Economic losses caused by tree species proportions and site type errors in forest management planning

Article id 10089201

Kaukokartoitukseen perustuvan metsävaratiedon hyötyanalyysi : MetKu-hankkeen loppuraportti

Julkisen metsävaratiedon kerääminen on merkittävä investointi metsätalouden edellytysten parantamiseen. Jotta investointi olisi kannattava, metsävaratiedolla saavutettavien hyötyjen täytyy olla kustannuksia suuremmat. Perinteinen kustannus-hyötyanalyysi metsävaratiedosta on haastava, koska investoinnin maksaa yhteiskunta (veronmaksajat), mutta yhteiskunnalle koituva hyöty on epäsuoraa (esimerkiksi verotulojen tai viennin arvon lisääntyminen). Suoraa hyötyä muodostuu useille eri toimijoille, ja kunkin toimijan ja kunkin käyttötilanteen tuottama hyöty täytyy arvioida erikseen. Tämä raportti on yhteenveto maa- ja metsätalousministeriön rahoittamassa yhteistutkimushankkeessa Metsävaratiedon kustannushyötyanalyysi (MetKu) tehdyistä töistä. Hankkeessa tunnistettiin tahoja, jotka hyötyvät tiedosta ja kuvattiin mekanismeja, joilla hyöty realisoituu. Näin muodostuvien hyötyjen suuruusluokkaa arvioitiin tapauskohtaisesti tehdyillä laskelmilla. Laskelmissa ei pyritty kattavaan tiedon kokonaisarvoon. Jo pelkästään tapauskohtaiset laskelmat osoittavat kuitenkin kiistattomasti, että metsävaratietoon on kannattavaa investoida. Metsänomistajakunta hyötyy varttuneissa metsissä laserkeilaukseen perustuvasta metsävaratiedosta vuosittain jopa 210 miljoonaa euroa verrattuna siihen, että käytettävissä olisi satelliittikuvien luotettavuutta vastaava tieto, ja noin 60 miljoonaa vuodessa suhteessa perinteiseen maastotietoon, mikäli hyötyä tarkastellaan pelkästään kokonaistilavuuden luotettavuuden perusteella. Joidenkin muuttujien, kuten puulajiosuuksien suhteen laserkeilaus on kuitenkin maastoinventointia epätäsmällisempää, mikä vähentää nykyisenlaisen keilauksen tuottamaa hyötyä. Laserkeilaus toisaalta myös säästää kustannuksia tiedon keruussa, jolloin samansuuruisella yhteiskunnan investoinnilla voidaan kattaa vuosittain suurempi pinta-ala, mikä hyödyttää omistajia ajantasaisempana tietona. Hankkeessa tarkasteltiin myös, miten tiedonkeruun tapa vaikuttaa hyötyyn. Tätä varten verrattiin eri tavoin poimittujen opetuskoealojen tuottamaa hyötyä metsänomistajille. Tulosten mukaan koealojen poimintatapa (ositus, systemaattinen otos tai satunnainen otos) ei ollut kovin merkittävä, mutta koealojen määrän vaikutus on selkeä. Yhden lisäkoealan mittaamisesta saatava hyöty on 200 000 hehtaarin inventointialueella vielä 500 mitatun koealan jälkeen yli 3000 euroa. Tulosten perusteella myös tietojen tarkkuuden ja omistajan tulojen välillä on selkeä yhteys. Kokonaistilavuuden suhteellisen RMSE:n (keskineliövirheen neliöjuuri) pieneneminen yhdellä prosenttiyksiköllä kasvatti omistajan tuloa noin 4€/ha. Lisäksi hankkeessa selvitettiin, millaisella frekvenssillä inventointeja kannattaa toteuttaa verrattuna tietojen päivittämiseen kasvumalleilla (ja tehdyillä toimenpiteillä). Tätä varten tarkasteltiin Evon tutkimusaineistossa metsänomistajan laskennallisia tuloja vuonna 2014 mitattujen, vuonna 2009 mitattujen ja vuoteen 2014 päivitettyjen, sekä vuonna 2007 mitattujen ja vuoteen 2014 päivitettyjen tietojen välillä. Tulosten mukaan jo viiden vuoden päivitys vähensi metsävaratietojen luotettavuutta siinä määrin, että uusi laserkeilaus oli omistajan kannalta kannattavampi kuin vanhojen metsävaratietojen päivitys. Metsävaratietojen näkökulmasta laserkeilausinventointien väliä ei siis ole suositeltavaa kasvattaa kansalliseen laserkeilausohjelmaan suunniteltua kuutta vuotta pidemmäksi.201

Data assimilation of forest variables predicted from remote sensing data

Forest information for management planning is today gathered through a combination of field inventories and remote sensing, but the available flow of remote sensing data over time is not yet utilized for continuously improving predictions of forest variables. In the thesis, the utility of data assimilation, in particular the Extended Kalman filter, for forest variable prediction is investigated. This is an iterative algorithm, where data are repeatedly merged and forecasted. The test site was a forest estate in southern Sweden (Lat. 58°N Long. 13°E). Data assimilation of remote sensing predictions of canopy surface models from digital aerial photogrammetry in paper I and predictions based on interferometric synthetic aperture radar in paper II provided a marginally improved accuracy. This gain was, however, far from the theoretical potential of data assimilation. The reason for this was suggested to be correlation of errors of subsequent predictions across time, i.e. residuals from different predictions over a certain forest area had a similar size and sign. In paper III these error correlations were quantified, and an example of the importance of considering them was given. In paper IV, it was shown that classical calibration could be applied to counteract regression toward the mean, and thus reduce the error correlations. In paper V, it was shown that data assimilation applied to a time series of data from various remote sensing sensors could be used to, over time, improve initial predictions based on aerial laser scanning data. It was also shown how the combination of classical calibration and a suggested modified version of the extended Kalman filter, that accounted for error correlations, contributed to these promising results