulu, ikä, tilavuus
Nykyinen tietosisältö

7. Mistä mv-tiedon laatu koostuu?
 Laserkeilaus
 Ilmakuvaus
 Koealat
 Puustotulkinta
 Kuviointi
 Laskenta
 Ajantasaistus
 Nykyisen puustotulkinnan tarkkuus kuviotasolla: 92 % oikea pääpuulaji,
kokonaistilavuuden keskivirhe 12 %.
 Parannettavaa puulajeissa (erityisesti sivupuulajit). Ikä on myös vaikea,
koska ei ole näkyvä (tosin ei enää niin merkittävä tunnus).

8. AJANTASAINEN METSÄTIETO
Kansallinen laserkeilaus- ja
ilmakuvausohjelma
Koealamittaus
Puustotulkinta
Automatisoitu kuviointi
Laskennat
Kasvunlaskenta
Toteutustieto
 Uudistamisen ja hoitotöiden
omavalvonta
 Hakkuukonetieto
Metsänkäyttöilmoitukset, Kemera,
maastotarkastukset
Satelliittien/ilmakuvien erotuskuvat
Joukkoistettu tiedonkeruu
LAADUNVARMISTUS
METSÄTIETOSTANDARDIT
METSÄTIEDON KERUU JATKUVA AJANTASAISTUS
METSÄTIETO 2020-LUVULLA
HILA, KUVIO
HILA, LATVUSRAJATTU PUURYHMÄ,
MIKROKUVIO, KUVIO

9.  Tiheämpi inventointikierto, keilauksen pistetiheys kasvaa.
 Uudistettu koealamittaus (puukartta).
 Parannettu puustotulkinta (latvusrajattu).
 Jatkuva kuviointi ja kuvioinnin automatisointi.
 Myös hila pidetään ajan tasalla.
 Taimikkotiedon tuotanto ilman erillistä maastotyötä.
 Toteutustieto ajantasaistukseen (hakkuukone, omavalvonta).
 Kattavampi metsävaratiedon laatutieto.
 Uusitut prosessit, tietomallit ja järjestelmäkehitys.
Metsätieto - keskeiset muutokset

10. • Mittasaksi- ja puupaikanninlaite.
Terratec Oy (menetelmä) ja
Masser Oy (laite).
Koealamittaus

11. • GPS-pisteet, tukiasemat, puiden sijainti
saksimittauksen yhteydessä.
• Samalla myös koepuuotanta sekä ikä- ja
pituuskoepuiden mittaus.
Koealamittaus
• Puun sijaintitarkkuus
pilottialueilla: keskivirhe 16 cm,
95% 23 cm ja 99% 31 cm.

12. Puukarttakoeala
• GPS-pisteillä (pinkki) puut paikallisesta
valtakunnalliseen koordinaatistoon.
Lisäksi mittasaksien puutiedot.
• Latvusten segmentointi laserilta ja
vallitsevien puiden pituuksien poiminta
laserilta.
• Luken palvelussa pituus- ja
ikämallinnus ja koealapuiden laskenta.
• Puustotulkitsija rajaa isommasta
puukartasta (esim. n. 1500 m2) useita
tulkintakoealoja (esim. n. 250 m2).
Kuva: Metsäkeskus / Terratec Oy

13. Puustotulkinnan hyötytavoitteet
• Mallinnuksen keskivirhe pienenee luokkaa 2-3 %-yksikköä. Kuviotunnuksiin sen
verran parannusta, että huomaa.
• Aluepohjainen tulkinta (ei yksin puin), mutta rajaukset latvusten välistä, jolloin
terävämmät laserpiirteet -> myös puulajit voivat hyötyä.
• Puukartoilla lisää variaatiota koealoille -> myös jakaumat voivat hyötyä.
Packalen, P., Strunk, J., Pitkänen, J., Temesgen, H. and Maltamo, M. 2015.
Edge-tree Correction for Predicting Forest Inventory Attributes Using Area-based
Approach With Airborne Laser Scanning. IEEE J-STARS 8(3): 1274-1280.
• Vähemmän reunahilaongelmaa ja kuvion
sisäinen vaihtelu paremmin haltuun (erityinen
hyötyjä epätasaiset metsät).
• Ylispuut voidaan erottaa alemmasta jaksosta.
• Latvusrajattua yksikköä käytetään kuviotiedon
tuotannossa. Hila säilyy omanaan.
• Ohessa havainnekuva latvusten huomioon-
ottamisesta (esimerkissä ympyräkoeala).

14. Inventointiyksiköt ja tiheäpulssilaserin (5 p/m2) latvusmalli (resoluutio 25 cm)
Puustotulkinta

15. Ortoilmakuva (40 cm resoluutio) ja inventointiyksiköt
Puustotulkinta

16. Jatkuva kuviointi
• Metsikkökuvio
› Kuviointi pääosin automaattisesti yhdistelemällä tulkitsijan segmentoimia
mikrokuvioita (n. 0,2-0,3 ha). Käytäntöön soveltuva kuviokoko (n. 0,5-5 ha).
• Jatkuva prosessi
› Kuvioverkkoa ajantasaistetaan myös laserkeilausten välillä.
› Uudellakaan keilausalueella ei ole tarpeen täysin uusi kuviointia, vaan päivitetään
olemassa olevaa (aidot muutokset).
› Hyvät edellytykset (1. kierroksen kuviointi, uusia tietolähteitä). Jatkuvana tasaa
työtä ympärivuotiseksi.
• Kuviointi vaikuttaa
myös puustotietojen ja
toimenpidesimulointien
laatuun.

17. Taimikot
Lähtökohdat
• SMK ei jatka kohdennettua taimikoiden maastoinventointia.
• Varttuneiden taimikoiden tulkinta paranee tiheämmän keilauksen myötä.
• Pienille taimikoille ei ole laadukasta kaukokartoitusta, tarvitaan uudistamistiedot.
Tietolähteet
• Kaukokartoitus (laserkeilaus 6 v, ilmakuvaus 3 v, satelliittikuvat 1 v).
• Toteutustieto (uudistamisen ja hoitotöiden omavalvonta, hakkuukonetieto).
• Viranomaistieto (metsänkäyttöilmoitukset, Kemera, maastotarkastukset).
• Muut (Metsään.fi, metsäsuunnittelu, joukkoistaminen).
› Jatkossa korostuu eri tietolähteistä saatavan tiedon älykäs hyödyntäminen ja
automatisoitu tiedonhallinta.

18. Motolla mv-tiedon päivitys uudelle aikakaudelle (yllä hakkuukuviot valkoisella).
Ajantasaistus

19. Kiitos
• ASIAKKAAT – HENKILÖSTÖ – KUMPPANIT – YHTEISKUNTA
www.metsäkeskus.fi | www.metsään.fi
www.twitter.com/metsakeskus | www.facebook.com/suomenmetsakeskus