AR5 klassifikasjonssystem: Klassifikasjon av arealressurser

AR5 er et nasjonalt klassifikasjonssystem og kartdatasett som beskriver arealressursene, med vekt på egnethet for plantedyrking og naturlig planteproduksjon. Datasettet skal primært dekke behov innen arealplanlegging, landbruksforvaltning og landbruksnæringer. Klassifikasjonen gir en inndeling av landarealet i polygoner som kan beskrives med samme verdier for egenskapene arealtype, skogbonitet, treslag og grunnforhold. Hovedinndelinga er arealtype basert på kriterier for vegetasjon, naturlig drenering og kulturpåvirkning. Minste polygonstørrelse er generelt 2 dekar. Første versjon av datasettet er avleda fra digitalt markslagskart (DMK), og klassifiserte arealer finnes bare i de områdene som omfattes av Økonomisk kartverk. For marginale områder er det definert en enkel utgave av AR5 der kun egenskapen arealtype er påkrevd å registrere. AR5 vil erstatte DMK i Felles KartdataBase (FKB) og forvaltes innen de samme organisatoriske ordningene som andre detaljerte kartdata. Datasettet skal holdes løpende à jour basert på opplysninger fra saksbehandling, synfaring eller bilder

Klimagassregnskap for arealbrukssektoren i Oslo: aktuelle arealbruksoverganger, klimagassutslipp og tiltak

Arealbrukssektoren i klimagassregnskapet omfatter utslipp og opptak knyttet til arealbruk og arealbruksendringer. Kommunene har en viktig rolle i klimaarbeidet, og besitter mange av virkemidlene som må benyttes for å redusere utslipp og øke opptak av klimagasser i arealbrukssektoren. For å kunne ta gode beslutninger er det behov for kunnskap om utslipp knyttet til arealbruk og arealbruksendringer, og om mulige tiltak for å redusere utslipp og øke opptak. Klimagassregnskapet for arealbrukssektoren deler arealet inn i seks arealbrukskategorier; skog, dyrka mark, beite, vann og myr, annen utmark og utbygd areal. Det rapporteres utslipp av CO2, CH4 og N2O, samt opptak av CO2 i hver kategori. For CO2 rapporteres det som endring i karbonbeholdninger i levende biomasse, dødt organisk materiale (strø og død ved), mineraljord og organisk jord...publishedVersio

AR5 klassifikasjonssystem: Klassifikasjon av arealressurser

AR5 er et nasjonalt klassifikasjonssystem og kartdatasett som beskriver arealressursene, med vekt på egnethet for plantedyrking og naturlig planteproduksjon. Datasettet skal primært dekke behov innen arealplanlegging, landbruksforvaltning og landbruksnæringer. Klassifikasjonen gir en inndeling av landarealet i polygoner som kan beskrives med samme verdier for egenskapene arealtype, skogbonitet, treslag og grunnforhold. Hovedinndelinga er arealtype basert på kriterier for vegetasjon, naturlig drenering og kulturpåvirkning. Minste polygonstørrelse er generelt 2 dekar. Første versjon av datasettet er avleda fra digitalt markslagskart (DMK), og klassifiserte arealer finnes bare i de områdene som omfattes av Økonomisk kartverk. For marginale områder er det definert en enkel utgave av AR5 der kun egenskapen arealtype er påkrevd å registrere. AR5 vil erstatte DMK i Felles KartdataBase (FKB) og forvaltes innen de samme organisatoriske ordningene som andre detaljerte kartdata. Datasettet skal holdes løpende à jour basert på opplysninger fra saksbehandling, synfaring eller bilder.publishedVersio

Flaskehalser i det kommunale veinettet – økonomiske konsekvenser for tømmertransport i Sogn og Fjordane

Utredningens hovedmål har vært å kvantifisere de økonomiske konsekvensene av flaskehalser for tømmertransport i det kommunale veinettet i Sogn og Fjordane. Hovedmålet ble delt i to delmål. Det første delmålet var å vurdere ulike metoder for beregning av potensiell transportgevinst pr. kommune ved oppskriving til 19,5 m/50 t. Det andre delmålet var å beregne den samlede transportgevinsten for dagens transporter og presentere en prognose for utviklingen 20 år fremover. Med dagens avtalte kippe-tillegg (30 kr/m3) er transportgevinsten for skogeierene i Sogn og Fjordane beregnet til ca. 1 mill. kr/år. Dagens prisavtaler for tømmertransport indikerer i tillegg en mulig indirekte dekning av kippekostnader gjennom et forhøyet fastledd i transporttariffene. Økningen i fastleddet betales på hele transportvolumet, og dekkes av transportkjøper. De faktiske merkostnadene med kipping er beregnet til over 60 kr/m3 (ved 3 km kippeavstand). Med forventet økning i hogstklasse 5 og økt hogst framover, stiger de beregnede merkostnadene fra 2,1 mill. kr/år i 2015-2020 til 2,6 og 2,9 mill. kr/år i periodene 2021-2030 og 2031-2040. De kommunene som har og vil få størst kippekostnader er Stryn (1449), Eid (1443), Gaular (1430) og Førde (1432). Resultatene forutsetter samme kippeandel framover som det har vært i analyseperioden 2016-2018, dvs. ca. 29 %. Det er sannsynlig at mye av hogsten de siste årene har foregått i de områder hvor det er minst kipping. Uten opprusting av det kommunale veinettet er det derfor sannsynlig at kippeandelen vil øke i fremtiden. De beregnede merkostnader reflekterer skogsektorens transportgevinst. I tillegg vil oppgradering til 19,5 m/50 t også komme andre sektorer til gode

AR5 klassifikasjonssystem - klassifikasjon av arealressurser

AR5 er et nasjonalt kartdatasett som beskriver arealressursene, med vekt på egnethet for plantedyrking og naturlig planteproduksjon. Datasettet skal primært dekke behov innen arealplanlegging, landbruksforvaltning og landbruksnæringer. Datasettet bygger på AR5 klassifikasjonssystemet. Klassifikasjonen gir en inndeling av landarealet i polygoner som kan beskrives med samme verdier for egenskapene arealtype, skogbonitet, treslag og grunnforhold. Hovedinndelinga er arealtype basert på kriterier for vegetasjon, naturlig drenering og kulturpåvirkning. Første versjon av datasettet er avledet fra digitalt markslagskart (DMK), og klassifiserte arealer finnes bare i de områdene som omfattes av Økonomisk kartverk. For marginale områder er det definert en enkel utgave av AR5 der kun egenskapen arealtype er påkrevd å registrere. AR5 erstatter DMK i Felles KartdataBase (FKB) og forvaltes innen de samme organisatoriske ordningene som andre detaljerte kartdata. Datasettet skal holdes løpende à jour basert på opplysninger fra saksbehandling, synfaring eller flybilder

Flaskehalser i det kommunale veinettet – økonomiske konsekvenser for tømmertransport i Sogn og Fjordane

Utredningens hovedmål har vært å kvantifisere de økonomiske konsekvensene av flaskehalser for tømmertransport i det kommunale veinettet i Sogn og Fjordane. Hovedmålet ble delt i to delmål. Det første delmålet var å vurdere ulike metoder for beregning av potensiell transportgevinst pr. kommune ved oppskriving til 19,5 m/50 t. Det andre delmålet var å beregne den samlede transportgevinsten for dagens transporter og presentere en prognose for utviklingen 20 år fremover. Med dagens avtalte kippe-tillegg (30 kr/m3) er transportgevinsten for skogeierene i Sogn og Fjordane beregnet til ca. 1 mill. kr/år. Dagens prisavtaler for tømmertransport indikerer i tillegg en mulig indirekte dekning av kippekostnader gjennom et forhøyet fastledd i transporttariffene. Økningen i fastleddet betales på hele transportvolumet, og dekkes av transportkjøper. De faktiske merkostnadene med kipping er beregnet til over 60 kr/m3 (ved 3 km kippeavstand). Med forventet økning i hogstklasse 5 og økt hogst framover, stiger de beregnede merkostnadene fra 2,1 mill. kr/år i 2015-2020 til 2,6 og 2,9 mill. kr/år i periodene 2021-2030 og 2031-2040. De kommunene som har og vil få størst kippekostnader er Stryn (1449), Eid (1443), Gaular (1430) og Førde (1432). Resultatene forutsetter samme kippeandel framover som det har vært i analyseperioden 2016-2018, dvs. ca. 29 %. Det er sannsynlig at mye av hogsten de siste årene har foregått i de områder hvor det er minst kipping. Uten opprusting av det kommunale veinettet er det derfor sannsynlig at kippeandelen vil øke i fremtiden. De beregnede merkostnader reflekterer skogsektorens transportgevinst. I tillegg vil oppgradering til 19,5 m/50 t også komme andre sektorer til gode.publishedVersio

Effekt av små snauflater og avstand til kant på frekvens av tørrgran og vindfall i Oslo og Akershus

Bakgrunnen for denne rapporten er dels indikasjoner på mer vind- og tørkeskader i eldre granskog i oslo og akershus, og dels de ekstra utfordringene slike skader gir for skogbehandlingen i oslomarka med de restriksjoner som ligger i markaforskriften. Data for avgang på landsskogtakseringens flater i disse fylkene viste at avgangen i eldre granskog de siste 15 år ikke var uvanlig høy, og den synes ikke å ha vært økende de senere årene. Vi undersøkte også forekomst av døde grantrær i forhold til avstand til bestandskant både på landsskogtakseringens flater og ved registrering på flybilder. Flybildeundersøkelsen er i denne omgang kun gjort i fire utvalgte områder i nordmarka. De to datasettene gav ikke helt konsistente resultater, noe som kan skyldes både metodiske forskjeller og naturlige faktorer som geologi. Samlet sett viste resultatene likevel at forekomsten av vindfall og tørrgran økte nær kant. Ved avstander under 10 m fra kant var det omkring 3 ganger så høy forekomst av dette som lengre unna. Dette indikerer at gjenstående gammel skog mellom snauflater ikke bør være smalere enn 40 m, men dette vil avhenge sterkt av denne skogens stabilitet mot vind, tørke og barkbiller. Mengden kant, og dermed risikoen for vindfall og tørkeskader, øker sterkt dersom man reduserer flatestørrelsen ned mot 1 daa eller mindre.publishedVersio

AUTOMATED UPDATING OF FOREST COVER MAPS FROM CLOUD-FREE SENTINEL-2 MOSAIC IMAGES USING OBJECT-BASED IMAGE ANALYSIS AND MACHINE LEARNING METHODS

Planning sustainable use of land resources and environmental monitoring benefit from accurate and detailed forest information. The basis of accurate forest information is data on the spatial extent of forests. In Norway land resource maps have been carefully created by field visits and aerial image interpretation for over four decades with periodic updating. However, due to prioritization of agricultural and built-up areas, and high requirements with respect to the map accuracy, forest areas and outfields have not been frequently updated. Consequently, in some part of the country, the map has not been updated since its first creation in the 1960s. The Sentinel-2 satellite acquires images with high spatial and temporal resolution which provides opportunities for creating cloud-free mosaic images over areas that are often covered with clouds. Here, we combine object-based image analysis with machine learning methods in an automated framework to map forest area in Sentinel-2 mosaic images. The images are segmented using the eCogntion™ software. Training data are collected automatically from the existing land resource map and filtered using height and greenness information so that the training samples certainly represent their respective classes. Two machine learning algorithms, namely Random Forest (RF) and the Multilayer Perceptron Neural Network (MLP), are then trained and validated before mapping forest area. The effects of including and excluding some features on the classification accuracy is investigated. The results show that the method produces forest cover map at very high accuracy (up to 97%). The MLP performs better than the RF algorithm both in classification accuracy and in robustness against inclusion and exclusion of features.publishedVersio