Maalahopuun kartoitus maastolaserkeilauksella

Decaying dead wood is a key factor for forest biodiversity. In boreal forests, many threatened and specialised species are dependent on dead wood. Therefore, information on quantity and quality of dead wood is needed. Conventionally, the inventory of dead wood is based on measurements and observations done in the field with traditional forest measurement tools, which, however, could be replaced by terrestrial laser scanning (TLS). TLS provides a dense point cloud on its surroundings with a millimetre-level of detail enabling versatile measurements at the levels from an individual tree to an entire sample plot. Previous studies have proven TLS to efficiently provide information for mapping standing trees, but the feasibility of TLS for dead wood inventory has not yet examined. The objective of this study was to develop an automatic method for mapping downed dead wood using TLS. TLS data were collected from 20 sample plots (32 m x 32 m in size) using the multi-scan approach with five scanning positions on each plot. All downed dead tree trunks with a diameter exceeding 5 cm at the middle of the trunk were measured in the field and considered as the field reference. Cylinder fitting and surface model segmentation were utilised when the downed dead wood trunks were automatically detected from the point clouds. The trunks were also detected visually to reveal all the potential of the use of a dense point cloud in mapping downed dead wood from a sample plot. Dimensions, volume, geometry-related quality attributes and position in the sample plot were automatically determined for each trunk detected from the point cloud. Based on trunk attributes, a map representing the spatial distribution of downed dead wood, as well as estimates for attributes describing the quantity and quality of downed dead wood at the plot level, were constructed. Finally, a diameter distribution for downed dead wood in the study area was comprised. This study revealed that TLS is a valid method for mapping downed dead wood from sample plots. By utilising the TLS point clouds, 68 % of the downed dead wood volume was detected automatically, while the total volume of downed dead wood was estimated with an RMSE of 15,0 m3/ha. The mapping accuracy could be improved with the visual interpretation of the point cloud, in which case 83 % of the dead wood volume was detected, and the estimate for the total volume of downed dead wood was determined with an accuracy of 6,4 m3/ha. On average, the length of the detected tree trunk was underestimated while the diameter was overestimated since the trunk was not able to be detected entirely from the point cloud. According to the results, the reliability of TLS based dead wood mapping increases alongside the dimensions of the dead wood trunks. The density of plot vegetation, however, causes shading and reduces the trunk detection accuracy. Therefore, when collecting the data, extra attention must be paid to the quality of the point cloud.Lahopuu ylläpitää metsäluonnon monimuotoisuutta, sillä se on välttämätön elinympäristö monille uhanalaisille eliölajeille. Tietoa lahopuun määrästä ja laadusta tarvitaan, jotta voidaan arvioida lahopuun vaikutusta metsäekosysteemin erilaisiin toimintoihin. Lahopuun kartoitus perustuu yhä maastoinventointiin, jossa perinteiset mittavälineet voitaisiin korvata maastolaserkeilauksella. Maastolaserkeilain tuottaa ympäristöstään tiheän pistepilven, jonka millimetritason tarkkuutta voidaan hyödyntää puu- ja koealatason mittauksissa. Maastolaserkeilaus on osoittautunut tehokkaaksi tiedonkeruumenetelmäksi elävän puuston koealamittaukseen, mutta sen soveltuvuutta lahopuun kartoitukseen ei ole vielä tutkittu. Tämän tutkielman tavoitteena oli kehittää maastolaserkeilaukseen perustuva automaattinen menetelmä maalahopuun määrän ja laadun kartoitukseen. Maalahopuun kartoitusta varten kerättiin maastolaserkeilausaineisto 20 metsikkökoealalta (32 m x 32 m). Maastossa koealoilta kartoitettiin vähintään 5 cm järeät maalahopuurungot kartoitusmenetelmän kehitystä ja tarkkuuden arviointia varten. Maalahopuurungot tunnistettiin koealojen pistepilvistä automaattisesti runkojen geometristen muotojen perusteella sylinterisovitusta ja pintamallien segmentointia käyttäen. Rungot tunnistettiin myös pistepilven visuaaliseen tulkintaan perustuvalla menetelmällä, jotta voitiin tarkastella, miten hyvin maalahopuut on mahdollista kartoittaa koealaa kuvaavan tiheän pistepilven avulla. Pistepilvistä tunnistetuille rungoille määritettiin dimensiot, joiden perusteella laskettiin runkojen tilavuus- ja järeystunnukset. Runkojen ominaisuus- ja sijaintitietojen avulla muodostettiin kartta maalahopuun jakautumisesta koealalle, estimaatit maalahopuun määrää ja laatua koealatasolla kuvaaville tunnuksille sekä edelleen maalahopuun järeysjakauma koko tutkimusalueelle. Tulokset osoittivat, että maastolaserkeilaus soveltuu tiedonkeruumenetelmäksi maalahopuun kartoitukseen metsikkökoealoilta. Metsikkökoealaa kuvaavasta pistepilvestä voitiin tunnistaa automaattisesti 68 % maalahopuun tilavuudesta, jolloin maalahopuun kokonaistilavuus määritettiin 15,0 m3/ha tarkkuudella (RMSE). Pistepilven visuaalisella tulkinnalla kartoitusta voitiin edelleen tarkentaa: maalahopuun tilavuudesta tunnistettiin 83 %, ja kokonaistilavuusestimaatti määritettiin lähes harhattomasti 6,4 m3/ha tarkkuudella. Keskimäärin maalahopuurungon pituus aliarvioitiin ja järeys yliarvioitiin, koska runkoa ei pystytty tunnistamaan pistepilvestä koko pituudeltaan. Tulosten perusteella maastolaserkeilaukseen perustuva maalahopuun kartoitus on sitä luotettavampaa, mitä järeämmästä lahopuusta ollaan kiinnostuneita. Puuston ja aluskasvillisuuden tiheys aiheuttaa kuitenkin pistepilveen katvealueita, joilta runkoja ei voida tunnistaa. Siksi maastolaserkeilaukseen perustuvassa maalahopuun kartoituksessa on kiinnitettävä huomiota pistepilven laatuun

Villisika pesäpredaattorina – koepesätutkimus predaatioasteesta erilaisissa petoyhteisöissä

Useiden maassa pesivien lintujen kannat ovat olleet laskusuuntaisia viime vuosikymmeninä Suomessa ja yhtenä merkittävimmistä syistä tälle on maiseman pirstaloituminen ja elinympäristöjen muutokset. Yhtenä syynä lisääntymismenestyksen heikentymiselle pidetään maassa pesiviin lintuihin kohdistuvaa pesäpredaatiota. Villisika (Sus scrofa) on tulokaslaji Suomessa ja sen kanta on vakaa. Villisika on opportunistinen sekasyöjä, jonka tiedetään syövän myös lintujen munia. Lajin vaikutuksista Suomen luonnolle ei silti tiedetä juuri mitään ja tutkimustietoa villisian aiheuttamasta pesäpredaatiosta on saatavilla vain vähän. Tässä tutkielmassa tarkastellaan villisian vaikutuksia maassa pesivien lintujen pesimämenestykseen pesäpredaatiokokeiden avulla. Kokeissa käytettiin keinopesiä ja tulosten avulla tehtiin johtopäätöksiä villisian vaikutuksista pesäpredaatioon. Ympäristön vaikutusta pesimämenestyk-seen ja petoyhteisöjen lajisuhteita tarkastellaan myös. Pesäpredaatiokokeet suoritettiin koepesiä käyttämällä ja niillä vierailleita petoja tarkasteltiin riistakameroilla hankitun materiaalin avulla. Koealueiden nisäkäspetoyhteisöjen koostumuksesta saatiin tietoa hajupostikokeiden avulla, joissa käytettiin myös riistakameroita petojen tunnistamiseen. Kokeet suoritettiin pelto-metsämosaiikeilla sekä villisikojen ruokintapaikkojen läheisyydessä. Pesiä aineistoon kertyi yhteensä 150. Koealat sijaitsivat alueilla, joilla villisikatiheyksien tiedettiin olevan keskimääräistä korkeampia ja koealoja kertyi yhteensä 28. Saatuja tuloksia verrattiin samoilla menetelmillä hankittuun vertailuaineistoon villisioista vapailta alueilta. Villisika tuhosi kokeiden aikana yhteensä neljä pesää, eikä sen aiheuttaman pesäpredaation todettu olevan tilastollisesti merkitsevää. Villisian vaikutuksista petojen välisiin lajisuhteisiin ei aineiston perusteella voitu vetää johtopäätöksiä, vaikka supikoiran aiheuttama pesäpredaatio oli villisikojen esiintymisalueilla vertailuaineistoa vähäisempää. Suurin pesäpredaatiota aiheuttanut lajiryhmä oli varislinnut (Corvidae). Varislintujen aiheuttama pesäpredaatio sijoittui enimmäkseen peltoaloille sekä pellon ja metsän rajavyöhykkeelle, kun taas nisäkkäiden aiheuttama predaatio keskittyi enemmän metsäaloille. Villisian ei havaittu tutkimuksen perusteella aiheuttavan merkittävää pesäpredaatiota. Tulokset antavat lieviä viitteitä siitä, että villisialla voisi olla vaikutuksia esiintymisalueidensa petoyhteisöjen koostumukseen. Tutkimusta villisiasta ja sen vaikutuksista tarvitaan kuitenkin vielä lisää luotettavamman ja monipuolisemman tiedon saamiseksi

Metsähanhen alalajien tunnistaminen nokan morfologian ja värityksen avulla

Euroopassa esiintyy kahta metsähanhen alalajia: tundrametsähanhi Anser fabalis rossicus sekä taigametsähanhi Anser fabalis fabalis. Taigametsähanhia pesii Suomessa, mutta myös tundrametsähanhia esiintyy kevät- ja syysmuuttojen aikana. Tundrametsähanhen muuttoreitti kulkee kuitenkin idempää kuin taigametsähanhen, ja ne myös muuttavat myöhemmin syksyllä kuin taigametsähanhet. Metsähanhen metsästys on ollut Suomessa viime vuosina tiukasti säädeltyä ja metsästystä on pyritty ajallisilla sekä paikallisilla rajoituksilla kohdentamaan elinvoimaiseen tundrametsähanheen. Saaliissa esiintyy kuitenkin edelleen molempia alalajeja. Alalajien erottaminen toisistaan silmänvaraisesti on vaikeaa, ja siksi olisi tärkeää saada tietoa saaliin alalajikoostumuksesta kestävän metsästyksen pohjaksi. Tutkimuksen tavoitteena oli löytää taiga- sekä tundrametsähanhen nokan muodoista tilastollisesti merkitseviä eroavaisuuksia morfometriikan ja nokan värityksen avulla. Tuloksista on tarkoitus luoda työkalu, jonka avulla alalaji voidaan tunnistaa tietyllä todennäköisyydellä valokuvasta. Lajintunnistus on tärkeää hanhien kannanhoidon kannalta, jotta metsähanhisaaliin alalajijakaumaa on mahdollista seurata. Saalislintujen tunnistaminen on välttämätöntä taigametsähanhen kannan elinvoimaisuuden turvaamisessa. Tutkimuksen aineisto koostuu noin yhdeksästä sadasta hanhen päästä. Aineisto kerättiin Ruotsista vuosina 2017–2018 sekä Suomesta ja Virosta vuosina 2018–2019. Päistä otettiin DNA-näyte sekä standardisoitu kuva. DNA-tulosten avulla oli mahdollista tutkia alalajien eroja, jotka voisivat auttaa tunnistuksessa. Kuvista otettiin myös absoluuttisia mittoja sekä mitattiin keltaisen värin määrää ylänokassa. Mallinnuksessa selvitettiin, onko mitoilla mahdollista selittää metsähanhen alalajia. Tutkielmassa esitellyn tilastollisen mallin avulla oli mahdollista neljän muuttujan: keltaisen värin määrän nokassa, nokan pituuden ja ala- ja ylänokan paksuuden perusteella ennustaa alalaji noin 93 prosentin tarkkuudella. Tulokset tukivat aiempia taksonomisia tutkimuksia, mutta eivät ole suoraan verrannollisia. Tulosten mukaan tundrametsähanhia tulee yleisesti metsähanhisaaliiseen Suomessa sekä Virossa ja taigametsähanhia on valtaosa metsähanhisaaliista Ruotsissa

Pienaukko- ja osittaishakkuiden vaikutus jäävän puuston kasvuun

Viime vuosikymmeninä metsien käytön kestävyys on noussut puheenaiheeksi ja kritiikki avohakkuita kohtaan on kasvanut. Tavoitteena on löytää tapa, jolla hyödyntää metsävaroja kestävästi ja samalla turvata taloudellinen kannattavuus. Yhtenä potentiaalisena vaihtoehtona on pidetty metsän jatkuvapeitteistä kasvatusta. Tällöin avohakkuita ei tehdä, vaan hakkuut voidaan toteuttaa esimerkiksi pienaukko- tai osittaishakkuilla. Kyseiset hakkuutavat voidaan myös yhdistää häiriödynamiikkapohjaiseen metsänhoitoon, missä jäljitellään kullekin paikalle tyypillisiä luonnostaan esiintyviä häiriöitä. Tämän tutkielman aineisto on kerätty osana suurempaa DISTDYN -häiriödynamiikkahanketta, missä seurattiin luontaisia häiriöitä jäljittelevien hakkuiden vaikutusta muun muassa metsän rakenteeseen, lajistoon sekä puuston kuolleisuuteen. Tutkimusalueet sijaitsivat mäntyvaltaisella Ruunaan alueella Pohjois-Karjalassa ja kuusivaltaisella Isojärven alueella Keski-Suomessa. Tässä gradututkielmassa selvitettiin aukkojen ympärille jäävän puuston kasvureaktioita hakkuiden seurauksena. Molemmilla tutkimuskohteilla puiden kasvureaktio oli suurinta aukon reunalla ja laski aukosta poispäin mentäessä. Ruunaalla kasvu jäi huomattavasti maltillisemmaksi kuin Isojärvellä, johtuen paikan heikommasta puuntuotoskyvystä. Puutason tilastollisessa analyysissa merkitseviksi tekijöiksi kasvun kannalta nousivat etäisyys aukosta, puulaji, puun pohjapinta-ala ensimmäisessä mittauksessa, pohjapinta-alan luonnollinen logaritmi sekä kasvupaikkatyyppi. Aukon koolla tai hakkuiden voimakkuudella ei ollut tilastollista merkitystä. Metsikkötason tarkastelussa aineisto muodostui koealojen summa- ja keskiarvotunnuksista. Tilastollisesti merkittäviä tekijöitä kasvun selittäjinä olivat puuston hehtaarikohtainen tilavuus alussa, metsikön ikä, sekä pääpuulaji. Myöskään metsikkötason tarkastelussa ei aukon koko tai hakkuiden voimakkuus noussut merkitseväksi selittäjäksi. Pienaukko- ja osittaishakkuiden reuna-alueilla puiden kasvu nopeutui. Vaikutus kuitenkin pienenee etäisyyden kasvaessa aukon reunasta. Lisää tutkimustyötä tarvitaan, jotta voidaan paremmin arvioida kasvureaktioita eri maaperä- ja kasvupaikkatyypeillä, sekä saada tietoa tuhoriskeistä tai aukon koon merkityksestä. Tämän tutkielman perusteella osittais- ja pienaukkohakkuut ovat potentiaalinen tapa lisätä ja suojella luonnon monimuotoisuutta, mutta myös turvata taloudellinen kestävyys

Ennallistamispolton ja jättöpuumäärän vaikutus boreaalisen metsän uudistumiseen

Tässä tutkielmassa selvitettiin ennallistamistoimenpiteiden vaikutusta boreaalisen metsän uudistumiseen. Tarkastelussa oli ennallistamispoltto ja lahopuun lisäys (tässä työssä jättöpuu). Jättöpuukäsittelyjä oli kolmea eri astetta: alhainen (5 m3/ha), keskimääräinen (30 m3/ha) ja korkea (60 m3/ha). Näillä ennallistamistoimenpiteillä pyrittiin luomaan luonnonmetsille tyypillistä rakennetta vanhoihin kuusivaltaisiin talousmetsiin ja jäljittelemään luonnollisten häiriötekijöiden aiheuttamaa sukkessiota. Uudistumista mitattiin ennallistamistoimenpiteiden suhteella taimien määrään ja puulajien monimuotoisuuteen koealoilla. Tarkastellut koealat sijaitsevat Hämeenlinnan ja Padasjoen alueella. Ennallistamispoltto oli tehokas tapa lisätä taimien määrää koealoilla. Etenkin mänty ja koivut hyötyivät ennallistamispoltosta. Puulajien monimuotoisuuden kannalta ennallistamispoltto ei ole välttämättä suositeltava vaihtoehto, sillä sen todettiin joissain tapauksissa pienentävän lajidiversiteettiä. Eri jättöpuukäsittelyillä ei pystytty todentamaan vaikutusta taimien määrään tai puulajidiversiteettiin. Jättöpuukäsittelyllä kokonaisuutena sen sijaan pystyttiin toteamaan olevan vaikutusta etenkin taimien määrään. Hakkaamattomilla koealoilla taimia oli vähemmän kuin hakatuilla jättöpuukäsittelyn koealoilla. Taimien vähyys voi johtua esimerkiksi siitä, että latvuskerrokseen ei muodostunut tarpeeksi aukkoja. Ennallistamistoimenpiteiden (polton ja jättöpuukäsittelyn) yhdistäminen voi olla uudistumisen kannalta hyvä tapa, mutta jatkotutkimusta aiheesta tarvitaan. Yhteenvetona todettakoon, että polttokäsittely on tehokas tapa lisätä taimien määrää, mutta se saattaa johtaa huonompaan lajidiversiteettiin. Taimimäärä ja lajidiversiteetti kasvavat, kun koeala jättöpuukäsitellään. Jättöpuun määrällä ei niinkään ole merkitystä uudistumiseen

Metsittämisen vaikutus suonpohjan maahengitykseen ja metaanivuohon

Lähivuosina turvetuotannosta vapautuu suuria määriä suonpohjia jälkikäyttöön. Suomessa metsittäminen on ollut yleisin suonpohjan jälkikäyttömuoto, mutta metsittämisen ilmastovaikutuksia tutkittu vain vähän. LULUCF-sektorilla pyritään lisää-mään hiilinieluja ja hiilen varastoja muun muassa metsittämällä joutoalueita, kuten suonpohjia, kasvihuonekaasupäästöjen vähentämiseksi. Tämän tutkimuksen tarkoituksena on tutkia ja tuottaa tietoa metsittämisen vaikutuksesta suonpohjan maa-hengitykseen, eli hiilidioksidivuohon maasta ilmaan, sekä metaanivuohon. Metsittämisen vaikutusta tutkittiin viidellä eri suonpohjalla Pirkanmaan ja Etelä-Pohjanmaan alueella. Yhteensä 14 koealalla mitattiin CO2- ja CH4-voiden lisäksi pohjavedenpinnan tasoa (WT) sekä maan lämpötilaa 5 cm:n (T5) ja 30 cm:n (T30) syvyyk-siltä kesällä ja syksyllä 2021. Kasvihuonekaasumittaukset tehtiin kammiomittausmenetelmällä kasvillisilta (Rtot) ja kasvittomil-ta (Rhet) mittauspisteiltä. Kokonaismaahengitystä mitattiin kasvillisilta pisteiltä ja heterotrofista hengitystä mitattiin kasvittomilta pisteiltä, joista oli katkottu juuriyhteydet sekä poistettu maanpäällinen kasvillisuus. Lisäksi koealoilta selvitettiin puuston ikä sekä turvekerroksen paksuus. Puuston iän sekä turvekerroksen paksuuden vaihtelu oli melko hyvin edustettuna valituilla koealoilla (0-57 v. ja 10-100+ cm). Kokonaismaahengityksen hetkelliset vuot vaihtelivat -39–1662 mg m-2 h-1 välillä ja koealakohtaiset keskiarvot olivat 58–694 mg m-2 h-1. Heterotrofisen hengityksen hetkelliset vuot vaihtelivat -39–836 mg m-2 h-1 välillä ja koealakohtaiset keskiarvot olivat 58–366 mg m-2 h-1. Maahengityksen määrä oli samankaltainen kuin aiemmissa suonpohjilta tehdyissä tutkimuksissa. Metsä-ojitettuihin soihin verrattuna suonpohjien maahengitys oli hieman pienempää. Maan lämpötilat vaihtelivat mittausjakson aikana 0–25 ˚C:n välillä. Maan lämpötila vaikutti sekä kokonaismaahengitykseen että heterotrofiseen hengitykseen. Maan lämmetessä maahengityksen määrä kasvoi, mutta tietyn rajan jälkeen maahengitys väheni huomattavasti. Puuston ikä selitti parhaiten sekä kokonaismaahengitystä että heterotrofista hengitystä usean selittäjän regressiomallilla. Myös turpeen paksuus vaikutti maahengitykseen. Pohjavedenpinnan tasolla (WT) ei puolestaan ollut mallin mukaan vaiku-tusta suonpohjan maahengitykseen. Puuston ikä korreloi positiivisesti maahengityksen kanssa eli puuston ollessa iäkkääm-pää maahengitys oli suurempaa. Turpeen paksuus korreloi negatiivisesti eli paksuturpeisilla koealoilla maahengitys oli pie-nempää. Kasvillisilta (Rtot) pisteiltä mitatut metaanin hetkelliset vuot vaihtelivat -0,148–1,206 mg m-2 h-1 välillä ja koealakohtaiset kes-kiarvot olivat -0,056–0,111 mg m-2 h-1. Kasvittomilta (Rhet) pisteiltä mitatut metaanin hetkelliset vuot vaihtelivat -0,077–0,111 mg m-2 h-1 ja koealakohtaiset keskiarvot olivat -0,34–0,111 mg m-2 h-1. Metsittämättömällä suonpohjalla avonaiset ojat aiheutti-vat metaanipäästöjä. Ojien kasvihuonekaasupäästöjä mitattiin vain tällä yhdellä suonpohjalla. Puuston ikä ja turvekerroksen paksuus selittivät parhaiten myös suonpohjan metaanivuota usean selittäjän regressiomallilla. Pohjavedenpinnan tasolla (WT) ei ollut vaikutusta metaanivuohon. Metsittämättömät koealat toimivat metaanin lähteinä ja koealat, joilla oli varttunutta puustoa toimivat pääosin metaanin nieluina. Tämän tutkimuksen perusteella suonpohjan metsittäminen kasvattaa suonpohjan maahengitystä ja vähentää metaanipäästö-jä. Metsittämisen kannattavuutta jälkikäyttömuotona ilmaston kannalta ei kuitenkaan voi päätellä näiden tulosten pohjalta. Lisää ekosysteemitason tutkimusta tarvitaan ilmastovaikutusten tarkempaa arviointia varten

Männyn (Pinus sylvestris L.) sisäoksien läpimittaprofiilin mallintaminen : maastolaserkeilauksen hyödyntäminen kalibrointiaineiston keruussa

Mänty on Suomen teollisesti tärkeimpiä puulajeja ja oksaisuus sen tärkein laatuun vaikuttava tekijä. Puun luontaiseen kasvuun kuuluvina tekijöinä oksia ei voida kuitenkaan täysin välttää, mutta niiden sijainti, määrä ja kokoluokka tulisi tietää ennen jatkojalostusta raaka-aine häviöiden minimoimiseksi. Suuremmilla sahoilla tämä onkin mahdollista röntgen- tai 3D-kuvantamisen avulla. Hankintapäätös tehdään kuitenkin jo ennen hakkuita, joten olisi kannattavaa saada tarkempaa tietoa pystypuista hankintaketjun tässä vaiheessa. Tutkimuksen tavoitteena oli tuottaa laadullisesti tarkempaa tietoa yksittäisistä pystypuista käyttäen hyväksi maastolaserkeilausta aineiston keruussa. Aineistoa varten valittiin 10 koepuuta Evon alueella toukokuussa 2017. Puut mitattiin sekä käsin että maastolaserkeilaimella. Koepuut sahattiin ja laudoista mitattiin käsin sisäoksien läpimitat. Aineistosta muodostettiin malli, joka kuvasi männyn sisäoksien läpimitan kaventumista. Mallin avulla estimoitiin sisäoksien läpimittoja suhteessa TLS-pistepilvistä ja maastomittauksissa manuaalisesti mitattuihin ulko-oksien läpimittoihin. TLS-pistepilvistä mitattuja ulko-oksia löytyi 710 kappaletta kun manuaalisesti mitattiin 975 oksaa. Havaintoaste oli keskimäärin 72,8 %. Havaintojen virheprosentti oli pienimmillään n. 7 % ja suurimmillaan n. 60 %. TLS-mittaukset hieman yliarvioivat ulko-oksien kokoa, mikä vaikutti sisäoksien läpimittaestimaattien tarkkuuteen. Tutkimustuloksien perusteella on mahdollista ennustaa hyväksyttävissä rajoissa olevia sisäoksien läpimittaprofiileja käyttäen hyväksi maastolaserkeilausta. Tärkeimpiä tarkkuuteen vaikuttavia tekijöitä ovat mallin valinta ja sen sovitus sekä TLS-pistepilvestä mitattujen oksien läpimitan mallintamisen onnistuminen. Tämän laskennan automatisointi mahdollistaisi sisäisten laatutunnuksien hankkimisen jo ennen hakkuita

Vesilintujen poikuelaskenta : piste- ja dronelaskennan menetelmävertailu

Vesilintujen poikuelaskentaa on organisoidusti toteutettu Suomessa vuodesta 1989 saakka. Jatkuva poikuetuoton seuranta on tärkeä osa vesilintukantojen seurantaa, joka taas on tärkeä muuttuja vesilinnuille tärkeiden elinympäristöjen muutosten tarkkailussa. Vesilintupoikueiden laskentamenetelmäksi vakiintunut pistelaskenta ei kuitenkaan ole aukoton tapa seurata poikuetuottoa, sillä osa poikueista jää laskennan ulkopuolelle. Myös tiheä rantakasvillisuus estää muuten otollisten vesialueiden laskennan. Pistelaskennan luotettavuudesta ei ole kattavaa tutkimusta. Tämän tutkimuksen tavoitteena oli selvittää, soveltuuko dronepohjainen ilmakuvatulkinta vesilintupoikueiden kustannus-tehokkaaksi laskentamenetelmäksi. Tuloksia verrattiin pistelaskennalla saatuihin havaintoihin. Tutkimuksen tarkoitukse-na oli myös saada tietoa pistelaskennan tarkkuudesta, vesilintujen käyttäytymisestä dronen suhteen sekä dronen rajoituksista sekä mahdollisuuksista riistantutkimuksessa. Tutkimus toteutettiin laskemalla 15 vesialuetta kolmena eri ajankohtana sekä lisäksi kaksi kosteikkoa keskimmäisellä laskentakerralla. Laskennat toteutettiin peräjälkeen siten, että ensin kohteella suoritettiin pistelaskenta, jonka jälkeen alue kuvattiin dronella. Dronekuvauksen aikana lintujen käyttäytymistä koskeneet havainnot kirjattiin muistiin. Kerätty yli 4600 kuvan aineisto käytiin kuva kerrallaan läpi ja havaitut vesilinnut, poikueet ja poikasten lukumäärä sekä ikäluokka kirjattiin ylös. Lopuksi pistelaskenta-aineiston tuloksia verrattiin pistelaskenta-aineiston tuloksiin. Lintujen käyttäytymishavainnot jaoteltiin herkkyyksittäin kolmeen luokkaan ja kohdennettiin lajeittain. Havainnot jaoteltiin herk-kyysluokkien sisällä havaintoyksikön statuksen mukaan kolmeen luokkaan ja tarkennettiin reaktiovastein. Tutkimuksen tulokset osoittavat, että dronepohjainen ilmakuvatulkinta ei sovellu vesilintujen kustannustehokkaaksi poikuelaskentamenetelmäksi. Kameraoptiikan suorituskyky ei ole riittävä tuottamaan tarpeeksi laadukasta ilmakuvamate-riaalia luotettavaa lajitunnistusta varten. Havaintojen perusteella lentokorkeutta ei ole mielekästä pudottaa alle 40 metrin dronen häiriövaikutuksen voimistumisen vuoksi. Poikasten ikäluokan määrittäminen kuva-aineistosta ei onnistu yhtä tarkasti, kuin pistelaskentamenetelmällä tapahtuva määritys. Lintujen reaktiot droneen olivat vaihtelevia, mutta kategorioittain pääsääntöisesti johdonmukaisia. Kahlaajat olivat erit-täin herkkiä. Vesilinnut olivat herkkiä tai ei herkkiä. Poikueelliset emot eivät lähteneet pakolennolle, mutta olivat varuil-laan ja hakeutuivat sivuun dronen lentoreitiltä. Poikueettomien vesilintujen ja lokkien suhtautuminen vaihteli kohteittain. Haukat olivat herkkiä vain oletetun pesimäreviirin läheisyydessä. Optista suorituskykyä parantamalla dronen käyttömahdollisuudet laajenevat, kun haluttu kuvatarkkuus saavutetaan tavoi-telentokorkeudessa. Drone- ja etenkin akkuteknologian kehittyessä dronen lentoaikaa on mahdollista lisätä, jolloin kuvattavan alueen laajuutta on mahdollista kasvattaa. Poikuelaskenta olisi ehkä jo nykyteknologialla mahdollista toteut-taa riittävällä tarkkuudella, mutta huipputeknologian käyttö ei ole enää kustannustehokasta. Tutkimus antoi käyttökelpoista tietoa ja hyödyllisiä havaintoja riistan dronetutkimuksen pohjaksi

Talousmetsän hiilensidonnan lisäämisen vaikutus metsän taloudelliseen tuottoon, hakkuisiin ja biodiversiteettiin

Tämän maisterintutkielman tarkoituksena on selvittää, kuinka hiilensidonnan huomioon ottaminen vaikuttaa metsän ominaisuuksiin, ja kuinka merkittävästi hiilensidonnan huomioon ottaminen vaikuttaa esimerkiksi metsän taloudelliseen tuottoon. Metsät ovat osa hiilen kiertoa. Metsänhoidolliset toimenpiteet vaikuttavat metsän hiilen virtoihin ja varastoihin. Aiempien tutkimusten mukaan jatkuva kasvatus on hiilensidonnan kannalta parempi kuin tasaikäiskasvatus. Metsien hiilitasetta olisi mahdollista pa-rantaa myös vähentämällä hakkuita. Tutkimuksen aineistona käytetään viiden metsätilan kuviotietoja. Kuviotietojen pohjalta simuloidaan metsätilojen metsien kasvua nykyhetkestä 50 vuotta tulevaisuuteen monitavoitteisen metsänhoidon simulointi- ja optimointiohjelma Monsulla. Metsien nettonykyarvon ja hiilensidonnan vaikutusta toisiinsa tutkitaan tuotantomahdollisuuksien rajan avulla. Lahopuumäärän, lehtipuumäärän ja haavan määrän muutosta sekä puulajidiversiteettiä kuvaavaa Shannon-indeksiä käytetään biodiversiteetin muutoksen tarkastelemiseen. Tutkimuksessa tarkastellaan myös metsässä tehtävien toimenpiteiden muutosta, kun hiilensidontaa pyritään lisäämään, sekä tarkastellaan kuinka metsään sitoutunut hiili jakautuu metsän tuottamiin hiilivarastoihin: kasvillisuuteen, maaperään ja tuotteisiin. Tuotantomahdollisuuksien rajan kupera muoto kaikilla tiloilla osoittaa kaikkien metsätilojen kohdalla, että vaikka hiilensidonnan lisääminen pienentää metsätalouden nettonykyarvoa, kannattaa hiilensidontaa ja taloudellista hyötyä tuottaa yhdessä, mikäli se metsänomistajan arvoihin sopii, sillä yhdistelmähyöty on suurempi kuin tilanteessa, jossa metsät erikoistuvat joko hiilensidontaan tai taloudellisen hyödyn tuottamiseen. Hiilensidonnan lisäämien optimoinneissa, johti hakkuumäärien vähenemiseen. Avohakkuuta ei kuitenkaan esiintynyt juurikaan edes nettonykyarvoa maksimoivissa optimoinneissa, mikä luultavasti johtui matalasta korkokannasta. Hiilitase kasvoi, kun hiilensidonnan painoarvoa optimoinneissa lisättiin. Maan ja biomassan hiilitase kasvoi merkittävästi, joten vaikka tuotteiden hiilitase hiilensidonnan painoarvoa lisättäessä pieneni, tilojen kokonaishiilitase kasvoi. Hiilitase oli etenkin ensimmäisissä nykyarvoa painottavissa optimoinneissa suurempi tuotteilla kuin biomassalla tai maaperällä, mikä on seurausta korvausvaikutuksen huomioon ottamisesta, eli kuinka paljon fossiiliset hiilipäästöt vähenevät, kun käytetään puutuotteita. Hiilivarastokin kasvoi hiilensidonnan painoarvoa lisättäessä. Hiilivaraston kasvu oli merkittävin biomassassa. Maaperän hiilivarasto kasvoi myös, mutta hieman vähemmän. Tuotteisiin sitoutunut hiilivarasto ei vastaa lähimainkaan metsän puustoon ja maa-perään sitoutunutta hiilimäärää Lahopuumäärä näytti korreloivan positiivisesti hiilitaseen kanssa. Hiilitaseen parantamisen vaikutuksia biodiversiteettiin tulisi kuitenkin tutkia vielä perusteellisemmin ja useampien biodiversiteettimuuttujien avulla. Ei-kaupallisena ekosysteemipalveluna, joka ei tuota metsänomistajalle taloudellista tuottoa, hiilensidonnan lisääminen jää helposti kaupallisten palveluiden kuten puuntuotoksen jalkoihin, vaikka keinot sen lisäämiseksi olisivatkin tiedossa. Hakkuiden vähentäminen vaikuttaa metsän taloudelliseen tuottoon suoraan pienentävästi. Hiilensidonnan lisääminen metsänhoitosuositusten ohjaaman tason yläpuolelle kannattaakin vain siinä tapauksessa, että se kuuluu metsänomistajan arvoihin

Metsähakkuiden vaikutukset kuusimetsien maaperän hiilitaseeseen Skandinaviassa

Hiilensidonnasta on tullut globaalin ilmastonmuutoksen johdosta hyvin ajankohtainen aihe. Boreaaliset metsät kattavat 22% maapallon maa-alasta. Tämän tutkimuksen tavoitteen on selvittää, vaikuttavatko metsähakkuut tasaikäisissä kuusimetsissä metsämaaperän hiilitaseeseen ja hiilivarastoihin verrattuna luonnontilaisiin metsiin pohjoismaissa (Suomi, Ruotsi ja Norja). Lisäksi tutkielmassa tarkastellaan tilannetta kahden eri ilmastoskenaarioiden valossa. Tutkimus on tehty käyttäen Yasso07 -mallia. Syötteet Yassoon on saatu FORMIT -mallista, joka hyödyntää kansallisista metsien inventoinneista saatua aineistoa. Tutkielman tulosten perusteella näyttäisi siltä, että metsähakkuut vaikuttavat merkittävästi maaperässä olevan hiilen kokonaismäärään sekä määrän muutokseen. Luonnontilaisissa metsissä hiilen määrän kasvu oli selvästi korkeampi, kuin tasaikäisissä talousmetsissä. Toinen merkittävä havainto saatujen tulosten perusteella on, että hiilen määrän kasvu hidastuu korkeammilla lämpötiloilla. Alhaisemman säteilypakotteen skenaario tuotti suuremman negatiivisen hiilivuon metsämaaperään, kuin korkeamman säteilypakotteen skenaario. Tulevaisuudessa hiilen määrän kertyminen maaperään tulee hidastumaan korkeamman lämpötilan vuoksi. Metsämaaperän hiilensidonta kasvaa merkittävästi, mikäli metsissä ei tehdä hakkuita